라이브 커머스 스트리머 특성이 소비자의 심리적 거리 및 구매 의도에 미치는 영향: 규범 영향 민감성의 역할

2-1 라이브 커머스

라이브 커머스(Live Commerce)는 전자상거래(e-Commerce)와 라이브 스트리밍(Live Streaming)의 합성어로서, 실시간으로 서비스되는 채널에서 참여자들(스트리머, 소비자) 간의 참여 및 교류가 실시간으로 이루어지는 유통 서비스를 의미한다[10]. 기존 전자상거래가 판매업체 및 플랫폼으로부터 제공된 정보를 기반으로 소비자의 정보 확보 및 거래로 이어지는 서비스 모델을 취하고 있다면, 라이브 커머스는 판매업체와 소비자 이외 플랫폼에서 제품을 홍보하는 전문 스트리머가 추가되어, 소비자에게 제품을 소개하는 서비스 방식을 취한다[2]. 즉, 라이브 커머스는 스트리머, 판매업체, 소비자, 그리고 플랫폼이 이해관계자로 참여한다. 플랫폼은 실시간 영상 및 교류 가능한 개별 채널을 제공하고, 스트리머는 채널에서 제품을 홍보하여 계약된 수수료를 확보한다. 소비자는 다양한 할인 정책과 경험 등 질적 정보 등을 실시간으로 확보하여 믿을 수 있는 제품을 저렴하게 구매한다[1].

국내 라이브 커머스 시장은 네이버 등 IT 포털 사이트에서 주도하고 있다. 네이버의 경우 기존 상품 비교 서비스 등 차별화된 서비스에 라이브 커머스를 접목하여 소비자들의 신뢰를 얻고 있으며, 카카오의 경우 소셜네트워크서비스 기반 연계 서비스를 강화하여 소비자들의 신뢰를 얻고 있다. 실제, 라이브 커머스 시장은 2021년 약 4조 원, 2023년 약 10조 원에 달했으며, 2025년에는 약 25조원으로 성장할 것으로 기대되고 있다[11]. 하지만, 라이브 커머스 시장은 독점적 시장 환경이 아니므로, 소비자 맞춤형 서비스가 지속해서 요구되고 있다. 해당 맥락에서, 본 연구는 소비자 선택 전략을 강화하기 위해 구매 의도(Purchase Intention) 강화 방안을 제시하고자 한다. 구매 의도는 온라인 등의 특정 환경에서 계속해서 상품을 구매하려는 개인적 의도로서[5],[12], 구매 의도가 향상된 소비자는 실제 구매 행동으로 연계될 가능성이 크다[2]. 이에, 본 연구는 라이브 커머스 스트리머의 특성과 소비자 개인의 특성을 반영한 매커니즘을 제시하여 구매 의도 강화 방안을 제시하고자 한다.

2-2 심리적 거리

해석수준이론(Construal Level Theory)은 개인이 바라보는 대상 객체 또는 관심 대상에 대한 인식 또는 관심의 구체성은 인지된 심리적 거리 수준에 따라 다름을 제시한다[13]. 해석수준이론은 개인이 브랜드, 제품 등을 표현할 때, 심리적으로 먼 자극에 대해서는 추상적이고 탈 맥락화된 해석을 하고, 가까운 자극에 대해서는 구체적이고 상황에 맞는 해석을 한다고 보는데, 이를 심리적 거리로 지칭한다[14]. 다시말해, 심리적 거리(Psychological Distance)는 사람, 장소, 또는 대상 등이 개인의 직접적인 경험에서 얼마나 떨어져 있는지에 대한 인식을 의미한다[8]. 따라서, 개인이 느끼는 심리적 거리는 대상별 감정 또는 해석의 차이는 있으나 가깝다고 느끼는 대상에 대해 구체적이고 섬세하게 해석하고 의미를 부여하는 것이므로, 심리적 거리가 가까운 대상에 대하여 구체적으로 설명하고 이해할 수 있다[13].

선행연구는 심리적 거리에 공간적 거리, 시간적 거리, 그리고 사회적 거리가 있다고 본다. 첫째, 공간적 거리(Spatial Distance)는 사람이 관심 대상을 공간적으로 얼마나 멀리 인식하는지를 의미한다[15]. 예를 들어, 사람에게 가까운 물체가 멀리 있는 물체보다 심리적으로 구체적으로 인식된다고 보는 관점이다[8]. 둘째, 시간적 거리(Temporal Distance)는 실제 시간과 관계없이 현재의 시간부터 인지된 목표 시간까지의 거리를 의미한다[15]. 가까운 미래활동은 “어떻게”의 개념으로 설명되지만, 먼 미래활동은 “왜”의 개념으로 설명된다[8]. 셋째, 사회적 거리(Social Distance)는 개인이 대상에 대하여 관계의 중요성을 인식하는 것을 의미한다[15]. 즉, 개인이 친숙한 사람에게 친숙하지 않은 사람보다 더욱 구체적인 특성을 부여하고 대상을 추론한다는 관점이다[8].

심리적 거리는 전자상거래, IT 기기, VR 콘텐츠 등 다양한 분야에서 개인의 대상(사물 또는 사람)에 대한 평가를 돕는 요인으로 활용되었다. Li and Sung은 챗봇 시스템의 사용자 태도는 챗봇에 대한 사용자의 심리적 거리가 가까울 때, 높은 수준의 이해와 긍정적 해석을 함으로써 활용 태도가 형성될 수 있다고 하였으며[16], Shanshan 등은 학습자의 비디오 학습 시, 비디오 학습에 대한 시간적, 공간적, 사회적 거리가 높을 때, 비디오 학습의 필요성과 몰입을 강화하여, 학습 효과를 높이 발현할 수 있음을 지적하였다[15]. 또한, Lim 등은 실시간 스트리밍 비디오 서비스에 대해 사용자의 심리적 거리가 가깝다고 느낄 때, 사용자의 스트리밍 비디오를 활용한 참여, 협력 등의 활동 수준을 높일 수 있다고 하였다[8]. 더불어, Uhm 등은 스포츠 플랫폼이 제공하는 증강현실에 의해 형성된 심리적 거리 단축은 소비자의 제품 구매로 연계됨을 설명하였다[17]. 즉, 선행연구는 사람 또는 제품에 대한 심리적 거리가 단축될수록 구체적으로 해석하여, 대상을 활용하거나 대상과의 활동을 높이려는 모습을 보임을 설명한다. 본 연구는 라이브 커머스에서 스트리머에 대한 소비자의 심리적 거리가 단축될수록 해당 채널에서의 제품 구매 의도가 높아질 것으로 판단하며 다음의 가설을 제시한다.

• H1: 라이브 커머스에서 스트리머와 소비자 간의 심리적 거리 단축은 구매 의도에 긍정적 영향을 미친다.

2-3 스트리머 특성

라이브 커머스에서 스트리머(Streamer)는 공급업체와 사전 계약된 제품에 대하여 스트리머만의 특성을 살려 실시간 오픈된 채널에 참여한 소비자들과 소통을 통해 제품 정보를 제공함으로써, 소비자들이 해당 제품을 구매할 수 있도록 돕는 역할을 한다[3]. 즉, 스트리머는 라이브 커머스에서 제품을 홍보하고 판매된 제품에 대한 소정의 수수료를 받는 역할을 하며, 다른 전자상거래와 대표적으로 차별성을 가지도록 돕는 핵심 조건이다[4]. 스트리머는 일반적으로 판매될 제품에 대한 전문성을 가지고 있거나, 라이브 커머스 이외의 환경에서 유명세를 가지고 있는 등 소비자에게 신뢰성 있게 제품을 홍보할 수 있는 조건을 가진 사람들이 진행한다[18].

반대로, 소비자들은 제품을 구매하는데 요구되는 신뢰성 있는 정보를 얻기 위해, 스트리머에 대한 정보를 확보하기 위한 노력을 한다[19]. 즉, 소비자는 스트리머가 특정 제품에 대하여 전문성 또는 유명세가 있어 제품에 대하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있다고 판단할 때, 라이브 커머스에 참여하는 경향이 있다. 본 연구는 소비자가 제품 채널에 진입하기 전과 참여하면서 느끼는 신뢰 조건을 밝히고자 하며, 사전 조건으로 평판과 참여 조건으로 상호성을 제시한다.

첫째, 평판(Reputation)은 특정 기술, 상품 등에 대한 정보 제공자의 역량에 대한 주변인들의 평가를 의미한다[20]. 정보 수용자는 정보 제공자에 대한 정보가 부족한 상태에서, 다른 사람들의 정보 제공자에 대한 평판은 정보 비대칭성을 감소시키고, 정보 제공자의 행동 또는 정보 등을 수용하는 외재적 단서로 활용되는 개념이다[21]. 라이브 커머스에 참여하는 소비자가 제품을 홍보하는 스트리머를 사전에 알지 못하는 상황에서, 스트리머 채널에 진입하고 정보 제공 활동을 수용하기 위해서는 주변의 평판이 무엇보다 중요한 선택 기준이 된다[20]. 둘째, 상호성(Interaction)은 정보 제공자와 수용자 간에 커뮤니케이션을 통해 정보 등 다양한 활동을 교류하는 수준을 의미한다[3]. 상호성은 특정 플랫폼에 참여한 이해관계자들이 자신의 목적에 맞는 정보 또는 경험 등의 지식을 확보할 수 있도록 돕는 조건이다[19]. 라이브 커머스에서 소비자가 스트리머의 채널에 진입했을 때, 소비자는 스트리머의 참여 및 교류 활동 수준인 상호성을 기반으로 제품에 대한 신뢰성이 포함된 정보를 확보하게 된다[2]. 즉, 라이브 커머스는 실시간 스트리머의 정보 제공 활동과 소비자와의 교류 활동을 통해 신뢰성 있는 정보를 얻을 수 있도록 돕기 때문에, 스트리머의 상호성은 소비자가 채널에서 제품을 구매하도록 돕는 중요한 조건이 된다.

온라인 거래에서 소비자는 판매자에 대한 신뢰성을 보유하게 될 때, 판매자에 대한 긍정적 인식을 높일 수 있다. Rungruangjit는 라이브 커머스에서 스트리머에 대한 신뢰성 확보가 스트리머와의 준 사회적 관계성을 인식시키는 조건이 된다고 하였으며[4], Kim 등은 팔로워들의 셀럽에 대한 긍정적 평판의 강화가 커뮤니티 내 준 사회적 관계를 강화하는 조건임을 밝혔다[21]. Feng 등은 녹색 주택 구매와 관련하여, 소비자들의 녹색 주택에 대한 심리적 거리 단축을 위해서는 정보 제공자의 정보 원천의 품질에 대한 신뢰가 무엇보다 중요한 선행조건임을 밝혔다[6]. 즉, 선행연구는 판매자의 신뢰성 있는 활동이 심리적 거리 등 대상에 대한 인식 강화에 도움을 줌을 밝혔다. 본 연구는 소비자가 스트리머 선택에 있어 스트리머의 평판과 상호성이 무엇보다 중요한 정보 원천이라고 판단한다. 즉, 평판과 상호성이 소비자의 스트리머에 대한 심리적 거리를 단축할 수 있는 조건이라고 판단하여 다음의 가설을 제시한다.

• H2a: 스트리머의 평판은 소비자의 스트리머에 대한 심리적 거리 단축에 긍정적 영향을 미친다.
• H2b: 스트리머의 상호성은 소비자의 스트리머에 대한 심리적 거리 단축에 긍정적 영향을 미친다.

또한, 온라인 거래에서 판매자에 대한 긍정적 인식의 강화는 판매자의 제품에 대한 구매 의도를 높이는 조건이다. 평판과 관련하여, Doong은 라이브 커머스에서 스트리머의 평판이 소비자의 매력을 높이는 조건이며, 구매 의도를 강화하는 선행 요인임을 밝혔으며[18], Al-Adwan and Yassen은 판매자에 대한 평판이 판매자의 불확실성을 감소시켜 제품 불확실성까지 감소시키는 선행조건임을 밝혔다[20]. 상호성과 관련하여, Saffanah 등은 라이브 커머스의 기술적 어포던스를 통해 높아진 상호작용성은 소비자의 구매 의도를 강화하는 선행 요인임을 밝혔으며[2], Liu 등은 소셜 커머스 내 소비자의 제품 구매는 플랫폼에 참여한 사용자들 간의 상호작용성에 의해 결정될 수 있음을 증명하였다[19]. Ma 등은 라이브 커머스에서 스트리머와 소비자 간의 상호성이 온라인에서의 실재감을 높여 구매 의도로 연계될 수 있음을 밝혔다[3]. 즉, 선행연구는 평판, 상호성과 같이 소비자가 판매자를 긍정적으로 평가할 수 있는 조건이 강화될수록 제품 구매로 이어질 수 있음을 밝혔다. 본 연구는 라이브 커머스의 스트리머에 대한 평판과 상호성이 제품 구매 의도를 높일 것으로 판단하며, 다음의 가설을 제시한다.

• H3a: 스트리머의 평판은 소비자의 라이브 커머스 내 구매 의도에 긍정적 영향을 미친다.
• H3b: 스트리머의 상호성은 소비자의 라이브 커머스 내 구매 의도에 긍정적 영향을 미친다.

2-4 규범 영향 민감성

집단에서 개인은 특정 행위를 하거나 의사결정을 하는 과정에서 다른 구성원들의 행동 패턴 또는 규범 등을 참조하여, 구성원으로서 일관성을 가지거나 소속감을 높이는 행위 또는 의사결정을 하려는 모습을 보인다[7]. 그러한 행위는 개인별 차이를 보일 수 있는데, 행동 패턴, 규범 등에 대한 개인별 차이에 대한 관점이 규범 영향 민감성(Susceptibility to Normative Influence)이다. 규범 영향 민감성은 집단 또는 집단 내 다른 사람들의 요구 또는 기대 수준에 순응하고자 하는 개인의 인식 수준을 의미한다[9]. 규범 영향 민감성이 높은 사람은 집단에서 발생한 특정 이슈에 대하여 다른 구성원들의 표준화된 또는 암묵적으로 인식된 행위 방식에 대하여 중요하게 반응하여, 공동체원으로서 처리해야 할 방식 또는 의사결정을 하려는 모습을 보인다. 반면 규범 영향 민감성이 낮은 사람은 집단적 행위보다 본인의 정보 가치를 중요시하여, 의사결정을 하려는 모습을 보인다[22].

규범 영향 민감성은 실제 기업 또는 커뮤니티와 같이 사람 간에 직접적인 네트워크 활동이 발생하는 집단에서 개인의 의사결정에 중요한 역할을 하지만[9], 온라인 커뮤니티와 같이 무형의 집단에서도 개인의 의사결정에 영향을 미친다. 즉, 특정 목적을 위하여 형성된 가상 커뮤니티에서 개인은 집단의 성격과 특성, 행위 패턴 등을 고려하게 되는데, 개인별 민감성 수준에 의해 행동의 차이를 발생시킬 수 있다[7].

특히, 의사결정 과정에서 개인의 민감성은 대상 행위에 대한 의지에 영향을 주는 개인이 보유한 인식과 조절 효과를 가진다. Yazdanmehr 등은 조직의 보안정책에 대한 조직원의 준수 행동은 자기 규제 인식과 조직의 보안 통제 환경 수준이 높아질 때 형성되는데, 정보적, 규범적 영향 민감성이 자기 규제 인식 및 보안 통제 환경과 상호작용을 하여 보안 준수 행동을 변화시키는 것을 밝혔다[9]. 특히, 개인의 민감성은 온라인 환경에서도 상호작용 효과를 가질 수 있는데, Hwang은 라이브 커머스 소비자의 구매 의도는 이해관계자(스트리머, 소비자, 그리고 공급업체)들과의 교류가 활발할 때 높아지며, 개인의 정보 영향 민감성이 각 이해관계자와의 상호성 수준과 상호작용 효과를 가짐을 확인하였으며[12], Yang 등은 모바일 커머스에서 소비자의 즉흥 구매 행동은 상품의 유용성 및 즐거움 가치에 의해 영향을 받으며, 모바일 커머스 커뮤니티에 대한 개인별 대인 관계의 영향 수준 인식과 상호작용 효과를 가지는 것을 확인하였다[22]. 또한, Lo 등은 라이브 커머스에서 다른 소비자와의 사회적 활동은 정서적 반응을 일으키는데, 개인의 사회적 영향 민감성이 해당 관계를 조절함을 밝혔다[23]. 선행연구는 집단에서 개인의 민감성이 특정 행동을 위한 의사결정에 영향을 주는 개인의 인식 또는 외적 환경 요소와 결합하여, 행동 변화를 일으키는 것을 밝혔다. 본 연구는 소비자의 구매 의도에 영향을 주는 심리적 거리, 평판 및 상호성이 개인의 규범 영향 민감성과 상호작용하여 변화할 것으로 판단한다. 이에, 본 연구는 다음의 가설을 제시한다.

• H4a: 소비자의 규범 영향 민감성은 스트리머에 대한 심리적 거리와 구매 의도 간의 관계를 조절할 것이다.
• H4b: 소비자의 규범 영향 민감성은 스트리머 평판과 구매 의도 간의 관계를 조절할 것이다.
• H4c: 소비자의 규범 영향 민감성은 스트리머 상호성과 구매 의도 간의 관계를 조절할 것이다.

3-1 연구모델

본 연구는 소비자의 라이브 커머스에서 필요 정보가 대부분 스트리머를 통해 확보되는 것을 주목하여, 스트리머의 평판과 상호성 특징이 스트리머에 대한 심리적 거리 감소 및 구매 의도로 연계되는 것을 밝히고자 한다. 또한, 소비자의 규범 영향 민감성에 따른 조절 효과를 확인함으로써, 소비자 관점의 라이브 커머스 활동 강화 전략을 제시하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 기반으로 그림 1의 연구모델을 제시하였으며, 설문지 기법으로 확보한 표본을 AMOS 22.0과 Process 3.1 매크로 툴에 적용하여 가설을 검정한다.

Fig. 1.

Research model

3-2 설문 문항 및 표본 확보

설문 문항은 전자상거래, 가상현실 등에서 개발되어 연구적으로 타당성이 검증되었던 문항들을 적용하되, 라이브 커머스 특성에 맞추어 변경하였다. 도출된 측정 문항들은 라이브 커머스의 경험 이력이 있는 대학원생 10명에게 제공하여, 문항의 적절성을 확인하였다. 최종 수정된 설문 문항은 7점 리커트 척도를 반영하였다(1점: 매우 그렇지 않다 – 4점: 보통이다 – 7점: 매우 그렇다).

스트리머 평판은 Al-Adwan and Yaseen의 측정 도구를 적용하였으며[20], “(Rep1)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 스트리머(판매자)는 잘 알려져 있음”, “(Rep2)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 판매자는 정직하기로 유명함”, “(Rep3)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 판매자는 좋은 이미지로 평가받고 있음”으로 적용하였다.

스트리머 상호성은 Ma 등의 측정 도구를 적용하였으며[3], “(Int1)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 스트리머(판매자)는 소비자와 실시간으로 소통함”, “(Int2)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 스트리머(판매자)는 참여한 소비자의 질문에 빠르게 답변함”, “(Int3)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 스트리머(판매자) 답변은 소비자들의 질문과 크게 관련 있음”, “(Int4)최근 라이브 커머스에서 구매한 제품의 스트리머(판매자) 답변은 소비자의 요구를 만족시킴”으로 적용하였다. 심리적 거리는 공간적 거리, 시간적 거리, 그리고 사회적 거리가 반영된 2차 요인으로 구성되며, Lim 등의 측정 도구를 적용하였다[8]. 공간적 거리는 “(PSp1)나는 라이브 커머스의 스트리머(판매자)와 같은 위치에 있다고 느낌”, “(PSp2)나는 사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)와 공간적으로 가깝다고 느낌”, “(PSp3)사용하는 라이브 커머스에서, 나는 스트리머(판매자)와 긴밀하게 반응하는 것을 느낌”으로 적용하였다. 시간적 거리는 “(PTe1)나는 사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)와 상호 작용하고 있다고 느낌”, “(PTe2)나는 사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)와 같은 시간에 있다고 느낌”,“(PTe3)나는 사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)가 나의 행동에 빠르게 반응했다고 느낌”으로 적용하였다. 사회적 거리는 “(PSo1)사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)와 친해지기 쉬웠다고 느낌”, “(PSo2)사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)와 친해졌다고 느낌”, “(PSo3)사용하는 라이브 커머스에서 스트리머(판매자)는 나에게 의미를 가진다고 느낌”으로 적용하였다. 구매 의도는 Saffanah 등의 측정 도구를 적용하였으며[2], “(PI1) 나는 나의 쇼핑의 선택으로 지금 사용하는 라이브 커머스를 고려할 것”, “(PI2) 나는 사용하고 있는 라이브 커머스를 통해 제품을 구매할 것”, “(PI3) 나는 다음에 온라인 쇼핑을 하고 싶을 때, 지금 사용하는 라이브 커머스를 이용할 것”으로 적용하였다. 마지막으로, 규범 영향 민감성은 Yazdanmehr 등의 측정 도구를 적용하였으며[9], “(SNI1)나는 라이브 커머스에서 다른 소비자들이 선택할 것으로 판단되는 제품을 고려함”, “(SNI2)나는 라이브 커머스에서 다른 소비자와 동일한 행동을 하여, 소속감을 얻음”, “(SNI3)나는 라이브 커머스에서 다른 소비자들과 유사한 행동을 하여, 동질성을 가짐”, “(SNI4)나는 라이브 커머스에서 다른 소비자들의 제품 사용 정보를 볼 수 있다면, 제품을 구매할 의향이 있음”으로 적용하였다.

연구는 설문 대상을 응답 기준 3개월 이내 라이브 커머스에서 제품 구매 경험이 있는 20세 이상의 소비자로 설정하였다. 즉, 통제조건으로 기간과 나이를 적용하였다. 첫째, 기간을 3개월 이내로 설정한 이유는 라이브 커머스의 제품 구매 과정에서 느낀 개인의 인식 수준을 명확하게 판단하기 위해서였다. 둘째, 나이를 성인으로 설정한 이유는 청소년과 성인의 라이브 커머스 이용 목적의 차이가 존재할 수 있다는 판단에 성인 표본만으로 통제하기 위함이었다. 설문은 설정된 대상에 맞는 표본을 확보하기 위해, M리서치 기업이 보유하고 있는 회원 중 성인을 대상으로 하되, 온라인 설문을 수행하였다. 응답 전, 응답자의 나이와 직업을 확인하여 청소년을 제외하였으며, 최근에 사용한 전자상거래 유형(중고 거래 플랫폼, 소셜 커머스 플랫폼, 라이브 커머스 플랫폼, 기타)에서 라이브 커머스를 사용한 경험을 가지되, 최근 3개월 이내에 구매 경험이 있는 사람만 본 설문에 참여하도록 구조화하였다.

본 연구는 설문 참여자에게 설문 목적 및 결과의 통계적 활용 방법을 사전에 제공하였으며, 그럼에도 설문에 참여하겠다고 응답한 사람만 본 설문에 참여하였다. 본 연구는 349건의 표본을 확보하였으며, 표본의 특성은 표 1과 같다. 여성이 남성보다 약 6대 4 수준으로 많은 것으로 나타났으며, 나이는 40세 미만이 약 68% 확보되었다. 월별 활용 횟수는 1~4회가 가장 많은 65% 수준인 것으로 나타났다. 최근 제품 구매금액은 5 만원 미만이 약 60% 수준인 것으로 나타났다. 그리고 응답자의 직업은 약 71%가 직장인인 것으로 나타났다.

Table 1.

Characteristics of samples

4-1 신뢰성 및 타당성 분석

연구모델에 적용된 요인들은 모두 요인을 설명하는 다 항목의 문항들로 구성되어 있으므로, 가설 검정에 앞서, 요인의 신뢰성 및 타당성을 확인한다. 첫째, 신뢰성(Reliability)은 문항들을 반복 측정하더라도 동일 결과를 확보하는지를 확인하는 것으로서[24], 본 연구는 SPSS 21.0 툴의 크론바흐 알파 값을 활용하여 요인의 신뢰성을 확인하였다(표 2).

Table 2.

Result of construct validity and reliability

본 연구는 신뢰성에 문제가 있는 2개 문항(Int4, SNI2)을 제외하였으며, 그 외의 문항들이 요인별 크론바흐 알파 요구사항(0.7 이상)보다 높은 것으로 나타났다.

둘째, 타당성(Validity)은 측정 개념을 명확하게 측정했는지를 확인하는 것으로, 요인별 측정의 일관성을 확인하는 집중 타당성(Convergent Validity)과 요인별 차별성을 확인하는 판별 타당성(Discriminant Validity)을 통해 확인한다. 본 연구는 AMOS 22.0 툴을 활용하되, 심리적 거리가 2차 요인으로 구성되어 있으므로, 2차 확인적 요인분석을 하였다. 우선, 2차 요인이 적용된 모델의 적합도를 확인하였다. χ²/df = 1.638, RMR(Root Mean Square Residual) = 0.054, RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation) = 0.043, GFI(Goodness-of-fit-index) = 0.925, AGFI(Adjusted Goodness-of-fit-index) = 0.902, NFI = 0.950, 그리고 CFI(Comparative Fit Index) = 0.980으로 나타났다. 적합도 수치는 RMR과 RMSEA는 0.05보다 낮은 값을 요구하고, GFI, AGFI, NFI, CFI는 0.9보다 큰 값을 요구하는데[25], RMR만 조금 높고 그 외는 요구사항을 충족하였다. 집중 타당성은 평균분산추출과 개념 신뢰도 값을 요인별 확인하는데, 0.5 이상의 평균분산추출과 0.7 이상의 개념 신뢰도를 요구한다[26]. 결과는 표 2와 같으며, 모든 요인의 개념 신뢰도와 평균분산추출이 요구사항을 충족하였다.

판별 타당성은 요인 간의 명료한 차이 수준을 확인하는 것이므로, 선행연구는 적용 요인들의 상관계수와 평균분산추출의 제곱근을 비교하되, 상관계수가 평균분산추출의 제곱근보다 작을 때 판별 타당성을 확보했다고 본다[26]. 결과는 표 3과 같으며, 적용 요인들은 판별 타당성을 확보하였다.

Table 3.

Result for discriminant validity

추가로, 공통방법편의(Common Methord Bias) 문제를 확인하였다. 본 연구는 설문지 기법을 적용하여 동일 시점에 선행 변수와 결과 변수를 모두 측정하였기 때문에, 선행 변수에 의해 결과 변수가 변화할 수 있는 공통방법편의 문제가 존재할 수 있다. 공통방법편의는 여러 기법을 통해 확인할 수 있으나, 본 연구는 단일 공통방법분석 기법을 통해 확인하였다. 본 기법은 모든 적용 요인에 대해 공분산을 적용한 모델에 한 개의 요인을 추가하고 측정 항목과 연계한 모델을 비교하되, 요인 추가로 인하여 변화된 측정치들의 차이 값이 낮을수록 문제가 낮다고 본다[27].

공분산 적용 모델과 단일 요인 추가 적용 모델들의 측정값의 변화량이 0.3보다 낮은 것으로 파악되어, 공통방법편의 문제는 허용할 수 있는 수준인 것으로 나타났다.

4-2 가설 검정

가설 검정은 스트리머의 특성, 심리적 거리, 그리고 구매 의도 간의 연계 메커니즘을 확인하는 부분(가설 1~3)과 규범 영향 민감성의 구매 의도 선행 요인과의 조절 효과를 확인하는 부분(가설 4)으로 구분하여 확인한다. 스트리머의 특성과 심리적 거리 및 구매 의도 간의 관계의 전체적인 확인은 AMOS 22.0의 구조방정식 모델링을 반영하고, 규범 영향 민감성은 Process 3.1 매크로를 반영하여 개별 조절 효과의 영향 수준을 확인한다.

가설 1~3에 대한 가설 검정을 위해, 그림 2와 같은 구조 모델을 제시하였으며, 모델에 대한 적합도를 확인하였다. 결과는 χ²/df = 1.543, RMR = 0.047, RMSEA = 0.039, GFI = 0.966, AGFI = 0.946, NFI = 0.975, 그리고 CFI = 0.991로 나타나, 모든 수치가 적합도 요구사항을 충족하였다. 분석 결과는 그림 2, 표 4와 같다.

Fig. 2.

Results of structural equation modeling (H 1-3)

Table 4.

Results of Structural Equation Modeling (H 1-3)

가설 1은 소비자의 스트리머에 대한 심리적 거리 단축이 구매 의도를 높인다는 것으로서, 경로 분석 결과는 통계적으로 유의하게 나타났다(H1: β= 0.345, p < 0.01). 결과는 가상현실 내 사용자 간의 심리적 거리가 가상현실 지속적 활용에 영향을 준다는 Lim 등의 연구와 유사한 결과이다[8].

즉, 참여자 간의 심리적 거리의 단축은 동질성을 형성하도록 돕는다. 따라서, 라이브 커머스에서 스트리머에 대한 심리적 거리의 단축은 스트리머를 이해하도록 돕는다.

가설 2는 스트리머의 평판(가설 2a)과 상호성(가설 2b)이 소비자의 스트리머에 대한 심리적 거리를 줄인다는 것으로서, 경로 분석 결과는 통계적으로 유의하게 나타났다(H2a: β= 0.626, p < 0.01; H2b: β= 0.233, p < 0.01). 이러한 결과는 녹색 주택 구매에 있어 판매자의 정보 원천 신뢰성이 심리적 거리를 단축한다는 Feng 등의 연구와 유사한 결과이다[6]. 즉, 스트리머의 평판은 소비자가 라이브 커머스 제품 채널에 진입하도록 돕고 신뢰를 확보하도록 돕는 요소이며, 상호성은 스트리머와 소비자 간의 교류를 통해 제품에 대한 정보 등 진정성을 확보할 수 있도록 돕는 요소이므로, 스트리머에 대한 평판과 상호성의 높은 인식은 심리적 거리를 단축할 수 있는 조건임을 의미한다.

가설 3은 스트리머의 평판(가설 3a)과 상호성(가설 3b)이 소비자의 라이브 커머스에서의 구매 의도를 높인다는 것으로서, 경로 분석 결과는 통계적으로 유의하게 나타났다(H3a: β= 0.264, p < 0.01; H3b: β= 0.154, p < 0.01). 이러한 결과는 스트리머의 평판이 구매 의도를 높인다는 Doong의 연구와 이해관계자와의 상호성이 구매 의도를 높인다는 Ma 등의 연구와 일맥상통하다[3],[18]. 전자상거래에서 사용자들은 거래비용을 최소화하기 위하여 신뢰성 있는 정보를 얻길 원하는데, 평판을 통해 사전 인식을 하고, 상거래 과정에서의 상호성을 통해 믿음을 확인할 수 있다. 스트리머의 평판과 상호성을 소비자의 신뢰를 확보하도록 도와 구매 활동으로 연계하도록 돕는 요소임을 의미한다.

가설 4는 집단에 대한 개인적인 규범 영향 민감성 특성이 라이브 커머스 채널 내 구매 활동에 영향을 주는지를 확인하는 것으로, Process 3.1 매크로를 반영하였다. 조절 효과에 적용된 모든 요인이 리커트 척도로 구성되어 있으므로, Process 3.1의 모델 1을 적용하였다[28]. 그리고, 붓스트래핑 5,000, 신뢰도 95%를 반영하였으며, 결과는 표 5와 같다.

Table 5.

Results of moderating effect (H4)

규범 영향 민감성이 구매 의도의 선행 영향 요인인 심리적 거리(H4a), 스트리머 평판(H4b), 스트리머 상호성(H4c)과의 조절 효과를 확인한 결과 적용된 모든 요인과 상호작용 효과를 가져 구매 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(H4a: t= -2.953, p < 0.01, H4b: t= -2.573, p < 0.05; H4c: t= -4.480, p < 0.01). 또한, 규범 영향 민감성과 독립변수 간의 상호작용 효과가 어떻게 발현되는지를 확인하기 위하여, SPSS 21.0를 통해 단순 기울기를 통해 확인하였다. 결과는 그림 3, 그림 4, 그림 5와 같으며, 심리적 거리, 평판, 그리고 상호성이 구매 의도에 미치는 긍정적 영향 관계에서, 규범 영향 민감성이 낮은 집단이 높은 집단보다 독립변수들과 높게 상호작용하여, 구매 의도를 높이는 것으로 나타났다. 즉, 라이브 커머스에서 소비자들의 규범 영향 민감성이 낮은 집단에서 스트리머 특성과 소비자의 스트리머에 대한 인식이 높아질수록 높은 구매 활동으로 연계됨을 의미한다.

Fig. 3.

Results of moderation effect (H4a)

Fig. 4.

Results of moderation effect (H4b)

Fig. 5.

Results of moderation effect (H4c)