국내 중고차 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이와 동시에 중고차 온라인 플랫폼 서비스 역시 함께 매년 시장 점유율을 확대하고 있다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 차량의 제원, 점검 이력, 사고 내역, 그리고 세부 옵션 등을 서비스 이용자에게 제공하고 있다. 대부분의 기존 연구는 차량의 제원과 차량의 일부 옵션을 활용한 중고차 가격의 예측이었으며, 중고차 가격과 일부 제원 변수 간 비선형 관계임을 확인하였다. 이에 따라 연구자들은 이러한 비선형 문제를 해결하기 위해 머신러닝(Machine Learning) 모델의 실행을 제안하였으며, 그 결과 회귀(Regression) 기반 머신러닝 모델은 변수의 실질적인 영향력과 방향성을 알 수 있는 장점이 존재하였으나, 트리(Decision Tree) 기반 머신러닝 모델에 비해 비용함수 수치가 저조한 단점이 존재하였다. 본 연구는 국내 브랜드를 대상으로 차량의 제원과 차량의 옵션, 총 70여 개의 변수를 모두 활용하여 회귀 기반 머신러닝 모델과 트리 기반 머신러닝 모델을 순차적으로 실행하여 두 유형의 머신러닝 모델의 장점을 취합하고자 하였다. 이를 통해 브랜드별 변수의 실질적 영향력과 방향성을 확인한 후 브랜드별 가장 우수한 트리 기반 머신러닝 모델을 선정하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 구매자와 판매자가 전반적인 중고차 가격 예측을 지원할 수 있다. 이에 따라 중고차 온라인 플랫폼 서비스 이용자 간 정보의 비대칭으로 인한 문제 해결 역시 지원이 가능할 것으로 기대한다.
중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 현재 O2O서비스의 소비자 반응을 서비스 사업 형태별로 구분하여 살펴보았다. 기존 연구들은 주로 O2O서비스의 품질요인이나 기술수용이론에 초점을 두고 연구를 하였다면, 본 연구에서는 서비스 사업 형태별로 소비자가 중요시 여기는 요인과 소비자 반응에 있어 차이가 있음을 살펴보았다. 또한 O2O 서비스 중에서도 활발하게 이용되고 있는 대표적인 음식배달 서비스와 카셰어링 서비스를 선정, 비교하여 살펴보았다는 점에 의의가 있다. O2O서비스는 소비자의 생활과 밀접한 서비스이므로 개인정보보안에 대한 이슈와 소비자와 플랫폼 업체 간의 발생되는 중개플랫폼의 신뢰성에 대한 소비자의 반응, 마지막으로 O2O서비스에 대해 인지하는 개인과 집단 간의 차이를 살펴보기 위한 사회적 규범을 주요 요인으로 살펴보았다. 301명을 대상으로 자료를 수집하였으며 연구문제를 검증하기 위해 분산분석을 실행하였다. 연구결과 O2O서비스 중 배달 서비스가 카셰어링 서비스보다 상대적으로 개인정보보안, 중개플랫폼의 신뢰, 사회적 규범이 낮은 소비자 집단에서 서비스태도에 더 호의적이었다. 다만 사회적 규범의 경우, 사회적 규범이 높은 소비자 집단에서 카셰어링 서비스가 더 호의적인 태도를 보였는데, 이러한 결과는 제공되는 서비스제품 유형(식품 관련 서비스 vs. 자동차관련 서비스)이 다름에서 나타나는 현상으로 해석된다. 이와 같은 결과를 토대로 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구는 공유경제 서비스 중 가장 주목할 만한 성장을 보이고 있는 카셰어링 서비스의 재이용의도를 분석하는 과정에서 차량의 예약, 결재, 인계, 검수, 반납 등 모든 과정이 비대면 셀프서비스로 이루어지는 서비스의 독특한 특성을 반영하고자 하였다. 이에, 서비스에 대해 지각하는 혜택과 위험 요인과 더불어, '정보품질'이라는 플랫폼의 특성과 '자기효능감'이라는 개인 특성 변수의 역할을 함께 고려하였다. 자료 수집을 위하여 카셰어링 이용경험이 있는 성인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 총 320명의 응답이 분석에 사용되었다. 구조방정식모형 분석 결과, 정보품질 및 자기효능감은 서비스의 지각된 혜택을 증가시키는 것으로 나타났으며, 정보품질이 우수할수록 자기효능감 또한 높이 지각하는 것으로 분석되었다. 반면, 정보품질 및 자기효능감이 지각된 위험을 낮추는 역할은 미미하였으며 서비스 재이용의도는 지각된 위험 보다는 지각된 혜택에 의한 영향을 더 크게 받는 것으로 나타나, 소비자들이 카셰어링 이용 시 위험을 크게 인식하지 않는 것으로 이해되었다. Process Macro를 이용하여 매개효과를 추가 분석한 결과, 자기효능감이 재이용의도에 미치는 영향은 지각된 혜택에 의해 매개되는 것으로 나타났다. 정보품질이 지각된 혜택 또는 자기효능감을 매개로 재이용의도에 미치는 간접 효과는 모두 유의한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 플랫폼에서 이용자가 필요로 하는 정보를 적시에, 충분히, 이해하기 쉽게 제공해주는 것은 자기효능감을 향상시켜 서비스 재이용의도를 증가시키는 것을 시사한다. 카셰어링 서비스 기업은 고객이 차량을 더욱 쉽게 이용하고 커뮤니케이션 문제로 인한 분쟁이 발생하지 않도록 우수한 품질의 정보를 평소 잘 제공하는 것이 중요하다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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