패션 큐레이션의 서비스 품질이 사용자 만족, 신뢰, 지속사용의도에 미치는 영향

1. 서 론

현대 사회는 인터넷 보급과 더불어 IT 기술의 발달을 통해 쉽고 빠르게 대량의 정보에 접근하는 것이 가능하다. 특히 스마트폰의 보급으로 모바일 인터넷 서비스의 이용이 증가되었고 그에 따른 관심과 중요성이 높아지고 있다. 소셜과 모바일이 만들어가는 빅데이터 시대에 온라인상의 정보량은 급증하고 있다. 디지털 데이터는 약 3년마다 그 양이 2배로 증가하고 있으며, 이는 전 세계 경제 성장보다 4배 빠른 속도이다(Bhaskar, 2016). 이처럼 빅데이터 시대의 소비자는 정보와 데이터의 홍수 속에서 살아가고 있다. 그러나 정보 과잉 사회에서 소비자의 소비행위는 너무 많은 정보가 문제가 되기도 한다(Yoo & Yeo, 2020). Iyengar(2010)의 실험에 따르면 광범위한 선택 범위가 시선 끌기에는 효과적이지만 선택자의 선택 의욕과 만족도는 떨어뜨린다(Iyengar, 2010)고 나타났다. 이는 소비자가 선택 가능 범위가 넓을수록 선택을 포기해 버릴 수도 있다는 것이다. 이처럼 넘쳐나는 정보들로 인해 소비자들은 진정으로 필요한 정보가 무엇인지 선택하는 것 자체를 큰 과제로 느끼고 있다는 것을 알 수 있다. 소비자들은 인터넷 상의 과도한 정보에 거부 반응을 보이기 시작하며 기존 소셜 서비스에 대한 불확실성을 가지게 된다. 상품 하나만 검색해도 수많은 리스트가 뜨는 온라인 쇼핑 환경에서도 마찬가지로 소비자는 정보탐색과 선택의 어려움을 느끼게 된다. 이러한 소비자의 어려움은 너무 많은 선택지 중 어느 것을 고르지 못해 괴로워하는 상태를 의미하는 ‘결정 장애’ 또는 ‘선택 장애’라는 신조어까지 등장하기도 했으며 2016년에는 단순한 고민을 넘어서 하나의 소비 트렌드인 ‘햄릿증후군’을 양산하기도 하였다(Kim et al., 2016). 특히, 유행 주기가 점점 짧아지고 있는 패션 업계에서는 상품 기획, 디자인, 생산 그리고 유통에 이르기까지의 과정이 빠르게 처리되는 SPA 브랜드의 시장 내 비중이 높은데 이러한 브랜드에서 제시하는 다양한 디자인, 컬러, 소재 등의 과도한 선택지는 소비자들의 선택에 대한 어려움을 높인다. 이러한 선택에 대한 어려움의 해소 방안으로 브랜드와 소비자 간의 효과적인 커뮤니케이션인 큐레이션 서비스의 중요성은 더욱 증가 할 것으로 판단된다.

큐레이션은 방대한 정보 속에서 제대로 된 정보를 찾는 이정표 같은 역할을 하며, 콘텐츠를 보다 현명하게 소비할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 큐레이션은 미술관, 박물관 등에 전시되는 작품을 기획하고 설명해주는 ‘큐레이터’에서 파생한 신조어이다(Kang, 2012). 다른 사람이 만들어 놓은 콘텐츠를 목적에 따라 분류하고 배포하는 일을 뜻하며, 웹에서 시작된 일련의 콘텐츠 선별 과정을 큐레이션 이라고 정의한다. 큐레이션이라 부르는 이 개념은 무엇이든 넘쳐나는 과잉 사회에서의 소비 경제에 있어 우리가 원하고 필요한 만큼만 취할 수 있도록 중간 다리 역할을 하며 균형을 맞추는 역할을 한다. 최근 여러 기업에서도 큐레이션 시스템을 도입하고 있다. 이는 한정된 상품만 선택적으로 내보이는 큐레이션 서비스가 스마트폰 쇼핑의 활성화로 작은 화면에 필요한 정보만 집약적으로 보여주기 때문이다(Ro, 2016). 큐레이션 서비스는 고객의 습관, 행동 등 축적된 빅데이터를 기반으로 하며 고객이 직접 검색하거나 따져보지 않아도 개인의 취향에 맞는 정보들을 취합하고 선별하여 콘텐츠를 제공하기에 소비자들에게 온라인 쇼핑의 합리성을 제공하는 마케팅 수단으로 활용하고 있다.

‘소비자가 곧 생산자’라는 의미의 ‘프로슈머(prosumer)’라는 단어는 벌써 일상에서 흔히 사용되고 있다. 이는 소비자들이 콘텐츠를 선별하고 여러 사람들에게 SNS를 통해 공유하는, 자체적인 큐레이션 서비스를 제공하고 있는 것을 의미한다. 이러한 서비스는 패션 분야에서 많이 활용되고 있는데, 소비자 개개인에게 맞는 패션 스타일을 효과적으로 선택하고 연출하는 것을 도와준다. 더욱이 바쁜 생활을 하는 사람들에게는 합리적이고 실용적인 쇼핑으로 시간을 절약할 수 있는 효율성을 제공한다(Ju, 2014).

패션 시장의 변화와 기업들의 발 빠른 대응은 고객들의 만족도와 지속사용의도 형성을 위해 혁신적인 큐레이션 서비스를 적극적으로 활용할 필요가 있음을 시사한다. 큐레이션 시장 규모는 600억 규모로 활성화되고 있는 반면에 이를 중심으로 한 학술적 논의와 관심은 부족한 상태이다. 선행연구를 살펴보면 큐레이션 서비스에 관련된 연구로는 모바일 앱스토어의 큐레이션에 대한 실증적 연구(Lee, 2013), 모바일 큐레이션 커머스 사례분석을 통한 어포던스 효과분석(Ma, 2014), 아이덴티티 구축을 위한 이미지 기반 소셜 큐레이션 인터페이스에 대한 연구 (Jeong, 2014), 큐레이션 서비스 이용자 특성(Yoo & Yeo, 2020) 등이 있다. 패션 큐레이션 서비스 품질 속성을 기반으로 한 소비자의 반응 및 행동에 대한 연구는 미비한 실정이다. 소비자들이 특정 모바일 인터넷 서비스의 품질을 어떻게 지각하고 평가하는지에 대한 연구가 부족하고, 모바일 인터넷 서비스가 일상화가 되고 있는 상황에서 이에 대한 연구의 필요성이 제기된다. 이에 본 연구에서는 학문적인 관점으로 큐레이션의 어떠한 서비스 품질이 소비자의 만족도, 신뢰 및 지속사용의도에 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 또한 큐레이션 서비스 주체에 따라 이용자가 지각하는 품질을 비교 분석하고 이를 통해 패션 큐레이션 서비스의 개선점을 알아보고 실무적용 가능성을 검토하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.1. 큐레이션의 개념 및 분류

온라인상에서 생산되는 막대한 양의 정보와 데이터 속에서 소비자들은 원하는 정보만 받아서 소비하고자 한다. 소비자에게 필요한 데이터만을 서로 묶고, 해체하고 분석하는 일을 실시간으로 처리해주는 것을 큐레이션이라고 부른다(Lee, 2013). 큐레이션을 간단한 말로 표현하자면 ‘추천’이라고 할 수 있으며, 다른 사람이 만들어 놓은 콘텐츠를 개별 목적에 따라 분류하고 공유하는 것을 말한다(Lee et al., 2014). 큐레이션 쇼핑은 소비자들이 상품을 선택하고 공유하는 것을 통해 쇼핑하는 소비 방법이면서, 동시에 온라인상에 있는 정보를 이용해 소비자가 직접 물건을 구하도록 하는 방법으로, 거래를 일으키는 전자상거래 모델의 일종이라고 할 수 있다. 빅데이터의 정보 과잉의 시대에 정보의 선별과 요약을 도울 수 있기에 정보의 바다에서 지친 소비자의 상품 선택과정에서의 피로도를 감소시킬 수 있다는 것이 큐레이션의 장점이다.

큐레이션 서비스에도 여러 유형이 있다. 어떠한 기준에 따라 유용한 정보를 모아 제공하는 애플리케이션, 다양하고 많은 정보를 자기만의 스타일로 조합해내는 파워블로거 등이 큐레이션의 한 형태라고 볼 수 있다. 국내 온라인 쇼핑몰의 변천사는 오픈 마켓을 시작으로 소셜커머스를 거쳤고, 현재는 큐레이션 커머스까지 이르렀다고 볼 수 있다. 오픈마켓은 G마켓, 11번가, 옥션 등으로 기업과 소비자들을 직접 연결시켜주는 온라인 플랫폼을 의미한다. 오픈마켓은 통신판매 중개업자로 판매자와 소비자 사이의 중개자 역할을 하며 보다 많은 상품을 소비자들에게 알려줄 수 있다. 소셜커머스는 모바일을 기반으로 한 전자상거래 방식으로 SNS형 최저가 패러다임을 추구하는 서비스이다. 우리나라에선 지난 2010년 티몬이 처음 오픈하였으며 이후 쿠팡, 위메프까지 업계에 진출하여 빠른 성장세를 보여왔다. 오늘날 수많은 정보와 제품들이 쏟아지며 결정 장애를 겪는 현대인들이 늘어났고, 이에 전자상거래 서비스는 소셜 커머스에서 진화한 큐레이션 커머스로 진화하게 되었다. 빅데이터를 바탕으로 소비자 개별 맞춤 큐레이션 커머스를 제공한다.

큐레이션 서비스에 대한 분류는 학자에 따라 다양한 의견이 있다. 국내의 선행연구를 살펴보면 Ju(2013)는 큐레이션 주체에 따라 전문몰, 서브스크립션 서비스, 오픈마켓, 소비자 추천 시스템, E-커머스, 소셜 큐레이션의 6가지로 나누고 있으며 큐레이션 하는 목적에 따라 정보 제공형, 상품 중개형, 복합형의 3가지로 나누고 있다. 또한 이용자 태도에 따라 참여형, 구독형, 복합형의 3가지로 나누고 있으며 콘텐츠를 만드는 주체에 따라 사용자, 사업자, 사용자와 사업자의 3가지로 분류하였다. Jeong(2014)의 연구에서는 서비스의 전체적인 형태별로 이미지 중심 큐레이션, 쇼핑 큐레이션, 매거진 큐레이션 3가지로 나누고 있다. Lee(2016)은 주미영의 연구를 토대로 현재 활용되는 큐레이션 서비스의 유형을 6가지(쇼핑몰에 SNS 연계, SNS에 쇼핑몰 입점, 서브스크립션 커머스, 크라우드 소싱 커머스, 소셜 큐레이션 사이트, 오픈마켓의 큐레이션 서비스)로 나누었다. Park and Kim(2017)은 선행연구를 참고하여 4가지(SNS형, 전문가 추천형, 서브스크립션형, 소셜커머스 오픈형)로 나누었다. Cho(2013)는 큐레이팅 주체에 따라 사업자 주체 큐레이션과 사용자 주체 큐레이션으로 분류하였다.

Table 1.

Classification of curation services

본 연구에서는 Park(2017)과 Ju(2013)의 연구를 바탕으로 큐레이션 주체에 따라 큐레이션의 서비스 품질을 확인해 보고자한다. 큐레이션 서비스에서 상품을 큐레이션하는 주체는 소비자, 또는 전문가가 될 수 있으며 이러한 큐레이터에 의해 필터링 된 정보는 새로운 의미와 가치를 부여받는다. 사업자 주체 큐레이션은 데이터 큐레이션이라고도 부를 수 있으며 콘텐츠의 속성, 고객 선호도 정보, 과거 검색 이력들을 분석하여 개인별 맞춤 큐레이션 서비스를 제공하는 것이며, 사용자 주체 큐레이션은 소셜 큐레이션이라고도 할 수 있으며 콘텐츠 필터링의 주체가 사용자인 것이다. 이는 콘텐츠를 생산하고 공유하거나 타이용자가 필터링한 콘텐츠를 구독하는 것이라고 할 수 있다.

3. 연구방법

3.1. 연구모형 및 연구가설

본 연구는 큐레이션 서비스의 품질이 소비자의 만족, 신뢰 및 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 서비스 품질의 하위 일곱 가지 구성요소를 독립변수로 설정하였고, 지속사용의도를 종속변수로, 사용자 만족도와 신뢰를 매개변수로 설정하여 연구모형을 설계하였다. 연구 모형은 Fig. 1과 같으며, 연구가설은 다음과 같이 설정하였다.

Fig. 1.

Research model.

H1. 큐레이션 서비스 품질은 소비자 만족도에 정적인 영향을 미칠 것이다.
H2. 큐레이션 서비스 품질은 신뢰에 정적인 영향을 미칠 것이다.
H3. 소비자 만족은 신뢰에 정적인 영향을 미칠 것이다.
H4. 소비자 만족은 지속사용의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.
H5. 신뢰는 지속사용의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.
H6. 사업자 주체 큐레이션과 사용자 주체 큐레이션 서비스 이용자의 서비스 품질 지각 간에는 유의한 차이가 있을 것이다.

3.2. 측정도구

본 연구를 위한 설문지는 선행연구에서 검증된 요인을 사용하여 구성하였다.

충족성은 Van et al.(2004)과 Wolfinbarger and Gilly(2003)의 연구를 바탕으로 ‘서비스 사용 시 제공되는 콘텐츠 수는 풍부하다.’, ‘서비스 사용 시 깊이 있는 정보 또는 서비스를 얻을 수 있다.’, ‘서비스 사용 시 내가 원했던 유용한 정보 또는 서비스를 얻을 수 있다.’의 3문항으로 구성 하였다. 유비쿼터스 접속성은 Lee and Kim(2004)의 연구를 바탕으로 ‘서비스 사용 시 정보 또는 서비스가 필요한 시점에 장소와 상관없이 즉시 이용 가능하다.’, ‘서비스 사용 시 언제 어디서나 필요한 정보 또는 서비스 이용을 위해 사용 가능하다.’, ‘내가 필요할 때 언제든지 큐레이션 서비스 이용이 가능하다.’의 3문항으로 구성하였다. 반응성은 Li et al.(2002)과 Wolfinbarger and Gilly(2003)의 연구를 바탕으로 ‘서비스 사용 시 고객의 요구에 따라 제공 콘텐츠가 계속해서 변경된다.’, ‘서비스 사용 시 고객의 요구에 즉각적으로 대응해준다.’, ‘서비스 사용 시 고객의 요구에 기꺼이 응해준다.’의 3문항으로 구성하였다. 개인화는 Van et al.(2004)과 Wolfinbarger and Gilly(2003)의 연구를 바탕으로 ‘서비스는 나의 니즈를 정확히 이해하고 있다.’, ‘서비스는 나를 위해 맞춤화 할 수 있는 기능을 지니고 있다.’, ‘서비스는 나의 선호정보를 저장하고 그 정보에 따라 맞춤화된 정보 또는 서비스를 제공해준다.’의 3문항으로 구성하였다. 디자인은 Montoya-Weiss et al.(2003), Van Riel et al.(2004)과 Wolfinbarger and Gilly (2003)의 연구를 바탕으로 ‘서비스에서 제공되는 형식의 그래픽이 마음에 든다.’, ‘제공되는 서비스의 디자인이 매력적이다.’, ‘제공되는 콘텐츠는 시각적으로 흥미를 끈다.’, ‘서비스는 보기에 좋다.’의 4문항으로 구성하였다. 사용용이성은 Montoya-Weiss et al.(2003)과 Van Riel et al.(2004)의 연구를 바탕으로 서비스는 이용하기 쉽게 구성되어 있다.’, ‘서비스는 합리적으로 보기 좋게 제공된다.’, ‘서비스 사용 시 빠르고 쉽게 구매가 가능하다.’의 4문항으로 구성하였다. 안전성은 Van et al.(2004)과 Wolfinbarger and Gilly(2003)의 연구를 바탕으로 ‘서비스를 통해 거래하는 것이 안전하게 생각된다.’, ‘서비스에 신용카드 정보를 제공하는 것이 안전하게 느껴진다.’, ‘서비스 이용에 있어 적절한 보안장치가 갖춰져 있다.’의 3문항으로 구성하였다. 사용자 만족도는 Kim(2014), Szymanki and Hise(2000)과 Devaraj et al.(2002)의 연구를 바탕으로 ‘제공한 상품과 서비스에 대해 대체적으로 만족할 것이다.’, ‘제공하는 가격이 만족스러울 것이다.’, ‘서비스 이용이 전반적으로 편리할 것이다.’, ‘원하는 제품이 쉽고 간편하게 제공될 것이다.’, ‘이용 전 기대감과 이용 후 경험이 다르지 않아 만족스러울 것이다.’, ‘다양한 제품 정보가 제공되어, 나의 관심 상품 외의 다양한 제품도 접할 수 있을 것이다.’, ‘쇼핑 경험이 즐거울 것이다.’, ‘머무는 것이 만족스러울 것이다.’, ‘나의 필요를 만족시킬 것이다.’, ‘쇼핑 경험이 긍정적일 것이다.’의 10문항, 신뢰는 Wu and Chang(2005)의 연구를 바탕으로 ‘거래가 신속하게 이루어질 것이다.’, ‘진 정성이 있을 것이다.’, ‘신뢰할 수 있을 것이다.’, ‘서비스 품질이 지속적으로 관리될 것이다.’의 5문항으로 구성하였다. 지속사용 의도는 Cho(2012)와 Jarvenppa and Todd(1997)의 연구를 바탕으로 최근에 갖고 싶거나 구매한 제품이 있다.’, ‘구입한 패션 제품은 나에게 풍부한 가치를 가져다 줄 것이다.’, ‘다른 사이트에 판매하고 있는 패션 제품이더라도, 나는 이 서비스를 이용하여 구매할 것이다.’, ‘패션 제품 구매를 고려할 가능성이 있을 것이다.’의 5문항으로 구성하였다. 인구통계학적 특성은 Lee and Kim(2004) 의 연구를 바탕으로 6개 문항으로 구성하였다. 설문은 총 47개문항으로 구성 하였고, Likert 5점 척도, 명목 척도와 순서 척도로 측정하였다. 설문지의 구성은 Table 2와 같다.

Table 2.

Factor configuration variables

3.3. 자료 수집 및 분석방법

본 연구는 큐레이션 서비스 품질이 소비자의 만족도, 신뢰 및 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보는 연구로서 모바일의 사용량이 많은 세대를 대상으로 연구를 진행 하였다. 우리나라의 전체 세대 중 20대는 1일 평균 모바일 이용시간이 4시간이며, 모바일 보급률이 99.87%로 모바일 이용이 가장 높은 세대이다(Jung, 2019). 이에 20대 남성과 여성을 대상자로 선정 하였다.

자료의 수집은 2019년 8월 1일부터 8월 31일까지 큐레이션 서비스를 사용해본 경험이 있는 부산에서 거주 중인 20대 남녀 373명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 구글 설문조사를 활용하여 작성 하였으며, 설문 시작 페이지에 큐레이션 서비스 사용 유무에 대한 응답을 통해 큐레이션 서비스를 적어도 1번 이상 경험해 본 적 있는 사람을 연구의 표본으로 제한하였다.

수집된 자료는 SPSS 프로그램을 활용하여 기술통계분석, 빈도분석을 하였으며, 서비스 품질 차원 분류를 위해 주성분요인 추출법(principle component analysis)으로 분석하였고, 베리맥스(varimax) 직교회전 방법을 사용하였다. 연구 변인 간에 미치는 영향성을 알아보기 위해 회귀분석(regression analysis)과 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis)을 실시하였고, 사업자 주체 큐레이션과 사용자 주체 큐레이션에 따른 서비스 품질 차이를 검정하기 위해 Independent t-test를 실시하였다.

분석에 이용한 표본의 일반적 특성은 Table 3과 같다. 온라인 쇼핑몰에서 패션 제품을 구입한 경험이 있는 사람은 352명(94.4%), 없는 사람은 21명(5.6)으로 나타났다. 큐레이션 서비스 중 사용해 본 적이 있거나 알고 있는 큐레이션 서비스로는 고객 맞춤 추천 서비스에서 195명(52.3%), SNS기반의 큐레이션 서비스에서 178명(47.7%)로 나타났다. 응답자의 성별은 남성 74명(평균연령은 25.2±4.3세로 나타났다. 최종학력은 고등학교 졸업 27명(7.2%), 대학교 재학 중 186명(49.9%), 대학교 졸업 136명(36.5%), 대학원 이상 15명(4.0%), 기타 9명(2.4%)로 나타났다. 직업은 직장인 100명(26.8%), 자영업 7명(1.9%), 학생 217명(58.2%), 공무원 6명(1.6%), 무직 27명(7.2%), 기타 13명(3.6%) 로 나타났다.

Table 3.

Demographic characteristics(N = 373)

4. 연구 결과

4.1. 서비스 품질 차원의 요인분석

본 연구에서는 요인의 수를 산출하기 위해 주성분요인추출법(principle component analysis)으로 분석하였고, 베리맥스(varimax) 직교회전 방법을 사용하였다. 이때, 문항선택 기준은 고유값(eigen value)은 1.0 이상, 요인적재량은 .40 이상을 기준으로 하였다. 요인적재량은 각 변수와 요인간의 관계 정도를 나타내는 값으로서 요인적재량이 .3이상이면 유의한 관계가 있는 수치로 판단한다(Lee, 2012). 분석결과 전체 변량의 72.2%를 설명하는 것으로 나타났으며, KMO 측도는 .890로 요인분석에 가능한 표본으로 적합한 결과를 보였고, Bartlett의 구형성 검정 역시 유의확률 .000으로서 유의한 수준을 나타냈다. KMO는 변수들 간의 상관관계가 다른 변수에 의해 설명되는 정도를 나타내는 값으로, 일반적으로 0.9이상이면 상당히 좋으며 0.8이상이면 좋은 것, 0.7이상이면 적당, 0.5미만이면 받아들일 수 없는 수치로 판단한다(Song, 2009).

요인 1 ‘디자인’의 요인적재량 범위는 .678~.826, 고유값 8.32로 전체 변량을 36.2% 설명하는 것으로 나타났다. 요인 2 ‘유비쿼터스 접속성’의 요인적재량 범위는 .757~.864, 고유값 2.03로 전체 변량을 8.8% 설명하는 것으로 나타났다. 요인 3 ‘안전성’의 요인적재량 범위는 .770~.868, 고유값 1.68로 전체 변량을 7.3% 설명하는 것으로 나타났다. 요인 4 ‘사용 용이성’의 요인적재량 범위는 .481~.735, 고유값 1.24로 전체 변량을 5.4% 설명하는 것으로 나타났다. 요인 5 ‘개인화’의 요인적재량 범위는 .651~.779, 고유값 1.19로 전체 변량을 5.2% 설명하는 것으로 나타났다. 요인 6 ‘반응성’의 요인적재량 범위는 .562~.870, 고유값 1.13로 전체 변량을 4.9% 설명하는 것으로 나타났다. 요인 7 ‘충족성’의 요인적재량 범위는 .480~.779, 고유값 1.02로 전체 변량을 4.4% 설명하는 것으로 나타나 구성타당도가 확인되었으며, 선행연구의 서비스 품질의 하위요인과 연결되는 결과가 나타났다(Table 4).

Table 4.

Factor analysis of service quality

4.2. 측정도구의 신뢰성 검증

각 항목에 대한 내적 일관성을 검증하기 위해 Cronbach's α 값을 확인 하여 신뢰성을 검증 하였다. 그 결과, ‘충족성’ .709, ‘유비쿼터스 접속성’ .860, ‘반응성’ .772, ‘개인화’ .770, ‘디자인’ .865, ‘사용 용이성’ .777, ‘안전성’ .866, ‘사용자 만족도’ .923, ‘신뢰’ .881, ‘지속사용의도’ .826 으로 나타났다(Table 5).

Table 5.

Results of basic statistics

4.3. 가설 검증

4.3.1. 큐레이션 서비스 품질이 사용자 만족도와 신뢰에 미치는 영향

연구가설 1과 2의 검증을 위해 큐레이션 서비스의 품질이 사용자 만족도에 미치는 영향과 신뢰에 미치는 영향을 살펴보았다.

첫째, 큐레이션 서비스 품질이 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀분석을 사용하였다. 분석을 실시하기 전에 Durbin-Watson 값을 확인한 결과 값이 2.004로 나타나 오차항 간의 자기 상관이 없음을 확인하였다. 다음으로 다중공선성이 있는지 확인하기 위해 VIF값을 확인한 결과 독립변인의 VIF값이 각각 1.46~1.92로 나타나 문제가 없는 것으로 나타났다. 그 결과 서비스 품질이 사용자 만족도에 미치는 설명력은 66.1%로 나타났다. 또한 회귀 모형에 대한 적합도 검증도 양호한 것(F =101.668, p < .001)으로 나타났다. 그리고 이들 변인 중에서 충족성(β = .20, t =5.09, p < .001), 반응성(β = .08, t =2.11, p < .05), 개인화(β = .12, t =2.95, p < .01), 디자인(β = .21, t =5.02, p < .001), 사용 용이성(β = .33, t =7.78, p < .001), 안전성(β = .17, t =4.50, p < .001)이 서비스 만족도와 정적 예측관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 충족성, 반응성, 개인화, 디자인, 사용 용이성, 안전성이 높을수록 사용자 만족도가 높아진다는 것을 알 수 있다. 유비쿼터스 접속성은 사용자 만족도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 패션 큐레이션 서비스 이용 시에는 시간이나 공간에 따른 추천보다는 개인을 얼마나 만족시키는 상품을 추천해 주느냐가 중요한 것이기 때문에 영향을 받지 않는 것으로 추측되며, 정적인 예측관계가 나타나지 않았다고 판단된다(Table 7).

Table 6.

Results of correlation analysis

Table 7.

The effects of curation service quality on satisfaction of users

둘째, 큐레이션 서비스 품질이 신뢰에 미치는 영향을 분석하기 위해 회귀분석을 사용하였다. 분석을 실시하기 전에 Durbin-Watson 값을 확인한 결과 값이 2.080으로 나타나 오차항 간의 자기 상관이 없음을 확인하였다. 다음으로 다중공선성이 있는지 확인하기 위해 VIF값을 확인한 결과 독립변인의 VIF값이 각각 1.46~1.92로 나타나 문제가 없는 것으로 나타났다. 그 결과 서비스 품질이 사용자 만족도에 미치는 설명력은 48.0%로 나타났다. 또한 회귀 모형에 대한 적합도 검증도 양호한 것 (F =48.191, p < .001)으로 나타났다. 그리고 이들 변인 중에서 충족성(β = .13, t =2.61, p < .01), 디자인(β = .14, t =2.67 p < .01), 사용 용이성(β = .12, t =2.29, p < .05), 안전성(β = .45, t =9.72, p < .001)이 신뢰와 정적 예측관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 충족성, 디자인, 사용 용이성, 안전성이 높을수록 신뢰가 높아진다는 것을 알 수 있다. 유비쿼터스 접속성, 반응성, 개인화는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 신뢰에 영향을 미치는 서비스 품질 요인에 있어서는 고객의 요구나 문 의에 대한 신속하고 적절한 응답이나, 시간과 공간 제약 없이 상호작용하는 것보다는, 사이트 자체에서 제공하는 서비스에 대한 충족성, 편리함과 안전함 등이 중요한 것을 알 수 있다 (Table 8).

Table 8.

The effects of curation service quality on trust of users

4.3.2. 사용자 만족도가 신뢰와 지속사용의도에 미치는 영향

연구가설 3과 4의 검증을 위해 사용자 만족도가 신뢰에 미치는 영향과 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보았다.

첫째, 소비자 만족도가 신뢰에 미치는 영향을 알아보기 위해, 위계적 회귀분석을 수행하였다. 위계적 회귀분석은 가설검증을 위한 연구에 적합하며, 개별 독립 변인의 효과를 검증하기 위한 연구에 많이 쓰인다(Yang, 2006). 위계적 회귀분석을 통해, 사용자 만족도의 예측력과 상대적 기여도를 검증해볼 수 있다. 1단계에서는 큐레이션 서비스 품질이 신뢰에 미치는 영향관계를 살펴보았고, 2단계에서는 1단계에서 영향관계를 살펴본 변수를 통제한 상태에서 사용자 만족도가 신뢰에 미치는 영향관계를 살펴보았다.

2단계 회귀 모형에 대한 적합도 검증은 양호한 것(F =51.849, p < s.001)으로 나타났다. Durbin-Watson 값은 2.087으로 2에 근접한 값이 도출되었기 때문에 오차항 간의 자기 상관이 없음을 확인하였다. 다음으로 다중공선성이 있는지 확인하기 위해 VIF값을 확인한 결과 독립변인의 VIF값이 각각 1.46~2.95로 나타나 문제가 없는 것으로 나타났다.

s분석 결과, 1단계의 R²의 값이 48.0%에서 사용자 만족도가 포함된 2단계에서는 R²의 값이 53.3%로 증가하였으므로, 사용자 만족도가 신뢰에 미치는 설명력은 5.2%로 나타났다. 또, 사용자 만족도(β = 0.39, t =6.38, p < .001)는 신뢰에 0.1%수준에서 유의한 영향을 미친다. 이를 통해 사용자 만족도가 높을수록 신뢰가 높아진다는 것을 알 수 있었으며, 가설 3을 검증하였다(Table 9).

Table 9.

The effects of satisfaction on trust

둘째, 소비자 만족이 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석하기에 앞서 1단계에서는 큐레이션 서비스 품질이 지속사용의도에 미치는 영향 관계를 살펴보았고, 2단계에서는 1단계에서 영향관계를 살펴본 변수를 통제한 상태에서 사용자 만족도가 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴보았다.

2단계 회귀 모형에 대한 적합도 검증은 양호한 것(F =51.282, p < .001)으로 나타났다. Durbin-Watson 값은 1.986으로 2에 근접한 값이 도출되었기 때문에 오차항 간의 자기 상관이 없음을 확인하였다. 다음으로 다중공선성이 있는지 확인하기 위해 VIF 값을 확인한 결과 독립변인의 VIF값이 각각 1.46~2.95로 나타나 문제가 없는 것으로 나타났다.

분석 결과, 1단계의 R² 값이 43.7%에서 사용자 만족도가 포함된 2단계에서는 R²의 값이 53.0%로 증가하였으므로, 사용자 만족도가 지속사용의도에 미치는 설명력은 9.2%로 나타났다. 또, 사용자 만족도(β = 0.52, t =8.46, p < .001)는 지속사용의도에 유의한 영향을 미친다. 이를 통해 사용자 만족도가 높을수록 지속사용의도가 높아진다는 것을 알 수 있었으며, 가설 4를 검증하였다(Table 10).

Table 10.

The effects of satisfaction on continuous use intention of users

4.3.3. 신뢰가 지속사용의도에 미치는 영향

신뢰가 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 위계적 회귀분석을 수행하였다. 1단계에서는 큐레이션 서비스 품질이 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴보았고, 2단계에서는 1단계에서 영향관계를 살펴본 변수를 통제한 상태에서 사용자 만족도가 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴보았다. 3단계에서는 큐레이션 서비스와 사용자 만족도를 통제한 상태에서 신뢰가 지속사용의도에 미치는 영향관계를 살펴보았다.

3단계 회귀 모형에 대한 적합도 검증은 양호한 것(F =48.226, p < .001)으로 나타났다. Durbin-Watson 값은 1.987으로 2에 근접한 값이 도출되었기 때문에 오차항 간의 자기 상관이 없음을 확인하였다. 다음으로 다중공선성이 있는지 확인하기 위해 VIF 값을 확인한 결과 독립변인의 VIF값이 각각 1.46~3.28로 나타나 문제가 없는 것으로 나타났다.

분석 결과, 2단계의 R²의 값이 53.0%에서 신뢰가 포함된 3단계에서는 R²의 값이 54.5%로 증가하였으므로, 신뢰가 지속 사용의도에 미치는 설명력은 1.5%로 나타났다. 또, 신뢰(β = 0.18, t =3.42, p < .01)는 지속사용의도와 정적 예측관계가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 신뢰가 높을수록 지속사용의도가 높아진다는 것을 알 수 있었으며, 가설 5를 검증하였다(Table 11).

Table 11.

The effect of trust on the intention to continue use

4.3.4. 서비스 주체에 따른 서비스 품질 차이 검증

서비스 주체에 따른 서비스 품질 차이를 알아보고자 독립 t 검정을 실시한 결과는 다음의 표와 같다. 그 결과, 충족성(t =2.907, p=.004), 유비쿼터스 접속성(t =2.247, p = .025), 반응성(t =2.174, p = .030)이 서비스 주체에 따라 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사업자 주체(3.63±0.69)가 사용자 주체(3.42±0.69)에 비해 충족성이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 그 밖에도 사업자 주체(3.89±0.84)가 사용자 주체(3.69±0.89)에 비해 유비쿼터스 접속성이 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 반응성 역시 사업자 주체(3.51±0.81)가 사용자 주체(3.33±0.81)에 비해 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 즉, 충족성, 유비쿼터스 접속성, 반응성이 사업자 주체가 사용자 주체보다 유의하게 높은 것을 알 수 있다(Table 12).

Table 12.

Verification of Differences in Service Quality by Curation Subject

5. 결 론

본 연구는 큐레이션 서비스가 크게 활성화되고 있는 반면, 이를 중심으로 한 학술적인 논의가 많지 않다는 점에서 큐레이션의 서비스 품질 속성이 소비자들의 만족도, 신뢰 및 지속사용의도에 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 소비자들이 SNS상의 인플루언서가 필터링한 콘텐츠를 구독하는 형태인 큐레이션 서비스와 많은 패션 기업들에서 제품 구매 이력을 바탕으로 한 상품을 추천해주는 형태의 큐레이션 서비스의 이용자수는 날로 늘어가고 있다. 이에 각 주체별 큐레이션 서비스에서 어떠한 서비스 품질 간 차이가 있는지도 확인 하였다.

첫째, 큐레이션 서비스의 사용자 만족도에 영향을 미치는 변인들을 살펴본 결과 충족성, 반응성, 개인화, 디자인, 사용 용이성과 안전성의 수치가 높을수록 만족도가 증가하는 것을 알 수 있었다. 큐레이션 서비스에 대해 만족하는 정도는 소비자 개인별 맞춤화된 것에 대한 요구에 따라 즉각적으로 대응하고 깊이 있고 유용한 정보를 얻을 때 높아지는 것을 알 수 있으며, 각각의 개인에 대해 잘 파악한 정보들이 정적인 영향을 주는 것으로 해석할 수 있다. 이는 소비자가 큐레이션 서비스 사용시 개인이 원하는 상품에 대한 기대가 실제 사이트에서 취급하는 정보와 일치하는지 평가하기 때문인 것으로 사료되며 이는 Yoo(2009)의 연구에서 서비스 고객 맞춤화가 만족도에 유의한 영향을 미친다는 결과와 일치한다. 또한 시스템적인 편리함과 디자인의 요소가 소비자들의 만족도를 높일 수 있는 결과를 알 수 있었고 이것은 Cho and Nam(2012)과 Park et al.(2009)의 연구의 결과와 일치한다. 이를 통해 소비자의 만족도를 높이기 위해서 큐레이션 서비스 관리자는 제품의 개인별 맞춤성을 부각시키고 이에 따른 정보를 사용자에게 제공하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있다.

둘째, 큐레이션 서비스의 신뢰도에 영향을 미치는 변인들에서는 충족성, 디자인, 사용 용이성, 안전성이 높을수록 신뢰가 높아진다는 것을 알 수 있다. 신뢰도에서도 소비자들은 서비스에서 풍부하고 깊이 있는 정보를 얻었을 때 충족성이 높아졌다. 반면, 신뢰도에 있어서는 개인 맞춤 서비스 제공은 영향을 주지 않았고 플랫폼의 형태, 사용하기 손쉬운 구조, 거래하는데 있어서의 안전도 같은 시스템 적인 품질이 높을수록 신뢰가 증가하였다. 이는 소비자에게 신뢰를 주는 것은 큐레이션 서비스가 안정적으로 운영되는가에 대한 사항이 중요하며 이는 Lee et al.(2005)의 연구의 결과와 일치한다. 이를 통해 사용자의 신뢰도를 높이기 위해선 정보나 서비스를 제공하는 플랫폼의 안전성 및 관리 여부가 중요하다는 것을 알 수 있다.

셋째, 만족도는 신뢰에 정적인 영향을 주고 만족도와 신뢰 모두 지속사용의도에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 이는 Jin and Lee(2012)와 Jung and Chung(2008)의 연구에서 만족도가 신뢰 및 구매의도에 영향을 미친다는 가설 검증의 결과가 일치하며, Seo and Lee(2011)의 연구에서 신뢰가 구매의도에 유의한 영향을 끼친다는 연구 결과와도 일치한다. 만족도가 지속사용의도에 미치는 설명력은 9.2%로, 신뢰가 지속사용의도에 미치는 영향보다 더 큰 것을 알 수 있다. 큐레이션 서비스를 이용한 구매는 모바일이나, 인터넷 상에서 이루어지는 거래로, 직접적으로 대면하여 거래를 하는 것이 아니기 때문에 필연적으로 블확실성과 위험이 따른다. 그렇기에 지속사용의도에 있어 신뢰는 중요하다. 하지만 본 연구의 결과에서는 지속사용의도를 높이기 위해서는 신뢰보다도 사용자 만족도를 향상시키는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 이는 20대 사용자들은 개인의 취향이 잘 고려된 서비스에 대한 만족도가 더 높다는 것을 나타낸다.

넷째, 주체별로 나눈 큐레이션 서비스 간의 품질 차이를 알아본 결과, 사업자 주체 큐레이션 서비스에서 충족성, 유비쿼터스 접속성, 반응성 품질이 사용자 주체 큐레이션 서비스보다 더 높게 측정됨을 알 수 있었다. 이는 큐레이션 서비스가 사용자의 구매 이력 등의 데이터를 바탕으로 상품을 추천해줌으로써, 소비자들이 더 유용한 정보 또는 서비스를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다. 따라서, 패션 사이트에서 큐레이션 서비스를 새롭게 실시할 때 사용자 주체 큐레이션보다 사업자 주체 큐레이션 서비스를 사용하면 고객들의 지속적인 사용을 유도할 가능성이 더 증가 할 수 있다고 생각된다.

본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 큐레이션 서비스 시장이 확대되어 소비자들에게 맞춤 정보를 제공하는 유용한 플랫폼으로 존재함에도 불구하고 이에 대한 소비자 인식에 대한 연구는 부족하였다. 본 연구 결과를 통해 마케팅 실무자들이 큐레이션 서비스 전략을 수립 할 때 고려하게 되는 큐레이션 서비스 품질 속성이 서비스 지속사용의도까지 미치는 영향에 대한 기초적 마케팅 자료를 제시했다는 점에서 의의가 있다.

둘째, 주체별 분류를 통한 큐레이션 서비스 간의 비교를 통해 기업에서 전략을 세울 시 연구 결과의 서비스 품질 속성을 비교하고 조합하여 타겟 소비자 집단에 더 적합한 마케팅 전략을 세울 수 있을 것으로 사료된다.

셋째, 본 연구에서는 패션 큐레이션 서비스를 기준으로 연구를 진행하였지만, 도출된 결과를 통해 패션 분야 외에도 다양한 분야의 온라인상 판매 사이트의 마케팅 구축에 도움이 될 수 있을 거라고 생각된다.

본 연구는 20대 남녀를 대상으로 한정하여 조사하였으므로 전체적인 소비자의 큐레이션 서비스 품질에 의한 지속사용의도로 일반화시키는 것에는 한계점을 가진다. 현재 다양한 연령에서 스마트폰의 사용이 증가하고 있으므로, 후속 연구에서는 스마트 기기를 이용하는 다양한 연령을 대상으로 한 연구가 필요하다고 생각된다. 이를 통해 광범위한 소비자들에 대한 효과적인 마케팅 방안을 도출할 수 있을 것이다.

Acknowledgments

본 논문은 석사학위청구논문의 일부임.

이 논문은 2020년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020R1I1A3075101).

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