Demographic Differences in New Service Site Adoption Behavior

1. Demographic Differences in New Service Site Adoption Behavior 授課教師：胡凱傑 學生：企碩二 劉秉豪

2. 大綱 • Introduction • Conceptualization of Innovation Diffusion • Moderators of Health Service Adoption • Hypothesis • Empirical Analysis and Findings • Conclusions • Limitation and Further Research Directions

3. Introduction • 本研究最主要的目地，在於對新服務採用行為有更深入的探討與了解。 • 本研究探討的新服務為： • 對於潛在市場而言是新的 • 服務本身代表一種創新的想法 • 服務在某一個地裡位置上是缺乏的 • 本研究關注在人們使用新服務時，是如何做出初次決策，是否會受到「正式傳播」或「口碑傳播」的影響。

4. Conceptualization of Innovation Diffusion • Bass Innovation Diffusion Model • 預測新產品未來的需求成長。 • 成長預測主要是依據兩個因素： 「創新」與「模仿」。 • 「創新」－經由正式行銷傳播管道影響而採用。 • 「模仿」－經由口碑傳播而採用。 • Roger Innovation Diffusion Model • 創新者（innovators）2.5% • 早期採用者（early adopters）13.5% • 早期多數者（early majority）34% • 晚期多數者（late majority）34% • 落後者（laggards）16% 本研究採用Bass Innovation Diffusion Model

5. Moderators of Health Service Adoption • 一般常用在健康照護（health care）研究的干擾變數為： • 種族 • 婚姻狀態 • 收入 • 家庭規模 • 教育 • 年齡 • 性別 並非所有變數都適合當作區隔變數，需視健康照護服務的類型而定。

6. Theoretical and Methodological Development • 本研究期望藉由主要關鍵的人口統計群組，評估新健康照護服務場所的擴散模式。 • 本研究對象為「非營利家庭計劃連鎖診所」，因此採用「種族」、 「婚姻狀態」為區隔變數，以下變數不適用： • 性別－顧客幾乎皆為女性。 • 收入－為非營利診所。 • 年齡、教育、家庭規模－在本次顧客資料中變異性不夠大。

7. Hypothesis （1/3） • H1：a diffusion model estimated for non-white health service clients contains a greater innovative component than the same model estimated for white clients. • 在擴散模式評估中、黑人顧客的創新成份比白人顧客高。 • H2：a diffusion model estimated for non-white health service clients contains a greater imitative component than the same model estimated for white clients. • 在擴散模式評估中、黑人顧客的模仿成份比白人顧客高。

8. Hypothesis （2/3） • H3：a diffusion model estimated for married health service clients contains a greater innovative component than the same model estimated for unmarriedclients. • 在擴散模式評估中、已婚顧客的創新成份比未婚顧客高。 • H4：a diffusion model estimated for married health service clients contains a greater imitative component than the same model estimated for unmarried clients. • 在擴散模式評估中、已婚顧客的模仿成份比未婚顧客高

9. Hypothesis （3/3） • Bass Diffusion Model dn(t) =〔p＋q(n(t) /N)〕×〔N－n(t)〕…………….....(1) dt n(t)隨時間變化所累積的顧客數。 N 在目標市場中最大潛在採用者。 p 創新係數 q 模仿係數 n(t)=N〔1－e-(p+q)t〕/〔(q/p) e-(p+q)t +1〕 ……....(2)

10. Empirical Analysis and Findings（1/7） • 白人佔總人口比例 • 年滿15歲以上之已婚女性佔總人口比例

11. Empirical Analysis and Findings（2/7） • 第12號診所開業2年間的觀察資料。 • 開業2年間約有3700位顧客選擇這間診所。 • 利用「種族」與「婚姻狀態」分類。

12. Empirical Analysis and Findings（3/7） • 12號診所位於規模大約200,000人的城市中，是此城市的第三間診所。 • 此診所和其他兩間診所在地理上的距離很遠，所以本研究估計12號診所在這個城市中的潛在市場為整體潛在目標市場的1/3。 • 13號診所位於規模大約60,000人的城市中，是此城市的第一間診所。 • 本研究收集此診所開幕6個月的資料，超過700位顧客資料，做為模式檢測之用。 • 此診所潛在市場就是整體潛在目標市場。

13. Empirical Analysis and Findings（4/7） • 將12號診所的資料代入Bass Diffusion model中，並使用非線性最小平方估計法來求出參數值。參數值顯示在表三的第一列。 RMSE(均方根誤差)＝19.4 MAPE(平均絕對誤差百分比)＝1.4%

14. Empirical Analysis and Findings（5/7） • 為了預測13號診所的累計採用人數，本研究使用(2)方程式，p和q的值是由之前代入12號診所的資料所算出的。 • 根據先前研究顯示，可以使用從一個目標市場所獲得的「創新參數」與「模仿參數」，投射到另一個相似的市場。 • 12號診所所在城市的目標人口數(15歲以上女性)：82553*(1/3)=27518 • 12號診所N的估計值=10114 ，佔目標人口數的36.75% • 同樣在36.75%的比例下，估計13號診所的N=9493 • RMSE = 69.9 • MAPE = 11.4% • 預測者一般皆使用MAPE來比較預測的效果，因為使用百分比來衡量不會受到預測數量的影響。

15. Empirical Analysis and Findings（6/7） • 創新係數 • 模仿係數 以上的結果支持H1、H2、H3、H4

16. Empirical Analysis and Findings（7/7） • 利用12號診所每一個子群體的值來預測13號診所 • Racial subgroups：RMSE = 64.3 , MAPE = 10.5% • Marital subgroup：RMSE = 51.4 , MAPE = 8.9% • 由此可見，分成Racial與Marital兩個子群體來預測，改善了預測能力。

17. Conclusions • 利用人口統計變數（種族、婚姻狀態），將目標人口區隔成同質的子群體，本研究發現，黑人與已婚顧客，比白人與未婚顧客，更加會同時被「創新」與「模仿」所影響。 • 本研究建議，針對創新服務與新服務場所的行銷傳播，在關鍵市場區隔中會更有效。 • 從整體層次轉變成人口統計子群體層次，改善了預測能力。 Racial RMSE=64.3 MAPE=10.5% Aggregate RMSE=69.9 MAPE=11.4% Marital RMSE=51.4 MAPE=8.9%

18. Limitation and Further Research Directions • 本研究限制為12、13號診所位於的城市在人口統計上太過相似，可能會使得模型成功率增加，未來研究可以找相似度較低的目標市場。 • 此外，未來研究也可以將以下變數納入研究： • 在之前健康照護服務採用的相關文獻中所提及的其他變數 • 額外的人口統計變數：小孩的數量與年齡、保險範圍與教育程度。 • 認知衡量變數：消費者對於健康照護的態度、對健康照護的需要程度、對健康照護選擇的了解等

19. Thank you