경영학과 탐구 보고서 [확률과통계] 베이즈 정리를 활용한 신제품 성공 가능성 예측

목차

I. 서론
I.1. 베이즈 정리의 이론적 고찰
I.2. 신제품 성공 예측을 위한 베이즈 모델 설계
I.3. 가상 시나리오 기반 베이즈 모델의 적용 및 분석
I.4. 베이즈 예측 모델의 한계 및 발전 방향

II. 결론

III. 참고 문헌

IV. 미주

본문내용

오늘날의 시장은 무수히 많은 신제품이 출시되고 소리 없이 사라지는 치열한 경쟁의 장이다. 동아비즈니스리뷰(DBR)의 한 자료에 따르면, 100개의 신제품 중 소위 '대박'을 터뜨리는 제품은 단 하나에 불과하며, 9개는 겨우 손익을 맞추고 나머지 90개는 실패로 끝난다고 한다. 이는 신제품의 실패율이 90%에 달한다는 의미로, 막대한 시간과 자원을 투자한 기업에게는 뼈아픈 현실이 아닐 수 없다. 과거에는 경영자의 직관이나 일부 성공 사례에 의존한 의사결정이 통용되기도 했지만, 소비자의 취향이 급격히 파편화되고 시장의 불확실성이 증대된 현대 사회에서 이러한 방식은 더 이상 유효하지 않다. 삼성전자의 갤럭시 노트7 배터리 문제나 코카콜라의 '뉴코크' 실패 사례 등은 시장과 소비자에 대한 잘못된 예측이 얼마나 큰 실패로 이어질 수 있는지 보여주는 대표적인 예이다. 이러한 배경 속에서 '데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision-Making)'은 기업의 생존과 성장을 위한 필수적인 역량으로 자리 잡았다. 실제로 데이터버시티의 2023년 보고서에 따르면, 응답 기업의 72%가 성과 개선을 위해 데이터를 사용하고 있으며, 56%는 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 적극적으로 활용하고 있다고 밝혔다. McKinsey Global Institute의 연구는 더욱 직접적인 결과를 보여주는데, 데이터 기반으로 사고하는 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 고객을 확보할 가능성이 23배나 높으며, 수익 창출 가능성 또한 19배 높다고 분석했다. 이는 객관적인 데이터에 기반한 분석과 예측이 더 이상 선택이 아닌 필수임을 시사한다. 본 보고서는 수많은 데이터 분석 방법론 중에서도 '베이즈 정리(Bayes' Theorem)'를 활용하여 신제품의 성공 가능성을 예측하는 방법에 대해 탐구하고자 한다. 베이즈 정리는 사전의 경험적 지식(사전 확률)에 새로운 증거(데이터)를 결합하여 어떤 사건의 확률을 새롭게 갱신(사후 확률)하는 통계적 추론 방식이다.

참고자료

· 이재빈 (2022). 『베이지안 네트워크와 인과 추론을 통한 마케팅 데이터 분석』. 이화여자대학교 대학원 석사학위논문.
· 이기재 (2022). 『베이즈데이터분석』. 교보문고.
· 와쿠이 사다미 (2019). 『베이즈 통계학』. 북스힐.
· Kevin P. Murphy (2023). 『확률론적 머신러닝 : 기본편』. 에이콘출판사.
· 김성수 (2001). 「베이즈 정리를 이용한 부품 또는 서브시스템의 고장 확률 계산」. 『안전경영과학회지』, 3(2), 123-129.
· AHP(분석계층프로세스) 컨설팅. 「베이즈 정리: 실생활 실용적 문제해결기법」. AHP.
· 수학여행자 (2024). 「베이즈 통계의 실제 사례와 예시 | 스팸 필터링 의료 마케팅」. 수학여행자 블로그.
· Martin Hong (2020). 「베이지 정리로 보는 스타트업 성공예측법」. Medium.