[논문]사용자 리뷰 토픽분석을 활용한 모바일 쇼핑 앱 고객만족도에 관한 연구

김광국; 김용환; 김자희

doi:10.7838/jsebs.2018.23.4.041

사용자 리뷰 토픽분석을 활용한 모바일 쇼핑 앱 고객만족도에 관한 연구
A Study on Customer Satisfaction of Mobile Shopping Apps Using Topic Analysis of User Reviews 원문보기

한국전자거래학회지 = The Journal of Society for e-Business Studies, v.23 no.4, 2018년, pp.41 - 62

김광국 (Koscom) , 김용환 (Gow IT) , 김자희 (Graduate School of Public Policy and Information Technology, SeoulTech)

초록
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현재 모바일 쇼핑 시장의 빠른 성장에도 불구하고 주요 사업자들은 심한 경쟁 속에서 지속적인 영업적자를 기록하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 모바일 쇼핑 시장은 과도한 경쟁보다는 고객만족도와 고객충성도를 높이기 위한 연구들이 요구된다. 그러나 기존의 연구들은 기술수용 모형과 문헌연구를 기반으로 요인을 추출하고 있어 고객의 직접적인 요구를 반영하는 데 한계가 있다. 본 연구는 모바일 쇼핑 앱 사용자들의 직접적인 요구사항을 도출하기 위하여 사용자 리뷰 토픽분석을 시행하여 고객만족도에 영향을 미치는 구체적이고 다양한 요인들을 도출하였다. 그리고 미국 고객만족도 지표 모형을 참조한 구조방정식 연구모형을 수립하여 도출된 요인들이 고객만족도에 미치는 중요도를 평가하고 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 주는 영향을 실증 분석하였다. 본 연구에서 제안한 토픽분석과 구조방정식을 연계한 연구 프레임워크는 다른 모바일 서비스의 고객만족도 연구에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Despite the rapid growth of the mobile shopping market, major market participants are continuing to suffer operating losses due to severe competition. To solve this problem, the mobile shopping market requires research to improve customer satisfaction and customer loyalty rather than excessive competition. However, the existing studies have limits to reflect the direct needs of customers because they extract the factors on the basis of the Technology Acceptance Model and the literature study. In this study, to reflect the direct requirements of users of mobile shopping Apps, we derived concretely and various factors influencing customer satisfaction through a topic analysis using user reviews. And then we assessed the importance of derived factors to customer satisfaction and analyzed the effects of customer satisfaction on customer complaints and customer loyalty on a structural equation model based on the American customer satisfaction index. We expect that our framework linking a topic analysis and a structural equation model is to be applicable to studies on the customer satisfaction of other mobile services.

주제어

표/그림 (11)

그림 Research Framework
표 Results of LDA Topic Analysis
그림 Research Model and Research Hypothesis
표 Characteristics of Respondents
표 Test Results of Construct Reliability and Convergent Validity
표 Fit Indices of Confirmatory Factor Analysis(N= 422)
표 Test Results of Discriminant Validity and Nomological Validity
그림 Analysis Results
표 Results of Hypotheses Test
표 Fit Indices for Multiple Group Analysis
표 Results of Multiple Group Analysis

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 모바일 쇼핑 앱의 다양하고 구체적인 사용자 요구사항을 추출하기 위하여 앱 마켓에 있는 사용자 리뷰에 대한 토픽 분석을 수행하였다. 그리고 각 요구사항이 고객만족도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 각 토픽에 기반한 설문문항을 설계하여 설문하였고, 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 어떤 영향을 미치는지도 분석했다.
본 연구에서는 대표적인 앱 마켓이면서 앱 다운로드 수가 가장 큰 마켓에 사용자의 리뷰가 가장 많다고 판단하고 앱 마켓 다운로드 1위인 구글플레이에서 사용자 리뷰를 추출하였다[20]. 사용자 리뷰 추출 대상 모바일 쇼핑 앱은 랭킹닷컴이 선정한 ‘2015년 하반기 모바일 쇼핑 애플리케이션 TOP 20’을 참조하여 상위 20개 쇼핑몰로 결정하였다.

가설 설정

H1a: 모바일 쇼핑 앱의 편리성 요인은 고객만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1b: 모바일 쇼핑 앱의 유용성 요인은 고객만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1c: 모바일 쇼핑 앱의 웹 사이트 신뢰성 요인은 고객만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1d: 모바일 쇼핑 앱의 가격 요인은 고객만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H1e: 모바일 쇼핑 앱의 거래과정 요인은 고객만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 H2: 고객만족도는 고객 충성도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 H3a: 고객만족도는 고객 불평에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
가설 H3b: 고객 불평은 고객충성도에 부(-)의 영향을 미칠 것이다.
반면 Blodgett and Granbois[6] 은 고객 불평이 많다는 것은 고객 이탈 가능성이 높은 부정적인 측면이 있지만 원활한 불평 처리는 불만족한 고객의 문제를 해결함으로써 고객과의 관계를 돈독하게 하여 고객 유지에 효과적이라고 주장하였다. 실증분석을 위해 고객만족도가 높은 사용자의 불평은 고객만족도가 낮은 사용자에 비해 적고 불평이 많은 사용자일수록 고객충성도가 낮을 것으로 유추하고 다음과 같은 가설을 설정하였다.
토픽을 분류한 결과, 편리성에는 “컴퓨터보다 모바일로 사용할 때 우수한 상품을 찾기 쉬웠습니까?

제안 방법

본 연구는 모바일 쇼핑 앱의 다양하고 구체적인 사용자 요구사항을 추출하기 위하여 앱 마켓에 있는 사용자 리뷰에 대한 토픽 분석을 수행하였다. 그리고 각 요구사항이 고객만족도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 각 토픽에 기반한 설문문항을 설계하여 설문하였고, 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 어떤 영향을 미치는지도 분석했다. 설문문항을 작성할 때에 기존에 일반적으로 사용했던 기술수용모형과 선행연구에 국한하지 않고, 실사용자의 직접적인 의견을 토픽 분석으로 추출하여 앱 특성에 맞게 차별화된 설문문항을 도출할 수 있었다.
[Table 1]의 토픽 1은 “앱은 유용한 혜택을 많이 제공하나요?”, 토픽 2는 “다른 앱보다 좋은 가격을 제공합니까?”, 토픽 3은 “설치 및 로그인이 용이합니까?” 토픽 30은 “이 애플리케이션은 원하는 상품들의 가격이 저렴한가요?”라는 토픽으로 확정되었다. 명목 집단기법을 통해 확정된 30개 토픽은 모바일 쇼핑에 경험이 풍부한 5명의 사용자가 참여하여 중복된 내용을 통합하는 과정을 거쳐 총 27개의 설문문항으로 재구성하였다. 27개의 설문문항에는 기술수용모형을 이용한 고객만족도 조사 또는 온라인 쇼핑몰 고객만족도 조사 설문항목에서는 찾아볼 수 없는 “언제 어디서나 결제 절차가 간편하고 편리하였나요?”, “본인의 핸드폰 기종에서는 결제가 가능한가요?”, “컴퓨터보다 모바일로 사용할 때 우수한 상품을 찾기 쉬웠습니까?” 등의 차별화 된 설문문항을 생성할 수 있었다.
설문결과를 바탕으로 모바일 쇼핑 앱의 어떤 요인들이 고객만족도에 중요하게 영향을 미치는지, 고객만족도는 고객 불평과 고객충성도에 어떤 영향을 미치는지를 구조방정식 모형으로 분석을 진행하였다.
앱 마켓에서 추출한 68,739개의 사용자 리뷰에서 의미 있는 주제들을 찾기 위해 토픽분석 알고리즘 중 널리 사용되고 있는 LDA 알고리즘을 이용하여 토픽분석을 진행하였다. 깁스샘플링(Gibbs sampling)을 이용하여 초반 토픽 개수를 100개로 정하고 분석을 진행하였으나 유사한 토픽 및 중복되는 단어가 많이 나와 토픽의 개수를 줄여가며 반복 시행 후 30개가 중복되지 않은 최적의 토픽 개수라 판단하고 분석한 결과가 [Table 1]과 같다.
이에 연구자의 개인적인 판단을 배제한 합리적인 의사결정을 위해 명목집단기법(Nominal group technique)이라는 의사결정 활동을 진행하였다. 이 활동은 모바일 쇼핑 앱을 사용해 본 20대 그룹 2명과 40대 그룹 4명, 총 6명이 2명씩 3개 그룹으로 구성되어 20개의 단어가 적힌 종이를 받아 각 그룹이 생각하는 토픽을 적었다. 한 예로 [Table 1]의 토픽 1 [좋다, 편하다, 보기, 카테고리, 쓰기, 한눈, 대비, 찬스.
이에 본 연구는 모바일 쇼핑 앱을 내려받은 사이트에 게시된 사용자 리뷰를 토픽분석하여 고객만족도에 영향을 주는 구체적인 요인들을 도출한 후, 구조방정식(Structural Equation Model: SEM)을 이용하여 도출된 요인들이 고객만족도에 미치는 중요도를 평가하고 고객만족도가 고객 불평(Customer complaint)과 고객 충성도에 주는 영향을 종합적으로 실증 분석하였다.
5 이상 값을 제시하고 있다[53]. 이에 요인부하량이 0.5 미만인 [Figure 2]의 측정항목 CV4, CV7, WR2, WR3를 제거하고, 확인적 요인분석 과정에서 평균분산추출(AVE: Average Variance Extracted) 값을 0.5 이상으로 확보하기 위해[Figure 2]의 측정항목 US4, US6를 제거하고 최종적으로 [Table 3]과 같은 신뢰성 분석 결과를 얻었다. 분석 결과는 각 변수의 크론바하알파 값이 편리성(0.
3단계에서는 연구모형을 수립하고 연구가설을 설정하였고 4단계에서는 설문을 시행하였다. 이후 설문결과를 구조방정식을 이용한 분석을 통해 모바일 쇼핑 앱의 고객만족도에 영향을 미치는 요인들의 중요도를 분석하고 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 유의미한 영향을 미치는지를 분석하였다.
본 연구는 [Figure 1]과 같이 5단계로 진행하였다. 첫 단계로는 모바일 쇼핑 앱 사용자의 만족과 불만족의 다양한 의견을 수집하기 위해서 앱 마켓에서 모바일 쇼핑 앱의 사용자 리뷰를 크롤링하였다. 2단계에서는 사용자 리뷰를 LDA 토픽분석을 통해 토픽을 분석하고 모바일 쇼핑 앱 사용자들이 참여하는 명목집단기법(Nominal group technique)을 통해 토픽을 확정하고 유사토픽을 통합하는 과정을 거쳐 설문문항을 구성하였다.
토픽분석 이후, 모바일 쇼핑 고객만족도 요인분석에 관한 선행연구를 참조하여 27개 설문문항을 요인별 관측변수로 사용하기 위한 분류 작업을 진행하였다. 선행연구에서 모바일 쇼핑 고객만족도에 영향을 미치는 주요 요인은 편리성, 유용성, 신뢰성, 가격, 거래과정, 보안성, 품질, 개인화, 고객서비스 등으로 다양하게 확인되었지만 5명의 사용자는 편리성(Convenience), 유용성(Usefulness), 웹 사이트 신뢰성(Website Reliability), 가격(Price), 거래 과정(Transaction Process)의 5개 요인으로 압축 정리하였다.

대상 데이터

조사 인원은 20대 70명(남 35명, 여 35명), 30대 69명(남 35명, 여 34명), 40대 72명(남 35명, 여 37명)으로 총 211명으로 구성되었다. 211명에게 가장 만족스러운 앱과 불만족스러운 앱을 선택한 후 설문문항에 대해 5점 리커드 등간 척도를 사용하여 설문을 진행하여 총 422건의 앱에 대한 평가 결과를 확보하였다.
사용자 리뷰 추출 대상 모바일 쇼핑 앱은 랭킹닷컴이 선정한 ‘2015년 하반기 모바일 쇼핑 애플리케이션 TOP 20’을 참조하여 상위 20개 쇼핑몰로 결정하였다.
설문은 [Table 2]와 같은 표본을 연구대상으로 2016년 8월 5일부터 7일까지 총 2일간 모바일 쇼핑 앱 사용 경험이 있는 사람을 대상으로 조사를 하였다. 조사 인원은 20대 70명(남 35명, 여 35명), 30대 69명(남 35명, 여 34명), 40대 72명(남 35명, 여 37명)으로 총 211명으로 구성되었다.
소셜커머스는 쿠팡, 위메프, 티몬, 쿠차 등을 포함하고 오픈마켓에는 11번가, G마켓, N쇼핑, 옥션 등이 속해있고 종합쇼핑몰은 CJ Mall, SSG닷컴, GS SHOP, 롯데닷컴 등을 포함하고 있다. 이렇게 선정한 20개 모바일 쇼핑 앱에 대한 사용자 리뷰를 파이썬(Python) 프로그램을 이용하여 추출하였고 오류 및 중복되거나 공백으로 작성된 리뷰를 제외하고 총 68,739개 리뷰를 확보하였다. 확보된 리뷰들은 “가끔 버벅거리긴 하지만 혜택이 많아요”, “앱으로 구매할 때 적립해주는 행사가 많아서 좋아요)” 등 만족스러운 내용과 “상품 주문하면 오는 데 20일 걸려요”, “불편함 그 자체입니다.
제3장에서는 전체적인 연구절차를 설명한 후 연구모형을 수립하고 연구가설을 설정하였다. 제4장에서 설문데이터를 바탕으로 실증분석을 진행하였고 연구가설을 검증하였다. 마지막 제5장에서는 본 연구의 결과를 해석하고 연구의 의의 및 한계점을 제시하였다.
설문은 [Table 2]와 같은 표본을 연구대상으로 2016년 8월 5일부터 7일까지 총 2일간 모바일 쇼핑 앱 사용 경험이 있는 사람을 대상으로 조사를 하였다. 조사 인원은 20대 70명(남 35명, 여 35명), 30대 69명(남 35명, 여 34명), 40대 72명(남 35명, 여 37명)으로 총 211명으로 구성되었다. 211명에게 가장 만족스러운 앱과 불만족스러운 앱을 선택한 후 설문문항에 대해 5점 리커드 등간 척도를 사용하여 설문을 진행하여 총 422건의 앱에 대한 평가 결과를 확보하였다.

데이터처리

설문 응답자의 성별(남자, 여자)에 따라 모바일 쇼핑 앱의 편리성, 유용성, 웹 사이트 신뢰성, 가격, 거래과정의 요인들이 고객만족도에 미치는 영향과 강도, 고객만족도 및 고객 불평이 고객충성도에 미치는 영향과 강도에 차이가 존재하는지를 밝히기 위해 다중집단분석을 진행하였다. 성별을 조절변수로 한 다중집단분석의 모형적합도는 [Table 7]과 같이 p = 0.
측정 항목이 내적 일관성을 확보하고 있는지에 대한 신뢰성 분석은 일반적으로 쓰이고 있는 크론바하알파(Cronbach’s Alpha) 계수를 통해 진행하였고 구성개념 타당성(Construct validity)을 측정하기 위해서는 관측변수와 잠재변수 간의 요인부하량을 측정할 수 있고, 모델의 전반적인 적합도를 평가할 수 있는 확인적 요인분석(Confirmatory factor analysis)을 진행하였다.
7 이상으로 집중타당도를 확보하였다. 판별타당성은 각 변수 간에 상호 독립적인지에 대한 통계적 유의를 파악하기 위해 상관계수와 비제약모델과 제약모델 간의 카이스퀘어(Chi-square)를 비교하는 방식으로 진행하였다. 각 변수 간의 판별타당성은 두 구성개념 간 각각의 AVE 값과 두 구성개념 간 상관계수 제곱 합을 비교하여 AVE 값이 상관계수의 제곱 값보다 클 경우 판별타당성이 있는 것으로 인정한다[53].

이론/모형

구성개념 타당성을 측정하기 위한 확인적 요인분석 방법은 다량정규성을 가정하는 최대우 도법(Maximum Likelihood: ML)을 이용하였다. 요인부하량 0.
본 연구에서는 모바일 쇼핑 앱 사용자 리뷰를 분석하기 위해 텍스트마이닝(Text mining) 기법 중에서 하나인 토픽모델링(Topic modeling)을 이용했다. 텍스트마이닝이란 수치형 정형 데이터가 아닌 문자나 텍스트로 구성된 비정형 데이터로부터 자연어를 처리하고 형태소 분석 기술을 이용하여 정제한 데이터 간의 관계 데이터를 추출하는 과정이다.
LDA 분석으로 도출된 30개 각 토픽의 20개 단어는 확률 기반하에 도출된 단어들이기 때문에 해당 토픽을 결정하기 위해서는 사람들이 참여하는 의사결정 과정이 요구된다. 이에 연구자의 개인적인 판단을 배제한 합리적인 의사결정을 위해 명목집단기법(Nominal group technique)이라는 의사결정 활동을 진행하였다. 이 활동은 모바일 쇼핑 앱을 사용해 본 20대 그룹 2명과 40대 그룹 4명, 총 6명이 2명씩 3개 그룹으로 구성되어 20개의 단어가 적힌 종이를 받아 각 그룹이 생각하는 토픽을 적었다.
토픽분류를 통해 확정된 모바일 쇼핑 앱의 편리성, 유용성, 웹 사이트 신뢰성, 가격, 거래과정의 요인들이 고객만족도에 어느 정도 영향을 미치는지 중요도를 분석하고, 고객만족도는 고객 불평에 어떤 영향을 미치는지, 고객만족도와 고객 불평이 고객충성도에 유의미한 영향을 미치는지를 분석하기 위해서 고객만족도와 고객 충성도를 측정하는 대표적인 모델인 미국 고객만족도 지표(American Customer Satisfaction Index: ACSI) 모형을 참조하고 남성집단과 여성 집단 간의 차이를 분석하기 위해 성별(Sex)을 조절변수(Moderating variable)로 설정하여 [Figure 2]와 같이구조방정식(Structural Equation Model: SEM) 연구모형을 구현하였다.

성능/효과

H2(0.855, 유의확률***)는 유의하여 고객만족도가 고객충성도에 강한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었고 H3a(-0.162, 유의확률***)은 유의수준 p < .01에서 채택되어 고객만족도가 높은 경우에는 고객 불평이 낮은 것으로 확인되었다.
792, ^***) 양 집단에서 모두 강한 정(+)의 영향을 미치고 남성 집단의 고객충성도가 여성 집단보다 강함을 확인할 수있었다. 고객만족도와 고객 불평 간의 가설(H3a)에서는 양 집단 모두에서 고객만족도가 높은 경우에는 고객 불평이 낮은 유의성을 확인할 수 있었고 남성(-0.199, 0.039)이 여성(-0.169, ^***)보다 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 그러나 고객 불평과 고객충성도 간의 가설(H3b)은 양 집단 모두 유의확률이 유의성을 확보하지 못하여 고객 불평이 고객충성도에 유의미하게 부(-)의 영향을 미치는 것은 확인할 수 없었다.
유용성과 거래과정 요인은 남성과 여성 집단 중 하나 이상의 집단 결과가 유의성을 확보하지 못하여 비교분석을 진행하지 않았다. 고객만족도와 고객충성도 간의 가설(H2)에서는 남성(0.932, ^***)과 여성(0.792, ^***) 양 집단에서 모두 강한 정(+)의 영향을 미치고 남성 집단의 고객충성도가 여성 집단보다 강함을 확인할 수있었다. 고객만족도와 고객 불평 간의 가설(H3a)에서는 양 집단 모두에서 고객만족도가 높은 경우에는 고객 불평이 낮은 유의성을 확인할 수 있었고 남성(-0.
다중집단분석 결과 [Table 8]과 같이 모바일 쇼핑 앱의 주요 요인들이 고객만족도에 미치는 영향에 대한 분석에서 남성과 여성 양 집단 모두에서 유의성을 확보한 가설은 H1a(CV → CS), H1c(WR → CS), H1d(PR → CS) 3개이다. 남성 집단은 편리성, 웹 사이트 신뢰성, 가격 요인 순으로 고객만족도에 영향을 크게 미치는 것으로 분석되었고, 여성 집단은 웹 사이트 신뢰성, 편리성, 가격 요인 순으로 고객만족도에 영향을 크게 미치는 것으로 분석되었다. 유용성과 거래과정 요인은 남성과 여성 집단 중 하나 이상의 집단 결과가 유의성을 확보하지 못하여 비교분석을 진행하지 않았다.
선행연구에서 모바일 쇼핑 고객만족도에 영향을 미치는 주요 요인은 편리성, 유용성, 신뢰성, 가격, 거래과정, 보안성, 품질, 개인화, 고객서비스 등으로 다양하게 확인되었지만 5명의 사용자는 편리성(Convenience), 유용성(Usefulness), 웹 사이트 신뢰성(Website Reliability), 가격(Price), 거래 과정(Transaction Process)의 5개 요인으로 압축 정리하였다. 디자인품질과 관련된 토픽은 편리성으로, 콘텐츠 품질과 관련된 토픽은 유용성으로, 시스템 품질과 관련된 토픽은 웹 사이트 신뢰성으로 분류하였는데 이는 품질의 영역이 광범위하고 개념이 모호함에 기인한다고 판단된다. 보안성은 웹 사이트 신뢰성으로 분류하였는데 포괄적인 의미의 웹 사이트 신뢰성은 보안을 포함한다고 할 수 있다.
이에 모바일 쇼핑 앱의 편리성, 웹 사이트 신뢰성, 거래과정 등 변수 간의 상관을 일부 인정할 시 판별타당성도 충족한다고 판단된다. 법칙타당성 측면에서는[Table 5]와 같이 매개변수 고객 불평과 다른 변수들과의 상관은 부(-)의 상관을 보이고 그 외 상관은 모두 정(+)의 방향으로 상관관계가 있는 것으로 나타나 각 변수 간의 방향성과 값에 대한 추세가 설정된 가설의 방향과 일치하는 것으로 분석되었다.
토픽을 분류한 결과, 편리성에는 “컴퓨터보다 모바일로 사용할 때 우수한 상품을 찾기 쉬웠습니까?”를 포함하여 7개 토픽이, 유용성에는 “꼭 구매하려는 제품이 없더라도 자주 들여다볼 만큼 앱이 유용한가요?” 등 7개 토픽이, 웹 사이트 신뢰성에는 “구매절차가 오류 없이 안정적인가요?” 등 5개 토픽이, 가격에는 “앱으로 구매하는 게 오프라인(매장)에서 구매한 것보다 편리하고 저렴하게 구매할 수 있나요?” 등 3개 토픽이, 거래과정에는 “언제 어디서나 결제 절차가 간편하고 편리하였나요?”를 포함하여 5개 토픽이 분류되었다. 분류 결과 구조방정식에서 잠재변수로 사용될 주요 요인 5개는 선행연구들의 분류와 큰 차이가 없지만, 잠재변수를 구성하고 있는 27개 설문문항, 즉 관측변수들은 기존 연구에서는 찾아보기 힘든 다양한 요소들로 구성할 수 있었다.
5 이상으로 확보하기 위해[Figure 2]의 측정항목 US4, US6를 제거하고 최종적으로 [Table 3]과 같은 신뢰성 분석 결과를 얻었다. 분석 결과는 각 변수의 크론바하알파 값이 편리성(0.845), 유용성(0.835), 웹 사이트 신뢰성(0.800), 가격(0.907), 거래과정(0.880), 고객만족도(0.896), 고객 불평(0.709), 고객 충성도(0.865)로 모두 0.6 이상의 값으로 내적 일관성을 확보한 것으로 판별되었다.
하지만 사용자가 평상시에 체감하기 어려운 보안 등의 요인은 선행연구와 달리 도출되기 어렵다는 한계가 발견되었다. 설문 시행 결과, 모바일 쇼핑 앱의 고객만족도에 유의하게 정(+)의 영향을 미치는 요인은 거래과정, 편리성, 가격, 웹 사이트 신뢰성이었다. 특히 거래과정은 고객만족도에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로 확인되어 편리성, 유용성 등이 강조된 선행연구와는 차별화된 결과를 도출하였다.
그리고 각 요구사항이 고객만족도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 각 토픽에 기반한 설문문항을 설계하여 설문하였고, 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 어떤 영향을 미치는지도 분석했다. 설문문항을 작성할 때에 기존에 일반적으로 사용했던 기술수용모형과 선행연구에 국한하지 않고, 실사용자의 직접적인 의견을 토픽 분석으로 추출하여 앱 특성에 맞게 차별화된 설문문항을 도출할 수 있었다. 하지만 사용자가 평상시에 체감하기 어려운 보안 등의 요인은 선행연구와 달리 도출되기 어렵다는 한계가 발견되었다.
설문 시행 결과, 모바일 쇼핑 앱의 고객만족도에 유의하게 정(+)의 영향을 미치는 요인은 거래과정, 편리성, 가격, 웹 사이트 신뢰성이었다. 특히 거래과정은 고객만족도에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로 확인되어 편리성, 유용성 등이 강조된 선행연구와는 차별화된 결과를 도출하였다. 그러나 기술 수용모델이나 많은 선행연구에서 주요 요인으로 거론되었던 유용성은 본 연구에서는 고객만족도에 정(+)의 영향을 미친다는 유의성을 발견하지 못해 기존 선행연구와는 차이점을 보여주고 있다.
거래과정은 고객만족도에 가장 크게 영향을 미치는 요인으로 확인되었는데 이는 상품 검색에서부터 주문, 결제까지의 거래과정을 안정성을 고려한 효과적인 내비게이션을 구현한다면 고객만족도를 크게 향상할 수 있음을 시사한다. 편리성은 기술수용모델이나 선행연구들에서 정보기술을 이용하는 고객의 만족도에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인되었듯이 본 연구에서도 모바일 쇼핑 앱의 편리성은 고객만족도에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인되었다. 따라서 모바일 쇼핑 사업자들은 앱의 설치, 화면(UI) 디자인, 배송 등에서 사용자의 편리성을 강화하는 접근이 필요하다고 여겨진다.

후속연구

” 등 토픽분석과 토픽을 요인별 관측변수로 분류하는 과정에서 적절하지 못한 의사결정 가능성이 존재할 수 있어 추가적인 실증분석이 요구된다.
그러므로 모바일 쇼핑에서 고객만족도는 고객충성도에 강한 정(+)의 영향을 미친다는 것을 인지하고 모바일 쇼핑 사업자들은 거래과정, 편리성, 가격, 웹 사이트 신뢰성을 강화하는 앱 구현 및 운영 전략이 필요하다고 판단된다. 또한, 본 연구에서 사용한 사용자 리뷰 토픽분석과 구조방정식을 연계하여 요인들의 중요도를 평가하고 고객만족도가 고객 불평과 고객충성도에 미치는 영향을 분석하는 방법은 다른 모바일 서비스의 고객만족도 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
또한 전문가의 개입을 최소화하기 위하여 고객 리뷰에 대한 토픽을 자동으로 요약하고 설문문항으로 만드는 작업이 요구된다. 마지막으로 기존의 기술수용모델과 본 연구의 리뷰에 대한 토픽모델링을 융합한 연구들이 진행된다면 모바일 쇼핑 앱 고객만족도에 영향을 미치는 요인들을 좀 더 구체적이고 다양하게 추출할 수 있을 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	모바일 쇼핑은 크게 어떻게 나뉘는가?	모바일 쇼핑은 크게 소셜커머스(Social commerce), 오픈마켓(Open market), 종합쇼핑몰로 나뉜다. 오픈서베이가 발표한 ‘모바일 쇼핑 트렌드 리포트-2017년 하반기’에 따르면 모바일 쇼핑 중 소셜커머스 이용 경험이 77.
	앱의 설치, 화면 디자인, 배송 등에서 사용자의 편리성을 강화하는 접근이 필요한 이유는 무엇인가?	거래과정은 고객만족도에 가장 크게 영향을 미치는 요인으로 확인되었는데 이는 상품 검색에서부터 주문, 결제까지의 거래과정을 안정성을 고려한 효과적인 내비게이션을 구현한다면 고객만족도를 크게 향상할 수 있음을 시사한다. 편리성은 기술수용모델이나 선행연구들에서 정보기술을 이용하는 고객의 만족도에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인되었듯이 본 연구에서도 모바일 쇼핑 앱의 편리성은 고객만족도에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인되었다. 따라서 모바일 쇼핑 사업자들은 앱의 설치, 화면(UI) 디자인, 배송 등에서 사용자의 편리성을 강화하는 접근이 필요하다고 여겨진다.
	고객만족도와 재구매 의도에 영향을 미치는 대표적인 요인들은 무엇이 있는가?	모바일 쇼핑의 고객만족도를 연구한 선행연구들은 고객만족도와 재구매 의도에 영향을 미치는 대표적인 요인으로 기술수용모형에서 사용하고 있는 편리성(Convenience), 유용성(Usefulness)을 포함하여 신뢰성(Reliability), 가격(Price), 거래과정(Transaction Process), 보안성(Security), 시스템 품질(System quality), 콘텐츠 품질(Contents Quality), 개인화(Personality), 고객서비스(Customer Service) 등으로 분류하고 있다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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