[논문]온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 사용 의도 -신뢰-몰입의 매개역할을 중심으로-

이하경; 윤남희; 장세윤

doi:10.5850/jksct.2018.42.5.871

문제 정의

따라서 본 연구에서는 온라인 리테일러에 대해 소비자가 지니는 신뢰에 집중하고 이의 역할을 설명할 수 있는 신뢰-몰입 이론(Morgan & Hunt, 1994)을 적용하여 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 신뢰와 사용 의도를 설명하고자 한다.
온라인 상품추천 서비스는 소비자와의 단순한 의사소통에서 더 나아가 개인의 선호와 취향을 고려한 서비스이며 개인과의 관계와 유대감이 중시되는 서비스인 만큼 의사소통의 품질을 평가하기 위해 개인화 품질과 관계 품질이라는 요인을 사용하였다. 또한 추천 서비스는 딥러닝 기술을 기반으로 하기 때문에 사용된 기술에 대한 우수성 지각이 의사소통을 평가하는 요인이 될 수 있으며 서비스에 대한 소비자 인식에 영향을 미칠 것이라 보고 기술 품질을 포함하여 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 지각을 개인화 품질, 관계 품질, 기술 품질로 나누어 살펴보고 이러한 품질 지각이 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력을 실증적으로 검증하였다. 특히 온라인 쇼핑 시간의 조절역할을 살펴봄으로써 온라인 상품추천 시스템을 사용하는데 영향을 미치는 요인을 다면적으로 살펴보았다.
따라서 특정 쇼핑상황에 대한 관심 정도나 탐색 시간에 따라 소비자가 상품이나 서비스를 평가하는 기준이 달라질 것이며 이에 대한 태도 및 행동 의도 역시 차이날 것이다. 본 연구에서는 특정 쇼핑 상황에 대한 관심 정도를 측정할 수 있는 변수로 온라인 쇼핑 시간을 제안하고 일평균 온라인 쇼핑 시간이 많은 사람과 적은 사람에 따라 온라인 상품 추천 서비스의 품질이 소비자 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력이 다를 것이라고 예상한다. 온라인 상품추천서비스는 신기술이 활용된 혁신적인 서비스로 이에 대한 소비자의 사용 의도는 개인이 온라인 쇼핑에 얼마나 익숙한가에 따라 달라질 것이며 이에 일평균 온라인 쇼핑 시간의 조절효과를 예상하는 바이다.
셋째, 본 연구에서는 온라인 쇼핑 시간에 따라 설문참여자를 라이트유저 vs. 헤비 유저로 구분하고 집단에 따라 온라인 상품추천 서비스를 사용하는 방식이 다른지 살펴봄으로써 소비자 맥락에서 관련 연구의 폭을 넓혔다는 의의를 지닌다. 온라인 상품추천 서비스가 소비자에게 미치는 영향력을 검증한 선행연구가 있지만(Choi& Lee, 2012; Maeng, 2018; Park, 2016) 이들 연구에서는 단순히 소비자 만족이나 이용 의도만 측정함으로써 상품추천 서비스가 왜, 어떻게 소비자 만족을 높였는가에 대한 설명이 부족할 수 있다.
본 연구에서는 특정 쇼핑 상황에 대한 관심 정도를 측정할 수 있는 변수로 온라인 쇼핑 시간을 제안하고 일평균 온라인 쇼핑 시간이 많은 사람과 적은 사람에 따라 온라인 상품 추천 서비스의 품질이 소비자 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력이 다를 것이라고 예상한다. 온라인 상품추천서비스는 신기술이 활용된 혁신적인 서비스로 이에 대한 소비자의 사용 의도는 개인이 온라인 쇼핑에 얼마나 익숙한가에 따라 달라질 것이며 이에 일평균 온라인 쇼핑 시간의 조절효과를 예상하는 바이다.
온라인 상품추천 서비스는 일반적인 온라인 리테일러가 제공하는 정보와 달리 고객의 선호와 취향을 고려한 개인화된 서비스이며 고도의 딥러닝 기술이 사용되는 서비스라는 특성을 지닌다. 이러한 특성을 반영하여 본 연구에서는 서비스 품질을 구체적으로 개인화 품질, 관계 품질, 기술 품질로 구분함으로써 온라인 추천서비스에 대한 소비자의 인식을 다면적으로 파악하고 신뢰와 몰입의 매개역할을 확인하고자 한다. 온라인 상품추천 서비스는 새로운 딥러닝 기술이 반영된 혁신적인 서비스로 온라인 쇼핑에 익숙한 사람과 그렇지 않은 사람에 따라 서비스를 사용하는 방식이 다를 것이라 예상한다.
인터넷 정보 탐색 시간이 길수록 정보 컨텐츠에 대한 평가가 우호적이며 탐색 시간은 정보의 전문성과 신뢰성에 영향을 미친다는 선행연구 결과에 따라(Cho, 2011) 소비자의 온라인 사용 수준은 서비스 품질이 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력을 조절할 것이다. 이에 본 연구에서는 소비자의 온라인 쇼핑 시간에 따라 라이트 유저(light users)와 헤비 유저(heavy users)를 구분하고 이의 조절효과를 함께 살펴봄으로써 온라인 상품추천 서비스에 대한 폭넓은 이해를 도모하고자 한다.
온라인 상품추천 서비스의 여러 요소에 대해 소비자가 어떻게 지각하는지 파악함으로써 추천 서비스에 대한 소비자 인식을 다면적으로 파악할 수 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 상품추천 서비스에 대해 소비자가 지각하는 서비스 품질에 초점을 맞추어 서비스 품질이 사용의도에 미치는 영향력을 실증적으로 검증하고자 한다. 온라인 상품추천 서비스는 개인 정보가 기반이 되어 제공되는 서비스인 만큼 서비스 자체에 대한 신뢰가 사용 의도 형성에 주요한 역할을 할 것으로 보인다.
서비스 품질은 고객에 대한 즉각적 반응, 개인적 관심 등의 관계적인 측면으로 측정함으로써 기술이 활용된 서비스와의 상호작용적인 측면이 소비자에게 긍정적 영향을 미칠 것임을 예상할 수 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 상품추천 서비스의 친밀하고 관계적인 특성을 관계 품질로 정의하고 관계 품질이 소비자 신뢰와 몰입에 미치는 영향력을 살펴보고자 한다.
정보 품질은 리테일러가 제공하는 정보가 시각적으로 보기 좋고 충분한 내용을 포함하고 있는지에 대한 것이며 응답 품질은 소비자에 대한 응답 속도와 응답 내용이 적절한지에 대한 것으로 두 요인 모두 신뢰에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서도 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자의 품질 지각이 신뢰와 몰입에 미치는 영향력을 살펴보고자 한다. 특히 온라인 상품추천 서비스의 특성을 반영하여 소비자가 지각하는 서비스 품질을 개인화 품질, 관계 품질, 기술 품질의 세 요인으로 구분하였다.
본 연구의 학문적 의의는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 사용 의도를 실증적으로 검증하였다는 의의를 지닌다. 특히, 본 연구에서는 설문참여자로 하여금 자신의 취향을 직접 응답하게 함으로써 개인 선호를 반영한 추천 서비스가 제공되는 것 같은 인식을 가질 수 있도록 설문을 설계하였으며, 시각적 자극물을 제공함으로써 온라인 상품추천 서비스에 대한 실제적인 소비자 지각 및 태도를 측정하였다.
본 연구에서는 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 지각을 개인화 품질, 관계 품질, 기술 품질로 나누어 살펴보고 이러한 품질 지각이 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력을 실증적으로 검증하였다. 특히 온라인 쇼핑 시간의 조절역할을 살펴봄으로써 온라인 상품추천 시스템을 사용하는데 영향을 미치는 요인을 다면적으로 살펴보았다. 평소 온라인 쇼핑시간이 적은 라이트 유저의 경우 헤비 유저에 비해 상대적으로 신뢰가 사용 의도에 미치는 영향력이 크지 않은 것으로 나타났으며, 신뢰보다 온라인 리테일러와의 관계적 측면인 몰입의 역할이 큰 것으로 나타났다.

가설 설정

b: Numbers below diagonal are squared correlation estimates of two variables.
가설3: 온라인 상품추천 서비스의 a) 개인화 품질, b)관계 품질, c) 기술 품질은 소비자 몰입에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
가설2: 온라인 상품추천 서비스의 a) 개인화 품질, b)관계 품질, c) 기술 품질은 소비자 신뢰에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
가설1: 소비자 신뢰는 소비자 몰입에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
가설4: 소비자 신뢰는 온라인 상품추천 서비스 사용의도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
가설5: 소비자 몰입은 온라인 상품추천 서비스 사용의도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.
가설6: 소비자의 온라인 쇼핑 시간에 따라 온라인 상품추천 서비스의 품질이 소비자 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력이 다르게 나타날 것이다.

제안 방법

개인화 품질은 Choiand Lee(2012)가 사용한 개인화 추천 시스템에서의 자기참조 문항을 사용하였으며(2문항) 관계 품질은 Parasuraman et al.(1991)과 Mukherjee and Nath(2007)가 사용한 문항을 수정 보완하여 사용하였다(4문항). 기술 품질 문항은 Ali et al.
기술 품질 문항은 Ali et al.(1995)이 사용한 문항을 본 연구의 맥락에 맞게 수정하여 사용하였다(3문항). 소비자 신뢰(3문항)와 몰입(2문항), 서비스 사용 의도(4문항) 문항은 온라인 e-commerce에서 신뢰-몰입의 매개역할을 검증한 Mukherjee and Nath(2007) 연구에서 사용한 문항을 본 연구에 맞게 응용하여 사용하였다.
각 추천 서비스에서는 ‘고객님의 취향에 맞는(자기 기반)’, ‘고객님과 비슷한 다른 고객이 구매한(타인 기반)’, ‘패션MD가 고객님을 위해 추천한(전문가 기반)’이라는 개인 맞춤형 서비스라는 것을 강조할 수 있는 문구를 삽입함으로써 설문참여자가 상품추천 서비스에 대해 실제적으로 느낄 수 있도록 하였다.
다음으로 구조방정식 모형을 사용하여 온라인 상품추천 서비스의 개인화 품질, 관계 품질, 기술 품질이 소비자 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력을 살펴보았다. 구조방정식 모형의 적합도 지수가 만족스럽게 나타났으며(χ²=319.
700 이상으로 나타났다. 다음으로 측정동등성을 검증하기 위해 두 집단의 요인부하량에 대한제약 모델을 비제약 모델과 비교하였다. 분석결과, 카이제곱 증가량이 통계적으로 유의하지 않아 측정동일성이 확인되었다(Δχ²=17.
, 1990; Park& Koh, 2013). 따라서 상품이나 서비스에 대해 보다 많은 정보를 찾게 되고 이러한 정보를 단서로 제품의 가치를 비교분석하여 구매를 결정한다. 반면 특정 쇼핑 상황에 대해 관심이 적은 사람들의 경우 이러한 각성, 관심, 중요성 등이 상대적으로 낮은 상태를 보이며 정보탐색의 양이 적기 때문에 가격이나 브랜드와 같이 제품의 두드러진 단서에 기반하여 구매 결정을 내리게 된다(Choi, 2012; Nkwocha et al.
소비자가 지각하는 온라인 상품추천 서비스의 품질이 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력을 검증하기 위해 패션상품 추천 서비스를 참가자에게 제시하고 설문을 실시하였다. 설문에 앞서, 참가자에게 스니커즈를 판매하는 웹사이트에서 쇼핑하는 가상의 상황을 제시하였다. 스니커즈를 구매하기 위해 웹사이트에 접속하였으며 해당 사이트에서 개인의 선호와 취향을 고려하여 상품을 추천해주는 온라인 상품추천 서비스를 제공한다는 내용의 문구를 보게 되었다는 시나리오를 상상하도록 하였다.
(1995)이 사용한 문항을 본 연구의 맥락에 맞게 수정하여 사용하였다(3문항). 소비자 신뢰(3문항)와 몰입(2문항), 서비스 사용 의도(4문항) 문항은 온라인 e-commerce에서 신뢰-몰입의 매개역할을 검증한 Mukherjee and Nath(2007) 연구에서 사용한 문항을 본 연구에 맞게 응용하여 사용하였다. 모든 문항은 7점 리커트 척도를 사용하여 측정하였다(1점: 매우 그렇지않다-7점:매우 그렇다).
소비자가 지각하는 온라인 상품추천 서비스의 품질이 신뢰와 몰입을 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력을 검증하기 위해 패션상품 추천 서비스를 참가자에게 제시하고 설문을 실시하였다. 설문에 앞서, 참가자에게 스니커즈를 판매하는 웹사이트에서 쇼핑하는 가상의 상황을 제시하였다.
설문에 앞서, 참가자에게 스니커즈를 판매하는 웹사이트에서 쇼핑하는 가상의 상황을 제시하였다. 스니커즈를 구매하기 위해 웹사이트에 접속하였으며 해당 사이트에서 개인의 선호와 취향을 고려하여 상품을 추천해주는 온라인 상품추천 서비스를 제공한다는 내용의 문구를 보게 되었다는 시나리오를 상상하도록 하였다. 실제로 해당 웹사이트에서 제공하는 추천 서비스가 개인의 취향과 선호도를 반영한 것임을 인식시키기 위해 참가자로 하여금 개인의발 사이즈, 선호하는 스니커즈 유형 및 색상 등에 대한 질문에 응답하도록 하였다.
스니커즈를 구매하기 위해 웹사이트에 접속하였으며 해당 사이트에서 개인의 선호와 취향을 고려하여 상품을 추천해주는 온라인 상품추천 서비스를 제공한다는 내용의 문구를 보게 되었다는 시나리오를 상상하도록 하였다. 실제로 해당 웹사이트에서 제공하는 추천 서비스가 개인의 취향과 선호도를 반영한 것임을 인식시키기 위해 참가자로 하여금 개인의발 사이즈, 선호하는 스니커즈 유형 및 색상 등에 대한 질문에 응답하도록 하였다. 개인 정보 입력 후, 웹사이트에 접속하자마자 팝업으로 스니커즈를 추천해주는 이미지 자극물을 보여주었다.
참가자의 일평균 온라인 쇼핑 시간을 조사하였으며 중위수인 60분을 기준으로 일평균 온라인 쇼핑 시간이 60분 이상인 사람을 헤비 유저(n=117), 60분 미만인 사람을 라이트 유저(n=183)로 구분하였다. 집단 간 차이를 확인하기 위해 두 집단 간 측정구조가 동일한지 형태동일성을 검증하였다. 분석결과, 제안된 측정모형의 모형 적합도가 확인되었으며(χ²=507.
다음으로 가설 6의 온라인쇼핑 시간의 조절효과를 확인하기 위해 다집단 비교분석을 실시하였다. 참가자의 일평균 온라인 쇼핑 시간을 조사하였으며 중위수인 60분을 기준으로 일평균 온라인 쇼핑 시간이 60분 이상인 사람을 헤비 유저(n=117), 60분 미만인 사람을 라이트 유저(n=183)로 구분하였다. 집단 간 차이를 확인하기 위해 두 집단 간 측정구조가 동일한지 형태동일성을 검증하였다.
추천 상품에는 검정색, 흰색등과 같은 기본적인 디자인의 스니커즈를 포함시킴으로써 참가자가 사전에 응답한 스니커즈 선호도와 일치할 수 있도록 하였으며 이를 통해 추천 서비스가 개인의 취향과 선호도를 반영하였다는 인식을 높일 수 있을 것이다. 총 세 가지 유형의 스니커즈 추천 서비스를 참가자에게 무작위로 제시하였으며 각 유형에서 추천하는 스니커즈의 종류는 동일하게 통제하고 추천의 정보원(자기 기반, 타인 기반, 전문가 기반 상품추천 서비스)만 다르게 조작하였다. 각 추천 서비스에서는 ‘고객님의 취향에 맞는(자기 기반)’, ‘고객님과 비슷한 다른 고객이 구매한(타인 기반)’, ‘패션MD가 고객님을 위해 추천한(전문가 기반)’이라는 개인 맞춤형 서비스라는 것을 강조할 수 있는 문구를 삽입함으로써 설문참여자가 상품추천 서비스에 대해 실제적으로 느낄 수 있도록 하였다.
연구의 대상이 온라인에서 제공하는 패션상품 추천 서비스에 대한 것이기 때문에 온라인 쇼핑 경험이 있는 사람을 대상으로 하였으며 자극물로 사용한 패션상품이 스니커즈였기 때문에 스니커즈나 운동화를 신어본 적이 없는 사람의 경우 분석에서 제외하였다. 추천 상품으로서 제시한 스니커즈의 유형이 남성과 여성의 구분이 없는 유니섹스 캐주얼화였기 때문에 성별의 제한 없이 남녀 모두를 대상으로 설문을 진행하였다. 총 300명의 데이터를 수집하였으며 분석은 SPSS 20.
이에 본 연구에서도 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자의 품질 지각이 신뢰와 몰입에 미치는 영향력을 살펴보고자 한다. 특히 온라인 상품추천 서비스의 특성을 반영하여 소비자가 지각하는 서비스 품질을 개인화 품질, 관계 품질, 기술 품질의 세 요인으로 구분하였다. 온라인 상품추천 서비스는 소비자와의 단순한 의사소통에서 더 나아가 개인의 선호와 취향을 고려한 서비스이며 개인과의 관계와 유대감이 중시되는 서비스인 만큼 의사소통의 품질을 평가하기 위해 개인화 품질과 관계 품질이라는 요인을 사용하였다.
첫째, 본 연구에서는 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 사용 의도를 실증적으로 검증하였다는 의의를 지닌다. 특히, 본 연구에서는 설문참여자로 하여금 자신의 취향을 직접 응답하게 함으로써 개인 선호를 반영한 추천 서비스가 제공되는 것 같은 인식을 가질 수 있도록 설문을 설계하였으며, 시각적 자극물을 제공함으로써 온라인 상품추천 서비스에 대한 실제적인 소비자 지각 및 태도를 측정하였다. 이러한 연구설계는 추후 온라인 상품추천 서비스에 대한 연구를 수행하는데 있어 방법론적으로 기여하는 바가 크다.
142). 헤비 유저와 라이트 유저는 모든 잠재변인에 대해 동일한 측정문항을 가지는 것이 확인되었으며 이 후의 구조모형 분석은 완전동일 측정모형을 기준으로 진행하였다.

대상 데이터

본 연구의 자료는 2018년 3월 12일부터 16일까지 전문 리서치 기관의 20~40대 패널을 대상으로 수집하였다. 연구의 대상이 온라인에서 제공하는 패션상품 추천 서비스에 대한 것이기 때문에 온라인 쇼핑 경험이 있는 사람을 대상으로 하였으며 자극물로 사용한 패션상품이 스니커즈였기 때문에 스니커즈나 운동화를 신어본 적이 없는 사람의 경우 분석에서 제외하였다.

데이터처리

다음으로 가설 6의 온라인쇼핑 시간의 조절효과를 확인하기 위해 다집단 비교분석을 실시하였다. 참가자의 일평균 온라인 쇼핑 시간을 조사하였으며 중위수인 60분을 기준으로 일평균 온라인 쇼핑 시간이 60분 이상인 사람을 헤비 유저(n=117), 60분 미만인 사람을 라이트 유저(n=183)로 구분하였다.
추천 상품으로서 제시한 스니커즈의 유형이 남성과 여성의 구분이 없는 유니섹스 캐주얼화였기 때문에 성별의 제한 없이 남녀 모두를 대상으로 설문을 진행하였다. 총 300명의 데이터를 수집하였으며 분석은 SPSS 20.0을 사용하여 기술통계, 빈도분석, 신뢰도 분석, 일원분산분석, AMOS 20.0을 사용하여 확인적 요인분석, 구조방정식 모형을 실시하였다.
001)이 서비스 사용 의도로 가는 경로 역시 유의하게 나타나 개인화 상품추천 서비스에 대해 먼저 신뢰와 몰입을 지닐 경우 서비스를 사용하고자 하는 의도 역시 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 신뢰와 몰입의 매개효과가 유의한지 검증하기 위해 Sobel test를 실시하였다(Sobel, 1982). Sobel test를 통해 독립변수가 종속변수에 미치는 영향력을 매개변수가 매개하는 간접 효과의 유의성을 확인할 수 있다.

이론/모형

기술품질과 몰입의 경우 Jöreskog(1971)이 제안한 대안적 방법을 사용하여 판별타당도를 검증하였다(Δχ2=5.525, df=1, p<.05).

성능/효과

Park(2016)는 e-commerce에서 보여지고 있는 다섯 가지 형태의 추천 기법인 베스트셀러 추천, MD(merchandiser)추천, 내용 기반 추천, 협업 필터링 추천, 지인 추천에 대한 소비자의 사용 의도를 전자제품군과 패션상품군에서 비교분석하였다. 220명을 대상으로 한 설문분석 결과, 사람들이 전자제품 구매 시에는 베스트셀러 추천 기법을, 패션상품 구매 시에는 내용 기반의 추천 기법을 선호하는 것으로 나타났다. Choi and Lee(2012)는 웹 기반 개인화 추천 시스템에서 추천이 정확하고 새로울수록 추천서비스 만족에 정적 영향을 미치는 것을 확인하였으며 추천 상품이 자신과 관련된 컨텐츠를 제공하고 유사 사용자의 목록이 제공될 때 만족이 증가하는 것으로 나타났다.
Mukherjee and Nath(2007)는 의사소통 품질을 다차원 구조로 보고 개방성(openness), 정보 품질(quality of information), 응답 품질(quality of response)의 세 요인으로 구분하여 신뢰에 미치는 영향력을 살펴보았다. 개방성은 리테일러가 제공하는 정보가 명확한지, 소비자와의 의사소통 분위기가 자유로운지에 대한 것으로 리테일러의 도덕성과 관련된 개념이기 때문에 의사소통 개방성이 높을수록 소비자 신뢰가 증가하는 것으로 나타났다. 정보 품질은 리테일러가 제공하는 정보가 시각적으로 보기 좋고 충분한 내용을 포함하고 있는지에 대한 것이며 응답 품질은 소비자에 대한 응답 속도와 응답 내용이 적절한지에 대한 것으로 두 요인 모두 신뢰에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
실제로 해당 웹사이트에서 제공하는 추천 서비스가 개인의 취향과 선호도를 반영한 것임을 인식시키기 위해 참가자로 하여금 개인의발 사이즈, 선호하는 스니커즈 유형 및 색상 등에 대한 질문에 응답하도록 하였다. 개인 정보 입력 후, 웹사이트에 접속하자마자 팝업으로 스니커즈를 추천해주는 이미지 자극물을 보여주었다. 추천 상품에는 검정색, 흰색등과 같은 기본적인 디자인의 스니커즈를 포함시킴으로써 참가자가 사전에 응답한 스니커즈 선호도와 일치할 수 있도록 하였으며 이를 통해 추천 서비스가 개인의 취향과 선호도를 반영하였다는 인식을 높일 수 있을 것이다.
001)이 몰입에 미치는 영향력은 모두 유의하게 나타났다. 개인화 상품추천 서비스가 개인의 취향과 흥미를 고려한 서비스라는 인식 자체만으로 해당 서비스에 대한 신뢰가 높아지지는 않았으나 서비스에 대한 몰입은 증가하는 것을 확인하였다. 이는 온라인 리테일러의 커뮤니케이션, 특히 소비자에 대한 응답 품질(quality of response)이 신뢰의 선행요인으로 검증되었던 선행연구 결과와 다소 다른 결과이다(Mukherjee & Nath, 2007).
또한 개인화 품질이 몰입에 미치는 영향력 역시 라이트 유저가 헤비 유저보다 작게 나타났으며 두 집단 간 경로계수 차이가 p<.1 수준에서 한계적(marginal)으로 유의한 것을 확인하였다.
반면 온라인 쇼핑에 익숙하지 않은 라이트 유저의 경우, 개인화 정보가 사용되는 것이 오히려 신뢰를 낮추는 결과를 가져올 수 있음을 확인하였다. 또한 라이트 유저의 경우 신뢰가 몰입에 미치는 영향력이 유의하지 않게 나타나 온라인 상품추천 서비스의 품질 지각이 신뢰와 몰입을 각각 매개하여 서비스 이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Fig. 2). 반면 헤비 유저의 경우 신뢰가 증가할수록 서비스에 대한 몰입 역시 증가 하는 양상을 보여 신뢰와 몰입의 이중매개역할이 유의한 것으로 나타났다(Fig.
라이트 유저의 경우 헤비 유저에 비해 서비스와의 관계적 측면이 중요한 이슈인 것으로 드러났는데, 관계 품질이 몰입에 미치는 영향력과 몰입이 서비스 사용 의도에 미치는 영향력이 라이트 유저가 헤비 유저에 비해 더 큰 것으로 나타났다. 온라인 쇼핑을 많이 하지 않는 사람은 웹사이트가 제공하는 서비스가 자신을 배려하고 자신에게 맞춰준다는 생각이 들 때 서비스에 몰입하고 이는 서비스 사용 의도로 이어지는 것임을 알 수 있다.
이를 통해 온라인 쇼핑을 많이 하는 사람의 경우 자신의 개인 정보를 리테일러가 사용하거나 반영하는 것에 대한 거리낌이 없으며 이를 기반으로 한 개인화 상품추천 서비스에 몰입을 할 수 있음을 알 수 있다. 반면 온라인 쇼핑에 익숙하지 않은 라이트 유저의 경우, 개인화 정보가 사용되는 것이 오히려 신뢰를 낮추는 결과를 가져올 수 있음을 확인하였다. 또한 라이트 유저의 경우 신뢰가 몰입에 미치는 영향력이 유의하지 않게 나타나 온라인 상품추천 서비스의 품질 지각이 신뢰와 몰입을 각각 매개하여 서비스 이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Fig.
2). 반면 헤비 유저의 경우 신뢰가 증가할수록 서비스에 대한 몰입 역시 증가 하는 양상을 보여 신뢰와 몰입의 이중매개역할이 유의한 것으로 나타났다(Fig. 3). 이는 정보 탐색 시간이 길수록 정보의 전문성과 신뢰성과 같은 객관적 측면에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 선행연구의 결과와 일치한다(Cho, 2011).
후속연구를 통해 개인의 실제 선호도를 반영한 상품을 추천해주는 실험 설계를 함으로써 연구결과의 외적 타당성을 더욱 높일 수 있을 것이다. 본 연구결과에 따르면 개인화 품질은 신뢰에 영향을 미치지는 않지만 몰입에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 서비스의 개인화(e.g., 개인의 과거 구매 내력, 취향 등의 개인 정보를 사용하여 개인 맞춤 서비스를 제공하는 것)가 높게 지각될수록 소비자에게는 프라이버시 불안감을 유발할 수 있음을 예상할 수 있다. 따라서 후속연구를 통해 온라인 상품추천 서비스의 개인화 품질이 신뢰에 미치는 영향력을 다시 한 번 검증하고, 개인 정보를 사용하여 맞춤 정보를 제공하는 것이 소비자에게 부정적 영향을 미치지는 않는가에 대한 고찰이 필요할 것이다.
온라인 상품추천 서비스가 소비자에게 미치는 영향력을 검증한 선행연구가 있지만(Choi& Lee, 2012; Maeng, 2018; Park, 2016) 이들 연구에서는 단순히 소비자 만족이나 이용 의도만 측정함으로써 상품추천 서비스가 왜, 어떻게 소비자 만족을 높였는가에 대한 설명이 부족할 수 있다. 본 연구에서는 일평균 온라인 쇼핑 시간이 긴 사람들의 경우 (짧은 사람들에 비해) 개인화 품질이 몰입에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타났다. 즉, 개인의 취향과 선호도를 반영하였다는 지각이 클수록 온라인 상품추천 서비스에 대해 긍정적 평가를 내리는 것을 알 수 있다.
분석결과, 개인화 품질이 신뢰에 미치는 영향력은 유의하지 않았으나(β=−.028 p=.607) 관계 품질(β=.345, p<.001)과 기술 품질(β=.566, p<.001)은 신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
분석결과, 관계 품질 (z=3.42, p<.001)과 기술 품질(z=4.53, p<.001)이 신뢰를 매개하여 서비스 사용 의도에 미치는 영향력이 유의한 것으로 나타났다.
분석결과, 제안된 측정모형의 모형 적합도가 확인되었으며(χ2=507.675, df=258, p<.001/GFI=.843, CFI=.946, NFI=.898, TLI=.936, RMSEA=.057) 측정문항의 요인부하량 역시 모두 .700 이상으로 나타났다.
분석결과, 카이제곱 증가량이 통계적으로 유의하지 않아 측정동일성이 확인되었다(Δχ2=17.194, df=12, p=.142).
신뢰(β=.490, p<.001)와 몰입(β=.417, p<.001)이 서비스 사용 의도로 가는 경로 역시 유의하게 나타나 개인화 상품추천 서비스에 대해 먼저 신뢰와 몰입을 지닐 경우 서비스를 사용하고자 하는 의도 역시 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
개방성은 리테일러가 제공하는 정보가 명확한지, 소비자와의 의사소통 분위기가 자유로운지에 대한 것으로 리테일러의 도덕성과 관련된 개념이기 때문에 의사소통 개방성이 높을수록 소비자 신뢰가 증가하는 것으로 나타났다. 정보 품질은 리테일러가 제공하는 정보가 시각적으로 보기 좋고 충분한 내용을 포함하고 있는지에 대한 것이며 응답 품질은 소비자에 대한 응답 속도와 응답 내용이 적절한지에 대한 것으로 두 요인 모두 신뢰에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서도 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자의 품질 지각이 신뢰와 몰입에 미치는 영향력을 살펴보고자 한다.
Mukherjee and Nath(2007)는 온라인 리테일링 맥락에서 소비자와 리테일러의 지속적인 관계가 중요함을 강조하며 온라인 리테일러의 특성이 신뢰-몰입을 매개하여 웹사이트 이용 행동에 미치는 영향력을 검증하였다. 특히, 리테일러와의 의사소통 품질은 소비자의 신뢰와 몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Mukherjee and Nath(2007)는 의사소통 품질을 다차원 구조로 보고 개방성(openness), 정보 품질(quality of information), 응답 품질(quality of response)의 세 요인으로 구분하여 신뢰에 미치는 영향력을 살펴보았다.
Cho(2011)의 연구에서는 관광지에 대한 인터넷 정보 탐색 시간이 길수록 정보 컨텐츠에 대한 평가가 우호적인 것으로 나타났다. 특히, 탐색 시간은 정보의 전문성과 신뢰성과 같은 객관적 측면뿐만 아니라 정보의 즐거움과 편리함과 같은 주관적 측면에까지 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 특정 쇼핑상황에 대한 관심 정도나 탐색 시간에 따라 소비자가 상품이나 서비스를 평가하는 기준이 달라질 것이며 이에 대한 태도 및 행동 의도 역시 차이날 것이다.
판별타당도에 대한 검증 결과, [Table 2]와 같이 기술품질과 몰입을 제외하고는 모든 구성개념의 AVE 값들이 개념들 간 상관계수의 제곱값(Φ2)을 상회하여 Fornell and Larcker(1981)가 제시하는 판별타당도 기준을 충족시키는 것으로 나타났다.
특히 온라인 쇼핑 시간의 조절역할을 살펴봄으로써 온라인 상품추천 시스템을 사용하는데 영향을 미치는 요인을 다면적으로 살펴보았다. 평소 온라인 쇼핑시간이 적은 라이트 유저의 경우 헤비 유저에 비해 상대적으로 신뢰가 사용 의도에 미치는 영향력이 크지 않은 것으로 나타났으며, 신뢰보다 온라인 리테일러와의 관계적 측면인 몰입의 역할이 큰 것으로 나타났다. 반면헤비 유저의 경우 몰입보다 신뢰가 서비스 사용 의도에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타나 온라인 쇼핑의 수준에 따라 개인화 상품추천 서비스를 사용에 영향을 미치는 메커니즘이 다른 것을 알 수 있다.
확인적 요인분석결과, 측정모형은 χ2=297.374, df=120, GFI=.895, CFI=.962, NFI=.938, TLI=.952, RMSEA=.070으로 만족스러운 모형 적합도를 보였다.

후속연구

본 연구의 한계점과 후속연구에 대한 제언점은 다음과 같다. 개인 선호를 반영한 추천 서비스가 제공되는 것 같은 인식을 줄 수 있도록 연구를 설계하였지만 본 연구는 개인의 선호와 관계없이 동일한 자극물(상품추천 이미지)을 사용하였다는 한계가 있다. 후속연구를 통해 개인의 실제 선호도를 반영한 상품을 추천해주는 실험 설계를 함으로써 연구결과의 외적 타당성을 더욱 높일 수 있을 것이다.
이와 같이 온라인 상품추천 서비스는 기업과 소비자 모두에게 혜택을 제공하지만 이에 대한 학문적인 연구는 많이 이루어지지 않았다. 관련 연구를 수행함으로써 온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 인식을 구체적으로 파악할 수 있을 뿐만 아니라 연구결과를 바탕으로 기업에서는 더 나은 가치를 함유하는 추천 서비스를 소비자에게 제공할 수 있을 것이다.
하지만 상대적으로 연령대가 높고 온라인에 익숙하지 않은 소비자를 타겟으로 하는 브랜드의 경우, 고객의 개인 정보를 활용하여 상품을 추천한다는 서비스 특성이 오히려 소비자로 하여금 프라이버시를 걱정하게 하고, 신뢰에 부정적 영향을 미칠 수도 있을 것이다. 따라서 개인화 품질보다 관계 품질이나 기술 품질을 높게 인지할 수 있는 방법으로 상품을 제시하는 것이 소비자와의 상호신뢰를 형성하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
, 개인의 과거 구매 내력, 취향 등의 개인 정보를 사용하여 개인 맞춤 서비스를 제공하는 것)가 높게 지각될수록 소비자에게는 프라이버시 불안감을 유발할 수 있음을 예상할 수 있다. 따라서 후속연구를 통해 온라인 상품추천 서비스의 개인화 품질이 신뢰에 미치는 영향력을 다시 한 번 검증하고, 개인 정보를 사용하여 맞춤 정보를 제공하는 것이 소비자에게 부정적 영향을 미치지는 않는가에 대한 고찰이 필요할 것이다.
추천서비스가 소비자와의 관계를 중시하고 있다는 것을 보여줄 필요가 있으며 특히 자사가 사용하고 있는 기술의 우수성에 대한 강조 역시 소비자 신뢰와 몰입을 높이는 요인이 될 수 있을 것이다. 또한 해당 서비스가 얼마나 개인의 니즈를 중시하여 제공된 것인가를 강조함으로써 소비자가 온라인 리테일러에게 더욱 몰입할 수 있을 것이다. 하지만 본 연구결과에 따르면 개인 정보를 사용하여 정확한 상품을 적시에 추천해 주는 것이 항상 긍정적이지만은 않을 수 있다.
각 추천 서비스에서는 ‘고객님의 취향에 맞는(자기 기반)’, ‘고객님과 비슷한 다른 고객이 구매한(타인 기반)’, ‘패션MD가 고객님을 위해 추천한(전문가 기반)’이라는 개인 맞춤형 서비스라는 것을 강조할 수 있는 문구를 삽입함으로써 설문참여자가 상품추천 서비스에 대해 실제적으로 느낄 수 있도록 하였다. 또한, 이는 소비자가 온라인 쇼핑 중 실제로 접할 수 있는 패션상품 추천 서비스의 현실을 반영한 것으로 다양한 정보원이 제공하는 개인화 추천 서비스에 대해 소비자의 통합적인 사용 의도를 파악할 수 있을 것이다.
본 연구결과를 활용하여 상품추천 서비스를 제공하는 온라인 리테일러는 서비스의 어떤 측면을 강조해야 하는지에 대한 마케팅 전략을 세울 수 있을 것이다. 추천서비스가 소비자와의 관계를 중시하고 있다는 것을 보여줄 필요가 있으며 특히 자사가 사용하고 있는 기술의 우수성에 대한 강조 역시 소비자 신뢰와 몰입을 높이는 요인이 될 수 있을 것이다.
해당 연구들은 사용자 맥락을 고려하여 온라인 상품추천 시스템에 대한 연구를 진행하였다는 의의를 지니지만 단순히 소비자 만족이나 이용 의도에 대해서만 검증함으로써 추천 서비스의 어떤 측면이 소비자 만족을 높였는가에 대한 설명이 부족하다. 소비자 만족에 직접적인 영향을 미치는 매커니즘을 검증함으로써 온라인 상품추천 서비스가 어떠한 이유로 소비자에게 긍정적인 영향을 미치는지 파악할 수 있을 것이며, 기존 연구에서 간과되었던 온라인 상품추천 서비스가 소비자 행동에 미치는 영향력을 매개하는 요인을 확인할 수 있을 것이다.
특히, 본 연구에서는 설문참여자로 하여금 자신의 취향을 직접 응답하게 함으로써 개인 선호를 반영한 추천 서비스가 제공되는 것 같은 인식을 가질 수 있도록 설문을 설계하였으며, 시각적 자극물을 제공함으로써 온라인 상품추천 서비스에 대한 실제적인 소비자 지각 및 태도를 측정하였다. 이러한 연구설계는 추후 온라인 상품추천 서비스에 대한 연구를 수행하는데 있어 방법론적으로 기여하는 바가 크다.
개인 선호를 반영한 추천 서비스가 제공되는 것 같은 인식을 줄 수 있도록 연구를 설계하였지만 본 연구는 개인의 선호와 관계없이 동일한 자극물(상품추천 이미지)을 사용하였다는 한계가 있다. 후속연구를 통해 개인의 실제 선호도를 반영한 상품을 추천해주는 실험 설계를 함으로써 연구결과의 외적 타당성을 더욱 높일 수 있을 것이다. 본 연구결과에 따르면 개인화 품질은 신뢰에 영향을 미치지는 않지만 몰입에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 서비스의 개인화(e.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	온라인 상품추천 서비스는 어떻게 구분할 수 있는가?	온라인 상품추천 서비스는 웹상에서 수집한 소비자 행동 데이터 분석을 통해 개인에게 맞춤화된 상품 및 컨텐츠를 제공하는 것을 의미한다(Oh,2018; Park, 2016). 온라인 상품추천 서비스는 추천 시스템 방식에 따라 크게 개인화 추천 시스템, 사용자 기반협업 필터링, 지식 기반 필터링의 3가지 유형으로 구분할 수 있다(Kim, 2017; Kim et al., 2009; Ko et al.
	온라인 상품추천 서비스란 무엇인가?	최근 빅데이터 수집 및 활용, 인공지능 기술, 딥러닝알고리즘 등의 IT(information technology) 기술의 발달로 방대한 소비자 정보를 수집하고 분석하는 것이 가능해졌으며 이를 통해 소비자에게 편리한 쇼핑 기회를 제공할 수 있게 되었다. 온라인 상품추천 서비스는 웹상에서 수집한 소비자 행동 데이터 분석을 통해 개인에게 맞춤화된 상품 및 컨텐츠를 제공하는 것을 의미한다(Oh,2018; Park, 2016). 온라인 상품추천 서비스는 추천 시스템 방식에 따라 크게 개인화 추천 시스템, 사용자 기반협업 필터링, 지식 기반 필터링의 3가지 유형으로 구분할 수 있다(Kim, 2017; Kim et al.
	사용자 기반 협업 필터링의 대표적인 예시에는 무엇이 있는가?	사용자 기반 협업 필터링은 비슷한 취향이나 선호도를 가진 타인의 정보를 기반으로 새로운 고객에게 제품을 추천해주는 방식을 지닌다(Na & Lee, 2017). 사용자와 비슷한 상품을 검색한 타인이 구매한 제품을 제시해주는 것이 대표적인 예이다. 마지막으로 지식 기반 필터링은 해당 상품분야의 전문가가 상품을 추천해주는 것으로(Lee et al.

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온라인 상품추천 서비스에 대한 소비자 사용 의도 -신뢰-몰입의 매개역할을 중심으로-
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