The Korean Society of Costume

Current Issue

Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 74 , No. 1

[ Article ]
Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 71, No. 4, pp. 69-87
Abbreviation: JKSC
ISSN: 1229-6880 (Print) 2287-7827 (Online)
Print publication date 31 Aug 2021
Received 08 Jul 2021 Revised 08 Aug 2021 Accepted 09 Aug 2021
DOI: https://doi.org/10.7233/jksc.2021.71.4.069

라이브 스트리밍 커머스의 상호작용성이 사회적 실재감과 관계품질을 매개로 행동의도에 미치는 효과
최미영
덕성여자대학교 의상디자인학과 교수

The Effect of the Interactivity of Livestreaming Commerce on Behavior Intention-mediated Social Presence and Relationship Quality
Mi Young Choi
Professor, Dept. of Fashion Design, Duksung Women’s University
Correspondence to : Mi Young Choi, e-mail: choimy7@duksung.ac.kr

Funding Information ▼

Abstract

Recently, livestreaming commerce has grown rapidly in the e-commerce market for fashion products. This study was designed to empirically identify how interactivity among the characteristics of live commerce affects the behavioral intentions of service users and the psychological mechanisms through which these effects take place. Data collection was conducted online for young adults in their 20s who are actively partaking in using fashion technology. To verify the mediating effect using the SPSS Macro Process Model 6, the data from 103 experienced users who watched fashion product shopping videos through livestreaming among 337 valid datasets were analyzed. As a result of the empirical study, it was found that that the mediating effect of social presence was significant in the path of interactivity on behavioral intention in the livestreaming shopping environment. In addition, the indirect effect of the sequential mediation model in which social presence and relationship quality were input as parameters was found to be significant. Social presence was confirmed to be an important variable in the establishment of live commerce as a preceding variable in the formation of the relationship composed of trust and satisfaction. However, it was found that the indirect path mediated by relationship quality and the direct path to behavioral intention without the mediation of social reality or relationship quality did not have a significant effect. In particular, the double mediation effect was stronger than simple mediation, suggesting that the reinforcement of relationship quality by social presence can act as an important mechanism to promote consumer behavior. In practice, it is expected that the formation of intimacy based on trust and satisfaction in the livestreaming shopping environment brought about by the experience of a social presence through real-time interaction will be a differentiation strategy that can activate the use of live commerce as a fashion distribution format.


Keywords: behavior intention, interactivity, live commerce, relationship quality, social presence
키워드: 행동의도, 상호작용성, 라이브 커머스, 관계품질, 사회적 실재감

Ⅰ. 서론

사회적 관계망 구축을 위한 플랫폼에서 출발한 소셜 네트워크 서비스(SNS social network service)가 제품 정보공유뿐 아니라 상거래를 위한 플랫폼으로 발전하고 유통업계의 디지털 전환이 이루어지면서 라이브 스트리밍을 통한 커머스가 새로운 비즈니스 모델로 급부상하고 있다(Song & Im, 2020). 라이브 커머스의 특징은 시간과 장소에 상관없이 판매자와 또 다른 소비자들과 실시간으로 의사소통을 하면서 구매에 필요한 정보를 바로 묻고 답하면서 손쉽게 제품구매와 연결시킬 수 있다는 점이다(Kim & Park, 2020).

최근 통계청 자료에 따르면 실시간 소통하며 쇼핑할 수 있는 라이브 커머스 시장규모는 2020년 1.7조에서 2025년에는 최소 10.2조에서 최대 25.6조까지 성장할 수 있다고 전망된다(S. Lee, 2021). 정보통신기술이 발전하면서 소셜미디어와 연동이 되는 플랫폼에 특별한 장비 없이도 쉽게 라이브 방송을 통해 소비자들이 반응할 수 있는 스트리밍 환경이 자리를 잡게 되고, 인플루언서들이 ‘쇼호스트’ 역할을 하면서 콘텐츠 커머스 유형으로 발전하고 있다. 이처럼 라이브 커머스는 ‘방송을 전문으로 연출, 소통하는 소셜 플랫폼’과 접목되면서 더 강화되었으며, 최근에는 송출 수수료가 없어 비용 부담이 감소하게 됨에 따라 제조업자와 브랜드 및 유통업체가 직접 방송을 진행하는 사례가 증가하고 있다. 유통업계의 디지털 전환과 비대면으로 물리적 거리는 유지하지만 온라인으로 사람간 연결과 소통을 시도하는 온택트(ontact) 소비 문화의 확산이 하나의 원인으로 작용하였기 때문이다.

한편, 패션제품은 구매 시 고려해야 하는 요소들이 매우 다양하고, 상품의 수는 그보다 훨씬 더 방대하므로 소비자가 탐색하고 선택하는 시간을 줄여주는 쇼핑 편의성이 요구되기 때문에 이를 제공하는 플랫폼들이 4차 산업혁명의 시작과 동시에 꾸준히 개발되어 소개되고 있다. 이러한 현상에 맞추어 패션업계도 온라인 채널과 플랫폼을 강화하는 마케팅 활동이 늘어나는 중이다. 특히, 코로나로 인해 오프라인 활동이 자유롭지 못한 상황이 장기화되면서 도입 단계에 있던 국내 라이브 커머스가 예상보다 빠르게 실용화되고 있다.

이러한 라이브 커머스 시장 성장에도 불구하고 관련한 이론적 연구들은 기술적 요소 및 시스템 측면의 연구와(Seering, Wang, Yoon, & Kaufman, 2019), 라이브 커머스 특성을 밝히는 연구에 머물다가 라이브 커머스 특성인 플랫폼 특성에 기인한 시스템 특성, 방송진행자에 의한 정보원 특성과 소비자 특성 중 어떤 특성이 라이브 커머스의 성과인 소비 행동에 주요 요인으로 작용하는지 규명하는 쪽으로 확장되었다. 최근에는 실무적 관심의 증가에 따라 라이브 스트리밍 서비스와 관련한 소비자 수용과 이용행동 및 참여활동에 대한 연구에서 의미 있는 연구 결과들이 제시되고 있다(Hu, Zhang, & Wang, 2017; Wongkitrungrueng & Assarut, 2020).

라이브 스트리밍을 이용한 커머스 환경에서 판매자들은 오프라인 매장에서 대화하듯이 제품의 사용 방법을 시연하고 다양한 사용 상황을 제시하면서 고객의 질문과 요구에 바로바로 답변하는 등 고객의 즉각적인 구매를 유도하기 위한 다양한 활동들을 하게 된다(Song & Im, 2020). 또한 라이브 커머스에서 판매자들은 실시간으로 제품에 대한 시각적, 감각적, 경험적 정보를 전달하고 공유함으로써 판매자에 대한 신뢰를 형성하고 거래에 대한 지각된 위험을 감소시키고 있다(Hajli, Sims, Zadeh, & Richard, 2017). 따라서 라이브 커머스는 온라인 상에서 판매자와 소비자간 상호작용 수준을 실시간 촉진시켜 주는 플랫폼으로 특징된다(Etemad- Sajadi, 2016; Hu & Chaudhry, 2020).

본 연구에서는 라이브 스트리밍을 이용한 커머스 상황에서 실시간 상호작용과 소비자 행동의 내재된 심리적 메커니즘을 규명하기 위해 사회적 실재감(social presence)과 관계품질(relationship quality)에 주목하고자 한다. 사회적 실재감과 관련한 선행연구들은 사회적 실재감 지각이 비대면 매체를 통한 커뮤니케이션 활동의 긍정적인 성과 창출에 기여할 수 있다고 밝히고 있다(Fortin & Dholakia, 2005). 라이브 스트리밍은 사회적 맥락에 기반한 매체적 특성을 보이고 있어서 실시간 상호작용성에 기반한 라이브 커머스 특징은 스트리밍 시청자들이 지각하는 사회적 실재감 수준에 긍정적 영향을 미칠 것으로 예측할 수 있다. 또한 라이브 스트리밍을 이용한 커머스 환경에서 방송 진행자는 실시간 상호작용을 통해 시청자인 소비자와 친밀한 관계 형성이 가능할 뿐 아니라 이렇게 형성된 관계는 온라인 환경에서 고객충성도와 긍정적인 구전과 같은 소비자 행동을 촉진할 수 있다.

일부 선행연구에서는 관계에 기반한 거래가 이루어지는 라이브 스트리밍을 이용한 소셜커머스 상황에서 판매자와 소비자간 구축된 관계품질이 사회적 실재감 지각을 매개해 구매의도에 영향을 미침을 밝히고 있다(Gunawardena & Zittle, 1997; Song & Im, 2020). 하지만, Ratnasingham(1998)은 가상공간에서 이루어지는 거래에서는 생기는 대면적인 상호작용에 대한 욕구가 관계품질의 주요 구성요인의 하나인 신뢰에 결정적인 영향을 준다고 밝히고 있다. 따라서 라이브 커머스라는 비대면 쇼핑환경에서 관계품질은 상품을 소개하고 소비자와 소통하는 방송진행자와 소비자 간 상호작용성 및 사회적 실재감에 의해 형성될 수 있다.

이에 따라 본 연구에서는 오프라인의 사회적 대면 상황에서처럼 인터넷 환경에서 지각하게 되는 사회적 실재감을 관계 결정요인으로 보고 사회적 실재감에 의해 온라인 관계가 강화된다고 보았다. 또한 구축된 관계에 기반한 관계성과로 라이브 커머스 서비스의 반복적 이용 및 라이브 커머스를 이용한 구매의도와 호의적 구전의도를 살펴보려고 한다. 이를 위해 실증적 연구에서는 먼저 온라인 패션 소비와 라이브 커머스 이용현황을 파악한 후, 라이브 스트리밍 방송 참여를 통해 정보 탐색과 함께 구매가 이루어질 수 있도록 하는 상호작용에 의한 사회적 실재감 경험을 매개로 콘텐츠가 소비되고 이에 의해 강화된 관계품질이 외부 자극에 대한 소비자의 반응에 대한 매개 요인으로 작용하여 개별적인 소비 행동을 촉진시킬 수 있음을 검증하고자 한다.


Ⅱ. 이론적 배경
1. 라이브 커머스에서의 실시간 상호작용성

온택트 시대가 열리면서, 텍스트 중심의 콘텐츠 보다는 동영상 콘텐츠에 의한 소비자 설득이 용이해졌고, 이로 인해 동영상이 중요한 채널로 급부상하고 있다. 온라인 커머스의 최신 트렌드로 부상한 라이브 스트리밍 커머스(livestreaming commerce)는 오프라인 매장에서 직접 구매하듯이 방송진행자와 실시간 소통하며 언택트 쇼핑을 보다 현실감 있게 즐길 수 있는 환경을 온라인 편의성과 함께 제공하여 앞으로 그 이용이 더욱 확대될 것으로 예상된다(A. R. Lee, 2021).

중국에서는 2016년부터 라이브 커머스 시장 성장이 본격화되었으며, 현재는 가장 인기 있는 온라인 쇼핑 포맷으로 자리를 잡을 정도로 실시간 방송 판매가 활성화되어 있다(Wen & Lee, 2020; Zhang & Park, 2018). 국내의 경우, 코로나 여파로 다양한 라이브 커머스 플랫폼들이 대거 등장하였고, 라이브 커머스를 통한 매출 증대 효과가 두드러지게 나타나면서 이 시장의 경쟁이 본격화되고 있다(Lee, 2020). 국내 라이브 커머스 시장규모는 2021년 초 약 3조원 정도의 규모로 추정되며 2023년에는 8조원 규모까지 성장할 것으로 예측되고 있다(Kim, 2021). 미국 시장에서도 2019년 아마존 라이브(Amazon Live)로 라이브 커머스가 시작된 데 이어 2020년 7월 구글 숍 루프(Google Shoploop)가 런칭되는 등 글로벌 기업의 주도로 중소 플랫폼 중심의 시장구조에 변화가 시작됐다(Im, 2020).

라이브 커머스(live commerce)란 라이브 스트리밍(livestreaming)과 e-커머스(e-commerce)의 합성어로, 실시간 동영상 스트리밍 방송과 e-커머스 플랫폼이 결합한 형태의 새로운 e-커머스 방식을 말한다(Wen & Lee, 2020). 라이브 스트리밍은 모바일 기술과 비디오 스트리밍의 결합으로 인해 모바일 기기를 이용해 언제 어디서든 시청할 수 있는 편리함과 다른 사람과 공유할 수 있는 기능을 추가하여 상호작용의 특징을 가지고 있다(Lee, Jang, & Kim, 2013). 라이브 스트리밍 매체 특성에 기인하는 상호작용성은 방송진행자와 소비자간 교류와 연결성에 근거한 실시간 커뮤니케이션 정도로 정의할 수 있다(Song & Im, 2020). 이에 따라 라이브 스트리밍 방송이 진행되는 동안 시청자는 ‘실시간성’과 ‘쌍방향 상호작용’에 의해 구매전 방송에 참여하여 방송진행자에게 궁금한 것을 묻고, 진행자로부터 바로 답변을 받을 수 있다는 즉시성이라는 특성도 가지게 된다.

이러한 상호작용성(interactivity)은 기존 대중매체와 구분되는 뉴미디어의 가장 눈에 띄는 점으로, 컴퓨터를 매개한 커뮤니케이션의 효과를 측정하기 위한 중요한 개념으로 사용되고 있다(McMillan & Hwang, 2002). 라이브 스트리밍 환경에서 이루어지는 상거래에서 소비자는 영상을 보면서 판매자와 실시간 상호작용을 통해 즐거운 쇼핑 경험뿐 아니라 판매자와 지속적인 관계형성과 유지도 가능하며(Wohn, Freeman, & McLaughlin, 2018), 실제 대면 상호작용은 없지만, 사회적 존재감과 사회적 실재감을 지각할 수 있다(Gefen & Straub, 2004). Hu, Huang, Zhong, Davison, & Zhao(2016)는 쇼핑 사이트에서의 제공하는 역동적인 상호작용이 구매자와 판매자 간 상호 호의 및 만족도를 높여 궁극적으로 구매의도를 높일 수 있다고 하였다. 소셜커머스에서의 상호작용성에 대한 Lin, Luo, Cheng, & Li(2019)의 연구에서도 판매자와 고객 간 상호 이해와 관계적 조화(relationship harmony)가 구매의도를 높일 수 있다고 하면서 상호작용성의 역할을 주장하였다. 방송진행자로부터 제품의 상세 정보들을 직접 물을 수 있고, 함께 참여하고 있는 시청자들로부터 채팅 창을 통해 상품에 대한 정보를 실시간으로 공유하고 상품에 대한 반응을 볼 수 있는 실시간 상호작용성은 비대면 쇼핑상황에서 제품구매에 대한 불확실성과 위험성을 줄일 수 있는 요인으로 작용한다.

따라서 라이브 커머스 성장의 핵심은 e-커머스의 편리함과 엔터테인먼트의 결합이 만들어낸 결과로 소셜네트워크 플랫폼에 e-커머스라는 장치를 추가하는 것에 그치지 않고 상호작용적 관계에 기반한 새로운 소셜커머스를 생성하는 것으로 이해할 수 있다. 방송진행자인 판매자뿐 아니라 다른 소비자들과도 직접 소통하면서 제품의 속성과 품질을 더욱 정확하게 판단할 수 있기 때문이다. 이에 따라 본 연구에서는 라이브 스트리밍 커머스의 특징인 상호작용성에 초점을 맞추어 소비자 행동의도를 활성화시키는 매개변수와의 관계와 경로를 규명하고 그 영향력을 살펴보고자 한다.

2. 사회적 실재감(social presence)

Qiu & Benbasat(2005)Weibel & Wissmath(2011)는 인터넷 환경에서 외부 자극에 대한 소비자의 반응에 내재하는 이중 매개 요인으로 소비자가 지각하는 사회적 실재감(social presence)과 몰입(flow)에 주목하였다. 이 중 사회적 실재감은 매개된 커뮤니케이션 과정에서 타인에 대한 존재감과 상호교류에 대한 현저성의 지각으로 정의된 이후, 사회적 단서를 전달할 수 있는 커뮤니케이션 매체의 역량을 설명하는 개념을 기반으로 커뮤니케이션 매체의 특질에 관한 연구에서 다양한 해석이 되고 있다(Short, Williams, & Christie, 1976; Weibel & Wissmath, 2011). Rice(1993)는 사회적 실재감을 어떤 매체를 이용할 때 커뮤니케이션 과정에서 그 상대와 직접 만나서 대화하는 것처럼 느끼는 정도라고 정의하였고, Biocca & Nowak(2001)는 다른 사람이나 인위적 존재와 함께 있다는 공동 공간감(co-presence)에 대한 인식 수준으로 사회적 실재감을 정의하였다. Hwang & Park(2008)은 사회적 실재감을 대화 상대방과의 정서적이고 심리적인 유대감이라고 설명하였다.

이처럼 사회적 실재감은 IT 기술을 사용하여 컴퓨터를 매개로 접속하는 비대면 환경임에도 불구하고 인간적인 접촉(human contact)을 하는 것과 같은 느낌을 받거나 온라인 공간에 함께 참여하는 사람들이 개인적으로 친근하고 가깝다고 느껴지는 현상으로 정의할 수 있다(Animesh, Pinsonneault, Yang, & Oh, 2011; Lowry, Moody, & Chatterjee, 2017). 따라서 온라인이나 모바일 쇼핑상황에서도 사회적 실재감은 발생할 수 있으며 소비자의 쇼핑 경험을 강화하고 고객 관계를 형성하고 유지하는 데 중요한 변인이 될 수 있다(Jeong, Hur, & Choo, 2020; Yoo, Lee, & Song, 2009). 온라인 쇼핑에서 사회적 실재감을 다룬 연구 중 Gefen & Straub(2004)는 사회적 실재감이 e-커머스에서 구매자와 판매자 간 심리적 거리를 좁혀주고 인적 접촉을 통한 전통적 거래와 유사하게 느낄 수 있도록 하는 요인이라고 주장하면서, e-커머스에서 소비자가 지각하는 사회적 실재감이 사회적 불확실성을 줄여 신뢰감을 향상시키는 결정적인 요인으로 성과달성과 관련되어 있음을 확인하였다. 또 다른 연구로 Hassanein & Head(2007)는 온라인 쇼핑상황에서 소비자의 신뢰와 즐거움의 감정은 사회적 실재감을 지각하는 것만으로도 유발되며, 이는 해당 온라인 쇼핑 사이트에 대한 긍정적 태도에 영향을 준다고 하였다. 뉴미디어가 매개된 상황에서 사용자가 경험하는 실재감에 대해 개념화한 Lombard & Ditton(1997)의 연구에서도 즐거움이 사회적 실재감에 의해 나타나는 가장 두드러진 심리적 영향 중 하나로, 이는 만족으로 이어지고 지속적인 사용의도를 강화한다고 하였다. Jiang, Rashid, & Wang(2019)의 연구에서는 인터넷 쇼핑 환경에서 사회적 실재감에 대한 지각이 오프라인에서의 사회적 구매 행동과 유사한 맥락을 제공하며 소비자의 구매 행동을 촉진하는 요인으로 작용함을 밝히고 있다. Gao & Li(2019)도 온라인 판매자에 대한 심리적 친밀감의 측면에서 사회적 실재감을 개념화하고, 온라인 쇼핑 웹사이트의 정보품질과 서비스품질이 이용자들의 사회적 실재감을 형성하는 데 유의한 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

이처럼 사회적 실재감과 관련된 선행연구들은 인터넷과 같은 비대면 매체를 통한 커뮤니케이션 과정에서도 사회적 맥락의 대면 커뮤니케이션과 같은 실재감을 지각할 수 있음을 설명하고 있으며, 컴퓨터가 매개된 커뮤니케이션 상황에서 커뮤니케이터 간 사회적 실재감에 대한 지각은 단순히 기술의 발전으로 가능해진 성과에서 나아가 소비자들의 심리적인 측면에서의 접근으로 비대면 매체를 통한 커뮤니케이션 활동의 긍정적인 성과 창출에 기여할 수 있다고 주장하고 있다(Fortin & Dholakia, 2005; Lu, Fan, & Zhou, 2016; Richardson & Swan, 2003). 이러한 선행연구 결과들은 온라인 쇼핑몰에 대한 전반적 태도에 부정적 영향을 미칠 수 있는 비대면적 상호작용상황에서 사회적 실재감이 이용자들의 지속적인 방문과 거래를 유도하는 데 중요한 변인임을 시사한다. 최근 인터넷 환경이 소통과 새로운 관계가 조직되는 사회적 공간으로써 논의가 확장되면서 개방, 참여, 공유를 바탕으로 사용자 간 소통하는 웹 2.0기반의 사회적 네트워크의 중요성이 강조되고 있는 것도 같은 맥락으로 이해할 수 있다.

Wongkitrungrueng & Assarut(2020)는 라이브 스트리밍을 이용한 소셜커머스 환경인 가상의 공간에서 생방송을 통해 소비자들이 다른 사람들과 함께 있다고 느끼는 사회적 실재감이 중요 요인으로 고려되어야 함을 주장하면서 이러한 사회적 실재감에 대한 지각이 소비자 참여 행동에 큰 영향을 끼친다는 것을 실증적으로 검증하였다. 따라서 라이브 스트리밍을 이용한 쇼핑환경에서 정보원의 역할을 수행하는 판매자인 방송진행자가 실시간 상호작용을 통해 소비자에게 제공하는 상품에 대한 시각적, 경험적 정보는 사회적 실재감 지각 수준을 높이는 단서가 되며, 사회적 맥락 특성이 있는 사회적 단서 제공과 이러한 단서를 통한 사회적 실재감의 지각은 매체적 특질에 기인하는 요인으로서 소비자 행동 촉진에 핵심 변인이 될 수 있을 것이다.

3. 관계품질(relationship quality)

관계품질(relationship quality)은 반복적인 거래, 사용을 통해 형성된 현재의 이용, 거래에 관련된 고객들의 총체적인 평가로 정의될 수 있으며, 관계의 형성은 판매원과 고객 간의 신뢰와 만족의 수준으로서 상품 및 브랜드에 대한 경험과 관련성이 있고 상호작용으로 나타날 수 있는 결과이다(Lee & Kim, 2013). 관계품질은 다차원적 개념으로 관계강도에 대한 전반적인 평가로 정의되며 관계품질의 주요 구성요인으로 관계 몰입(commitment)과 함께 신뢰(trust)와 만족(satisfaction)이 주로 언급되고 있다. 구성요인 중 신뢰는 거래 상대방이 정직하고 호혜적일 것이라는 믿음의 정도이며 만족은 거래 상대방과의 상호작용 경험에 대한 전반적인 평가로 정의된다(Garbarino & Johnson, 1999). 본 연구에서도 관계품질을 라이브 스트리밍을 이용한 커머스 환경에서 판매자와 소비자간 관계강도를 나타내는 개념으로 이해하고 라이브 스트리밍 환경에서 제공되는 거래에 대한 신뢰와 쇼핑 편의성에 대한 기대의 충족에 의한 만족이 관계를 강화시키고 관계품질을 형성한다고 보았다.

Wu & Chang(2005)은 인터넷 환경에서 관계 품질의 주요 구성요소인 신뢰가 거래 상대방을 더욱 친근하게 인식하도록 하는데 작용하여 상대방과 깊은 관계를 형성하도록 하고 몰입 경험에 긍정적 영향을 미친다는 것을 실증적으로 규명하였다. 소비자들은 구매과정 동안 불안감이나 부담감과 같은 위험 요소를 감소하기 위해 신뢰를 기반으로 편안함, 안정감 등을 얻고자 하기 때문이다. Mayer, Davis, & Schoorman(1995)는 소비자에게 신뢰가 형성되면 상대방을 감시하거나 통제하지 못하더라도 상대방이 나에게 이익이 되는 행동을 할 것이라는 기대감을 가지게 되고 상대적인 취약점 또한 기꺼이 받아들이게 되는 긍정적인 행동 결과가 나타난다고 하였다. 최근 선행연구에서는 브랜드에 대한 신뢰 수준이 관계 지속에 대한 가치를 증대시킴으로써 브랜드의 경제적 충성도와 사회적 충성도를 강화한다는 점을 밝히고 있다(Choi, 2008). 특히, 비대면 거래를 기반으로 하는 모바일 환경에서는 상대방에 대한 불확실성으로 인해 이용자들의 불안감이 커질 수 있어 신뢰 확보의 필요성과 가치가 더욱 크다(Corritore, Kracher, & Wiedenbeck, 2003). 따라서 신뢰는 비대면 쇼핑환경에서 거래의 불확실성과 심리적 불안감을 감소시키고(Doney & Cannon, 1997; Moorman, Deshpande, & Zaltman, 1993), 관계성과로서 해당 상거래에서 이루어지는 제품 및 서비스에 대한 구매의도, 지불의사, 수용의도 등의 소비자 행동 변수에 영향을 주는 중요한 역할을 하게 된다(Kim, Park, & Kim, 2011).

한편, 소비자가 상호작용 결과 얻은 정보는 구매의사결정에 확실성과 자신감을 부여하여 만족도에 영향을 준다. Pizam, Neuman & Reiche(1978)는 만족을 사전의 기대와 실제 경험 간의 상호작용으로 나타나는 결과로 보았다. Engel, Blackwell, & Miniard(2001)의 CDP모델(consumer decision process model)에 따르면 소비자의 만족은 의사결정과정에서 제품이나 서비스 이용 후의 행동으로 소비자의 감정적 과정에 따라 경험되는 것으로 제공되는 가치에 대한 고객의 반응으로 볼 수 있다. 특정 기업의 상품이나 서비스에 대한 소비자의 만족은 소비자의 재구매 의도나 추천의도에 영향을 미치게 되는데, Xu & Kim(2020)는 중국 왕홍의 자발적 PR 활동과 행동의도의 관계에서 만족도의 부분 매개효과를 규명하였다.

따라서 라이브 스트리밍 쇼핑환경에서는 방송진행자와 소비자 사이의 실시간 상호작용을 기반으로 친밀한 관계관리가 가능하고 관계에 의해 상거래가 이루어지게 된다. 이러한 쇼핑경험은 소비자가 서비스에 대해 전반적으로 좋은 인상을 느끼도록 하여 라이브 커머스 이용에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 뿐 아니라 구매 결정 판단 등에 영향을 줄 수 있다. 물론 소비자는 정보원인 방송진행자뿐 아니라 방송을 시청하는 다른 소비자들과도 실시간 상호작용을 하면서 매력적인 쇼핑 경험하게 되고 이러한 쇼핑 경험을 통해 직접적인 대면 상호작용 없이도 사회적 존재감과 사회적 실재감을 지각할 뿐 아니라(Gefen & Straub, 2004) 판매자와 지속적인 관계형성과 유지도 가능하게 된다(Wohn et al., 2018).

4. 소비자 행동의도(behavior intention)

행동의도는 체험에 따른 심리적 변수로 고객만족의 결과를 설명하는 포괄적인 개념이며, 소비자들이 어떤 대상에 대한 태도를 형성한 후 특정한 미래행동으로 나타내려는 개인의 의지와 신념으로 정의된다(Boulding, Staelin, Kalra, & Zaithaml, 1993; Lounsbury & Polik, 1992). 이러한 행동의도는 반복적으로 상품을 구매하거나 서비스를 이용할 가능성과 구매의지 및 긍정적 구전활동과 추천의도 등 경제활동뿐 아니라 사회적 활동에 대한 미래의지의 표현이라고 할 수 있다(Garbarino & Johnson, 1999). A. R. Lee(2021)는 행동의도의 선행변수로 브랜드 태도를 설정하고 재방문, 추천, 구전 등 5가지 항목을 척도로 사용하여 측정함으로써 유의한 긍정적 결과를 규명하였다. 반복적으로 서비스를 이용할 가능성에 해당하는 사용의도는 제품이나 서비스에 대한 선호적인 소비자 태도를 반영하게 되며(Evanschitzky, Iyer, Plassmann, Niessing, & Meffert, 2006), 혜택에 대한 지각을 통해 선호가 형성된 소비자들은 해당 제품이나 서비스의 주요 속성을 강조하는 긍정적인 구전과 추천 행동을 하게 된다(Hallowell, 1996).

소비자 구매행동 연구에서 행동의도에 관심을 두는 이유는 고객과 지속적인 관계를 유지하는 것이 기업의 수익창출에 있어 무엇보다 중요하기 때문이고, 더불어 긍정적 경험과 호의적 태도를 전파함으로써 신규고객의 창출과 잠재고객의 자극이 가능하기 때문이다(Yoon, Ha, & Oh, 2012). 이러한 관점에서 라이브 스트리밍을 통한 비대면 환경에서 이루어지는 상호작용적 특성과 쇼핑 경험에 의한 신뢰와 만족을 얻어 선호적 경향을 가진 소비자의 행동은 그 제품이나 서비스의 주요 속성을 강조하는 재이용과 추천 및 긍정적인 구전을 만들 것으로 예측할 수 있다.


Ⅲ. 연구설계
1. 연구모형 및 연구가설 설정

본 연구는 코로나 이후 비대면 서비스가 익숙해진 소비자들에게 라이브 커머스가 어느 정도 영향력을 갖게 되었는지 알아보기 위해 먼저 온라인 패션제품 소비행동 특성 및 라이브 스트리밍 커머스 이용현황을 살펴보고, 어떤 심리적 메커니즘을 통해 소비자들의 수용의도와 행동의도에 영향을 미치는지 그 경로를 확인하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 라이브 스트리밍 쇼핑환경에서 상호작용성을 통한 사회적 실재감의 경험과 이에 의한 관계품질의 강화가 행동의도에 어떻게 매개되는지 알아보고자 하였다.

이를 위해 라이브 커머스의 특성 중 상호작용성을 사회적 실재감과 관계품질의 결정요인으로 변수화하였고, 동시에 이러한 사회적 실재감과 관계품질의 형성을 라이브 스트리밍 쇼핑환경에 노출된 소비자들의 행동의도에 대한 선행변수로 보았다. 상호작용성에 의한 행동의도에의 영향에 있어 사회적 실재감과 관계품질에 의한 이중 매개효과에 의한 개념적 연구모형의 구성은 다음 <Fig. 1>과 같다.


<Fig. 1> 
Research Framework

이론적 고찰을 통해 컴퓨터를 매개한 온라인 환경에서 경험하는 사회적 실재감의 수준은 상호작용적 반응의 활용 정도에 따라 결정된다는 Song & Im(2020)Wongkitrungrueng & Assarut(2020)A. R. Lee(2021)의 연구를 토대로 라이브 스트리밍 커머스 환경에서 이루어지는 상호작용성의 긍정적인 심리적 효과를 기대하였으며, 사회적 실재감은 가상환경에서의 신뢰에 의한 결속감의 강화와 서비스 만족에 의한 관계품질의 향상을 가져올 수 있다고 보았다. 실증적 연구를 위한 연구가설은 다음과 같다.

  • 연구가설 H1. 라이브 커머스의 상호작용성은 사회적 실재감을 매개하여 라이브 커머스 행동의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.
  • 연구가설 H2. 라이브 커머스의 상호작용성은 관계품질을 매개하여 라이브 커머스 행동의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.
  • 연구가설 H3. 라이브 커머스의 상호작용성은 사회적 실재감과 관계품질을 순차적으로 매개하여 라이브 커머스 행동의도에 정적인 영향을 미칠 것이다.
2. 자료수집과 변수의 측정

본 연구의 조사대상은 모바일 패션쇼핑의 주 고객층이 20~30대 여성이라는 점과(Korea Internet & Security Agency, 2019) 라이브 스트리밍을 이용한 쇼핑플랫폼이 동영상 콘텐츠에 익숙한 MZ세대에게 적합하다는 평가에 따라 연구 참여자를 20대 성인 여성으로 제한시켰다. 실증적 연구를 위한 자료수집은 편의표집에 의해 2020년 9월 셋째 주에서 넷째 주까지 2주간 진행하였다. 총 350부의 설문지를 배포하여 설문 응답에 일관성이 없거나 불성실한 응답을 한 부정확한 설문지를 제외하고 총 337부를 결과분석에 사용하였다.

설문지는 인구통계학적 특성과 온라인 패션제품 소비 행동 및 라이브 커머스 이용행태에 대한 부분, 그리고 개념적 연구모형을 구성하는 변수에 대한 파트로 구성하였다. 온라인 패션제품 소비행동에 대한 부분에는 주로 이용하는 쇼핑채널 의존도, 선호하는 온라인 쇼핑몰 및 온라인 쇼핑몰 방문 동기와 라이브 커머스 채널 이용현황에 대한 배경 질문, 응답자들의 개인적 성향인 지속적 패션 정보탐색에 대한 문항을 포함시켰다. 개념적 연구모형에 대한 문항들은 라이브 스트리밍 커머스 시청 경험 여부로 응답자를 스크리닝한 후 라이브 스트리밍을 통한 쇼핑경험자 103명만을 대상으로 라이브 커머스 시청 시나리오를 제시하면서 최근 경험을 회상하도록 하였다.

개념적 연구모형의 주요 변수들은 5점 리커트 척도로 측정하였다(1점:전혀 그렇지 않다, 5점:매우 그렇다). 라이브 스트리밍 환경에서의 상호작용성은 McMillan & Hwang(2002)의 상호작용성측정 문항을 맥락에 맞추어 수정하여 방송 진행 중 진행자 또는 참여자들 간 의사소통을 통해 질문을 하고 즉시 답변을 받으면서 서로 소통이 되고 있음을 느낀다는 문항들로 구성하였다. 사회적 실재감은 Wongkitrungrueng & Assarut(2020)이 사용한 사회적 실재감 척도를 본 연구의 맥락에 맞게 재구성하였다. 구체적인 설문 문항에는 라이브 스트리밍 커머스 방송을 통해 직접 제품을 보거나 착용해 보지 않고도 오프라인 쇼핑과 유사한 생생한 제품정보를 얻고, 방송콘텐츠를 통해 오프라인 쇼핑과 유사한 쇼핑 경험을 할 수 있었다는 내용을 담았다. 관계품질은 Song & Im(2020)의 연구에서 사용한 문항을 바탕으로 라이브 커머스를 통한 거래에 대한 신뢰와 서비스에 대한 믿음, 그리고 이에 대한 우호적인 감정에 의한 만족으로 구성하였다. 행동의도는 A. R. Lee(2021)에서 사용한 문항들을 본 연구의 맥락에 맞게 재구성하여 향후 라이브 커머스에서 제공하는 서비스의 반복적 이용의도, 이를 통한 제품 구매의도와 서비스추천 및 구전의도를 모두 포함시킨 문항들로 측정하였다.

자료의 통계적 처리를 위하여 IBM SPSS 25.0 통계 프로그램을 이용하여 빈도분석 및 기본적인 기술통계와 요인분석, 신뢰도 분석을 실시하였으며, Macro process 3.5를 사용하여 매개효과를 검증하였다.

3. 응답자 특성

조사 대상자의 인구통계학적 특성은 연령, 직업 및 교육수준과 패션제품 쇼핑에 소비하는 월 평균 소비금액에 대한 빈도분석 결과로 살펴보았다. 유효 표본 337명의 평균 연령은 22.5세로 학생의 비중이 92.3%인 집단이었으며, 월평균 패션제품(의류, ACC, 잡화 포함) 쇼핑에 지출하는 금액은 10만 원 미만이 167명(49.6%), 10만 원 이상∼30만 원 미만이 146명(43.3%)으로 나타났으며, 30만 원 이상~50만 원 미만이 21명(6.2%), 50만 원 이상이 4명(0.9%) 순으로 나타났다.


Ⅳ. 연구결과 및 논의
1. 온라인 패션제품 소비행동 특성 및 라이브 스트리밍 커머스 이용현황
1) 온라인 패션제품 소비행동 특성

전체 응답자(n=337)를 대상으로 패션제품 소비 행태에 대해 파악하기 위해 패션제품 쇼핑 시 선호하는 유통채널 및 라이브 스트리밍을 통한 쇼핑 경험, 지속적 패션 정보탐색 행동과 코로나로 인한 패션제품 소비행동의 변화에 대한 문항을 분석하였다. 응답자들이 패션제품을 위해 주로 이용하는 쇼핑 채널은 온라인 채널 중 모바일이 52.36%, 오프라인 채널이 30.45%, 온라인 채널 중 PC가 13.71% 순으로 모바일 채널 의존도가 높은 특징을 보였다. 코로나로 인한 온라인 쇼핑몰 방문 증가 정도에 대해서는 전체 응답자의 67.06%인 226명이 그렇다고 응답하여 오프라인 채널이 온라인 채널로 대체 전환됨을 확인할 수 있었다.

선호하는 온라인 쇼핑몰에 대한 다중응답분석 결과에서는 <Table 1>에서 제시된 바와 같이 브랜드 온라인 독립몰(13.02%)이나 포털 사이트에서 제공하는 쇼핑몰(9.48%)보다 최근 소개되고 있는 ‘지그재그’와 같은 온라인 쇼핑 플랫폼(22.25%)과 ‘무신사’, ‘W컨셉’과 같은 온라인 편집샵 플랫폼(20.23%), 그리고 소셜커머스 몰(6.83%) 등 새로운 유통플랫폼에 대한 높은 선호를 나타냈다.

<Table 1> 
Multiple Response Results for Preferred Online Shopping Malls (n=337)
Preferred online shopping store n % % in case
Shopping mall platform (zigzag, etc.) 176 22.25% 52.23%
Online selected store (W concept, 29cm, Musinsa, etc.) 160 20.23% 47.48%
Fashion specialty shopping mall (Stylenanda, Hotping, etc.) 113 14.29% 33.53%
Brand independent shopping malls (Zara, Uniqlo, Adidas, etc.) 103 13.02% 30.56%
Portal site shopping platform (Naver Shopping, etc.) 75 9.48% 22.26%
Social commerce mall (Insta market, Naver Blog, etc.) 54 6.83% 16.02%
Open market sites (G market, 11st, etc.) 47 5.94% 13.95%
Department store online shopping malls (Hmall, Lotte.com, etc.) 33 4.17% 9.79%
Fashion company general mall (The Handsome.com, LF Mall, SSF Mall, S.I Village, etc.) 21 2.65% 6.23%
Overseas shopping mall sites (Taobao, Amazon, Qoo10, etc.) 9 1.14% 2.67%
Total 791 100.0% 234.72%

응답자들의 개인적 성향을 알아보기 위한 지속적 패션정보탐색에 대한 문항들은 5점 척도(1점: 전혀 그렇지 않다, 5점: 매우 그렇다)로 측정하였다. 지속적 패션정보탐색은 평소 주변 친구나 지인들과 패션에 관한 이야기를 나누고, 새로운 패션 트렌드를 주의깊게 살펴보고, 이러한 패션 정보탐색을 위해 다양한 패션정보원을 활용하는지로 측정하였다. 4개 문항 평균은 3.382, Chronbach'α 값이 .837로 내적일관성을 나타내는 것으로 분석되었다.

2) 라이브 커머스 시청 여부에 따른 패션 소비행동 비교

라이브 스트리밍을 이용한 패션제품 쇼핑방송을 시청한 경험이 있는 소비자들은 전체 응답자 337명 중 103명으로 30.56%가 시청 경험이 있는 것으로 조사되었으며, 이 중 25명이 구매경험이 있는 것으로 조사 되어 구매전환율 24.27%로 라이브 스트리밍 방송 시청이 구매행동으로 연결되는 비율은 상대적으로 높지 않은 것으로 나타났다. 하지만, 지속적 정보탐색 성향과 온라인 쇼핑몰 방문 동기를 고려할 때 구매 목적이 없어도 라이브 스트리밍 방송을 보고 있다는 것을 유추할 수 있다. 라이브 커머스 시청 경험 유무에 따른 응답자들의 패션 소비행동을 비교한 결과는 다음 <Table 2>와 같다.

<Table 2> 
Comparison of Fashion Consumption Behaviors According to the Livestreaming Commerce Watching Experience
Fashion consumption behaviors Livestreaming commerce
watching experience
(Yes) (n=103)
Livestreaming commerce
watching experience
(No) (n=234)
t p
Mean S.E. Mean S.E.
On-going information search 3.654 .949 3.263 .688 3.229*** .001
Increase in online shopping mall visit rate after Covid 19 3.466 1.251 3.073 1.313 2.570* .011
Frequency of visits to online shopping malls even for non-purchase purposes 3.981 1.237 3.496 1.298 3.266*** .001
Frequency of purchasing fashion products through online shopping malls 4.039 1.056 3.496 1.240 4.116*** .000
*p<.05, ***p<.001

이를 위해 지속적 정보탐색행동과 코로나로 인한 온라인 쇼핑 비중의 변화 및 온라인 쇼핑몰 방문빈도와 구매빈도를 비교하기 위해 독립표본 t-test를 실시하였다. 분석 결과, 지속적 정보탐색은 t=3.739으로 유의수준 .001을 기준으로 통계적으로 유의하게 나타났다. 또한 코로나 이후 온라인 쇼핑몰 방문 비중 증가에 대한 문항에 대해서도 t=2.570으로 유의수준 .05를 기준으로 통계적으로 유의하게 나타나 라이브 커머스 시청 경험 집단은 라이브 커머스 시청 경험이 없는 소비자 집단보다 코로나로 인한 온라인 쇼핑몰 방문 비율 증가 폭이 높은 소비자 집단임을 확인할 수 있었다. 구매 목적이 아니더라도 PC와 모바일을 통한 온라인 쇼핑몰 방문 빈도(t=3.266)와 온라인 쇼핑몰을 통한 패션제품 구매빈도(t=4.116)에 대해서도 유의수준 .001을 기준으로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 라이브 커머스 이용 경험 소비자들이 이용 경험이 없는 소비자들에 비해 패션에 대한 지속적 정보 탐색량이 많고, 온라인 쇼핑몰을 자주 방문하면서 정보탐색을 하고 있으며, 온라인 쇼핑을 통한 패션제품에 대한 구매빈도도 높다는 것을 의미한다. 또한 라이브 스트리밍 서비스를 통한 패션제품 판매 방송은 지속적 정보탐색 성향이 높은 20대 소비자들에게 유용한 정보원임과 동시에 패션콘텐츠 소비행동 자체를 오락적 놀이문화로 인식할 수 있음을 보여준다.

2. 상호작용성이 행동의도에 미치는 영향
1) 측정변수의 신뢰도와 타당도(validity and reliability of measurement instrument)

라이브 커머스 경험 소비자 103명을 대상으로 연구 가설검증에 앞서 측정항목의 신뢰성과 타당성 분석을 위해 IBM SPSS 25.0과 AMOS 22.0을 이용한 신뢰도 분석과 최대우도법을 적용한 확인적 요인분석을 실시하여 연구모형의 변수에 대한 조작이 적절하게 이루어졌는지 확인하였다. 요인분석 결과는 <Table 3>과 같다.

<Table 3> 
The Results of the Confirmatory Factor Analysis (n=103)
Construct Items Factor
loading
t Cronbach's
α
AVE CR
Interactivity
in live
commerce
I was able to communicate with the host or participants during the live streaming commerce broadcast. .648 5.702 .810 .511 .805
I felt I was communicating through a live streaming commerce broadcast media. .839 6.838
Other consumers responded quickly to my inquiries while shopping online live streaming. .668 5.853
I was able to ask questions to the host and get answers to my questions right away during the live streaming commerce broadcast, .689 -
Social
presence
I felt as if I was actually experiencing products and services through live streaming commerce. .615 6.465 .847 .587 .848
I was able to know vividly without actually seeing the products introduced in the live streaming commerce broadcast. .854 9.807
I was able to shop as meticulously as offline shopping through content provided by live streaming commerce. .758 8.423
I was able to get as specific and detailed product information as offline purchase through live streaming commerce broadcast. .815 -
Relationship
quality
Transactions through live streaming commerce were reliable. .767 8.656 .940 .711 .936
I feel trust in the services provided by live streaming commerce .797 9.260
I was able to have confidence in live streaming commerce overall. .792 9.453
I was generally positive about shopping for fashion products through live streaming services. .887 12.341
I was satisfied with the shopping of fashion products through the live streaming service. .939 14.239
I felt favorable to the live streaming shopping service. .863 -
Behavior
intention
I am willing to recommend the live streaming commerce service to others. .804 11.513 .911 .720 .911
I would consider using a live streaming commerce service when purchasing fashion items. .836 12.556
I will actively introduce the advantages of live commerce streaming commerce service for shopping of fashion products to others. .811 11.713
I want to purchase using the live commerce streaming commerce service again next time. .937 -

Hair, Black, Babin, Anderson, & Tatham, (2006)은 모형적합도 값으로 χ2(df), GFI, RMSEA를 대표적인 지수로 제안하였고 표본의 크기와 측정변수의 수에 따른 적합도 기준을 제시하였다. 이들은 χ2p-value는 표본의 크기와 측정변수의 수에 민감하지만, GFI> .90, RMSEA< .08를 충족하면 좋은 적합도로 해석할 수 있다고 하였다. 본 연구모형의 측정도구에 대한 확인적 요인분석의 적합도를 확인한 결과 χ2= 182.500(df=124, p<.000), CFI=.960, RMSEA= .068로 양호하여 측정모형이 적합한 것으로 판단하였다. 이외 다른 적합도 지수인 TLI=.951, NFI=.888, IFI=.961도 양호하게 나타나 구성개념들이 수렴타당성의 요건을 갖추고 있는 것을 알 수 있었다. 각 변수의 내적일관성을 살펴보기 위해 Chronbach'α 값을 확인한 결과 .810에서 .940으로 일반적인 기준치 이상을 나타냈으며, 측정도구의 수렴타당성을 분석하기 위해 구성개념과 측정항목을 연결하는 적재된 요인 값도 모두 .6 이상으로 수용할 수 있는 수준으로 분석되었다. 분산추출지수(AVE)와 개념신뢰도(CR:construct reliability)가 각각 수용기준치인 .5와 .7보다 높은 수치인 .511~.720과 .805~.936으로 집중타당도가 확보되었다(Hair et al., 2006).

한편, 판별타당성을 살펴보기 위해 각 잠재변수의 AVE값과 잠재변수 간 상관관계 제곱값을 비교한 결과 <Table 4>에 제시한 데로 상관관계 제곱값이 AVE 값보다 적은 것으로 발견되어 판별 타당성도 확보되어 본 연구의 구성변인을 중심으로 차후 이루어질 가설검증에는 무리가 없을 것으로 판단하였다.

<Table 4> 
AVE and Squared Correlation Matrix of Latent Constructs
Construct Interactivity Social presence Relationship quality Behavior intention
Interactivity .511a
Social presence .396b .587
Relationship quality .262 .573 .711
Behavior intention .311 .501 .599 .720
a: AVE for constructs are displayed on the diagonal.
b: Numbers below the diagonal are squared correlation estimates of two variables.

2) 상호작용성과 관계품질의 매개효과검증

라이브 커머스 환경에서 이루어지는 상호작용성이 행동의도로 가는 경로에서 연구가설들의 매개효과 검증을 위해 SPSS process macro Model 6을 이용하여 분석을 시행하였다. 먼저 개별 경로의 유의성을 검증하였으며 그 결과는 <Table 5>와 같다.

<Table 5> 
The Result of Verifying the Significance of Individual Pathways
Path B SE t p LLCI ULCI
Interactivity → Social presence .601 .105 5.748*** .000 .394 .809
Interactivity → Relationship quality .090 .087 1.038 .302 -.082 .263
Social presence → Relationship quality .677 .072 9.413*** .000 .534 .820
Interactivity → Behavior intention .134 .091 1.472 .144 -.047 .314
Social presence → Behavior intention .194 .102 1.897a .061 -.009 .398
Relationship quality → Behavior intention .658 .104 6.345*** .000 .452 .864
a p=.061, ***p<.001

상호작용성은 사회적 실재감에 정적으로 유의한 영향을 미쳤으나(B=.601, t=5.748, p<.001), 관계품질과 라이브 커머스 행동의도에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이에 비해 사회적 실재감은 관계품질에 유의한 수준에서 정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었을 뿐 아니라(B=.677, t=9.143, p<.001), 라이브 커머스에 대한 행동의도에도 유의한 수준에서 정적인 영향을 미치고 있음을 확인하였다(B=.194, t=1.897, p=.061). 또한 관계품질도 라이브 커머스에 대한 행동의도에 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다(B=.658, t=6.345, p<.001). 이러한 결과는 상호작용성이 관계품질에 직접요인으로 선행한다는 Ratnasingham(1998)의 연구를 지지하지는 못하지만, 상호작용성만으로는 소비자 행동반응을 유도할 수 없으며 사회적 실재감이 관계결정 요인임을 보여준다.

다음 단계로 라이브 커머스 상호작용성이 행동의도에 미치는 매개경로와 관련된 연구가설들의 검증을 위해, SPSS Macro Process(Hayes, 2017)를 이용하여 사회적 실재감과 관계품질을 매개변수로 투입한 각각의 경로 모형에 대한 매개효과를 검증하였다. 매개효과 검증을 위해 Process Model 6을 이용하여 95% 신뢰구간에서 샘플 수 5000으로 반복하여 bootstrapping 분석을 실시하였다(Shrout & Bolger, 2002).

상호작용성이 사회적 실재감만 매개하여 행동의도에 미치는 경로에 대한 연구가설 H1은 95% 신뢰구간에서 CI(confidence interval) 값이 .011~.232로 유의하게 나타나 채택되었으며 effect size는 .117로 나타났다. 하지만, 상호작용성이 관계품질만을 매개하여 행동의도에 미치는 경로에 대한 연구가설 H2는 CI값이 -.052~.194로 95% 신뢰구간에서 0을 포함하고 있어 경로의 유의성이 검증되지 않아 기각되었다. 상호작용성이 사회적 실재감과 관계품질을 순차적으로 매개하여 행동의도에 미치는 영향에 대한 연구가설 H3은 95% 신뢰구간에서 0을 포함하지 않고 있으며, CI값이 .150~.403 값을 보이고 effect size가 .268로 분석되었다. 즉, 라이브 커머스 환경에서의 상호작용성이 행동의도로 가는 경로에서 사회적 실재감과 관계품질을 매개변수로 투입한 이중매개 경로의 간접효과가 유의하여 연구가설 H3은 채택되었다.

이는 라이브 커머스 상황에서 판매자와 소비자 간 구축된 관계품질이 사회적 실재감 지각을 통해 구매의도에 긍정적 영향을 미침을 밝혔던 Gunawardena & Zittle(1997)Song & Im(2020)의 연구를 재규명한 것이다. 또한 실시간 상호작용에 의해 형성되는 사회적 실재감에 의해 비대면 매체를 통한 커뮤니케이션에서 긍정적인 성과창출에 기여할 수 있다는 선행연구의 연구결과(Fortin & Dholakia, 2005)를 지지하면서 Wongkitrungrueng & Assarut(2020)에 의해 그 중요성이 주장된 사회적 실재감이 관계품질에 선행하여 인터넷 환경에서 소비자 반응에 내재하는 이중 매개요인이 될 수 있음을 의미한다. 매개효과의 크기로 볼 때 사회적 실재감의 단순매개보다 사회적 실재감과 관계품질의 이중매개의 영향이 큰 것으로 분석되었다는 점은 선행연구들과 차별화된다. 즉, 라이브 스트리밍 커머스 환경에서의 상호작용성 수준이 높을수록 스트리밍 시청자들이 사회적 실재감을 크게 지각하며, 사회적 실재감은 행동의도에 직접 영향을 미치는 것보다 관계품질 형성에 영향을 미침으로써 행동의도에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다. 각 매개경로의 간접효과에 대한 유의성 분석결과와 연구가설의 채택여부는 <Table 6>과 같다.

<Table 6> 
The Result of Bootstrap Analysis for The Effect of Behavior Interaction : Mediators as Social Presence and Relationship Quality
H Indirect effect Effect size Boot S.E 95% Confidence interval Result
Boot LLCI Boot ULCI
Total .444 .104 .243 .651
H 1 Interactivity → Social presence → Behavior intention .117 .057 .011 .232 Accept
H 2 Interactivity → Relationship quality → Behavior intention .059 .062 -.052 .194 Reject
H 3 Social presence → Social presence → Relationship quality
→ Behavior intention
.268 .064 .150 .403 Accept

앞서 살펴본 각 경로의 유의성과 함께 각 경로의 간접효과를 검증한 결과에 의한 사회적 실재감과 관계품질의 이중매개효과 모형(sequential mediation model)을 검증한 결과는 <Fig. 2>에 제시하였다. 검증된 연구모형에 따르면 라이브 스트리밍 커머스 환경에서 이루어지는 상호작용성은 관계품질을 매개하지 않더라도 사회적 실재감을 매개하여 라이브 스트리밍 서비스를 이용하고자 하는 행동의도에 영향을 미칠 수 있지만, 관계품질을 매개하거나, 사회적 실재감이나 관계품질과 같은 매개변수 없이 라이브 스트리밍 서비스를 이용하고자 하는 행동의도에 직접 영향을 미칠 수 없음을 보여준다. 즉, 라이브 커머스 환경에서 이루어지는 상호작용성은 사회적 실재감을 매개해서만 시청자들의 행동반응을 불러올 수 있음을 의미하며, 이러한 사회적 실재감은 신뢰와 우호적 태도를 형성하는 관계품질 형성의 선행변수로서 라이브 스트리밍 커머스 환경구축의 중요한 변수임을 확인할 수 있다. 실무적으로는 상호작용성을 향상시켜 사회적 실재감에 대한 경험을 통해 관계를 강화시킬 수 있는 다양한 방법에 대한 모색이 필요함을 시사한다. 라이브 스트리밍을 이용한 소셜커머스 상황에서 소비자는 실시간 사회적 상호작용에 의해 사회적 실재감을 느끼게 되고 순차적으로 소비자와 방송진행자 간 친밀한 관계에 의해 온라인 활동에 빠져드는 몰입 경험을 가능하게 하여 플랫폼상에서 소비자 행동을 촉진하는 중요 기제로 작용할 수 있기 때문이다.


<Fig. 2> 
The Sequential Mediation Model for the Effect of Behavior Interaction: Mediators as Social Presence and Relationship Quality

a p=.061, ***p<.001




V. 결론 및 제언

구매채널에 구속받지 않는 소비자가 점점 늘고 있는 가운데 라이브 커머스는 빠른 속도로 성장하며 패션 유통시장에서 그 저변을 넓혀 나가고 있다. 생방송이라는 특성으로 비록 영상을 통한 커뮤니케이션일지라도 같은 곳에 있는 듯한 공간적 실재감과 즉시성을 선사하기 때문이다. 라이브 스트리밍의 상호작용성이 온라인 쇼핑에 굉장한 부가가치를 가져다줄 수 있는 이유이다. 이러한 환경변화에 맞추어 본 연구는 라이브 커머스의 특성 중 실시간 상호작용성이 어떤 심리적 기제를 통해 플랫폼 이용자들의 행동의도에 영향을 미치는지실증적으로 파악하기 위해 설계되었다.

실증적 연구는 패션 테크놀로지에 대한 수용이 적극적인 20대를 대상으로 이루어졌으며, 온라인 패션소비행동 특성에 대해 알아본 후 라이브 스트리밍을 통해 패션제품 쇼핑 영상을 시청한 경험자들을 대상으로 라이브 커머스의 두드러지는 특징인 상호작용성이 사회적 실재감과 관계품질을 매개로 소비자 행동의도에 영향을 미치는 경로를 규명하였다. SPSS Macro Process Model 6을 활용하여 이중매개효과를 분석한 결과 상호작용성, 사회적 실재감, 관계품질, 행동의도로 구성된 연구모형에서 사회적 실재감의 중요성을 확인할 수 있었다. 구체적인 결과는 다음과 같다.

첫째, 상호작용성은 라이브 커머스 환경에서의 행동의도로 가는 경로에서 사회적 실재감을 매개한 경로의 간접효과가 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 이에 비해 상호작용성이 관계품질만을 매개하여 행동의도로 가는 간접경로는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 하지만 상호작용성이 사회적 실재감과 관계품질을 매개변수로 투입된 이중 매개 경로의 간접효과는 유의한 것으로 나타났다. 즉, 상호작용성은 사회적 실재감을 매개하는 경우에만 라이브 스트리밍 커머스 행동의도에 영향을 미칠 수 있으며, 상호작용성이 행동의도로 가는 직접경로가 유의하지 않았고, 특히 본 연구를 통해 단순매개보다 이중매개 효과가 강하게 나타나 사회적 실재감에 의한 관계품질의 강화가 라이브 스트리밍 쇼핑환경에서 소비자 행동을 촉진하는 중요 기제로 작용할 수 있음이 밝혀졌다.

본 연구의 학문적 시사점은 비대면 커뮤니케이션 환경에서 실시간 상호작용성을 토대로 이루어지는 사회적 실재감의 지각과 이에 의해 형성되는 신뢰와 만족이 소비자와의 관계를 강화하여 라이브 커머스를 이용하는 소비자들의 행동반응을 촉진시킨다는 이중매개에 의한 심리적 메커니즘을 규명하여 선행연구를 발전시켰다는 것이다. 실무적으로는 상호작용에 의한 관계강화와 행동의도로의 직접경로가 존재하지 않기 때문에 친밀감을 형성하게 하고, 온라인 거래의 위험성을 감소시킬뿐 아니라 소통의 욕구를 충족시켜줄 수 있는 실시간 상호작용성을 전제로 한 사회적 실재감의 경험이 라이브 커머스와 같은 비대면 쇼핑환경에서 차별화된 커뮤니케이션 전략이 될 수 있음을 제시할 수 있다.

특히 라이브 커머스 환경에서 구체적 마케팅 전략수립을 위해서는 라이브 커머스 이용동기가 단순한 제품구매에 있지 않으며, 라이브 커머스 잠재소비자들이 유희적 정보탐색 활동을 위해 라이브 커머스 방송을 시청한다는 점을 고려할 필요가 있다. 본 연구를 통해 소비자 행동을 촉진시키는 주요 심리적 기제로 밝혀진 사회적 실재감은 실시간 상호작용성을 기반한 상품과 트렌드에 대한 개별화된 정보제공과 스타일 가이드에 의해 차별화될 수 있을 뿐 아니라 편의적 쇼핑 경험과 유희적 경험이 가능한 콘텐츠 제공에 의해서도 향상될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 실증적으로 검증된 이중매개효과 모형에 따르면 사회적 실재감의 지각은 상호작용성의 매개변수로서 방송 시청자들의 공동체 의식을 조성하는 참여공간에서의 소통을 원활하게 하고 감정 상태의 공감에 기반한 소비자와의 관계품질을 강화함으로써 결과적으로 라이브 커머스 쇼핑환경에서 소비자 행동을 자극할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 직접적인 접촉에 의한 의사소통의 제한이 이루어질 수밖에 없는 비대면 상황이지만 지각된 사회적 실재감에 의해 소비자의 관심을 사로잡을 수 있는 유대감이 형성될 뿐만 아니라 거래의 불안감을 없애서 구매를 망설이는 고객들을 자극해 반복적 이용이나 호의적인 구전과 구매 유도까지 가능하기 때문이다.

이상과 같이 실시간 상호작용에 의한 사회적 실재감의 경험과 관계품질 강화는 콘텐츠를 소비하면서 제품의 탐색과 쇼핑이 일어나는 새로운 패션 유통 포맷으로 라이브 커머스 이용을 활성화할 수 있는 차별화 전략 수립의 주요 변인이 될 수 있다. 하지만 실증적 연구대상이 20대 여대생을 중심으로 한 편의표집으로 이루어졌기 때문에 본 연구 결과를 라이브 커머스 소비자 전체로 일반화하는 데 다소 한계가 있다. 또한 라이브 커머스에서 경쟁력을 갖기 위한 가장 중요한 차별점으로 콘텐츠를 생성하고 소비하게 하는 정보원이자 판매자인 방송진행자의 성격에 대한 제한을 두지 않은 점도 제한점이 될 수 있다. 후속 연구에서는 다른 온라인 커머스와 구별되는 상호작용성에 기반한 라이브 스트리밍 매체 특성에서 나아가 정보원으로서 방송진행자 특성과 정보제공뿐 아니라 유희적 목적과 관계적 목적을 충족시키는 콘텐츠 특성을 포함시켜 라이브 커머스 속성에 따라 유도될 수 있는 다양한 소비자 행동에 관한 깊이 있는 연구가 이루어지기를 바란다.


Acknowledgments

본 연구는 2020년도 덕성여자대학교 교내연구비 지원에 의해 수행됨.


References
1. Animesh, A., Pinsonneault, A., Yang, S. B., & Oh, W. (2011). An odyssey into virtual worlds: Exploring the impacts of technological and spatial environments on intention to purchase virtual products. MIS Quarterly, 35(5), 789-810.
2. Biocca, F. & Nowak, K. (2001). Plugging your body into the telecommunication system: Mediated embodiment, media interfaces, and social virtual environments. In C. A. Lin & D. J. Atkin (Eds.), Communication technology and society: Audience adoption and uses (pp. 407–447). Waverly Hill, U.S.: Hampton Press.
3. Boulding, W., Staelin, R., Kalra, A., & Zaithaml, V. (1993). A dynamic process model of service quality: From expectations to behavioral intentions. Journal of Marketing Research, 30, 7-27.
4. Choi, S. H. (2008). The role of brand trust in the formation of a consumer-brand relationship. The Korean Journal Of Advertising, 19(5), 75-96.
5. Corritore, C. L., Kracher, B., & Wiedenbeck, S. (2003). On-line trust: Concepts, evolving themes, a model. International Jorurnal of Human-Computer Studies, 58(6), 737–758.
6. Doney, P. M. & Cannon, J. P. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 61(2), 35–51.
7. Engel, J. F., Blackwell, R. D., & Miniard, P. W. (2001). Consumer behavior(11th ed.). New York, U.S.: The Dryden.
8. Etemad-Sajadi, R. (2016). The impact of online real-time interactivity on patronage intention: The use of avatars. Computers in Human Behavior, 61, 227-232.
9. Evanschitzky, H., Iyer, G. R., Plassmann, H., Niessing, J., & Meffert, H. (2006). The relative strength of affective commitment in securing loyalty in service relationships. Journal of Business Research, 59(12), 1207–1213.
10. Fortin, D. R. & Dholakia, R. R. (2005). Interactivity and vividness effects on social presence and involvement with a web-based advertisement. Journal of Business Research, 58(3), 387-396.
11. Gao, W. & Li, X. (2019). Building presence in an online shopping website: The role of website quality. Behaviour & Information Technology, 38(1), 28–41.
12. Garbarino, E. & Johnson, M. S. (1999). The different roles of satisfaction, trust, and commitment in customer relationships. Journal of Marketing, 63(2), 70-87.
13. Gefen, D. & Straub, D. W. (2004). Consumer trust in B2C e-Commerce and the importance of social presence: Experiments in e-Products and e-Services. Omega, 32(6), 407–424.
14. Gunawardena, C. N. & Zittle, F. J. (1997). Social presence as a predictor of satisfaction within a computer-mediated conferencing environment. American Journal of Distance Education, 11(3), 8-26.
15. Hair, J., Black, W., Babin, B., Anderson, R., & Tatham, R. (2006). Multivariate Data Analysis(6th Ed.). Upper Saddle River, U.S.: Pearson Prentice Hall.
16. Hajli, N., Sims, J., Zadeh, A. H., & Richard, M. O. (2017). A social commerce investigation of the role of trust in a social networking site on purchase intentions. Journal of Business Research, 71, 133-141.
17. Hallowell, R. (1996). The relationships of customer satisfaction, customer loyalty, and profitability: An empirical study. International Journal of Service Industry Management, 7, 27-42.
18. Hassanein, K. & Head, M. (2007). Manipulating perceived social presence through the web interface and its impact on attitude towards online shopping. International Journal of Human-Computer Studies, 65(8), 689-708.
19. Hayes, A. F. (2017). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach (2nd ed.). New York, U.S.: The Guilford Press.
20. Hu, X., Huang, Q., Zhong, X., Davison, R. M., & Zhao, D. (2016). The influence of peer characteristics and technical features of a social shopping website on a consumer's purchase intention. International Journal of Information Management, 36(6), 1218-1230.
21. Hu, M., Zhang, M., & Wang, Y. (2017). Why do audiences choose to keep watching on live video streaming platforms? An explanation of dual identification framework. Computers in Human Behavior, 75, 594-606.
22. Hwang, H. S. & Park, S. B. (2008). College student's usage of emoticons in mobile text-based messaging. Media, Gender & Culture, 9, 133–162.
23. Im, S. H. (2020, September 15). Us live commerce market status and entry strategies [미국, 라이브커머스 시장 현황과 진출전략]. Kotra. Retrieved from https://news.kotra.or.kr/user/globalBbs/kotranews/782/globalBbsDataView.do?setIdx=243&dataIdx=184596
24. Jeong, S. G., Hur, H. J., & Choo, H. J. (2020). The effect of anthropomorphism and personalization of fashion shopping chatbot on service acceptance intention. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 44(4), 573-593.
25. Jiang, C., Rashid, R. M., & Wang, J. (2019). Investigating the role of social presence dimensions and information support on consumers’ trust and shopping intentions. Journal of Retailing and Consumer Services, 51, 263-270.
26. Kim, H. & Park, M. (2020). The effect of live commerce’s para-social interaction on satisfaction with the experience. The Research Journal of the Costume Culture, 28(6), 719-737.
27. Kim, H. W. (2021, January 6). Cafe 24, introduced live commerce service [카페24, 라이브 커머스 서비스 선봬]. IT Chosun. Retrieved from http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2021/01/06/2021010601154.html
28. Kim, S., Park, H., & Kim, G. (2011). A empirical study on the factors influencing the trust of social commerce(s-Commerce). Journal of Business Research, 26(3), 95–121.
29. Korea Internet & Security Agency. (2019, May). 2018 Survey on the internet usage [2018 인터넷이용실태 조사] [PDF document]. Korea Internet & Security Agency. Retrieved from https://www.kisa.or.kr/public/library/etc_View.jsp?regno=0011998&searchType=&searchKeyword=&pageIndex=1
30. Lee, A. R. (2021). Investigating the factors influencing the use of live commerce in the un-tact era: Focusing on multidimensional interactivity, presence, and review credibility. Knowledge Management Review, 22(1). 269-286.
31. Lee, K. L., Jang, E. A., & Kim, S. I. (2013). Evaluation of usability for mobile live streaming application: Focus on the Afreeca TV and USTREAM. Journal of Digital Design, 13(1), 573-582.
32. Lee, S. (2021, June 14). Let's communicate and shop in real time! The shopping trend these days is live commerce! [실시간으로 소통하며 쇼핑하자! 요즘 쇼핑 트렌드는 라이브커머스!]. Statistics Korea blog. Retrieved from https://blog.naver.com/hi_nso/222397798749
33. Lee, S. D. & Kim, D. H. (2013). The effect of visitor’s positive emotion, relationship quality, behavioral intention in MICE. International Journal of Tourism Management and Sciences, 27(6), 197-208.
34. Lee, Y. (2020, May 3). Naver and Kakao also 'live commerce'... " The effect of increasing sales is palpable" [네이버·카카오도 '라이브 커머스'…"매출 확대 효과 톡톡"]. Business Watch. Retrieved from http://news.bizwatch.co.kr/article/mobile/2020/04/29/0037
35. Lin, J., Luo, Z., Cheng, X., & Li, L. (2019). Understanding the interplay of social commerce affordances and swift guanxi: An empirical study. Information & Management, 56(2), 213-224.
36. Lombard, M. & Ditton, T. (1997). At the heart of it all: The concept of presence. Journal of ComputerᐨMediated Communication, 3(2), JCM321.
37. Lounsbury, J. W. & Polik, J. R. (1992). Leisure needs and vacation satisfaction. Leisure Sciences, 14(2), 105-119.
38. Lowry, P. B., Moody, G. D., & Chatterjee, S. (2017). Using IT design to prevent cyberbullying. Journal of Management Information Systems, 34(3), 863-901.
39. Lu, B., Fan, W., & Zhou, M. (2016). Social presence, trust, and social commerce purchase intention: An empirical research. Computers in Human Behavior, 56, 225-237.
40. Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. The Academy of Management Review, 20(3), 709–734.
41. McMillan, S. J. & Hwang, J. S. (2002). Measures of perceived interactivity: An exploration of the role of direction of communication, user control, and time in shaping perceptions of interactivity. Journal of Advertising, 31(3), 29-42.
42. Moorman, C., Deshpandé, R., & Zaltman, G. (1993). Factors affecting trust in market research relationships. Journal of Marketing, 57(1), 81–101.
43. Pizam, A., Neumann, Y., & Reichel, A. (1978). Dimensions of tourist satisfaction with a destination area. Annals of tourism Research, 5(3), 314-322.
44. Qiu, L. & Benbasat, I. (2005). An investigation into the effects of text-to-speech voice and 3D avatars on the perception of presence and flow of live help in electronic commerce. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), 12(4), 329-355.
45. Ratnasingham, P. (1998). The importance of trust in electronic commerce. Internet Research, 8(4), 313–321.
46. Rice, R. E. (1993). Media appropriateness: Using social presence theory to compare traditional and new organizational media. Human Communication Research, 19(4), 451–484.
47. Richardson, J. & Swan, K. (2003). Examining social presence in online courses in relation to students' perceived learning and satisfaction. Journal of Asynchronous Learning Networks, 7(1), 68-88.
48. Seering, J., Wang, T., Yoon, J., & Kaufman, G. (2019). Moderator engagement and community development in the age of algorithms. New Media & Society, 21(7), 1417-1443.
49. Short, J., Williams, E., & Christie, B. (1976). The social psychology of telecommunications. London, England: Wiley.
50. Shrout, P. E. & Bolger, N. (2002). Mediation in experimental and nonexperimental studies: New procedures and recommendations. Psychological Methods, 7(4), 422–445.
51. Song, R. X. & Im, S. H. (2020). The effect of interaction and relationship quality on consumers’ purchase intention in social commerce via live streaming. Journal of Distribution and Management Research, 23(5), 5-20.
52. Weibel, D. & Wissmath, B. (2011). Immersion in computer games: The role of spatial presence and flow. International Journal of Computer Games Technology, 2011, 1-14.
53. Wen, J. & Lee, H. (2020). What factors of live streaming commerce appeal to chinese consumers? The influences of platform and BJ characteristics on purchase intention and the moderating effects of gender. The e-Business Studies, 21(5), 215-234.
54. Wohn, D. Y., Freeman, G., & McLaughlin, C. (2018, April). Explaining viewers' emotional, instrumental, and financial support provision for live streamers. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1-13.
55. Wongkitrungrueng, A. & Assarut, N. (2020). The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers. Journal of Business Research, 117, 543-556.
56. Wu, J. J. & Chang, Y. S. (2005). Towards understanding members' interactivity, trust, and flow in online travel community. Industrial Management & Data Systems, 105(7), 937-954.
57. Xu, Q. & Kim, M. (2020). A study on the influence of voluntary pr activities of china wang hong on consumer behavior intention: Focused on the mediating effect of satisfaction. Design Forum, 67, 203-214.
58. Yoo, B.-K., Lee, S.-H., & Song, J.-H. (2009). A study on the effects of social presence on perceived interactivity in the internet retail environment. The e-Business Studies, 10(3), 395–414.
59. Yoon, S. M., Ha, J. Y., & Oh, S. Y. (2012). Analysis of the effect relationship among brand relationship quality, satisfaction, trust, loyalty, and familiarity of tourism destination. The Academy of Customer Satisfaction Management, 14(2), 41-60.
60. Zhang, Y. & Park, H. J. (2018). Factors influencing the consumer attitude toward product purchasing related to chines personal internet broadcasting Wang Hong. The Journal of the Korea Contents Association, 18(10), 1-10.