확장된 통합기술수용이론을 활용한 중국 온라인 패션 플랫폼 소비자의 사용의도가 사용행동에 미치는 영향 : MZ세대를 중심으로

1. 서 론

COVID-19 팬데믹의 전 세계적인 영향으로 인해 소비자들의 쇼핑행태가 콘택트리스(contactless)로 변화되었고, 이러한 변화는 오프라인에서 온라인으로의 소비 패턴 이동을 가속화시켰으며, 기업들도 이에 발맞추어 온라인 채널에 더 많은 관심을 기울였다(Sun & Xu, 2022). 중국 패션 플랫폼 또한 이러한 추세에 따라 온라인 판매에 대한 제한을 완화하고 디지털 기술의 발전을 적극적으로 수용하였다. 이는 패션산업의 환경을 더욱 급속도로 변화시키는 계기가 되었다(Ji & Zhang, 2020; Lee, 2020). 패션 제품의 온라인 구매는 지난 5년 동안 크게 증가하였으며, 특히 전 세계 의류, 액세서리 및 신발의 경우 온라인 시장규모가 2021년 기준 7,595억 달러로 집계되었다. COVID-19 팬데믹 상황 속에서도 중국과 한국 등 아시아 국가들의 온라인 채널을 통한 패션 상품 수요는 지속적으로 증가하고 있다(Statista, 2022). 예를 들어, 중국 패션 플랫폼 “得物”은 급성장한 스니커즈(sneakers) 문화를 지속적으로 발전시키며 젊은 세대의 패션 취향과 스니커즈 문화를 결합해 독특한 패션 트랜드를 주도하고 있다(Hu, 2021). 패션 플랫폼 “蘑菇街”도 전략적 방향을 ‘저렴한 가격, 브랜드 무관, 우수한 품질’로 설정하여 이를 통해 온라인 플랫폼에서 가격 대비 품질이 높은 패션 의류를 판매하며 경쟁력을 지속적으로 강화하고 있다(Ma, 2021). 이는 소비자들에게 더 나은 가치를 제공하며, COVID-19 경기 침체기에도 중국 패션 플랫폼의 성장을 이끌어 내는 데 기여하고 있다.

MZ세대는 밀레니얼세대(이하 M세대로 통칭함)와 Z세대를 동시에 지칭하는 용어로, 2021년을 기준으로 M세대 중국 국내모바일 네티즌의 약 22%, Z세대는 약 28.1%를 차지하여 시장내의 주요 소비자로 떠오르고 있다(Li, 2022). Oh(2022)의 연구에 따르면, MZ세대는 소셜 미디어와 다양한 온라인 플랫폼을 통해 정보를 습득하고, 이를 토대로 자신만의 독특한 스타일과 취향을 표현한다. 이로 인해 이들은 브랜드에 대한 충성도보다는 제품의 개성과 차별성에 더 높은 가치를 두는 경향이 있다. 따라서 기업들은 이들의 관심을 끌기 위해 지속적으로 혁신적이고 독창적인 아이디어를 내놓아야 할 것이다. 결론적으로, MZ세대의 소비 트랜드에 발맞추기 위해서는 기업들이 이들의 성향과 가치를 정확하게 파악하고, 디지털 기술을 활용한 새로운 마케팅 전략을 수립하는 것이 중요하여 이를 통해 기업들은 MZ세대와의 지속적인 소통과 상호작용을 통해 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있을 것이다(Jeong, 2022a).

중국 전자상거래의 급격한 성장과 함께 패션 플랫폼 역시 급속한 성장세를 보여주고 있다. 이런 배경 속에서 중국의 패션 플랫폼은 국제 시장에서 두각을 나타내고 있으며, 중국의 소비자들은 특정 패션 플랫폼에 대해 높은 충성도를 보여주며, SNS 등 디지털 플랫폼을 통한 쇼핑활동에 적극적으로 참여하고 있다(Hu, 2021). 지금까지 진행된 중국 패션 플랫폼에 관한 연구들은 주로 중국의 개별 패션 플랫폼의 기능에 대한 소개형 연구(Ma, 2021), 중국 패션 플랫폼의 사례분석(Wang & Kim, 2019), 한국과 중국 패션 플랫폼의 특성 비교연구(Kang & Lee, 2019), 중국 라이브 커머스 특성연구(La, 2020) 등을 주제로 하고 있다. 그러나 이런 연구들을 살펴보면, 소비자의 소비 행동과 관련된 연구는 상대적으로 부족한 것으로 보인다. 개별 중국 연구자들은 패션 플랫폼에서의 소비자 행동을 분석하고 있지만, 이론적 모형을 체계적으로 활용하지 못하고 있으며, 대신 상호작용성, 신뢰성, 즐거움 등 일반적인 요인들을 통해 분석하고 있다(Liu et al., 2020b). 이러한 점을 고려할 때, 본 연구는 이론적 배경을 바탕으로 한 체계적인 분석을 통해 중국패션 플랫폼에서의 소비자 행동을 이해하는 데 중요한 의미를 가지게 될 것이다.

국내 연구자들은 패션 플랫폼에 대한 선행연구에서 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)을 활용하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에는 온라인 명품 플랫폼(Jeong, 2022b), 패션-뷰티 서비스(Yu & Han, 2021), 패션 공유 앱(Kim, 2019) 등의 연구가 포함된다. UTAUT2는 기술이나 새로운 시스템에 대한 소비자들의 수용능력을 잘 설명하는 이론으로 의미한다(Venkatesh et al., 2012). UTAUT2 모형은 소비자의 특성에 따른 의도와 행동 변화를 파악하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 기업들은 소비자의 수용 경향과 선호도를 이해하고 적절한 전략을 세울 수 있다(Yu & Han, 2021). 따라서, 이 이론은 온라인 패션 플랫폼에 대한 소비자들의 기술수용정도와 사용의도 간의 관계 및 사용행동과의 관계를 확인할 수 있는 연구도구로 활용될 수 있다. 이런 배경 속에서 본 연구는 소비자의 기술수용을 확인하는 데 적합한 확장된 통합기술수용이론을 활용하여 분석 하고자 한다.

따라서, 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, UTAUT2를 바탕으로 온라인 패션 플랫폼에 대한 중국 MZ세대 소비자 기술수용요인 간의 상관관계를 확인한다. 둘째, 온라인 패션 플랫폼의 통합기술수용요인과 사용의도 간의 영향관계를 분석한다. 최근에 각 플랫폼은 자체 시스템에서 다양한 제품 할인권 및 서비스 혜택 등을 제공함으로써 소비자들이 만족도 설문조사 활동에 참여하도록 유도하는 전략을 적용하고 있으며, 이러한 행위는 기업들이 만족도에 대해 중요성을 인식하고 있다는 것을 보여준다(Liao, 2022). 만족도가 높을수록 소비자들은 해당 플랫폼을 지속적으로 사용하며 추천할 가능성이 증가할 수 있으며, 이러한 현상은 특히 MZ 세대, 즉 정보 공유와 추천력이 뛰어난 세대에서 더욱 도드라진다. MZ세대 소비자의 만족도의 조절효과를 분석함으로써 플랫폼의 충성 고객 확보 및 장기적인 성장을 도모할 수 있다(Leng, 2021). 따라서 셋째로, 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도와 사용행동의 관계에서 만족도의 조절효과를 확인하여 이를 토대로 최종적으로 학문적 시사점과 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 온라인 패션 플랫폼에서 소비자들의 기술수용과 사용의도를 분석함으로써, 학문적으로 국내에서 중국 패션 플랫폼과 소비자 행동에 대한 연구 공백을 보완하는 의미가 있다. 실무측면에서는 기업들이 기술통합이론에 포함된 요인들이 소비자 사용의도와 사용행동에 미치는 영향을 통해 더 효과적인 마케팅 세분 전략을 구축할 수 있으며 소비자들의 만족도와 충성도를 높이며 시장 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 이론적 배경

2.2. MZ세대 패션 소비자의 특성

사회학자 칼 만하임의 연구(Mannheim, 1952)에 따르면, 세대(generation)란 동시대 또는 특정 시기에 태어나 유사한 사회 또는 역사적 경험을 통해 공통된 의식을 가진 집단, 즉 ‘cohort’를 의미한다. Shon et al.(2021)은 세대를 구분하는 방식이 경험 공유, 나이, 생애주기, 문화적 특성 등이 다채로워 종종 둘 이상의 기준이 섞여서 사용한다고 주장했다. Table 1에서 보는 바와 같이 M(Millennials) 세대와 Z세대의 연령대는 조사기관에 따라 약간씩 다르다. Kim(2022)의 연구에 따르면 세대 구분은 시대별로 산업화 세대(1949년 이전), 베이비붐 세대(1950~1964년), X세대(1969~1979년), 밀레니얼 세대(1980~1994년), Z세대(1994년 이후)로 나눈다. 본 연구의 중심인 MZ세대는 밀레니얼 세대와 Z세대를 합친 것이다. 즉 MZ세대는 1980년 이후 태어난 세대를 의미한다.

Table 1.

Range of MZ Generation

Nang and Kim(2022)의 연구에 따르면 밀레니얼 세대는 컴퓨터, 인터넷 등 디지털 환경에 노출돼 모바일, IT기술, 소셜네트워크 서비스(SNS)에 능한 세대로 정의된다. MZ세대의 특성을 살펴보면, 이들은 다른 세대보다 트랜드와 디자인에 민감하며 자신의 만족을 중시하여 가치 소비를 지향하면서도 명품 구매에 거리낌이 없으며, 모바일 환경에 빠르게 적응하여 상대적으로 편리한 온라인 쇼핑을 선호한다(Choi, 2022; Lee, 2020), 신기술이 활용된 시스템 체험에 많은 관심을 가지고 있다(Kim, 2022). Oh(2022)은 MZ세대가 사회 트랜드 변화에 민감하게 반응하고, 참신하며 이색적인 것을 추구하는 만큼 자신의 관심 분야에 시간과 돈을 아끼지 않는다고 주장했다.

중국 MZ세대 소비자들은 매우 활발하며, 타오바오와 틱톡등 앱의 영향을 받아 영상 콘텐츠에 익숙해져 있다(Tian et al., 2023). 특히, 독특한 콘텐츠를 즐기는 중국 MZ세대에게 라이브 커머스는 구매를 달성하기 위한 단순한 도구가 아니라, 예능이나 오락거리, 인플루언서 출연 작품 등 다양한 역할을 하여 이들은 소비를 넘어 패션 플랫품을 통해 콘텐츠를 편집하고 재확산하여 파급효과를 만들고 있다(Lin & Zhu, 2023). 이들은 소셜 미디어 플랫폼을 통해 제품 정보를 탐색하고, 소비자 리뷰를 확인하며, 온라인에서 구매를 진행하는 것이 일반적이다(Sun et al., 2021). 또한, 중국 MZ세대는 자신만의 독특한 개성을 중시하며, 이는 패션 소비에 대한 개인화와 맞춤화의 요구로 나타나며(Liu, 2022), 경제 및 소비 활동이 활발한 연령대이므로 소비시장을 주도할 수 있는 새로운 소비권력이며, 따라서 디지털을 활용해 적극적인 소비생활을 펼치는 MZ세대를 유치하는 것은 시장에서 필수적인 일이 되었으며, 이들의 소비성향이나 가치 등을 연구하는 것이 중요하다고 판단된다(Liu, 2023).

2.3. 확장된 통합기술수용모델을 통한 소비자 사용의도 및 사용행동의 선행요인

Venkatesh et al.(2003)은 소비자들의 기술수용에 대한 높은 예측력과 설명력을 갖춘 통합기술수용이론(UTAUT; Unified Theory of Acceptance and Use of Technoloty)을 제안하였다. 통합기술수용이론(UTAUT)은 기술수용모델(TAM), 합리적 행위이론(TRA), 사회인지이론(SCT), 동기모형(MM), 혁신확산이론(IDT) 등의 8개 기술관련 이론 및 모델을 통합하여 구축되었고, 일반적으로 조직 및 비조직 환경에서 다양한 기술의 연구에 적용되는 조직 내 기술 수용(acceptance) 기술을 기술하기 위해 개발되어 기술과 기술의 사용 의도와 관련된 중요한 요인과 영향을 해결한다(Hong, 2022). UTAUT는 성과기대(Performance Expectancy; PE), 노력기대(Effort Expectancy; EE), 사회적 영향(Social Influence; SI), 촉진조건(Facilitating Condition; FC)을 선행요인으로 제시하여 소비자들의 행동 의도를 예측할 수 있는 이론이다(Jeong, 2022a).

성과기대(PE)는 소비자가 어떤 행동을 하면서 기술을 사용함으로써 얻을 수 있는 이익의 정도로 정의된다. 이는 개인이 특정 시스템과 같은 기술을 사용하는 것이 성과를 달성하는데 도움이 될 것이라고 믿는 정도를 의미한다고 볼 수 있다(Venkatesh et al., 2012). 따라서, 본 연구에서는 소비자들이 온라인 패션 플랫폼을 이용하여 쇼핑을 함으로써 어떤 형태의 이익, 만족을 얻을 수 있을 것으로 기대하는 정도를 성과기대로 정의한다. 만약 혁신 제품을 사용함으로써 업무 성과가 향상되고 생활의 편의성이 증대된다고 믿는다면, 그러한 혁신 제품에 대한 사용의도가 증가하여 수용이 더욱 촉진된다(Martin & Herrero, 2012). 노력기대(EE)는 소비자들이 시스템과 같은 기술을 사용하는 것에 대한 쉬움 정도로 정의되며, 특히 기술 사용경험이 초기 단계에 있는 경우, 이를 극복해야 할 필요가 있기 때문에 중요한 요인으로 평가된다(Venkatesh & Davis, 2000). 따라서 본 연구에서는 소비자들이 온라인 패션 플랫폼을 통해 패션제품을 구매하는 과정에서 요구되는 노력과 이를 극복하기 위한 경험, 그리고 그에 따른 쉬움 정도를 노력기대로 정의한다. 사용자가 새로운 정보기술의 사용법을 쉽게 학습할 수 있다고 믿는 정도로 볼 수 있으며, 노력기대가 사용의도에 긍정적 영향을 미치는 것이 검증되었다(Wang & Wang, 2010).

사회적 영향(SI)은 가족이나 친구 등의 다른 중요한 사람들이 특정 기술이나 새로운 시스템을 사용해야 한다고 믿는 정도로 정의된다(Venkatesh et al., 2003). 본 연구에서는 사회적 영향을 패션상품을 구매하는 데 있어 주변 사람들의 온라인 패션 플랫폼 이용 권유 정도로 정의한다. 이는 개인의 행동이 기술을 사용함에 따라 보는 타인의 시선에 영향을 받기 때문에 사용의도의 직접적인 결정요인으로 간주된다. 이러한 사회적 영향은 새로운 정보기술의 수용의도와 관련이 있으며, 타인의 생각과 행동에 영향을 받을수록 수용의도가 높아질 가능성이 있다(Kim & Jeon, 2018). 촉진조건(FC)은 개인이 시스템이나 기술의 사용을 지원하기 위한 조직적이고 기술적인 기반구조가 갖추어졌다고 믿는 정도로 정의된다(Venkatesh et al., 2003; Venkatesh et al., 2012). Mardjo(2018)의 연구에 따르면, Facebook 상업 플랫폼을 이용하는 여성 소비자들의 촉진조건이 사용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

가설 1. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 성과기대는 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 2. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 노력기대는 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 3. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 사회적 영향은 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 4. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 촉진조건은 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

Venkatesh et al.(2012)은 정보기술 수용을 검증한 이전의 연구모형들의 한계를 극복하기 위해, 조직 내에서 보다는 개인적인 요소가 보다 자유롭게 반영되는 일반 소비자 상황에서의 기술 수용을 설명하는 UTAUT2를 추가로 개발하였다. 이후 UTAUT2는 다양한 분야의 많은 연구자들을 통해 해당 분야의 환경에 맞는 새로운 요인이 추가된 연구가 진행되고 있다. 각 분야의 다양한 연구진들이 기초 UTAUT이론을 활용하면서 해당 분야에 적합한 요인들을 추가하여 ‘확장된’ UTAUT모형을 활용하는 것은 Table 2와 같다.

Table 2.

UTAUT2 Research

Table 2에서 보여준 참고문헌을 살펴보면, Kim and Jeon(2018)은 UTAUT의 요인인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 확장된 UTAUT에서 제시된 요인인 쾌락적 동기, 습관, 그리고 새로운 요인으로 인식된 위험, 만족도를 추가하여 드론 기술(drone technology)에서의 소비자의 수용정도를 측정해 보았으며, Yu and Han(2021)은 확장된 UTAUT모형을 활용하여 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 그리고 추가적으로 쾌락적 동기, 습관과 가격가치를 통해 패션·뷰티 서비스에 대한 소비자 행동을 분석하였다. 패션에 관한 연구 중 Kim(2019)은 패션 공유 애플리케이션에 대한 연구에서 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건을 독립변수로 설정하고, 소비자의 연령을 조절 변수로 설정하여 분석하였다. Jeong(2022b)는 통합 기술수용이론을 기반으로 쾌락적 동기, 습관, 가격가치 등의 요인을 추가하여 온라인 패션 플랫폼에 대한 소비자 행동을 분석하였다. 첨단기술의 발전은 패션과 기술이 결합되어 새로운 카테고리를 생성하는 등, 패션 산업에서도 최신 기술의 활용이 시장 변화를 크게 주도하고 있다(Yoo, 2015). 그래서 패션 분야에서의 소비자들의 기술수용에 대한 연구가 시스템과 관련된 다양한 영역에서 활발히 진행되고 있다. 이런 다양한 선행연구들이 인터넷과 패션의 특성 그리고 UTAUT이론을 결합하여 분석하기에, 온라인 명품 플랫폼의 사용 및 이용 경험을 통해 소비자의 기술수용특성별 사용 및 행동 의도와 실제 사용행동에 미치는 영향을 확인하는 것이 가능하다고 판단된다.

본 연구는 참고문헌 제사된 UTAUT의 확장요인을 기반으로 소비자의 상황에 적용하여 기존모형의 결정요인에 효과가 입증된 변수들인 쾌락적 동기(Hedonic Motivation; HM), 가격가치(Price Value; PV), 습관(Habit, HA), 콘텐츠 품질(Contents Quality; CQ) 4가지 요인을 추가하였다. 이를 통해 “자유로운 의사결정이 가능한 MZ세대 소비자”에 대해 8개의 결정요인이 사용의도(Behavior Intention; BI)와 실제 사용행동(usage behavior; UB)에 미치는 영향을 설명하고자 한다.

쾌락적 동기(HM)는 온라인 기술사용을 통해 소비자가 얻는 즐거움을 의미한다(Venkatesh et al., 2012). 따라서, 본 연구에서는 온라인 패션 플랫폼을 이용하는 과정에서 발생되는 MZ세대 소비자들의 즐거움이나 기쁨을 쾌락적 동기로 정의하였다. 소비자들이 특정 기술을 이용함으로써 얻는 즐거움이나 재미는 이용의도를 촉진시키는 요인 중 하나이며, 소비자들은 특정기술을 사용하는 것으로부터 더 많은 이점을 얻을 것이라고 인식 할수록 더 높은 이용의도를 가질 것이다(Venkatesh et al., 2016). 가격가치(PV)는 소비자들이 특정 기술을 사용할 때 가격 대비 얻는 혜택의 정도를 의미한다(Zeng, 2022). 본 연구에서의 가격가치는 온라인 패션 플랫폼 이용 시 소비자들이 가격 측면에서 더 큰 혜택을 받는다고 느끼는 정도로 보았다. 온라인 패션 플랫폼은 가격이 더 저렴할 것이라는 혜택을 기대하며 구매를 하게 되는 경우가 많아서(Yu & Han, 2021), 소비자들이 온라인 패션 플랫폼을 이용할 때 즐거움을 느끼거나 온라인 패션 플랫폼의 가격 대비 이점을 높이 평가 할수록 사용의도가 높아질 것이다.

습관(HA)은 일상생활 속에서 무의식적으로 습관화된 기술사용을 의미하기 때문에, 본 연구에서의 습관은 소비자들이 명품을 구매할 때 온라인 명품 플랫폼을 습관적으로 이용하는지에 대한 여부로 정의하였다. 습관은 이용의도를 촉진시키는 요인 중 하나이고, MZ세대 소비자들의 습관은 온라인 쇼핑 플랫폼 사용의도에 영향을 줄 것이다(Yu & Han, 2021). 콘텐츠 품질(CQ)은 새로 등장한 혁신 기술과 제품은 실질적으로 이용 가능한 콘텐츠에 대한 소비자의 품질 인식과 평가를 의미한다(Choi et al., 2017). 본 연구에서는 새로운 기술과 혁신을 둘러싼 환경이나 조건으로부터 발생하는 상황적 요인으로써 온라인 패션 콘텐츠에 대한 소비자의 평가와 기대 인식을 이용의도 에 영향을 미치는 요인으로 추가하고자 한다. 온라인 패션 플랫폼에서 풍부하고 다양한 콘텐츠는 소비자의 사용의도에 촉진 작용을 시킨다(Choi et al., 2017). 따라서, 쾌락적 동기, 가격가치, 습관 및 콘텐츠 품질은 사용의도에 영향을 미칠 것이라 예상된다.

가설 5. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 쾌락적 동기는 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 6. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 가격가치는 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 7. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 습관은 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 8. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 콘텐츠 품질은 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

Khechine et al.(2020)은 사회적 학습도구를 통합한 학습관리 시스템을 이용하는 대상자들의 촉진조건이 사용행동에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 촉진 조건이 온라인 패션 플랫폼의 사용의도에 중요한 영향을 미치는 것은 물론, 실제 사용행동에도 직접적인 영향을 미치는 것으로 예상할 수 있다. 또한, Jeong(2022b)은 소비자 습관이 직접적으로 온라인 명품 플랫폼 사용행동에 유의한 영향을 주는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로, 습관이 온라인 패션 플랫폼의 사용의도에 중요한 영향을 미치는 것이며, 사용행동에도 직접적인 영향을 미치는 것으로 예상할 수 있다. 이런 선행연구를 바탕으로 본 연구의 연구가설을 다음과 같다.

가설 9. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 촉진조건은 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
가설 10. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 습관은 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

사용의도(Behavior Intention; UI)는 소비자가 미래에 특정 행동을 하려는 의도의 정도로 간주된다(Venkatesh et al., 2012). 사용행동은 이런 의도를 거쳐서 실제로 행동을 취하게 되는 최종 단계라고 볼 수 있다(Venkatesh et al., 2003). 본 연구에서의 사용의도는 미래에 패션 상품 구매를 할 때, 소비자들이 인터넷 패션 플랫폼을 이용할 의도가 있는지에 대한 여부를 나타내며, 사용행동은 실제로 소비자들이 인터넷 패션 플랫폼을 사용했는지에 대한 행동 실행 여부로 의미한다.

가설 11. 온라인 패션 플랫폼에 대한 MZ세대 소비자의 사용의도는 온라인 패션 플랫폼에 대한 사용행동에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

3. 연구방법

3.1. 연구모형

본 연구의 연구모형을 다음 Fig. 1과 같다. 이를 통해 연구가설을 검증하고자 한다.

Fig. 1.

Research model.

3.2. 측정도구

본 연구에서 사용된 설문지 변수들은 각 항목의 신뢰도와 타당성을 확보하기 위해 선행연구에서 이미 입증된 측정항목들을 기반으로 수정하여 사용하였으며, 예비조사 결과를 토대로 부적합한 문항들을 수정하고 보완하여 최종 설문 문항의 표면 타당성을 확보하였다. 각 요인 포함된 측정문항 구성은 Table 3과 같다. 각 설문문항에 응답방식은 “전혀 아니다(1점)”에서 “언제나 그렇다(5점)”의 Likert scale 7점 척도로 설정하였다.

Table 3.

Variable Description

3.4. 표본의 특성

인구통계학적 특성에 대한 빈도분석 결과는 다음과 같다. 플랫폼 이용 경험이 있는 참여자는 331명(100.0%)으로 나타났으며, 온라인 패션 플랫폼을 이용해 본 경험이 있는 소비자들을 대상으로 데이터가 수집되었음을 확인할 수 있다(Table 4). 성별을 살펴보면, 남성은 57.4%(190명), 여성은 42.6%(141명)으로 나타났으며, 나이는 30세 내외가 41.7%(138명)로 가장 많았고, 20세 내외가 29.3%(97)로 4043세(29%)와 비슷하게 나타났다. 최종 학력은 학부가 119명(36%), 고등학생이 108명(32.6%), 석사가 58명(17.5%), 박사 및 이상은 25명(7.5%), 중학생 및 이하는 21명(6.3%)순으로 나타났다. 직업의 경우, 교직은 35.6%(118명), 공무원은 24.5%(81명), 일반 사무직은 15.7%(52명), 자영업은 12.7%(42명), 학생은 7.3%(24명), 기타는 4.2%(14명) 순으로 나타났다.

Table 4.

Demographic Characteristics of the Respondents

월 평균 소득은 10,000~15,000위안 미만, 15,000~20,000위안 미만과 5,000~10,000위안 미만이 133명(40.2%), 84명(25.4%), 55명(16.6%)순으로 대부분을 차지하고 있으며, 20,000위안 이상이 43명(13%), 5,000위안 미만이 16명(4.8%)순으로 나타났다. 다른 사람의 웃차림 공유 내용을 자주 보는 사람은 254명(76.7), 가끔 보는 사람은 77명(23.3)으로 나타났다. 주 평균 패션 제품 구매시간은 7시간 이상이 12.4%(41명), 5~7시간이 26.3%(87명), 3~5시간이 31.7%(105명), 1~3시간이 18.1%(60명), 1시간 이하가 11.5%(38명)로 나타났다. 또한 패션제품 구매경로를 확인한 결과, 온라인 전문 쇼핑플랫폼은 34.7%(115명), 종합 쇼핑 플랫폼은 30.8%(102명), TV쇼핑은 17.8%(59명), 오프라인 매장은 8.5%(28명), 기타는 8.2%(27명)로 나타났다. 월 소득 대비 패션제품의 소비비중의 경우, 20%~30% 미만은 34.1%(113명), 30%~40% 미만은 25.7%(85명), 10%~20% 미만은 16.9%(56명), 40% 이상은 15.4%(51명), 10% 미만은 7.9%(26명)순으로 나타났다.

4. 연구결과

4.1. 변수의 신뢰성 및 타당성 검정

연구에 가장 적합한 측정도구가 하나의 요인으로 묶이는지 여부와 몇 개의 하위변수로 묶이는지를 정확하게 확인하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 직교 회전 방법인 베리맥스 회전을 통하여 요인 회전을 하였으며, KMO와 Bartlett의 구형성검증도 동시에 하였다. Table 4에 제시된 바와 같이, KMO는 일반적으로 .7이상이면 양호한 것으로 판단되는데 독립변수의 요인분석결과 KMO는 .933이 나왔으므로 양호하다고 판단되며, 요인분석의 사용이 적합한지 판단하는 검정인 Bartlett' test는 11835.412(자유도 = 780, p < .001) 요인분석의 사용이 적합하다고 할 수 있다. 독립변수에 대한 요인은 8가지로 성과기대, 노력기대, 습관, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 가격가치, 습관, 그리고 콘텐츠 품질로 상위변수가 나타났다. 신뢰도 검증의 경우, 본 연구에서 이용된 구성개념의 Cronbach’s α는 성과기대가 .925, 노력기대가 .918, 사회적 영향이 .928, 촉진조건이 .922, 쾌락적 동기가 .926, 가격가치가 .923, 습관이 .927, 콘텐츠 품질이 .930로 나타나 Nunnally and Bernstein(1994)이 제시한 기준치인 .70을 초과하면 신뢰도가 높다고 확인되었다.

종속변수에 대한 요인분석 결과 KMO는 .879, Bartlett' test는 2439.591(자유도 = 36, p < .001) 등으로 나타나 요인분석의 사용이 적합하다고 볼 수 있으며, 종속변수에 대한 요인은 사용의도와 사용행동 두 가지로 상위변수가 나타났다. 신뢰도분석 결과 사용의도는 .926, 사용행동은 .909로 나타나 신뢰도가 높다고 확인되었다. 마지막으로 조절변수인 만족도에 대한 요인 분석 결과 KMO는 .832, Bartlett' test는 1001.067(자유도 = 6, p < .001)로 나타나며, 신뢰도 값은 .918로 매우 높은 신뢰도를 보였다(Table 5).

Table 5.

Confirmatory factor analysis and Cronbach's a alpha analysis

4.2. 구성개념의 신뢰성 및 타당성 검정

상관관계를 분석한 후 구조방정식 모형 분석을 진행하기 전에 각 잠재변인을 구성하는 관측 변인이 타당하게 구성되었는지 파악하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory factor analysis: CFA)을 실시하였다. 확인적 요인분석을 통해, 연구모형은 각 잠재변수에 대한 표준화 회귀계수(Standardized Estimates)가 .6(.696~.917) 이상이며, CR 값은 모두 .5 이상(.913~.930)으로 나타났다. AVE 값은 .7(.913~.932) 이상으로, 측정하려는 변수의 개념을 합리적인 수준에서 정확하게 측정하고 있다고 판단 하였다. 보통 집중타당도 평가 기준은 CR 값 .7 이상, AVE .5이상이면 집중타당도를 검증할 수 있으므로 본 연구의 집중타당도는 높다고 판단된다(Fornell & Larcker, 1981).

본 연구에서 측정모형의 각 구성개념 측정변수들의 집중타당성 검증결과가 χ² = 1474.798, df = 1270, RMR = .036, GFI = .987, NFI = .987로 나타났다. 이를 통해 모형의 적합성이 만족할 만한 수준임을 확인할 수 있었다. 또한, 신뢰도 분석결과, 측정변수들의 신뢰도 계수인 Cronbach's α 값이 .700 이상으로, 측정항목 간의 내적일관성이 확보되었다고 판단되었다. 이전에 언급한 요인적재치, AVE 값, 종합신뢰도도 만족할 만한 수준으로 나타나, 측정항목의 구성개념에 대한 수렴타당성이 확인 되었다(Table 5). 판별타당성을 검증하기 위해 상관분석을 실시하였다. 잠재변수 간의 AVE 값이 각 잠재변수의 상관계수의 제곱보다 더 크다는 결과로, 판별타당성이 확인되었다(Table 6).

Table 6.

Correlation analysis

4.3. 경로분석 결과

전체적인 경로분석의 적합도는 RMR = .935, GFI = .902, AGFI = .915, NFI = .931, RMSEA = .046, CFI = .922, CMIN/DF = 1.996로 나타났다. 각 경로 값은 Table 7과 같다.

Table 7.

Path analysis result

Table 8.

Moderating effect of satisfaction

4.4. 소비자 사용의도와 사용행동 관계에서 플랫폼 만족도의 조절효과

본 연구에서는 만족도의 중위수(3.030)를 기준으로, 만족도 수준별 두 그룹, 즉 낮은 만족도 그룹(166명, 50.3%)과 높은 만족도 그룹(165명, 49.7%)을 구성하였으며, 그 경로차이를 분석하였다. 두 그룹을 대상으로 다중 그룹 확인적 요인분석을 진행하여 만족도를 평가하였고, 그 결과를 바탕으로 집단 간 측정구조의 유사성을 확인하기 위한 구성불변성 분석이 이루어졌다. 분석 모델의 적합성은 충분하였으며, 이는 카이제곱 검정(χ² = 128.771, df = 76, p < .001)과 적합도 지수(CFI = .907, IFI = .92, TLI = .925, RMSEA = .056) 결과로 확인하였다. 더불어, 각 요인의 적재값이 .700을 상회함으로써 측정 동질성이 높음을 알 수 있었다.

조사자 제약에 의한 분석방법으로 가설검증하기 위하여 제약 모형과 비제약 모형의 자유도 변화에 따른 카이제곱 검증을 통하여 평가하였으며, 두 경로의 차이 값(C.R)을 구하여 차이를 확인하였다. 사용의도는 높은 만족도 그룹에서 사용행동에 유의한 영향을 미쳤다(β = .367, p < .05). 낮은 만족도 그룹의 경우에는 사용의도가 사용행동에 유의한 영향을 미쳤다(β = .247, p < .05). 또한, 카이제곱은 4.426으로 나타났으며, 이는 높은 만족도 그룹과 낮은 만족도 그룹 간에 사용의도와 사용행동 사이의 차이를 보여주고 있다. 만족도의 조절효과의 특성을 구체적으로 파악하기 위해, 통계결과를 바탕으로 Cohen, Kamarck, & Mermelstein(1983)의 방법을 사용하여 단순 기울기 검증(Simple Slope Test)을 수행하였으며, Fig. 2에는 조절효과 그래프가 표시되었다. 만족도의 수준이 높을수록 소비자들의 사용의도가 사용행동에 미치는 영향력이 정적으로 강해짐을 의미한다. 이는 소비자들의 만족도가 사용의도와 사용행동의 관계에서 매우 중요한 조절요인이 된다는 것을 보여주는 것이다.

Fig. 2.

The moderating effect graph of satisfaction by 2 Groups.

5. 결 론

본 연구는 중국 온라인 패션 플랫폼을 이용하는 중국의 MZ세대 소비자들을 대상으로 하여 기술수용요인이 그들의 온라인 패션 플랫폼 사용의도와 사용행동에 미치는 영향력을 알아보고자 하였으며, 이때 만족도가 사용의도와 사용행동의 관계에 있어 추가적인 조절역할을 하는지 확인해 보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, MZ세대 소비자들이 온라인 패션 플랫폼을 이용할 때 영향을 미치는 기술수용요인들 중에서 기본 UTAUT(Venkatesh et al., 2003)에 제시된 성과기대, 노력기대, 촉진조건 및 확장된 UTAUT2(Choi et al., 2017; Venkatesh et al., 2012)에서 제시된 쾌락적 동기, 가격가치, 습관, 그리고 콘텐츠 품질이 온라인 패션 플랫폼 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 특히, 본 연구에서 발견된 중요한 차이점 중 하나는 Jeong(2022b)의 연구 결과와 다르게, 중국 MZ세대 소비자들에게 노력기대가 온라인 패션 플랫폼 사용의도에 유의한 영향을 미쳤다는 것이다. 반면에, 사회적 영향이 온라인 패션 플랫폼의 사용의도에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 파악되었다. 이 결과는 Lee(2020)의 연구와 일치한다. 이는 사회적 영향이 온라인 패션 플랫폼에서의 소비자 결정에 중요한 역할을 하지 않음을 보여준다. 이러한 발견은 다른 국가의 소비자보다 중국 MZ세대 소비자들이 독립적이고 개인적인 소비 습관을 더욱 강화하고 있음을 볼 수 있으며, 그들이 사회적 영향보다 자신의 판단과 가치에 더욱 의존하는 경향을 드러낸다.

둘째, 중국 MZ세대 소비자의 촉진조건 및 플랫폼 사용의도가 직접적으로 온라인 패션 플랫폼 사용행동에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 반면 습관이 실제 사용행동에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 이는 중국 MZ세대 소비자들이 온라인 패션 플랫폼을 이용할 때, 습관적인 행동보다는 의도적이고 목적을 가진 행동에 더 큰 비중을 두고 있다는 것을 의미한다(Yu & Han, 2021). 또한, MZ세대는 디지털 기술의 발전과 함께 성장한 세대이며, 이들은 신기술에 빠르게 적응하고 변화를 수용하는 경향이 있다. 이로 인해 이전의 습관 보다는 새로운 기술이나 트랜드에 따른 행동 변화가 두드러질 수 있다. 따라서 온라인 패션 플랫폼들은 이러한 의도적 사용행동을 유도하고 지원하는 전략을 적용하여, 중국 MZ세대 소비자들과의 관계를 더욱 강화할 수 있을 것이다.

셋째, 본 연구에서는 온라인 패션 플랫폼 사용의도와 사용행동 사이의 관계에서 패션 플랫폼에 대한 만족도의 조절효과를 확인하였으며, 이는 Jeong(2022b)의 연구결과와 일치한다. 또한 연구결과, 높은 만족도 그룹은 낮은 만족도 그룹보다 조절효과를 더 강하는 것으로 나타났다. 소비자들이 온라인 패션 플랫폼에서 더 높은 만족도를 경험할수록 사용의도와 사용행동 간의 관계가 강화될 것으로 예상된다. 따라서 온라인 패션 플랫폼은 이러한 소비자 만족도를 향상시키는 전략을 통해, 소비자들의 사용의도와 실제 사용행동을 높이는데 도움이 될 것이다.

이상의 연구결과를 토대로 본 연구의 시사점을 다음과 같다. 기존의 UTAUT는 조직적인 측면에서 해당 구성원들의 기술수용에 초점이 맞추어져 있었으나, 본 연구에서는 일반 소비자 측면의 사용의도와 최종적인 사용행동을 실증적으로 검증하기 위해 조직적 측면 뿐 아니라 소비자적 측면을 통합적으로 다룬 UTAUT2를 기반으로 온라인 패션 플랫폼의 사용의도 및 행동을 설명하는 연구모형을 제시하였다는 점에서 학술적인 의의를 갖는다. 특히 UTAUT2에서 소비자 측면에서 개인의 행동을 설명하는 데 중요한 선행요인으로 제안한 쾌락적 동기와 가격가치, 습관 및 콘텐츠 품질은 온라인 패션 플랫폼의 사용 의도에 매우 높은 수준의 영향을 미쳤다. 이러한 요소들은 잠재적인 소비자들이 온라인 패션 플랫폼을 사용하고자 할 때 긍정적인 태도를 형성하는 데 큰 역할을 하고 있다. 구체적으로, 쾌락적 동기는 온라인 패션 쇼핑을 즐길 수 있도록 만드는 데 중요한 역할을 하며, 소비자들은 쇼핑을 쾌적하고 즐겁게 만드는 요소들, 예를 들어 쇼핑을 즐길 수 있는 경험, 새로운 제품을 발견하는 재미 등을 중시한다(Venkatesh et al., 2012). 소비자들은 구매를 할 때 가격을 중요하게 고려하여 따라서, 온라인 패션 플랫폼은 제품 가격을 경쟁력 있게 유지하고 소비자들이 원하는 가격대를 충족시키는 다양한 옵션을 제공해야 한다. 습관과 콘텐츠 품질 역시 온라인 패션 플랫폼 사용의도에 영향을 미치는 중요한 요소이고, 소비자들은 습관적인 쇼핑이 가능한 온라인 패션 플랫폼을 선호한다(Choi et al., 2017). 또한, 소비자들은 콘텐츠 품질에 매우 민감하게 반응하다. 즉, 제품 정보, 제품 사진, 제품 리뷰 등 제공되는 정보의 정확성과 품질은 소비자들이 판매 제품에 대한 결정을 내리는 데 매우 중요하다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 연령, 성별, 소득 등과 같은 인구통계학적 요인을 조절변수로 추가하지 않았다. 이러한 요인들은 사용자들의 특성과 관련하여 중요한 역할을 할 수 있으며, 이를 고려하지 않으면 연구 결과의 정확성과 타당성에 제한이 생길 수 있다. 둘째, 더 많은 확장성을 갖는 UTAUT모형에 포함된 요인들에 대한 연구가 수행되지 않으며, 이를 더 확장하여 분석하면 보다 정확하고 유용한 결과를 얻을 수 있을 것이다. 셋째, 패션 플랫폼의 기술적 특성에 대한 연구가 이루어지지 않았다. 이런 요인을 고려하지 않을 경우, 플랫폼의 기술적 특성이 가져올 수 있는 소비자 이슈가 연구 결과에 반영되지 않을 수 있다. 향후연구에서는 인구통계학적 요인을 조절변수로 추가하고, 선행연구를 바탕으로 확장된 UTAUT 요인 및 관련성 있는 플랫폼 기술특성요인을 연구모형에 추가하여 분석 및 연구를 진행할 것이다. 또한, 후속연구에서 다른 연령 계층을 연구대상으로 진행할 필요성이 있다. 이를 통해 보다 정확하고 유의미한 결과를 얻을 수 있으며, 기술 시스템 사용과 관련된 다양한 측면을 보다 깊이 있는 방식으로 이해할 수 있을 것이다.

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