AI 챗봇의 특성이 소비자의 만족 및 지속사용의도에 미치는 영향

Abstract

현재 챗봇은 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리 기술, 빅데이터 학습, 생성형 AI 기술 등을 활용하여 사용자와의 효과적인 상호작용을 바탕으로 소비자가 원하는 정보나 서비스를 제공하는 도구로써 대두되고 있다. AI 챗봇은 기존 챗봇과 달리 뛰어난 문맥 이해 및 다양한 표현 방식을 바탕으로 사용자와의 원활한 의사소통을 통해 소비자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 제공할 뿐만 아니라 효과적으로 문제를 해결함으로써 소비자의 사용 용이성과 효율성을 향상시킬 수 있기 때문에 현재 많은 산업 분야에서 활용하고 있는 기술이다. 그러나 AI 챗봇의 다양한 특성들이 인지된 유용성과 사회적 실재감에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실증적으로 분석한 연구는 아직 부족하며, 특히 어떠한 특성들이 인지된 유용성과 사회적 실재감에 더 큰 영향을 미치는지에 대해 비교한 연구 또한 미비한 실정이다. 또한, 인지된 유용성과 사회적 실재감이 AI 챗봇을 사용하는 소비자들의 정서적인 경험인 만족을 매개하여 행동 결과인 지속사용의도에 미치는 영향에 대해서 조사한 연구는 매우 부족할 뿐만 아니라 AI 챗봇을 사용하는데 있어 사용자들이 인식하는 인지된 유용성과 사회적 실재감이 만족에 미치는 영향에 대한 연령 간 차이를 분석한 연구 또한 매우 미비하므로 사용자의 인구통계학적 변수 중 연령(20·30대 vs 40·50대)이 사용자의 만족에 미치는 조절효과에 대한 연구 또한 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 챗봇 사용자의 만족 및 지속사용의도의 결정 요인으로써 AI 챗봇의 기능적인 특성을 국내, 해외 선행연구를 토대로 재분류하여 정확성, 신뢰성, 공감성, 대응성으로 정리하였으며, 해당 특성들이 인지된 유용성과 사회적 실재감을 매개하여 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향에 대해 검증하는 것을 목적으로 한다. 또한, 연령별 차이의 조절효과를 알아보기 위하여 사용자를 20·30대와 40·50대로 분류한 다음, 그룹별로 인지된 유용성 및 사회적 실재감이 만족에 미치는 영향의 차이가 존재하는지 검증하도록 한다. 이를 위해 본 연구는 AI 챗봇 사용 경험이 있는 국내 20~50대 사용자 234명을 대상으로 온라인 설문지법을 실시하였으며, SPSS 소프트웨어, SPSS PROCESS macro 및 AMOS를 활용하여 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, AI 챗봇의 신뢰성을 제외한 정확성, 공감성, 대응성이 인지된 유용성에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 즉, AI 챗봇이 사용자의 요구 사항에 일치하는 정확한 정보를 신속하게 제공하며 사용자와의 대화 맥락과 상황을 적절히 이해하여 정서적인 공감과 함께 의사소통할 경우 인지된 유용성이 높아진다는 것을 의미한다. 반면, AI 챗봇이 믿을 수 있는 객관적인 정보를 제공하는 것은 기본적인 특성이라고 인지하는 경향으로 인해 신뢰성은 인지된 유용성에 차별적인 효과를 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한, AI 챗봇의 특성 중 유일하게 공감성만 사회적 실재감에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 즉, AI 챗봇이 사용자의 감정을 잘 이해하고 이를 공감하면서 친근하고 편안한 표현 방식을 제공하는 것과 관련된 공감성이 사회적 실재감 형성에 가장 필수적인 요인임을 시사한다. 인지된 유용성 및 사회적 실재감과 만족 간의 관계를 분석한 결과, 인지된 유용성과 사회적 실재감은 모두 만족에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이는 사용자가 인지하는 편리함과 효율성뿐만 아니라 AI 챗봇과의 상호작용을 통해 경험하는 정서적 및 사회적 교류를 바탕으로 형성된 공존감과 사회적 현저성 또한 만족에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 작용한다는 점을 나타낸다. 또한, 만족은 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, AI 챗봇의 특성들이 인지된 유용성 및 사회적 실재감을 매개하여 만족을 통해 지속사용의도에 미치는 이중 매개효과에 대해 분석하였다. 마지막으로 본 연구는 연령이 인지된 유용성 및 사회적 실재감과 만족 간의 관계에 미치는 조절효과에 대해 분석하였다. 조사 결과, 연령에 관계없이 인지된 유용성 및 사회적 실재감이 만족에 미치는 영향이 동일하게 나타나 연령이 해당 변수들 간의 관계에서 유의미한 조절효과를 나타내지 않는다는 점이 밝혀졌다. 즉, AI 챗봇의 가치 인식에 대해서는 세대 간 차이에 상관없이 일관되게 나타난다는 점을 바탕으로 AI 기술 기반 서비스에 대한 세대 간 인식 격차가 감소되고 있는 추세를 반영한다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 AI 챗봇의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인으로써 인지된 유용성과 사회적 실재감이라는 기술적 요인과 사회적 및 감정적 요인을 설정하여 해당 변수들이 만족 및 지속사용의도에 미치는 효과에 대해 살펴보고, 인지된 유용성과 사회적 실재감에 영향을 미치는 AI 챗봇의 특성을 규명하였다는 의의가 있다. 또한, AI 챗봇의 특성이 인지된 유용성과 사회적 실재감을 매개하여 만족을 통해 지속사용의도에 미치는 이중 매개구조에 대해 조사함으로써 사용자가 인식한 정서적 요인과 행동 결과 간의 관계를 입증하였으며, 연령의 조절효과에 대해 분석함으로써 인구통계학적 변수가 인지된 유용성 및 사회적 실재감과 만족 간의 관계에 미치는 영향에 대한 기존 연구를 확장하였다는 시사점이 있다.;AI chatbots have recently emerged as tools that provide consumers with desired information and services based on effective interactions with users by utilizing machine learning, deep learning, natural language processing technologies, big data training, and generative AI. Unlike conventional chatbots, AI chatbots offer superior contextual understanding and diverse expressive capabilities, enabling smooth communication with users and delivering information quickly and accurately. Furthermore, they effectively address users’ problems, thereby enhancing perceived ease of use and efficiency. For these reasons, AI chatbot technology is currently being applied across a wide range of industrial sectors. However, empirical research examining how various attributes of AI chatbots influence perceived usefulness and social presence remains insufficient. In particular, studies comparing which specific attributes exert greater effects on perceived usefulness and social presence are notably lacking. Additionally, research investigating how perceived usefulness and social presence—factors recognized by users when interacting with AI chatbots—affect emotional experiences such as satisfaction and behavioral outcomes such as continued usage intention is also very limited. Moreover, studies analyzing age-related differences in the effects of perceived usefulness and social presence on satisfaction are scarce. Thus, it is necessary to investigate the moderating role of age (20s–30s vs. 40s–50s) among demographic variables in shaping users’ satisfaction with AI chatbots. Accordingly, this study identified the determinants of satisfaction and continued usage intention among AI chatbot users by reclassifying chatbot attributes based on domestic and international prior research into four dimensions: accuracy, reliability, empathy, and responsiveness. The purpose of this study is to examine how these attributes influence satisfaction and continued usage intention through the mediating effects of perceived usefulness and social presence. Additionally, to analyze age-based moderating effects, users were categorized into two groups—those in their 20s–30s and those in their 40s–50s—to test whether differences exist in the effects of perceived usefulness and social presence on satisfaction. To achieve this, the study conducted an online survey of 234 Korean users aged 20 to 50 who had experience using AI chatbots. Hypotheses were tested through regression analyses using SPSS, the SPSS PROCESS macro, and AMOS. The analysis revealed that accuracy, empathy, and responsiveness—excluding reliability—had significant positive effects on perceived usefulness. This suggests that when an AI chatbot provides information that accurately aligns with user needs, responds promptly, and adequately understands conversational context and emotional cues, users' perceived usefulness increases. In contrast, reliability did not demonstrate a differentiated effect on perceived usefulness, likely because providing trustworthy and objective information is perceived as a basic, expected characteristic of AI chatbots. Among the attributes, empathy was the only factor that had a significant positive effect on social presence. This indicates that empathy—reflected in the chatbot’s ability to understand users’ emotions and communicate in a friendly and comforting manner—is a crucial determinant of social presence formation. The relationships among perceived usefulness, social presence, and satisfaction were also analyzed. Both perceived usefulness and social presence significantly and positively influenced satisfaction, indicating that users’ satisfaction is shaped not only by perceptions of convenience and efficiency but also by emotional and social experiences formed through interactions with AI chatbots, such as a sense of co-presence and social salience. Additionally, satisfaction significantly and positively influenced continued usage intention. The study further examined the dual mediating effects whereby chatbot attributes influence continued usage intention through perceived usefulness and social presence, which subsequently affect satisfaction. Finally, the study analyzed the moderating effect of age on the relationships among perceived usefulness, social presence, and satisfaction. The results showed no significant moderating effect of age, as the relationships were consistent across age groups. This suggests that generational differences in perceptions of AI-based services are diminishing, indicating an increasingly uniform recognition of the value of AI technologies. Therefore, this study contributes to the literature by identifying perceived usefulness and social presence as technological, social, and emotional factors that affect satisfaction and continued usage intention with AI chatbots. Additionally, by demonstrating the dual mediating structure in which chatbot attributes influence continued usage intention via perceived usefulness, social presence, and satisfaction, the study provides empirical evidence of the relationship between users’ emotional perceptions and behavioral outcomes. The findings also extend existing research by analyzing the moderating effect of age, thereby offering insights into the role of demographic variables in shaping the relationships among perceived usefulness, social presence, and satisfaction.