최근 들어 메신저 앱 사용자가 전 세계적으로 사용이 대폭 증가하고 있으며, 주요 메신저 서비스 기업들은 새로운 비즈니스 기회가 될 것으로 예상하고 자신의 비즈니스 역량을 강화하고 있다. 우선 메신저 기업들은 자사의 서비스에 인공지능 기술을 기반으로 한 지능형 챗봇 서비스를 제공하고 있으며, 또한 공개용 API를 다른 비즈니스 기업 제공함으로써 자사의 플랫폼 안에 들어오도록 유도하고 있다. 이러한 공개 API를 활용하여 지능형 챗봇 서비스의 적용하고 있는 공공기관, 비즈니스 기업, 개발기업들이 점차 확대되고 있다. 따라서 본 연구는 지능형 챗봇 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 실증적으로 규명하기 위해 먼저 사용자 경험이론, ...
최근 들어 메신저 앱 사용자가 전 세계적으로 사용이 대폭 증가하고 있으며, 주요 메신저 서비스 기업들은 새로운 비즈니스 기회가 될 것으로 예상하고 자신의 비즈니스 역량을 강화하고 있다. 우선 메신저 기업들은 자사의 서비스에 인공지능 기술을 기반으로 한 지능형 챗봇 서비스를 제공하고 있으며, 또한 공개용 API를 다른 비즈니스 기업 제공함으로써 자사의 플랫폼 안에 들어오도록 유도하고 있다. 이러한 공개 API를 활용하여 지능형 챗봇 서비스의 적용하고 있는 공공기관, 비즈니스 기업, 개발기업들이 점차 확대되고 있다. 따라서 본 연구는 지능형 챗봇 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 실증적으로 규명하기 위해 먼저 사용자 경험이론, 허니콤모형, 이성적 행동이론, 기술수용모형 및 확장된 기술수용모형 이론 등 총 5가지 이론적 모형에 근거하여 연구모형 및 가설을 도출하였고, 앞으로 지능형 챗봇 서비스의 사용 활성화 방안을 탐색하고자 실증적으로 분석을 하였다. 본 연구의 연구모형의 검증과 변수들 간의 관계를 예측하기 위하여 응답자로부터 정보를 직접 수집하는 방법인 설문지법을 사용하였다. 실증분석을 위한 자료 수집은 임의로 선정한 설문 대상자로 하였다. 설문지는 2017년 9월 1일부터 9월 30일까지 1개월간 실시하였으며 설문지의 배부와 수집은 인터넷, SNS, 메신저 및 대면으로 수행하였다. 총 233부의 유효한 설문 응답 결과를 분석 대상으로 하였으며, 분석은 SmartPLS 3.0에 의한 구조방정식모형 분석을 하였다. 본 연구의 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 지능형 챗봇 서비스의 이용하는 사용자들은 서비스의 가치, 즉 사용에 있어서 사용자에게 어떠한 이득이 있는가 보다는 지능형 챗봇 서비스 사용에 있어서 얼마나 쉽고 접근하기 용이한가에 대한 사용 용이성이 보다 중요한 요인으로 나타났다. 그리고 지각된 사용 용이성은 지각된 가치성 영향을 주는 것으로 나타났기 때문에 허니콤 모형 6가지 경험요인은 지각된 가치성에 직접적인 영향을 주지 못하지만 지각된 사용 용이성을 통해 간접적으로 영향을 주는 것으로 볼 수 있다. 이러한 연구 결과를 볼 때 현재의 지능형 챗봇 서비스는 아직 초기 수준의 서비스이기 때문에 이용자가 서비스에 통해 지각하는 가치가 낮으나 반면 익숙한 메신저 서비스 안에서의 사용은 전반적으로 용이하다고 지각하고 있다. 즉 지능형 챗봇 서비스가 널리 확대되고 사용 용이성이 더 증가하면 자연스럽게 이용자가 지각하는 서비스의 가치가 증가할 것이란 점이다. 따라서 허니콤 모형 6가지 경험요인은 지각된 사용 용이성과 지각된 가치성에 영향을 준다고 볼 수 있다. 또한 지능형 챗봇 서비스는 주변의 의견에 따라 사용하는 것이 아니라 사용자가 느끼는 가치성에 따라 사용하는 것을 의미한다고 볼 수 있으며, 지능형 챗봇 서비스 이용에 있어서 사용자에게 편익을 주어야 이용의도가 생기는 것이라 볼 수 있다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다 먼저 이론적 의의는, 첫째, 확장된 기술수용모형을 근거로 하여 지능형 챗봇 서비스의 이용의도와 이용행동에 영향을 미치는 요인들 간의 관계를 실증적으로 규명하였다. 둘째, 지능형 챗봇 서비스 사용자의 경험요인 변수들을 허니콤모형을 이용하여 도출하였다. 셋째, 광범위한 현장조사를 통해 연구모형 및 가설에 대한 실증분석을 실시하였다는 것이다. 본 연구에서는 사용자가 지능형 챗봇 서비스를 이용에 대한 경험적인 영향 요인이 연구를 통해 도출되었으며, 이에 지능형 챗봇 서비스의 수용에 있어서 사용자경험 요인이 주요한 선행 변수라는 것을 실증하였다. 실무적 의의는, 지능형 챗봇 서비스의 UI/UX 설계 시 방향을 제시함으로써 조직들이 보다 고객 지향적이고 효과적인 지능형 챗봇 서비스의 도입․운영방안을 수립하는데 도움을 줄 수 있다는 점이다. 따라서 지능형 챗봇 서비스 이용에 대한 영향 요인에 대하여 실증적으로 연구한 결과를 바탕으로 인공지능 기반의 지능형 챗봇 서비스를 준비하는 공공기관, 연구기관, 기업체 등에서는 지능형 챗봇 서비스의 개발 시에 사용자경험 디자인 설계에 큰 비중을 두어야 함을 밝혔다. 이러한 이론적·실무적 측면에서 볼 때 본 연구는 지능형 챗봇 서비스 이용에 영향을 주는 요인들을 체계적으로 도출하기 위한 개념적 틀을 제시하고 대규모 표본을 대상으로 실증분석을 함으로써 향후 지능형 챗봇 서비스 이용 연구의 이론적 기반을 구축한 기여를 하였으며, 실무적인 기여는 지능형 챗봇 서비스를 도입․활용하고자 하는 조직들에 대해 서비스의 사용자 경험(UX) 설계 방향의 실마리를 제공하였다는 점이다.
최근 들어 메신저 앱 사용자가 전 세계적으로 사용이 대폭 증가하고 있으며, 주요 메신저 서비스 기업들은 새로운 비즈니스 기회가 될 것으로 예상하고 자신의 비즈니스 역량을 강화하고 있다. 우선 메신저 기업들은 자사의 서비스에 인공지능 기술을 기반으로 한 지능형 챗봇 서비스를 제공하고 있으며, 또한 공개용 API를 다른 비즈니스 기업 제공함으로써 자사의 플랫폼 안에 들어오도록 유도하고 있다. 이러한 공개 API를 활용하여 지능형 챗봇 서비스의 적용하고 있는 공공기관, 비즈니스 기업, 개발기업들이 점차 확대되고 있다. 따라서 본 연구는 지능형 챗봇 서비스의 이용에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지를 실증적으로 규명하기 위해 먼저 사용자 경험이론, 허니콤모형, 이성적 행동이론, 기술수용모형 및 확장된 기술수용모형 이론 등 총 5가지 이론적 모형에 근거하여 연구모형 및 가설을 도출하였고, 앞으로 지능형 챗봇 서비스의 사용 활성화 방안을 탐색하고자 실증적으로 분석을 하였다. 본 연구의 연구모형의 검증과 변수들 간의 관계를 예측하기 위하여 응답자로부터 정보를 직접 수집하는 방법인 설문지법을 사용하였다. 실증분석을 위한 자료 수집은 임의로 선정한 설문 대상자로 하였다. 설문지는 2017년 9월 1일부터 9월 30일까지 1개월간 실시하였으며 설문지의 배부와 수집은 인터넷, SNS, 메신저 및 대면으로 수행하였다. 총 233부의 유효한 설문 응답 결과를 분석 대상으로 하였으며, 분석은 SmartPLS 3.0에 의한 구조방정식모형 분석을 하였다. 본 연구의 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 지능형 챗봇 서비스의 이용하는 사용자들은 서비스의 가치, 즉 사용에 있어서 사용자에게 어떠한 이득이 있는가 보다는 지능형 챗봇 서비스 사용에 있어서 얼마나 쉽고 접근하기 용이한가에 대한 사용 용이성이 보다 중요한 요인으로 나타났다. 그리고 지각된 사용 용이성은 지각된 가치성 영향을 주는 것으로 나타났기 때문에 허니콤 모형 6가지 경험요인은 지각된 가치성에 직접적인 영향을 주지 못하지만 지각된 사용 용이성을 통해 간접적으로 영향을 주는 것으로 볼 수 있다. 이러한 연구 결과를 볼 때 현재의 지능형 챗봇 서비스는 아직 초기 수준의 서비스이기 때문에 이용자가 서비스에 통해 지각하는 가치가 낮으나 반면 익숙한 메신저 서비스 안에서의 사용은 전반적으로 용이하다고 지각하고 있다. 즉 지능형 챗봇 서비스가 널리 확대되고 사용 용이성이 더 증가하면 자연스럽게 이용자가 지각하는 서비스의 가치가 증가할 것이란 점이다. 따라서 허니콤 모형 6가지 경험요인은 지각된 사용 용이성과 지각된 가치성에 영향을 준다고 볼 수 있다. 또한 지능형 챗봇 서비스는 주변의 의견에 따라 사용하는 것이 아니라 사용자가 느끼는 가치성에 따라 사용하는 것을 의미한다고 볼 수 있으며, 지능형 챗봇 서비스 이용에 있어서 사용자에게 편익을 주어야 이용의도가 생기는 것이라 볼 수 있다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다 먼저 이론적 의의는, 첫째, 확장된 기술수용모형을 근거로 하여 지능형 챗봇 서비스의 이용의도와 이용행동에 영향을 미치는 요인들 간의 관계를 실증적으로 규명하였다. 둘째, 지능형 챗봇 서비스 사용자의 경험요인 변수들을 허니콤모형을 이용하여 도출하였다. 셋째, 광범위한 현장조사를 통해 연구모형 및 가설에 대한 실증분석을 실시하였다는 것이다. 본 연구에서는 사용자가 지능형 챗봇 서비스를 이용에 대한 경험적인 영향 요인이 연구를 통해 도출되었으며, 이에 지능형 챗봇 서비스의 수용에 있어서 사용자경험 요인이 주요한 선행 변수라는 것을 실증하였다. 실무적 의의는, 지능형 챗봇 서비스의 UI/UX 설계 시 방향을 제시함으로써 조직들이 보다 고객 지향적이고 효과적인 지능형 챗봇 서비스의 도입․운영방안을 수립하는데 도움을 줄 수 있다는 점이다. 따라서 지능형 챗봇 서비스 이용에 대한 영향 요인에 대하여 실증적으로 연구한 결과를 바탕으로 인공지능 기반의 지능형 챗봇 서비스를 준비하는 공공기관, 연구기관, 기업체 등에서는 지능형 챗봇 서비스의 개발 시에 사용자경험 디자인 설계에 큰 비중을 두어야 함을 밝혔다. 이러한 이론적·실무적 측면에서 볼 때 본 연구는 지능형 챗봇 서비스 이용에 영향을 주는 요인들을 체계적으로 도출하기 위한 개념적 틀을 제시하고 대규모 표본을 대상으로 실증분석을 함으로써 향후 지능형 챗봇 서비스 이용 연구의 이론적 기반을 구축한 기여를 하였으며, 실무적인 기여는 지능형 챗봇 서비스를 도입․활용하고자 하는 조직들에 대해 서비스의 사용자 경험(UX) 설계 방향의 실마리를 제공하였다는 점이다.
Recently, there has been a dramatic increase of messenger apps users worldwide, and major messenger service companies are anticipating new business opportunities while strengthening their business capabilities. First, messenger companies are providing intelligent chatbot services based on artificial...
Recently, there has been a dramatic increase of messenger apps users worldwide, and major messenger service companies are anticipating new business opportunities while strengthening their business capabilities. First, messenger companies are providing intelligent chatbot services based on artificial intelligence technology into their services; they are also encouraging others businesses to join their platforms by offering open APIs. Furthermore, public institutions, business enterprises, and development companies that are applying intelligent chatbot services through the utilization of public APIs are gradually expanding. Therefore, in order to empirically investigate the factors affecting the use of the intelligent chatbot service, this study will use five theoretical models, namely: the user experience theory, honeycomb model, Theory of Reasoned Action, Technology Acceptance Model, and Extended Technology Acceptance Model, to derive the research model and hypothesis. The results were empirically analyzed to explore the method of activation on the intelligent chatbot service. In order to validate the research models and to predict the relationship between variables, the survey method was used to collect information directly from the respondents. Data collection for empirical analysis was chosen randomly. The survey was conducted for one month, from September 1 to September 30, 2017, and the questionnaires were distributed and collected through the Internet, SNS, Messenger, and face-to-face. A total of 233 valid survey responses were analyzed through a structural equation model using SmartPLS 3.0. The results of the study can be summarized as follows Users who use the intelligent chatbot service consider its ease and access as more important factors rather than the value of the service, i.e. how much benefit they receive when operating the service. Moreover, the perceived ease of use has an influence on the apparent value. Therefore, the six experience factors in the honeycomb model do not directly affect the perceived value, but they are indirectly influenced by the ease of use. Seeing the results of this study, it can be said that the current intelligent chatbot service is still in its early stages; as such, the perceived value through the service is low among the users, whereas familiar messenger services are perceived to be simple overall. That is, if the intelligent chatbot service widely expands and the usability is further increased, the service’s supposed value will naturally increase. Therefore, the six factors in the honeycomb model can affect the perceived ease of use and value. In addition, the intelligent chatbot service can be adjusted according to the value that the user feels, rather than operated according to the opinions from their surroundings. It can also be considered that the intention of use is created when it gives convenience to the users. The implications of this study are as follows: Chiefly, the theoretical significance are as follows: First, based on the Extended Technology Acceptance Model, the relationship between the intention to use the intelligent chatbot services and the factors affecting the user behavior is empirically confirmed. Second, the user experience variables of the intelligent chatbot service were derived using the honeycomb model. Third, we conducted empirical analysis of research models and hypotheses through extensive field surveys. In this study, user experience factors influencing the user’s use of intelligent chatbot service were derived through research, and it was demonstrated that the user experience factor was a major predisposing factor in the intelligent chatbot services acceptance. The practical implication is that by presenting the direction of the UI/UX design of the intelligent chatbot service, organizations can help to establish a more customer-oriented and effective intelligent chatbot service introduction and operation plan. Therefore, based on the results of the empirical studies on the factors affecting the use of intelligent chatbot service, it is shown that public institutions, research institutes, and companies preparing artificial intelligence, based on intelligent chatbot services, have to place a great deal of emphasis on the user experience design when developing such services. From this theoretical and practical point of view, this study suggests a conceptual framework for systematically deriving the factors that affect the use of intelligent chatbot service, and empirically analyzes a large-scale sample to establish the theoretical basis of intelligent chatbot services for future research. As a practical contribution, this study was able to provide a clue to the direction for designing the service’s user experience(UX) for organizations that intend to introduce and utilize intelligent chatbot services.
Recently, there has been a dramatic increase of messenger apps users worldwide, and major messenger service companies are anticipating new business opportunities while strengthening their business capabilities. First, messenger companies are providing intelligent chatbot services based on artificial intelligence technology into their services; they are also encouraging others businesses to join their platforms by offering open APIs. Furthermore, public institutions, business enterprises, and development companies that are applying intelligent chatbot services through the utilization of public APIs are gradually expanding. Therefore, in order to empirically investigate the factors affecting the use of the intelligent chatbot service, this study will use five theoretical models, namely: the user experience theory, honeycomb model, Theory of Reasoned Action, Technology Acceptance Model, and Extended Technology Acceptance Model, to derive the research model and hypothesis. The results were empirically analyzed to explore the method of activation on the intelligent chatbot service. In order to validate the research models and to predict the relationship between variables, the survey method was used to collect information directly from the respondents. Data collection for empirical analysis was chosen randomly. The survey was conducted for one month, from September 1 to September 30, 2017, and the questionnaires were distributed and collected through the Internet, SNS, Messenger, and face-to-face. A total of 233 valid survey responses were analyzed through a structural equation model using SmartPLS 3.0. The results of the study can be summarized as follows Users who use the intelligent chatbot service consider its ease and access as more important factors rather than the value of the service, i.e. how much benefit they receive when operating the service. Moreover, the perceived ease of use has an influence on the apparent value. Therefore, the six experience factors in the honeycomb model do not directly affect the perceived value, but they are indirectly influenced by the ease of use. Seeing the results of this study, it can be said that the current intelligent chatbot service is still in its early stages; as such, the perceived value through the service is low among the users, whereas familiar messenger services are perceived to be simple overall. That is, if the intelligent chatbot service widely expands and the usability is further increased, the service’s supposed value will naturally increase. Therefore, the six factors in the honeycomb model can affect the perceived ease of use and value. In addition, the intelligent chatbot service can be adjusted according to the value that the user feels, rather than operated according to the opinions from their surroundings. It can also be considered that the intention of use is created when it gives convenience to the users. The implications of this study are as follows: Chiefly, the theoretical significance are as follows: First, based on the Extended Technology Acceptance Model, the relationship between the intention to use the intelligent chatbot services and the factors affecting the user behavior is empirically confirmed. Second, the user experience variables of the intelligent chatbot service were derived using the honeycomb model. Third, we conducted empirical analysis of research models and hypotheses through extensive field surveys. In this study, user experience factors influencing the user’s use of intelligent chatbot service were derived through research, and it was demonstrated that the user experience factor was a major predisposing factor in the intelligent chatbot services acceptance. The practical implication is that by presenting the direction of the UI/UX design of the intelligent chatbot service, organizations can help to establish a more customer-oriented and effective intelligent chatbot service introduction and operation plan. Therefore, based on the results of the empirical studies on the factors affecting the use of intelligent chatbot service, it is shown that public institutions, research institutes, and companies preparing artificial intelligence, based on intelligent chatbot services, have to place a great deal of emphasis on the user experience design when developing such services. From this theoretical and practical point of view, this study suggests a conceptual framework for systematically deriving the factors that affect the use of intelligent chatbot service, and empirically analyzes a large-scale sample to establish the theoretical basis of intelligent chatbot services for future research. As a practical contribution, this study was able to provide a clue to the direction for designing the service’s user experience(UX) for organizations that intend to introduce and utilize intelligent chatbot services.
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