최근 모바일 애플리케이션 시장이 지속적인 성장을 하고 있는 반면 유료 모바일 애플리케이션의 수익성은 저하되고 있다. 심화된 경쟁으로 인하여 유료 모바일 애플리케이션의 가격은 지속적으로 하락하는 추세이며 사용자의 유료 모바일 애플리케이션 구입이 줄어들고 있는 추세이다. 그러나 기존 연구는 모바일 애플리케이션의 수용에만 초점을 맞추고 있어 유료 모바일 애플리케이션의 수용 저항과 같은 현상을 제대로 설명하고 있지 못한 상황이다. 이에 본 연구에서는 유료 모바일 애플리케이션에 대해 사용자의 수용 저항 요인을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 Stimulus-Organism-Response 모델을 기초로 유료 모바일 애플리케이션의 특성과 사회적 영향(Stimulus)이 사용자에게 지각된 손실과 지각된 혜택(Organism)으로 인지되어 애플리케이션 수용저항(Response)에 어떻게 영향을 미치는지를 검증하였다. 그 결과 유료 모바일 애플리케이션이 확산되지 못하고 소멸되는 현상이 지각된 손실 때문임을 설명하고 이러한 지각된 손실을 낮추기 위해 모바일 애플리케이션 개발시 초기 가격을 낮추고 부정적인 리뷰에 대해 적극적으로 대응해야 한다는 방향성을 제시하였다. 또한 개인적인 특성을 통제변수로 연구모형에 포함하여 자기효능감이 앱 수용저항을 낮출수 있다는 점을 검증하였다.
최근 모바일 애플리케이션 시장이 지속적인 성장을 하고 있는 반면 유료 모바일 애플리케이션의 수익성은 저하되고 있다. 심화된 경쟁으로 인하여 유료 모바일 애플리케이션의 가격은 지속적으로 하락하는 추세이며 사용자의 유료 모바일 애플리케이션 구입이 줄어들고 있는 추세이다. 그러나 기존 연구는 모바일 애플리케이션의 수용에만 초점을 맞추고 있어 유료 모바일 애플리케이션의 수용 저항과 같은 현상을 제대로 설명하고 있지 못한 상황이다. 이에 본 연구에서는 유료 모바일 애플리케이션에 대해 사용자의 수용 저항 요인을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 Stimulus-Organism-Response 모델을 기초로 유료 모바일 애플리케이션의 특성과 사회적 영향(Stimulus)이 사용자에게 지각된 손실과 지각된 혜택(Organism)으로 인지되어 애플리케이션 수용저항(Response)에 어떻게 영향을 미치는지를 검증하였다. 그 결과 유료 모바일 애플리케이션이 확산되지 못하고 소멸되는 현상이 지각된 손실 때문임을 설명하고 이러한 지각된 손실을 낮추기 위해 모바일 애플리케이션 개발시 초기 가격을 낮추고 부정적인 리뷰에 대해 적극적으로 대응해야 한다는 방향성을 제시하였다. 또한 개인적인 특성을 통제변수로 연구모형에 포함하여 자기효능감이 앱 수용저항을 낮출수 있다는 점을 검증하였다.
While the mobile application market is growing fast, the revenues of the majority apps are declining. Moreover, paid mobile application prices and purchases have been slow because of intensifying competition. However, the conventional studies focused only on the acceptance factor of mobile applicati...
While the mobile application market is growing fast, the revenues of the majority apps are declining. Moreover, paid mobile application prices and purchases have been slow because of intensifying competition. However, the conventional studies focused only on the acceptance factor of mobile applications, so they cannot explain the phenomenon such as acceptance resistance for paid mobile applications. Therefore, our study tries to analyze the factors for the acceptance resistance of users for paid mobile applications. The research model in this paper, which is based on S-O-R model, verified through surveys how social influence and app characteristics affect user perception and how user perception affects to app resistance. The results of our study showed that paid mobile applications happened to be destroyed in front of the chasm because of the perceived loss. Consequently, the results implicate that the developers should lower the initial price and actively react to the negative reviews in order to lower the perceived loss. Moreover, the results verified that a sense of self-efficacy can lower application acceptance resistance by including personal properties to our research model as control variables.
While the mobile application market is growing fast, the revenues of the majority apps are declining. Moreover, paid mobile application prices and purchases have been slow because of intensifying competition. However, the conventional studies focused only on the acceptance factor of mobile applications, so they cannot explain the phenomenon such as acceptance resistance for paid mobile applications. Therefore, our study tries to analyze the factors for the acceptance resistance of users for paid mobile applications. The research model in this paper, which is based on S-O-R model, verified through surveys how social influence and app characteristics affect user perception and how user perception affects to app resistance. The results of our study showed that paid mobile applications happened to be destroyed in front of the chasm because of the perceived loss. Consequently, the results implicate that the developers should lower the initial price and actively react to the negative reviews in order to lower the perceived loss. Moreover, the results verified that a sense of self-efficacy can lower application acceptance resistance by including personal properties to our research model as control variables.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이를 위하여 자극(Stimulus)과 관련하여 김희웅 외 [19]가 모바일 앱 구매에 영향을 미치는 요인으로 제시한 구전, 유용성, 순위, 금전적 가치, 시험가능성, 즐거움, 사용용이성 중 앱의 특성과 관련된 금전적 가치, 사용용 이성, 사회적 영향과 관련된 구전, 순위를 기초로 요인을 구성하고자 한다. 그리고 유기체(Organism) 관련 요인으로는 앱의 특성과 사회적 영향에 대한 인지적 측면을 고려하고자 한다. 다만, 개인적 특성에 따라 앱의 수용저항의 차이를 통제하기 위해 개인적 특성과 관련된 통제변인을 고려하여 연구모형을 구성하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 모바일 애플리케이션 수용저항과 관련하여 개인의 인지적 평가인 지각된 손실과 지각된 혜택을 중심으로 그 영향을 살펴보고자 한다.
따라서 본 연구에서는 앱의 확산과 밀접한 관계가 있는 외부 요인이 각 개인에게 어떻게 인지되어 어떠한 반응을 이끌어내는지 살펴보려고 한다. Poston & Speier[15]는 지식경영시스템 사용자의 컨텐츠검색과 평가과정을 설명하기 위해 S-O-R 모델을 사용하였고 Parboteeah 등[16]은 웹사이트 특성과 충동구매 간의 관계를 사용자 인지와 감정(Organism)을 중심으로 설명하였다.
본 연구는 S-O-R 모델을 기초로 대부분의 유료 모바일 애플리케이션이 대다수에게 수용되지 못하는 현상과 초기 앱 가격보다는 앱 내부 결제를 통해 수익을 내는 앱들이 증가하는 현상을 설명하기 위한 요인을 찾아보았다는데 그 의의가 있다고 할 수 있다. 본 연구 결과를 통해, 첫째, 모바일 애플리케이션이 확산되는 과정에서 사용자들의 수용저항을 줄이기 위해서는 사용자의 지각된 손실을 낮추어야 한다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 새롭거나 혁신적인 제품이 매우 뛰어난 성능을 보여도 사용자로부터 선택되지 않고 도태되는 현상이 발생하는 원인 및 이론을 살펴봄으로써 유료 모바일 애플리케이션 수용 저항 요인을 파악하고자 한다.
본 연구에서는 이러한 전망이론에 기초하여 사용자가 새로운 모바일 애플리케이션을 수용할 때 저항을 일으키는 요인으로 지각된 혜택보다는 지각된 손실에 더 민감하게 반응할 지에 대해 살펴보고자 한다.
본 연구에서도 Stimulus(자극)-Organism(유기체)- Response(반응) 모델 (이하, S-O-R 모델)[17]과 사용자 저항 이론[18]을 기초로 사용자가 구매의사결정 과정에서 접하게 되는 외부 자극 요인을 손실과 혜택 중 어느 것으로 인지하는지를 밝히고 사용자가 그러한 인지를 통해 보이는 반응(앱 수용저항)을 검증하고자 한다. 이를 위하여 자극(Stimulus)과 관련하여 김희웅 외 [19]가 모바일 앱 구매에 영향을 미치는 요인으로 제시한 구전, 유용성, 순위, 금전적 가치, 시험가능성, 즐거움, 사용용이성 중 앱의 특성과 관련된 금전적 가치, 사용용 이성, 사회적 영향과 관련된 구전, 순위를 기초로 요인을 구성하고자 한다.
본 연구의 목적은 대다수의 유료 애플리케이션이 사용자에게 수용되지 못하고 사장되어 버리는 현상을 설명하고 신규 개발되는 애플리케이션의 개발 방향을 제시하기 위함이었다. 따라서 앱의 특성과 사회적 영향 (Stimulus)이 지각된 손실과 지각된 혜택(Organism)으로 사용자에게 어떻게 인지되어 사용자의 앱 수용저항 (Response)에 영향을 미치는지 S-O-R 모델을 기초로 연구모형을 작성하였다.
가설 설정
H10: 유료 앱 수용저항에 있어 지각된 혜택은 앱 수용저항에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H1: 유료 앱 수용저항에 있어 앱 가격의 비합리성은 지각된 손실에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2: 유료 앱 수용저항에 있어 앱 가격의 비합리성은 지각된 혜택에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H3: 유료 앱 수용저항에 있어 복잡성은 지각된 손실에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H4: 유료 앱 수용저항에 있어 복잡성은 지각된 혜택에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H5: 유료 앱 수용저항에 있어 부정적 앱 리뷰 수용은 지각된 손실에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H6: 유료 앱 수용저항에 있어 부정적 앱 리뷰 수용은 지각된 혜택에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H7: 유료 앱 수용저항에 있어 주관적 규범은 지각된 손실에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
H8: 유료 앱 수용저항에 있어 주관적 규범은 지각된 혜택에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H9: 유료 앱 수용저항에 있어 지각된 손실은 앱 수용 저항에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
제안 방법
R2 값은 예측변수(내생변수)가 가지고 있는 총 변동 중에서 회귀선 즉, 외생변수에 의해 설명되는 비율을 의미한다. SmartPLS2.0에서 제공하는 부스트랩 리샘플링 방법(bootstrap resampling method)으로 500번 리샘플링 한 뒤 연구모형의 각 경로를 분석하였다[59]. 구조 방정식 모형 분석 결과는 [그림 2]와 같다.
본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 앱의 특성과 사회적 영향(Stimulus)이 지각된 손실과 지각된 혜택 (Organism)을 매개로 앱 수용저항(Response)에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보기 위해 [그림 1]과 같이 연구모형을 구성하였다. 다만, 개인별로 자기효능감과 주관적 지식 수준에 따라 앱 수용저항을 다르게 받아들일 수 있기 때문에 이를 통제변인으로 연구모형에 포함시켰다.
그리고 유기체(Organism) 관련 요인으로는 앱의 특성과 사회적 영향에 대한 인지적 측면을 고려하고자 한다. 다만, 개인적 특성에 따라 앱의 수용저항의 차이를 통제하기 위해 개인적 특성과 관련된 통제변인을 고려하여 연구모형을 구성하고자 한다.
따라서 앱 수용저항과 관련하여 주관적 지식과 자기 효능감을 통제변수로 본 연구모형에 포함하였다.
본 연구의 목적은 대다수의 유료 애플리케이션이 사용자에게 수용되지 못하고 사장되어 버리는 현상을 설명하고 신규 개발되는 애플리케이션의 개발 방향을 제시하기 위함이었다. 따라서 앱의 특성과 사회적 영향 (Stimulus)이 지각된 손실과 지각된 혜택(Organism)으로 사용자에게 어떻게 인지되어 사용자의 앱 수용저항 (Response)에 영향을 미치는지 S-O-R 모델을 기초로 연구모형을 작성하였다. 또한, 개인적 특성인 자기효능감과 주관적 지식 수준을 연구모형에 통제변수로 포함하여 이의 앱 수용저항에 대한 영향을 통제하였다.
따라서 앱의 특성과 사회적 영향 (Stimulus)이 지각된 손실과 지각된 혜택(Organism)으로 사용자에게 어떻게 인지되어 사용자의 앱 수용저항 (Response)에 영향을 미치는지 S-O-R 모델을 기초로 연구모형을 작성하였다. 또한, 개인적 특성인 자기효능감과 주관적 지식 수준을 연구모형에 통제변수로 포함하여 이의 앱 수용저항에 대한 영향을 통제하였다.
본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 앱의 특성과 사회적 영향(Stimulus)이 지각된 손실과 지각된 혜택 (Organism)을 매개로 앱 수용저항(Response)에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보기 위해 [그림 1]과 같이 연구모형을 구성하였다. 다만, 개인별로 자기효능감과 주관적 지식 수준에 따라 앱 수용저항을 다르게 받아들일 수 있기 때문에 이를 통제변인으로 연구모형에 포함시켰다.
본 연구에서는 구조방정식 모형에 투입될 변인들에 대해 구성개념의 신뢰도와 타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인분석과 확증적 요인 분석을 사용하여 검증한 후 최종적으로 모형에 투입하였다. [표 5]는 분석 결과를 보여주고 있다.
본 연구에서도 Stimulus(자극)-Organism(유기체)- Response(반응) 모델 (이하, S-O-R 모델)[17]과 사용자 저항 이론[18]을 기초로 사용자가 구매의사결정 과정에서 접하게 되는 외부 자극 요인을 손실과 혜택 중 어느 것으로 인지하는지를 밝히고 사용자가 그러한 인지를 통해 보이는 반응(앱 수용저항)을 검증하고자 한다. 이를 위하여 자극(Stimulus)과 관련하여 김희웅 외 [19]가 모바일 앱 구매에 영향을 미치는 요인으로 제시한 구전, 유용성, 순위, 금전적 가치, 시험가능성, 즐거움, 사용용이성 중 앱의 특성과 관련된 금전적 가치, 사용용 이성, 사회적 영향과 관련된 구전, 순위를 기초로 요인을 구성하고자 한다. 그리고 유기체(Organism) 관련 요인으로는 앱의 특성과 사회적 영향에 대한 인지적 측면을 고려하고자 한다.
대상 데이터
설문지는 2012년 11월 20일부터 2012년 12월 7일까지 대학생과 일반인을 상대로 배포하였고 배포한 총 223부 중 212부를 회수하였다. 그 중 스마트폰을 사용하지 않거나 불성실한 설문지를 제외하고 총 190부가 최종 분석에 사용되어졌다. 모든 설문 문항은 리커트척도(7점 척도)를 이용하였고 수집된 자료의 신뢰성과 타당성 검토를 위해 SPSS 20.
본 연구에서 제시된 모델에 대한 실증분석을 위한 연구표본은 스마트폰 또는 태블릿 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지는 2012년 11월 20일부터 2012년 12월 7일까지 대학생과 일반인을 상대로 배포하였고 배포한 총 223부 중 212부를 회수하였다.
본 연구에서 제시된 모델에 대한 실증분석을 위한 연구표본은 스마트폰 또는 태블릿 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지는 2012년 11월 20일부터 2012년 12월 7일까지 대학생과 일반인을 상대로 배포하였고 배포한 총 223부 중 212부를 회수하였다. 그 중 스마트폰을 사용하지 않거나 불성실한 설문지를 제외하고 총 190부가 최종 분석에 사용되어졌다.
데이터처리
구조방정식 분석에는 SmartPLS2.0을 사용하였고 구조모형 분석을 통해 연구모형의 변수들 간의 영향(인과) 관계를 알 수 있는 경로계수(β)와 내생변수(또는 의존변수)에 대한 결정계수(R2) 결과 값을 알 수 있다.
모든 설문 문항은 리커트척도(7점 척도)를 이용하였고 수집된 자료의 신뢰성과 타당성 검토를 위해 SPSS 20.0와 SmartPLS 2.0.
성능/효과
넷째, 주관적 규범은 지각된 손실과 지각된 혜택에 모두 영향을 미치는데 지각된 혜택에 상대적으로 더 강한 영향력을 갖는 것으로 밝혀졌다. 즉, 사회적 압력이라 할 수 있는 주관적 규범은 사용자가 앱에 대해 손실을 지각한 경우 이를 낮추는 효과는 미미하다고 할 수 있으며 지각된 손실을 낮추기 위해서는 부정적 앱 리뷰에 대한 대응이 훨씬 더 중요함을 알 수 있다.
넷째, 주관적규범이 지각된 손실에 부(-)의 영향을 미치는가에 대한 가설(H7)은 경로계수= -0.144, t값= 1.896, p < 0.10로 채택되었다.
넷째, 사용자의 모바일 기기 플랫폼에 따라 유료 애플리케이션에 대한 앱 수용저항의 정도가 다를 수 있고 앱 가격의 비합리성을 느끼는 준거 가격도 다를 수 있기 때문에 이를 분류하여 더 조사할 필요가 있으나 본 연구에서는 이를 고려하지 못하였다. 다섯째, S-O-R 모델을 기초로 했음에도 Organism과 관련하여 사용자의 인지와 관련된 부분만 고려하여 기쁨, 등 감정적인 부분이 간과되었다. 특히 엔터테인먼트 앱 등의 경우에는 이러한 부분에 대한 추가 조사가 필요하다고 생각된다.
다섯째, 지각된 손실과 지각된 혜택 중 지각된 손실만이 앱 수용저항에 영향력을 갖는다는 점을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 이는 위에서 살펴본 전망이론과 일맥상통하는 결과라 볼 수 있다.
다섯째, 지각된 손실이 앱 수용저항에 정(+)의 영향을 미치는가에 대한 가설(H9)은 경로계수값= 0.409, t값 = 6.452, p < 0.01 로 채택되었다.
둘째, 복잡성이 지각된 손실에 정(+)의 영향을 미치는가에 대한 가설(H3)은 경로계수= 0.170, t값= 2.670, p < 0.01로 채택되었다.
결국 이러한 결과를 통해 최근 부분무료화 앱이 증가하는 추세를 설명할 수 있다고 본다. 둘째, 블로그, SNS 등의 활용이 급격히 확산되는 추세 속에 부정적인 앱 리뷰 수용이 사용자의 지각된 손실을 높인다는 사실을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다. 특히 주관적 규범에 비해 부정적 앱 리뷰가 훨씬 강한 영향력을 갖는다는 점은 그 전파속도 등을 감안하였을 때 앱 개발자가 보다 민감하고 신속하게 이에 대응하여야 한다는 점을 시사한다.
둘째, 앱의 복잡성은 지각된 혜택에는 영향을 미치지 못하고 지각된 손실에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 복잡성은 TAM의 사용용이성과 동일선상의 개념으로 Compeau and Higgins[60]는 컴퓨터 자기효능감과 사용 용이성 인식간의 상관관계를 검증하였고, Igbaria and Iivari[61]는 PC 사용자들의 자기효능감이 사용용이성에 영향을 미친다는 사실을 밝혀내었다[59].
이상 가설 검증 결과를 종합해 보면 앱의 특성인 앱 가격 비합리성, 복잡성과 사회적 영향인 부정적 앱 리뷰 수용, 주관적 규범(Stimulus)이 사용자의 지각된 손실(Organism)을 통해 앱 수용저항(Response)에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 또한 앱의 특성 중에는 앱 가격 비합리성, 사회적 영향 중에는 부정적 앱 리뷰 수용이 지각된 손실에 상대적으로 높은 영향력을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 통제변수 중 자기효능감만이 앱 수용저항에 부(-)의 영향력을 갖는다는 점을 알 수 있었다.
또한 앱의 특성 중에는 앱 가격 비합리성, 사회적 영향 중에는 부정적 앱 리뷰 수용이 지각된 손실에 상대적으로 높은 영향력을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 통제변수 중 자기효능감만이 앱 수용저항에 부(-)의 영향력을 갖는다는 점을 알 수 있었다. 본 연구 분석 결과를 [표 6]에 요약하였다.
마지막으로 연구 모형에 포함된 통제변수 중 주관적 지식 수준은 앱 수용저항에는 영향을 주지 못 하고 자기효능감만이 경로계수= -0.163, t값=2.075, p < 0.05로 앱 수용저항에 부(-)의 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.
마지막으로 통제변수 중 자기효능감 만이 앱 수용저항에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 사용자의 주관적 지식 수준은 앱 수용저항에 영향을 미치지 못하였다.
본 연구는 S-O-R 모델을 기초로 대부분의 유료 모바일 애플리케이션이 대다수에게 수용되지 못하는 현상과 초기 앱 가격보다는 앱 내부 결제를 통해 수익을 내는 앱들이 증가하는 현상을 설명하기 위한 요인을 찾아보았다는데 그 의의가 있다고 할 수 있다. 본 연구 결과를 통해, 첫째, 모바일 애플리케이션이 확산되는 과정에서 사용자들의 수용저항을 줄이기 위해서는 사용자의 지각된 손실을 낮추어야 한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 지각된 손실을 낮추기 위해서는 최우선적으로 경쟁 앱들의 가격 수준을 파악하고 앱을 구매할 사용자들이 가격의 합리성을 판단하는 준거 가격에 대한 조사가 선행되어야 한다.
게다가 종래 TAM 을 이용한 연구에서 밝혀진 바와 같이 자기효능감은 사용용이성을 높일 수 있어 복잡성을 낮출 수 있다. 본 연구를 통해 앱 개발 시 가격정책과 부정적 앱 리뷰에 대한 대응의 중요성을 알 수 있었으며 앱 수용과 관련하여서도 자기효능감의 중요성을 확인할 수 있었다.
신뢰성이란 측정 결과의 일관성, 정확성, 의존가능성, 예측가능성 등에 관련된 개념으로 동일한 개념에 대해 반복 측정 시 동일한 측정값을 얻을 가능성을 말한다. 본 연구에서는 Cronbach 알파계수를 이용하여 신뢰성을 검증한 결과 0.671에서 0.932정도로 일반적으로 사회 과학 연구에서 요구하는 수준인 0.6 이상을 충족시켜 내적 일관성이 유지되고 있음을 알 수 있다.
셋째, 부정적 앱 리뷰 수용은 지각된 혜택에는 영향을 미치지 못하고 지각된 손실에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 최근 SNS의 발달로 구전효과의 중요성이 더욱 커지고 있고, 앱스토어 내에도 앱 리뷰와 평점을 게시하고 있어 앱 개발자는 앱 리뷰의 지속적인 모니터링과 함께 부정적인 앱 리뷰에 대한 적극적인 대응이 필요하다.
셋째, 부정적 앱 리뷰 수용이 지각된 손실에 정(+)의 영향을 미치는가에 대한 가설(H5)은 경로계수값=0.221, t값=3.450, p < 0.01 로 채택되었다.
이상 가설 검증 결과를 종합해 보면 앱의 특성인 앱 가격 비합리성, 복잡성과 사회적 영향인 부정적 앱 리뷰 수용, 주관적 규범(Stimulus)이 사용자의 지각된 손실(Organism)을 통해 앱 수용저항(Response)에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다. 또한 앱의 특성 중에는 앱 가격 비합리성, 사회적 영향 중에는 부정적 앱 리뷰 수용이 지각된 손실에 상대적으로 높은 영향력을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.
이상의 결과를 종합하여 볼 때 앱 수용 의사결정의 각 단계에서 발생할 수 있는 앱 수용저항에는 사용자의 지각된 손실이 큰 영향을 미치며 이러한 지각된 손실에는 앱 가격의 비합리성, 부정적 앱 리뷰 수용, 복잡성, 주관적 규범 순으로 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
이는 같은 금액이라도 이익영역에서보다 손실영역에서 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다. 즉 사람들은 80만원을 얻을 때 느끼는 만족보다 80만원을 잃을 때의 상실감의 정도가 더 큰 손실 기피(Loss aversion)적인 심리를 가지고 있음을 보였다. 같은 크기만큼의 변화이지만 그것이 준거점을 기준으로 이득인지, 손실인지에 따라 민감도에 차이가 있다는 것이다[32].
다만, 사용자의 지각된 혜택에 미치는 영향력에 비해 지각된 손실에 미치는 영향력은 상대적으로 미미하다고 볼 수 있다. 즉, 주위 사람의 사용, 권유 등이 앱으로 인한 혜택을 높게 지각하도록 영향을 미치는 반면 앱으로 인한 손실 지각을 낮추는 효과는 낮음을 알 수 있다.
첫째, 앱 가격의 비합리성은 지각된 손실과 지각된 혜택에 강한 영향력을 갖는 것으로 나타났다. 이는 비교적 당연한 결과처럼 생각되기 쉬우나 앱의 준거 가격은 공산품과 같이 명확하지 않고, 특히 안드로이드 기반의 스마트폰의 경우에는 동일한 기능을 제공하는 무료 앱들이 다수 존재하기 때문에 그 준거 가격이 매우 낮게 형성될 가능성이 높다.
후속연구
또한 지각된 혜택과 지각된 손실 간의 상관관계도 존재할 수 있는 만큼 추가적인 조사가 필요하다. 넷째, 사용자의 모바일 기기 플랫폼에 따라 유료 애플리케이션에 대한 앱 수용저항의 정도가 다를 수 있고 앱 가격의 비합리성을 느끼는 준거 가격도 다를 수 있기 때문에 이를 분류하여 더 조사할 필요가 있으나 본 연구에서는 이를 고려하지 못하였다. 다섯째, S-O-R 모델을 기초로 했음에도 Organism과 관련하여 사용자의 인지와 관련된 부분만 고려하여 기쁨, 등 감정적인 부분이 간과되었다.
첫째, 모바일 애플리케이션의 유형에 따라 앱 수용저항에 미치는 요인과 영향력이 다를 수 있는데 이 부분에 대해서는 본 연구에서는 다루지 아니하여 향후 추가적인 연구가 필요하다. 둘째, 본 연구에서 가장 크게 영향을 미친 요인인 앱 가격의 비합리성과 관련하여 이는 준거 가격을 기초로 하는 만큼 소득수준에 따른 영향을 보다 세분화하여 연구할 필요성이 있다고 보여진다. 소득수준에 따라 준거 가격이 다를 수 있고 지각된 손실에 대한 민감도도 다를 수 있기 때문이다.
셋째, 지각된 혜택이 앱 수용저항에 부(-)의 영향을 미칠 것으로 가설을 세웠으나 기각되어 이 부분에 대한 보다 면밀한 재검토가 필요하다고 보여진다. 또한 지각된 혜택과 지각된 손실 간의 상관관계도 존재할 수 있는 만큼 추가적인 조사가 필요하다. 넷째, 사용자의 모바일 기기 플랫폼에 따라 유료 애플리케이션에 대한 앱 수용저항의 정도가 다를 수 있고 앱 가격의 비합리성을 느끼는 준거 가격도 다를 수 있기 때문에 이를 분류하여 더 조사할 필요가 있으나 본 연구에서는 이를 고려하지 못하였다.
소득수준에 따라 준거 가격이 다를 수 있고 지각된 손실에 대한 민감도도 다를 수 있기 때문이다. 셋째, 지각된 혜택이 앱 수용저항에 부(-)의 영향을 미칠 것으로 가설을 세웠으나 기각되어 이 부분에 대한 보다 면밀한 재검토가 필요하다고 보여진다. 또한 지각된 혜택과 지각된 손실 간의 상관관계도 존재할 수 있는 만큼 추가적인 조사가 필요하다.
첫째, 모바일 애플리케이션의 유형에 따라 앱 수용저항에 미치는 요인과 영향력이 다를 수 있는데 이 부분에 대해서는 본 연구에서는 다루지 아니하여 향후 추가적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
심화된 경쟁으로 인해 유료 모바일 애플리케이션의 추세는 어떻게 바뀌고 있는가?
최근 모바일 애플리케이션 시장이 지속적인 성장을 하고 있는 반면 유료 모바일 애플리케이션의 수익성은 저하되고 있다. 심화된 경쟁으로 인하여 유료 모바일 애플리케이션의 가격은 지속적으로 하락하는 추세이며 사용자의 유료 모바일 애플리케이션 구입이 줄어들고 있는 추세이다. 그러나 기존 연구는 모바일 애플리케이션의 수용에만 초점을 맞추고 있어 유료 모바일 애플리케이션의 수용 저항과 같은 현상을 제대로 설명하고 있지 못한 상황이다.
심리적 요인은 의사결정에 있어서 어떻게 중요한 역할을 하는가?
이와 관련하여 인간의 가치판단 및 의사결정과 관련된 행동적 의사결정(behavioral decision-making) 연구들은 심리적 요인들이 의사결정에 중요한 역할을 수행한다고 하였다. 즉, 사용자는 동일한 외부적 자극이라고 하더라도 자신의 경험이나 지식, 상황 등에 근거한 가치 판단 기준에 따라 주관적인 판단을 하게 된다는 것이다[10]. 오종철[11]은 경험, 혁신성, 긍정 구전평가, 가격 적절성이 태도와 주관적 규범을 매개로 구매의도에 영향을 미친다고 하였고, 김성수[12]는 TAM 모델을 기초로 멀티미디어 콘텐츠, 오락성, 가격, 디자인이 이용의도에 영향을 준다는 것을 검증하였다.
선행연구에 따르면 모바일 어플리케이션 구매의도에 무엇이 영향을 미치는가?
즉, 사용자는 동일한 외부적 자극이라고 하더라도 자신의 경험이나 지식, 상황 등에 근거한 가치 판단 기준에 따라 주관적인 판단을 하게 된다는 것이다[10]. 오종철[11]은 경험, 혁신성, 긍정 구전평가, 가격 적절성이 태도와 주관적 규범을 매개로 구매의도에 영향을 미친다고 하였고, 김성수[12]는 TAM 모델을 기초로 멀티미디어 콘텐츠, 오락성, 가격, 디자인이 이용의도에 영향을 준다는 것을 검증하였다. 그러나 이러한 종래의 연구는 대부분 모바일 애플리케이션의 수용요인에 초점을 맞추고 있고 사용자가 구매의사결정을 과정에서 겪을 수 있는 저항 요인을 고려하지 않아 유료 모바일 애플리케이션이 대다수에게 수용되지 못하는 원인 및 모바일 애플리케이션 수익모델 다변화의 원인을 설명하기에 부족하였다[13][14].
그러나 이러한 종래의 연구는 대부분 모바일 애플리케이션의 수용요인에 초점을 맞추고 있고 사용자가 구매의사결정을 과정에서 겪을 수 있는 저항 요인을 고려하지 않아 유료 모바일 애플리케이션이 대다수에게 수용되지 못하는 원인 및 모바일 애플리케이션 수익모델 다변화의 원인을 설명하기에 부족하였다[13][14].
류성렬, 김문오, 김효진, "모바일 웹 브라우징 서비스 수용에 관한 연구", 한국콘텐츠학회논문지, 제9권, 제2호, pp.270-278, 2009.
그러나 이러한 종래의 연구는 대부분 모바일 애플리케이션의 수용요인에 초점을 맞추고 있고 사용자가 구매의사결정을 과정에서 겪을 수 있는 저항 요인을 고려하지 않아 유료 모바일 애플리케이션이 대다수에게 수용되지 못하는 원인 및 모바일 애플리케이션 수익모델 다변화의 원인을 설명하기에 부족하였다[13][14].
R. Poston and C. Speier, "Effective Use of Knowledge Management System: A Process Model of Content Ratings and Credibility Indicators," MIS Quarterly, Vol.29, No.2, pp.221-244, 2005.
Poston & Speier[15]는 지식경영시스템 사용자의 컨텐츠검색과 평가과정을 설명하기 위해 S-O-R 모델을 사용하였고 Parboteeah 등[16]은 웹사이트 특성과 충동구매 간의 관계를 사용자 인지와 감정(Organism)을 중심으로 설명하였다.
D. V. Parboteeah, J. S. Valacich, and J. D. Wells, "The Influence of Website Characteristics on a Consumer's Urge to Buy Impulsively," Information Systems Research, Vol.20, No.1, pp.60-78, 2009.
본 연구에서도 Stimulus(자극)-Organism(유기체)- Response(반응) 모델 (이하, S-O-R 모델)[17]과 사용자 저항 이론[18]을 기초로 사용자가 구매의사결정 과정에서 접하게 되는 외부 자극 요인을 손실과 혜택 중 어느 것으로 인지하는지를 밝히고 사용자가 그러한 인지를 통해 보이는 반응(앱 수용저항)을 검증하고자 한다.
Woodworth[17]가 제시한 ‘Stimulus(자극)-Organism (유기체)-Response(반응)’ 모델은 그 동안의 이론과 달리 인간 내적 요인에 주목하여 외부 환경 변화에 대한 인간의 반응을 체계적으로 설명하는데 활용되어 왔다 [10].
E. M. Rogers, Diffusion of Innovations 3rd ed., The Free Press, New York, 1983.
본 연구에서도 Stimulus(자극)-Organism(유기체)- Response(반응) 모델 (이하, S-O-R 모델)[17]과 사용자 저항 이론[18]을 기초로 사용자가 구매의사결정 과정에서 접하게 되는 외부 자극 요인을 손실과 혜택 중 어느 것으로 인지하는지를 밝히고 사용자가 그러한 인지를 통해 보이는 반응(앱 수용저항)을 검증하고자 한다.
Rogers[18]는 혁신의 수용과정 또는 혁신의사 결정 과정을 “개인이 처음으로 혁신에 대해서 알고, 혁신에 대해서 태도를 형성하며, 수용결정을 하게 되는 일련의 정신적인 과정”으로 정의하였고, Ram[20]은 이러한 혁신의 수용과정에서 소비자가 겪게 되는 혁신저항을 “혁신이 야기하는 변화에 대한 소비자들의 저항” 이라고 하였다[21].
Rogers[18]는 혁신을 “수용의 개인적, 기타 조직 단위에 의해 새롭게 지각되는 아이디어, 관행, 물건” 이라고 정의하였다[21].
Rogers[18]는 복잡성을 “혁신을 이해하고 사용하는데 상대적으로 어렵다고 지각되는 정도”로 정의하였다.
이를 위하여 자극(Stimulus)과 관련하여 김희웅 외 [19]가 모바일 앱 구매에 영향을 미치는 요인으로 제시한 구전, 유용성, 순위, 금전적 가치, 시험가능성, 즐거움, 사용용이성 중 앱의 특성과 관련된 금전적 가치, 사용용 이성, 사회적 영향과 관련된 구전, 순위를 기초로 요인을 구성하고자 한다.
S. Ram, "A Model of Innovation Resistance," Advance In Consumer Research, Vol.14, pp.121-125, 1987.
Rogers[18]는 혁신의 수용과정 또는 혁신의사 결정 과정을 “개인이 처음으로 혁신에 대해서 알고, 혁신에 대해서 태도를 형성하며, 수용결정을 하게 되는 일련의 정신적인 과정”으로 정의하였고, Ram[20]은 이러한 혁신의 수용과정에서 소비자가 겪게 되는 혁신저항을 “혁신이 야기하는 변화에 대한 소비자들의 저항” 이라고 하였다[21].
Ram [20]은 혁신의 효용과 편익에 대한 정보가 부족할 경우, 위험을 예상하고 혁신에 저항하게 된다고 하였다[42].
Rogers[18]는 혁신의 수용과정 또는 혁신의사 결정 과정을 “개인이 처음으로 혁신에 대해서 알고, 혁신에 대해서 태도를 형성하며, 수용결정을 하게 되는 일련의 정신적인 과정”으로 정의하였고, Ram[20]은 이러한 혁신의 수용과정에서 소비자가 겪게 되는 혁신저항을 “혁신이 야기하는 변화에 대한 소비자들의 저항” 이라고 하였다[21].
Rogers[18]는 혁신을 “수용의 개인적, 기타 조직 단위에 의해 새롭게 지각되는 아이디어, 관행, 물건” 이라고 정의하였다[21].
S. Ram, and R. Sheth, "Consumer Resistance To Innovation: The Marketing Problem and Its Solution," Jounal of Consumer Marketing, Vol.6, No.2, pp.5-14, 1989.
S-O-R 모델에서 첫째 자극(Stimulus)과 관련하여 Belk[26]는 “행동을 유발하거나 강화하는 것”이라고 정의하였다.
E. Sherman, A. Mathur, and R. B. Smith, "Store Environment and Consumer Purchase Behavior: Mediating Role of Consumer Emotions," Psychology and Marketing, Vol.14, No.4, pp.361-378, 1997.
다만, Bitner[29]는 종래 연구들이 S-O-R 모델을 감정적 요인을 통해서만 고려함으로써 개인의 인지적 평가가 상대적으로 간과되어 왔다고 하였다[30].
문윤지, 강소라, 김우곤, UCC(user-created-cont ents) 웹 사이트에서 사용자의 인성이 감정적, 인지적 평가와 UCC 활용에 미치는 영향", Asia Pacific Journal of Information Systems, Vol.20, No. 3, 2010.
블로그를 대상으로 한 연구들에서도 인지된 이용용이성이 높을수록 유용성을 높게 인식한다는 사실이 밝혀졌다 [35].
V. Venkatesh, M. G. Morris, and F. D. Davis, "User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View," MIS Quarterly, Vol.46, No.2, pp.425-478, 2003.
Venkatesh et al.[36]은 사회적 영향(social influence)을 “사람들이 새로운 정보기술을 이용하는데 중요하게 고려해야 할 사람들의 믿음에 대해 사용자들 스스로 의식하는 정도”로 정의하였고 그 외 Harrison et al.[37] 등의 연구들도 “사회적 영향이 새로운 기술을 사용하기 위한 개인의 의도를 형성하는데 유의한 것”이라고 주장하였다[38].
D. A. Harrison, P. P. Mykytyn, and C. K. Riemenschneider, "Executive Decisions about Adoption of Information Technology in Small Business: Theory and Empirical Tests," Information System Research, Vol.8, No.2, pp.171-195, 1997.
Venkatesh et al.[36]은 사회적 영향(social influence)을 “사람들이 새로운 정보기술을 이용하는데 중요하게 고려해야 할 사람들의 믿음에 대해 사용자들 스스로 의식하는 정도”로 정의하였고 그 외 Harrison et al.[37] 등의 연구들도 “사회적 영향이 새로운 기술을 사용하기 위한 개인의 의도를 형성하는데 유의한 것”이라고 주장하였다[38].
박기남, 정규환, 이훈영, "모바일 어플리케이션 수용요인: 지각된 위험요인과 Two-Sided 네트워크 효과를 중심으로", 인터넷전자상거래연구, 제 12권, 제3호, pp.207-235, 2012.
Venkatesh et al.[36]은 사회적 영향(social influence)을 “사람들이 새로운 정보기술을 이용하는데 중요하게 고려해야 할 사람들의 믿음에 대해 사용자들 스스로 의식하는 정도”로 정의하였고 그 외 Harrison et al.[37] 등의 연구들도 “사회적 영향이 새로운 기술을 사용하기 위한 개인의 의도를 형성하는데 유의한 것”이라고 주장하였다[38].
S. L. Javenpaa, J. Tractinsky, and L. Saarinen, "Consumer Trust in and Internet Store; a Cross-Cultural Validation," Journal of Computer Mediated Communication, Vol.5, No.2, 1999.
Brucks[46]는 제품관련 지식과 관련하여 주관적 지식, 객관적 지식, 구매량 또는 제품사용경험으로 구분하였다.
C. W. Park and V. P. Lessig, "Familiarity and Its Impact on Consumer Decision Biases and Heuristics," Journal of Consumer Research, Vol.8, pp.223-130, 1981.
Bandura[49]는 자기효능감을 ‘개인이 어떤 목표를 달성하는데 필요한 일련의 행위 절차를 조직화하고 실행할 수 있는 자신의 능력에 대한 신념’으로 정의하였다.
S. P. Ellen, W. O. Bearden, and S. Sharma, "Resistance to Technological Innovation : An Examination of the Role of Self-Efficacy and Performance Satisfaction," Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.19, No.4, pp.297-307, 1990.
또한, Ellen et al.[50]은 혁신저항에 지각된 자기효능 개념을 도입하여 그 설명력을 실증하였다[51].
S. Shim and M. Y. Mahoney, "Electronic Shoppers and Nonshoppers among Videotex Users, Shopping Orientations, Videotex Usages and Demographics," Journal of Direct Marketing, Vol.5, No.3, pp.29-38, 1991.
SmartPLS2.0에서 제공하는 부스트랩 리샘플링 방법(bootstrap resampling method)으로 500번 리샘플링 한 뒤 연구모형의 각 경로를 분석하였다[59].
그러나 종래 연구는 모바일 애플리케이션 수용에만 초점을 맞추고 있어 확산이 되지 못하는 원인이나 모바일 애플리케이션 수익모델 다변화를 설명하기에는 역부족이었다[59].
복잡성은 TAM의 사용용이성과 동일선상의 개념으로 Compeau and Higgins[60]는 컴퓨터 자기효능감과 사용 용이성 인식간의 상관관계를 검증하였고, Igbaria and Iivari[61]는 PC 사용자들의 자기효능감이 사용용이성에 영향을 미친다는 사실을 밝혀내었다[59].
D. R. Compeau and C. A. Higgins, "Computer self-efficacy: Development of a measure and initial," MIS Quarterly, Vol.19, No.2, pp.189-202, 1995.
복잡성은 TAM의 사용용이성과 동일선상의 개념으로 Compeau and Higgins[60]는 컴퓨터 자기효능감과 사용 용이성 인식간의 상관관계를 검증하였고, Igbaria and Iivari[61]는 PC 사용자들의 자기효능감이 사용용이성에 영향을 미친다는 사실을 밝혀내었다[59].
M. Igbaria and J. Iivari, "The Effects of Self-Efficacy on Computer Usage," Omega, Vol.23, No.6, pp.587-605, 1995.
복잡성은 TAM의 사용용이성과 동일선상의 개념으로 Compeau and Higgins[60]는 컴퓨터 자기효능감과 사용 용이성 인식간의 상관관계를 검증하였고, Igbaria and Iivari[61]는 PC 사용자들의 자기효능감이 사용용이성에 영향을 미친다는 사실을 밝혀내었다[59].
이애리, 최재원, 김경규, "전자책 수용에 대한 사용자 저항 결정요인", 한국전자거래학회지, 제17권, 제4호, pp.95-115, 2012.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.