Purpose - The purpose of this study was to explore the impact of chatbots' innovation attributes on the innovation acceptance for consumers who have used chatbots to purchase fashion products that account for a large share of transactions in mobile shopping. Research design, data, and methodology - ...
Purpose - The purpose of this study was to explore the impact of chatbots' innovation attributes on the innovation acceptance for consumers who have used chatbots to purchase fashion products that account for a large share of transactions in mobile shopping. Research design, data, and methodology - Data were collected from Korean consumers aged 20 to 49 who had experience using chatbots when purchasing fashion-related products via mobile circumstances. After a pilot survey of 31 customers, pre-questionnaire was revised for the final test, and the final questionnaire was distributed to 1,500 subjects. Out of these, 244 were retrieved. After excluding 48 inappropriate responses, 196 were used for statistical analysis. Frequency analysis, exploratory factor analysis, one-way ANOVA, regression analysis and independent t-test using SPSS 23.0 were employed for data analyses. Results - First, four factors of chatbots' attributes were extracted: relative advantages and compatibility, complexity, sensibility, and diversity. Second, two factors were extracted for fashion leadership: fashion opinion leadership and fashion innovativeness. Two groups based on the fashion leadership were identified: active innovation adopters and passive innovation adopters. Third, relative advantages and compatibility, diversity, sensibility of innovation attributes were found to have effects on the innovation acceptance in order. Fourth, significant differences were found in sensibility of innovation attributes and innovation acceptance in groups by marital status and age. The married in their 30s and 40s perceived sensibility as a more important attribute of chatbots than the unmarried in their twenties. Among the groups of different income levels, meaningful differences were found in diversity of innovation attributes and innovation acceptance. Fifth, there were significant differences found in relative advantages and compatibility, sensibility of innovation attributes, and acceptance of Innovation among the groups by fashion leadership. Active innovation adopters were found to be more aware of the importance of relative advantages and compatibility, and sensibility of innovation attributes, and innovation acceptance. Conclusions - The present study provides chatbots' marketing strategies for fashion items need to be modified by demographic characteristics and fashion leadership. Particularly, fashion leadership was found to be an important factor in determining the perception of innovation attribute as well as innovation acceptance.
Purpose - The purpose of this study was to explore the impact of chatbots' innovation attributes on the innovation acceptance for consumers who have used chatbots to purchase fashion products that account for a large share of transactions in mobile shopping. Research design, data, and methodology - Data were collected from Korean consumers aged 20 to 49 who had experience using chatbots when purchasing fashion-related products via mobile circumstances. After a pilot survey of 31 customers, pre-questionnaire was revised for the final test, and the final questionnaire was distributed to 1,500 subjects. Out of these, 244 were retrieved. After excluding 48 inappropriate responses, 196 were used for statistical analysis. Frequency analysis, exploratory factor analysis, one-way ANOVA, regression analysis and independent t-test using SPSS 23.0 were employed for data analyses. Results - First, four factors of chatbots' attributes were extracted: relative advantages and compatibility, complexity, sensibility, and diversity. Second, two factors were extracted for fashion leadership: fashion opinion leadership and fashion innovativeness. Two groups based on the fashion leadership were identified: active innovation adopters and passive innovation adopters. Third, relative advantages and compatibility, diversity, sensibility of innovation attributes were found to have effects on the innovation acceptance in order. Fourth, significant differences were found in sensibility of innovation attributes and innovation acceptance in groups by marital status and age. The married in their 30s and 40s perceived sensibility as a more important attribute of chatbots than the unmarried in their twenties. Among the groups of different income levels, meaningful differences were found in diversity of innovation attributes and innovation acceptance. Fifth, there were significant differences found in relative advantages and compatibility, sensibility of innovation attributes, and acceptance of Innovation among the groups by fashion leadership. Active innovation adopters were found to be more aware of the importance of relative advantages and compatibility, and sensibility of innovation attributes, and innovation acceptance. Conclusions - The present study provides chatbots' marketing strategies for fashion items need to be modified by demographic characteristics and fashion leadership. Particularly, fashion leadership was found to be an important factor in determining the perception of innovation attribute as well as innovation acceptance.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구는 패션 관련 제품 모바일 쇼핑 시 챗봇을 이용해본 경험이 있는 소비자들을 대상으로 혁신속성이 혁신 수용에 어떠한 영향을 미치는지 알아보자 하였다. 그리고 인구통계적 특성과 유행선도력을 포함하는 소비자 특성에 따라 인지된 혁신속성과 혁신수용에 어떠한 차이가 있는지에 대해 알아보고자 하였다.
따라서 본 연구는 모바일 환경에서 챗봇을 활용한 패션제품 구매경험을 보유한 소비자를 대상으로 챗봇의 혁신속성이 혁신수용에 미치는 영향을 알아보고, 구매경험자의 인구통계적 특성과 유행선도력에 따른 챗봇의 인지된 혁신속성과 혁신수용에는 어떠한 차이가 있는지에 규명하고자한다. 이와 같은 연구를 통하여 이미 챗봇을 활용하고 있거나 앞으로 활용하고자 하는 기업들에게 필수적인 챗봇 이용자의 성향과 관련한 객관적인 정보를 제공하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 위와 같은 선행연구의 결과를 토대로 챗봇 특성에 후속변수로 감성성을 설정하여 혁신속성이 혁신수용에 미치는 영향과 인구통계적 특성과 유행선도력에 따른 챗봇의 인지된 현신속성과 혁신수용의 차이를 규명하고자 하였다.
본 연구는 패션 관련 제품 모바일 쇼핑 시 챗봇을 이용해본 경험이 있는 소비자들을 대상으로 혁신속성이 혁신 수용에 어떠한 영향을 미치는지 알아보자 하였다. 그리고 인구통계적 특성과 유행선도력을 포함하는 소비자 특성에 따라 인지된 혁신속성과 혁신수용에 어떠한 차이가 있는지에 대해 알아보고자 하였다.
본 연구에서는 Rogers (1995)의 연구결과를 바탕으로 챗봇의 혁신속성과 관련성이 있는 요인들을 재구성하여 챗봇의 혁신속성으로 적합성, 상대적이점, 복잡성을 설정하고, Yoo(2011)의 연구결과를 바탕으로 다양성을 추가설정 하였으며, Hong et al. (2016), Choi and Choi (2017), Park (2017)의 선행연구에서 챗봇에서 유의미한 요인으로 나타난 감성성을 추가로 설정하여 인구통계적 특성에 따른 챗봇의 혁신속성에 차이가 있는지 알아보고자 한다.
의류학 분야에서 유행선도력은 새로운 패션을 보다 빨리 받아들이고 다른 이들에게 영향을 미치는 의미로 활용되어지고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 기술적인 혁신에 관련된 챗봇에 대해 연구하는 것이므로 일반적인 혁신에 연관된 유행선도력과의복과 연관된 유행선도력을 함께 살펴보고자 한다. Cho and Koh (2001)의 연구에서는 유행선도력에 따른 의복추구혜택 및 유행선택행동, 의복구매실태 특성의 차이를 살펴보았으며 차이를 검증하기 위해 유행선도력에 따른 소비자 집단을 유행 혁신성 및 의견선도력 집단으로 구분하여 측정하였다.
본 연구에서는 모바일 쇼핑 시 챗봇을 이용해 본 소비자들을 대상으로 인지된 챗봇의 혁신속성과 혁신수용에 대한 영향과 차이에 대해 연구하여 챗봇을 이미 활용하고 있거나 활용을 계획 중인 기업에게 챗봇 이용자의 성향과 관련한 실용적인 정보를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 조사대상자를 성별, 연령, 소득, 유행선도력, 결혼유무의 5가지 변수로 분류하고 이에 따른 차이점을 조사하였으며, 혁신속성이 혁신수용에 영향을 미치는가를 분석하였다.
선행연구 고찰 결과, 인구통계적 특성을 이용하여 수용의도를 살펴 본 연구들은 다양한 분야에서 진행되고 있지만, 챗봇과 같은 혁신 기술의 수용의도 차이에 관한 연구는 부족한 실정으로, 본 연구에서는 모바일 OS에서 메신저 플랫폼으로 급격하게 변화하고 있는 챗봇을 소비자들의 기존의 행동 방식을전환시킬 수 있는 혁신적인 제품으로 정의하고 인구통계적 특성에 따른 챗봇의 혁신수용에 관한 소비자 간 차이를 알아보고자 한다.
연구문제 1:챗봇의 인지된 혁신속성이 혁신수용에 영향을 미치는지 알아본다.
연구문제 2:소비자 특성에 따른 챗봇의 인지된 혁신속성의 차이를 알아본다.
연구문제 3:소비자 특성에 따른 챗봇의 인지된 혁신수용의 차이를 알아본다.
따라서 본 연구는 모바일 환경에서 챗봇을 활용한 패션제품 구매경험을 보유한 소비자를 대상으로 챗봇의 혁신속성이 혁신수용에 미치는 영향을 알아보고, 구매경험자의 인구통계적 특성과 유행선도력에 따른 챗봇의 인지된 혁신속성과 혁신수용에는 어떠한 차이가 있는지에 규명하고자한다. 이와 같은 연구를 통하여 이미 챗봇을 활용하고 있거나 앞으로 활용하고자 하는 기업들에게 필수적인 챗봇 이용자의 성향과 관련한 객관적인 정보를 제공하고자 한다.
제안 방법
31명을 대상으로 사전조사 실시 후, 설문 타당성 검증을 실시하였으며, 사전조사 후 설문지의 신뢰도 확인과정에서 신뢰도가 낮은 문항 3개를 삭제하였다.
본 연구에서는 혁신속성을 모바일 쇼핑 시 챗봇을 사용하면서 인지된 혁신속성이라고 정의하고, Yoo (2011), Jeong(2017), Shin (2013), Hong et al. (2016), Choi and Choi(2017)의 연구에서 사용된 변수들을 본 연구에 맞게 수정, 보완하여 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 다양성, 감성성의 5가지 속성으로 구성하였다. 혁신수용은 Kim and Kim (2012)의 연구에서 사용된 변수를, 유행선도력은 Choi (2003)의 연구에서 사용된 변수를 차용하여 구성하였다.
상대적 이점은 ‘기존 검색 방식보다 빠른 정보획득이 가능한 정도’, 적합성은 ‘다양한 소비자들이 이용하기에 적합한 정도’, 복잡성은 ‘챗봇 사용 방법의 어려운 정도’, 감성성은 ‘챗봇의 대화체와 실제 사람의 대화체 간 유사성’, 다양성은 ‘챗봇은 다양한 용도성’, 혁신수용은 ‘챗봇 사용 추천의도’로 본 연구의 목적에 맞게 수정 및 보완하여 총 5문항으로 구성하였다.
유행선도력 집단에서 챗봇의 인지된 혁신속성과 혁신수용의 차이를 알아보고자 군집분석을 실시하였다[Table 6]. 군집분석을 실시한 결과 각각 106명, 90명의 두 집단으로 구분되었으며, 집단 1은 유행 혁신성, 유행 의견선도력 모두 높게 나타나 ‘적극적 혁신수용자’로 명명하였고, 집단 2는 유행 혁신성, 유행 의견선도력이 모두 낮게 나타나 ‘소극적 혁신수용자’로명명하였다.
본 연구에서는 모바일 쇼핑 시 챗봇을 이용해 본 소비자들을 대상으로 인지된 챗봇의 혁신속성과 혁신수용에 대한 영향과 차이에 대해 연구하여 챗봇을 이미 활용하고 있거나 활용을 계획 중인 기업에게 챗봇 이용자의 성향과 관련한 실용적인 정보를 제공하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 조사대상자를 성별, 연령, 소득, 유행선도력, 결혼유무의 5가지 변수로 분류하고 이에 따른 차이점을 조사하였으며, 혁신속성이 혁신수용에 영향을 미치는가를 분석하였다.
이에 본 연구에서는 선행연구들을 바탕으로 유행선도력을 의견선도력과 혁신성 2가지 차원으로 측정하였으며, 혁신성이 강하며 의견선도력이 뛰어난 것을 유행선도력으로 정의하였다.
혁신에 관한 이론적 기틀이 정립된 이후, 다양한 연구자들은 다섯 가지 혁신속성 요인을 연구분야와 연구주제에 맞게 수정·보완하여 연구를 진행하였다.
대상 데이터
본 조사의 대상자들은 모바일 쇼핑 시 챗봇을 통해 패션관련 제품 구매 경험이 있는 소비자들이어야 했기 때문에, 본 조사 대상자들은 챗봇을 이용해 패션 관련 제품의 구매 경험이 있는 20대에서 40대 남, 녀를 대상으로 설문을 진행하였다.
본조사는 총 1,500명에게 배부하였고, 이 중 챗봇을 통해 패션 관련 제품을 구매해 본 경험이 있다고 응답한 244명의 자료 중 불성실한 응답 48명을 제외한 196명의 자료를 본 연구에 사용하였다.
데이터처리
본 연구에서는 챗봇의 인지된 혁신속성과 혁신수용에 대한 인과관계 및 인구통계적 특성과 유행선도력을 포함하는 소비자 특성에 따라 인지된 혁신속성과 혁신수용에 어떠한 차이가 있는지에 대해 연구하기 위해 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis), 신뢰도 분석(reliability analysis), 군집분석(cluster analysis), 회귀분석(regression analysis), 독립표본 t-test(independent samples t-test), 일원배치분산분석(ANOVA) 분석을 실시하였다.
이론/모형
(2016), Choi and Choi(2017)의 연구에서 사용된 변수들을 본 연구에 맞게 수정, 보완하여 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 다양성, 감성성의 5가지 속성으로 구성하였다. 혁신수용은 Kim and Kim (2012)의 연구에서 사용된 변수를, 유행선도력은 Choi (2003)의 연구에서 사용된 변수를 차용하여 구성하였다.
성능/효과
30대·40대 간에는 혁신수용에 있어서 유의한 차이가 나타났으며, 40대가 30대보다 혁신수용 정도가 더 높게 나타났다.
2]. 4개 요인의 요인적재값은 모두 .6이상이었고, 누적 설명력은 각각 65.53%로 나타나 설문문항의 타당성을 확인하였다. 이 중에서 상대적 이점과 적합성이 하나의 요인으로 추출된 결과는 챗봇을 이용해 패션제품을 구매해 본 경험이 있는 소비자들이 챗봇의 상대적 이점과 챗봇의 적합성을 동일시 한 결과로 해석된다.
결혼 여부에 따른 유의한 차이가 나타났으며, 기혼자가 미혼자보다 혁신수용 정도가 더 높게 나타났으며, 유행선도력에 있어서는 적극적 혁신수용자와 소극적 혁신수용자 간 혁신수용에 유의한 차이가 나타났는데, 적극적 혁신수용자가 소극적 혁신수용자 보다 혁신수용 정도가 더 높게 나타났다[Table. 7].
결혼 여부에 따른 인지된 혁신속성 차이를 알아보기 위해 t-test를 실시한 결과 감성성에 있어서 유의한 차이가 나타났다. 기혼자가 미혼자보다 감성성 인지 정도가 높게 나타났다.
군집분석을 실시한 결과 각각 106명, 90명의 두 집단으로 구분되었으며, 집단 1은 유행 혁신성, 유행 의견선도력 모두 높게 나타나 ‘적극적 혁신수용자’로 명명하였고, 집단 2는 유행 혁신성, 유행 의견선도력이 모두 낮게 나타나 ‘소극적 혁신수용자’로명명하였다.
넷째, 소득에 따른 인지된 혁신속성의 차이를 살펴본 결과 다양성에서만 소득수준에 따른 유의한 차이가 나타났으며, 혁신수용에서도 소득수준에 따른 유의한 차이가 나타났다. 다양성과 혁신수용 모두 500만원 이상의 최상위 소득자가 500만 원 미만의 소득자에 비해 높은 결과값을 보여 챗봇의 혁신성과 다양한 서비스는 고소득자에게 중요하게 인지되는 것으로나타나 고소득자들을 대상으로 하는 마케팅 전략 수립이 필요할 것으로 보인다.
다섯 째, 혁신수용은 40대 이상 기혼자와 고소득자, 적극적 혁신수용자, 의견선도자 집단에서 더 크게 수용하며 지속사용의도를 보이는 것으로 나타나, 챗봇과 같은 혁신 기술이 출시되었을 때 이러한 소비자들을 대상으로 마케팅 전략을 세우는 것이 필요할 것이다.
다섯째, 유행선도력에 따른 인지된 혁신속성의 차이를 살펴본 결과 상대적이점 및 적합성, 감성성에서 유의한 차이가 발생했으며, 혁신수용 또한 유의한 차이가 발생했다. 적극적 유행혁신자가 혁신속성과 혁신수용 모두를 더 크게 인지하는 것으로 나타난 결과를 보여, 적극적으로 혁신을 받아들이는 소비자들을 대상으로 한 마케팅전략 수립이 유리할 것으로 판단된다.
둘째, 성별 차이를 살펴본 결과, 혁신속성과 혁신수용에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 이는 남성과 여성 모두 다양성, 상대적이점 및 적합성, 감성성, 복잡성에 대해 높게 인지하기 때문인 것으로 해석할 수 있다.
둘째, 혁신속성 중 복잡성은 모든 집단에서 차이가 나타나지 않은 점은 기존에 사용하던 메신저 플랫폼을 이용하면서 소비자들이 불편함을 느끼지 않기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 챗봇 사용 기업은 일반적인 메신저 플랫폼 형식을 사용한 서비스 제공이 필요할 것이다.
사후검증 결과 20대와 30대·40대 간에는 유의한 차이가 나타났으며, 30대와 40대 간에는 유의한 차이가 나타나지 않아 30대·40대가 20대에 비해 감성성에 있어서 더 크게 인지하는 것으로 나타났다.
소득에 따라 인지된 혁신속성은 다양성에서 유의한 차이가 나타났다. 사후검증 결과 500만원 이상을 버는 소득자는 100만원 미만부터 500만원 미만을 버는 구간의 소득자와 유의한 차이가 나타났으며, 100만원 미만에서부터 500만원 미만을 버는 구간의 소득자 사이에서는 유의한 차이가 나타나지 않아, 500만원 이상을 버는 고소득자가 다양성에 대해 더 크게 인지하는 것으로 나타났다.
사후검증 한 결과 20대·30대 간에는 혁신수용에 유의한 차이가 없었으며, 20대·40대 간에도 혁신수용에 유의한 차이가 나타나지 않았다.
성별에 따른 인지된 혁신속성의 차이를 검증하기 위해 독립표본 t-test를 실시한 결과, 혁신속성에 관해서 남성과 여성의 경우 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 이는 남성과 여성 모두가 다양성, 상대적이점 및 적합성, 감성성, 복잡성에 대한 인지 정도가 높기 때문으로 사료된다.
셋째, 연령에 따라서 인지된 혁신속성의 차이를 분석한 결과 감성성에서만 유의한 차이가 나타났다. 혁신수용에서도 감성성에 따른 유의한 차이가 나타났는데, 20대 젊은이들보다 30대, 40대의 소비자 및 기혼자, 적극적 유행혁신자들이 감성성을 중요시하는 것으로 나타났다.
셋째, 혁신속성 중 감성성은 30대 이상의 기혼자 집단과 적극적 혁신수용 집단에서 더 크게 인지하는 것으로 나타나, 챗봇과 대화 시 챗봇의 대화체나 말투에서 인간적인 감성이 느껴지도록 해야 할 것이다.
30대·40대 간에는 혁신수용에 있어서 유의한 차이가 나타났으며, 40대가 30대보다 혁신수용 정도가 더 높게 나타났다. 소득 수준에 따라 유의한 차이가 나타나 사후검증을 실시한 결과, 500만원 이상의 소득자와 100만원 미만부터 500만원 미만의 소득자 간 유의한 차이가 나타났으며,100만원 미만부터 500만원 미만의 소득자 사이에서는 유의한 차이가 나타나지 않아, 500만원 이상의 소득자가 혁신수용 정도가 높게 나타났다.
사후검증 결과 20대와 30대·40대 간에는 유의한 차이가 나타났으며, 30대와 40대 간에는 유의한 차이가 나타나지 않아 30대·40대가 20대에 비해 감성성에 있어서 더 크게 인지하는 것으로 나타났다. 소득에 따라 인지된 혁신속성은 다양성에서 유의한 차이가 나타났다. 사후검증 결과 500만원 이상을 버는 소득자는 100만원 미만부터 500만원 미만을 버는 구간의 소득자와 유의한 차이가 나타났으며, 100만원 미만에서부터 500만원 미만을 버는 구간의 소득자 사이에서는 유의한 차이가 나타나지 않아, 500만원 이상을 버는 고소득자가 다양성에 대해 더 크게 인지하는 것으로 나타났다.
소비자 특성에 따른 혁신수용의 차이는 성별에 있어서는 유의한 차이가 나타나지 않았으며, 연령과 소득에 따른 혁신수용 차이를 알아본 결과 연령에 따라 혁신수용에 유의한 차이가 나타났다. 사후검증 한 결과 20대·30대 간에는 혁신수용에 유의한 차이가 없었으며, 20대·40대 간에도 혁신수용에 유의한 차이가 나타나지 않았다.
Park (2017)의 연구에서는 챗봇 서비스의 기술수용에 있어 인지된 유희성이 챗봇 서비스의 인지된 유용성, 용이성을 매개했을 때 소비자의 의도에 미치는 영향을 밝혔다. 연구 결과, 챗봇 서비스의 용이성, 유용성에 인지된 유희성은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 챗봇 서비스의 의인화 및 감성성 측면이 챗봇 서비스의 성공여부를 가름하는 중요한 요인이 될 수 있다는 것을 나타낸다.
Jeong and Kim (2003)은 높은 혁신성을 가진 소비자들과 낮은 혁신성을 가진 소비자들이 고려하는 제품군의 크기와 구성에는 어떠한 차이가 있는지를 규명하였다. 연구 결과,높은 혁신성향을 보유한 소비자는 제품 구매 시 다양한 경로를 이용하고 있었으며, 낮은 혁신성향을 보유한 소비자는 제품구매 시 한정된 구매 경로를 이용하고 있는 것으로 나타났다. 혁신수용은 혁신적인 제품이나 기술의 수용과정 또는 혁신과 관련된 의사를 결정하는 과정은 처음으로 혁신에 대해 인지하며 태도를 형성하게 되고 혁신수용결정을 하게 되는 일련의 정신적인 과정이라고 할 수 있으며, 확산(diffusion)되는 과정은 혁신이 일정기간 동안 전체적인 시장에서 각각의 사회구성원들에게 전달되는 것이라고 하였다(Rogers, 1995).
연령과 소득에 따른 인지된 혁신속성의 차이를 알아보기 위해 일원배치분산분석(ANOVA)을 실시한 결과, 연령에 따라 감성성에서 유의한 차이가 나타났다. 사후검증 결과 20대와 30대·40대 간에는 유의한 차이가 나타났으며, 30대와 40대 간에는 유의한 차이가 나타나지 않아 30대·40대가 20대에 비해 감성성에 있어서 더 크게 인지하는 것으로 나타났다.
요인적재값은 모두 .8 이상이었으며, 혁신수용 요인의 설명력은 72.53%로 나타나 설문문항의 타당성을 확보하였고, Cronbachα 값은 .810으로 내적 일관성도 확보된 것으로 판단된다.
4]와 같다. 유행 혁신성, 유행 의견선도력의 총 2개 요인이 추출되었으며 2개 요인의 요인적재값은 모두 .7 이상이었고, 누적설명력은 73.09%로 나타나 설문문항의 타당성을 확인하였다. 유행선도력의 Cronbach α 값은 유행혁신성 .
기혼자가 미혼자보다 감성성 인지 정도가 높게 나타났다. 적극적 혁신수용자와 소극적 혁신수용자 간 혁신속성 인지 차이를 살펴본 결과, 상대적이점 및 적합성과 감성성에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났는데 적극적 혁신수용자가 소극적 혁신수용자보다 상대적이점 및 적합성과 감성성에 대해 인지하는 정도가 높게 나타났다.
전체 응답자들의 평균을 내어 혁신속성에서 어떠한 속성을 가장 크게 인지하고 있는지 확인해 본 결과, 다양성, 상대적이점 및 적합성, 감성성, 복잡성 순으로 인지하는 것으로 나타났다.
혁신수용은 혁신적인 제품이나 기술의 수용과정 또는 혁신과 관련된 의사를 결정하는 과정은 처음으로 혁신에 대해 인지하며 태도를 형성하게 되고 혁신수용결정을 하게 되는 일련의 정신적인 과정이라고 할 수 있으며, 확산(diffusion)되는 과정은 혁신이 일정기간 동안 전체적인 시장에서 각각의 사회구성원들에게 전달되는 것이라고 하였다(Rogers, 1995). 즉, 수용과정과 확산과정을 구분하여 확산과정은 사회 구성원들끼리 혁신적인 제품을 공유하며 교환이 이루어지는 것이고, 수용과정은 혁신적인 제품을 사용하겠다는 개개인의 의사결정이라 하였다. Lee (2017)는 모바일 간편 결제 서비스의 기능적 특성이 사용자 만족도에 미치는 영향과 인구통계적 특성에 따른 만족도의 차이를 살펴보았는데 연구결과, 인구통계적 특성 중연령에 따른 유의한 차이가 나타났으며, 연령이 낮아질수록 거부감 없이 신기술을 수용하는 것으로 나타났다.
챗봇 사용 시 기존 검색시스템보다 용이하고 유용한 정보를 제공하는지와 챗봇의 서비스가 소비자들의 욕구를 만족시킬 수 있는지가 적극적으로 혁신을 받아들이는 소비자들에게는 주요하게 받아들여지는 것으로 나타났다.
Choi and Choi (2017)의 연구에서는 모바일 메신저 서비스 기반의 인공지능 챗봇을 통한 제품의 주문 및 결제 서비스와 관련된 인터페이스 요소 및 인터랙션 방식의 추출을 위해 심층 면접과 설문조사를 진행하고, 이에 더하여 챗봇 전문가를 대상으로 심층 인터뷰를 병행하였다. 챗봇 인터페이스 사용자 조사항목은 총 유용성, 검색성, 사용성, 감성성, 신뢰성으로 조사하였고, 심층 면접 결과 챗봇과의 대화에서 사람처럼 느껴지는 감성성이 소비자들에게 중요하게 작용하는 것으로 나타났다. Park (2017)의 연구에서는 챗봇 서비스의 기술수용에 있어 인지된 유희성이 챗봇 서비스의 인지된 유용성, 용이성을 매개했을 때 소비자의 의도에 미치는 영향을 밝혔다.
첫째, 혁신속성은 상대적이점 및 적합성, 감성성, 다양성의 순서로 혁신수용에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 복잡성이 혁신수용에 영향을 못 미치는 것으로 나타난 원인은 앱을 다운 받아야 하는 귀찮은 방식이 아닌 기존에 사용하던 메신저 플랫폼을 그대로 사용하는 등 소비자가 선호하는 서비스 방식을 제공하고 있기 때문인 것으로 해석된다.
측정도구의 타당성을 검정하기 위해 주성분분석과 베리맥스 회전 방식을 이용하여 챗봇의 혁신속성에 대한 요인분석을 실시한 결과, 상대적 이점 및 적합성, 감성성, 복잡성, 다양성의 4개 요인이 추출되었다[Table. 2]. 4개 요인의 요인적재값은 모두 .
셋째, 연령에 따라서 인지된 혁신속성의 차이를 분석한 결과 감성성에서만 유의한 차이가 나타났다. 혁신수용에서도 감성성에 따른 유의한 차이가 나타났는데, 20대 젊은이들보다 30대, 40대의 소비자 및 기혼자, 적극적 유행혁신자들이 감성성을 중요시하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 의인화 즉,챗봇이 사용자에게 인간적인 감성을 느끼게 하는 정도, 챗봇의 어투나 어조가 실제 사람과 대화하는 느낌을 주는지를 중요시하는 것으로 볼 수 있다.
후속연구
결론적으로 적극적인 혁신성향과 의견선도력을 가진 소비자들에게 챗봇의 혁신속성 중 상대적 이점 및 적합성이 중요하게 작용하는 것으로 나타나, 챗봇의 유저 인터페이스를 기존 검색방식보다 유용하고 편리하게 제작하는 노력이 필요할 것으로사료된다. 또한 단순히 많은 정보를 제공하는 것보다 정확한 정보를 제공하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
넷째, 고소득자 집단에서 혁신적인 기술의 활용성에 대해더 크게 인지하는 것으로 나타나 기업에서는 고소득자를 주요 대상으로 하는 마케팅 전략 수립이 필요할 것이다.
본 연구는 모바일 쇼핑 시 챗봇을 사용하여 패션제품을 구매해 본 경험이 있는 소비자들로 편의 표집 된 표본을 사용하였기 때문에 일반화에 주의가 필요할 것으로 사료되며, 모바일쇼핑 이외의 다양한 분야에서도 챗봇이 사용되고 있기 때문에 다양한 분야의 챗봇 사용 사례에 대한 연구가 진행된다면 상호 보완적 연구 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한,본 연구에서는 20대~40대 연령 집단을 대상으로 연구를 진행하였으므로 보다 확장된 연령 집단을 대상으로 연구를 진행한다면 실무적으로 보다 유익한 결과를 얻을 수 있을 것이
그러므로 챗봇과 같은 혁신기술은 서비스 초기에 타인에게 큰 영향력을 지닌 유행선도력을 보유한 사용자를 확보하는 것이 중요할 것이다. 이와 더불어 챗봇의 성공적인 확산을 위해서는 챗봇을 활용한 패션제품구매경험자를 대상으로 한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
다섯째, 유행선도력에 따른 인지된 혁신속성의 차이를 살펴본 결과 상대적이점 및 적합성, 감성성에서 유의한 차이가 발생했으며, 혁신수용 또한 유의한 차이가 발생했다. 적극적 유행혁신자가 혁신속성과 혁신수용 모두를 더 크게 인지하는 것으로 나타난 결과를 보여, 적극적으로 혁신을 받아들이는 소비자들을 대상으로 한 마케팅전략 수립이 유리할 것으로 판단된다.
혁신속성의 상대적이점 및 적합성은 적극적 혁신성향과 의견선도력을 가진 소비자들에게서 유의하게 작용하는 것으로나타나, 챗봇 사용 시 기존의 검색 방식과 비교하여 상대적으로 유용성과 편리성을 느끼도록 하는 것이 필요하며, 많은 정보를 제공하는 것보다 소비자들이 필요로 하는 적합하고 정확한 정보를 제공하는 것이 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
챗봇을 상호작용의 대상으로 인식하게 된 이유는 무엇인가?
즉, 챗봇은 모바일 메신저의 형태를 갖추고 있어서 필요한 것이나 궁금한 것이 있으면 시간과 장소에 구애받지 않고 메신저로 대화하듯 챗봇과 대화를 나누며 원하는 답을 얻을 수 있는 1:1 자동화 대화형 플랫폼이다. 챗봇 운용 초기에는 설정해둔 대답만을 제시할 수 있었으므로 이용자는 챗봇을 교류의 대상으로 여기지 않았으나, 최근에는 빅데이터, 딥러닝 등 방대한 데이터 및 인공지능학습 기술과 결합, 대화가 가능한 수준으로 발전하여 이용자가 상호작용의 대상으로 인식하게 되었다.
챗봇이란?
이에 따라 모바일 환경에서의 챗봇(Chat-Bot) 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 챗봇이란 ‘채팅 로봇’의 줄임말로써, 인공지능(artificial intelligence)이 메신저의 채팅창에서 대화하는 형식을 통해 소비자들이 필요로 하는 정보를 제공하는 기능을 가진 소프트웨어이며(Choi &Choi, 2017), 스마트 시대의 비즈니스 플랫폼을 선점하기 위해 다양한 기업들이 챗봇에 주목하고 있다(Min, Kim, & Song,2017).
챗봇의 성공적인 확산을 위한 중요한 요인은 무엇인가?
연구 결과, 챗봇 서비스의 용이성, 유용성에 인지된 유희성은 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 챗봇 서비스의 의인화 및 감성성 측면이 챗봇 서비스의 성공여부를 가름하는 중요한 요인이 될 수 있다는 것을 나타낸다.
참고문헌 (34)
Stephen, A. T., & Lehmann, D. R. (2016). How word-of-mouth transmission encouragement affects consumers' transmission decisions, receiver selection, and diffusion speed. International Journal of Research in Marketing, 33(4), 755-766.
Barnett, H. G. (1953). Innovation: The basis of cultural change. New York, NY: McGraw Hill.
Cho, Y. J., & Koh, A. R. (2001). A Study on Psychological Characteristics and Clothing Benefits Sought According to Fashion Leadership. Journal of Consumer Studies, 12(3), 171-190.
Choi, S. M., & Choi, Y. S. (2017). Analysis on the conversational commerce service interface of the AI Chat-Bot based on mobile messenger apps. Journal of the HCI Society of Korea, 2017(2), 237-240.
Choi, Y. Y. (2003). A Study of Cosmetics Purchase Behavior by Fashion Leadership of 20' women. (Master dissertation, Sookmyung University). Retrieved May 8, 2019 from http://dcollection.lib.sookmyung.ac.kr/public_resource/pdf/000000006930_20190515113525.pdf
Chung, S. H., & Moon, S. J. (2001). A Study on the Fashion Leadership and Wearing Attitude according to the Preference of Entertainers for Fashion Styles. Chung-Ang Journal of Human Ecology, 14, 163-186.
Han, J. M., Kang, H, S,. & Lee, M. A. (2016). Study on Scale Development of Design Innovation. Journal of Communication Design, (56), 366-378.
Han, S. S. (2018). Role of Online Social Decision When Purchasing NP: The Moderating Effect of NP Innovation. Journal of Distribution Science, 16(7), 57-65.
Havelock, R. G., & Guskin, A. E. (1969). Planning for innovation: a comparative study of the literature on the dissemination and utilization of scientific knowledge. Center for Research on Utilization of Scientific Knowledge, University of Michigan.
Hirschman, E. C. (1980). Innovativeness, novelty seeking, and consumer creativity. Journal of Consumer Research, 7(3), 283-295.
Hong, E. J., Cho, K. S., & Choi, J. H. (2017). Effects of Anthropomorphic Conversational Interface for Smart Home: An Experimental Study on the Voice and Chatting Interactions. Journal of the HCI Society of Korea. 12(1), 15-23.
Jeong, H. S., & Kim, U. Y. (2003). A Study on the Relationship between Consumer Innovativeness and Shape of Consideration Sets. Journal of Consumer Studies, 14(4), 45-72.
Jeong, T. G. (2017). A Study on the Influence of Characteristics of Fin-Tech System on Consumer Acceptance: Focused on Mobile Banking. (Master dissertation, Pusan National University). Retrieved May 10, 2019 from http://dcollection.pusan.ac.kr/public_resource/pdf/000000125273_20190515104715.pdf
Jung, G. J., Hwang, H. J., & Song, I. A. (2015). Impact of Internal Marketing Factors on Technological Innovation and Perceived Service Quality in Telecommunications. Journal of Distribution Science, 13(6), 87-96.
Kaiser, S. B. (1985). Social psychology of clothing and personal adornment. London, England: Macmillan.
Kim, J. W., & Kim, S. I. (2012). A study on the acceptance intention for smart phone by the innovation diffusion theory: Focused on smart phone non-users. Journal of Information Technology Services, 11(1), 15-37.
Kim, S. H., & Rhee, Y. S. (2001). A Study on the Relationship between the Fashion Leadership and the Characteristics of the Shopping-related Behavior. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 25(1), 162-172.
Koh, A. R., & Nam, M. W. (1998). A Study on the Clothing Behavior and Psychological Characteristics of Homosexual and Heterosexual Men. Journal of Korean Society of Clothing and Textiles, 22(4), 460-468.
Lee, C. M. (2017). The Effects of Functional Characteristics of Mobile Payments Services on Consumer Satisfaction - Focus on TAM and IDT -. (Master dissertation, Kyung Hee University). Retrieved May 5, 2019 from http://khu.dcollection.net/public_resource/pdf/200000068823_20190515103823.pdf
Midgley, D. F., & Dowling, G. R. (1993). A longitudinal study of product form innovation: The interaction between predispositions and social messages. Journal of Consumer Research, 19(4), 611-625.
Min, S. J., Kim, H. J., & Song, K. H. (2017). An Exploratory Study on Factors Influencing Chatbot Adoption by using the UTAUT Model. Journal of Korea Technology Innovation Society, 2017(5), 623-643.
Ostlund, L. E. (1974). Perceived innovation attributes as predictors of innovativeness. Journal of consumer research, 1(2), 23-29.
Park, K. A. (1999). The Effects of Perceived Innovation Attributes on Fashion Innovation Behavior. Journal of Korean Society of Clothing and Textiles, 24(3), 393-400.
Park, M. S. (2017). The influence of factors such as personal innovativeness, self-efficacy and perceived playfulness on messenger platform chatbot service to use more: Focusing on the ETAM. (Master dissertation, Hongik University). Retrieved October 26, 2017 from http://moonjeong.hongik.ac.kr/search/detail/CATTOT000001979943
Park, Y. B., & Park, H. J., (2017). Testing for Use and Acceptance of Internet Banking Based on UTAUT Model. Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 22(1), 11-21.
Rogers, E. M. (1962). Diffusion of Innovations (1st ed.). New York, NY: The Free Press.
Rogers, E. M. (1995). Lessons for guidelines from the diffusion of innovations. Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety, 21(7), 324-328.
Rogers, E. M., & Shoemaker, F. F. (1971). Communication of Innovations; A Cross-Cultural Approach.
Seo, D. S. (2015). E-Strategy between European and Korean Innovative Business Channels in Post-New Normal Era. East Asian Journal of Business Management, 5(4), 59-66.
Shin, H. S. (2013). A Study on Acceptance Intention of Domestic Dental Low Handpiece Based on Innovation Diffusion Theory. (Master dissertation, Soongsil University). Retrieved May 8, 2019 from hhttp://oasis.dcollection.net/public_resource/pdf/000001561452_20190515112524.pdf
Veryzer, R. W. Jr. (1998). Key factors affecting customer evaluation of discontinuous new products. Journal of Product Innovation Management, 15(2), 136-150.
Yang, J. H. (2005). A Study on Fashion Leadership and Clothing Interest according to Sex Role Identify of Male College Students. (Master dissertation, Ewha Womans University). Retrieved May 10, 2019 from http://dcollection.ewha.ac.kr/public_resource/pdf/000000012342_20190515110437.pdf
Yoo, I. M. (2011). An Empirical Study in Innovation Diffusion Process of Intelligent Home Network Characteristics Influencing User's Resistance and Adoption: Focus on the Moderating Effect in User's level of Knowledge and Adoption Stage. (Ph.D dissertation, Kyung Hee University). Retrieved May 5, 2019 from http://khu.dcollection.net/public_resource/pdf/200000053547_20190515101218.pdf
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.