The Mediating Role of Interaction in the Relationship between IWOM and Purchase Intention E-commerce Live Broadcast

전자상거래 생방송에서 IWOM과 구매의도의 관계에서 상호작용의 매개역할

Abstract

In China, E-commerce live broadcast has emerged as the most popular and innovative online shopping form for today's consumers, and its "real-time interactive" feature can compensate for the communication delays of general online shopping. Based on the author's previous research it has been demonstrated that, in the E-commerce live broadcast environment, Internet Word of Mouth (IWOM) has become an important reference for consumers when making purchases. In this paper, we reconstructed the "IWOM-Purchase Intentions" model and use interaction (Auchor-Audience and Audience-Audience) as a mediating variable to empirically investigate the impact of IWOM on purchase intentions in E-commerce live broadcast. The data were collected through a questionnaire survey of individuals who had experience in E-commerce live broadcast and 250 valid data were obtained and analyzed by SPSS21.0. The results show that: the interaction (Auchor-Audience) acts as a mediator between IWOM (strength of relationship; word-of-mouth quality and word-of-mouth timeliness) and purchase intention; And the interaction (Audience-Audience) acts as a mediator between word-of-mouth timeliness on purchase intention, but has no significant mediation on the impact on the strength of relationship and word-of-mouth quality to purchase intention. On this basis, recommendations are made for the implementation of IWOM marketing strategies for E-commerce live broadcast platforms and anchors.

1. 서 론

최근 몇 년 동안 인터넷 기술의 급속한 발전으로 다양한 국내외 생방송 APP및 생방송 포털 사이트가 등장했다.국내의 쿠팡, 11번가, SSG, 카카오, 배달의민족 등 전자상거래 생방송 시작되었다[1]. 중국에서는 최고의 전자상거래 플랫폼이 Diantao과 같은 전문 전자상거래 생방송 앱을 개발했다.전자상거래 생방송은 판매자와 소비자 간의 제한된 커뮤니케이션을 보완하기 위해 즉각적인 커뮤니케이션 및 실시간 소개의 형태로 다양한 상품을 판매한다.소비자는 생방송 판매에 의존하여 다양한 상품을 완전하고 직관적으로 이해할 수 있다[2].소비자가 관련 정보를 얻기 위해 쓴 시간 비용을 크게 줄이고 쇼핑 효율성을 높입니다.이에 '전자상거래+생방송'의 소비 모델은 많은 소비자를 끌고 산업 규모와 자본 효과도 계속 확대되고 있다.중국은 2021년 6월 기준 생방송 이용자 수는 3억 8400만 명으로 전체 네티즌의 38.0%를 차지했다[3].한국에서는 네이버 플랫폼인 네이버 쇼핑 라이브(NAVERShoppingLIVE)가 출시한 후 총 2만 건의 생방송 서비스 론칭했으며 반년 만에 생방송 누적 조회 수 1억 건을 돌파했고 구매자 수도 100 만 명을 돌파했다.전자상거래 생방송은 오늘날 가장 인기 있는 쇼핑 모델 중 하나가 되었음을 알 수 있다.

현재 국내외에서 '전자상거래 생방송'에 대한 연구는 주로 다음과 같은 측면에 초점을 맞추고 있다. 엔터테인먼트, 지식 및 경험 공유, 앵커 팔로워 및 선물 제공의 동기에 관한 연구한다[4]. 전자상거래생방송 플랫폼의 발전 현황, 문제점 및 대책에 관한 연구, 전자상거래 생방송 앵커의 통신 내용, 커뮤니케이션 특성 및 브랜드 연구, 생방송 전반에 대한 정부 감독 책임 및 법적 위험 분석에 관한 연구한다. 전자상거래 생방송은 상대적으로 짧은 기간 동안 존재했고 빠른 속도로 발전하기 때문에 연구가 심도 있고 포괄적이지 않다는 문제가 있으며 관련 학자들의 지속적인 개선이 필요했다.

필자의 <인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향>연구에서 전자상거래 생방송의 인터넷 구전 정보는 소비자의 구매 의도에 일정한 영향을 미치며 그 영향요인은 일반전자 상거래와 다르다는 것을 발견했다. 전자상거래생방송에서 앵커 개인적 특성, 인터넷 구전 정보 수, 제품 관여 정도는 청중의 구매 의도에 직접적인 영향을 미치지만 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효성은 명확한 직접적인 영향을 미치지 않는다[5].전자상거래 생방송의 주요 특징 중 하나는 실시간으로 상호작용할 수 있다는 것인데 이는 전자상거래 생방송과 일반 전자상거래의 차이점 중 하나기도 한다.본 연구에서 필자는 상호 작용을 매개 변수로 도입하고자 하며, 전자상거래 생방송 시청 경험이 있는 시청자 250명을 대상으로 설문 조사 및 분석을 통해 전자상거래 생방송에서 인터넷 구전 정보가 구매 의도에 미치는 영향에 대한 이론적 모델을 재구축한다.

2. 이론적 배경

2.1 전자상거래 생방송

인터넷 생방송은 공개된 네트워크 정보를 실시간으로 사용자에게 전달하는 활동으로 텔레비전은 일방향 커뮤니케이션이고 인터넷 생방송은 양방향 커뮤니케이션으로 실시간 상호 작용의 특성이 가지고 있다(Y.Y.Fu, 2019)[6].전자상거래 생방송은 인터넷 생방송의 한 형태로 전자상거래 생방송 모텔에서 앵커와 시청자는 생방송 기능을 통해 실시간 비디오 및 텍스트를 기반으로 소셜 상호 작용을 수행할 수 있다.

2.2 인터넷 구전 정보(IWOM)

상호 작용은 요소 간의 상호 작용 과정이다.J.N. Sheth(1975)는 상호 작용 유형을 작업 지향 스타일 (Task-OrientedStyle), 상호 작용 지향적인 스타일 (Interaction-OrientedStyle)및 자기 지향 스타일 (Self-OrientedStyle)의 3가지 유형으로 나눌 수 있다고 했다[8].G.Svensson(2006)은 온라인 가상 상호 작용을 인지된 유용성, 인지된 위험 및 심리적 거리의 3가지 측면으로 구분했다[9].X.X.Wang와 W.H.Wan(2012)는 소비 분야에서 공동 창출 가치의 메커니즘을 연구할 때 상호작용을 소비자-제품 상호작용, 소비자-직원 상호 작용 및 소비자 간의 상호작용으로 구분했다[10].연구 분야가 다라서 상호 작용 차원의 구분이 다르다.본 연구에서 생방송 실에서 상호 작용은 앵커와 시청자의 상호 작용, 시청자와 시청자의 상호 작용, 시청자와 제품의 상호 작용을 포함한다.시청자와 제품 간의 상호 작용은 제품 관여 정도로 이해될 수 있으므로 본 논문에서는 상호작용 차원을 앵커-시청자 상호 작용과 시청자-시청자 상호 작용으로 구분한다. L.Zhao[11](2013)의연구에서 캐릭터 매칭이 팀 성과에 미치는 영향과 팀 상호 작용의 매개역할을 확인하여 팀 상호 작용이 캐릭터 매칭과 팀 성과에서 매개역할을 밝혔다. 따라서 필자의 <인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향>[5], X.X.Wang [10]와 W.H.Wan(2012), L.Zhao[11](2013)과 같은 학자들의 연구를 참고하여 다음과 같은 가설을 설정한다.

H1a:전자상거래 생방송에서 앵커와 시청자의 상호 작용이 관계 강도와 구매 의도 사이에서 매개 역할을 한다.

H1b:전자상거래 생방송에서 시청자와 시청자의 상호 작용이 관계 강도와 구매 의도 사이에서 매개 역할을 한다.

H2a:전자상거래 생방송에서 앵커와 시청자의 상호 작용이 인터넷 구전 정보 품질과 구매 의도 사이에서 매개역할을 한다.

H2b:전자상거래 생방송에서 시청자와 시청자의 상호 작용이 인터넷 구전 정보 품질과 구매 의도 사이에서 매개역할을 한다.

H3a:전자상거래 생방송에서 앵커와 시청자의 상호 작용이 인터넷 구전 정보 실효성과 구매 의도 사이에서 매개역할을 한다.

H3b:전자상거래 생방송에서 시청자와 시청자의 상호 작용이 인터넷 구전 정보 실효성과 구매 의도 사이에서 매개역할을 한다.

3. 연구 방법

3.1 연구 모형

본 연구는 이론 연구와 실증 연구의 조합을 사용한다. 문헌 고찰을 통해 전자상거래 생방송에 관한 국내외 연구의 대부분이 소비자의 지속적인 참여 의지와 구매 의도를 탐색하기 위해 SOR모델을 사용하고 있음을 알 수 있다.소비자 인식의 관점에서 소비자 행동을 탐색할 수 있다지만 전자상거래 생방송의 가장 큰 장점인 상호 작용을 간과하고 있다.본 연구는 앵커-시청자의 상호 작용과 시청자-시청자의 상호 작용의 두 가지 차원에서 연구한다.실증 연구에서는 상호 작용을 매개 변수로 하여 전자상거래 생방송에서의 상호 작용이 인터넷 구전 정보와 구매 의도 사이에서 매개역할을 하는지 연구한다.<인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향>의 연구 모델(Fig.1)에 따라 본 논문의 연구 모델이 설정한다(Fig.2).

Fig. 1. Previous research model.

Fig. 2. New IWOM-purchase intention model.

3.2 설문 조사 설계

3.2.1 연구대상

설문 조사하기 전에 연구 대상자가 전자상거래 생방송 시청 경험이 있는지 묻고 전자상거래 생방송 시청 경험이 있는 시청자를 선정한다.

3.2.2 변수의 조작적 정의 및 측정 도구

연구 모델과 연구 가설에 따라 설문지를 설계하고, 우선 <인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향>[5]의 연구는 전자상거래 생방송에서 앵커 개인적 특성, 인터넷 구전 정보 수, 그리고 제품 관여 정도는 소비자의 구매 의도에 직접적인 영향을 미친다.따라서 본 연구에서는 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효성의 3가지 요인을 연구하고, 상호 작용을 매개 변수로 추가하여 상호 작용이 소비자의 구매 의도에 영향을 미치는 매개 변수로 사용될 수 있는지 연구했다.본 연구의 변수의 조작적 정의는 Table1 과 같다.설문지 설계 측면에서 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효성의 3가지 변수 및 종속변수 구매 의도가 <인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향>[5]의 설문지를 계속 사용하고 있다.매개 변수는 Y.L.Tan[12](2017), Z.X.Liang[2](2019)의 연구설문지 부분을 참고하여 설계한다. 모두 변수는 Likert5점 척도를 사용한다.응답자의 인구통계학적 특성과 전자상거래 생방송 이용 상황을 알아보기 위해 다음 Table 2와 같은 항목도 측정한다.

Table 1. Operational definition of variables.

Table 2. Descriptive statistics (N=204).

3.3 자료 수집 및 분석 방법

본 연구 자료는 2021년 12월 20일부터 12월 25일까지 인터넷을 통해 조사 대상자에게 설문 조사 링크를 배포하여 수집하였으며, 총 271부를 수집하여 유효한 설문지 250매가 수집되었으며 설문지 효율은 92.2%였다.자료 분석은 SPSS21.0에 통해 빈도 분석, 상관성 분석, 매개 변수 분석을 했으며 타당도 분석은 탐색적 요인분석, 측정 도구의 신뢰성을 또 분석한다.

4. 연구 결과

4.1 표본의 인구통계학적 특성

응답자의 인구통계학적 특성은 Table2와 같다. 성별은 여성이 68%로 많은 것으로 나타났고, 나이는 20대 이하가 76%, 30대가 12%, 10대 12%로 나타났다. 전자상거래 생방송 시청 빈도는 1달에 1-3회가 28%로 가장 많은 것으로 나타났다.전자상거래 생방송 시청 시간은 10분 미만이 50%로 많은 것으로 나타났다.

4.2 신뢰성 및 타당성 검정

신뢰도 분석은 정량적 데이터(특히 태도 척도 질문)에 대한 응답자의 신뢰도와 정확성을 검증된다. Cronbach'sα 계수를 보면 결과는 Table3과 같다. 신뢰도 계수 값은 0.924로 0.9보다 크므로 신뢰도가 높은 수준임을 알 수 있다.

Table 3. Reliability statisttics (Cronbach alpha).

타당도 조사항목이 합리적이고 의미가 있는지 분석하는 것이다.본 연구는 KMO와 Bartlett 검정을 이용하여 타당성을 검증하였으며, Table4에서 KMO 값이 0.858, KMO값이 0.8이상임을 알 수 있다. 데이터는 정보 추출에 매우 적합하며 측면에서 타당도가 매우 좋다.

Table 4. KMO and Bartlett's test.

4.3 측정 변인의 상관계수 분석

상관분석은 양적 데이터 간의 관계, 관계가 있는지 여부, 관계의 친밀도 등을 검증되었다. Table5에서 변수 간의 상관관계를 알 수 있으며 Pearson 상관계수를 사용하여 상관관계의 강도를 나타내었다. 구체적인 분석은 다음과 같다.구매 의도와 관계 강도 간의 상관계수 값은 0.608로 0.01수준에서 유의하여구매 의도와 관계 강도 간에 유의한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다.구매 의도와 인터넷 구전 정보 품질의 상관계수는 0.571로 0.01수준에서 유의하여구매 의도와 인터넷 구전 정보 품질 간에 유의한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다.구매 의도와 인터넷 구전 정보 실효의 상관계수는 0.498로 0.01수준에서 유의하여 구매 의도와 인터넷 구전 정보 실효 간에 유의한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다. 구매의도와 상호 작용(앵커-시청자) 간의 상관계수는 0.698로 유의수준 0.01수준에서 유의하여 구매 의도와 상호 작용(앵커-시청자)간에 유의한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다.구매 의도와 상호 작용(시청자-시청자) 간의 상관계수는 0.604로 0.01수준에서 유의하여 구매 의도와 상호 작용(시청자-시청자) 간에 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

Table 5. Pearson correlation.

** .01 수준(양측)에서 유의한 상관관계가 있다.

* 0.05 수준(양측)에서 유의한 상관관계가 있다.

4.4 가설검증

매개역할은 독립변수 X가 종속변수 Y에 미치는 영향 과정, 독립변수 X가 매개 변수 M을 통과한 후 종속변수 Y에 영향 관계가 있는지 연구하는 것이다. 독립변수 X가 종속변수 Y에 미치는 영향 과정에서 매개 변수 M이 매개역할을 하게 되면 매개 역할이 존재함을 의미하고 그렇지 않으면 매개역할이 존재하지 않음을 의미한다.매개역할이 Fig.3에서 보는 것과 같다.매개역할 검정은 3개의 모형이(Fig.3) 관련되어 있고 총 4개의 회귀 계수 값을 포함한다.모형 1은 독립변수 X의 종속변수 Y에 대한 회귀 모형이고, 모형 2는 독립변수 X와 매개 변수 M의 종속변수 Y에 대한 회귀 모형이며, 모형 1과 모형 2의 관점에서 모형 2는 모형 1을 기반으로 하며 독립변수 매개변수 M이 추가로 포함되며, 모델 1과 모델 2는 계층회귀 접근 방식을 사용하여 구성되었다.모델 3은 매개 변수 M이 종속변수 Y에 대한 회귀 모델이다[13]. Fig.3과 같은 모형에 따라 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효, 구매 의도에서 매개 변수의 상호 작용이 매개역할을 하는지 검정한다. Table 6과 같다.

Fig. 3. Interpretation of the mediation test model.

Table 6. Intermediary inspection summary.

* p<0.05 ** p<0.01

매개역할 검증한 후 효과 비율을 추가로 분석할 수 있다. 첫 번째: 완전 매개의 경우 효과 비율은 100%이고, 두 번째 부분 매개의 경우 효과 비율의 계산 공식은 a*b/c이다.세 번째 은폐 매개 효과의 경우 효과 비율의 계산 공식은 |a*b/c|이다. 넷째매개 효과가 유의하지 않는 경우 효과 비율은 0%이다. 계산 결과를 Tabel 7과 같다.

Table 7. Intermediary inspection summary.

최종 검증 결과는 다음과 같다.

관계 강도와 구매 의도 간의 앵커-시청자의 상호작용 효과 비율은 59.403%를 차지했다. 이 결과를 바탕으로 볼 때 <H1a>는 채택되었다.

관계 강도와 구매 의도 간의 시청자-시청자의 상호 작용 효과 비율은 0%를 차지했다.이 결과를 바탕으로 볼 때 <H1b>는 기각되었다.

인터넷 구전 정보 품질과 구매 의도 간의 앵커-시청자의 상호 작용 효과 비율은 100%를 차지했다. 이결과를 바탕으로 볼 때 <H2a>는 채택되었다.

인터넷 구전 정보 품질과 구매 의도

간의 시청자-시청자의 상호 작용 효과 비율은 0%를 차지했다.이 결과를 바탕으로 볼 때 <H2b>는기각되었다.

인터넷 구전 정보 실효와 구매 의도 간의 앵커-시청자의 상호 작용 효과 비율은 100%를 차지했다. 이결과를 바탕으로 볼 때 <H3a>는 채택되었다.

인터넷 구전 정보 실효와 구매 의도 간의 시청자- 시청자의 상호 작용 효과 비율은 100%를 차지했다. 이 결과를 바탕으로 볼 때 <H3b>는 채택되었다.

5. 결 론

본 연구는 상호 작용을 매개 변수로 하여 전자상거래 생방송 플랫폼에서 인터넷 구전 정보 보급을 잘 전파 시키기 위한 최적화 및 개선방안을 제시하고자 일반 시청자를 대상으로 연구 실행하였다.

본 연구의 연구 결과를 바탕으로 학문적 시사점은 다음과 같다.

첫째, 성별에 따라서는 여성이 많은 것으로 나타났으며, 전자상거래 생방송 시청 빈도에 따라서는 월평균 1-3회가 제일 많은 것으로 나타났으며, 전자상거래 생방송 시청 시간에 따라서는 10분 미만이 많은 것으로 나타났다.

둘째, 전자상거래 생방송에 의한 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효, 앵커-시청자의 상호 작용, 시청자-시청자의 상호 작용과 구매 의도의 관계가 상관관계 분석을 진행하였고 분석 결과를 토대로 분석의 결과는 다음과 같다. 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도는 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효, 앵커-시청자의 상호 작용, 시청자-시청자의 상호 작용에 대해 긍정적인 영향을 받는다.

셋째, 전자상거래 생방송에서 인터넷 구전 정보에 의한 앵커-시청자의 상호 작용, 시청자-시청자의 상호 작용이 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효와 구매 의도의 영향 관계에서 매개 역할 검증의 결과는 다음과 같다.앵커-시청자의 상호작용이 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질, 인터넷 구전 정보 실효와 구매 의도 사이에서 매개 역할을 한다.시청자-시청자의 상호 작용이 인터넷 구전 정보 실효성과 구매 의도 사이에서 매개역할을 한다. 시청자-시청자의 상호 작용이 관계 강도, 인터넷 구전 정보 품질과 구매 의도 사이에서 매개역할을 하지 않다.

연구를 시행했다는 점에서 그 학문적 의의가 있다고 할 수 있으며, 실무적 시사점으로는 전자상거래 생방송에서 인터넷 구전 정보의 전파 효과를 향상시키는 방법 및 소비자의 구매 의도 향상 시키는 의견의 기초 자료를 제공하였다는데 그 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.본 연구 결과를 바탕으로 의견은 다음과 같다.

첫째, 시청자가 더 강한 참여를 느낄 수 있게 하면 시청자들과 앵커의 심리적 거리를 단축하고 제품 불확실성을 줄여 더 긴밀한 관계를 구축하는 데 도움이 된다.둘째, 앵커의 제품 소개를 통해 제품의 기능적 가치를 효율적으로 인지할 수 있으며, 제품의 종류에 따라 다양한 표시 형태와 표시 내용을 선택하여 시청자에게 최대한 유용한 제품 정보를 제공한다.셋째, 시청자의 질문에 적시에 답변하고, 그래픽 세부 정보보다 더 많은 정보를 소비자에게 제공하고, 소비자가더 나은 쇼핑 결정을 내릴 수 있도록 도와야 한다. 앵커와 시청자, 시청자와 시청자 간의 상호 작용을 보다 효과적으로 활용하는 것이 필요했다.인터넷 구전 정보 전파의 효과를 더 잘 향상 시켜 소비자의 구매 의도를 높일 수 있다.