Current Issue

Rohlfs(1974)에 의해 소개된 네트워크 효과는 미국의 경제학자 Leibenstein(1950)이 제시한 경제현상 이론으로, 어떤 소비자들이 자연스럽게 네트워크를 형성하면 이 네트워크가 다른 소비자들의 수요에도 영향을 주게 된다고 설명한다. 네트워크 효과에 따르면 특정 제품이나 서비스의 네트워크가 커질수록 해당 제품이나 서비스를 통해 소비자가 얻는 혜택이 증가되므로(Katz & Shapiro, 1985), 사용하는 소비자의 수에 따라 제품이나 서비스의 가치가 달라진다고 볼 수 있다. 따라서 온라인 명품 플랫폼의 경우에는 소비자들이 플랫폼을 이용하는 과정에서 자연스럽게 형성된 네트워크를 통해 효과가 발생된다고 볼 수 있다. 이러한 네트워크 효과는 소비자들의 태도와 행동 형성과정에 영향을 주는 요인으로(Li, Wang, & Tan, 2018), 네트워크 규모가 커질수록 네트워크의 가치가 증가할 뿐만 아니라(Economides, 1996) 네트워크를 이용하는 소비자가 동일한 네트워크를 이용하는 또다른 소비자에게 혜택들 줄 때 역시 네트워크 효과를 발생시킨다(Hong, Cao, & Wang, 2017). 이처럼 e-커머스 플랫폼에서의 네트워크 효과는 중요한 기능을 하므로(Fu, Wang, & Zhao, 2017), 온라인 명품 플랫폼에서의 네트워크 효과는 매우 중요하다고 볼 수 있다.

최근 네트워크 효과는 SNS나 오픈마켓, 공유앱 등을 통해 디지털 경제성장의 핵심으로 여겨지고 있다(Kim, 2020). IT 관련 제품이나 서비스에 대한 네트워크 효과는 이를 이용하는 소비자들의 태도와 행동이 형성되는 과정에 영향을 주므로(Zhang, Li, Wu, & Li, 2017), 온라인 명품 플랫폼을 이용하는 소비자의 수가 증가할수록 기술 사용에 따른 효용성이 증가된다고 예측해 볼 수 있다. 물론 단순히 이용자 수가 많아진다고 해서 네트워크 효과가 자동적으로 발생하는 것은 아니지만(Seol & Choi, 2018), 네트워크 효과가 존재한다는 것 자체가 해당 제품이나 특정 서비스에 대한 가치가 이를 이용하고자 하는 소비자들의 수에 의존함을 의미한다고 볼 수 있다(Shapiro & Varian, 1999). 따라서 온라인 명품 플랫폼을 이용하는 소비자 수가 증가하게 되면 생산/공급자의 온라인 명품 플랫폼 참여 역시 증가할 수 있으며, 이를 통해 온라인 명품 플랫폼의 규모 자체가 커지면 이 또한 더 많은 소비자가 유입될 기회를 발생시킬 수 있다. 결과적으로 네트워크에 참여하는 소비자 수가 많아질수록 그 효과로 인해 가치가 커져서(Seol & Choi, 2018) 온라인 명품 플랫폼을 이용하는 소비자 및 생산/공급자는 더 많은 혜택을 누리게 된다고 볼 수 있다.

온라인 플랫폼은 소비자들의 거래비용을 줄이고 플랫폼 이용자 간의 사회적 상호작용을 통해 시장을 확립하는데, 이때 시장은 플랫폼을 이용한 소비자가 생성한 콘텐츠를 통해 상호작용하게 되며 플랫폼은 소비자가 생성한 정보를 플랫폼에 축적하게 된다(Kim & Kim, 2022). 이처럼 소비에서의 네트워크 효과는 소비하는 사람들이 많을수록 해당 소비로부터 얻는 만족의 크기가 커지는 현상이며 이러한 효과는 디지털 전환을 통해 광범위한 네트워크에 정보를 제공함으로써 강화될 수 있다(Sung, 2021). 또한 소비자들은 온라인 쇼핑 시 자신의 다양한 욕구를 한 번의 쇼핑으로 충족 시켜줄 수 있는 특정 플랫폼을 선택적으로 이용하려는 경향이 있으며(Jiang, Jun, & Yang, 2016), 특정 플랫폼을 선택함에 있어 자신의 주관적 수용보다는 플랫폼 사용자 수를 기준으로 플랫폼을 선택하는 경향이 있다(Schilling, 1999). 특히 국내 명품 시장의 확대는 온라인 명품 플랫폼의 확대가 주원인으로 여겨질 뿐만 아니라 지속적인 증가로 인해 그 중요성이 매우 크므로(Jeong, 2022a) 온라인 명품 플랫폼을 이용하는 소비자 수의 증가는 해당 플랫폼의 가치 증대를 통해 네트워크 효과가 활성화시킬 수 있을 것이라 예측된다. 이처럼 네트워크 효과의 증대는 새로운 기술을 선택적으로 사용하는 소비자의 행동의도를 변화시킨다고 할 수 있다.

Park & Kim(2022)의 연구에 따르면 오프라인 옴니채널의 서비스 특성과 고객만족은 옴니채널 서비스의 브랜드 태도에 영향을 미친다는 것이 확인되었으며, Kim & Kim(2022)은 온라인 플랫폼을 이용하는 소비자들의 상품품질과 부가가치에 대한 리뷰는 매출에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 판매자 서비스에 대한 리뷰는 매출에 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 소비자가 직접 생성한 정보가 온라인 플랫폼 기반 시장에서 실제 매출을 증가시킬 수 있다는 것을 확인하였다. 또한 Alanadoly & Salem(2022)은 패션 e-커머스에서 다루는 제품의 다양성이 해당 사이트 품질에 대한 소비자 지각에 영향을 주며 이는 소비자들의 온라인 구매행동에 영향을 미친다고 하였으며, Jeong(2022b)는 패션제품 쇼핑 시 소비자들이 해당 온라인 채널을 얼마나 유용하다고 인지하는지에 따라 채널 전환의도 및 전환행동이 발생한다고 하였다. 따라서 소비자 관점에서 보면 온라인 명품 플랫폼에 대한 성과기대 등 혜택에 대한 기대감을 충족시켜주는 것은 결국 정보 공유를 통한 커뮤니케이션 기회를 증가시켜 네트워크 효과를 확산시키고 이는 다시 새로운 소비자들의 참여를 유도하는 기회를 발생시킬 것이다.

그렇다면 소비자들이 온라인 명품 플랫폼을 이용하여 명품을 구매하였을 때, 혜택을 받았다고 느껴지도록 하는 확실한 이유나 계기 등 소비자들의 온라인 명품 플랫폼 사용의도를 촉진시키는 역할을 하는 구체적인 영향요인이 무엇일지 확인해 볼 필요가 있겠다. Reinartz, Wiegand, & Imschloss(2019)에 따르면 네트워크의 효율성을 극대화하기 위해 플랫폼을 통한 생산자와 사용자 간의 상호작용이 필요하며, e-커머스에 있어서 서비스 품질은 소비자 만족도 및 구매의도에 영향을 주므로(Dhingra, Gupta, & Bhatt, 2020), 소비자들에게 제공되는 일종의 서비스 형태인 온라인 명품 플랫폼에 대한 기술적 특성이 상호작용을 통해 소비자를 만족시키게 되면 네트워크 효과가 발생하여 소비자 태도인 사용의도에 영향을 주게 될 것이라 볼 수 있다. 따라서 소비자들의 명품 플랫폼 사용의도 및 사용행동에 영향을 주는 요인을 플랫폼에 대해 소비자들이 지각하는 기술수용 측면에서 이를 확인해보고자 한다.

자기효능감(self-efficacy)은 개인 행위의 결정요인 중 하나로, 어떤 상황에서 자신이 원하는 결과를 산출하고 적절한 행동으로 해로운 결과를 미연에 방지할 수 있다는 자신의 능력에 대한 기대 또는 믿음이다(Bandura, 1986). 이는 특정 기술 자체를 측정하는 것이 아닌, 해당 기술을 활용하여 자신이 무엇을 수행할 수 있는지에 대한 일종의 신념이라고 볼 수 있다(Bandura, 2001). 또한 낙관성과 자기 향상을 촉진시켜 자신의 목표나 도전 및 결과 기대를 통한 동기 부여의 자기 조절에 중추적인 역할을 한다(Bandura, 2006).

다양한 선행연구에서 자기효능감이 기술에 대한 인지된 유용성과 인지된 사용 용이성에 영향을 주는 것으로 나타났는데(Kulviwat, Bruner II & Neelankavil, 2014), 이를 바탕으로 파생된 인터넷 자기효능감은 ‘인터넷’ 사용에 있어서의 자신의 능력에 대한 신뢰를 뜻하며, 정보기술 사용에 있어 개인의 유용성 및 용이성 지각정도에 영향을 미친다(Agarwal & Karahanna, 2000). 이는 인터넷상에서 제공되는 서비스를 이용하는데 필요한 일종의 노력에 있어 중요한 요인 중 하나로(Hsu & Chiu, 2004), 구매 목적을 갖거나 제품에 대한 정보를 탐색하기 위해 인터넷을 이용할 때 개인의 인터넷 자기효능감에 따라 정보탐색에 대한 용이성이나 정보의 질 또는 정보의 정확성이 달라진다(Lee & Kwon, 2006). 또한 새로운 기술을 효과적으로 습득할 수 있는 개인의 능력에 대한 자신감을 확인하는데 중요한 요소로써(Kulviwat et al., 2014), 일반적인 자기효능감이 컴퓨터 영역 내에서 개인의 작업별 자기효능감에 영향을 미친다는 결과를 통해 인터넷 자기효능감은 인터넷 사용과 긍정적인 관계를 형성하고 있다는 것을 알 수 있다(Eastin & LaRose, 2000). 특히 인터넷 자기효능감이 높을수록 소비자들은 자발적 흥미 증가와 함께 인터넷 쇼핑 구매에 대한 위험지각이 낮아지므로(Lee & Kwon, 2006), 인터넷 자기효능감은 기술과 관련된 연구의 선행 요인 또는 영향요인으로 간주될 수 있다. 따라서 인터넷 자기효능감은 온라인 명품 플랫폼을 사용하는데 있어 소비자들이 인지하는 패션 플랫폼에 대한 기술적 요인에 영향을 주는 조절효과가 있을 것이라 예상된다.

온라인 명품 플랫폼의 네트워크 확산을 위해서는 소비자의 온라인 명품 플랫폼 사용의도에 영향을 주는 요인을 밝혀내는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 소비자 관점에서 기존 온라인 명품 플랫폼을 이용한 소비자의 기술준비 및 기술수용이 사용의도 및 사용행동에 미치는 영향을 1차적으로 분석한 뒤, 네트워크 효과 관점에서 인터넷 자기효능감이 각 영향관계 사이를 조절하는지를 2차적으로 분석하고자 한다.

설정된 가설을 바탕으로 한 연구모형은 <Fig. 1>과 같다.

<Fig. 1> 
Research Model

본 연구는 소비자들의 기술수용정도와 긍정기술준비도가 온라인 명품 플랫폼 행동의도 및 사용행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 설계되었으며, 이때 소비자들의 인터넷 자기효능감이 조절역할을 하는지를 확인해보고자 하였다. 따라서 온라인 명품 플랫폼을 통해 명품을 구매해 본 경험이 있는 남녀 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 모든 데이터는 설문기관을 통해 2022년 5월 16일부터 약 3일간 진행된 온라인 설문조사를 통해 수집되었으며, 20대-50대 소비자 응답 총 308개의 데이터가 통계분석에 사용되었다. 연구대상의 온라인 명품 플랫폼을 통한 구매 경험 여부를 정확히 확인하기 위해 응답문항에 온라인 명품 플랫폼 이용경험에 대한 문항과 함께 명품 구매에 이용한 구매경로를 선택하도록 제시하여 온라인 명품 플랫폼 이용경험에 대한 응답과 명품 구매경로에서 온라인 명품 플랫폼을 선택한 응답이 모두 일치하는 소비자의 데이터를 판별하여 진행하였다.

본 연구분석에 사용된 변수들은 선행연구에서 신뢰성과 타당성이 입증된 이론에 제시된 측정항목들로 1차적으로 구성하였으며, 본 연구목적에 맞도록 수정된 문항들로 2차적 구성하여 최종 사용되었다. 기술준비도 문항은 Parasuraman(2000)의 연구에서 제시된 문항에서 긍정활성요인으로 제시된 낙관성과 혁신성을 각 8문항씩 구성하였으며, 기술수용도에 대한 문항은 Venkatesh et al.(2012), Venkatesh et al.(2016)에서 제시된 이론에서 제시된 요인인 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건을 각 5문항으로 구성하였다. 사용의도 및 사용행동에 대한 문항은 동일한 선행연구에서 각 5문항으로 구성하였다. 인터넷 자기효능감 문항은 Eastin & LaRose(2000), Miltiadou & Yu(2000), Glassman & Kang(2012), Kim & Glassman(2013)에서 제시된 문항을 바탕으로 총 21문항으로 구성하였다.

기본적인 인구통계학적 특성으로 나이, 성별, 직업, 패션제품 구매금액(월평균), 패션제품 구매시간(월평균) 등을 확인하였으며, 온라인 명품 플랫폼의 이용 및 구매 경험 여부를 알아보았다. 사회과학 연구에서 많이 활용되는 7점 리커트 척도는 1점 “전혀 그렇지 않다”에서 4점 “보통이다”를 거쳐 7점인 “매우 그렇다”까지 총 7개로 나누어 응답하도록 제시된다. 이는 5점 리커트 척도 보다 더 정확하고 사용하기 쉬울 뿐만 아니라 응답자의 실제평가를 더 잘 반영하고(Finstad, 2010), 특히 주관적 평가에서 일관된 응답을 제공한다(Diefenbach, Weinstein, & O'Reilly, 1993). 반면 5점 리커트 척도는 조절효과에 있어 다소 조잡한 추정치를 제공하고(Russell & Bobko, 1992), 7점 리커트 척도보다 부정확한 측정치를 발생시키는 경향이 있다(Finstad, 2010). 따라서 인구통계학적 특성 문항을 제외한 모든 문항은 7점 리커트 척도로 측정하였다. 수집된 데이터는 SPSS Statistics 26과 Amos 26을 통해 빈도분석, 상관관계분석, 확인적 요인분석 및 모형적합도, 경로분석, 다중집단분석 등을 통해 최종결과를 도출하였다.

인구통계학적 특성에 대한 빈도분석 결과, 먼저 성별은 남성 149명(48.4%), 여성 159명(51.6%)으로 나타났으며, 이들의 나이 평균은 35.99, 표준편차가 9.42로 집계되었다.

명품 구매경험에 대한 응답은 그렇다 308명(100%), 온라인 명품 패션플랫폼 이용경험에 대한 응답 역시 그렇다 308명(100.0%)으로 참여자 전원이 명품 구매경험과 온라인 명품 패션플랫폼 이용경험이 있는 것을 확인하였다. 이때 명품 구매경로(중복선택가능)를 살펴보면, 온라인 쇼핑몰 224명(20.0%), 해외 직구 166명(14.8%), 온라인 명품 플랫폼 308명(27.5%), SNS마켓 67명(6.0%), 백화점 221명(19.7%), 아울렛 136명(12.1%)으로 나타났으며, 이때 구매한 명품제품 종류로는 의류(상/하의 및 속옷 포함) 17.9%(55명), 잡화(신발, 모자, 가방 등) 71.1%(219명), 기타(악세서리 및 스카프 등) 11.0%(34명)으로 나타났다. 그 밖에 구매한 명품제품 가격대 및 월평균 패션제품 쇼핑 금액과 월평균 패션제품 쇼핑시간 등에 대한 빈도분석 결과는 <Table 1>과 같다.

기술통계분석 및 일변량 정규성과 다변량 정규성 검토 결과, 본 연구데이터에 대한 정규성 가정에서 왜도는 절대값이 3, 첨도는 절대값이 10을 벗어나지 않아 왜도와 첨도의 문제는 없는 것으로 확인되었다. 각 변수에 대한 기술통계분석 결과표는 <Table 2>와 같다.

또한 변수들의 상관관계를 확인하기 위해 Pearson 상관관계분석을 실시한 결과, <Table 3>과 같이 모든 변수들 간의 상관계수가 유의수준이 .01하에서 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

구조방정식 모형 분석을 진행하기에 앞서, 각 잠재변인을 구성하는 관측변인의 구성이 타당한지 확인하기 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과, χ²=1736.142(df=751, p=.000), 증분적합지수인 TLI=.900, CFI=.902, RMSEA=.065(Lower Bound=.061, Upper Bound=.069), SRMR=.058로 나타나 전반적으로 양호한 적합도를 보이고 있음을 확인하였다. 적합도 확인 과정에서 촉진조건(FC)에 대한 문항 2개와 사용행동(AU) 문항 2개, 그리고 혁신성(IT) 문항 1개가 삭제되었으며 이를 바탕으로 도출된 개념타당도 결과는 <Table 4>와 같이 모든 경로계수가 유의하며 표준화 경로계수(β) 역시 모두 .5이상으로 나타나 개념타당도를 만족한다고 판단된다.

수렴타당도 검정을 위해 각 변수의 개념신뢰도와 평균분산추출값은 <Table 5>와 같다. 개념신뢰도의 경우 .7이상, 그리고 평균분산추출값은 .5이상이면 수렴타당도가 높다고 해석하므로(Anderson & Gerbing, 1988) 본 연구모형의 수렴타당도에는 문제가 없음을 확인하였다. 또한 각 변수 간의 차이를 확인하기 위해 판별타당도 검증을 실시하였다. 이를 위해 평균분산추출값을 측정하고 각 변수들 간의 상관계수를 산출하여 해당 변수의 상관계수제곱값이 평균분산추출값을 상회하지 않는지를 확인하였다(Fornell & Larcker, 1981). 판별타당성의 검증의 경우, 변수가 많을 시에는 개념적으로 유사한 변수간 상관이 가장 높은 쌍을 선택해서 대표적으로 검증을 하는 것이 일반적이다. 따라서 성과기대와 노력기대의 평균분산추출값인 .592와 .746은 가장 높은 상관계수제곱값을 보이는 성과기대와 노력기대 변수 간의 수치인 .579보다 모두 높게 나타나 판별타당도에는 이상이 없는 것으로 확인되었다.

구조방정식 모형에 대한 적합도를 살펴보면, Chi-square=961.875, CMIN/df=1.419, RMR=.042, GFI=.908, AGFI=.902, CFI=.972, NFI=.912, IFI=.972, TLI=.966, RMSEA=.037으로 나타났다. 적합도를 판단하는데 있어 보통 RMR은 .05이하, GFI, AGFI, CFI, NFI는 .9이상이면 적합하다고 판단하며 RMSEA는 .05이하면 좋다고 보고 CMIN/df는 2보다 낮아야 한다. 따라서 적합도 기준에 따라 본 연구모형은 적합도는 만족할 만한 수준인 것으로 확인되었다. 구조모형 분석에 대한 결과는 <Table 6>과 같다.

구조모형 분석 결과, 성과기대는 사용의도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나(β=.532, p<.001), 가설1(1)은 채택되었다. 즉 소비자들의 성과기대가 높을수록 패션 플랫폼 사용의도가 높아지는 것으로 분석되었다. 그러나 노력기대는 사용의도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나(β=-.239, p<.05), 가설1(2)는 기각되었다. 또한 사회적 영향(β=.316, p<.001)과 낙관성(β=.196, p<.01), 혁신성(β=.146, p<.05) 모두 사용의도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 가설1(3)~(5)는 모두 채택되었다. 그러나 촉진조건(β=-.078, p=.189)과 혁신성(β=.090, p=.075)은 사용행동에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 가설2(1)과 가설2(3)은 기각되었으나, 낙관성은 사용행동에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나(β=.153, p<.05) 가설2(2)는 채택되었다. 마지막으로 사용의도가 사용행동에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나(β=.823, p<.001) 가설3은 채택되었다.

다중집단분석(Multiple group analysis)을 하기 위해 우선 측정동일성 검정을 실시하였다. <Table 7>에서 제약모형1은 요인계수를 집단 간 동일하게 제약한 모형이며, 제약모형2는 공분산을 집단 간 동일하게 제약한 모형이다. 제약모형3은 요인계수와 공분산을 집단 간 동일하게 제약한 모형이며, 제약모형4는 요인계수와 공분산, 그리고 오차분산을 집단 간 동일하게 제약한 모형이다. 비제약모형의 모형적합도는 χ²=2736.534(p<.001), TLI=.838, CFI=.852, RMSEA=.052로 집단 간 형태동일성은 문제가 없는 것으로 확인되었다.

또한 비제약모형과 제약모형1의 χ² 검정결과, p<.05수준에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 즉 두 집단은 모형 형태 및 잠재변수와 측정변수 간 요인계수의 측정동일성이 확보되어 다중집단 경로분석을 진행하는 데 문제가 없는 것으로 나타났다. 한편, 비제약모형과 제약모형 2~4는 χ² 검정결과 유의하게 차이 나는 것으로 확인되었다.

최종적인 조절효과를 검증하기 위하여 인터넷 자기효능감에 대한 다중집단분석을 진행하였다. 인터넷 자기효능감의 평균값을 기준으로 고/저 그룹으로 나누었으며, 조사자 제약에 의한 분석방법으로 가설검증하기 위해 제약 모형과 비제약 모형의 자유도 변화에 따른 카이제곱검증을 통해 평가하였다. 또한 두 경로의 차이 값(C.R)을 구하여 차이가 있는지 확인하였다. 분석 결과는 <Table 8>과 같다.

먼저, 저집단의 표본 수는 158명, 평균값은 4.55로 나타났으며, 고집단은 표본 수는 150명, 평균값은 5.89로 나타났다. 각 경로항목 값을 확인한 결과, 성과기대와 사용의도 간의 관계에서 인터넷 자기효능감의 조절효과를 살펴보면 카이제곱이 6.692, C.R.값은 2.521(p<.05)로 이는 |1.96| 이상이므로 경로의 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 즉 성과기대가 패션플랫폼 사용의도에 영향을 미치는 데 있어 소비자들의 인터넷 자기효능감은 정(+)적으로 조절적인 역할을 하는 것으로 나타났으며, 인터넷 자기효능감은 성과기대가 패션 플랫폼 사용의도에 미치는 정(+)의 영향을 높여주는 것으로 검증되었다. 또한 사용의도와 사용행동 간의 관계에서 인터넷 자기효능감의 조절효과를 확인한 결과, 카이제곱이 8.482, C.R.값은 -2.834(p<.01)로 이는 |2.58| 이상이므로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 즉 소비자들의 패션 플랫폼에 대한 사용의도가 사용행동에 영향을 미치는 데 있어 인터넷 자기효능감은 부(-)적으로 조절적인 역할을 하는 것으로 나타났으며, 인터넷 자기효능감은 사용의도가 사용행동에 미치는 부(-)의 영향을 높여주는 것으로 검증되었다. 다른 경로에서의 차이는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 해당 경로에서의 조절효과는 없는 것으로 확인되었다.

디지털 전환은 Covid-19 발생 이전부터 이미 시작됐으나 Covid-19 팬데믹이 지속되면서 가속화되어 하나의 네트워크 안에서 다른 사람의 소비에 대한 정보가 디지털 공간 안에서 쉽게 공유되고 전파될 수 있는 소비자 환경을 조성하였으며, 결국 이를 통해 소비 네트워크 효과는 더욱 강화되었다. 본 연구결과에서 확인된 바와 같이, 온라인 명품 플랫폼에 대한 소비자들의 성과기대, 사회적 영향, 기술준비도의 긍정요소인 낙관성과 혁신성은 온라인 명품 플랫폼 사용의도에 정(+)적으로 유의미한 영향을 미친다는 것이 확인되었다. 이는 Jeong(2022a)의 연구결과에서 온라인 명품플랫폼에 대한 성과기대와 촉진조건은 플랫폼 사용의도에 유의한 영향을 미치지만 사회적 영향은 유의하지 않는 것으로 나타난 결과와 부분적으로 동일하며, Han & Park(2009)의 연구에서 나타난 기술준비도에 대한 영향효과는 동일하게 나타나 Liljander et al.(2006)가 밝힌 기술준비도의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 온라인 명품 플랫폼의 네트워크 효과를 활성화시키기 위해 기업들은 기존 이용소비자가 다른 플랫폼으로 이동하는 전환비용을 높이는데 있어 성과기대와 사회적 영향, 그리고 낙관성과 혁신성에 대한 소비자 태도를 활용하는 것이 효과적일 것이라 판단된다. 이는 소비자들의 지속적인 이용을 통한 네트효과를 발생시킬 뿐 아니라 추가적으로 또다른 잠재 소비자들을 유입과 동시에 이를 가두는 자물쇠 효과인 ‘락인(Lock-In)’ 효과가 발생시켜 독점적 지위 유지가 가능해질 것이다.

반면 소비자들의 온라인 명품 플랫폼에 대한 노력기대는 사용의도에 부(-)적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 연구설계단계에서 설정한 방향성과는 반대되는 결과로 가설은 기각되었으나, 경험이 증가함에 따라 노력의 중요성은 감소된다는 Maruping, Bala, Venkatesh, & Brown(2017)의 연구결과와 비교해 유추해 보면, 온라인 명품 플랫폼을 이용한 소비자들의 누적된 경험이 결과적으로 소비자들이 온라인 명품 플랫폼에 기대하는 노력에 대한 기대치 정도가 작아졌기 때문이라고 분석해볼 수 있다. 이는 온라인 명품 플랫폼을 통한 판매자가 증가함에 따라 제품 당 확인해야 하는 제품 페이지가 늘어나다 보니 소비자 스스로가 확인해야 하는 정보 역시 증가해 소비자 입장에서는 이것이 오히려 불편한 환경이라고 인식했을 가능성이 있다. 따라서 기업은 제품과 관련된 소비자 리뷰나 평가 등 다양한 정보를 소비자들이 확인하기 쉽도록 구성하여 구매에 필요한 노력이 작다고 소비자들이 인식하도록 해야 이를 통한 네트워크 효과를 기대할 수 있을 것이다.

또한 소비자들의 온라인 명품 플랫폼 사용의도 및 기술준비도의 긍정요인인 낙관성은 온라인 명품 플랫폼 사용행동에 정(+)적으로 유의미한 영향을 미쳤으며, 특히 사용의도와 사용행동 관계에서 인터넷 자기효능감이 부(-)적으로 조절역할을 하는 것으로 확인되었다. 이를 통해 패션 플랫폼에 대한 소비자들의 사용의도가 높아질수록 사용행동이 높아지지만 인터넷 자기효능감의 조절효과를 통해 소비자들의 인터넷 자기효능감 이를 상쇄시킨다는 것을 알 수 있었다. 그리고 성과기대가 사용의도에 미치는 영향 간의 관계에서 인터넷 자기효능감의 조절효과의 유효성을 통해 소비자들이 인지하는 플랫폼의 성과기대에 대한 만족의 크기 혹은 가치 정도에 비례하여 사용의도의 크기를 키울 수 있다는 것을 확인하였다. 이는 인터넷 자기 효능감이 인터넷 사용에 있어서 긍정적인 관계를 형성시키는데 영향을 준다는 Eastin & LaRose(2000)의 의견에 부합되는 결과로, 인터넷 자기효능감이 플랫폼에 대한 소비자들의 네트워크 효과를 발생시키는데 영향을 주는 요인이라는 것을 시사한다(McKenna et al., 2013; Xiong et al., 2013; Yuen et al., 2010). 따라서 온라인 명품 플랫폼을 구성하는데 있어 소비자 측면에서 소비자들이 해당 플랫폼을 이용하는 디지털 공간에서의 본인의 시스템 사용능력을 높게 평가할 수 있도록 인터페이스를 구축하는 등 소비자들의 사용의도가 실제 플랫폼을 이용한 구매까지 이어지도록 할 수 있는 장치를 마련해야 할 것이다.

본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 학문적 시사점으로는 기술관련 다양한 학술연구에 활용되는 이론인 TRAM과 UTAUT2를 통합시킨 모형을 제안하여 기존 이론의 연구범위에서 한걸음 더 나아갔다는데 그 의의가 있다. 또한 플랫폼의 특성에만 집중된 선행연구들의 한계에서 벗어나 소비자 중심의 새로운 요인을 통해 의미 있는 결과를 도출했다는데 그 의의가 크다. 특히 패션 플랫폼에 대한 기술적 영향요인을 밝히기 위해 다른 학문분야에서 지비중적으로 다루어지는 이론을 패션과 접목시켜 이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 갖는 학문적 기여가 크다고 볼 수 있겠다. 따라서 앞으로도 다양한 학문과 이론을 활용한 연구를 통해 지속적으로 패션 관련 학문이 발전되길 기대한다. 둘째, 실무적 시사점으로 기업과 소비자간 양방향 모두 원하는 바를 이루기 위한 전략으로 네트워크를 활성화하는 방안을 채택하여, 활성화에 필요한 기술적 요소들을 소비자 관점에서 확인해보았다는데 그 의의가 있다. 이는 특정 요인에만 치중하는 것이 아닌 네트워크 효과를 활성화 시키는데 충분한 역할을 할 것이라 예상되는 다양한 요인들을 바탕으로 그 영향요인에 대한 유의성 및 영향력을 조절하는 간접요인까지 확인하였다는 데 본 연구의 차별성이 있다. 따라서 각 플랫폼 기업들은 네트워크 효과 활성화에 필요한 요소들을 패션시장이 놓인 사회/경제적 상황에 맞춰 합리적으로 활용하였으면 하는 바이다.

모든 플랫폼 기업은 해당 플랫폼을 이용하는 소비자가 많아져 자사의 플랫폼의 가치가 높아지길 바랄 것이다. 그리고 플랫폼을 이용하는 소비자 입장에서는 플랫폼 내 판매자가 많아져서 제품 및 선택지가 다양해지고 가격 혜택이 좋아지길 바랄 것이다. 그러나 현재 국내 및 전세계 경기 상황이 매우 어려워지고 있다. 이는 상대적으로 저렴한 가격이나 품질대비 가격면에서 합리적인 ‘가성비’ 좋은 제품에 대한 수요가 증가할 수 있으나 한편으로는 소비 네트워크 효과의 영향으로 인해 오히려 소비의 과시효과가 두드러지는 제품이나 서비스에 대한 수요가 늘어날 수도 있을 것이라 예상된다. 이런 양극화된 소비 패턴이 발생할 수 있는 사회/경제적 측면에서 모든 가격대별 다양한 상품의 구성보다는 고가 제품과 저가 제품을 중심으로 극단적 제품 차별화 전략이 효과를 볼 수도 있을 것이다.

본 연구는 온라인 명품 플랫폼에 대한 소비자의 기술준비 및 수용이 사용의도 및 사용행동에 미치는 영향을 네트워크 효과 관점에서 분석하고 인터넷 자기효능감을 통해 발생하는 조절효과를 확인하였다. 이를 위해 소비자들이 패션 플랫폼을 이용한 상황을 모두 동일선상에 두고 각 영향관계 및 효과의 크기를 확인하도록 연구를 설계하였다. 그러나 연구 결과를 분석하는 과정에서 소비자들의 인지가 경험의 정도에 따라 다를 수 있다는 가능성이 제기되었다. 따라서 향후 연구에서는 인구학적 특성에서 플랫폼과 같은 쇼핑 채널의 사용경험에 대한 빈도 혹은 지속성 등을 측정하여 이를 토대로 세분화된 소비자 그룹간 결과를 비교 분석한다면 마케팅에서 활용할 수 있는 각 소비자층의 특성에 따른 유의미한 결과를 도출할 수 있을 것이라 기대한다. 특히 인터넷 자기효능감의 조절효과를 분석한 결과에서 나타난 사용의도와 사용행동 간의 관계를 부(-)적으로 조절한다는 결과를 통해 새로운 환경에서의 소비자 의도 및 행동에 영향을 주는 새로운 요인들에 대한 연구가 지속적으로 진행되야 함을 알 수 있었다. 따라서 인터넷 자기효능감의 영향력을 중심으로 한 연구가 진행된다면 새로운 기술환경 속에서 변화된 소비자 행동을 새로운 관점에서 확인해 볼 수 있을 것이라 기대된다. 또한 명품 브랜드 입점 여부가 매장 이미지에 영향을 주며 특히 상품구색에 의해 평가정도가 달라지듯이(Seo, 2018) 플랫폼의 경우에도 플랫폼 자체의 구성에 따라 소비자들이 인지하는 가치 및 혜택의 수준이 다를 것이라 예상되므로 플랫폼을 세부 기준별로 분류하여 각각에 대한 차이를 분석하면 소비자들의 선호정도를 바탕으로 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있을 것이다.