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최근 가상현실 기술이 시장의 주목을 받으면서 쇼핑 분야에도 적용이 되고 있다. VR 쇼핑몰은 오프라인 쇼핑과 비슷한 쇼핑환경을 구축할 수 있고, 제품을 360도로 돌려보고, 간접적인 체험을 해볼 수 있는 등 장점이 있다. 그리고 시간, 공간적 제약이 없고, 검색이 편리한 온라인 쇼핑의 장점도 갖고 있다[1]. 또한, 시야각이 넓어서 물리적인 디스플레이 크기에 제한을 받지 않으며, 생생한 이미지와 감각적인 경험을 통한 높은 몰입도를 줄 수 있다. 따라서 VR 쇼핑몰은 온라인과 오프라인의 쇼핑경험을 일부 결합하고 확장한 것과 같다고 볼 수 있다. VR 시장의 확대와 더불어 일부 글로벌 기업들도 VR 쇼핑몰을 선보이기 시작했다. 사례로는 eBay ‘Myer’, Alibaba ‘Buy+’, inVRsion의 ‘ShelfZone’, 그리고 국내 현대백화점의 ‘VR 스토어’ 등이 있다[1,2]. 현재 사례들은 VR 쇼핑몰 플랫폼을 목표로 개발하고 있지만, 아직 성장 초기 단계에 있으며 일부는 상용화되지 않은 것도 있다. 이러한 VR 쇼핑몰 사례들은 제작 방식과 구현환경의 차이로 인해 제공하는 경험의 범위가 다르다[2]. 그리고 크게 2가지 유형으로 나타나는데, 하나는 기존의 오프라인 매장 환경(예: 마트, 백화점)을 3차원 가상환경에 그대로 옮겨놓은 유형[3]이고, 다른 하나는 온라인 쇼핑몰을 2D에서 3D로 확장한 유형으로써 두 유형은 쇼핑의 환경과 제공하는 경험이 다르다. 대부분 VR 쇼핑몰은 사용자 중심의 접근방식이 아닌 새로운 매체에서의 구현 즉 기술 중심으로 형성되었다. 이런 방식은 사용자들이 원하는 경험을 반영하기 어렵고, 장기적인 사용에 제한적일 수밖에 없다. 따라서 온라인과 오프라인에서의 쇼핑경험을 통합하여, 매체와 상관없이 사용자들이 쇼핑할 때 어떻게 탐색하는지, 제품에 대해 어떻게 평가하는지, 어떤 행동을 반복하는지, 전체적으로 어떠한 경험을 중요하게 생각하는지 등에 대해 알아볼 필요가 있다. 통합적 쇼핑경험은 추후 새로운 쇼핑환경 구축과 시스템의 디자인에 도움을 줄 수 있다.

지난 20여 년 동안 인터넷 환경과 함께 온라인 쇼핑은 비약적인 발전을 이루었고, 이미 사람들의 일상으로 자리 잡았다. 오늘날의 쇼핑방식은 기존 오프라인 방식에서 온라인으로, 또한 복합적인 O2O 방식으로 다양하게 발전되고 있으며, 앞으로 VR 환경을 기반으로 한 새로운 방식의 쇼핑환경도 보편화 될 것으로 전문가들은 예상하고 있다. 더 좋은 경험을 제공할 수 있는 쇼핑환경을 구축하기 위해 쇼핑경험에 관한 연구가 필수적이다. 쇼핑경험에 관하여, 학계의 여러 분야에서 이미 연구되고 있지만, 대부분 온라인 쇼핑과 오프라인 쇼핑을 구분하여 각 매체의 쇼핑경험을 주로 연구해왔다. 예를 들면, 오프라인 매장에서의 쇼핑경험은 ‘편리성’, ‘매장 분위기’, ‘쇼핑의 즐거움’으로, 온라인 쇼핑의 경험은 ‘노력’, ‘적합성’, ‘즐거움"으로 연구되었다[4]. 기존 연구들은 각 매체에서의 경험을 파악하고 환경을 개선하는 데에 이바지하고 있지만, VR 쇼핑몰처럼 온·오프라인 특성을 겸비한 환경에서는 통합적인 접근이 필요하다. 또한, 연구방법의 측면에서 기존 연구들은 문헌연구를 기반으로 특정 매체의 특성을 반영하여 경험을 재구성한 후 설문 조사를 통해 검증하는 방식 또는 특정 쇼핑 상황에 대한 현장관찰 방식이 대부분이었다. 이런 연구방식은 온·오프라인 각 매체의 특성은 잘 반영하였으나 통합적인 쇼핑경험을 반영하기엔 한계점이 있다.

본 연구에서는 통합적인 쇼핑경험을 도출하기 위하여, 온라인과 오프라인이 가지는 매체의 특성과 영향을 최대한 배제하고 정성적, 정량적 연구방법을 결합하여 사용자 상호작용 중심 관점에서의 쇼핑경험을 분석하고자 한다.

가장 일반적인 소비자 구매 의사결정과정은 ‘문제 인식’, ‘정보탐색’, ‘대안평가’, ‘구매’, ‘구매 후 행동’ 등 5단계로 구성된다. 최상의 구매 결정을 하기 위해 소비자들은 쇼핑 과정에서 다양한 정보를 취득한 후 지속적인 비교를 통해 자신의 기대에 적합한 제품을 구매한다. ‘정보탐색’과 ‘대안평가’는 소비자가 가장 많은 시간을 할애하고, 구체적인 노력을 들이며, 구매 의사결정에 많은 영향을 미치는 부분이다. 따라서, 본 연구는 ‘정보탐색’과 ‘대안평가’ 단계에 집중하여 쇼핑의 경험을 연구하고자 한다.

사용자 경험이란 사용자가 제품, 시스템, 또는 서비스와 관계를 맺는 모든 상호작용의 총합이다. 사용자의 상호작용과 경험의 관계는 의미가 크고, 상호작용을 통해 경험을 파악할 수 있다[5]. 따라서 본 연구에서는 쇼핑 과정의 주요 경험뿐만 아니라, 그 과정에서 나타나는 사용자의 상호작용을 분류하여 경험과의 관련성을 확인하고자 한다.

연구의 과정은 다음과 같다.

첫째, 기존의 쇼핑경험에 관한 선행연구를 고찰하고 한계점을 분석하였다. 기존 연구의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 정성적, 정량적 연구방법을 결합하였으며, 컨텍스트 매핑과 대응분석 방법에 대해 고찰하였다.

둘째, 컨텍스트 매핑 방법을 사용하여 약 1주간 8명의 참가자들을 대상으로 사용자 조사를 진행하였다. 이를 통해 온라인과 오프라인에서의 쇼핑경험들을 분석하고 통합하여 주요 쇼핑경험 9가지를 도출하였다. 이후, 쇼핑 과정에서 나타나는 상호작용을 취합하고, 추가 재분류하여 총 18가지의 상호작용을 도출하였다.

셋째, 경험과 상호작용의 관계를 파악하고, 쇼핑경험의 구성요소를 도출하기 위하여, 온라인 설문을 통해 경험에 대응하는 상호작용을 선택하게 하였다. 데이터를 취합한 후 대응분석을 진행하였으며, 쇼핑경험 구성요소로 ‘탐색하는 쇼핑’, ‘비교하는 쇼핑’ 그리고 ‘함께하는 쇼핑’ 3가지를 도출하였다.

끝으로, 본 연구의 결론과 한계점, 그리고 향후의 연구 계획에 대해 논하였다.

Jarvenpaa(1996)의 온라인 쇼핑에 관한 연구에서는 문헌연구를 통해 오프라인의 쇼핑경험요소를 편리성(Convenience), 매장 분위기(Store atmosphere), 쇼핑의 즐거움(Shopping enjoyment) 등으로 추출하였다. 이후 온라인에 적용하여 정보를 검색하고 비교하는 데 필요한 노력(Effort), 소비자의 쇼핑 스타일과의 적합성(Compatibility), 그리고 쇼핑 과정에서의 즐거움(Playfulness)으로 해석하였다[4]. Lee, K. C. & Chung, N.(2008) 또한 문헌연구를 통해 온라인 쇼핑몰에서의 쇼핑경험에 영향 주는 요소로 편리성, 즐거움, 품질보장 등 3개의 요소와 하위 항목을 도출하였다[6]. 김유정(2019)의 연구에서는 문헌연구를 통해 오프라인과 온라인을 종합하여 고객경험을 감성적, 인지적 및 사회적 경험으로 정의하였고, 감각, 느낌, 사고, 관계 등 4개의 하위 차원을 구성하였다[7]. 양루이, 김원경(2016)의 대형마트의 쇼핑경험 요인에 대한 연구에서는 쉐도잉 방법으로 쇼핑 단계를 분류한 후, 설문조사와 심층인터뷰를 통해 찾기, 비교, 추천, 계산, 배송 등 5가지 요소를 도출하고 요소별 니즈를 정리하였다[8]. 한창호(2017)는 Jakob Nielson의 웹 사용성 평가 기준인 용이성, 효율성, 기억성, 오류의 빈도, 만족도 등에 근거하여 온라인쇼핑몰의 특징을 고려한 경험요소를 도출하였다[9]. 김지해, 김승인(2019)는 설문조사와 심층 인터뷰를 통해 옴니채널에서의 식품 쇼핑 실태와 구매단계를 파악했고 관심, 검색, 체험/행동, 공유 등에 대한 쇼핑경험을 도출했다[10].

이러한 선행연구들은 온라인과 오프라인에서의 쇼핑경험 또는 쇼핑경험에 영향을 미치는 요소에 관한 연구로, 단일 매체의 특성을 반영한 연구들이 대부분이므로, 통합적인 쇼핑경험을 반영하기엔 한계점이 있다. 또한, 온라인과 오프라인 매체에서 공통으로 중요하게 여겨지는 경험에 대한 종합적인 분석이 부족하다.

사용자 중심 디자인(Human-Centered Design)과 사용자 경험 디자인 (User Experience)분야에서의 사용자는 종종 풍부한 맥락적 지식을 가지고 있는 ‘전문가’로 인식된다. 사용자의 경험에 대해 공감하고, 컨텍스트를 탐색하며, 요구사항을 정의하는 등 아직 모든 것이 열려져 있는 디자인 초기단계에서는 특히 이러한 사용자들에 대한 이해가 성공적인 제품과 서비스의 개발에 큰 영향을 줄 수 있다. 즉, 사용자를 직접 디자인 프로세스에 참여하게 함으로써 사용 환경, 그리고 사용자의 기대와 가장 비슷한 제품과 서비스를 제공할 수 있다[11].

많이 알려진 사용자 맥락적 연구방법으로는 컬쳐 프로브가 있다. 컬쳐 프로브는 사용자들에게 일정한 과제를 주고 일상생활에서 과제를 완성하게 함으로써 사용자의 직접 기록을 통해 맥락적 정보를 생성하도록 한다. 이렇게 수집된 다양한 정보들은 추후 사용자들과 만나 공유한다. 사용자의 맥락을 이해하고 요구사항을 정의하며 새로운 디자인 영감을 얻을 수 있다[12].

컨텍스트 매핑(Contextmapping) 역시 사용자들의 참여를 기반으로 맥락적 정보를 취합하고 참가자들의 주관적 경험을 바탕으로 해석하여 디자인에 적용하는 방법이다. 진행과정의 첫 순서로, 참가자들에게 다이어리를 발급하고 과제를 주어 특정 주제에 대해 생각하는 시간을 가지도록 한다. 이는 이후 진행될 그룹세션을 위한 사전 과제이며, 일정 기간 동안 그 주제에 대한 생각을 유지할 수 있도록 ‘자극’하는 과정이다. 다음 단계인 그룹세션은 소수의 참가자들이 모여 자신의 경험과 생각을 시각화하고 만드는 과제를 진행한다. 이는 컨텍스트 매핑의 주요 단계로, 컬쳐 프로브나 그룹 인터뷰 등 사용자 조사 방법과 차별화 되어지는 부분이기도 하다. 그룹세션에서는 4명에서 6명의 참가자들로 구성된 2개 또는 2개 이상의 그룹으로 진행했을 때 가장 효과적이며, 그룹세션을 통해 시각화 된 결과물을 서로에게 공유하고 논의하는 과정에서 각 참가자들의 구체적인 경험 스토리를 수집할 수 있다[13,14]. 이어서 연구원들은 참가자들의 시각화 결과물과 진술을 분석하여 패턴을 찾는다.

이와 같이 컨텍스트 매핑은 사용자들의 참여를 통해 질적으로 풍부한 결과물을 도출하며, 참가자들의 잠재적 요구에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 개방적인 접근 방식이다. 따라서 본 연구에서는 컨텍스트 매핑 기법을 이용해 사용자들의 의견을 취합하고 쇼핑 과정의 타임라인에 따른 경험을 추출하고자 하였다.

지금까지 디자인, 경영, 철학, 인류학, 인지과학, 사회학 등 여러 학문 분야에서 사용자 경험을 이해하는 데 노력해왔고 다양한 이론과 모형을 제시했다. Jodi Forlizzi & Katja Battarbee(2004)는 문헌연구를 통해 기존 경험에 관한 연구들을 ‘제품 중심’, ‘사용자 중심’ 그리고 ‘상호작용 중심’으로 귀납하였다[5]. 그 중 ‘상호작용 중심’ 모형은 사용자 경험을 어떤 상황에서 어떠한 대상과 관계를 맺는 모든 상호작용의 총합으로 본다. 즉, 상호작용은 사용자 경험을 이해하는데 가치가 있으며, 그 사이의 관계 파악에도 의미가 크다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 쇼핑 과정에서 도출된 상호작용과 경험과의 관계를 파악하고자 대응분석을 사용하였다.

대응분석은 범주형 데이터를 분석하는데 사용되는 탐색적 분석 기법의 하나이다. 대응분석은 빈도로 이루어진 교차표를 이용해 분석되며, 교차표의 행과 열 범주를 저차원 공간상(예:2차원)에 시각화하여 표현하여 그들의 관계를 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 한다[15]. 일반적으로 먼저 교차표 행과 열 범주의 독립성을 알 수 있는 카이제곱 검정을 실시하여 통계적으로 유의미한 변수인지를 검증한다. 검정결과 유의확률이 0.05보다 적으면 두 변수의 상관관계가 존재한다고 본다. 다음, 좌표공간의 차원의 수를 결정하기 위해 각 차원의 누적 설명도(관성, inertia)을 구하게 되는데, 관성 비율은 각 차원에서의 설명력을 표시하게 된다[16]. 차원이 결정되고 나면, 두 범주의 변수를 행렬도(Biplot) 좌표공간에 점들로 표현하게 된다. 점들의 대략적인 거리에 의해 변수의 대응관계를 설명할 수 있는데, 비슷한 분포를 갖는 범주들은 공간에서 서로 가까운 곳에 위치하게 되고, 상이한 분포를 갖는 범주들은 서로 멀리 떨어져 나타난다. 따라서 점들의 거리가 상대적으로 가깝다는 것은 곧 서로 관계가 있다는 것을 의미한다. 또한 상대적으로 가까운 행과 열의 거리와 유사한 정도에 따라 그룹화하여 보여줌으로 변인들 간의 대응관계를 파악할 수 있는 장점이 있다.

사용자들의 온라인과 오프라인에서의 쇼핑경험을 보다 깊게 이해하기 위해 컨텍스트 매핑 방법을 사용하였다. 진행 순서로는 워밍업을 위한 사전 온라인 질문지, 그룹세션 진행 및 자료분석 순으로 진행되었다. 총 8명의 참가자가 참여하였고, 그룹세션 진행 시에는 2개의 그룹으로 나누어 진행하였다.

사전 온라인 질문지는 그룹세션 진행 하루 전에 참가자들에게 전달되어 추후 진행할 그룹세션 주제에 관한 간단한 질문들을 완성하게 하였다. 주요 질문 내용은 온라인과 오프라인에서 누구와, 어디서, 어떤 제품을 구매하였는지 등 기본적인 질문에 대해 작성하도록 하였다.

각 그룹세션에는 진행원 1명과 연구보조 1명이 참석하였으며, 약 2시간 정도의 시간이 소요되었다. 그룹세션의 준비물로는 펜, 종이, 포스트잇, 가위 등 문구류와 온·오프라인에서의 쇼핑과 관련된 사진들 (예: 오프라인 매장, 직원, 간판 사진; 온라인쇼핑몰, 제품 카테고리, 홈페이지 등)이 포함되었다. 그룹세션의 첫 시작에서는 본 연구의 진행 목적에 대한 설명과 사전 작성한 온라인 질문지에 대한 논의(10분)를 진행하였다. 이어서, 1부에서는 오프라인 쇼핑의 단계별 경험 시각화(15분) 및 오프라인 쇼핑경험 공유(20분), 2부에서는 온라인 쇼핑의 단계별 경험 시각화(15분) 및 온라인 쇼핑경험 공유(20분)의 과정을 거쳤다. 끝으로, 이상적인 쇼핑에 대해 논의(15분)하였다.

Fig. 1. 
Group Session of Contextmapping

그룹세션을 통해 취합된 자료로는 타임라인에 따른 쇼핑 단계별 시각화자료와 구체적인 경험에 대한 진술내용이다. 모든 진행과정은 녹화 및 녹음되었으며, 2명의 연구원과 함께 진술내용을 코딩하고 분석하였다. 컨텍스트 매핑 진행의 결과는 1)쇼핑 과정, 2)쇼핑경험 및 3)상호작용 등 3가지로 분석하였다. 구체적인 내용은 다음과 같다.

1) 쇼핑 과정

오프라인 쇼핑 과정(그림 2)은 일반적으로 ‘구매 욕구’가 발생한 뒤 ‘매장의 탐색’, ‘제품의 탐색’, ‘제품 상세보기’, ‘구매 후보 저장’, ‘비교하기’, ‘구매의 결정’ 및 ‘결제’ 등 과정을 거친다. 쇼핑 과정에 두 개의 선택적 트리거가 있다. 첫 번째 선택적 트리거는‘구매 욕구’에서 직접적 구매행동인 ‘매장의 탐색’으로 넘어가는 과정에서 발생하는데, 주로 ‘온라인 사전검색’이나 ‘판매 광고’이다. ‘비교하기’에서 ‘구매의 결정’으로 넘어가는 과정에서 두 번째 선택적 트리거가 발생하며, 구체적으로 ‘타 매장과 비교’, ‘지인 피드백’, ‘온라인 후기’ 등이 있다.

Fig. 2. 
Offline Store Shopping Procedure

온라인 쇼핑 과정(그림 3)은 오프라인 쇼핑과 단계별로 비교했을 때 거의 비슷한 단계로 구성되었다. 하지만 오프라인에서는 비교적 적은 반복 과정을 거치는 반면, 온라인에서는 많은 반복 과정을 거쳐 최종 구매에 이르게 된다. 오프라인 쇼핑에서는 평균 3개의 매장을 둘러본 후 최종 구매에 도달하지만, 온라인 쇼핑에서는 오프라인보다 훨씬 더 많은 페이지 이동과 탐색을 거치며, 장바구니에 저장한 채로 며칠을 고민하고 최종 구매에 도달하기도 한다. 이러한 차이점은 온라인과 오프라인의 매체의 특성과 연관성이 있다고 볼 수 있다. 즉 오프라인 쇼핑은 물리적 제약으로 인해 많은 매장에 들러 모든 상품을 확인하기 어렵지만, 온라인 쇼핑은 상품이 다양하고 검색이 쉬운 차이로 볼 수 있다. 또한, 오프라인 매장에서 제품을 직접 사용해보고, 크기를 확인하는 등 직접적인 체험을 할 수 있지만, 온라인에서는 이미지, 동영상, 후기 등으로 간접적인 체험으로 제품을 알아가야 하므로 여러 사이트를 비교하게 되고, 고민하는 시간이 길어진다.

Fig. 3. 
Online Store Shopping Procedure

쇼핑경험에 대응하는 상호작용에 대한 의견을 수집하기 위하여 2019년 9월 18일부터 2019년 9월 24일, 1주일간 설문 조사를 진행하였다. 설문대상은 20~30대 남 7명, 여 25명, 총 32명의 UX 분야 대학원생을 대상으로 진행하였다. 설문방식은 도출된 9개의 쇼핑경험에 대해 각 18개의 행위를 제시한 후, 각 경험에 연관되는 행위를 다중으로 선택하도록 하였다. 수집된 데이터는 SPSS를 사용하여 분석하였다. 설문 신뢰도를 분석하기 위하여, 다중선택으로 취합한 데이터를 경험-상호작용 변수(예: UX1/BV1, 9x18, 총 162개)로 재코딩 후 Cronbach Alpha를 구하였는데, 결과값은 0.945로 높은 신뢰도를 나타냈다.