Korea Digital Contents Society
[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 19, No. 8, pp.1535-1544
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 31 Aug 2018
Received 27 Jul 2018 Revised 20 Aug 2018 Accepted 28 Aug 2018
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2018.19.8.1535

SNS채널속성에 따른 검색의도가 구매행동에 미치는 영향

손정일1 ; 허철무2, *
1호서대학교 벤처대학원 정보경영학과 박사과정
2호서대학교 벤처대학권 정보경영학과 교수
Effect of the search index on Purchase behavior by SNS channel attributes
Jung-Il Son1 ; Heo Chul-Moo2, *
1Hoseo venture graduate, Seoul 2479, Korea
2Hoseo venture graduate, Seoul 2479, Korea

Correspondence to: *Heo, Chul-Moo, Tel: +82-10-8278-8707, E-mail: sonsoore2@naver.com

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초록

본 연구는 SNS채널속성에 따라 검색의도가 구매행동에 미치는 관계를 분석하고자 SNS채널을 최근 1년 이내에 상품을 구매한 사용자를 대상으로 하여 구매행동을 설문조사하였다. 이를 바탕으로 분석한 연구결과는 SNS채널속성에서 정보제공성과 정보상호작용성은 검색의도에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그러나 정보의 신뢰성은 검색의도에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. SNS채널의 이용자를 통해 구매행동을 높이기 위해서는 정보신뢰성과 정보제공성도 주요시되고 있으나 그 보다도 더 중요한 것은 SNS채널 검색의도라고 볼 수 있다. 검색의도는 정보신뢰성과 정보제공성을 높이는 조절효과를 함으로 단순히 SNS채널의 속성을 높이는데 이어 정보제공성과 정보상호작용을 높여 검색의도를 높이는 것도 중요하다고 볼 수 있다.

Abstract

This study surveyed purchase behavior of users who purchased goods within the last year to analyze the relationship of search intention to purchase behavior according to SNS channel attributes. Based on these findings, it is analyzed that the information provision and interrelationships in SNS channel attributes affect search intent. In order to enhance the purchase behavior through the users of NS Channel, reliability and information availability are also cited as major issues, but more importantly, SNS channel search index is more important. It is also important to increase search indexes by simply increasing the attributes of SNS channels by improving the reliability of information and information availability, and by enhancing information delivery performance and interaction.

Keywords:

SNS channel, Information reliability, Information provision, Information interaction, Search intention, Purchase behavior

키워드:

SNS채널, 정보신뢰성, 정보제공성, 정보상호작용, 검색의도, 구매행동

Ⅰ. 제 1 장 서론

최근 들어 웹을 기반으로 하여 사람들이 기존의 인간 관계를 강화시키거나 새로운 관계를 만들 수 있는 서비스를 만들어 사용을 하고 있는데 이것이 SNS(Social Network Service)이다. 이러한 서비스는 사람들을 특정한 유형으로 분류하고 친구들과 소식을 주고받을 수 있는 수단을 제공하거나, 이용자들의 신뢰를 기반으로 상대에게 무언가를 추천하는 시스템을 가진 서비스이다.

초기의 소셜 네트워크는 일반화된 온라인 커뮤니티 형태로, 사람들을 모아놓고 대화방에서 대화를 하거나 개인정보, 작성 글들을 개인 홈페이지에 올릴 수 있는 도구를 제공하는 등 특정 주제에 관심을 가진 집단이나 그룹이 폐쇄적인 서비스를 공유하는 것이었다. 이후 개인이 중심이 되어 자신의 관심사와 개성을 공유하며 수천만 명의 고유한 서비스 사용자를 모을 수 있는 SNS들이 제공되면서 비즈니스와 각종 정보공유를 위한 생산적 용도로 활용되고 있다. 최근에는 다양한 분야의 사람들이 SNS를 통해 대중과 직접 소통하는 일이 많아졌다. 이로 인하여 개인정보가 타인에게 무방비하게 노출되거나 게시한 내용이 원인이 되어 나쁜 이미지로 각인되는 문제가 초래되기도 한다.[27]

SNS는 이외에도 인스턴트 메신저나 전자우편 서비스를 통해 이용자들끼리 서로 소통할 수 있는 수단을 제공한다. SNS를 이용하면 서로의 정보를 공유하고 의사소통을 할 수 있는 1인 커뮤니티와 1인미디어가 가능하다. 본격적인 스마트폰 보급이 시작되면서 언제든지 SNS에 접속이 가능해지자 SNS는 빠르게 성장하게 되었고 이용자가 급증했다. 이에 스마트폰을 이용한 SNS 사용이 늘어나면서 이동통신사들도 관련 애플리케이션을 공급하는 등 적극적으로 대응하고 있으며 휴대전화 단말기 제조사들도 단말기에 SNS 기능을 탑재해 출시하고 있다. 세계적으로 사용되는 SNS로는 트위터, 페이스북, 인스타그램 등이 있다. 북미의 링크드인, 마이스페이스, 중국의 웨이보, 한국의 카카오스토리 등 나라마다 특화된 SNS도 있다.

이러한 채널들은 기업의 마케팅 수단으로 사용되면서 SNS의 활용도는 더욱더 커지고 있다. 2017년도 디지털광고 미디어랩 전문업체 DMC미디어의 보고서에 따르면 국내 인터넷 이용자 10명 가운데 약 7명에 해당하는 68.7%가 SNS채널을 이용하는 것으로 드러났다[1]. SNS채널이 마케팅 플랫폼으로도 주목받고 있는 가운데 특히, SNS채널의 비즈니스 프로필을 활용하면 사진이나 동영상을 찍고 마음에 맞는 해시태그를 통해 손쉽게 홍보를 할 수 있다. 또한, 기존 계정과 달리 비즈니스 프로필은 전화번호, 이메일 주소 및 가게 주소와 같은 연락처를 추가할 수 있어 소비자들과 더 긴밀한 소통을 할 수 있다.

이러한 SNS채널을 통해 비즈니스 도구 및 홍보마케팅으로 이용되는 사례가 많아지면서 SNS채널의 중요성은 더 부각되고 있다. 이에 본 연구는 최근에 활성화되고 있는 SNS채널이 실질적으로 구매행동에 어느 정도 영향을 미치는 가에 대한 연구가 요구되고, 사용자가운데 검색도가 구매행동을 더 높이는 가를 검정하기 위해서 다음과 같은 목적을 세웠다. 첫째, SNS채널속성이 구매행동에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고, SNS채널속성이 구매행동에 미치는 영향에 있어서 검색의도가 어느 정도 조절효과를 보이는가를 분석하여 SNS채널 검색의 중요성을 부각시키고 구매행동으로 연결될 수 있는 방향성을 시사점으로 제시하고자 한다.


Ⅱ. 제 2 장 이론적 배경

2-1 SNS채널속성

SNS는 온라인 인맥구축 서비스로 1인 미디어, 1인 커뮤니티, 정보공유 등을 포괄하는 개념이며, 참가자가 서로에게 친구를 소개하여, 친구관계를 넓힐 것을 목적으로 개설된 커뮤니티형 웹사이트이다. "다시 말해, SNS 채널은 오프라인 상의 사회적 관계 개념을 온라인 공간으로 가져와 개인의 일상 및 관심사를 공유· 소통시켜 인맥구축 및 네트워크 형성을 지원하는 서비스이다[2].

Boyd는 SNS가 기본적으로 3 가지 기능을 갖추어야 한다고 주장하였다[3]. 첫째, 공개적이거나 반공개적인 개인프로파일 및 콘텐츠를 생성할 수 있어야 한다. 둘째, 다른 사용자들과 특정 관계를 맺어 네트워크를 만들 수 있어야 한다. 셋째, 이렇게 구축된 네트워크를 활용해 다른 사용자들과 텍스트나 이미지 등과 같은 정보를 서비스가 이루어 지는 사이트 내에서 공유하고 커뮤니케이션 할 수 있는 기능을 지원하고 있어야 한다고 말하고 있다.

한국인터넷진흥원의 인터넷이용자 SNS 이용실태조사에 따르면 실제로 최근 소셜네트워크서비스의 영향력은 날로 커지고 있다. 한 예로 이지서베이가 직장인을 대상으로 설문조사한 결과, 응답자의 약 95%가 소셜네트워크서비스를 이용한다고 응답하였다[4].

따라서 SNS 채널의 대표적 서비스인 페이스북, 인스타그램, 카카오톡, 밴드 등 온라인상의 사회적 네트워크가 강화되면서, 기업은 마케팅적인 측면에서 다양한 방식을 모색하고 있다. 이러한 SNS의 관계형성을 통한 정보의 생산과 흐름은 기업경영 활동에 생겨나는 하나의 이슈거리가 아닌 소비자의 구매행동에도 영향을 주게 됨을 의미하는데, 기업은 상품판매 차원에서 소비자들과의 관계형성이 어떻게 지속적이고 긍정적인 방향으로 발전해 나가느냐가 핵심 요인으로 자리 잡게 되었다.

이에 페이스북, 인스타그램, 트위터 등 SNS채널속성이 성장세를 지속하는 가운데 SNS 관련 속성 내지 특성에 대한 효과 연구가 많이 이루어지고 있다.

SNS의 채널속성을 조유혜는 정보의 신뢰성, 정보의 제공성, 정보의 상호작용성 등을 제시하였으며 SNS채널속성은 정보제공성, 정보신뢰성이 구매행동에 영향을 미치고[5], 장삭은 SNS채널속성 중 상호작용성은 온라인 쇼핑몰 구매행동에 유의적인 영향을 미치는 것으로 연구된 바 있다[6].

이에 본 연구에서는 SNS채널특성을 3가지 유형으로 하여 구매행동에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 또, 검색의도는 특정한 목적을 가지고 상품을 검색하고자 하는 욕구를 뜻하며, 검색행동은 크게 두 가지로 나뉘어 설명할 수 있는데, 쇼핑계획을 세워 구매하고 싶은 제품의 정보를 모으는 목표지향행동과 제품을 둘러보는 서핑에 목적이 있는 것이다. 소비자들은 원하는 쇼핑정보를 찾게 되면 실제 상품 구매행동에 영향을 준다고 연구된바 있다[7].

정보 신뢰성은 정보제공자가 정보에 대한 지식이나 기술 또는 경험을 충분히 갖추고 있으며 편견 없는 합리적인 의견과 객관적인 정보를 거짓 없는 표현으로 제공해줄 거라는 정보수신자의 인식정도라고 하였다[8]. Sultan et al 도 온라인 정보신뢰가 구매행동에 유의미한 영향이 있다는 결론을 도출하였다[9]. Shanker et al 는 소비자의 신뢰가 행동의도에 영향을 주는 변수로 작용을 한다고 하였으며, SNS채널환경에서 이용자가 지각하는 신뢰는 이용자의 행동을 결정하는데 중요한 긍정적 역할을 하는 것으로 연구되었다[10][11].

정보제공성이란 인터넷 미디어나 스마트폰 미디어, 문자를 통해서 서로 간 정보를 제공하거나 제공받는 정보의 품질을 뜻하는 것이다[12][13].

SNS 채널도 마찬가지로 온라인 커뮤니티의 이러한 특성을 가지고 있고, 포털의 경우에도 사이트에서 얻는 정보가 사용자가 사이트를 접속하는 동기가 된다고 볼 수 있다. 온라인 커뮤니티에 관한 연구에서는 구성원들의 공통적인 관심사가 커뮤니티 운영에 꼭 필요한 요소라는 결론이 내려져 있다. 그 이유는 정보제공을 통해서 얻는 댓글을 보고 소비자가 상품을 구매하는 비율은 50%이상이 된다고 하였다[4]. SNS채널이 제공하는 기업커뮤니티를 통해 소비자들은 브랜드와 관련된 정보를 쉽게 접근 할 수 있기 때문이다[14].

정보신뢰성은 정보제공자가 커뮤니케이션에 대한 관련한 경험, 지식, 기술을 가지고 SNS채널에서 이용자들의 경험을 바탕으로 편견이 없는 의견과 단순 정보가 아닌 가치를 함께 제공함으로써 수신자가 정보에 대한 신뢰를 형성하는 특성이라고 정의하였다[15].

상호작용성이란 각 개인의 특징을 파악하고, 그 개인의 반응을 수집하고 기억하여 이후의 커뮤니케이션 과정에서 수집한 정보를 이용해 그 개인의 특성에 맞게 다시 한 번 반응하는 메시지 교환과정이라고 볼 수 있다. 이는 지속적인 정보공유와 쌍방향 의사소통 협력을 증대시키는 주요한 원인으로 보고 있다[14], 특히 소셜네트워크 서비스는 단순한 정보공유로 활용될 수도 있고, 같은 관심사를 가진 사람들끼리 커뮤니티가 이루어지는 공간이 되기도 하고 실시간 뉴스 채널이 될 수도 있다. 그렇기 때문에 기업이 SNS 를 통해서 제공하는 광고메시지, 뉴스와 같은 보도자료, 온라인 쿠폰 및 경품, 판촉메시지, Q&A를 활용한 고객서비스, 제품 또는 사이트 콘텐츠 관련 기술지원 등 다양한 커뮤니케이션 요소는 양방향 커뮤니케이션 기능을 가능하게 하며, 소비자의 적극적 참여를 유도하여 사이트와 소비자 간에 교감을 높이는 것은 웹사이트의 상호작용적 기능을 살릴 때 가장 효과적으로 높은 설득의 효과를 얻을 수 있다[14]. 또한 상호작용성으로 인해 구성원들에게 즐거움을 제공하고, 즐거움을 통해 플로우를 경험한 소비자는 지속적 방문으로 이어지고, 소비자가 상품과 서비스의 지속적인 이용을 이끌어낼 수 있는 핵심이라고 볼 수 있다[14].

본 연구에서는 정보신뢰성으로 게시물에 대한 신뢰, 댓글에 대한 신뢰, 고객반응에 대한 신뢰, 채널정보에 대한 신뢰 등을 척도로 하였고, 정보제공성은 다양한 정보제공, 게시한 정보의 정확성, 유용한 정보, 신속한 정보게재 등을 척도로 하였고, 정보 상호작용성으로 이용자들 간 의사소통, 정보교류, 반응용이 등을 척도로 하여 SNS채널속성으로 설정하여 구매행동에 미치는 영향을 분석하는데 독립변수로 설정하였다.

2-2 검색의도

검색의도는 특정한 목적을 가지고 상품을 검색하는 것을 뜻하며, 온라인 매장은 오프라인 매장보다 시공간의 제약 없이 편리한 검색환경을 제공해주기 때문에 검색의도가 더욱 증가하게 된다[16][26]. 검색의도행동은 크게 두 가지로 나뉘어 설명할 수 있는데, 쇼핑계획을 세워 구매하고 싶은 제품의 정보를 모으는 목표지향행동과 제품을 둘러보는 서핑에 목적이 있는 탐사지향행동이 그것이다. 목표지향 소비자들은 원하는 쇼핑정보를 찾게 되면 구매행동이 생기고, 탐색지향 소비자들은 정서자극에 의한 충동구매나 계획하지 않은 쇼핑이 이루어지게 되는데 이러한 검색의도는 실제 상품 구매행동에 영향을 준다[7][26].

이에 본 연구에서는 특정한 목적을 가지고 쇼핑계획을 위한 검색, 쇼핑정보검색, 상품구매검색 등을 척도로 하여 검색의도의 변수로 설정하였다.

2-3 구매행동

구매행동이란 소비자가 제품이나 서비스를 구매하고자 하는 경향이나 의향을 의미하는 것으로 미래에 구매가 행동화가 될 가능성을 의미하며, 소비자의 구매행동에 직접적인 영향을 미치는 결정요소로써 구매행동을 하고자 하는 의도로 정의할 수 있고, 행동이 일어나기 전의 단계로써 구매대상에 대한 태도에 의해 영향을 받는다[17][26].

소비자들은 구매 이전에 제품에 대한 기대를 갖기 때문에 구매 전 의도는 구매 전 태도로부터 영향을 받고 이는 다시 구매 전 기대에 의해 형성된다는 것을 밝혀냈다[18]. 그러므로 구매의도는 구매 태도와 구매 행동 간의 연결고리 역할을 하며 이로써 소비자의 구매 행동을 이해할 수 있다[19]. 소비자가 제품이나 브랜드에 대해 갖고 있는 생각이나 태도가 긍정적일수록 구매행동으로 이어져 구매가능성은 높아지게 될 것이기 때문에 이렇게 구매행동이 높아지면 실제 구매로 이어질 확률도 높아진다[20][21]. 이에 본 연구에서도 구매욕구, 참여욕구, 추천의향 등으로 구매행동의 척도로 설정하였다.


Ⅲ. 제 3 장 연구모형 및 조사설계

3-1 연구모형 및 설계

본 연구는 SNS채널속성에 검색의도가 구매행동에 미치는 영향을 분석하기 위하여 SNS채널속성인 정보의 신뢰성, 정보의 제공성, 정보의 상호작용성 등을 독립변수로 설정하였으며, SNS채널을 이용한 검색의도를 조절변수로 설정하고, SNS채널을 이용한 후 구매행동을 종속변수로 설정하여 연구 모형을 도식화 하였다.

Fig. 1.

Models of research

이론적 배경과 연구의 목적을 바탕으로 연구의 가설을 설정하였다.

  • 가설 1 : SNS채널속성은 검색의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 1-1 : 정보의 신뢰성은 검색의도에 유의한 영향 을 미칠 것이다.
  • 가성 1-2 : 정보의 제공성은 검색의도에 유의한 영향 을 미칠 것이다.
  • 가설 1-3 : 정보상호작용성은 검색의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 2 : SNS채널속성은 구매행동에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 2-1 : 정보의 신뢰성은 구매행동에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가성 2-2 : 정보의 제공성은 구매행동에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 2-3 : 정보상호작용성은 구매행동에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 3 : 검색의도는 구매행동에 유의한 영향을 미칠 것이다.
  • 가설 4 : SNS채널속성이 구매행동에 미치는 영향에 있어서 검색의도가 조절작용을 할 것이다.
  • 가설 4-1 : 정보의 신뢰성과 구매행동 간에 검색의도는 조절효과가 있을 것이다.
  • 가성 4-2 : 정보의 제공성과 구매행동 간에 검색의도는 조절효과가 있을 것이다.
  • 가설 4-3 : 상호작용성과 구매행동 간에 검색의도는 조절효과가 있을 것이다.

3-2 연구의 조작적 정의

본 연구는 SNS채널속성에 검색의도가 구매행동에 미치는 영향을 분석하기 위하여 SNS채널속성인 정보의 신뢰성, 정보의 제공성, 정보의 상호작용성 등을 독립변수로 설정하고, 검색의도를 조절변수로 설정하고, 구매행동을 종속변수로 설정하여 척도를 측정하기 위한 조작적 정의를 구체화하였다.

Operational definition

3-3 조사 설계

SNS채널을 통해 최근 1년 이내에 상품을 구매한 사용자를 대상으로 하여 구매행동을 설문조사하였다. 조사기간은 2018년 1월 20일부터 2월 20일 까지 온라인과 오프라인 설문지로 조사를 실시하였다. 총 210부를 배포하여 불성실한 응답을 제외한 총 206부를 최종 분석에 데이터로 사용하였다.


Ⅳ. 제 4 장 실증적인 분석 및 가설 검증

4-1 연구표본의 일반적 특성

본 연구의 SNS채널속성에 따른 검색의도가 구매행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 먼저 응답자들의 인구통계학적인 특성을 조사하였다.

응답자의 구성을 보면, 여자(52.4%), 연령은 20대(31.1%), 학력은 대졸(48.5%), 직업은 일반사무직(27.7%), 지역별 특성은 서울 112명(56.8%), 1일 SNS사용시간은 30분-1시간(56.8%) 등이 가장 높게 조사되었다.

Demographic characteristics

4-2 변수의 타당성 및 신뢰성 분석

본 연구에서 활용한 측정도구의 타당도를 검증하기 위해 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였다. 독립변수와 종속변수에 대하여 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 실시하였고, 배리맥스 회전(Varimax Rotation)을 통해 요인을 도출하였다.

KMO측도 결과는 .912로 분석되었고, 정보신뢰성 4개문항(성분1), 정보제공성 4개문항(성분4), 상호작용성 3개문항(성분3), 검색의도 3개문항(성분5), 구매행동 3개문항(성분2)으로 각각 추출되어 본 연구의 표본자료로 이용하였다.

Factor analysis

표본의 신뢰도 분석을 위하여 Cronbach's alpha 계수를 이용한 신뢰성 분석을 실시하였다. 신뢰성분석에서는 모든 요인의 신뢰도는 0.8이상으로 분석되어 타당성에는 적합한 것으로 분석되었다.

Reliablity

4-3 상관관계분석

SNS채널속성에 검색의도가 구매행동에 미치는 영향을 분석하기 위해서 각각의 변수간의 상관관계를 분석하였다.

정보의 신뢰성과 정보제공성은 상관관계가 .678로 다소 높은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었으며, 상호작용과 구매행동 간의 상관관계가 455로 낮은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다, 이에 모든 변수 간에는 상관관계가 다소 높은 관계와 낮은 상관관계에서 상관을 보이는 것으로 분석되었다

Fact correlation

4-4 실증적 분석

본 연구의 가설을 검정하기 위해서 선형회귀분석을 이용하여 변수들 간의 영향관계를 분석하였고, 위계적인 회귀분석을 통해서 조절효과를 검정하였다.

SNS채널속성이 검색의도에 미치는 영향은 R제곱=.431, F=51.091로 정보신뢰성(β=.024, p>.05)은 통계적으로 유의하지 않고, 정보제공성(β=.352, p<0.001)통계적으로 유의하며, 정보상호작용성(β=.374, p<.001)은 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 이는 정보제공성과 정보 상호작용성은 검색의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 조사되었으나 정보신뢰성은 검색의도에 유의적이지 않는 것으로 분석되었다.

SNS Channel Attributes is Impact on Intention Search

SNS채널속성이 구매행동에 미치는 영향은 R제곱=.414, F=47.557로 정보신뢰성(β=.226, p<.01)은 통계적으로 유의하고, 정보제공성(β=.388, p<0.001)통계적으로 유의하며, 정보상호작용성(β=.118, p>.05)은 통계적으로 유의하지 않는 것으로 분석되었다. 이는 정보신뢰성과 정보 제공성은 구매행동에 유의적인 영향을 미치는 것으로 조사되었으나 정보상호작용성은 검색의도에 유의적이지 않는 것으로 분석되었다.

SNS Channel Attributes is Impact on Buying Behavior

SNS검색의도가 구매행동에 미치는 영향은 R제곱=.378, F=123.998로 검색의도(β=.615, p<.001)은 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 이는 검색의도가 구매행동에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

Search Intention is Impact on Purchase Behavior

정보신뢰성이 구매행동에 미치는 영향에 있어서 검색의도의 조절효과는 1단계 통제변수 연령은 F=23.544, p<.001으로 통계적으로 유의하다. 2단계 독립변수 정보신뢰성은 1단계보다 변수에 미치는 영향력이 유의수준 p<.001 수준에서 31.8% 증가한 것으로 분석되었다.

변수별 영향력에서도 종속변수에 독립변수(t=7.985, p<.001)이 영향을 미치고 있다. 이는 독립변수가 증가할수록 종족변수가 증가한다는 것을 의미한다.

3단계 조절변수 검색의도 접합성은 통계적으로 유의하며(F=59.852, p<.001), 이전단계에 비해 모형의 설명력이 15.3%(p<.001) 증가하여 조절변수가 종속변수에 미치는 영향력이 있다. 종속변수와 조절변인의 관계(B=.326)는 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 분석되었다.

이는 곧 조절변수가 증가할수록 종속변수는 증가한다는 것을 의미한다.

4단계 상호작용의 접합성은 통계적으로 유의하며(F=47.258, p<.05), 이는 3단계에 비해 0.1%(p<.05) 증가하여 종속변수와 독립변수 관계에서 조절변수가 조절효과가 있음을 보여준다. 또한 독립변수와 종속변수가 상호작용함으로써 종속변수의 영향력이 높아짐을 보여준다.

Adjustment effect of search intention between information reliability and purchase behavior

정보제공성이 구매행동에 미치는 영향에 있어서 검색의도의 조절효과는 1단계 통제변수 연령은 F=23.544, p<.001으로 통계적으로 유의하다. 2단계 독립변수 정보제공성은 1단계보다 변수에 미치는 영향력이 유의수준 p<.001 수준에서 26.8% 증가한 것으로 분석되었다.

변수별 영향력에서도 종속변수에 독립변수(t=9.299, p<.001)이 영향을 미치고 있다. 이는 독립변수가 증가할수록 종족변수가 증가한다는 것을 의미한다.

3단계 조절변수 검색의도 접합성은 통계적으로 유의하며(F=60.745, p<.001), 이전단계에 비해 모형의 설명력이 10.3%(p<.001) 증가하여 조절변수가 종속변수에 미치는 영향력이 있다. 종속변수와 조절변인의 관계(B=.394)는 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 분석되었다.

이는 곧 조절변수가 증가할수록 종속변수는 증가한다는 것을 의미한다.

4단계 상호작용의 접합성은 통계적으로 유의하며(F=49.449, p<.05), 이는 3단계에 비해 0.22%(p<.05) 증가하여 종속변수와 독립변수 관계에서 조절변수가 조절효과가 있음을 보여준다. 또한 독립변수와 종속변수가 상호작용함으로써 종속변수의 영향력이 높아짐을 보여준다.

Adjustment effect of search intention between Information Provability and purchase behavior

정보상호작용성이 구매행동에 미치는 영향에 있어서 검색의도의 조절효과는 1단계 통제변수 연령은 F=23.554, p<.001으로 통계적으로 유의하다. 2단계 독립변수 정보제공성은 1단계보다 변수에 미치는 영향력이 유의수준 p<.001 수준에서 13.2% 증가한 것으로 분석되었다.

변수별 영향력에서도 종속변수에 독립변수(t=3.752, p<.001)이 영향을 미치고 있다. 이는 독립변수가 증가할수록 종족변수가 증가한다는 것을 의미한다.

3단계 조절변수 검색의도 접합성은 통계적으로 유의하며(F=45.495, p<.001), 이전단계에 비해 모형의 설명력이 16.8%(p<.001) 증가하여 조절변수가 종속변수에 미치는 영향력이 있다. 종속변수와 조절변인의 관계(B=.509)는 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 분석되었다.

이는 곧 조절변수가 증가할수록 종속변수는 증가한다는 것을 의미한다.

4단계 상호작용의 접합성은 통계적으로 유의하지 않으며(F=34.914, p>.05), 이는 3단계에 비해 0.07%(p>.05) 증가하여 종속변수와 독립변수 관계에서 조절변수가 조절효과가 없음을 보여준다. 또한 독립변수와 종속변수가 상호작용함으로써 종속변수의 영향력이 높아지지 않음을 보여준다.

Adjustment effect of search intention between Information interaction and purchase behavior


Ⅴ. 결론

SNS채널의 이용자 증가에 따라 SNS채널은 홍보마케팅 차원에서 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구는 SNS채널속성인 정보신뢰성, 정보제공성, 정보상호작용성에 따라 검색의도가 구매행동에 미치는 관계를 분석하고자 SNS채널을 최근 1년 이내에 상품을 구매한 사용자를 대상으로 하여 구매행동을 설문조사하였다. 이를 바탕으로 분석한 연구결과는 가설 1은 SNS채널속성에서 정보제공성과 정보상호작용성은 검색의도에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그러나 정보에 신뢰성은 검색의도에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다.

가설 2는 SNS채널속성에서 정보신뢰성과 정보제공성은 구매행동에 유의적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그러나 정보상호작용성은 구매행동에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다.

가설 3은 SNS채널 검색의도는 구매행동에 유의적인 영향을 주는 것으로 분석되었다.

가설 4는 정보신뢰성과 정보제공성은 검색의도에 의해서 구매행동이 높아지는 것으로 분석되었으나 정보상호작용성에서는 검색의도가 구매행동을 높이지 않는 것으로 분석되었다.

이러한 결과를 요약하면, SNS채널의 이용자를 통해 구매행동을 높이기 위해서는 정보신뢰성과 정보제공성도 주요시되고 있으나 그 보다도 더 중요한 것은 SNS채널 검색의도라고 볼 수 있다. 검색의도는 정보신뢰성과 정보제공성을 높이는 조절효과를 함으로 단순히 SNS채널의 속성을 높이는데 이어 정보제공성과 정보상호작용을 높여 검색의도를 높이는 것도 중요하다고 볼 수 있다.

SNS채널속성에 따른 구매행동에 관한 과거의 선행연구결과들은 대부분 변인들이 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. SNS채널을 통해 정보의 네트워킹 용도로 자주 이용하는 과거와는 달리 최근에는 SNS채널에서 자신이 직접 검색을 통해 해당 정보를 습득하고 전달하는 이용자들이 점차 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구에서는 SNS채널 속성과 구매행동 사이에 검색의도라는 변인의 조절효과를 중점으로 연구하고 유의미한 상관관계를 밝힌 점에 의의를 두고 있다.

본 연구는 다음과 같은 한계점으로 인해 향후 연구에서는 이를 개선한 연구를 진행할 필요가 있다. 먼저 여전히 많은 SNS채널 이용자들이 기존의 검색엔진을 통한 검색활동과 SNS채널의 검색활동을 구분해서 사용하고 있어서 이 부분에 대한 비교연구가 필요하다. 그리고 본 연구에서 진행된 SNS채널의 일반적인 이용자가 아닌 특정 산업분야에 대한 이용자를 대상으로 하는 보다 세분화된 연구도 이루어질 필요가 있다고 판단된다.

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저자소개
손정일(Jung-Il Son)

2016년 2월 : 호서대학교창업대학원 (경영학석사)

2009년 2월 ~ 현재 : 뉴미디어캠퍼스(주) 대표

2016년 6월 ~ 현재 : (사)한국뉴미디어협회 공동대표

2016년 8월 ~ 현재 : 열린사이버대학교 창업경영컨설팅학과 외래교수

※관심분야: SNS, 빅데이터, 스타트업 등

허철무(Heo, Chul-Moo )

1989년 2월 숭실대학교 공과대학 화학공학과 졸업(학사)

2008년 2월 중앙대학교 경영학 석사 학위 취득

2014년 2월 호서대학교 경영학 박사 학위 취득

2001년 5월 ~ 2005년 1월 농수산홈쇼핑 창립멤버/상품기획총괄

2005년 1월 ~ 2014년 7월 ㈜MD아카데미유통교육원 대표이사/원장

2010년 1월 ~ 현재 (사)한국식품유통학회 이사

2015년 1월 ~ 현재 (사)한국산업정보학회 부회장

2017년 1월 ~ 현재 (사)한국창업학회 부회장

2012년 5월 ~ 현재 (사)한국벤처창업학회 부회장

2015년 3월 ~ 현재 호서대학교 벤처대학원 교수

관심분야 : 유통마케팅, 브랜딩, 경영관리, 정보경영, 글로벌사업

Fig. 1.

Fig. 1.
Models of research

Table 1.

Operational definition

Factors Definition Measurement Item Researcher
Independent variable Information reliability Define confidence in posts, trust in comments, trust in customer responses, trust in channel information, etc. 4 [15][23]
Informativeness Define various information, accuracy of published information, useful information, and rapid information publication on a scale. 4 [22][24]
Information interaction Communication between users, information exchange, and response defined on a scale. 3 [2][22]
Dependent variable Search intention Define the search, shopping information search, and product purchase search on a scale for a specific purpose. 3 [25][26]
Purchase behavior Define purchasing, participation, recommendation, etc. on a scale. 3 [17][21]

Table 2.

Demographic characteristics

category Frequency Ratio(%)
Gender Man 98 47.6
Woman 108 52.4
Age Teenage 58 28.2
20s 64 31.1
Thirties 51 24.8
40s 33 16.0
academic background A person who has a high school diploma 44 21.4
a college graduate 28 13.6
a college graduate 100 48.5
a graduate student 34 16.5
occupation a professional position 54 26.5
an office job 57 27.7
a businessman 32 15.5
Sales/service position 18 8.7
the lady of the house 9 4.4
Student 36 17.5
Area Seoul 117 56.8
Gyeonggi 64 31.1
Incheon 10 4.9
Chungcheong-do 4 1.9
Gyeongsang-do 2 1.0
Jeolla-do 7 3.4
Gangwon-do 1 .5
Jeju Island 1 .5
1 day SNS usage time 30 minutes-1hours 117 56.8
1 hour-1 hours 30 minutes 64 31.1
1 hour 30 minutes 2 hours 10 4.9
2 hours 2 hours 30 minutes 4 1.9
more than three hours 2 1.0
the entire 206 100

Table 3.

Factor analysis

Test of KMO and Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin measure of sample appropriateness .912
Bartlett's Spherical Test Approximate chi-square 2165.158
Freedom 136
Significant probability .000
a question mark Component 1 Component 2 Component 3 Component 4 Component 5
Confidence in posts .823 .136 .129 .084 .211
Confidence in comments .801 .095 .181 .183 .201
Trust in customer responses .897 .321 .162 .172 -.018
Trust for channel information .835 .350 .113 .190 -.036
Various information provision .253 .230 -.001 .760 .282
the accuracy of the information posted .241 .152 .211 .730 .162
useful information .384 .315 .175 .754 .037
Quick information presentation .053 .156 .279 .745 .195
Communication .305 .132 .805 .102 .151
Information exchange .172 .243 .800 .117 .039
reactively .155 .283 .861 .120 .124
Search for shopping plan .241 .216 .262 .207 .819
Search shopping information .161 .218 .195 .146 .848
Product purchase search .071 .244 .246 .179 .820
a desire to participate .251 .811 .120 .127 .297
Recommendation .181 .835 .105 .225 .245
a desire to buy .227 .830 .182 .251 .153
the entire 3.160 2.874 2.277 2.254 2.217
% distributed 18.589 16.909 13.397 13.259 13.041
Cumulative % 18.589 35.498 48.894 62.154 75.195

Table 4.

Reliablity

variable Average Variance Correlation Cronbach Alpha
Information reliability 15.1177 5.399 .676 .834
Information provision 14.7658 5.565 .748 .820
interaction 14.8301 5.661 .640 .843
Search intention 14.7492 5.307 .684 .832
Purchase behavior 14.7702 5.018 .680 .836

Table 5.

Fact correlation

variable Information reliability Information provision Iinteraction Search intention Purchase behavior
**. Correlation is significant at level 0.01 (both sides).
Information reliability 1 .678** .541** .465** .553**
Information provision .678** 1 .553** .575** .606**
interaction .541** .553** 1 .582** .455**
Search intention .465** .575** .582** 1 .615**
Purchase behavior .553** .606** .455** .615** 1

Table 6.

SNS Channel Attributes is Impact on Intention Search

variable Non-standardized coefficient Standardized coefficient t Significant probability covalent statistics
Dependency Independence B Standard error Beta allowance VIF
Search intention (a constant) .628 .261 2.408 .017
Information reliability .024 .077 .024 .316 .752 .500 1.999
Information provision .414 .089 .352 4.652 .000 .491 2.037
interaction .409 .072 .374 5.655 .000 .643 1.556
Model R squared : .431 Standard error : .55486
ANOVA Average square : 15.730 F : 51.091

Table 7.

SNS Channel Attributes is Impact on Buying Behavior

variable Non-standardized coefficient Standardized coefficient t Significant probability covalent statistics
Dependency Independence B Standard error Beta allowance VIF
Purchase behavior (a constant) .451 .294 1.537 .126
Information reliability .257 .087 .226 2.964 .003 .500 1.999
Information provision .506 .100 .388 5.046 .000 .491 2.037
interaction .143 .081 .118 1.762 .080 .643 1.556
Model R squared : .414 Standard error : .62447
ANOVA Average square : 18.546 F : 47.557

Table 8.

Search Intention is Impact on Purchase Behavior

variable Non-standardized coefficient Standardized coefficient t Significant probability covalent statistics
Dependency Independence B Standard error Beta allowance VIF
Purchase behavior (a constant) 1.192 .237 5.021 .000
Search intention .682 .061 .615 11.135 .000 1.000 1.000
Model R squared : .378 Standard error : .64015
ANOVA Average square : 50.813 F : 123.998

Table 9.

Adjustment effect of search intention between information reliability and purchase behavior

Model Steps Independent variable Nonstandardization B Standardized Beta t Significant probability R squared
F
Change amount Significant probability
Dependent variable: Purchase behavior
1 (a constant) 4.358 33.774 .000 .103 .103 23.544 .000
Age .249 .322 4.852 .000
2 (a constant) 2.023 6.456 .000 .318 .214 47.275 .000
Age .093 .120 1.893 .060
Information reliability .575 .505 7.985 .000
3 (a constant) .697 2.133 .034 .471 .153 59.852 .000
Age .035 .045 .792 .429
Information reliability .371 .326 5.390 .000
Search intention .497 .448 7.636 .000
4 (a constant) 1.717 1.590 .113 .485 .014 47.258 .020
Age .034 .044 .780 .436
Information reliability 1.145 1.007 3.395 .001
Search intention 1.096 .989 4.157 .000
interaction .190 1.054 2.343 .020

Table 10.

Adjustment effect of search intention between Information Provability and purchase behavior

Model Steps Independent variable Nonstandardization B Standardized Beta t Significant probability R squared F
Change amount Significant probability
Dependent variable: Purchase behavior
1 (a constant) 4.358 33.774 .000 .103 .103 23.544 .000
Age .249 .322 4.852 .000
2 (a constant) 1.050 2.823 .005 .371 .268 59.942 .000
Age .051 .066 1.059 .291
Information provision .753 .577 9.299 .000
3 (a constant) .368 1.030 .304 .474 .103 60.745 .000
Age .024 .031 .539 .590
Information provision .477 .366 5.538 .000
Search intention .437 .394 6.291 .000
4 (a constant) 2.761 2.465 .015 .496 .022 49.449 .004
Age .037 .048 .857 .392
Information provision 1.384 1.061 4.330 .000
Search intention 1.284 1.158 4.340 .000
interaction .238 -1.311 2.942 .004

Table 11.

Adjustment effect of search intention between Information interaction and purchase behavior

Model Steps Independent variable Nonstandardization
B
Standardized Beta t Significant probability R squared F
Change amount Significant probability
Dependent variable: Purchase behavior
1 (a constant) 4.358 33.774 .000 .103 .103 23.544 .000
Age .249 .322 4.852 .000
2 (a constant) 2.346 6.522 .000 .371 .132 31.302 .000
Age .140 .181 2.752 .006
Information interaction .473 .390 5.926 .000
3 (a constant) 1.304 3.752 .000 .474 .168 45.495 .000
Age .087 .113 1.915 .057
Information interaction .143 .118 1.722 .087
Search intention .565 .509 7.530 .000
4 (a constant) .051 .053 .958 .496 .007 34.914 .131
Age .097 .125 2.109 .036
Information interaction .561 .463 1.948 .053
Search intention .940 .848 3.633 .000
interaction .111 .618 1.515 .131