[계량경영학] PGA 선수 스폰서 계약을 위한 계량적 의사결정 모형

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2008.10.16 / 2019.12.24
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목차: 1.들어가며
2.자료수집
3.Modeling
4.Case
5.Reference

본문내용: 1. 들어가며
골프선수와의 스폰서 계약으로 마케팅 효과를 누리기 위해 스포츠용품 업체는 어떤 선수에게 스폰서를 하는 것이 가장 효율적일지 의사결정을 하게 되었다. 이 기업은 이번 PGA Championship에 참가가 확정된 남성 프로 골프선수 50명의 현재까지의 경기성적, 신상 정보 등을 파악하여 최소 1명 이상의 골프선수에게 스폰서를 제안할 계획이다.
이 기업의 의사결정과정은 그리 단순하지만은 않다. 이들은 단순히 실력이 좋은 선수에게만 투자를 하는 것이 아니라, 대중들에게 노출되는 정도(즉, 출전경기수)도 고려할 것이며, 미래가능성이 있는 젊은 선수들에게도 투자하는 등 여러 가지 조건을 세워 투자를 결정하려고 한다.

2. 자료수집
PGA에 등재되어 있는 선수 50명은 2008년 5월 셋째 주 기준으로 2008년 누적 상금이 높은 순서로 산출하였다. (Sources: http://www.pgatour.com)
계량적 의사결정을 위해 선수 50명의 누적상금(2008), 통산우승횟수, 평균타수, 출전횟수(2008), 출생 년도(나이), 프로전향 년도(선수경력), 컷 오프 통과율 (cuts made/events played)를 각각의 선수 프로필을 조사하여 객관적인 자료를 정리하였다. (Sources: http://www.pgatour.com/players)
이 중, 상금과 통산우승횟수, 평균 타수, 출전횟수는 선수들에게 투자함으로써 생기는 수익률에 대한 수익지표로 활용하였고, 이 과정에서 각 정보에 가중치를 부여하였다. 선수들이 대중매체를 통해 대중에게 노출되는 노출도가 중요하므로 2008년 출전횟수에 비중을 많이 두었고, 스폰서를 해 준 선수가 1등을 했을 때 NIKE의 마케팅 효과를 고려하여 통산우승횟수에도 0.3의 가중치를 부여하였다. 이외에 상금과 평균 타수도 선수의 실력을 가늠하는 중요한 지표이므로 각각 0.2의 가중치를 부여하였다.

3. Modeling

위의 자료는 앞서 언급한 것 처럼 http://www.pgatour.com 에서 정리한 자료를 excel로 정리한 것이다. 2008년 한 해 동안의 PGA MONEY TOP-50 Ranker를 기준으로 하여, 통산 우승횟수, 평균 타수, 2008년의 경기 출천횟수(노출도), 나이, 프로경력, 컷오프 통과율 등을 선수 각각의 개인프로필에서 추출하여 신뢰성있는 자료를 일일이 입력하였다.
그리고, 이 자료를 이용하여 modeling을 하기 위해 평균과 표준편차를 구하는 작업을 시행하였다. 이 작업은 위에서 구한 자료의 각 열들의 분포가 정규분포를 따른다고 가정을 하고 표준화(z-value)하기 위해서 시행되었다. excel의 수식을 이용하여 “=(D4-D$54)/D$55”- 즉 (표본값-평균)/표준편차 의 계산값을 구하였다. 이는 다음과 같다.

표준화한 지표는 상금, 통산우승횟수, 평균 타수, 출전횟수(노출도)로 앞서 언급했던 “수익지표”에 영향을 주는 것으로 가정했던 것들이다. 그리고 이렇게 표준화된 자료는 이제, 50명 안에서의 상대적 우위를 의미하게 되었다. 이후 이러한 자료를 좀 더 직접적인 수치로서 이용하기 위하여 NORMDIST 함수를 사용하였다. 표준 정규 누적 분포 값을 구하여 모든 지표가 상대적인 수치인 0~1사이의 값을 갖도록 한 것이다. 즉 이제 모든 변수는 50명 모두의 능력분포가 고려된 상대적 능력치를 의미하게 되었다. 이를 적용한 표의 모습은 다음과 같다.

참고문헌: PGA TOUR Homepage : http://www.pgatour.com
박상욱, 「Lecture Note」, 2008.
김우철, 『일반통계학』, 영지문화사, 2007.

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