4차 산업혁명이라는 혁신은 우리를 거대한 빅데이터의 시대에 살게 하였다. 거대하고 방대한 데이터는 빠르고 다양한 형태로 생성되고 있다. 데이터의 양과 종류는 가늠하기 어려울 정도로 급속도로 증가하고 있어, 이를 제대로 관리하고 활용하기가 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 다양하고 방대한 데이터를 관리·분석·활용하여 그것을 통해 필요한 정보를 얻어야 비로소 그것이 가치를 얻을 수 있는 것을 의미한다. 기업들은 데이터를 통해 더 많은 정보를 얻어 소비자에게 필요한 상품과 서비스를 제공하여 소비자들로 하여금 구매욕을 높여 매출을 높이는 데 활용되고 있다. 기업들은 소비자가 필요한 상품과 서비스를 보다 더 정확하게 제시하기 위해 상품추천서비스를 활용하여 수요를 예측하거나 상품을 추천하는 역량을 혁신적으로 성장시키고 있다.
이에 본 연구는 기업들로 하여금 상품추천서비스를 소비자들에게 제공함에 있어 추천서비스의 지각된 가치들이 소비자의 구매행동을 통해 지속사용에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 구조적 관계를 살펴보았으며, 이를 통해 추천서비스를 도입하고자 하는 기업이나 도입하여 운영·관리하고 있는 기업들에게 시사점을 제시해주고자 하였다.
기존 선행연구를 통해 이론적 개념을 정립하였으며 다양한 변수들을 파악하고 분석하여 영향관계에 대해 검증하였다.
연구모형과 연구가설을 설정한 후 설문지를 통해 실증분석을 실시하였으며, 설문조사에서 취합된 유효표본을 대상으로 PLS기반의 구조방정식모델링분석(PLS-SEM)을 위한 통계분석 프로그램 SmartPLS 4.0을 활용하여 빈도분석, 기술통계분석, 측정모델분석, 구조모델평가 등 통계분석을 실시 하였으며, 간접효과와 직접효과의 유의성을 통해 매개효과를 분석하였다.
연구 결과를 요약 정리하면 다음과 같다.
첫째, 추천서비스의 지각된 편의성은 소비자의 교차구매와 염가구매에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 추천서비스의 편의성은 소비자로 하여금 부가적으로 상품을 추천하는 경우 또는 할인상품을 추천하는 경우 구매의도를 높일 수 있다는 것을 의미한다.
둘째, 추천서비스의 지각된 친숙성은 소비자의 교차구매, 추가지불, 교체구매에 영향을 미치지 못하지만, 소비자의 염가의도에는 영향을 미치는 것으로 나타났다. 친숙한 서비스의 가치는 할인상품을 사고자 하는 정도의 의도만을 나타내는 것이다.
셋째, 추천서비스의 지각된 개인화는 소비자의 교차구매, 추가지불, 교체구매에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 염가구매에는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 소비자들이 지각하고 있는 추천서비스의 개인화 서비스는 할인된 상품을 구매하기보다는 추천하는 나에게 맞는 상품을 제시하였을 때 구매의도가 높음을 의미한다.
넷째, 추천서비스의 지각된 신뢰성은 교차구매, 추가지불, 교체구매에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 염가구매에는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이것은 추천서비스의 신뢰성을 지각하고 있는 소비자들은 할인혜택이 있는 상품보다 추천하는 상품에 대한 구매의도가 높음을 의미한다.
다섯째, 소비자들의 교차구매, 추가지불, 교체구매, 염가구매 모두 지속사용행동에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
여섯째, 소비자들의 구매행동들은 추천서비스의 지각된 가치들이 지속사용의도에 부분 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이는 소비자들의 구매의도들이 지속사용으로 이어지는 행동에 영향을 준다는 것을 의미한다.
이러한 결과를 토대로 추천서비스의 지각된 가치와 소비자들의 구매행동을 분석하고, 지속사용과의 영향관계를 파악함으로써 기업들에게 추천서비스의 도입 및 운영관리에 시사점을 제시하고자 한다.