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Family and Environment Research > Volume 54(4); 2016 > Article
통합기술수용이론(UTAUT) 기반 옴니채널 서비스의 사용자 수용모형에 관한 연구

Abstract

The rapid change of consumer expectations in shopping environments has required retailers to actively adopt omni-channel services, however, limited research exists on the topic. We identify the effect of consumer’s utilitarian shopping value on expectations for omni-channel services. An online survey was conducted on 176 subjects who had experience using omni-channel services. We employed Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) as our theoretical model to explore the mechanisms of consumers’ acceptance of omni-channel services in fashion. We used SPSS ver. 22.0 and AMOS ver. 22.0 programs to analyze data. The results indicate that utilitarian shopping value has a positive effect on performance expectancy, effort expectancy, and social influence for omni-channel services. Performance expectancy for omni-channel services also has a positive effect on the purchase intentions of fashion products. Effort expectancy for omni-channel services also positively increases the purchase intentions of fashion products. Last, the social effect of omni-channel services has a significant positive effect on purchase intention. All the hypotheses were supported. The research findings can provide the fashion distribution industry with useful basic data to understand the needs of consumers who use multi-channels when establishing a new channel or marketing strategy.

서론

정보통신기술의 발전으로 IT 관련 산업뿐만 아니라, 전혀 무관하게 여겨졌던 산업 분야에까지 IT의 시너지 및 외부효과에 대해 고려해야 하는 상황에 이르렀다. 패션산업 역시 예외 일 수 없다. 기업의 입장에서는 낯선 신기술을 어떻게 현장에 적용하고 소비자에게 수용시킬 것인가의 문제는 혁신적 기술 시스템 자체만큼이나 중요하게 고려해야 할 연구과제이다.
패션 유통산업의 동향을 살펴보면 인터넷 등의 온라인상을 넘어 모바일 기기를 이용하는 등 전통적 상거래 유형과 확연히 달라졌다. KT경제경영연구소의 ‘2015년 상반기 모바일 트렌드’ 보고서에 따르면 대한민국의 스마트폰 보급률은 83%에 육박하고[13], 각종 모바일 콘텐츠가 부상하기 시작하면서 모바일 쇼핑 영역이 넓어지고 있다. 유통업계는 끊임없이 새로운 것을 갈구하는 현대 소비자들의 욕구에 부응하기 위해 새로운 유통채널을 활발히 개발하며 새로운 서비스를 제공한다. Webb과 Didow [41]에 따르면 통신과 무선네트워크의 결합인 M-commerce와 같은 신규 채널의 도입과 성장으로 구매채널이 다분화 되었고, 이를 유기적으로 결합한 옴니채널(omni channel)이 등장했다[19, 28]. 옴니채널은 다양한 경로로 매장에 접근하여도 모두 같은 매장을 이용하는 것처럼 느낄 수 있는 융복합 채널을 의미한다. Lee [31]는 오늘날 신기술의 출현으로 그 의미가 더 중요해진 스마트폰 기반의 옴니채널 서비스에 대해 영국, 캐나다, 호주 등 여러 국가 정부에서 옴니채널 서비스 도입을 빠르게 추진하며 주요 비즈니스 모델로 내세워 소비자들에게 서비스를 제공하고 있다고 주장한다. 그러나 국내 상황은 옴니채널을 주요 소비 키워드로 내세우고는 있지만[4, 7, 25, 40], 기대만큼 서비스 도입 및 주요 소재로 다룬 연구가 부족한 실정이다. 2010년 스마트폰의 등장으로 모바일 유통채널에 대한 연구부터 멀티채널 환경에서의 쇼핑경험에 따른 소비자 특성, 마케팅 특성에 따른 멀티채널에 미치는 영향, 행동 비교 분석 등 옴니채널 전 단계인 멀티채널에 대한 연구들은 많다[22, 23, 28, 32]. 그러나 그 다음 단계인 옴니채널 관련 연구는 현재 미미한 상황이다[5, 18, 19]. 또한, 실무적 관점으로 서비스 도입이 활발하지 못한 이유는 현재 대형 유통기업 내 계열사별로 독립적 경영을 펼치고 있어 실질적 통합이 어려운 상황[5]이다 보니, 기업 내 채널 간 상호작용은 물론 채널 간 마케팅 전략이 활발하지 못한 상황이다[25]. 이는 옴니채널 기업 간 혹은 내부적으로 서비스 필요성을 충분히 공감하지 못한 상황이라고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 선행연구의 고찰을 통해 실용적 쇼핑가치와 통합기술수용모형(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT)을 기초로 옴니채널 서비스 수용도 및 요인 간의 관계를 규명하고자 한다. 또한 결과를 토대로 옴니채널 서비스 활성화 방안을 제안하고자 한다.

이론적 배경

1. 실용적 쇼핑가치

쇼핑가치는 두 가지로 정의할 수 있다. 소비자의 쇼핑경험에 의해 원하는 목적을 성공적으로 획득했을 때 느끼는 실용적 쇼핑 가치(utilitarian shopping value)와 즐거움을 누림으로써 가치를 실현할 수 있다는 쾌락적 쇼핑가치이다[10].
현대 소비자의 구매패턴을 살펴보면 실제로 오프라인에서 상품 탐색 후 모바일이나 PC를 통해 상품을 구매하거나, 반대로 모바일이나 PC를 통해 상품 탐색 후 오프라인에서 상품을 구매하는 소비자들이 증가하고 있다. 실용적 측면을 추구하는 소비자들은 패션 제품 구매 시 정보탐색을 통해 합리적 의사결정을 하고, 상황적 관여에 기인하여 필요한 정보수집에 많은 관심과 반응을 보인다[3]. 옴니채널이란 소비자가 어떠한 채널을 이용하여도 하나의 채널을 이용하는 것처럼 느껴질 수 있도록 환경을 제공함으로써 소비자의 삶을 풍요롭게 해주는 일종의 기술이다[31]. 따라서 본 연구에서는 서비스를 통한 쾌락적 관점보다는 실용적 쇼핑 가치 관점으로 옴니채널 소비자를 연구한다. 그 이유는 첫째, 기기를 통한 자유로운 정보의 접근 및 활용은 실용적 가치의 특성을 내포하고 있으며[2, 35], 둘째, 현재 국내는 옴니채널 서비스 도입 단계이기 때문에 신기술을 어떻게 현장에 적용하고 소비자에게 수용시키는가와 관련된 기술적인 측면의 실용적 관점이 쾌락적 관점보다 선별적으로 연구되어야 할 과제로 간주했다.

2. 옴니채널

옴니채널이란 온라인, 모바일, 오프라인, 카탈로그, 콜센터 등 여러 개(multi)의 쇼핑채널을 소비자 중심의 전체(omni)의 관점에서 빈틈없이 유기적으로 결합하여 소비자에게 일관된 서비스 및 경험을 끊임없이 제공하는 것으로 소비자들이 언제 어디서나 채널에 관계없이 구매할 수 있는 소비자 지향적 채널이다[42].
옴니채널의 등장 배경에는 정보통신의 발달과 스마트폰의 보급이 있다. 언제 어디서나 인터넷에 접속할 수 있는 시대가 도래되었다. 통신과 무선네트워크의 결합인 M-commerce와 같은 신규 채널의 도입과 성장으로 구매채널이 다분화되어[41], 이를 유기적으로 결합한 것이 옴니채널이다[19, 28]. 소비자는 어떠한 채널에서도 동일한 가격과 프로모션을 통해 제품이나 서비스를 구매할 수 있다. 옴니채널을 단적으로 보여주는 소비자의 구매패턴을 살펴보면, 온라인에서 확인한 제품을 동일한 가격으로 오프라인에서 구매할 수 있으며, 방문한 오프라인 매장에 제품이 없을 경우 가장 가까운 다른 오프라인 매장에서 구입할 수 있도록 소비자를 유도한다. 그리고 오프라인 매장에서 원하는 제품을 구입하고자 할 때, 직접 제품을 들고 가지 않아도 자택과 가장 가까운 매장에서 제품의 수령 및 배송이 가능하다. 온라인에서 제품을 구입할 때에도 본사에서 물건을 배송하는 것이 아니라 소비자가 거주하는 지역과 가장 가까운 매장에서 제품을 배송하여 물류비용 및 시간을 절약할 수 있다[25, 36]. 따라서 스마트폰의 사용률이 점차 높아짐에 따라서 스마트폰 기반의 옴니채널 쇼핑이 가속화 될 것이다[5, 18, 25]. ‘기업은 옴니채널 서비스를 효율적으로 운영하지 않거나 실패하게 된다면 2015년에서 2016년 사이 전체 매출의 15%-30%를 잃을 것이다’라고 전자상거래 전문가, IBK 존스텔저(John Stelzer)는 언급했다(as cited in Baek [5]). 국내 패션, 유통기업들은 옴니채널 구축의 필요성을 인식하고 소비자가 어떠한 채널에서도 동일한 경험을 체험할 수 있도록 환경을 구축하기 위해 노력해야 한다. 통합 서비스 옴니채널을 기업 내 구축한다면 이탈 고객은 물론 온·오프라인의 기존 잠재적 고객의 유인을 통해 판매 시너지 및 내부 운영의 효율성 증가를 기대할 수 있을 것이다[6, 19].

3. 통합기술수용모형

UTAUT모형은 사회심리학을 토대로 합리적 행동 이론(theory of reasoned action, TRA)에서 파생된 이론이다. Technology acceptance model (TAM) 모형은 세부적 변인을 알 수 없다는 점과 IT 환경에서의 상호관계에 대한 분석이 어렵다는 점에서 한계가 있어[1], Venkatesh 등[39]이 효과적으로 사람들의 기술수용효과를 추측하기 위해 기술수용과 관련된 TRA, TAM, theory of planned behavior (TPB), innovation diffusion theory (IDT) 등 8가지 이론 및 모형을 통합하여 UTAUT 모형을 제시하였다. UTAUT 모형은 TAM보다 20%-30% 더 높은 설명력을 갖고 있다[39]. UTAUT 모형은 성과기대(performance expectancy), 노력기대(effort expectancy), 사회적 영향(social influence), 촉진조건(facilitating conditions)과 같은 핵심구성으로 분리되어 있고, 해당 개념들은 사용의도와 행동의 결정적 요인이다. 조절요인으로는 성별(gender), 연령(age), 경험(experience), 자발성(voluntariness of use) 등이 있다[15]. UTAUT 모형은 최근 새로운 정보기술 및 뉴미디어의 사용자 수용연구에서 많이 활용되고 있다.

연구모형 및 연구가설

본 연구에서는 소비자의 실용적 쇼핑가치, 옴니채널 서비스의 기대성과 소비자의 구매의사 간 관계를 검증하기 위해 새로운 정보기술 및 뉴미디어 사용자 수용도를 측정할 때 사용되고 있는 UTAUT 모형을 선택했다[39]. 그러나 모형 그대로를 적용하지 않고 재구성한 이유는 스마트폰 기반의 옴니채널 서비스가 도입된지 얼마 되지 않았다는 점을 감안하여 기술적 측면에 무게를 두었다. 선행연구에서도 지속적으로 개발되고 있는 IT 기술에 발맞춰 기술적 특성이 내포되어 있는 모형만을 사용하였고[12, 34], 특히 Gwon [12]의 연구에서는 국내 상황과 국내 이용자를 대상으로 함을 고려하여 연구한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 UTAUT모형에서 실용적 쇼핑가치 변수를 추가하여 새로운 모형을 고안하였다. Figure 1은 본 연구 모형이다.
연구의 가설은 선행연구의 고찰을 통한 실용적 쇼핑가치와 통합기술수용 UTAUT 모형을 기초로 옴니채널 서비스가 패션 제품 구매에 영향을 미치는지와 요인들 간의 관계를 규명하고자 한다. 옴니채널은 여러 개의 쇼핑채널을 소비자 중심의 전체적 관점에서 빈틈없이 유기적으로 결합하여 일관적 경험을 끊임없이 제공하는 것으로, 소비자가 언제 어디서나 채널에 관계없이 구매할 수 있는 소비자 지향적 채널로 정의할 수 있다[42]. 또한 옴니채널은 소비자가 어떠한 채널을 이용하여도 하나의 채널을 이용하는 것처럼 느껴질 수 있도록 환경을 제공하는 것으로 소비자의 삶을 풍요롭게 해주는 일종의 기술이다[31].
본 연구에서는 서비스를 통한 쾌락적 관점 보다는 실용적 쇼핑가치 관점으로 옴니채널 소비자를 연구하였다. 그 이유는 첫째, 기기를 통한 자유로운 정보의 접근 및 활용은 실용적 가치의 특성을 내포하고 있으며[2, 35], 둘째, 현재 국내는 옴니채널 서비스 도입 단계이기 때문에 신기술을 어떻게 현장에 적용하고 소비자에게 수용시키는가와 관련된 기술적인 측면의 실용적 관점이 쾌락적 관점 보다 선별적으로 연구되어야 할 과제로 간주하였다. 실제로 소비자의 구매행동을 살펴보면 오프라인에서 상품을 탐색한 후 모바일이나 PC를 통해 상품을 구매하는 소비자들이 증가하는 추세이다. 그러므로 다양한 기기를 통해 여러 채널을 넘나들며 상품을 탐색하고 구매하는 행위는 해당 소비자의 실용적 가치가 높은 것으로 볼 수 있으며, 옴니채널을 통한 구매행위에 긍정적 영향을 미칠 것으로 예상된다.
이에 본 연구에서는 실용적 쇼핑가치가 성과기대, 노력기대, 사회적 영향에 유의한 영향을 미치는지를 파악하기 위해 다음과 같은 가설을 설정하였다.
가설 1. 실용적 쇼핑가치는 옴니채널 서비스에 대한 성과기대에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 2. 실용적 쇼핑가치는 옴니채널 서비스에 대한 노력기대에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 3. 실용적 쇼핑가치는 옴니채널 서비스에 대한 사회적 영향에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
UTAUT 모형을 활용한 선행연구 결과를 살펴보았을 때[14, 24, 27, 29], 패션유통업계에서 새롭게 대두되고 있는 옴니채널 서비스도 마찬가지로 소비자들에게 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 참고하여 성과기대, 노력기대, 사회적 영향이 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는지 파악하기 위해 다음과 같은 가설을 설정하였다.
가설 4. 옴니채널 서비스에 대한 성과기대는 패션 제품 구매의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 5. 옴니채널 서비스에 대한 노력기대는 패션 제품 구매의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 6. 옴니채널 서비스에 대한 사회적 영향은 패션 제품 구매의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

연구방법

설문 연구방법은 다양한 기기를 통해 온·오프라인을 넘나들며 패션 제품을 탐색하고 구매하는 20대를 대상으로 2015년 4월 22일부터 4월 29일까지 실시하였다. 20대의 경우 일상생활에서 인터넷 사용 비중이 가장 높으며 인터넷 방송 및 모바일 동영상과 같은 새로운 미디어 채널을 이용하는 비중이 96%로 높기 때문에, 본 연구에서는 20대를 대상으로 설문을 실시하였다[21]. 전체 230부 중에서 70부는 이메일을 통해 온라인으로 설문지를 배포하였고, 160부는 패션매장 현장에서 지면으로 배포하였다. 옴니채널의 범위는 TV 홈쇼핑, 모바일 쇼핑몰, PC 인터넷 쇼핑몰, 일반 매장으로 설정하였고, 옴니채널 이용여부는 사전문항을 통해서 조사하였다. 전체 230부를 배포하여 200부를 회수하였고, 불성실한 응답을 보인 24부의 설문지를 제외한 176부를 최종 유효 표본으로 분석에 사용하였다. 본 연구의 결과분석방법은 IBM SPSS ver. 22.0 (IBM Co., Armonk, NY, USA)과 AMOS ver. 22.0 (IBM Co.)을 사용하였다. 연구 대상자의 모든 측정도구의 내적 일관성을 높이기 위해 문항별 신뢰도인 Cronbach α 계수를 산출하였고, 연구대상의 인구사회학적 특성을 파악하기 위해 빈도분석 및 기술통계, 상관관계분석을 하였다. 그리고 본 연구문제를 검증하기 위해 최대우도법(maximum likelihood estimate)을 사용하였다. Table 1은 실용적 쇼핑가치와 UTAUT 모형을 기초로 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 구매의도 요인을 통해 소비자 서비스 수용도 및 요인 간의 관계를 규명하기 위한 측정도구 및 설문 구성 개념별 정의이다.

연구결과

1. 조사대상자의 일반적 특성

조사대상자의 일반적 특성의 분포를 살펴보면 다음과 같다. 성별로는 남자가 39.8%, 여자가 60.2%로 여자가 남자에 비해 훨씬 많고, 학력은 대졸이 71.6%로 절반 이상을 차지하고 있으며, 그 다음으로 전문대졸 11.9%, 대학원졸 10.2%, 고졸 6.3% 등의 순으로 분포하고 있다. 소득수준은 150만원 미만이 41.5%로 제일 많고, 그 다음으로 150만원 이상-250만원 미만이 35.8%, 250이상-400만원 미만이 12.5%, 400만원 이상 10.2% 등으로 나타났다. 결혼여부와 관련하여 미혼자가 90.9%로 절대다수를 차지하고 있으며, 거주지는 서울이 44.3%, 경기가 55.7%로 분포하고 있으며, 직업은 회사직원이 32.4%로 가장 많고, 학생 29.5%, 판매·서비스업 25.6%, 기술직 4.5%, 가정주부 1.7%, 기타 6.3% 등으로 분포하고 있다. Table 2는 응답자의 인구 통계적 특성을 나열한 것이다.

2. 신뢰도 및 타당도 검증

앞서 제시한 가설이 유효한지를 검정하기 위해 비교적 세부 요인들로 구성된 연구모형에서 분석에 사용되는 각 잠재변인들에 대해 설문지의 관측변수들이 얼마나 잘 설명하고 있는지를 사전에 분석해야 할 필요가 있고, 이를 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis, CFA)을 실시하였다.
확인적 요인분석은 단순히 문항들이 해당 요인을 얼마나 잘 설명하는지를 알려주기도 하지만, 다른 요인들과의 분류 또한 잘 되었는지에 대한 정보도 제공한다. 따라서 확인적 요인분석은 구조방정식모형분석을 위한 첫 번째 단계로서 연구자의 지식에 근거하여 내재된 요인차원 및 가설을 확인하는 수단으로 사용되며 특정개념에 대한 측정 척도들의 타당성을 평가하는데 유용하게 사용된다.
기본적으로 먼저 확인적 요인분석을 하기 위한 모형으로 잠재 변인 간의 상관관계를 살펴보았다. 판별타당성은 서로 다른 개념을 측정할 때, 측정된 결과의 상관관계는 낮아야 한다[8]. 이는 각 변수에 대한 average (AVE)의 제곱값과 변수와 변수 사이의 상관계수를 비교하여 확인할 수 있다[11].
알려진 구성요소의 신뢰도를 검증하기 위해 척도의 내적합치도지수인 개념신뢰도를 산출하였고, 모델의 적합도를 평가하기 위한 적합도 지수로 Tuker-Luwis index (TLI)와 comparative fit index (CFI)를 사용하고, 모형의 전반적인 부합도를 평가하는 절대적 적합도 지수인 root mean square error of approximation (RMSEA)와 root mean square residual (RMR)을 사용하였다. RMSEA는 .05 이하이면 좋은 적합도(close fit), .08 이하이면 양호한 적합도(reasonable fit), .10 이하는 보통 적합도(mediocre fit), .10 초과는 나쁜 적합도(unacceptable fit)로 받아들여진다. 또한, TLI, CFI는 그 값이 .90 이상이면 좋은 적합도, .90에 가까우면 양호한 모형이라고 해석한다[30]. 먼저 확인적 요인분석 결과, 본 연구모형의 적합도는 CMIN/DF=1.921 (≤4), p=<.001, RMR=.049 (≤.5), CFI=.947 (≥.9), TLI=.919 (≥.9), RMSEA=.073 (≤.8) 등으로 나타났다. 이는 일반적인 통계적 권장 기준을 충족함에 따라 본 모형의 적합도 수준은 만족할만한 수준으로 파악하였다. Table 3은 확인적 모형의 적합도이며, Table 4는 확인적 요인분석 결과표이다.

3. 가설검증

앞서 제시한 가설을 판단하는데 필요한 경로를 설정한 모형을 만들고, 오차항 연결 방법으로 이론적 구조의 영향을 헤치지 않는 범위 내에서 모형의 적합도를 올리는 작업을 수행하여 Table 5와 같은 결과를 얻었다. 이런 결과치들은 RMR을 제외한 대부분의 적합도 항목에서 앞서 살펴본 적합도 기준에 대부분 부합하고 있다는 것을 알 수 있다.
Table 6을 바탕으로 가설검정을 위한 분석결과를 표준화 경로계수를 통해 살펴보면, 실용적 가치는 성과기대에 대해 β=.229, 노력기대에 대해 β=.263, 사회적 영향에 대해 β=.266으로 모두 유의하게 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가설1, 가설2, 가설3은 모두 지지되었다. 성과기대, 노력기대, 사회적 영향 모두 구매의도에 대해 유의한 정의 영향을 미치고 있는데, 성과기대는 β=.553, 노력기대는 β=.297, 사회적 영향은 β=.307 등으로 유의한 정의 영향을 각각 미치고 있다. 따라서 가설4, 가설5, 가설6은 모두 지지되었다.
결과적으로 실용적 가치는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향에 대해 모두 유의한 정의 영향을 미치고, 이러한 변인들은 다시 구매의도에 대해 유의하게 정의 영향을 미치고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
한편 지금까지의 분석을 토대로 가설을 검증해 보면 Table 7과 같다.

결론

1. 연구결과 요약

본 연구에서는 실용적 쇼핑가치와 통합기술수용모형을 기초로 옴니채널 서비스가 패션 제품을 구매하려는 소비자에게 영향을 미치는지와 각 요인들 간의 관계를 규명하고자 온·오프라인을 넘나들며 패션 제품을 탐색하고 구매하는 20대를 대상으로 연구를 실시하였다. 20대의 경우 일상생활에서 인터넷 사용 비중이 가장 높으며 인터넷 방송 및 모바일 동영상과 같은 새로운 미디어 채널을 이용하는 비중이 96%로 높기 때문에, 본 연구에서는 20대를 대상으로 설문을 실시하였다[21]. 연구결과는 소비자의 실용적 쇼핑가치와 옴니채널 서비스 기대성과에서 제시한 모든 변인간의 관계가 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 토대로 다음과 같은 시사점을 제안한다.
첫째, 실용적 쇼핑가치 변인이 성과기대에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 합리적 판단을 토대로 원하는 목적을 취득했을 때 가치를 느끼는 소비자들에게 옴니채널 서비스를 제공한다면 효율적이며 유용하게 이용할 것이라는 의미이다. 디지털 기술의 발달로 다양한 디바이스가 소비자들에게 대중화되고 이를 통해 합리적 소비를 하기 위해 소비자들은 필수적으로 이용할 것이다. 실제로 소비자는 채널 또한 스스로에게 이득이 되며 유용하다 판단이 되면 선호하기 때문이다[25].
둘째, 성과기대는 구매의도에 가장 큰 영향을 미치는 변인임이 확인 되었다. 이는 옴니채널 서비스를 소비자에게 제공한다면 쇼핑 시 시간 단축 및 원하는 목적을 이루는데 효율적일 것이라고 정의할 수 있다. 이를 위해 기업은 소비자가 서비스를 이용하면서 원하는 바를 성공적으로 획득했는지에 대한 여부 및 어떤 소비자가 해당 서비스를 이용했는지 세부적으로 확인 할 수 있는 기술 시스템 개발 및 지원이 가능하다면 고객이탈 방지는 물론 매출 증진에 직접적 영향을 미칠 것이다.
셋째, 실용적 쇼핑가치 변인이 노력기대에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술의 발달로 개인용 스마트폰 및 PC의 휴대가 편리해져 디바이스에 익숙한 소비자들에게 옴니채널 서비스 활용 가이드라인을 제공한다면 능숙하게 이해하고 패션 제품 구매 시 활용할 것이다. 실용적 측면을 중요시 하는 소비자는 의도한 결과물을 획득하는 경험 중에 소비 활동이 가치가 있다고 판단이 되는 것[38]에 집중하기 때문이다.
넷째, 패션·유통기업이 소비자에게 옴니채널 서비스 활용방법을 명확하게 이해시켜 노력기대를 증진 시킨다면 구매의도에 직접적 영향을 미칠 것으로 나타났다. 따라서 실무적 관점에서 소비자가 서비스를 이용함에 있어 어려움 없이 접근 및 이용할 수 있도록 채널 광고를 통해 가이드라인을 제공한다면 소비자의 노력기대를 향상시킬 수 있을 것이다.
다섯째, 실용적 쇼핑가치 변인이 사회적 영향에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이는 네트워크의 효과라고 볼 수 있다. 네트워크 효과란 페이스북, 인스타그램, 카카오톡 등과 같은 플랫폼을 개방하거나 제공했을 때 이용자 수가 증가할수록 가치 또한 증폭되는 현상이다[25]. 휴대가 간편한 기기를 소지하고 있는 소비자라면 상품 정보나 사용 후기를 실시간으로 주변에 전파할 가능성이 높다. 따라서 이용을 장려하는 분위기를 SNS를 통해 조성한다면 옴니채널 서비스 이용률이 높아질 것이다.
여섯째, 사회적 영향은 주위 사람들로부터 옴니채널 서비스 이용을 권유 받게 된다면 이용해야 된다고 생각되는 정도인데, 서비스 이용에 대한 수용도가 높을수록 옴니채널 서비스를 통해 패션 제품 구매의도가 높아지는 것으로 나타났다. 이는 개인이 소속된 집단이 사회적 연관성이 높을수록 기술에 따른 수용정도가 높아진다는 의미로 해석할 수 있다. 따라서 기업은 소비자에게 영향을 줄 수 있는 스타의 성공적 옴니채널 서비스 이용 사례를 방송 미디어를 통해 전파하여 이용을 장려하는 분위기를 조성하거나 빠른 정보의 확산이 가능한 SNS를 통해 서비스 이용 후기 이벤트 프로모션을 진행한다면 사회적 영향을 향상시킬 수 있을 것이다.

2. 연구의 의의

학술적 의의는 첫째, 최근 화두가 되고 있는 옴니채널 서비스의 잠재적 국내 수용자들을 대상으로 실증 연구를 수행했다는 점을 들 수 있다. 오늘날 신기술의 출현으로 그 의미가 중요해진 스마트폰 기반의 ‘옴니채널’을 전면에 내세운 선행연구를 살펴보면, 본 연구와 같이 옴니채널 서비스의 중요성을 언급하였다[5, 18]. 그러나 다양한 연구가 시행되지 않은 현재의 국내 상황에서 본 연구는 선행연구들과 차별적으로 다양한 연구에서 검증되고 특히 실무자들 사이에서 많이 사용되고 있는 Venkatesh 등[39]이 제안한 UTAUT 모형 기반의 실증분석을 시도하여 학술적으로 의미가 있다고 볼 수 있다.
둘째, 기존 선행 연구들처럼 UTAUT 모형만을 사용[14, 24, 26, 27, 33]하지 않고 지속적으로 발전하고 있는 기술적 특성만을 적용한 후, 소비자 쇼핑 형태 및 소비패턴 트렌드에서 중시되고 있는 실용적 쇼핑가치를 추가하여 UTAUT 모형을 재구성하여 실증분석을 실시한 결과, 긍정적 결론을 도출하였다. 이러한 학술적 발견은 기존 UTAUT 모형 기반의 연구를 수행한 연구들과 차별화되는 부분으로서 학술적 성과라고 할 수 있다.
실무적 관점에서 볼 때, 첫째, 국외는 현재 옴니채널 서비스에 대해 패션 외의 분야에서도 솔루션으로 자리 매김하고 있으나 국내 상황은 기대만큼 활발하게 적용되지 못한 시점에서 본 연구는 패션, 유통기업에 필요한 연구주제이다.
둘째, 2014년 기점 다른 국내 옴니채널 연구들 중 본 연구와 비슷한 이론적 기반의 옴니채널 서비스 수용에 따른 기대효과를 알아본 Kim [19]의 연구에서는 혁신확산이론, technology-organization-environment (TOE) 프레임워크를 중심으로 옴니채널 쇼핑 도입의도와 기대효과에 관한 연구 결론까지 도출하였으나 본 연구에서는 연구결론은 물론 실무에 바로 적용할 수 있는 활성화 방안까지 제안하였다. 종합적으로 본 연구의 결과는 패션·유통산업에서 다양한 기기를 통해 다채널을 이용하는 소비자 이해, 새로운 채널 개발 및 마케팅 전략을 수립함에 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

3. 연구의 한계 및 후속 연구를 위한 제언

한편 본 연구의 결과는 몇 가지 한계점을 갖고 있기에 향후 보다 개선된 후속연구가 필요하다. 첫째, 본 연구는 잠재적 모바일을 통해 다채널을 이용하는 소비자를 대상으로 하다 보니 설문 연령층이 20대에 집중되었다. 따라서 추후 후속연구에서는 최근 스마트폰의 보급률이 전 연령층으로 확산되고 있기 때문에 설문 대상 및 설문지 배포 수량을 확대할 필요가 있다.
둘째, 본 연구에서는 기술적 측면을 바탕으로 실용적 쇼핑가치만을 연구하였으나, 추후 후속연구에서는 쾌락적 측면이 추가된 연구 및 UTAUT 모형의 독립변수 중 촉진조건 변수가 추가된 연구가 필요하다. 또한 실증분석 결과가 구매행동 및 재이용의도까지의 결과를 도출할 수 있다면 실무적으로 보다 유익한 시사점을 제공할 수 있기에 필요한 연구이다.

Declaration of Conflicting Interests

The authors declared that they had no conflicts of interest with respect to their authorship or the publication of this article.

Acknowledgments

This research was partially supported by the faculty fund of Kookmin University.

Figure 1.
Hypothetic research model. H, hypothesis.
fer-54-4-405f1.tif
Table 1.
Measuring Instrument and Questionnaire
Variable name Measurement item Measuring method Reference
Utilitarian shopping value 1.1 tend to finish shopping for fashion products quickly. 5-Point Likert type scale Babin et al. [3]
2. Shopping is the only means of purchasing items for me. Ji [16]
3. I do not like window shopping when purchasing fashion products. Kang [17]
Performance expectancy 1. Omni-channel services are very useful when shopping for fashion products. Kim [20]
2. Omni-channel services make fashion product shopping more convenient.
3. Fashion product shopping with omni-channel services improve the quality of life. Chung [9]
Effort expectancy 1. The procedure for purchasing fashion products is easy when using omni-channel services. Im et al. [14]
2. I will be better at using omni-channel services when shopping for fashion products. Kim [24]
3. It is easy to understand how to use omni-channel services when shopping for fashion products. Kim [27]
Social effect 1. Persons around me think I should use omni-channel services when shopping for fashion products. Venkatesh et al. [39]
2. I will use omni-channel services based on the advice of other persons. Kim [26]
3. Fashion companies that provide omni-channel services provide an image of a leading company to consumers. Lee [33]
Purchase intention 1.1 plan to purchase fashion products through an omni-channel service. Park [37]
2. It is very possible for me to purchase fashion products for my family and friends through omni-channel services. Venkatesh et al. [39]
3. I intend to purchase fashion products for me through omni-channel services.
Table 2.
Subjects Demographic Characteristics
Characteristics Category Frequency (person) Percent
Gender Male 70 39.8
Female 106 60.2
Academic achievement High school graduate 11 6.3
College graduate 21 11.9
University graduate 126 71.6
Grad school graduate 18 10.2
Income level (10,000 KRW/mo) <150 73 41.5
≥150 & <250 63 35.8
≥250 & <400 22 12.5
≥400 18 10.2
Marital status Married 16 9.1
Unmarried 160 90.9
Residence Seoul 78 44.3
Gyeonggi 98 55.7
Vocation Student 52 29.5
Technic 8 4.5
Company employee 57 32.4
Sales/service 45 25.6
Housewife 3 1.7
Others 11 6.3
Total 176 100.0

KRW, Korean Won.

Table 3.
Confirmatory Model Goodness of Fit
Model Parameter χ2 χ2/df p TLI CFI RMR RMSEA (90% CI)
CFA model 46 113.359 1.921 .000 .919 .947 .049 .073 (.052-.093)

TLI, Tuker-Luwis index; CFI, comparative fit index; RMR, root mean square residual; RMSEA, root mean square error of approximation; CI, confidence interval; CFA, confirmatory factor analysis.

Table 4.
Results of Confirmatory Factor Analysis
Model Parameter χ2 χ2/df p TLI CFI RMR RMSEA (90% CI)
Basic model 46 132.540 2.246 .000 .890 .929 .085 .084 (.065-.104)

TLI, Tuker-Luwis index; CFI, comparative fit index; RMR, root mean square residual; RMSEA, root mean square error of approximation; CI, confidence interval.

Table 5.
Goodness of Fit of Basic Model
Division Item Non-standardized regression coefficient Standard error C.R. Standardized regression coefficient Construct reliability Average
Performance expectancy 1 1 - - .892*** .848 .653
2 .787 .072 10.946 .743***
3 .789 .082 9.588 .666***
Effort expectancy 1 1 - - .601*** .779 .542
2 .899 .134 6.689 .693***
3 .918 .142 6.475 .666***
Social effect 1 1 - - .521*** .752 .536
2 1.571 .264 5.951 .973***
3 .673 .137 4.93 .419***
Utilitarian value 1 1 - - .998*** .813 .699
2 .580 .060 9.708 .582***
Purchase intention 1 1 - - .896*** .846 .649
2 1.018 .072 14.048 .835***
3 .935 .087 10.787 .696***

*** p<.001.

Table 6.
Path Analysis Results of the Basic Model
Path Result of non-standardization
Standardized coefficient Significance
Coefficient Standard error C.R.
Utilitarian value → Performance expectancy .177 .073 2.425 .229* .015
Utilitarian value → Effort expectancy .075 .038 1.972 .263* .049
Utilitarian value → Social effect .179 .077 2.321 .266* .020
Performance expectancy → Purchase intention .481 .067 7.221 .553*** .000
Effort expectancy → Purchase intention .700 .236 2.963 .297** .003
Social effect → Purchase intention .306 .086 3.576 .307*** .000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001.

Table 7.
Hypotheses Testing Results
Hypothesis Content Adoption of hypothesis
H1 Practical shopping value will have a positive (+) effect on performance expectancy for omni-channel service. Adoption
H2 Practical shopping value will have a positive (+) effect on effort expectancy for omni-channel service. Adoption
H3 Practical shopping value will have a positive (+) effect on social influence for omni-channel service. Adoption
H4 Performance expectancy for omni-channel services will have a positive (+) effect on purchase intention of fashion products. Adoption
H5 Effort expectancy for omni-channel services will have a positive (+) effect on purchase intention of fashion products. Adoption
H6 Social influence for omni-channel services will have a positive (+) effect on purchase intention of fashion products. Adoption

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