기술혁신연구 (Journal of Technology Innovation)

기술경영경제학회 (Korea Society for Innovation Managemetn & Economics)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

인공지능 기반 음성쇼핑(Voice Shopping)의 수용의도에 영향을 미치는 요인 연구: 확장된 통합기술수용모델을 중심으로

Factors Affecting Users to Adopt Voice Shopping: Empirical evidence from the UTAUT model

  • 안수호 (한동대학교 ICT창업학부) ;
  • 조웅 (한동대학교 ICT창업학부) ;
  • 정두희 (한동대학교 ICT창업학부)
  • Ahn, Suho (Handong Global University, Department of Global Entrepreneurship & ICT) ;
  • Jo, Woong (Handong Global University, Department of Global Entrepreneurship & ICT) ;
  • Chung, Doohee (Handong Global University, Department of Global Entrepreneurship & ICT)
  • 투고 : 2019.09.30
  • 심사 : 2019.11.20
  • 발행 : 2019.11.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

인공지능 기반의 가상비서가 보편화 되면서 음성쇼핑 시장이 확대될 것으로 전망된다. 이 연구에서는 통합기술수용이론(UTAUT)을 활용, 소비자의 음성쇼핑 이용의도를 결정하는 요인을 확인한다. 온라인 쇼핑 주 소비층인 20~40대의 설문조사 데이터를 토대로 분석한 이 연구에서는 UTAUT에서 제시하는 변수 중 성과기대와 노력기대에 쇼핑의 속성을 고려하여 유희기대를 추가하여 음성쇼핑 이용의도에 영향을 미치는 변수로 설정했다. 또한 이러한 변수에 영향을 줄 것으로 추론되는 4가지 음성비서 속성 즉, 응대정확성, 호환성, 사회적 실재감, 안전성을 포함해 음성쇼핑 이용에 관한 독자적 연구모형을 구축했다. 분석결과, 성과기대, 노력기대, 유희기대 등 확장된 통합수용모델 변수들은 음성쇼핑의 사용의도에 긍정적 영향을 주는 것으로 확인됐다. 음성쇼핑 속성과 관련해서는, 호환성이 성과기대와 노력기대, 유희기대 모두 긍정적인 영향을 미쳤고, 사회적 실재감은 유희기대에 긍정적 영향을 미쳤다. 안전성은 노력기대와 유희기대에 긍정적 영향을 주는 것으로 확인됐다. 한편, 응대정확성은 성과기대, 노력기대, 유희기대에 모두 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이 연구는 음성쇼핑이라는 새로운 방식에 대한 수용 결정요인을 밝혀내어, 일반 전자상거래 업체들과 가상비서 기반 플랫폼 기업이 시장에서 지배력을 창출하기 위해 고려해야 할 혁신의 요인을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다.

As virtual assistants rapidly diffused into the market, the voice shopping market is expected to expand. The purpose of this study is to identify the factors that determine the consumers' intention to adopt voice shopping by using the unified theory of acceptance and use of technology(UTAUT). In this study, we set variables that influence the intention to adoption of voice shopping with performance expectation and effort expectations as the variables of UTAUT and playfulness expectations as an extended variable. In addition, we also include four voice secretary attributes such as response accuracy, compatibility, social presence, and safety in our research model to investigate the source of motivation of voice shopping adoption. The result of this analysis shows that variables such as performance expectation, effort expectation, and amusement expectation have a positive effect on the intention to adoption of voice shopping. With respect to the four voice shopping attributes, compatibility had a positive effect on performance expectancy, effort expectancy, and playfulness expectancy. Social presence has a positive effect on playfulness expectancy. Safety has a positive effect on effort expectancy and playfulness expectancy. On the other hand, response accuracy is not significant for performance expectancy, effort expectancy, and playfulness expectancy. This study reveals the determinants of intention to adopt the new purchasing method called voice shopping, and suggests the important factors for the innovation of commerce business.

키워드

참고문헌

  1. 강선희.김하균(2016), "간편결제 서비스 이용의도와 이용에 관한 연구 : 혁신저항의 조절효과를 중심으로", 경영과 정보연구, 제35권 제2호, pp. 167-183.
  2. 구지현.김선옥 (2019), "추천시스템의 성능향상을 위한 요인 분석 및 모형연구", 한국통신학회논문지, 제44권 제5호, pp. 936-942.
  3. 권상로(2009), "전자상거래에서의 소비자보호에 관한 법제도적 연구", 한국콘텐츠학회논문지, 제9권 제12호, pp. 787-796. https://doi.org/10.5392/JKCA.2009.9.12.787
  4. 고선옥(1993), "쇼핑센타에 관한 연구 : 유희공간(Amusement space)을 중심으로", 경성대학교 대학원 석사학위 논문.
  5. 김규동.김현성 (2017), "AI 가상비서의 특징 및 보안 현황 분석", 대한전자공학회 학술대회, pp. 486-488.
  6. 김동주.이가람.김호원 (2017), "AI를 활용한 음성인식 기법 및 개인비서 서비스 기술 분석", 한국통신학회 학술대회논문집, pp. 213-214.
  7. 김병헌.윤문길(2011), "UTAUT 모형을 이용한 항공사 e-서비스의 고객 수용과 이용행태에 대한 연구", 관광레저연구, 제23권 제6호, pp. 471-491.
  8. 김영채.정승렬(2013), "모바일 앱 이용에 영향을 미치는 요인 : 플로우 이론과 통합기술수용모형을 바탕으로", 인터넷정보학회논문지, 제14권 제4호, pp. 73-84. https://doi.org/10.7472/jksii.2013.14.4.73
  9. 김옥경.윤재영(2019), "모바일 쇼핑의 챗봇(음성 기반/메신저 기반)과 앱 서비스의 사용자 경험에 관한 융합적 연구", 한국과학예술포럼, 제 37권 제2호, pp. 47-59.
  10. 김유정.전방지.강소라.김연정 (2007), "UCC서비스 참여요인의 구조적 관계에 관한 연구", 인터넷전자상거래연구, 제7권 제3호, pp. 157-191.
  11. 김정현.최준호(2018), "대화형 에이전트의 추천 전략이 음성쇼핑경험에 미치는 영향에 관한 연구", 사이버커뮤니케이션학보, 제35권 제4호, pp. 5-35.
  12. 김회민(2016), "인공지능 기술의 발달과 가상 개인비서 서비스의 진화", KB 금융지주경영연구소, pp. 1-9.
  13. 민수진.김헌진.송근혜 (2017), "통합기술수용이론(UTAUT)을 이용한 챗봇(chatbot)의 수용 결정 요인에 대한 탐색적 연구", 한국기술혁신학회 학술대회, pp. 623-643.
  14. 문영주.이종호(2006), "온라인 커뮤니티 명성, 사회적 실재감, 상호작용성, 즐거움이 성과형성에 미치는 영향 연구 신뢰와 몰입을 매개로", e-비즈니스연구, 제9권 제1호, pp. 75-99.
  15. 박유식.한명희 (2001), "인터넷 쇼핑몰에서 위험지각과 품질지각이 구매의도에 미치는 영향", 마케팅연구, 제16권 제1호, pp. 59-84.
  16. 박일순.안현철(2012), "UTAUT 기반 모바일 신용카드 서비스의 사용자 수용 모형에 관한 연구", e-비즈니스연구, 제13권 제3호, pp. 551-574.
  17. 박혜령(2009), "인터넷 쇼핑몰에서 신뢰와 불신이 구매의도에 미치는 영향, 중국 인터넷 쇼핑몰 사용자를 중심으로", 한국의류산업학회지, 제11권 제5호, pp. 741-752.
  18. 박현선.김상현 (2017), "간편 결제 서비스의 지각된 위험과 기술적 특성이 사용갈등과 수용저항에 미치는 영향에 관한 연구", 인터넷전자상거래연구, 제17권 제4호, pp. 119-138.
  19. 서광석.구철모(2019), "호텔과 온라인 소셜커머스 간의 관계마케팅에서 성공요인과 신뢰와 몰입의 매개효과 분석", 한국관광학회 관광학연구, 제43권 제2호, pp. 155-184.
  20. 양승호.황윤성.박재기 (2016), "통합기술수용이론(UTAUT)에 의한 핀테크 결제서비스 사용의도에 관한 연구", 경영경제연구, 제38권 제1호, pp. 183-209.
  21. 오종철(2015), "UTAUT를 적용한 스마트폰 어플리케이션 구매에 관한 한중 비교 연구. e-비즈니스연구", e-비즈니스연구, 제16권 제6호, pp. 43-63.
  22. 이진명.정민지.이주래.김예은.안치연(2019), "인공지능 스피커에 대한 소비자 인식과 수용의도 : 비수용자를 중심으로", 한국소비자학회, 제30권 제2호, pp. 193-213.
  23. 이호(2018), "스마트홈의 음성기반 지능형 가상비서 수용에 관한 연구", 서울대학교 대학원 석사학위 논문.
  24. 임현아.손봉진.최재원 (2018), "AI 음성비서의 호환성에 대한 사용자 평가", 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, pp. 73-74.
  25. 장예진.전용태(2012), "스마트 홈 시큐리티 기술 동향", 한국경호경비학회지, 제1권 제30호, pp. 117-138.
  26. 장창권.지영수.강문영.한경석(2016), "옴니채널 커머스에 대한 소비자의 지각된 가치와 만족이 쇼핑 채널 전환의도에 미치는 영향에 관한 연구", 한국인터넷전자상거래학회, 제16권 제4호, pp. 203-228.
  27. 전새하.박나래.이중정(2011), "공공부문 클라우드 컴퓨팅 서비스 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구", Entrue Journal of Information Technology, 제10권 제2호, pp. 97-112.
  28. 정지희(2019), "통합기술수용이론(UTAUT)에 의한 제로페이 사용의도에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집, 제27권 제1호, pp. 187-188.
  29. 주혜리.이은정(2016), "통합기술수용이론(UTAUT) 기반 옴니채널 서비스의 사용자 수용모형에 관한 연구", 대한가정학회, 제54권 제4호, pp. 405-414.
  30. 지혜경(2009), "소비자들의 인터넷 쇼핑가치에 따른 관계품질 및 구매행동특성", 한국의상디자인학회지, 제11권 제1호, pp. 63-75.
  31. 최수민.최용순 (2017), "모바일 메신저 기반 인공지능 챗봇의 상품 주문결제 인터페이스 연구", 한국HCI학회 학술대회, pp. 237-240.
  32. 최병삼(2011), "네트워크 효과와 제품 차별화를 고려한 호환성 전략", 한국상업교육학회, 제25권 제1호, pp. 205-218.
  33. 한국소비자원(2017), "인공지능(AI) 가전제품 문제점 및 개선방안(음성인식 스피커를 중심으로)", KCA보고서, pp. 1-29.
  34. 황용석.김기태 (2019), "개인화 서비스 진전에 따른 자동추천 시스템 연구 동향과 방법론적 특성 연구", 사이버커뮤니케이션학보, 제36권 제2호, pp. 221-253.
  35. Criteo(2018), "똑똑한 인공지능 비서로 개인 맞춤 쇼핑 시대 열리나?", 2018년 커머스 및 디지털 마케팅 트렌드 전망 보고서, pp. 1-3.
  36. Agarwal(2000), "Selection of Saccharomyces cerevisiae strains for use as a microbial feed additive", Lett Appl Microbiol, Vol. 31, No. 4, pp. 270-273. https://doi.org/10.1046/j.1472-765x.2000.00826.x
  37. Ajzen(1991). "The theory of planned behavior" Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 50, No. 2, pp. 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-t
  38. Amin, H.(2007), "An Analysis of Mobile Credit Card Usage Intentions", Information Management & Computer Security, Vol. 15, No. 4, pp. 260-269. https://doi.org/10.1108/09685220710817789
  39. Berry, L.L., Seiders, K., Grewal, D.,(2002), "Understanding service convenience", Journal of Marketing, Vol. 66, No. 3, pp. 1-17. https://doi.org/10.1509/jmkg.66.3.1.18505
  40. Brem and Voigt(2009), "Integration of Market Pull and Technology Push in the Corporate Front End and Innovation Management - Insights from the German Software Industry", Technovation, Vol. 29 No. 5, pp. 351-367. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2008.06.003
  41. Brown, Susan A. and Venkatesh, Viswanath(2005), "A Model of Adoption of Technology in the Household: A Baseline Model Test and Extension Incorporating Household Life Cycle", MIS Quarterly, Vol. 29, No. 3, pp. 399-426. https://doi.org/10.2307/25148690
  42. Chang I.C., Hwang H.G., Hung W.F. and Li(2007), "Physicians' Acceptance of Pharmacokinetics-Based Clinical Decision Support Systems", Expert Systems with Applications, Vol. 33, No. 2, pp. 296-303. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.05.001
  43. Compeau, D. R., & Higgins, C. A.(1995), "Computer selfefficacy: Development of a measure and initial test", MIS quarterly, Vol. 19 No. 2, pp. 189. https://doi.org/10.2307/249688
  44. Cremonesi, P., Garzotto, F., & Turrin, R. (2012). Investigating the persuasion potential of recommender systems from a quality perspective: An empirical study. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, Vol. 2, No. 2, pp. 11-51.
  45. Cyr, D., Head, M., Larios, H., and Pan, B.(2009), "Exploring human images in website design across cultures: A multi-method approach", MIS Quarterly, Vol. 33, No. 3, pp. 539-566. https://doi.org/10.2307/20650308
  46. Davis(1989), "Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology", MIS Quarterly, Vol. 13, No. 3, pp. 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
  47. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., and Warshaw, P. R.(1989), "User acceptance of computer technology : A comparison of two theoretical models", Management Science, Vol. 35, No. 8, pp. 982-1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
  48. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., and Warshaw, P. R.(1992), "Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace1", Journal of Applied Social Psychology, Vol. 22, No. 14, pp. 1111-1132. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.1992.tb00945.x
  49. Fishbein, Ajzen(1975), "Belief, attitude, intention and behavior : An introduction to theory and research", Reading, MA: Addison Wesley.
  50. Hassanein, Head(2007), "Manipulating perceived social presence through the web interface and its impact on attitude towards online shopping", Int. J. Human-Computer Studies, Vol. 65, No. 8, pp. 689-708. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2006.11.018
  51. Hsu and Lu(2007), "Consumer behavior in online game communities: A motivational factor perspective", Journal Computers in Human Behavior, Vol. 23, No. 3, pp. 1642-1659. https://doi.org/10.1016/j.chb.2005.09.001
  52. Hu, P, Chau, P, Liu Sheng, O. R. and Tam(1999), "K.: Examining the Technology Acceptance Model Using Physician Acceptance of Telemedicine Technology", Journal of Management Information Systemsx, Vol. 16, No. 2, pp. 91-112.
  53. Hoffman, D. and Novak, T.(1996), "Marketing in Hypermedia Computer-Mediated Environments: Conceptual Foundations", Journal of Marketing, Vol. 60 No. 1, pp. 50-68. https://doi.org/10.1177/002224299606000304
  54. Karahana and Limayem(2000), "E-mail and v-mail usage: Generalizing across technologies", Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, Vol. 10 No. 1, pp. 49-66. https://doi.org/10.1207/S15327744JOCE100103
  55. Koivumaki T., Ristola A, and Speedie S.M.(2009), "Factors Influencing Health Information Technology Adoption in Thailand's Community Health Centers: Applying the UTAUT Model", International Journal of Medical Informatics, Vol. 1, No. 38, pp. 404-416.
  56. Knijnenburg, B. P., Reijmer, N. J., & Willemsen, M. C. (2011, October). Each to his own: how different users call for different interaction methods in recommender systems. In Proceedings of the fifth ACM conference on Recommender systems. ACM.
  57. Li, N., & Zhang, P.(2002), Consumer online shopping attitudes and behavior : an assessment of research, Information Systems Journal, Vol. 85, No. 2, pp. 508-517.
  58. Moore, G., and Benbasat, I.(1991), "Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation", Information Systems Research, Vol. 2, No. 3, pp. 192-222. https://doi.org/10.1287/isre.2.3.192
  59. Pu, P., Chen, L., & Hu, R. (2012). Evaluating recommender systems from the user's perspective: survey of the state of the art. User Modeling and User-Adapted Interaction, Vol. 22, No. 4-5., pp. 317-355. https://doi.org/10.1007/s11257-011-9115-7
  60. Schafer, J.B., Konstan, J.A. and Riedl, J., "E-Commerce Recommendation Applications", Data Mining and Knowledge Discovery, 2001.
  61. Seo, Mira (2019), "Inspiration", ICCC International Digital Design Invitation Exhibition, Vol. 2019, No. 5, pp. 88-88.
  62. Short, J., Williams, E., and Christie, B.(1976), "The social psychology of telecommunications", Communication Research, Vol. 7, No. 3, pp. 387-400. https://doi.org/10.1177/009365028000700307
  63. Shy, O.(1995), Industrial organization: Theory and applications, Massachusetts: MIT Press.
  64. OC&C(2016), "The talking shop", OC&C Strategy consultants.
  65. OC&C(2018), "Voice Shopping Set to Jump to $40 Billion By 2022, Rising From $2 Billion Today", Cision PR newswire.
  66. PwC(2018), Consumer Intelligence Series: Prepare for the voice revolution.
  67. Rogers, E. M.(2003), "Diffusion of Innovations", New York: Free Press.
  68. Taylor, S. and Todd, P. A.(1995), "Assessing IT usage: The role of prior experience", MIS Quarterly, Vol. 19, No. 4, pp. 561-570. https://doi.org/10.2307/249633
  69. Thompson, R. L., and Higgins, C. A.(1991), "Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization", MIS quarterly, Vol. 15, No. 1, pp. 125. https://doi.org/10.2307/249443
  70. Transparency Market Research, "Chatbot Market(Platform - Web-based, Mobile, and Standalone; Enterprise Size - Small and Medium Enterprises and Large Enterprises) - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast 2016 - 2024", Transparency Market Reasearch, 2016.
  71. VOICEBOT(2018), "Voice Shopping Consumer Adoption Report", voicebot.ai.
  72. Venkatesh V.,Morris M.G., Davis G.B. and Davis F.D.(2003), "User Acceptance of Information Technology:TowardaUnifiedView", MIS Quarterly, Vol. 27, No. 3, pp. 425-478. https://doi.org/10.2307/30036540
  73. Venkatesh V. and Goyal, S.(2010), "Expectation Disconfirmation and Technology Adoption: Polynominal Modeling and Response Surface Analysis", MIS Quarterly, Vol. 34, No. 2, pp. 281-303. https://doi.org/10.2307/20721428
  74. Wang Y.S. and Shih Y.W, 2009, "Why do People Use Information Kiosks? A Validation of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology", Government Information Quarterly, Vol. 26 No. 1, pp. 158-165. https://doi.org/10.1016/j.giq.2008.07.001
  75. Wang Y.S., Lin H.H. and Luarn P(2006), "Predicting Consumer Intention to Use Mobile Service", Information Systems Journal, Vol. 16 No. 2, pp. 157-179. https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2006.00213.x
  76. Yoo, Alvami(2001), "Media and Group Cohesion: Relative Influences on Social Presence, Task Participation, and Group Consensus", MIS Quarterly, Vol. 25, No. 3, pp. 371-390. https://doi.org/10.2307/3250922
  77. Zhang, Y. C., Seaghdha, D. O., Quercia, D., & Jambor, T.(2011), "Auralist: introducing serendipity into music recommendation", UCL department of computer science.