패션 챗봇 상품추천 서비스의 지각된 품질이 소비자 반응에 미치는 영향

Abstract

With the development of artificial intelligence (AI) and big data, the level of information technology is increasing day after day, while fashion retailing services offered to consumers in both online and mobile environments are also facing many changes. Chatbot service is an interactive software based on artificial intelligence that replaces the human service previously offered to consumers through salesperson and counselors, which provides the consumers with a new shopping environment. In fashion online shopping, chatbot services are gradually being introduced, and through this, they are trying to provide consumers with necessary counseling and personalized services anytime, anywhere. Consumers expect to have products that meet their preferences through chatbot services easily recommended to them with less effort amid a information flood online. The perceived usefulness of the Technology Acceptance Model (TAM) can induce the formation of a positive attitude through the perceived usefulness of consumers in innovative services based on artificial intelligence, and the chatbot product recommendation service's usefulness perceived by consumers can be an important indicator of consumer response. In addition, in the context of Internet commerce, trust can play an important role in identifying consumer responses in online retailing services such as chatbots as the main factor in making transactions between retailers and consumers. In order to examine the consumer's response to the fashion chatbot product recommendation service, this study was intended to measure the perceived quality lowering factors by applying them to the chatbot service, which recommends fashion-related products based on prior research of Information System Success Model, and to examine the impact of the factors on perceived usefulness and trust, and finally to examine their impact on consumer response. In addition, fashion chatbot product recommendation services have not been commercialized much yet and are being introduced, so early-users are likely to decide on future-use depending on whether they can handle chatbot services fluently by their self-efficacy. Therefore, it was intended to check if there were differences between the high and low groups that were characteristic of consumers. To conduct the research, an online survey was conducted on male and female consumers in their 20s or older through an online professional survey company, and the subjects were asked to respond to the survey after using the fashion-related chatbot product recommendation service provided by online commerce. Finally, a total of 341 responses were collected and used for analysis, and frequency analysis, reliability analysis, and exploratory factor analysis were performed through IBM SPSS Statistics 25.0. Further, for hypothesis testing, a confirmative factor analysis and a structural equation model analysis were performed using IBM AMOS 23.0. The results of this study are summarized as follows. IS success model for measuring online service quality was applied to fashion chatbot product recommendation service, and each information quality, system quality, and service quality were set as sub factors of perceived quality, and hypotheses were established and verified accordingly. First, information quality and system quality, which are sub-factors of perceived quality, were identified as having a positive effect on perceived usefulness. Service quality, on the other hand, was found to have no positive impact on perceived usefulness. Next, it was confirmed that among the factors of perceived quality, information quality, system quality and service quality have a positive impact on trust. It was also confirmed that perceived usefulness had an positive effect on satisfaction and that trust also had a positive effect on satisfaction. The hypothesis that satisfaction with identifying consumer responses will have a positive effect on the intention to use has been verified. Finally, we looked at whether the consumer's response differs according to the consumer's characteristic of self-efficacy, and as a result, the group with high self-efficacy perceived the quality of chatbot product recommendation service higher than the group with lower self-efficacy, trust, satisfaction, and intent all scored higher for perceived usefulness, reliability, satisfaction, and usage. The academic implications of this study are as follows. First, based on the IS success model, information quality, system quality, and service quality, which are the measurement tools for perceived quality proposed in this study based on the IS success model, have a significant effect on perceived usefulness, and the perceived usefulness and trust of information quality, system quality and service quality have been identified. Through this, the quality factors of prior research suitable for personalized chatbot product recommendation service were applied, and the chatbot was regarded as an important research trend in fashion and commerce and contributed to the expansion of research. Second, the impact of consumer response on perceived usefulness and trust of consumers in fashion chatbot product recommendation service was identified. The perceived usefulness of the TAM model and its effect on consumer response were determined by setting mediators. Third, the chatbot product recommendation service confirmed that there are differences between groups according to consumers with high self-efficacy and low self-efficacy. It proved that there is a difference in consumer response to the newly introduced retail service, chatbot product recommendation, depending on consumer characteristics. The practical implications are as follows: First, it has been confirmed that consumers are aware of the usefulness of personalized recommendation service, and companies should actively utilize fashion chatbot product recommendation service to make it easier and more convenient for consumers to use the service. Second, the chatbot product recommendation service confirmed that trust has a positive effect on consumer response. Therefore, companies should provide appropriate product information based on product recommendations or bestsellers that utilize consumer personal data, and reduce the technical limitations of applying consumer dialogue inputs to help them shop immediately so that fashion chatbot product recommendation services, which still remain in the introductory stage, can be commercialized in a fashion online retail environment, such as assistant to help them with personal curation. Through these efforts, we would like to propose that the actual use and purchase of chatbot product recommendation technology can be continued through the formation of trust. Third, since the group of consumers with higher self-efficacy has proven that the effect on consumer response is positive, it is recommended that the company create guidance and help functions in chatbot services to enhance consumers' self-efficacy.;인공지능(AI, Artificial Intelligence)과 빅데이터의 발달로 정보기술의 수준은 날로 높아져 가고 있으며 온라인 및 모바일 환경 속에서 소비자에게 제공되는 패션 리테일링 서비스도 많은 변화를 맞이하고 있다. 챗봇(Chatbot) 서비스는 인공지능을 기반으로 한 대화형 소프트웨어로 소비자에게 기존에 영업사원과 상담사를 통해 제공했던 휴먼 서비스를 대체하고 있으며, 이를 통해 소비자들에게 새로운 쇼핑 환경을 제공해 주고 있다. 패션 온라인 쇼핑에서도 챗봇 서비스를 점차적으로 도입하고 있으며 이를 통해 소비자에게 언제 어디서든 필요한 상담과 개인화된 서비스를 제공하고자 노력하고 있다. 특히 소비자들은 온라인상의 정보의 홍수 속에서 보다 적은 노력으로 그들의 선호에 맞는 상품을 챗봇 서비스를 통해 손쉽게 추천받을 수 있을 것으로 기대하고 있다. 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)의 지각된 유용성은 인공지능을 기반으로 한 혁신적인 서비스에서 소비자의 지각된 유용성을 통해 긍정적인 태도 형성을 유도할 수 있으며 소비자가 지각하는 챗봇 상품추천 서비스의 유용성은 소비자의 반응을 살펴보는데 중요한 지표가 될 수 있다. 또한, 인터넷 상거래 환경에서 신뢰는 리테일러와 소비자 사이에서 거래를 이루어지게 하는 주된 요인으로서 챗봇과 같은 온라인 리테일링 서비스에서 소비자의 반응을 확인하는 데 있어 중요한 역할을 할 수 있다. 본 연구는 패션 챗봇 상품추천 서비스에 대한 소비자의 반응을 살펴보기 위해 지각된 품질의 하위요인들을 정보시스템 성공 모델(Information System Success Model)의 선행연구를 기반으로 패션 관련 상품을 추천해주는 챗봇 서비스에 적용하여 측정하고자 하였으며, 해당 요인들이 지각된 유용성과 신뢰에 미치는 영향을 알아보고 최종적으로 소비자 반응에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 또한, 패션 챗봇 상품추천 서비스는 아직 많이 상용화되지 않았고 도입되는 추세로 초기 사용자들은 자기효능감에 의해 자신이 챗봇 서비스에 대해 능숙하게 다룰 수 있는지에 따라 향후 이용을 결정할 가능성이 높다. 따라서, 소비자의 특성인 자기효능감이 높고 낮은 집단에 따른 차이점이 있는지 확인하고자 하였다. 연구 진행을 위해 온라인 전문 설문 업체를 통해 20대 이상의 남녀 소비자를 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하였으며, 연구대상자는 온라인 커머스에서 제공하는 패션에 관련한 챗봇 상품추천 서비스를 이용한 후에 본 설문에 응답하도록 하였다. 최종적으로 총 341부의 응답을 수집하여 분석에 사용하였으며, IBM SPSS Statics 25.0를 통한 빈도분석, 신뢰도 분석, 탐색적 요인분석을 실시하였다. 또한, 가설검증을 위해 IBM AMOS 23.0을 활용하여 확인적 요인분석 및 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하여 보면 다음과 같다. 온라인 서비스품질 측정에 관한 정보시스템 성공 모델을 패션 챗봇 상품추천 서비스에 적용하여 지각된 품질의 하위요인으로 각 정보품질, 시스템품질, 서비스품질을 설정하였으며, 이에 따른 가설을 세워 검증하였다. 먼저 지각된 품질의 하위요인인 정보품질, 시스템품질은 지각된 유용성에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 반면에 서비스품질은 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다음으로 지각된 품질의 요소 중 정보품질, 시스템품질, 서비스품질은 신뢰에 정(+)의 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 또한, 지각된 유용성이 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으며 신뢰 역시 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 소비자의 반응을 확인하기 위한 만족도는 이용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설이 검증되었다. 마지막으로 소비자의 특성인 자기효능감에 따라 소비자의 반응에 차이를 가지는지 알아보았고, 그 결과로 자기효능감이 높은 집단이 낮은 집단에 비해 챗봇 상품추천 서비스에 대한 품질을 더 높게 지각하였으며, 지각된 유용성, 신뢰, 만족도 및 이용의도에 대해 모두 높은 점수를 보였다. 본 연구에서 얻은 학문적 시사점을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 챗봇 상품추천 서비스의 품질 측정을 위해 IS 성공 모델을 기반으로 본 연구에서 제안하는 지각된 품질에 대한 측정 도구인 정보품질, 시스템품질은 지각된 유용성에, 그리고 정보품질, 시스템품질, 서비스품질은 신뢰에 유의한 영향을 미친다는 것을 확인하여 지각된 유용성 및 신뢰와의 영향관계를 규명하였다. 이를 통해, 개인화된 챗봇 상품추천 서비스에 적합한 선행연구의 품질 요인을 적용하여 패션 및 커머스 분야에서 챗봇을 중요한 연구 트렌드로 바라보고 연구확장에 기여하였다. 둘째, 패션 챗봇 상품추천 서비스에서 소비자의 지각된 유용성과 신뢰에 대한 소비자 반응에 대한 영향을 규명하였다. 기존에 챗봇 연구에서 잘 이루어지지 않았던 기술수용모형(TAM)의 지각된 유용성과 신뢰 변인을 매개변인으로 설정하여 소비자 반응에 미치는 영향을 확인하였다. 셋째, 챗봇 상품추천 서비스에서 소비자의 특성인 자기효능감이 높고 낮은 소비자에 따른 집단 간 차이가 있다는 것을 확인하였다. 이에 새로 도입되고 있는 리테일링 서비스인 챗봇 상품추천에 대한 소비자 특성에 따른 소비자 반응에 차이가 있다는 것을 입증하였다. 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 소비자들이 개인화 추천 제공 서비스의 유용성을 인지한다는 것을 확인하였고, 기업은 패션 챗봇 상품추천 서비스를 적극 활용하여 소비자들이 서비스를 쉽고 편리하게 이용하도록 노력해야 한다. 둘째, 챗봇 상품추천 서비스에서 신뢰가 소비자 반응에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 따라서 기업은 아직 도입단계에 머물러있는 패션 챗봇 상품추천 서비스가 개인 큐레이션을 도와주는 어시스턴트와 같이 패션 온라인 리테일 환경에서 상용화될 수 있도록, 소비자 개인의 데이터를 활용한 상품추천이나 베스트셀러를 기반으로 적절하고 알맞은 상품 정보를 제공하고 아직 소비자의 대화 입력을 응용하는 데 있어 지닌 기술적 한계를 줄여주어 즉각적으로 필요한 쇼핑 도움을 줄 수 있도록 해야한다. 이러한 노력을 통해 챗봇 상품추천 기술의 신뢰감 형성을 통한 소비자의 실제 이용 및 구매까지도 이어질 수 있도록 제안하고자 한다. 셋째, 자기효능감이 높은 소비자 집단일수록 소비자 반응에 미치는 효과가 긍정적임을 검증하였기에 기업은 소비자의 자기효능감을 높이기 위해 챗봇 서비스에 안내 및 도움말 기능 등을 생성하여 손쉬운 사용을 도와줄 것을 제안한다.