라이브 커머스 사회적 상호성 확대의 영향: 어포던스와 사회적 영향 민감성의 역할

2-1 라이브 커머스

라이브 커머스는 실시간 스트리밍과 커머스가 통합되어 생성된 용어로서[1], 인터넷 플랫폼이 제공하는 제품 홍보 채널에서 실시간으로 전문성을 가진 제품 스트리머가 제품에 관심을 가진 다수의 소비자와 상호소통함으로써 제품을 판매하는 서비스 모델을 지칭한다[6]. 라이브 커머스는 TV 홈쇼핑의 비즈니스와 비슷한 패턴을 보인다. TV 홈쇼핑이 생방송으로 전문 홍보자가 제품 홍보 및 판매하는 구조라면, 라이브 커머스는 인터넷망을 활용하므로 소비자가 보유한 휴대용 기기에서 실시간으로 채널을 이용하고, 쉽게 제품 정보 검색하는 등 소비자 편의성과 효용성을 높인 구조를 가진다[9].

라이브 커머스는 스트리머라는 참여 주체가 존재한다는 측면에서 기존 온라인 커머스와 차별성을 지닌다[3]. 스트리머는 제품 전문성 또는 사회적 유명세를 가진 사람이 일반적으로 참여하는데, 사전 계약된 판매 수수료를 기반으로 수익을 가지므로, 소비자와 소통을 강화함으로써 수익을 증대시키는 모습을 보인다. 판매업체는 TV와 같은 기존 매체에 제공되는 마케팅 비용보다 훨씬 저렴한 비용으로 제품을 판매할 수 있는 채널을 추가로 확보할 수 있으며, 소비자는 세밀한 제품 정보와 프로모션이 가미된 가격으로 합리적 선택을 할 수 있다. 즉, 라이브 커머스는 모든 참여 주체가 상호 이익을 얻을 수 있는 구조이므로, 성장에 대한 기대가 높다[4].

국내외 라이브 커머스 시장은 빠르게 성장하고 있다. 라이브 커머스가 가장 먼저 도입된 중국의 경우, 2024년 광군제 하루 동안 약 66조 5천억 원의 매출을 달성하여 2023년 대비 약 54%가 증가할 정도이며, 성장률은 타 커머스의 두 배 이상인 것으로 확인된다[10]. 또한, 2023년 3.5조 원 규모로 성장한 국내 라이브 커머스는 2026년 10조 원 규모로 성장할 것으로 예상한다[11]. 주요 플랫폼으로는 네이버 라이브, 카카오 라이브, 쿠팡 라이브 등이 있는데, 2023년 기준 채널 1회당 거래액은 577만 원이며, 당해 조회 수는 약 37억 회에 달하는 것으로 나타났다[12]. 최근에는, 라이브 커머스 플랫폼에서의 구전효과의 중요성이 인정되어, 기업들은 플랫폼과 협업을 통해 신제품을 출시하는 등 마케팅 수단으로 활용하고 있다[12]. 하지만, 심화한 경쟁은 라이브 커머스 플랫폼에 소비자 유입 및 체류를 강화해야 한다는 과제를 함께 제시하고 있다. 이에, 본 연구는 지속적 이용 의도를 적용한다. 지속적 이용 의도(Intention to Continuous Use)는 서비스 또는 제품을 지속해서 이용하고자 하는 의지의 수준으로[3],[13], 플랫폼에 대한 특정 의도가 형성된 개인은 관련 행동으로 전환되는 모습을 보인다[1]. 즉, 연구는 스트리머의 사회적 상호성에 대한 인식 강화 방법을 플랫폼과 개인 차원에서 제시함으로써, 소비자의 합리적 소비를 지원하기 위한 플랫폼의 서비스 전략 수립에 도움을 주고자 한다.

2-2 사회적 상호성 이론

사람은 합리적인 의사결정을 하기 위해 다른 사람과의 소통을 통해 정보 취득 활동을 수행한다. 사람의 교환 행동의 원인을 설명하는 이론은 다양하게 제시됐으나, 행동에 필요한 이익 즉, 편익 확보를 위하여 상호작용을 한다는 관점으로 사회적 상호성 이론(Social Interaction Theory)이 있다. 사회적 상호성 이론은 개인 간의 상호작용은 개인적 비용과 편익 분석에 기반하는데[7], 개인은 본인의 이익을 확대하고 교환 관계에서의 시간, 노동 등의 자원 및 비용을 최소화하기 위해 노력한다고 본다[14]. 또한, 상호작용을 통해 얻고자 하는 이익은 물질적, 실질적 이익뿐 아니라, 미래에 발생할 기대 수준까지 포함한다. 따라서, 개인은 사회적 관계를 유지하여 기대하는 이익을 장기적으로 확보하려는 모습을 보인다[15].

개인 간 사회적 상호성은 대면을 통해서만 이루어지는 것은 아니다. 즉, 비대면의 사이버 공간에서도 발생할 수 있다. Jiang et al.은 온라인 커머스에서 소비자는 제품 거래 과정의 효용을 확보하기 위하여 커뮤니티 활동을 확대하는 모습을 보이며[14], Xq et al.은 소셜 플랫폼에서의 소비자의 상호 교류 원인은 이익 확보를 위한 사회적 상호성에 있음을 설명하였다[16]. 라이브 커머스의 경우, 스트리머가 본인의 채널에 참여한 소비자에게 제품의 상세 정보 외, 실제 활용 경험, 노하우 등과 같은 고품질의 정보를 제공하므로[5], 참여자들은 정보 확보에 필요한 시간, 노동 등의 자원 투입을 최소화할 수 있다. 해당 맥락에서 본 연구는 라이브 커머스 소비자의 사회적 상호성의 대상이 스트리머에 있을 것으로 판단하고 스트리머-소비자 사회적 상호성의 역할을 확인한다.

사회적 상호성은 세부적으로 신뢰, 대인 간 상호성, 그리고 인지된 혜택의 세 가지 차원을 가지며, 해당 차원에서 긍정적 인식을 가질 때 교환 관계를 유지한다고 본다. 첫째, 신뢰(Trust)는 호의성, 능력, 무결성과 관련된 대상에 대한 신념의 수준으로[7], 신뢰는 개인 간의 거래 관계를 유지하는 역할을 한다[16]. 특히, 신뢰가 형성된 대상은 상호 협력하고 정보를 교류하려는 의지가 높아진다. 둘째, 대인 간 상호성(Interpersonal Interaction)은 정보와 자원이 이동하는 채널로서[7], 커뮤니티처럼 많은 사람이 참여하여 상호성이 강화될수록 정보 흐름의 강도가 커진다[16]. 라이브 커머스의 스트리머는 다수의 소비자와 상호성을 가지며, 상호 교환 관계에서 정보의 강도가 높아질 수 있다. 셋째, 인지된 혜택(Perceived Benefit)은 개인 교류의 대가로 얻을 수 있는 이익의 수준으로[7], 지식과 정보를 공유하려는 의지는 행동을 통해 얻을 수 있는 대가가 기대에 충족할 때 발현된다[16].

거래 대상자에 대한 사회적 상호성 형성은 교환 목적 달성에 필요한 행동을 돕는다. Ghaharani et al.은 조직의 지식 공유 정책에 대한 개인의 참여는 다른 사람과의 사회적 상호성 확보, 즉 상호 간에 신뢰가 형성되고, 대인 간 상호성을 위한 체계가 형성되고, 교환을 통해 이익이 있다고 판단할 때 이루어짐을 밝혔다[7]. 온라인 플랫폼과 관련하여, Jiang et al.은 개인 간의 커뮤니티 활동이 시간의 절약과 이익을 창출할 수 있다는 믿음을 가질 때, 커뮤니티에서 제품 구매로 연계될 수 있음을 밝혔으며[14], Yang et al.은 라이브 커머스 청취자가 채널에서 사회적 상호성 지향성이 발생할 때, 선물 제공 행동이 보임을 확인하였다[15]. 본 연구는 라이브 커머스 스트리머-소비자 간 사회적 상호성이 발현될 때, 스트리머와 유대성을 지속하기 위해 라이브 커머스 플랫폼의 지속 이용 의지를 형성할 것으로 판단하며, 다음의 가설을 제시한다.

• H1a: 스트리머에 대한 신뢰는 라이브 커머스 플랫폼의 지속적 이용 의도에 정(+)의 영향을 미친다.
• H1b: 스트리머와의 대인 간 상호성은 라이브 커머스 플랫폼의 지속적 이용 의도에 정(+)의 영향을 미친다.
• H1c: 스트리머를 통한 인지된 혜택은 라이브 커머스 플랫폼의 지속적 이용 의도에 정(+)의 영향을 미친다.

2-3 어포던스 이론

사람은 주어진 환경 중에서 자신에게 의미 있는 가치를 확인하기 위해, 자신에게 맞는 환경을 선택하려는 모습을 보인다[8]. 역설적으로, 환경 관점에서 개인의 행동을 변화시킬 수 있음을 설명하는 이론이 어포던스 이론(Affordance Theory)이다. 어포던스는 생태학에서 알려진 개념으로, 환경과 행위자 간의 관계에서 존재하는 행위 속성을 의미하는데[17], 주어진 환경에서 행위자는 어떻게 행동할지 결정하게 되는데, 디자인 관점에서 환경이 행위자의 행동을 고려하여 환경을 구축함으로써 ‘행동 유도성’을 확보하도록 하는 개념을 의미한다[18]. 즉, 환경이 개인의 행동 가능성을 확인하고 맞춤형 서비스를 제공할 때, 사용자의 참여를 유도할 수 있으므로, 플랫폼 등 서비스 제공자는 사용자 요구사항을 충족한 서비스 기능을 제공하는 것이 필요하다[17].

초기 어포던스는 건물, 디자인 등 시각적 조건에서 행동을 발현시키는 조건을 제시함에 주목하였으나, 최근에는 IT 환경에서 사용자의 요구사항에 맞는 서비스 체계를 지원하는 데 적극적으로 반영되고 있다. 특히, 선행연구는 사용자의 IT 환경적 특성에 따라 요구하는 가치의 차이가 존재하므로, 서비스 제공자의 서비스 환경을 다르게 반영해야 함을 설명한다. 대표적으로, Fang은 브랜드 앱 이용자의 앱 선택은 상호작용성, 가시성, 추적성, 선택성, 지속성 관련 기능적 충족에 있음을 밝혔으며[19], Tuncer는 소셜 커머스의 소비자 거래 정보 관련 IT 기능으로 가시성, 메타보이싱, 그리고 쇼핑 가이드를 제시하였다[17]. 또한, Saffanah et al.은 라이브 커머스 사용자는 거래 참여를 위한 IT 측면의 어포던스로 가시성, 메타보이싱, 가이던스 쇼핑을 포함한 5가지의 요소를 제시하였다[1]. 즉, 온라인 환경에서 개인은 자신의 목적에 맞는 기능을 확보하길 원하며, 관련 기능을 제공하는 플랫폼을 선택하는 모습을 보인다.

본 연구는 라이브 커머스 사용자는 채널에서 스트리머와 상호 교류 관계를 충분히 유지함으로써, 제품 거래에 필요한 정보 확보를 위한 시간 등의 자원 투입을 최소화한다는 사회적 상호성의 영향을 확인하는 것을 목적으로 한다. 그러므로, 소비자는 상호 교류를 기반으로 정보 확보 가능성을 높이는 기능을 라이브 커머스에게 요구할 것으로 판단한다. 이에, 정보 제공성 관점의 행동 유도성 기능 요소로서 상호작용성과 가시성을 제시한다. 첫째, 상호작용성(Interactivity)은 거래 대상자와 정보, 물건 등의 교류를 지원하는 기능의 수준을 의미한다[20]. 상호작용성은 소비자의 제품에 대한 요청과 스트리머의 의견 등을 빠르게 전달함으로써, 소비자에게 몰입과 제품 기능에 대한 이해를 높이는 역할을 한다. 상호성과 상호작용성의 차이를 살펴보면, 상호성은 교류를 수행하는 프로세스이며[7], 상호작용성은 교류를 지원하는 집단의 특성을 의미한다[20]. 즉, 상호작용성이 높은 플랫폼에서 소비자들은 상호성을 높이는 활동을 하게 된다. 둘째, 가시성(Visibility)은 제품 정보를 관찰할 수 있도록 지원하는 기능 수준을 의미한다[1]. 소비자는 제공된 정보에 대하여 상세한 경험을 직간접적으로 하길 원하는데, 가시성이 높아질 경우 소비자는 제품 모양, 크기, 소재에서부터 이용 과정에서의 품질 요소까지 평가할 수 있다.

온라인 플랫폼의 정보 제공성 관련 기능들은 참여자 간의 소통을 강화하고 가치를 확보할 수 있도록 돕는다. 첫째, 상호작용성은 참여자 간의 긍정적 관계 형성에 도움을 준다. Wang et al.은 온라인 거래 플랫폼이 제공하는 참여자 간의 소통 기능인 상호작용성 어포던스는 참여자 간의 심리적 거리를 단축하고, 제품에 대한 진단성을 높이는 역할을 함을 확인하였으며[18], Wu et al.은 이러닝 학습 플랫폼이 제공하는 양방향 커뮤니케이션과 관련된 기술적 어포던스는 학습자의 상호성 증진에 도움을 주는 것을 확인하였다[21]. 즉, 선행연구는 참여자 간의 소통을 지원하는 기능은 심리적 관계를 좋게 형성하는 조건임을 설명한다. 본 연구는 라이브 커머스의 상호작용성 어포던스가 스트리머-소비자 간 사회적 상호성(신뢰, 대인 간 상호성, 인지된 혜택)을 높일 것으로 판단하며, 다음 가설을 제시한다.

• H2a: 라이브 커머스의 상호작용성은 스트리머와의 신뢰에 정(+)의 영향을 미친다.
• H2b: 라이브 커머스의 상호작용성은 스트리머와의 대인 간 상호성에 정(+)의 영향을 미친다.
• H2c: 라이브 커머스의 상호작용성은 스트리머를 통한 인지된 혜택에 정(+)의 영향을 미친다.

둘째, 가시성은 참여자의 관계성을 강화하여 거래의 가치를 향상하는 역할을 한다. Fang은 브랜드 앱의 가시성 제공은 플랫폼에서의 경험과 관계성 관련 가치를 형성하는 조건임을 밝혔으며[19], Dong and Wang은 소셜커머스의 가시성 기능 제공은 상호작용성을 통해 사용자 간의 관계성을 강화하는 조건임을 밝혔다[22]. 또한, Tuncer는 소셜커머스의 가시성이 판매자와 플랫폼에 대한 신뢰를 형성하는 조건임을 확인하였다[17]. 즉, 선행연구는 가시성 기능의 강화가 정보 제공자에 대한 신뢰, 관계성 강화에 도움을 주는 조건임을 설명한다. 본 연구는 라이브 커머스의 가시성 어포던스가 스트리머-소비자 간 사회적 상호성(신뢰, 대인 간 상호성, 인지된 혜택)을 높일 것으로 판단하며, 다음 가설을 제시한다.

• H3a: 라이브 커머스의 가시성은 스트리머와의 신뢰에 정(+)의 영향을 미친다.
• H3b: 라이브 커머스의 가시성은 스트리머와의 대인 간 상호성에 정(+)의 영향을 미친다.
• H3c: 라이브 커머스의 가시성은 스트리머를 통한 인지된 혜택에 정(+)의 영향을 미친다.

2-4 사회적 영향 민감성

집단에서 개인은 본인의 현안과 관련된 행동에 필요한 정보를 얻는 것을 고려한다. 하지만, 확보한 정보를 본인의 행동에 반영하는 수준은 차이가 발생할 수 있다. 선행연구는 이러한 차이가 민감성(Susceptibility)에 기인한다고 보았다. 민감성은 대상에 대한 반응성의 수준으로[23], 정보의 확보 환경에 따라 대인 간 영향 민감성, 사회적 영향 민감성 등으로 반영되었다[9],[24]. 이중 사회적 영향 민감성(Susceptibility to Social Influence)은 주변 주체들로부터 의사결정을 위해 확보한 정보에 대한 반응 수준을 의미한다[24]. 이와 같은 민감성은 물리적 환경에서 확보된 정보에 대하여 반응하기도 하지만, 가상 환경에서 확보된 정보에 대해서도 반응한다[25]. 즉, 동일한 목적과 가치를 확보하기 위해 참여한 온라인 커뮤니티에서 사람들은 다른 참여자의 행동 방식 또는 제공한 정보를 의사결정 과정에 적용하며, 민감성이 높은 참여자는 타인의 행동 및 정보를 높은 수준으로 반영하여 행동을 일으키는 모습을 보인다[24]. 라이브 커머스는 스트리머와 다수의 소비자가 하나의 제품에 대하여 소통하는 채널이므로, 개인은 제품과 관련한 수많은 정보를 확보하게 된다. 해당 환경에서, 개인의 제품 구매 의사결정은 확보한 정보에 대한 반응 수준에 의해 결정될 수 있다. 특히, 개인이 받는 정보는 단순히 어느 한 명으로 국한되는 것이 아닌 다수의 소비자까지 포함되므로, 사회적 영향 민감성에 영향을 받을 것으로 판단한다.

개인이 주변으로부터 받는 정보 등에 대한 민감성 수준은 정보 관련 행동의 원천과 상호작용 효과를 가진다. Hwang은 소셜 기능이 강화된 커머스에서 확보된 정보에 대한 민감성은 단축된 심리적 거리와 상호작용 효과를 가져 제품 구매에 영향을 미치는 것을 확인하였으며[9], Chen et al.은 온라인 커뮤니티 브랜드에 대한 태도와 정보 영향 민감성이 상호작용 효과를 가져 구매 의도에 영향을 줌을 확인하였다. 사회적 상호성과 관련하여[25], Yang et al.은 라이브 스트리밍 방송에서 개인이 느낀 사회적 상호성은 방송에 대한 몰입 요소와 조절 효과를 가져 선물 제공 행동에 영향을 주는 것을 확인하였다[15]. 즉, 사회적 상호성과 같은 관계성에 의해 확보된 정보는 개인의 사회적 영향 민감성 수준과 연계하여 참여 행동을 변화시키는 조건이다. 본 연구는 라이브 커머스 플랫폼에서 스트리머와 소비자 간 형성된 사회적 상호성을 통해 형성된 지속적 이용 의도는 개인의 사회적 영향 민감성을 통해 조절할 것으로 판단하며, 다음 가설을 제시한다.

• H4a: 사회적 영향 민감성은 신뢰와 연계하여 지속적 이용 의도에 대한 영향을 강화한다.
• H4b: 사회적 영향 민감성은 상호성과 연계하여 지속적 이용 의도에 대한 영향을 강화한다.
• H4c: 사회적 영향 민감성은 인지된 혜택과 연계하여 지속적 이용 의도에 대한 영향을 강화한다.

3-1 연구모델

본 연구는 라이브 커머스의 지속적 이용은 플랫폼이 제공하는 다양한 소통 기능을 통해 형성된 스트리머와의 사회적 상호성에 영향을 받으며, 집단 내 활동 과정에서 고려하는 개인의 정보에 대한 민감성 특성에 영향을 받을 것으로 판단한다. 이에, 선행연구를 통해 그림 1과 같이 구조화한 연구모델을 제시한다.

Fig. 1.

Research model

3-2 측정 도구 및 표본 확보

가설 검정은 조사 방법을 통해 실시한다. 이에, 조직 행동, 온라인 플랫폼 등의 선행연구에서 활용된 다 항목으로 반영된 요인별 측정 도구를 사용함으로써 내용 타당성을 확보하였다. 확보된 문항들을 라이브 커머스 이용 과정에서의 인식 및 평가 요소로 변경하였으며, 조사에 참여하는 응답자가 문항을 충분히 이해할 수 있도록, 라이브 커머스 플랫폼에서 제품을 구매한 경험을 가진 대학원생 10명에게 문항을 검토받고, 7첨 리커트 척도(매우 그렇지 않다 – 보통이다 – 매우 그렇다)로 최종적으로 반영하였다.

연구모델에 반영된 요인별 측정 도구는 다음과 같다. 상호작용성은 Xu et al.의 연구에서 확보하였으며[20], “최근 물건을 구매한 라이브 커머스는... (PI 1) 스트리머와 상호작용이 용이할 수 있는 기능을 지원한다. (PI 2) 스트리머와 상호작용할 수 있는 기회를 지원한다. (PI 3) 스트리머와 대화를 쉽게 할 수 있는 기능을 지원한다.”로 적용하였다. 가시성은 Saffanah et al.의 연구에서 확보하였으며[1], “최근 물건을 구매한 라이브 커머스는... (PV 1) 제품에 대해 선명한 영상을 제공한다. (PV 2) 제품 이미지 등의 정보를 시각적으로 명확하게 제공한다. (PV 3) 나에게 제품 사용 방법에 대한 정보를 제공한다. (PV 4) 실제 제품을 상상하는 데 도움을 준다.”로 적용하였다. 사회적 상호성은 신뢰, 대인 간 상호성, 인지된 혜택 3개 요인으로 구성되며, Ghahtarani et al.의 연구에서 문항을 확보하였다[7]. 신뢰는 “최근 물건을 구매한 라이브 커머스의... (Tru 1) 제품 판매 스트리머는 믿을 수 있다. (Tru 2) 제품 판매 스트리머를 나는 믿는다. (Tru 3) 제품 판매 스트리머의 정보는 유용하다. (Tru 4) 제품 판매 스트리머로부터 얻는 정보가 신뢰할 수 있다고 생각한다.”로 적용하였다. 대인 간 상호성은 “최근 물건을 구매한 라이브 커머스의 제품 판매 스트리머는 (Int 1) 참여자들과 많은 시간을 교류하는데 할애한다. (Int 2) 참여자들과 충분하게 소통을 한다. (Int 3) 참여자들과 충분한 정보 교류를 할 정도로 연결되어 있다.”로 적용하였다. 인지된 혜택은 “최근 물건을 구매한 라이브 커머스에서 제품 판매 스트리머와의 교류를 통해... (PB 1) 나는 현실에서 이익을 얻을 수 있다고 생각한다. (PB 2) 나는 여러 가지 가치를 얻을 수 있다고 생각한다. (PB 3) 제품에 대한 중요한 정보를 얻을 수 있다고 생각한다.”로 적용하였다. 지속적 이용 의도는 Zhao et al.의 연구에서 문항을 확보하였으며[13], “(ICU 1) 나는 최근 물건을 구매한 라이브 커머스를 계속 이용하고 싶다. (ICU 2) 나는 최근 물건을 구매한 라이브 커머스를 계속 이용할 생각이다. (ICU 3) 나는 앞으로 계속해서 최근 물건을 구매한 라이브 커머스를 이용할 것이다.”로 적용하였다. 사회적 영향 민감성은 Garas의 연구에서 확보하였으며[24], “(SSI 1) 나는 제품 구매 시 종종 다른 사람들과 상의하여 가장 좋은 대안을 선택한다. (SSI 2) 나는 제품에 대한 경험이 거의 없다면, 종종 친구들에게 제품에 대하여 묻는다. (SSI 3) 나는 제품을 구매하기 전에 종종 다른 사람들에게서 제품에 대한 정보를 수집한다.”로 적용하였다.

가설 검정을 위해 고려한 조사 대상은 응답 기준 3개월 이내 라이브 커머스를 이용한 경험을 가진 사람이며, 20세 이상과 제품 구매 경험 측면의 통제조건을 적용하였다. 성인으로 통제한 이유는 청소년들은 친구들의 영향을 많이 받기 때문에 성인과 라이브 커머스 이용 목적의 차이가 존재할 것으로 판단하였으며, 구매 경험을 가진 사람으로 통제한 이유는 구매 과정에서 얻은 정보 및 인지된 혜택 등을 확보한 사람이 필요하다고 판단하였기 때문이다.

설문 조사는 M리서치를 통해 온라인 조사로 진행하였다. 통제 조건에 적합한 응답자를 확보하기 위하여, 첫째, 나이, 성별을 확인하였으며, 20세 이상으로 응답한 사람만 다음 설문에 참여하였다. 둘째, 3개월 이내 제품을 구매한 온라인 플랫폼 유형(중고거래, 소셜, 라이브, 기타)을 확인하였다. 이 중 라이브 커머스를 선택한 사람만 본 설문에 참여하였다. 그들에게, 연구 목적과 설문 결과의 통계적 활용에 대한 정보를 제공하였으며, 이를 허가한 사람만 실제 설문을 제공하였다. 또한, 여러 라이브 커머스를 이용한 사람의 경우 가장 자주 이용하는 라이브 커머스를 기준으로 응답하도록 요청하였다.

온라인 설문을 통해 확보한 유효 표본은 총 332건으로, 그들의 통계적 특성은 <표 1>에 제시하였다. 응답자들의 성비와 나이는 비율적으로 큰 차이가 발생하지 않았으며, 직장인이 대부분 응답한 것으로 나타났다. 제품을 구매한 라이브 커머스는 네이버와 카카오, 쿠팡 차례로 확인되었으며, 패션과 식품 부분에서 3만 원 미만의 제품을 가장 많이 구매한 것으로 확인되었다.

Table 1.

Characteristics of samples

4-1 신뢰성 및 타당성 분석

설문 문항들은 선행연구에서 확보하였으나, 라이브 커머스 특성에 맞게 변경하였으므로, 적용된 문항들이 변수를 충분히 대표할 수 있는지를 확인하였다.

첫째, 변수에 대한 신뢰성을 확인하였다. 신뢰성은 측정값의 일관성 수준을 확인하는 것으로, SPSS 21.0 툴이 제공하는 크론바흐 알파 값을 활용하였다. 선행연구는 문항들이 0.7 이상으로 묶일 때 신뢰성을 가지는 것으로 본다[26]. 표 2는 신뢰성 분석 결과로서 모든 값이 0.803보다 큰 것으로 확인되어, 신뢰성을 확보하였다.

Table 2.

Result of reliability & convergent validity

둘째, 변수에 대한 타당성을 확인하였다. 타당성은 측정값의 정확성 수준을 확인하는 것으로 AMOS 22.0의 확인적 요인분석을 하고, 확보된 변수별 값을 활용하여 집중 타당성과 판별 타당성을 한다. 집중 타당성은 변수에 대하여 측정 항목들이 정확하게 측정되었는지를 판단하며, 판별 타당성은 변수 간 정확한 차별성을 가지는지를 판단하는 것이다. 우선 확인적 요인분석을 위해 구조 모델을 제시하였으므로, 모델의 적합도를 확인하였다. 적합도는 χ²/df = 1.368, RMR = 0.047, RMSEA = 0.033, GFI = 0.932, AGFI = 0.910, NFI = 0.941, 그리고 CFI = 0.983으로 나타났다. 적합도에 대하여 선행연구는 RMR과 RMSEA가 0.05 이하, 그 외 수치가 0.9 이상을 최선으로 보지만, 전체적인 맥락까지 검토할 것을 요구한다[27]. 하지만, 모든 수치가 적합도 요구수준을 충족하였다. 집중 타당성은 개념 신뢰도와 평균분산추출 값을 확인하되, 0.7 이상의 개념 신뢰도와 0.5 이상의 평균분산추출을 변수별 요구한다[28]. 표 2는 집중 타당성 결과로 모든 변수가 집중 타당성 요구사항을 충족한 것으로 확인되었다.

판별 타당성은 변수 간의 정확한 차이의 수준이 있음을 확인하는 것이므로, 선행연구는 상관계수와 평균분산추출을 비교하되 평균분산추출의 제곱근이 모든 상관계수보다 클 때 판별 타당성을 확보했다고 본다[28]. 표 3은 판별 타당성 결과로서 선행연구의 요구사항을 충족한 것으로 나타났다.

Table 3.

Result for correlation analysis & discriminant validity

마지막으로, 연구는 동일방법편의 이슈를 확인하였다. 동일방법편의는 조사 기법에서 자주 발생하는 것으로, 선행 도구에 의해 후행 도구의 응답 편향이 발생할 수 있는 이슈를 지칭한다[29]. 본 연구는 단일요인공통방법분석 기법을 적용하였는데, 해당 기법은 공분산이 반영된 구조 모델과 해당 모델에 단일 요인을 추가 반영한 구조 모델의 측정 값의 변화를 확인하는 것이다[29]. 연구는 두 모델의 적합도 수준을 확인하였다. 공분산 구조 모델(χ²/df = 1.368, RMR = 0.047, RMSEA = 0.033, GFI = 0.932, AGFI = 0.910, NFI = 0.941, 그리고 CFI = 0.983)과 단일 요인이 반영된 구조 모델(χ²/df = 1.226, RMR = 0.040, RMSEA = 0.026, GFI = 0.946, AGFI = 0.920, NFI = 0.953, 그리고 CFI = 0.991)의 적합도가 구조방정식 요구사항을 충족했으며, 두 모델에서 도출된 측정치의 변화량이 0.2 이하로 확인되어, 동일방법편의 이슈는 문제가 되지 않는 수준인 것으로 판단되었다.

4-2 가설 검정

연구모델에서 제시한 가설의 검정은 두 가지 방법론을 개별 적용한다. 첫째, 라이브 커머스 플랫폼의 정보 관점의 어포던스와 스트리머와의 사회적 상호성, 그리고 지속적 이용 의도로 연계되는 영향 관계의 검증은 전체 모델 내에서 개별 변수 간의 경로를 세부적으로 검증하는 구조방정식 모델링을 한다. 둘째, 소비자의 사회적 영향 민감성이 스트리머와의 사회적 상호성 요인과 조절 효과를 가지는 것에 대한 검증은 상호작용 효과의 결과를 그래프로 확인할 수 있는 Process 3.1 매크로를 한다.

가설 1~3까지는 구조방정식 모델링을 적용하므로, 구현한 구조 모델에 대한 적합도를 확인하였다. 적합도 수치는 χ²/df = 1.508, RMR = 0.062, RMSEA = 0.039, GFI = 0.932, AGFI = 0.911, NFI = 0.941, 그리고 CFI = 0.979로 나타나, 모든 요구사항을 충족한 것으로 확인되어, 경로 검증을 하였다. 그림 2와 표 4는 구조방정식 모델링 결과이다.

Fig. 2.

Results of structural equation modeling (H1-3)

Table 4.

Results of structural equation modeling (H1-3)

가설 1은 스트리머와의 사회적 상호성 형성(신뢰(H1a), 대인 간 상호성(H1b), 인지된 혜택(H1c))이 소비자의 라이브 커머스에 대한 지속적 이용 의도에 영향을 준다는 것으로, 각 경로는 통계적으로 유의하였다(H1a: β = 0.485, p < 0.01; H1b: β = 0.192, p < 0.01; H1c: β = 0.354, p < 0.01). 결과는 커뮤니티 플랫폼 참여자 간의 사회적 상호성이 발현될 때 제품 구매 활동으로 연계됨을 밝힌 Jiang et al. 연구와 유사하다[14]. 즉, 사회적 상호성은 믿음에 기반한 이익을 제공할 수 있다는 인식을 형성하므로, 제품 구매에 도움을 준다. 따라서, 라이브 커머스 플랫폼은 스트리머가 소비자에게 믿음과 관계, 그리고 이익을 충분히 제공할 수 있는 프로그램을 운영할 수 있도록 지원하는 것이 요구된다. 가설 2는 라이브 커머스가 제공하는 상호작용성 기능이 스트리머와의 사회적 상호성 형성(신뢰(H2a), 대인 간 상호성(H2b), 인지된 혜택(H2c))에 영향을 준다는 것으로, 각 경로는 통계적으로 유의하였다(H2a: β = 0.222, p < 0.01; H2b: β = 0.470, p < 0.01; H2c: β = 0.435, p < 0.01). 결과는 이러닝 학습 플랫폼에서의 양방향 커뮤니케이션 기능 제공이 학습자 간의 상호성을 강화한다는 Wu et al. 연구와 유사하다[21]. 즉, 교환 관계를 충분히 할 수 있는 기능의 구현 및 지원은 참여자들의 소통을 강화하여 관계성을 높일 수 있다. 따라서, 라이브 커머스 플랫폼은 정보 교류 과정에서 상호 믿음을 형성하고 쉽게 정보를 교환할 수 있는 기능을 지원하는 전략이 요구된다. 가설 3은 라이브 커머스가 제공하는 가시성 기능이 스트리머와의 사회적 상호성 형성(신뢰(H3a), 대인 간 상호성(H3b), 인지된 혜택(H3c))에 영향을 준다는 것으로, 각 경로는 통계적으로 유의하였다(H3a: β = 0.674, p < 0.01; H3b: β = 0.183, p < 0.01; H3c: β = 0.298, p < 0.01). 결과는 소셜 커머스의 가시성 어포던스가 상호작용성을 높여 사용자 간의 관계를 강화한다는 Dong and Wang 연구와 유사하다[22]. 즉, 상세한 제품 정보를 확인할 수 있는 기능적 지원은 제품을 홍보하는 스트리머와의 관계성에 도움을 줌을 의미한다.

가설 4는 사회적 영향 민감성이 스트리머의 사회적 상호성(신뢰(H4a), 대인 간 상호성(H4b), 인지된 혜택(H4c))과 연계하여 지속적 이용 의도에 강화 효과를 가진다는 것으로, Process 3.1 매크로를 적용하여 검정하였다. 이에, Model 1 기법을 반영하였다(붓스트래핑 5,000 적용). 조절 효과 검증 결과는 표 5와 같으며, 모두 통계적으로 유의하였다(H4a: t = -2.089, p < 0.05, H4b: t = -2.908, p < 0.01; H4b: t = -2.809, p < 0.01). 결과는 라이브 커머스에서 사회적 상호성이 개인의 방송 몰입 조건과 상호작용 효과를 가진다는 Yang et al. 연구 결과와 유사하다[15].

Table 5.

Results of moderating effect (H4abc)

사회적 영향 민감성의 조절 효과가 확인되었으므로, 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위하여, 제공된 구간별 영향 값을 SPSS 21.0 신택스에 반영하여 단순 기울기 그래프를 확인하였다. 사회적 상호성 세부 요인인 신뢰, 대인 간 상호성, 그리고 인지된 혜택의 영향 수준은 세부적으로 달랐지만, 조절 영향에 대한 방향성은 유사한 것으로 나타났다.

신뢰, 대인 간 상호성, 인지된 혜택이 지속적 이용 의도를 높이는 관계에서, 사회적 영향 민감성이 낮은 집단은 사회적 상호성을 통해 지속적 이용 의도를 높이는 것을 확인하였다. 즉, 해당 집단에서는 상호성을 강화하는 노력이 무엇보다 중요하다. 반면, 사회적 영향 민감성이 높은 집단은 처음부터 지속적 이용 의도가 상대적으로 높게 형성된 것을 확인하였다. 즉, 해당 집단에서는 지속적 참여가 확인되므로, 플랫폼은 사회적 민감성이 높은 집단을 지속해서 유지하는 것이 필요하다. 결과는 커뮤니티에서 개인의 행동은 의사결정에 필요한 요건과 개인의 특성이 연계하여 변화시킬 수 있음을 의미한다. 즉, 라이브 커머스 플랫폼에서 스트리머와 소비자 간 형성된 사회적 상호성이 플랫폼 이용 의도에 미치는 영향을 개인의 사회적 영향 민감성 수준이 변화시키므로, 플랫폼은 사회적 영향 민감성이 낮은 소비자의 이용성을 높이기 위하여 사회적 상호성을 강화하는 전략을 추진하는 것이 요구된다.

Fig. 3.

Results of moderation effect (H4a)

Fig. 4.

Results of moderation effect (H4b)

Fig. 5.

Results of moderation effect (H4c)