The Korean Society of Costume
[ Article ]
Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 75, No. 1, pp.32-47
ISSN: 1229-6880 (Print) 2287-7827 (Online)
Print publication date 28 Feb 2025
Received 24 Sep 2024 Revised 03 Feb 2025 Accepted 10 Feb 2025
DOI: https://doi.org/10.7233/jksc.2025.75.1.032

이용과 충족 이론을 이용한 베트남 소비자의 라이브커머스 지속사용의도 연구

최보라 ; 백은수
한양대학교 의류학과 석사
한양대학교 의류학과 조교수
An Exploratory Study of Vietnamese Consumers for Live Commerce Using U&G Theory
Bora Choi ; Eunsoo Baek
Master, Dept. of Clothing and Textiles, Hanyang University
Assistant Professor, Dept. of of Clothing and Textiles, Hanyang University

Correspondence to: Eunsoo Baek, e-mail: ebaek@hanyang.ac.kr

Abstract

Live commerce is rapidly expanding worldwide, and Vietnam is no exception, with an increasing number of consumers engaging with these platforms. This study uses the Uses and Gratifications (U&G) Theory to examine how the motivations of Vietnamese live commerce users influence their intention to continue using these platforms, with a particular focus on the moderating effect of gender. The study is based on data from 306 questionnaires collected from Vietnamese consumers over the age of 18 who have used live commerce in the past year. The data were analyzed using SPSS 27.0 for descriptive statistics and reliability analysis and AMOS 22.0 for structural equation modeling and confirmatory factor analysis. The results indicate that perceived enjoyment, information-seeking, self-expression, and social interaction significantly influence consumers’ intention to continue using live commerce. A multi-group structural equation analysis revealed that for women, intention to continue using live commerce is driven by higher perceived enjoyment and information-seeking motivations, whereas for men, perceived enjoyment is the primary motivator. In other words, the impact of usage motivations on the intention to continue using live commerce differs by gender among Vietnamese users. This study offers practical insights for developing effective live commerce marketing strategies and contributes to the theoretical understanding of gender-based differences in consumer behavior in a market where female consumers play a key role.

Keywords:

continuance intention, gender, live Commerce, uses and Gratification, vietnam

키워드:

지속사용의도, 성별, 라이브커머스, 이용과 충족 이론, 베트남

Ⅰ. 서론

4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 신기술이 빠르게 발전하면서, 온라인 환경에서는 새로운 비즈니스 모델이 지속적으로 등장하고 있다. 그중 대표적인 예가 "라이브 스트리밍"과 "온라인 쇼핑"을 결합한 라이브커머스이다. 라이브커머스는 판매자가 소셜 네트워크나 전자상거래 플랫폼을 통해 제품을 실시간으로 홍보하고, 소비자는 이를 시청하며 즉시 소통과 결제를 진행하는 방식이다. 이후 판매자는 배송업체를 통해 제품을 소비자에게 전달한다. 라이브커머스는 의류, 화장품, 식품, 전자제품 등 다양한 산업에서 널리 퍼지고 있으며, 특히 코로나19 팬데믹 시기에 효과적인 이윤 창출 전략으로 떠올랐다(Cao et al., 2021). 이는 인터넷의 즉각적 소통 가능성을 활용해 소비자에게 더 풍부하고 직관적인 쇼핑 경험을 제공한다. 외출 없이도 온라인 쇼핑과 오프라인 쇼핑의 장점을 동시에 누릴 수 있어, 소비자에게는 빠르고 편리한 쇼핑 채널이 되고 기업에는 경쟁 우위를 강화하는 마케팅 전략으로 자리잡았다. 특히 모바일 애플리케이션과 결합된 라이브커머스는 실시간으로 소비자와 소통하며 상담과 피드백을 즉각 반영할 수 있어, 비용 절감과 고객 만족을 동시에 추구하는 독특한 마케팅 방식을 제공한다(Kim & Jun, 2020). 이로 인해 많은 기업과 브랜드가 라이브커머스 플랫폼을 적극적으로 확장하고 있으며, 기존 소비자 유지는 물론 신규 소비자 유치 경쟁이 더욱 치열해지고 있다.

전통적인 온라인 판매 모델에서 실시간 소비 모델로의 전환이 가속화되면서, 2023년 중국의 라이브커머스 시장 규모는 약 4,800억 위안(약 660억 달러)에 달했으며, 2024년에는 약 5,700억 위안(약 785억 달러)에 이를 것으로 예상된다(The Business Research Company, 2024). 이러한 중국의 성공적인 사례에 영향을 받아, 미국의 라이브커머스 시장도 2023년에 약 200억 달러에 도달하였고, 2024년까지 연평균 30% 이상의 성장이 기대되고 있다(Dataintelo, 2024). 특히 베트남 시장에서는 디지털 네이티브 세대가 주요 소비층으로 부상하며 유통 형태에 변화를 일으키고 있다. 이들은 소셜미디어의 라이브 스트리밍을 통해 구매 결정을 내리며, 이는 다른 시장과 구별되는 소비 형태를 보여준다. 베트남은 인도네시아에 이어 두 번째로 틱톡숍을 도입하였으며, 틱톡 인플루언서가 직접 제품을 판매하는 ‘쇼퍼 엔터테인먼트’ 형태의 비즈니스가 활성화되고 있다. 라이브 스트리밍 플랫폼은 젊은 소비자를 유입시키는 새로운 채널로 자리잡아, 소비 패턴을 재창조하고 있으며, 이에 따라 많은 기업들이 관련 마케팅 예산을 확대하고 있다(Ko, 2023).

베트남에서 라이브커머스는 디지털 네이티브 세대를 중심으로 급속히 확산되며, 기존의 전자상거래와는 다른 소비자 행동 양상을 보이고 있다. 특히 틱톡숍과 같은 소셜미디어 기반 플랫폼을 활용한 쇼퍼 엔터테인먼트 형태의 비즈니스가 활성화되면서 베트남 소비자의 라이브커머스 사용 동기와 행동에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 전자상거래와 관련된 베트남 소비자 행동에 대한 선행 연구에 따르면, 인지된 유용성, 인지된 사용 편의성, 인식된 위험, 사회적 영향 및 행동 통제에 대한 인식이 전자 상거래 구매 결정에 중요한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다(Nguyen et al., 2019). 또한 Doan(2020)은 성과 기대치와 사회적 영향이 베트남 소비자의 온라인 구매 의도에 큰 영향을 미친다고 보고하였다. 그러나 기존 연구는 주로 전자상거래나 소셜미디어 맥락에서 소비자 행동을 분석하는 데 초점을 맞추었으며, 이에 따라 라이브커머스라는 독특한 환경과 베트남이라는 특수한 시장의 맥락을 충분히 반영하지 못하는 한계를 보인다. 본 연구는 이러한 연구 공백을 채우며, 베트남 소비자의 라이브커머스 사용 동기가 지속 사용 의도에 미치는 영향을 분석하고, 성별에 따른 차별화된 마케팅 전략을 제시함으로써, 학문적 이해를 심화시키고 실질적인 통찰을 제공하고자 한다.

이에 본 연구에서는 이용과 충족 이론을 바탕으로 라이브커머스 지속사용의도가 소비자 특성에 따라 어떻게 다르게 나타나는지를 살펴보고자 한다. 이용과 충족 이론은 미디어가 개별 사용자의 다양한 요구를 어떻게 충족시키는지를 설명하는 이론적 틀로서(Smock et al., 2011), 주로 소셜미디어 맥락에서 적용되어 왔으며, 라이브커머스 행동의 동기를 설명하는 데 적합할 것으로 여겨진다. 나아가 라이브커머스 동기와 행동은 소비자 특성에 따라 달라질 수 있다. 최근 연구에 따르면, 라이브커머스 맥락에서 성별에 따라 인지된 쾌락 가치와 충동 구매 간의 관계가 조절되며(Huang et al., 2024), 상품 종류, 언어, 프레젠테이션 스타일에 대한 선호 역시 성별에 따라 다르게 나타날 수 있다(Jeljeli et al., 2022). 따라서 본 연구는 베트남 소비자들을 대상으로 라이브커머스 이용 동기가 지속 사용 의도에 미치는 영향을 분석하고, 성별에 따른 조절 효과를 규명하고자 한다. 이를 통해 베트남 소비자의 라이브커머스 시장에 대한 이해를 높이고, 성별에 따른 차별화된 전략을 도출하는 데 기여할 수 있을 것이다.


Ⅱ. 이론적 배경

1. 베트남 소비자와 라이브커머스

전자상거래의 발전으로 온라인 쇼핑이 대중화됨에 따라 이를 수용하는 베트남 소비자 행동을 다루는 연구가 진행되고 있다. Nguyen et al.(2019)는 베트남 모바일 커머스 맥락에서 금전적, 정신적으로 인지된 비용과 인지된 가치 사이의 부정적인 관계를 탐색하였다. Paraman et al.(2022)은 동남아시아 시장의 라이브 스트리밍 충동구매를 다루며, 기질, 성격 이론을 바탕으로 국가 간 환경에서 기질의 조절 효과에 대한 새로운 관점을 제시하였다.

라이브커머스의 등장과 함께 베트남 소비자의 라이브커머스 사용 행동에 대한 연구가 이루어지고 있다. Lu and Chen(2021)는 신호 이론과 불확실성 문헌을 바탕으로 의류 및 화장품 온라인 시장에서 라이브 스트리밍이 구매의도에 미치는 영향을 연구하였으며, 이들은 방송인과의 지각된 신체적 특성 유사성이 지각된 제품 적합 불확실성과 부적인 관계임을 밝혔다. Chen et al.(2020)은 베트남 소비자의 라이브커머스 이용 동기 및 재구매의도에 미치는 영향을 알아보았으며, 그 결과 인지된 오락성과 인지된 유사성은 소비자의 재구매 의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 비대면 소비시대에 라이브커머스 이용 동기에 대해 규명한 Yan et al.(2022)의 연구는 라이브커머스 이용 동기 하위 요인 중 ‘직접 검수의 대체 가능성’, ‘상호작용의 쾌락성’, ‘트렌드 추구성’ 요인이 재이용 의도에 영향을 미치는 것을 검증하였다.

라이브커머스의 특성이 소비자에 미치는 영향을 알아보고자 한 연구들도 존재한다. Joo et al.(2022)에 따르면 라이브커머스의 정보성과 오락성은 지속사용의도에 긍정적 영향을 미쳤으며 여성 소비자의 경우 정보성이 지속사용의도에 미치는 영향을 오락성이 강화시켰다. 나아가 라이브커머스 정황에서 베트남 소비자의 충동구매를 조사한 Li et al.(2022)의 연구에 따르면, 이들은 Stimulus-Organism-Response(S-O-R) 프레임워크를 기반으로 라이브 스트리밍의 사회적 존재가 고객 충동구매에 미치는 영향을 탐색하였다. 그 결과, 스트리머의 사회적 존재감이 즐거움과 각성을 통해 충동구매에 긍정적인 영향을 미쳤으며 시청자의 사회적 존재감은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. Phung et al.(2023)은 S-O-R 프레임워크를 통해 라이브커머스 플랫폼의 검토 품질, 관찰 학습, 시각적 매력 및 가격 할인과 같은 자극이 충동구매에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 자극은 소비자의 지각된 유용성과 긍정적인 감정에 영향을 미치고, 이는 결과적으로 충동구매 욕구를 형성하여 정신 상태에 영향을 미쳤다.

이외에도 기존의 연구는 일반 소비자를 대상으로 라이브커머스 소비자의 구매의도(Lu & Chen, 2021), 지속사용의도(Chong et al., 2023), 충동구매(Lee & Chen, 2021) 등을 조사하였으나, 대부분 탐색적인 수준에서 이루어졌다. 따라서 본 베트남 소비자의 라이브커머스 사용 동기 및 행동에 초점을 맞추어 살펴봄으로써 기존 연구의 공백을 메우고자 한다.

2. 라이브커머스 사용 동기를 이해하기 위한 이용과 충족 이론

이용과 충족 이론(Uses and Gratifications Theory, U&G Theory)은 이용자가 자신의 욕구를 충족시키기 위해 능동적이고 자발적으로 미디어를 선택한다는 관점에서 정의된다(Katz et al., 1973). 이 이론은 미디어 사용이 단순히 수동적인 소비 행위가 아니라, 이용자의 필요를 충족시키기 위한 목적 지향적 행동임을 강조한다. 즉, 특정 미디어를 선택하고 사용하는 과정에서 경험하는 만족감이 이용자의 동기 형성과 행동 선택에 중요한 영향을 미친다는 점을 설명한다.

선행연구에 따르면 이용과 충족 이론은 미디어나 전자상거래 플랫폼과 같은 서비스를 선택하는 과정에서 이용자가 어떤 목적을 얼마나 충족할 수 있는지를 중시한다는 점을 강조한다(Hwang et al., 2022). 구체적으로, 소셜 미디어 이용에서는 정보 제공, 사회적 상호작용, 오락적 요소가 주요 동기로 작용하며(Fu et al., 2017), 전자상거래 플랫폼에서는 유용한 정보 추구와 신뢰감 형성이 사용자의 선택을 결정짓는 핵심 요인으로 확인된 바 있다(Stafford et al., 2004).

미디어 환경의 확장과 기술의 급속한 발전으로 인해 새로운 유형의 미디어가 지속적으로 등장하고 있으며, 이에 따라 이용자의 동기도 점점 더 다양화되고 있다. 이러한 변화는 기존 이용과 충족 이론이 제시했던 동기의 연속성을 다시 검토하고, 새로운 매체의 이용 동기를 효과적으로 설명하는 데 한계를 드러내고 있다(Sundar & Limperos, 2013). 특히, 라이브커머스와 같은 실시간 상호작용 중심의 플랫폼에서는 전통적인 미디어와는 다른 동기와 만족 요인이 작용할 가능성이 높다. 또한, 이용과 충족 이론은 미디어 사용 동기를 설명하는 데 유용하지만 동기와 만족 간의 상호작용을 충분히 반영하지 못하고 맥락적 요인을 고려하지 않으며, 기존 동기 범주의 제한성을 가진다는 비판을 받아왔다(Sundar & Limperos, 2013). 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 라이브커머스의 실시간 상호작용과 문화적 맥락을 반영하여 쾌락적 만족, 실용적 만족, 사회적 만족이라는 주요 동기를 재구성하였으며, 이를 통해 이론의 현대적 적합성을 강화하고자 하였다.

즉, 본 연구는 라이브커머스라는 실시간 상호작용 중심 플랫폼이 기존 미디어와는 본질적으로 다른 동기와 만족 요인을 제공한다는 점에 주목하며, 이용과 충족 이론을 기반으로 사용자 동기를 체계적으로 분석하고자 한다. 특히 라이브커머스가 제공하는 독특한 특성을 고려하여, 사용 동기를 설명하는 핵심 요인을 쾌락적 만족, 실용적 만족, 사회적 만족으로 정의하였다.

1) 쾌락적 만족(Hedonic gratification): 인지된 즐거움

인지된 즐거움(Perceived enjoyment)이라고 불리는 쾌락적 만족은 미디어 사용 및 기술 채택의 주요 동기이다(Talukder, 2019). 선행연구에 따르면, 개인은 특정 기술이나 서비스를 사용하는 것이 즐겁다고 인식할 경우 이를 채택하는 것으로 나타났다(Granero-Gallegos et al., 2017). 개인은 즐거움을 경험하기 위해 다양한 감각 채널에서 감각을 찾는 경향이 있다(Hirschman & Holbrook, 1982). 실제로 라이브 스트리밍 커머스는 강화된 구매 프로세스를 통해 소비자에게 쾌락적, 사회적 혜택을 누릴 수 있는 채널을 제공한다(Xu et al., 2020). 그러므로 본 연구에서는 쾌락적 만족을 설명하기 위해 인지된 즐거움을 적용할 것이다.

동기 이론(Davis et al., 1992)에 따르면 인지된 즐거움은 정보 시스템을 사용하는 내재적 유형의 동기에 속하며, Van der Heijden(2004)은 즐거움 지향 정보 시스템의 경우 내재적 동기가 지속 의도를 예측하는 데 중요한 요소라고 주장하였다. 그러므로 라이브커머스의 맥락에서 즐거운 경험은 더 높은 수준의 지속 사용 의도로 이어질 수 있는 긍정적인 감정을 불러일으킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 세웠다.

  • H1. 인지된 즐거움은 라이브커머스의 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
2) 실용적 만족(Utilitarian gratification): 정보 추구 및 자기표현

쾌락적 만족 이외에도 실용적 만족은 행동 의도를 결정하는 또 다른 중요한 동기이다(Gan & Li, 2018). 실용적 만족은 소비자의 “목표 지향적이고 합리적이며, 기능적 목적을 지닌” 행동 의도를 의미한다(Khan et al., 2005). 실용주의적 관점에서 개인은 작업을 완료하거나 목표를 달성하는 데 도움이 되는 경우 기술이나 서비스를 채택한다.

라이브 커머스는 라이브 스트리밍 고유의 기능인 실시간 소셜 상호작용이 포함된 전자 상거래의 하위 집합으로 정의된다. 또한 채팅을 통해 소비자와 소통하며 상품을 소개하는 스트리밍 방송 형태의 커머스이며, 언제 어디서나 소비자와 정보교환이 가능하다. Scheibe et al.(2016)에 따르면 사람들은 정보 추구와 같은 제품 관련 동기로 인해 일반 온라인 쇼핑보다 라이브 스트리밍 쇼핑을 선호한다. 특히, 복잡하거나 새로운 제품에 대해 라이브 스트리밍 쇼핑이 더욱 정보지향적이며, 스트리머와의 상호작용을 통해 신뢰할 수 있는 정보를 탐색할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정보 탐색을 통해 얻은 만족을 실용적 만족으로 간주하였다.

  • H2. 정보 추구는 라이브커머스의 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

목표 지향 동기와 관련된 선행 연구에 따르면, 자기표현은 사용자가 특정 매체(Gan & Li, 2018), 기술 혁신(Kulviwat et al., 2009), 제품(Kim & Jun, 2020), 또는 온라인 게임(Lee et al., 2012)을 채택하도록 동기를 부여하는 것으로 나타났다. 예를 들어, 사람들은 사회적 지위를 높이기 위해 사치품을 구매한다(Wilcox, 2017). Chuah(2019)는 자기표현 동기로 소비자가 기술을 채택하려는 의도를 설명하기 위해 “fashionology”라는 용어를 도입했다. 라이브커머스는 소비자가 자신에 대한 이미지를 생성하는 데 도움이 될 수 있으며, 이 이미지는 타인이 자신을 인식하고 대하는 방식에 영향을 미칠 수 있다(Goffman, 1959). Gan and Li(2018)에 따르면 자기표현은 개인이 소셜 미디어를 지속적으로 사용할 때 추구하는 실용적인 충족이다. 이를 바탕으로, 본 연구에서는 자기표현을 개인이 라이브커머스에 참여할 때 추구하는 실용적 충족으로 간주하였다.

  • H3. 자기표현은 라이브커머스의 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
3) 사회적 만족(Social gratification): 사회적 상호작용

사회적 상호작용은 인간 삶의 모든 면에서 필수적이다. 라이브커머스 쇼핑에서는 사회적 상호작용이 이루어질 때 사회적 충족이 이루어진다. Hou et al.(2019)는 사회적 상호작용이 개인의 라이브 스트리밍 시청의도를 설명한다는 것을 증명했다. 또한 미디어의 풍부함에 대한 연구에 따르면 동기식 시각적 의사소통이 스트리머와 시청자 간의 상호작용을 향상시키는 것으로 나타났다(Liao et al., 2016). 모바일 라이브커머스 어플이 등장함으로써 시공간의 제한이 사라졌고, 이를 기반으로 사용자들은 보다 유연하게 플랫폼 기능을 사용할 수 있다. 또한 Chen and Qi(2015)는 강력한 사회적 상호작용 유대가 가상 커뮤니티에 대한 구성원의 만족도와 소속감을 높여 긍정적인 정서적 반응을 형성하는 데 도움이 될 것이며, 이는 그들의 끈기를 향상시킬 수 있다고 주장하였다. 따라서 본 연구에서는 사회적 만족에 사회적 상호작용을 포함하였고, 다음과 같은 가설을 제안한다.

  • H4. 사회적 상호작용은 라이브커머스의 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

3. 베트남 소비자 특성: 성별의 차이

성별은 소비자 행동에 주요한 영향을 미치는 변수이며, 다양한 맥락에서 소비자의 성별에 따른 소비 관련 의사결정 차이를 확인할 수 있다. Bakewell and Mitchell(2006)에 따르면, 남성 소비자는 소수의 단서를 선택적으로 활용하여 의사결정을 내리지만, 여성 소비자는 다수의 구체적인 단서를 기반으로 의사결정을 내린다.

이러한 성별의 차이는 전자상거래 및 온라인 쇼핑 관련 연구에서도 확인할 수 있다. Sánchez Torres et al.(2018)에 따르면 성별에 따른 개인의 특성이 온라인 쇼핑의 수용에 큰 영향을 미치며, Zhang et al.(2020)의 연구에 따르면 온라인 쇼핑 경험에서 여성이 더 높은 쾌락적 가치를 인식할 때 충동구매에 더 취약하다.

라이브커머스의 특성은 소비자마다 다르게 지각될 수 있으며, 개인의 성향뿐만 아니라 성별에 따라 이를 받아들이고 수용하는 수준이 다를 수 있다. Huang et al.(2024)는 라이브커머스 맥락에서 여성 소비자가 인지된 쾌락적 가치에 더욱 취약하여 충동구매가 이루어진다는 것을 밝혔다. Long and Tefertiller(2020)는 이용과 충족 이론을 통해 중국 소비자 소셜 라이브 스트리밍 서비스 사용 행동과 이에 따른 성별 차이를 확인하였다.

베트남의 경우, 최근 디지털 통합을 통해 고소득 일자리로 전환되며 여성의 소비시장이 확대되고 있는 상황이다(Ko, 2023). 이를 고려할 때, 베트남 소비자 맥락에서 라이브커머스 지속사용의도에 미치는 영향은 성별에 따라 차이가 있을 것으로 예측된다.

  • H5. 사용자의 성별에 따라 a) 실용적, b) 쾌락적, c) 사회적 만족 요인과 라이브커머스 지속사용의도 간 관계가 상이하게 나타날 것이다.

본 연구의 개념적 모형은 <Fig. 1>과 같다.

<Fig. 1>

Research Framework


Ⅲ. 연구방법

1. 측정도구

본 연구에서 사용한 설문 문항은 다음과 같다. 먼저 이론과 충족 이론의 요인에서 쾌락적 만족은 Van der Heijden(2004)을 참고하여 지각된 즐거움 3문항으로 측정하였다. 실용적 만족에 해당하는 정보 추구와 자기표현의 경우 Dhir and Tsai(2017)을 참고하여 각각 3, 4개 문항으로 측정하였다. 다음으로 사회적 만족은 Liu et al.(2016)Papacharissi and Mendelson(2011)의 연구를 참고하여 3문항으로 측정하였다. 지속사용의도는 Agarwal and Prasad(1999)의 연구를 참고하여 3문항으로 측정하였다. 추가적으로 인구통계학적 특성(나이, 성별, 직업, 교육수준, 연수입)을 측정되었다.

2. 자료 수집 및 표본 특성

본 연구에서는 최근 1년 내 라이브커머스 이용경험이 있는 만 18세 이상의 베트남 소비자를 대상으로 전문 리서치 기관 Dynata의 패널을 통해 온라인 설문 조사를 실시하였다. 설문 응답은 2021년 11월 5일부터 12일까지 8일간 수집되었으며, 수집된 데이터 중 불성실 응답치를 제외하고 최종 306개의 응답을 분석에 사용하였다. 수집된 자료의 인구통계적 특성에 따르면 성별의 경우 남자 134명(43.8%), 여자 172명(56.2%)로 나타났다. 응답자의 고용상태는 정규직이 80.6%로 비중이 가장 높았으며, 교육 수준은 4년제 대학 졸업(63.8%), 가구연소득은 180,000,00VND(≒1,028만원)이상이 26.6%으로 가장 높은 비율을 차지하였다. 응답자의 거주 지역은 하노이(36.2%), 호치민(29.9%) 순으로 나타났다<Table 1>. 해당 데이터는 기술 통계와 신뢰도 분석을 위해 SPSS 27.0을 사용하여 분석되었으며, 확인적 요인 분석과 구조방정식 모델링을 위해 AMOS 22.0을 사용하였다.

Respondents’ Demographic Information


Ⅵ. 연구결과

1. 측정도구의 타당도 및 신뢰도 검증

본 연구에서는 Cronbach's α를 이용하여 신뢰성을 검토하고 측정항목들의 수렴타당도와 판별타당도를 통계적으로 검증하기 위해 확인적 요인분석을 수행하였다. 먼저 Cronbach's α값을 도출하여 내적일관성을 검토한 결과, 일반적 기준인 .700을 상회하여(Nunnally & Bernstein, 1994) 측정도구의 신뢰성이 확보되었다. 다음으로 측정 항목들이 구성 개념을 설명해주는 표준 요인적재량이 통계적으로 유의한지 검증하기 위해 확인적 요인분석을 실시한 결과, 측정모형은 χ2/df(94)=3.35, p < .001, CFI = .948, NFI = .928, TLI = .934, RMSEA = .088로 만족스러운 모형적합도를 보였다. 측정항목들의 요인부하량(Factor loadings)은 .700 이상으로 나타났으며, 종합신뢰도(Composite Reliability, CR), 평균분산추출(Average Variance Extract, AVE) 값 역시 만족스러운 것으로 나타나(Bagozzi & Yi, 1988) 측정항목의 구성개념에 대한 수렴타당성을 확보하였다<Table 2>.

Measurement Assessment

Fornell and Larcker(1981)가 제시하는 판별타당도 기준에 따르면, 인지된 즐거움과 지속사용의도 간의 상관관계를 제외한 모든 구성개념의 AVE 값들이 개념들 간 상관계수의 제곱값(Φ2)을 상회하는 것으로 나타나 판별타당성을 충족시키는 것으로 나타났다<Table 3>. 추가적으로 인지된 즐거움과 지속사용의도 간의 판별타당성 검증을 위해 구성개념들 간 상관관계를 1로 고정시킨 제약모델과 비제약모델을 비교한 결과 두 모델 간 통계적 차이가 유의함을 확인함으로써 (Δχ2(1) = 24.28 p < .001) 해당 구성 개념들이 서로 구분됨을 확인하였다(Anderson & Gerbing, 1988).

The Correlations, Squared Correlations and AVE of Variables

2. 구조모형 검증

연구모형의 경로를 확인하기 위해 구조방정식 분석을 실시하였다. 구조방정식의 적합도 지수는 만족스럽게 나타났으며(χ2/df(94) = 3.35, p < .001, CFI = .948, NFI = .928, TLI = .934, RMSEA = .088), 가설 검증을 진행한 결과, 인지된 즐거움(β = .808, p < .001), 정보 추구(β = .173, p < .001), 자기표현(β = .101, p < .05), 사회적 상호작용(β = .179, p < .001)이 지속사용의도에 미치는 영향은 모두 유의하였다<Fig. 2>.

<Fig. 2>

The Result of the Structural Equation Model

구조모형 분석 결과, 인지된 즐거움은 지속사용의도에 가장 강력한 영향을 미치는 요인으로 나타났다(β = .808, p < .001). 이는 라이브커머스 사용자들이 플랫폼 이용 과정에서 경험하는 즐거움이 지속적인 사용 의도를 형성하는 데 핵심적인 역할을 한다는 것을 시사한다. 이러한 결과는 기존 연구에서 즐거움이 디지털 플랫폼 사용 동기를 설명하는 중요한 변수로 확인된 바와 일치한다(Bailenson, 2018). 한편, 정보 추구(β = .173, p < .001)과 자기표현(β = .101, p < .05) 또한 지속사용의도에 유의한 영향을 미쳤지만, 그 영향력의 크기는 인지된 즐거움에 비해 상대적으로 낮았다. 이는 라이브커머스가 정보 추구와 자기표현 욕구를 충족시키는 역할도 수행하지만, 궁극적으로 사용자가 플랫폼을 지속적으로 이용하도록 만드는 주요 동기는 인지된 즐거움이라는 점을 보여준다. 사회적 상호작용(β = .179, p < .001)은 유의한 영향을 미쳤으나, 그 영향력은 인지된 즐거움보다 미미한 수준으로 나타났다. 이는 라이브커머스가 본질적으로 소셜 네트워킹보다는 개인적인 경험과 거래 중심의 플랫폼으로 활용되고 있음을 시사한다.

3. 조절효과 검증

성별에 따라 각 요인이 라이브커머스 지속사용의도에 미치는 영향이 다른지 살펴보기 위해 성별을 중심으로 다집단 구조방정식 분석을 실시하였다. 남성(N=133) 및 여성(N=171)으로 구분된 성별 집단 간 차이를 확인하기 위해 두 집단 간 형태동일성을 먼저 검증하였다. 분석 결과, 제안된 측정모형의 적합도는 χ2/df(160) = 2.48, p < .001, CFI = .936, IFI = .937, TLI = .917, RMSEA = .070로 나타나 만족스러운 적합도를 보였다. 다음으로 측정동일성을 검증하기 위해 두 집단의 측정도구의 요인적재량을 제약한 모델과 제약하지 않은 모델을 비교하였다. 그 결과, 제약모델과 비제약모델 간의 카이제곱 증가량이 통계적으로 유의하지 않아 측정동일성이 지지되었다(Δχ2(10) = 14.32, p = .159; <Table 4>). 즉, 남성과 여성 모두 잠재변인에 대해서 측정도구가 동일함을 확인하였으며 이후의 다집단 구조모형 분석은 완전동일 측정모형을 기준으로 진행하였다.

Model Fit Comparison for Measurement Invariance

분석 결과, <Table 5>에서 나타난 바와 같이 여성 사용자들은 라이브커머스 이용 시 인지된 즐거움(ß = .353, p < .01), 정보 추구(ß = .506, p < .01)를 주요 동기로 지각하였으며, 이는 지속사용의도에 유의하게 긍정적 영향을 미쳤다. 반면, 사회적 상호작용(β = .042)과 자기표현(β = .068)이 미치는 영향은 지속사용의도에 통계적으로 유의하지 않았다. 남성 사용자들에게는 인지된 즐거움(β = .854, p < .001)만이 지속사용의도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 정보 추구(β = -.210, p < .001), 사회적 상호작용(β = .276), 자기표현(β = .046)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 즉, 여성 집단은 정보 추구와 인지된 즐거움을 주요 동기로 지각하며, 정보 추구가 지속사용의도에 미치는 영향이 특히 강하게 나타났다. 이는 여성 사용자들이 라이브커머스를 통해 유용한 정보와 실용적 가치를 얻고자 하는 경향이 강하다는 것을 시사한다. 반면, 남성 집단은 인지된 즐거움이 유일하게 유의한 동기로 작용하였으며, 정보 추구는 부정적인 영향을 미쳤다. 이는 남성 사용자들이 라이브커머스를 주로 엔터테인먼트의 목적으로 활용하며, 과도한 정보 제공이 오히려 흥미를 감소시킬 수 있음을 나타낸다.

Comparison of Multi-Group SEM Analysis between Two Groups

추가적으로 두 집단 간 경로 차이가 통계적으로 유의한지 살펴보았다. 분석 결과, 인지된 즐거움이 지속사용의도에 미치는 영향은 두 집단 모두 유의하였지만, 남성 집단이 여성 집단보다 통계적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다(β여성 = .353 vs. β남성 = .854, p < .01). 또한, 정보 추구가 지속사용의도에 미치는 영향은 여성에게서 남성보다 더 크게 나타났다(β여성 = .506 vs. β남성 = -.210, p < .001). 사회적 상호작용 및 자기표현이 지속사용의도에 미치는 영향은 집단 간 차이가 나타나지 않았다<Table 5>.


Ⅴ. 결론

본 연구는 베트남 소비자를 대상으로 라이브커머스 지속사용의도에 영향을 미치는 요인과 성별의 조절효과를 검증하였다. 인지된 즐거움, 정보 추구, 자기표현, 사회적 상호작용이 모두 지속사용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 중 인지된 즐거움이 가장 강력한 영향을 미쳤다. 이는 사용자들이 플랫폼을 지속적으로 이용하도록 유도하는 주요 동기가 즐거움과 같은 쾌락적 요소임을 시사하며, 라이브커머스가 단순히 상품 구매를 넘어 사용자의 엔터테인먼트 경험을 제공하는 플랫폼으로 작동함을 보여준다. 이러한 결과는 기존 연구에서 디지털 플랫폼 사용 동기로 확인된 쾌락적 만족 요인의 중요성을 재확인하는 동시에, 라이브커머스라는 실시간 상호작용적 환경에서 이를 구체적으로 증명한 데 의의가 있다.

반면, 정보 추구와 자기표현은 지속사용의도에 유의미한 영향을 미쳤지만, 그 영향력은 인지된 즐거움에 비해 상대적으로 낮았다. 이는 라이브커머스가 정보 제공이나 자기표현과 같은 기능적 요소를 충족시키는 데 일정 부분 기여하지만, 이러한 요인만으로는 사용자의 지속적인 참여를 완전히 설명하기 어려움을 나타낸다. 사회적 상호작용은 긍정적인 영향을 미쳤지만, 그 영향력은 미미한 수준으로 나타났다. 이는 라이브커머스가 본질적으로 사용자의 소셜 네트워킹 욕구보다는 개인적 경험과 거래 중심의 동기를 충족시키는 플랫폼임을 시사한다.

이러한 결과는 페이스북 및 블로그 사용자들의 지속사용 의도에 대한 선행연구와 일치하며, 라이브커머스 플랫폼이 다양한 만족 요인을 충족시키는 데 강력한 영향을 미친다는 점을 확인하였다. 특히, Mouakket(2015)의 연구에서는 페이스북 사용자의 지속사용 의도가 주로 쾌락적 만족 요인에 의해 결정된다고 보고하였으며, 이는 본 연구에서 인지된 즐거움이 지속사용의도에 가장 강력한 영향을 미친 결과와 부합한다. 또한, Shiau and Luo(2013)의 연구에서는 블로그 사용자들이 정보 탐색과 자기표현과 같은 실용적 동기를 중요하게 여긴다는 점을 강조하였는데, 본 연구에서도 여성 소비자들이 정보 추구를 지속사용의도의 주요 동기로 지각한 점과 일치한다. 이처럼 본 연구는 라이브커머스라는 최신 플랫폼 맥락에서 기존 연구의 발견을 확장하며, 다양한 소비자 동기가 플랫폼 사용에 미치는 영향을 실증적으로 확인하였다.

성별에 따른 조절효과 분석 결과, 여성 소비자와 남성 소비자 간에 지속사용의도에 영향을 미치는 주요 동기가 뚜렷한 차이를 보였다. 여성 소비자는 인지된 즐거움과 정보 추구를 주요 동기로 지각하며, 특히 정보 추구는 실용적 동기를 자극하는 중요한 요인으로 작용하였다. 이는 여성 소비자가 상품 정보, 사용법, 그리고 신뢰성 있는 리뷰와 같은 기능적 요소를 중시하며, 라이브커머스를 실용적인 도구로 활용한다는 점을 보여준다. 이러한 결과는 정보 탐색 행동이 여성 소비자에게 강력한 영향을 미친다는 기존 연구와도 일치한다.

반면, 남성 소비자는 인지된 즐거움이 지속사용의도에 유의미한 영향을 미치는 유일한 요인으로 나타났으며, 정보 추구는 오히려 부정적인 영향을 미쳤다. 이는 남성 소비자들이 라이브커머스를 정보 탐색보다는 엔터테인먼트와 같은 쾌락적 경험을 위해 주로 이용하며, 과도한 정보 제공이 흥미를 저하시킬 수 있음을 나타낸다. 이러한 결과는 남성 소비자가 단순하고 직관적인 정보를 선호하며, 재미와 몰입감을 제공하는 콘텐츠에 더 강하게 반응한다는 점을 시사한다. 이와 같은 결과는 성별에 따른 차별화된 소비자 행동을 명확히 드러내며, 특히 남성 집단에서 정보 추구가 지속사용의도에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 제시함으로써 기존 연구를 확장하는 해석을 제공한다.

또한, 라이브커머스가 다양한 소비자 동기를 충족시키며 실시간 상호작용을 중심으로 발전하는 플랫폼임을 보여주어, 디지털 플랫폼의 역할과 소비자 행동 연구에 다음과 같은 이론적 시사점을 제공한다. 첫째, 본 연구는 기존의 소셜 미디어와 전자상거래 중심의 사용자 동기 연구를 확장하여, 라이브커머스라는 실시간 상호작용적 플랫폼에 초점을 맞추었다. 특히, 성별에 따른 소비자 동기의 차이를 규명하며, 디지털 플랫폼 이용 과정에서 성별이 중요한 조절 변수로 작용할 수 있음을 실증적으로 밝혔다. 이는 선행 연구에서 상대적으로 간과되었던 성별의 역할을 심층적으로 탐구한 점에서 학문적 의의를 가진다. 둘째, 본 연구는 라이브커머스 플랫폼에서 나타나는 정보 추구, 쾌락적 동기, 자기표현 욕구, 사회적 상호작용 욕구와 같은 다양한 소비자 동기의 상호작용을 분석하였다. 기존 연구가 개별 동기의 영향력에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 성별 간의 차이를 포함하여 다차원적 동기와의 상호작용을 통합적으로 분석함으로써 소비자 행동 연구에 새로운 통찰을 제공하였다. 셋째, 본 연구는 베트남이라는 문화적 맥락에서 이루어진 라이브커머스에 관한 연구로, 기존 문헌에서 비교적 다루어지지 않았던 영역에 새로운 통찰을 제공하였다. 베트남은 모바일 기술의 빠른 확산과 디지털 플랫폼 성장으로 주목받는 시장으로, 라이브커머스 이용이 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 배경에서 베트남 소비자들의 라이브커머스 이용 동기와 행동 패턴을 분석함으로써, 베트남 디지털 소비자 행동에 대한 이해를 심화하였다. 넷째, 본 연구는 이용과 충족 이론을 라이브커머스라는 최신 디지털 플랫폼에 적용함으로써, 해당 이론의 적용 범위를 확장하였다. 특히, 성별의 조절효과를 포함하여 이론적 프레임워크를 보완함으로써, 디지털 플랫폼의 다양성과 소비자 행동의 복잡성을 반영하는 데 기여하였다. 이는 라이브커머스와 같은 실시간 상호작용 플랫폼의 고유한 특성을 이론적으로 통합한 점에서 학문적 의의를 가진다. 마지막으로, 본 연구는 성별과 라이브커머스 동기 간의 차별적인 영향을 실증적으로 밝혀내어, 디지털 마케팅 전략 연구에 중요한 이론적 근거를 제공하였다. 특히, 남성과 여성의 동기 차이를 규명함으로써, 성별 차이가 디지털 플랫폼 이용 과정에서 새로운 변수로 포함될 가능성을 시사하였다. 이는 디지털 플랫폼 설계와 마케팅 전략에서 성별을 고려한 맞춤형 접근의 필요성을 학문적으로 뒷받침한다.

또한, 본 연구는 이론적 기여뿐만 아니라 라이브커머스 플랫폼 설계와 마케팅 전략 수립에 있어 실질적인 시사점을 제공한다. 첫째, 본 연구는 라이브커머스 소비자 행동에서 성별에 따라 주요 동기가 상이하게 나타남을 확인하였다. 여성 소비자는 정보 추구와 인지된 즐거움을 주요 동기로 지각하는 경향이 있었다. 이에 따라 기업은 신뢰할 수 있는 정보 제공(예: 제품 사용 리뷰, 전문가 설명)을 강화하고, 즐거움을 극대화할 수 있는 콘텐츠를 기획해야 한다. 반면, 남성 소비자는 인지된 즐거움을 유일한 주요 동기로 인식하며, 과도한 정보 제공은 오히려 흥미를 저하시킬 수 있다. 따라서 기업은 재미와 몰입 요소를 강조한 콘텐츠(예: 실시간 게임, 추첨 이벤트)를 제작하고, 정보는 간결하고 직관적으로 제공하는 전략을 고려해야 한다. 둘째, 본 연구는 베트남 소비자의 라이브커머스 이용 동기를 분석함으로써 디지털 플랫폼 사용자 경험 개선에 대한 방향성을 제시한다. 플랫폼 운영자는 소비자의 과거 구매 기록과 시청 이력을 활용해 개인화된 라이브 방송 추천 시스템을 개발해야 하며, 실시간 공동 구매 할인 프로그램과 같은 실용적 가치를 제공하는 기능을 강화할 필요가 있다. 셋째, 베트남 소비자는 지역적, 문화적 특성이 반영된 콘텐츠에 높은 관심을 보이며, 이러한 콘텐츠는 정보 제공의 신뢰성과 즐거움을 동시에 충족할 수 있다. 예를 들어, 현지 언어를 활용한 방송, 지역 명절을 주제로 한 이벤트, 신뢰받는 현지 인플루언서의 참여는 소비자와의 심리적 연결을 강화하는 데 효과적이다. 넷째, 베트남 시장에서의 라이브커머스 전략은 정보 제공과 즐거움을 균형 있게 충족하는 데 중점을 두어야 하며, 여성 소비자에게는 정보의 신뢰성을 강조하고, 남성 소비자에게는 재미와 몰입 요소를 강화한 콘텐츠를 제공해야 한다.

본 연구는 베트남 소비자를 대상으로 한 라이브커머스 전략 수립에 실질적인 시사점을 제시하였으며, 이를 통해 디지털 소비자 행동 연구에 중요한 기여를 하였다. 그러나 연구의 범위와 방법론적 한계로 인해 몇 가지 보완이 필요한 지점이 존재한다. 이러한 한계들을 기반으로, 향후 연구는 다음과 같은 방향에서 심화될 필요가 있다. 첫째, 본 연구는 베트남이라는 특정 문화적 맥락에서 수행되었으므로, 연구 결과를 다른 국가나 문화권에 일반화하는 데 한계가 있다. 둘째, 본 연구는 인지된 즐거움, 정보 추구, 자기표현, 사회적 상호작용과 같은 주요 동기에 초점을 맞추었으나, 가격 민감성, 기술 수용도, 브랜드 충성도 등 추가적인 변수들은 포함하지 않았다. 셋째, 본 연구는 라이브커머스를 중심으로 진행되었으며, 다른 디지털 플랫폼(예: 소셜 미디어, 전자상거래 플랫폼)과의 비교가 이루어지지 않아 플랫폼 간 특성을 통합적으로 탐구하는 데 한계가 있다. 넷째, 소비자 동기가 지속사용의도로 이어지는 심리적 메커니즘(예: 만족도, 신뢰, 몰입)을 구체적으로 분석하지 못하여, 이론적 설명력에서 일부 제한이 있었다.

이러한 한계를 보완하기 위해, 향후 연구는 다음과 같은 방향으로 진행될 필요가 있다. 첫째, 베트남 외의 다양한 국가와 지역을 대상으로 소비자 행동을 비교 분석하여, 문화적 차이를 반영한 일반화 가능한 결과를 도출할 필요가 있다. 둘째, 가격 민감성, 기술 수용도, 브랜드 충성도 등 추가적인 변수를 포함하여, 보다 종합적이고 정교한 소비자 행동 모델을 구축해야 한다. 셋째, 라이브커머스뿐만 아니라 소셜 미디어와 전통적인 전자상거래 플랫폼과의 비교 연구를 통해, 각 플랫폼의 고유한 특성과 소비자 행동의 차이를 탐구할 필요가 있다. 넷째, 인지된 즐거움과 정보 추구와 같은 동기가 지속사용의도로 이어지는 심리적 메커니즘(예: 신뢰 형성, 몰입 경험)을 분석하여 이론적 설명력을 강화해야 한다. 마지막으로, 소비자 동기와 행동이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 살펴보는 종단적 연구를 통해, 라이브커머스 사용의 지속성과 소비자 충성도를 보다 심층적으로 이해할 필요가 있다. 이러한 후속 연구는 본 연구의 결과를 확장하고, 라이브커머스와 디지털 소비자 행동 연구의 발전에 기여할 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020S1A5A2A03042980).

References

  • Agarwal, R., & Prasad, J. (1999), Are individual differences germane to the acceptance of new information technologies?. Decision Sciences, 30(2), 361-391. [https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1999.tb01614.x]
  • Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-Step Approach. Psychological Bulletin, 103(3), 411-423. [https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.3.411]
  • Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16, 74-94. [https://doi.org/10.1177/009207038801600107]
  • Bailenson, J. (2018). Experience on demand: What virtual reality is, how it works, and what it can do. WW Norton & Company.
  • Bakewell, C., & Mitchell, V. W. (2006). Male versus female consumer decision-making styles. Journal of Business Research, 59(12), 1297-1300. [https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2006.09.008]
  • Cao, C., Zheng, M., Xu, Q., Shao, X., & Jiang, C. (2021, December 3). Research on the construction mechanism of consumers’ trust intentions and behaviors in the context of live streaming shopping. International Conference on Electronic Business, Nanjing, China, 353-363.
  • Chen, M., & Qi, X. (2015). Members’ satisfaction and continuance intention: A socio-technical perspective. Industrial Management & Data Systems, 115(6), 1132-1150. [https://doi.org/10.1108/IMDS-01-2015-0023]
  • Chen, Y., Lu, F., & Zheng, S. (2020). A study on the influence of e-commerce live streaming on consumer repurchase intentions. International Journal of Marketing Studies, 12(4), 48-62. [https://doi.org/10.5539/ijms.v12n4p48]
  • Chong, H. X., Hashim, A. H., Osman, S., Lau, J. L., & Aw, E. C. X. (2023). The future of e-commerce? Understanding livestreaming commerce continuance usage. International Journal of Retail & Distribution Management, 51(1), 1-20. [https://doi.org/10.1108/IJRDM-01-2022-0007]
  • Chuah, S. H. W. (2019). You inspire me and make my life better: Investigating a multiple sequential mediation model of smartwatch continuance intention. Telematics and Informatics, 43, 101245. [https://doi.org/10.1016/j.tele.2019.101245]
  • Dataintelo. (2024). Global live e-commerce market report. https://dataintelo.com/report/global-live-e-commerce-market
  • Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111-1132. [https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.1992.tb00945.x]
  • Dhir, A., & Tsai, C. C. (2017). Understanding the relationship between intensity and gratifications of Facebook use among adolescents and young adults. Telematics and Informatics, 34(4), 350-364. [https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.08.017]
  • Doan, T.-T. T. (2020). Factors affecting online purchase intention: A study of Vietnam online customers. Management Science Letters, 10, 2337-2342. [https://doi.org/10.5267/j.msl.2020.3.001]
  • Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. [https://doi.org/10.1177/002224378101800104]
  • Fu, P. W., Wu, C. C., & Cho, Y. J. (2017). What makes users share content on Facebook? Compatibility among psychological incentive, social capital focus, and content type. Computers in Human Behavior, 67, 23-32. [https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.10.010]
  • Gan, C., & Li, H. (2018). Understanding the effects of gratifications on the continuance intention to use WeChat in China: A perspective on uses and gratifications. Computers in Human Behavior, 78, 306-315. [https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.10.003]
  • Goffman, E. (1959). The moral career of the mental patient. Psychiatry, 22(2), 123-142. [https://doi.org/10.1080/00332747.1959.11023166]
  • Granero-Gallegos, A., Gómez-López, M., Rodríguez-Suárez, N., Abraldes, J. A., Alesi, M., & Bianco, A. (2017). Importance of the motivational climate in goal, enjoyment, and the causes of success in handball players. Frontiers in psychology, 8, 2081. [https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.02081]
  • Hirschman, E. C., & Holbrook, M. B. (1982). Hedonic consumption: Emerging concepts, methods, and propositions. Journal of Marketing, 46(3), 92-101. [https://doi.org/10.1177/002224298204600314]
  • Hou, F., Guan, Z., Li, B., & Chong, A. Y. L. (2019). Factors influencing people’s continuous watching intention and consumption intention in live streaming: Evidence from China. Internet Research, 30(1), 141-163. [https://doi.org/10.1108/INTR-04-2018-0177]
  • Huang, Q., Dastane, O., Cham, T.-H., & Cheah, J.-H. (2024). Is ‘she’ more impulsive (to pleasure) than ‘him’ during livestream e-commerce shopping? Journal of Retailing and Consumer Services, 78, 103707. [https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2024.103707]
  • Hwang, I., Kim, J. S., & Lee, I. H. (2022). The effect of metaverse presence on intention to continuous use through user motivation: moderating effect of normative interpersonal influence. Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship, 17(3), 119-133. [https://doi.org/10.16972/apjbve.17.3.202206.119]
  • Jeljeli, R., Farhi, F., & Hamdi, M. E. (2022). The mediating role of gender in social media shopping acceptance: From the WOM perspective. Heliyon, 8(10). 1-11. [https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11065]
  • Joo, K., Zhang, X., & Nam, A. (2022). The effect of information and entertainment on the intention to continue using the live commerce: focusing on gender Differences. Journal of Product Research, 40(5), 81-87.
  • Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1973). Uses and gratifications research. The public opinion quarterly, 37(4), 509-523. [https://doi.org/10.1086/268109]
  • Khan, U., Dhar, R., & Wertenbroch, K. (2005). A behavioral decision theory perspective on hedonic and utilitarian choice. In S. Ratneshwar & D. G. Mick (Eds.), Inside consumption (pp. 144-165). Routledge.
  • Kim, Y., & Jun, J. W. (2020). Factors affecting sustainable purchase intentions of SNS emojis: Modeling the impact of self-presentation. Sustainability, 12(20), 8361. [https://doi.org/10.3390/su12208361]
  • Ko, U. R. (2023, March, 30). Changing consumer trends along with Vietnam's demographic shifts. KOTRA. https://dream.kotra.or.kr/kotranews/cms/news/actionKotraBoardDetail.do?SITE_NO=3&MENU_ID=180&CONTENTS_NO=1&bbsGbn=243&bbsSn=243&pNttSn=201270
  • Kulviwat, S., Bruner II, G. C., & Al-Shuridah, O. (2009). The role of social influence on adoption of high tech innovations: The moderating effect of public/private consumption. Journal of Business Research, 62(7), 706-712. [https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2007.04.014]
  • Lee, C.-H., & Chen, C.-W. (2021). Impulse buying behaviors in live streaming commerce based on the stimulus-organism-response framework. Information, 12(6), 241. [https://doi.org/10.3390/info12060241]
  • Lee, J., Lee, M., & Choi, I. H. (2012). Social network games uncovered: Motivations and their attitudinal and behavioral outcomes. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(12), 643-648. [https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0093]
  • Li, M., Wang, Q., & Cao, Y. (2022). Understanding consumer online impulse buying in live streaming e-commerce: A stimulus-organism-response framework. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(7), 4378. [https://doi.org/10.3390/ijerph19074378]
  • Liao, J., Cao, X., Zhao, L., Wang, J., Gao, Z., Wang, M. C., & Huang, Y. (2016). The importance of neutral and niche processes for bacterial community assembly differs between habitat generalists and specialists. FEMS Microbiology Ecology, 92(11), fiw174. [https://doi.org/10.1093/femsec/fiw174]
  • Liu, X., Wang, L., & Liao, J. (2016). Enabling delay of gratification behavior in those not so predisposed: The moderating role of social support. Frontiers in Psychology, 7, 366. [https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00366]
  • Long, Q., & Tefertiller, A. C. (2020). China’s new mania for live streaming: Gender differences in motives and uses of social live streaming services. International Journal of Human–Computer Interaction, 36(14), 1314-1324. [https://doi.org/10.1080/10447318.2020.1746060]
  • Lu, B., & Chen, Z. (2021). Live streaming commerce and consumers’ purchase intentions: An uncertainty reduction perspective. Information & Management, 58(7), 103509. [https://doi.org/10.1016/j.im.2021.103509]
  • Mouakket, S. (2015). Factors influencing continuance intention to use social network sites: The Facebook case. Computers in Human Behavior, 53, 102-110. [https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.06.045]
  • Nguyen, H. P., Nguyen, M. T., & Pham, M. T. (2019). Logistics revolution for e-commerce in Vietnam: a brief review. International Journal of E-Navigation and Maritime Economy, 13, 50-62. [https://doi.org/10.52820/j.enavi.2019.13.050]
  • Nunnally J. C., & Bernstein I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
  • Papacharissi, Z., & Mendelson, A. (2011). Toward a new (er) sociability: Uses, gratifications and social capital on Facebook. Media perspectives for the 21st century (pp. 212-230). Routledge.
  • Paraman, P., Annamalah, S., Vlachos, P., Ahmed, S., Balasubramaniam, A., Kadir, B., ... & Hoo, W. C. (2022). Dynamic effect of flow on impulsive consumption: evidence from Southeast Asian Live streaming platforms. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(4), 212. [https://doi.org/10.3390/joitmc8040212]
  • Phung, T. B., On, T. T., & Nguyen, D. V. P. (2023). Impulsive buying in Vietnamese mobile commerce: from the perspective of the SOR model. International Journal of Electronic Business, 18(2), 226-248. [https://doi.org/10.1504/IJEB.2023.130164]
  • Sánchez Torres, J. A., Arroyo-Cañada, F.-J., Solé-Moro, M.-L., & Argila-Irurita, A. (2018). Impact of gender on the acceptance of electronic word-of-mouth (eWOM) information in Spain. Contaduríay Administración, 63(4), 0-0. [https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2018.1428]
  • Scheibe, K., Fietkiewicz, K. J., & Stock, W. G. (2016). Information behavior on social live streaming services. Journal of Information Science Theory and Practice, 4(2), 6-20. [https://doi.org/10.1633/JISTaP.2016.4.2.1]
  • Shiau, W.-L., & Luo, M. M. (2013). Continuance intention of blog users: the impact of perceived enjoyment, habit, user involvement and blogging time. Behaviour & Information Technology, 32(6), 570-583. [https://doi.org/10.1080/0144929X.2012.671851]
  • Smock, A. D., Ellison, N. B., Lampe, C., & Wohn, D. Y. (2011). Facebook as a toolkit: A uses and gratification approach to unbundling feature use. Computers in Human Behavior, 27(6), 2322-2329. [https://doi.org/10.1016/j.chb.2011.07.011]
  • Stafford, T. F., Stafford, M. R., & Schkade, L. L. (2004). Determining uses and gratifications for the Internet. Decision sciences, 35(2), 259-288. [https://doi.org/10.1111/j.00117315.2004.02524.x]
  • Sundar, S. S., & Limperos, A. M. (2013). Uses and grats 2.0: New gratifications for new media. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 57(4), 504–525. [https://doi.org/10.1080/08838151.2013.845827]
  • Talukder, M. (2019). In Pursuit of the Determinants of Users’ Views on and Usage Practices Associated with the use of Virtual Systems in an Emerging Economy. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 13(3), 71-90. [https://doi.org/10.14453/aabfj.v13i3.5]
  • The Business Research Company. (2024). The Business Research Company. Live Commerce Platforms Global Market Report 2024. https://www.researchandmarkets.com/reports/5953314/live-commerce-platforms-global-market-report
  • Van der Heijden, H. (2004). User acceptance of hedonic information systems. MIS Quarterly, 28(4), 695-704. [https://doi.org/10.2307/25148660]
  • Wilcox, R. (2017). Modern statistics for the social and behavioral sciences: A practical introduction. Chapman and Hall/CRC. [https://doi.org/10.1201/9781315154480]
  • Xu, X., Wu, J. H., & Li, Q. (2020). What drives consumer shopping behavior in live streaming commerce?. Journal of Electronic Commerce Research, 21(3), 144-167.
  • Yan, W.-Y., Qu, Y.-B., & Yoon, Y.-H. (2022). The study on the effect of live commerce users' motivation on engagement and attitude: Focusing on the Untact consumption culture. Journal of Digital Convergence, 20(5), 221-226. [https://doi.org/10.14400/JDC.2022.20.5.221]
  • Zhang, M., Qin, F., Wang, G. A., & Luo, C. (2020). The impact of live video streaming on online purchase intention. The Service Industries Journal, 40(9-10), 656-681. [https://doi.org/10.1080/02642069.2019.1576642]

<Fig. 1>

<Fig. 1>
Research Framework

<Fig. 2>

<Fig. 2>
The Result of the Structural Equation Model

<Table 1>

Respondents’ Demographic Information

Variable Category Frequency Percentage (%)
Gender Male 133 43.8
Female 171 56.2
Employed full time 245 80.6
Employment status
Employed part-time 22 7.2
Unemployed looking for work 7 2.3
Unemployed not looking for work 2 0.7
Student 28 9.2
High school 22 7.2
Education
Some college 33 10.9
2-year college degree 38 12.5
4-year college degree 194 63.8
Master degree 10 3.3
Doctoral degree 5 1.6
Professional degree (JD, MD) 2 0.7
Annual household Income Lower than VND 24,000K (≈KRW 1,370K) 19 6.3
24,000K–48,000K (≈KRW 1,370K~2,742K) 16 5.3
48,000K-84,000K (≈KRW 2,742K~4,780K) 12 3.9
84,000K-120,000K (≈KRW 4,780K~6,855K) 39 12.8
120,000K-156,000K (≈KRW 6,855K~8,912K) 69 22.7
156,000K-180,000K (≈KRW 8,912K~10,283K) 68 22.4
More than 180,000K (≈KRW 10,283K) 81 26.6
Region Hà Nội 110 36.2
Hồ Chí Minh 91 29.9
Cần Thơ 12 3.9
Bình Dương 11 3.6
Cà Mau 9 3.0
others (less than < 5) 71 23.4

<Table 2>

Measurement Assessment

Factors Items Standardized factor loadings Cronbach’s α AVE CR
Perceived enjoyment I find using/participating in live commerce to be enjoyable. .835* .895 .746 .898
The actual process of using/participating in live commerce is pleasant. .881*
I have fun using/participating in live commerce. .8751
Information seeking Through live commerce, I can get the required information. .834* .863 .679 .864
Through live commerce, I can learn how to do certain things. .832*
Through live commerce, I learn about the latest news. .8061
Self-
presentation
I use/participate in live commerce because I want others to perceive me as open. .878* .891 .555 .936
I use/participate in live commerce because I want others to perceive me as keeping pace with trends. .868*
I use/participate in live commerce because I want others to perceive me as sociable. .8341
I use/participate in live commerce because I want others to perceive me as trendy. .788*
Social interaction Using/participating in live commerce enables me to maintain a daily, personal connection with friends and family. .863* .912 .779 .914
Using/participating in live commerce enables me to connect with friends in my real life. .889*
Using/participating in live commerce enables me to keep in touch with friends in my real life. .8961
Continuance
intention
I plan to use/participate in live commerce in the future. .907* .904 .762 .906
I intend to continue using/participating in live commerce in the future. .892*
I expect my participation in live commerce to continue in the future. .8181

<Table 3>

The Correlations, Squared Correlations and AVE of Variables

Enjoyment Social interaction Information
seeking
Self-presentation Continuance intention
Note. The diagonal values represent average variance extracted; the above-diagonal values represent squared correlated coefficients; the below-diagonal values represent correlation coefficients between variables.
Enjoyment 0.746 0.652 0.804 0.604 0.892
Social interaction 0.425 0.779 0.743 0.836 0.686
Information
seeking
0.274 0.552 0.679 0.718 0.660
Self-presentation 0.364 0.699 0.515 0.710 0.642
Continuance intention 0.795 0.47 0.592 0.412 0.762

<Table 4>

Model Fit Comparison for Measurement Invariance

Chi-square df TLI CFI RMSEA
Unconstrained 398.275 160 .917 .936 .070
Constrained 412.599 170 .920 .935 .069
Difference 14.32 10 .003 .001 .001

<Table 5>

Comparison of Multi-Group SEM Analysis between Two Groups

Paths Std. estimate Chi-square difference(df=1)
Female Male
*p<.05, **p<.01, ***p<.001
Perceived enjoyment → Continuance intentions β=.353** β=.854*** 8.58**
Information seeking → Continuance intentions β=.506** β=-.210 12.39***
Self-presentation → Continuance intentions β=.068 β=.046 ns
Social interaction → Continuance intentions β=.042 β=.276 ns