• ISSN 1226―458X


  •   
  • FileName: pf07-16.pdf
    • Abstract: ISSN 1226―458XJournal of Business ResearchVol. 22 No. 2 (2007) pp. 347~375Korean Associationof Industrial Business Administration온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이쇼핑 행동에 미치는 영향 :

Download the ebook

ISSN 1226―458X
Journal of Business Research
Vol. 22 No. 2 (2007) pp. 347~375
Korean Association
of Industrial Business Administration
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이
쇼핑 행동에 미치는 영향 :
구매경험자와 잠재구매자간의 차이 분석
황 덕 란****
최 영 찬****
김 미 영****
문 정 훈****

본 연구의 목적은 온라인 쇼핑몰에서 구매경험자 집단과 구매경험이 없으나 자주 방문하는 잠재
구매자 집단의 차이점을 소비자의 경험적 측면에서 밝히는 것이다. 연구목적 달성을 위하여,
Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형(Motive-Emotion-Outcome Model)을 기반으로 구조 방
정식 모형을 제안하였다. 모형 검증을 위하여 국내의 선도 농산물 온라인 쇼핑몰의 고객들로부터
설문조사를 통하여 데이터를 수집하였다. 수집된 177개의 데이터는 구매경험자 집단 (n=116)과 잠
재구매자(n=61)로 분류되었다.
본 연구는 분석을 위하여 PLS(Partial Least Square : 편최소제곱법)을 이용하였다. 측정 모형을
신뢰도 조사, 수렴 타당성 조사, 판별 타당성 조사 등을 통하여 검정한 후, 제안된 구조 방정식을
두 집단에 따라 각각 검증하였다. 구매경험자 집단과 잠재구매자 집단간의 차이는 챠우 검정
(Chow test)을 통하여 검증하였다. 연구결과 농산물 온라인 쇼핑몰에서 구매경험이 있는 구매경험
자 집단과 구매경험이 없는 잠재구매자 집단 간에는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구
에서 발견된 집단간의 차이는 세분화 마케팅 전략(Segment Marketing Strategy)을 통한 CRM의 기
초로 사용될 수 있으며, 나아가서는 대량 개별화된(Mass Personalized) 인터페이스 구축에 사용될
것이다.
한글 색인어 : 농산물 온라인 쇼핑몰, 쇼핑 동기, 소비 감정, 쇼핑행동
논문접수 : 2006. 8 게재확정 : 2007. 3
* 서울대학교 지역정보 전공 석사과정(E-mail : [email protected])
** 서울대학교 지역정보 전공 교수(E-mail : [email protected])
*** 서울대학교 지역정보 전공 박사과정(E-mail : [email protected])
****한국정보통신대학교(ICU) IT경영학부 교수(E-mail : [email protected]) : 연락저자
- 347 -
2 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
I. 서 론
쇼핑 시 소비자는 인터넷의 컨텐츠(contents) 및 디자인 구성, 제품 정보 설명, 쇼핑몰에
대한 신뢰도, 배송 및 보안 등 인지적이고 기술적인 측면을 통해 즐거움, 불쾌함, 짜증 등
과 같은 감정을 느낀다. 또한 다양한 제품 구경 혹은 이벤트 참여 등을 통해 만족감이나
허탈감 등을 느껴 소비자의 쇼핑행동에 결정적인 영향을 미치는 요인으로 작용할 수 있다
(정명선 외, 1999).
Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형(Motive-Emotion-Outcome Model)에 의하면,
고객의 쇼핑 동기는 쇼핑 감정에 영향을 미치고 결과적으로 구매나 재방문 의도와 같은
행위 결과를 낳는다. 기존의 많은 마케팅 관련 연구들은 Dawson et al.(1990)의 모형을 오
프라인 매장에 적용하여 고객의 행동을 이해하고자 하였다.
기존의 오프라인 쇼핑몰을 대상으로 수행된 소비자 행동에 관한 선행연구들을 살펴보면,
주로 매장 애호도(retail patronage), 매장 선택(retail choice), 그리고 매장 선호도(retail
preference)에 초점이 맞추어져 왔다. 특히 이들 연구들은 왜 소비자가 특정 매장에 대해서
반복해서 선호 하고 재방문 행동을 하게 되는지에 대해서 관심을 가졌다. 이들 연구들은
소비자의 쇼핑 동기(shopping motivation) 또는 매장 이미지 등을 매장선택의 주요한 원인
으로 보고, Dawson et al.(1990)의 모형을 적용하여 문제를 해결하고자 하는 소비자 행동
연구가 다수 전개되었다.
한편 온라인 쇼핑몰에 대해서는 상대적으로 쇼핑 동기, 감정을 고려한 연구들은 지금까
지 자주 이루어지지 않았으며, 주로 인터페이스의 사용성 및 서비스에 대한 인지된 유용성
등을 다루는 TAM(Technology Acceptance Model)을 기반으로 한 접근이 중심을 이루었
다. 그리고 그 연구의 대상은 주로 책이나 CD 등의 품질의 균일화(homogeneous)된 공산
품을 다루는 온라인 쇼핑몰들이었으며, 오프라인에서 흔히 거래되는 농산물을 다루는 온라
인 쇼핑몰들을 대상으로 하는 연구는 찾아볼 수 없었다. 농산물의 품질은 책이나 CD와 같
은 공산품의 품질에 비해 비균질화(heterogeneous)된 제품으로 알려져 있다.
따라서 본 연구에서는 Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형(Motive-Emotion-
Outcome Model)을 바탕으로 온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 관련된 변
인들이 농산물 온라인 쇼핑몰이라는 특수한 환경에서 소비자의 행동에 어떻게 작용하는지
를 살펴보고자 한다. 또한 본 연구에서는 실제 구매 경험이 있는 구매경험자와 자주 방문
하는 고객으로써 구매 의도는 있으나 실제 구매 경험이 없는 잠재구매자간의 온라인 행동
- 348 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 3
의 차이를 Dawson et al.(1990)의 모형을 통해 밝히고자 한다.
농산물 온라인 쇼핑몰에 있어서 소비자의 행동은 기존의 온라인 쇼핑몰과는 차이가 있
다고 알려져 있는데, 그 이유는 농산물이라고 하는 상품 특성상 비균질성(heterogeneity)
수준이 일반 공산품과 비교하여 상대적으로 높다는 것이다(de Figueredo, 2000). 따라서 오
감을 사용하여야 품질을 느낄 수 있는 농산물을 구매하고자 하는 소비자들의 온라인 쇼핑
몰 사이트상에서의 쇼핑경험은 기존 공산품 위주의 온라인 사이트에서의 그것과는 많은
차이가 보일 것이다.
이에 본 연구는 농산물 온라인 쇼핑몰을 쇼핑 동기에 따라 방문 목적이 다른 온라인 쇼
핑 구매집단과 잠재구매 집단 사이에서 경험한 감정 유형에 차이가 있는지를 파악하고, 쇼
핑 동기와 소비자가 느끼는 감정이 소비자의 쇼핑행동에 미치는 영향을 파악하는 것을 목
적으로 한다.
Ⅱ. 이론적 배경
1. 동기-감정-결과 모형 (Motive-Emotion-Output Model)
Dawson et al.(1990)은 소비자의 기존에 존재하는 쇼핑 동기(preexisting motives)와 일
시적 쇼핑 감정(transient emotions)으로 요약되는 소비자의 심리적 상태가 쇼핑 행위에 어
떻게 영향을 주는지에 대한 모형을 제시하였다. 은 Dawson et al.이 제시한 동기-
감정-결과 모형이다.
Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형
에서 보이는 것과 같이 동기-감정-결과 모형은 독립 변수(predictor)로서 소비자
의 쇼핑 동기가 결과 변수(outcome variables), 예컨대 구매결정, 고객충성, 구매선호, 재방
문의도 등에 직접적으로도 영향을 미치지만, 주로 매개 변수(mediator)인 쇼핑 장소에서의
- 349 -
4 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
다양한 감정을 통하여 최종 결과 변수에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다. 즉, 소비자
의 쇼핑 동기는 소비자의 쇼핑 현장에서의 감정에 영향을 미치고, 그 감정은 결과적으로
소비자 행동으로 나타나게 됨을 의미한다.
본 연구에서는 Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형을 기존 오프라인 쇼핑몰의
적용에서 온라인 쇼핑몰로 확장하여 적용을 하고자 한다. 요컨대 온라인 고객의 다양한 쇼
핑 모티브는 온라인 쇼핑몰 상에서의 감정 변화를 통하여, 결과적으로 고객 충성이라고 하
는 행동 결과에 영향을 미칠 것이다.
이와 같은 연구 목표를 달성하기 위하여 다음 장에서는 쇼핑 동기, 쇼핑 감정, 쇼핑 행
동 결과로서의 고객충성 등에 대한 개념을 문헌 연구를 통하여 고찰한다.
2. 쇼핑 동기
Tauber(1972)는 소비자의 쇼핑 동기로 경험적인 측면을 언급하면서, 소비자는 단순히 물
건을 사기 위한 동기뿐만 아니라 여러 가지 개인적인 감정적 동기와 사회적 동기를 가질
수 있음을 보여주었다. 그에 의하면 개인적 쇼핑동기에는 역할 수행, 기분전환의 추구, 욕
구불만의 해소, 신체적 활동, 감각적 자극의 즐김, 새로운 추세에 대한 학습이 있고, 사회
적 동기에는 동호인과의 대화, 지위와 권련의 추구, 가격흥정의 즐거움, 집밖에서의 사회적
경험, 준거 집단의 유인 등이 있다고 하였다.
Westbrook and Black(1985)은 쇼핑 동기를 제품지향적인 동기와 경험적인 동기, 그리고
제품지향적 동기와 경험적 동기가 혼합된 동기로 분류하였다. 제품지향적 동기는 구매의
필요에 의해서 유발되거나 제품정보를 얻기 위해 유발되는 동기이며, 경험적인 동기는 즐
거운 경험을 얻거나 하는 즐거운 여가선용의 경험을 얻고자 하는 동기이고, 혼합된 동기는
두 가지가 혼합된 동기로 분류하면서 이를 바탕으로 소비자 유형화(typology)의 바탕으로
써 쇼핑동기의 중요성을 밝혔다.
Dawson et al.(1990)은 쇼핑 동기를 제품 동기와 실험적 동기로 구분하면서 강한 제품
동기를 지닌 소비자가 제품에 대한 만족과 기대 충족이 더 높은 것으로 나타났고, 강한 실
험적 동기를 지닌 소비자가 매장 환경에 대한 만족과 전반적인 만족이 더 높은 것으로 나
타나 쇼핑 동기가 소비자의 제품을 보다 더 많이 구매하려는 경향과 의도에 영향을 미치
는 것으로 나타났다.
Babin et al.(1994)도 소비자의 평가를 측정하기 위해 쾌락적 쇼핑 동기(hedonic
- 350 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 5
shopping motive)와 효용적 쇼핑 동기(utilitarian shopping motive)를 제안하였다. Babin
et al.(1994)는 효용적 가치는 목표 지향적이고, 합리적인 상품 구입과 관련되어 있으며, 이
러한 동기가 강한 소비자는 쇼핑을 필요 또는 작업으로 규정하는 경향이 있다고 하였다.
반면에 쾌락적 가치는 쇼핑 목적 달성보다는 훨씬 더 주관적이고 개인적인 것으로 쇼핑의
잠재적인 즐거움과 감성적 가치를 반영하고 있으며, 이러한 동기를 가진 소비자는 쇼핑 과
정 자체를 즐기는 경향이 강하다고 하였다. Babin et al.(1994)의 효용적 쇼핑 동기는
Dawson et al.(1990)의 제품 동기에서 발전된 개념이며, 쾌락적 쇼핑 동기는 실험적 동기
에서 발전된 개념이다.
문헌연구의 결과, 쇼핑에 있어서의 동기는 크게 상품 구매라는 목표 지향적인 효용적
동기와 쇼핑을 즐거움 추구로 보는 쾌락적 동기로 나눠짐을 알 수 있다. 요컨대 본 연구는
Babin et al.(1994), Hammond et al.(1996), Childer et al.(2001) 등의 연구에서 쇼핑동기를
효용적 동기와 쾌락적 동기로 구분한 것과 같이 쇼핑동기를 효용적 동기와 쾌락적 동기로
구분하여 연구를 진행하기로 하였다.
3. 쇼핑 감정
소비자는 제품을 고르거나 구매 시점과 같은 쇼핑상황에 있을 때 복잡하고 다양한 감정
상태를 가지게 된다. 이에 소비자의 쇼핑상황을 환경심리학적 접근방법으로 연구한
Mehrabian, Russell(1974)는 환경 속에서의 자극이 사람의 감정 상태에 영향을 미치며, 그
러한 감정 상태는 사람의 행동에 영향을 미친다고 밝혔다. 감정에 관한 연구를 S-O-R(감정
-감정상태-반응)을 이용한 Mehrabian and Russell(1974)의 PAD(Pleasure-Arousal-
Dominance) 척도는 즐거움(pleasure), 흥미나 자극(arousal), 통제(dominance) 3가지로 구
분하였다.
Donovan and Rossiter(1982)는 Mehrabian and Russell(1974)의 PAD척도를 이용한 결과
흡족한(contented)/억압적인(depressed), 행복한/불행한, 만족한/불만족이라는 3차원으로
구분되었고 이는 소비자가 특정매장을 방문 시 경험하게 되는 감정 등이 소비자의 특정
매장에 대한 관심도, 매장 내 체류시간, 그리고 재방문 의도에 영향을 미침을 밝혔다.
Dawson et al.(1990)은 소비자의 감정을 조사한 결과 느긋한(relaxed), 흡족한(contented),
만족한(satisfied), 행복한, 놀라운, 흥분된, 보상받는(rewarded)의 7가지 감정이 있음을 밝
혔다. Yoo et al.(1998)도 백화점을 이용하는 소비자들을 대상으로 백화점 매장 내에서 경
- 351 -
6 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
험한 감정을 살펴본 결과 즐거움, 흥분, 만족, 자만 등의 긍정적인 감정과 걱정, 불쾌, 무
지, 화남 등의 부정적인 감정이 나타나고 있음을 밝혀냈다.
이외에도 온라인 쇼핑과 관련된 쇼핑 감정을 살펴보면, Hoffman and Novak(1996)은
‘Flow'의 개념을 사용하면서 플로우란 “소비자가 컴퓨터 매개 환경과 상호작용하는 과정
에서 숙련도와 도전감의 균형을 유지하면서 성취해 가는 긍정적인 경험적 과정”이라고 정
의하면서 온라인 소비자들이 정보 수집과 같은 정보 지향적인 면을 추구하기도 하지만, 단
순히 정보 탐색 자체를 즐기기도 하고, 온라인에 대한 만족도와 관여도가 높은 소비자들이
긍정적인 감정과 분위기가 나타나고 있음을 밝혔다.
쇼핑 감정에 대한 문헌 조사 결과, 본 연구는 소비감정에 대한 많은 선행 연구들이
Mehrabian and Russell(1974)나 Westbrook(1987), Oliver(1993) 등의 견해처럼 쇼핑 감정을
2차원, 3차원 등의 여러 차원으로 나누고 있다는 것을 알 수 있었다.
4. 쇼핑 행동
Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형에 따르면 소비자는 쇼핑 과정에서 얻은 경
험의 결과로 쇼핑 행동이나 행동 의도를 보이게 된다. Westbrook and Black(1985)은 소비
자의 쇼핑 동기가 감정 변수를 통해 최종적으로 쇼핑 행동으로서의 매장의 선택과 매장
선호에 영향을 미침을 강조하였다. 또한, Kevin et al.(2003)은 소비자의 쇼핑 태도에 대한
쾌락적 차원과 효용적 차원의 척도를 측정한 결과 두 차원이 소비자의 쇼핑태도 및 브랜
드 태도에 영향을 끼침을 밝혔다.
문헌 연구를 통하여 이러한 쇼핑 행동으로 재방문 의도, 매장 선호, 브랜드 선호, 고객
충성 등의 변수들이 선행 연구들에서 자주 사용되었다는 것을 알 수 있었다.
5. “동기-감정-결과” 모형의 온라인 쇼핑몰로의 적용
본 연구는 Dawson et al.(1990)의 쇼핑 동기-감정-결과 모형을 온라인 쇼핑몰에 적용하
여 연구를 진행하고자 한다. 이에 Dawson et al.(1990)의 모형의 온라인 쇼핑 환경 적용의
타당성 확보를 위해 추가적인 문헌 연구를 실시하였다.
그 결과로 첫째, Babin et al.(1994)의 두 가지 쇼핑 동기 이론이 최근의 온라인 쇼핑 동
기에 관련된 연구에서 다양하게 인용되고 있다는 점을 발견하였다. Hammond et al.(1998)
- 352 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 7
는 쇼핑 동기를 효용적 가치와 쾌락적 가치로 구분하여 소비자의 반응을 분석하여 그 차
이점을 밝힌바 있다. Moe(2001)도 소비자의 인터넷 웹 항해(navigation) 행동과 관련하여
온라인 쇼핑 동기를 Babin et al.(1994) 및 Dawson et al.(1990)와 유사한 방식으로 온라인
쇼핑 동기를 분류하였다. Childer et al.(2001)도 쇼핑동기를 쾌락적 동기와 효용적 동기로
구분하여 온라인 쇼핑행동을 살펴보는데 있어 쇼핑동기의 중요성을 강조하였으며 Oppen
et al.(2005)는 쾌락적 동기와 효용적 동기가 온라인 CD 쇼핑몰에서의 고객의 행동을 설명
하는 중요한 요인이라고 논하였다.
이상의 선행연구들에서 보듯이 전통적인 매장과 온라인 쇼핑공간에서의 쇼핑 동기는 약
간의 용어의 차이는 있으나 대체로 크게 상품 구매라는 목표 지향적인 효용적 동기와 쇼
핑을 즐거움 추구로 보는 쾌락적 동기로 나눠질 수 있음을 알 수 있다.
둘째, 온라인 쇼핑몰에서의 고객의 감정에 관한 연구들도 활발히 수행되고 있음을 문헌
연구를 통하여 파악하였다. 온라인 쇼핑몰에서 소비자들의 인지행위를 관찰한 Eighmey
(1997)는 웹 사이트 사용자들이 즐거움의 맥락 속에 있는 정보에 더 많은 도움을 받고 있
음을 확인했다. 또한 서문식 외 2인(2002)은 온라인 쇼핑상황 속에서 소비자의 감정 및 감
정발생 원인들을 연구한 결과 온라인 쇼핑몰에서 소비자들이 경험한 감정들이 20가지로
분류되며, 감정의 발생 원인들이 다양함을 발견하였다.
마지막으로, 본 연구는 문헌연구를 통해 온라인 쇼핑몰에서 고객의 행동 결과 변수로
“온라인 고객 충성”이 빈번히 사용됨을 알 수 있었다. 이에 따라 Dawson et al.(1990)의
“동기-감정-결과 모형”을 온라인 쇼핑몰에 적용함에 있어 그 “결과” 변수로서 “온라인 고
객 충성”을 본 연구에 적용키로 하였다. 온라인 고객 충성은 고객의 온라인 쇼핑몰에 대한
선호, 재방문 의도 및 구매 행동 등의 개념을 포함한 다측면적(multi-dimensional) 변수로
써 소비자의 복잡한 쇼핑 행동을 잘 설명하는 것으로 알려져 있다(Anderson and
Srinivasan, 2003).
Ⅲ. 연구모형 및 연구방법
1. 연구모형 및 가설의 도출
본 연구의 목적을 달성하기 위해 Dawson et al.(1990)의 동기-감정-결과 모형을 바탕으
- 353 -
8 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
로 개념적 연구모형을 와 같이 수립하였다. 온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동
기는 온라인 쇼핑몰 웹 사이트 상에서의 감정에 영향을 미치고, 그 감정은 고객 충성에 영
향을 미친다.
개념적 연구모형
2. 매개변수의 도출
본 연구는 연구의 목적을 달성하기 위해 매개 변수로 사용될 온라인 쇼핑 감정 요인들
을 문헌 연구들로부터 다양하게 추출하였다. 추출된 15개의 쇼핑 감정을 탐색적 요인 분석
(Exploratory Factor Analysis)을 통하여 타당한 요인으로 분류하였다. 탐색적 요인 분석의
방법으로 주요인추출(principal component extraction)과 직교회원(orthogonal rotation)을
사용하여 요인 고유값이 1이상인 요인들을 집단화하였다.
요인 분석을 위해 2004년 9월 13일부터 17일까지 국내 한 선도 온라인 농산물 쇼핑몰의
회원 50여명을 대상으로 예비 조사로서의 온라인 설문 조사를 하였다. 요인분석의 결과 각
감정에 관련된 문항간의 응집성을 떨어뜨리는 항목들은 제거 되고 12개의 온라인 쇼핑 감
정이 세 가지의 요인으로 분류되었다(). 이렇게 분류된 세 가지 감정 요인은 각각
‘만족감’ ‘불쾌감’ ‘흥미감’으로 요인명이 작성되었다. 요인 적재량은 다음 장에서 다시 한
번 수행된 확정적 요인 분석(Confirmatory Factor Analysis)에 나타나 있다(). 본 연
구는 확정적 요인 분석을 다시 한번 수행함으로서 연구 모형의 구성 타당도(Construct
Validity)를 강화하였다. 확정적 요인 분석과 연구 모형의 최종 검정을 위한 자료 수집은
예비 조사 약 한 달 후 수행하였다.
3. 쇼핑 동기가 감정에 미치는 영향
- 354 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 9
효용적 동기(utilitarian motive)는 Hoffman and Novak(1996)과 박철(2002)이 제안한 제
품구매, 구매정보, 구매정보의 편리성 등에 대한 5개 항목으로 측정하였다. 쾌락적 동기
(hedonic motive)는 Childer et al.(2001)과 유창조, 정혜은(2002)이 제시한 소비자의 라이프
스타일과 제품구매 이외의 정보 등에 대한 4개 측정항목을 설정하였다. 설문 내용은 에 첨부하였다.
강한 쇼핑동기가 유발된 소비자는 긍정적 감정상태와 만족감을 유발시킨다(Westbrook
and Black, 1985). Dawson et al.(1990)과 Babin et al.(1994) 역시 소비자의 효용적 및 쾌락
적 쇼핑 동기가 소비자의 다양한 감정을 유발한다고 하였다. 쇼핑 가치를 집단별로 구분하
여 연구한 유창조, 정혜은(2002)도 효용적 가치 추구 집단에게는 즐거움과 통제감을 제공
해 주어야 하며 쾌락적 가치 추구 집단에게는 즐거움과 자극을 제공해 주는 것이 전략적
요소라고 언급하였다.
이상의 연구들을 근거로 다음과 같은 연구가설을 수립하였다.
H1-1: 온라인 소비자의 효용적 동기는 소비자의 만족감에 영향을 미칠 것이다.
H1-2: 온라인 소비자의 효용적 동기는 소비자의 불쾌감에 영향을 미칠 것이다.
H1-3: 온라인 소비자의 효용적 동기는 소비자의 흥미감에 영향을 미칠 것이다.
H2-1: 온라인 소비자의 쾌락적 동기는 소비자의 만족감에 영향을 미칠 것이다.
H2-2: 온라인 소비자의 쾌락적 동기는 소비자의 불쾌감에 영향을 미칠 것이다.
H2-3: 온라인 소비자의 쾌락적 동기는 소비자의 흥미감에 영향을 미칠 것이다.
4. 쇼핑 감정이 고객 충성에 미치는 영향
쇼핑 감정은 소비자가 쇼핑을 하면서 경험하게 되는 기쁨, 분노, 공포 등의 감정적 반응
을 의미한다. Yoo et al.(1998)는 소비자의 소비감정이 쇼핑 매장의 특징과 매장에 대한 태
도에 중요한 매개적 역할을 한다고 주장하였다. 서문식, 김상희(2002)도 온라인 소비자들을
대상으로 쇼핑몰 특징을 발생원인의 기분으로 살펴본 결과 컨텐츠, 정보, 제품, 구매, 보안
및 결재, 배송, 고객서비스에서 경험한 감정적 반응이 매개되어 소비자의 쇼핑 행동에 영
향을 미치는 것으로 나타났다. 쇼핑 감정의 측정을 위한 설문 내용은 상기 언급된 연구들
에서 도입하여 에 첨부하였다.
위와 같은 선행 연구의 이론들을 바탕으로 아래와 같은 가설을 수립하였다.
- 355 -
10 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
H3-1: 온라인 소비자의 만족감은 고객 충성에 영향을 미칠 것이다.
H3-2: 온라인 소비자의 불쾌감은 고객 충성에 영향을 미칠 것이다.
H3-3: 온라인 소비자의 흥미감은 고객 충성에 영향을 미칠 것이다.
5. 쇼핑 경험이 ‘동기-감정-결과’ 모형에 미치는 영향
서론에서 언급되었던 바와 같이 구매경험 여부가 조절변수(moderator)로 각 변수들 간
의 인과관계에 미치는 영향도 조사될 것이다. 즉, 웹 사이트에서 실제 구매 경험이 있는
집단과 그 웹 사이트의 회원으로 자주 방문하는 고객이나 실제 구매 경험이 없는 잠재 고
객 간의 비교 조사가 수행될 것이다.
특히, 본 연구의 대상으로 삼고 있는 온라인 농산물 쇼핑몰의 제품 특성인 제품 비균질
성(heterogeneity)에 대한 구매 불확실성이 “쇼핑경험”이라고 하는 조절 변수로부터 어떠한
영향을 받는지가 검정된다. 그 결과는 최근 급증하고 있는 온라인 농산물 쇼핑몰에 대한
유용한 전략 수립 근거로 제시될 것이다.
H4-1~9: 온라인 소비자의 쇼핑몰에서의 구매경험 유무는 쇼핑 동기-감정-결과 모형
의 각 인과 경로에 조절 효과를 가질 것이다.
이상의 논의를 통해서 양적 분석을 위한 쇼핑 동기, 감정, 고객 충성의 인과관계를 도출
할 수 있다. 이에 과 같은 검증을 위한 구조 모형을 제안한다.
검증을 위한 구조 방정식 모형
- 356 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 11
Ⅳ. 결과 분석
1. 기술 통계 및 분석 도구 설정
본 연구의 설문조사는 2004년 10월 5일부터 11일까지 실시되었다. 설문 대상은 국내 한
선도 농산물 온라인 쇼핑몰의 회원 12,000명이었으며, 설문지는 이메일을 통해 발송되었다.
최종적으로 수집된 177명의 설문지가 본 연구의 분석에 이용되었다.
대상자 177명 중 54명(30.5%)은 남성이었으며 123명(69.5%)은 여성 응답자였다. 응답자
의 평균 연령은 36.4세였고, 분포는 30대가 85명(48%)으로 가장 많았으며 그 다음으로는
40대와 20대가 각각 40명(22.6%)과 34명(19.2%)으로 나타났다.
응답자들은 “구매경험자 그룹”과 “잠재구매자 그룹”으로 나뉘었다. 구매 경험자는 해당
쇼핑몰 사이트의 가입 회원이면서 동시에 적어도 1회 이상 구매 경험이 있는 고객으로 규
정하였다. 잠재구매자는 해당 쇼핑몰 사이트의 가입 회원으로서 해당 사이트에 자주 방문
하나 실제 구매 경험이 없는 고객으로 규정하였다. 응답자들 중 구매 경험이 있는 '구매경
험자 그룹'은 116명(65.5%)으로 구매 경험이 없는 '잠재구매자 그룹' 61명(34.5%)이었다.
본 연구에서는 연구 모형의 통계적 분석을 위하여 PLS(Partial Least Square)를 사용하였
다. PLS는 넓은 의미로는 구조방정식(Structural Equation Model)의 방법들 중 하나로 간
주 되지만, LISREL이나 AMOS처럼 기존의 공분산 분석을 기본으로 하는 기존의 구조방정
식 방법들과는 몇 가지 중요한 차이가 있다. PLS는 주요인 분석법을 사용함으로서 기존의
구조방정식 방법의 큰 제약으로 알려져 있는 수집된 자료의 정규분포에 대한 엄격한 가정
으로부터 자유롭다는 장점이 있다. 또한, 반면에 PLS는 공분산을 이용하지 않고 측정 오차
와 잠재 변수들 간의 예측 오차를 최소화하는 방법을 사용함으로서 경로계수들의 예측력
이 극대화되도록 추정한다. PLS의 또 다른 특징으로는 비교적 적은 수의 자료로 분석이
가능하다는 점이다. 기존의 구조방정식 방법들이 분석을 위해서 최소 200개 이상의 자료를
수집해야 하는데 비해, PLS는 연구모형에서 가장 많은 경로가 걸려 있는 종속변수의 ‘독립
변수들로부터 걸려 있는 경로의 개수 10’의 개수가 최소 요구 자료수이다(본 연구의 경
우, 3 10=30개).
본 연구에서는 전략 수립을 위한 각 변수들 간 계수 측정 및 예측력을 추정하고자 하였
고, 엄격하게 조사해 보았을 때 변수들 중 수집된 자료의 분포가 정규분포를 벗어나는 왜
도가 비교적 큰 변수들이 있으므로 신뢰할 수 있는 결과를 산출해 내기 위하여 AMOS나
- 357 -
12 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
LISREL같은 공분산 분석보다는 PLS가 적절하다.
2. 측정 도구 검증
1) 내적 일관성 검증
측정 도구의 내적 일관성, 즉 신뢰도를 검증하기 위해 본 연구에서는 크롬바흐 알파와
구성 신뢰도(composite reliability)를 조사하였다. 은 구매경험자 집단과 잠재구매자
집단의 각 잠재 변수와 측정 변수에 있어서의 Cronbach's α 값을 나타내고 있다.
에서 나타난 것과 같이 대부분의 알파 값은 >.7로서 문제가 없으나, 구매경험자 집단의
‘효용적 동기(UM)’의 α값은 .558로 최소 신뢰도 기준값인 .6보다 낮게 나타났다.
신뢰도 측정: 각 잠재 변수의 크론바흐 알파값과 삭제시의 알파값
구매경험자 집단 잠재구매자 집단
잠재변수 측정항목 삭제시 α 잠재변수 측정항목 삭제시 α
UM1 .502 UM1 .715
효용적 동기 UM2 .448 효용적 동기 UM2 .720
α=.558 UM3 .682 (α=.778) UM3 .769
CR=.703 UM4 .398 CR=.794 UM4 .737
UM5 .470 UM5 .744
HM1 .711 HM1 .825
쾌락적 동기 쾌락적 동기
HM2 .770 HM2 .785
(α=.762) (α=.848)
HM3 .687 HM3 .809
CR=.851 CR=.898
HM4 .649 HM4 .807
SA1 .756 SA1 .877
만족감 만족감
SA2 .722 SA2 .872
(α=.808) (α=.900)
SA3 .719 SA3 .861
CR=.880 CR=.930
SA4 .837 SA4 .873
DP1 .840 DP1 .914
불쾌감 DP2 .849 불쾌감 DP2 .852
(α=.864) DP3 .824 (α=.889) DP3 .845
CR=.904 DP4 .816 CR.923 DP4 .860
DP5 .848 DP5 .853
흥미감 AR1 .691 흥미감 AR1 .681
(α=.791) AR2 .685 (α=.762) AR2 .623
CR=.876 AR3 .771 CR=.866 AR3 .745
LT1 .791 LT1 .793
고객 충성 LT2 .786 고객 충성 LT2 .829
(α=.805) LT3 .755 (α=.838) LT3 .798
CR=.872 LT4 .771 CR=.891 LT4 .801
LT5 .736 LT5 .805
따라서 측정 도구의 신뢰도를 개선하기 위해 에 나와 있는 바와 같이 신뢰도를
- 358 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 13
심각하게 저해하고 있는 측정항목인 UM3을 본 연구의 측정 도구에서 탈락 시키기로 하였
다. 그 결과로 ‘효용적 동기 (UM)’는 .682의 α값을 가지게 됨으로써 측정 도구의 신뢰도가
개선되었다. 이어서 구성 신뢰도 (CR) 값은 최소 기준값인 .7보다 모두 높게 나와 측정 도
구의 신뢰도가 적절한 것으로 검증되었다.
2) 수렴 타당성(Convergent validity) 및 판별 타당성(Discriminant validity)검증
본 연구에서 사용한 측정 모형의 수렴 타당성을 검정하기 위하여 확정적 요인분석
(confirmatory factor analysis)과 AVE (Average Variance Extracted)를 수행하였다. 먼저,
확정적 요인분석에 있어서는 요인 적재량(factor loading)이 .6이상이면 수렴 타당성이 있
는 것으로 보았다.
각 요인 적재량은 에 나와 있는 바와 같이 대부분이 .6이상의 적재량을 보이고
있다. 그러나 구매경험자 집단의 UM2는 .575로 수용할만한 수준이 아닌 것으로 나타났다.
따라서 측정 도구의 수렴 타당성을 개선하기 위해 측정 항목인 UM2를 연구의 측정 도구
에서 탈락시키기로 하였다.
수렴 타당성: 요인 적재량과 AVE
구매경험자 집단 잠재구매자 집단 구매경험자 집단 잠재구매자 집단
효용적 동기(UM) 쾌락적 동기(HM)
UM1 .692 .812 HM1 .769 .801
요인 UM2 .575 .767 요인 HM2 .643 .858
적재량 UM4 .829 .741 적재량 HM3 .797 .827
UM5 .777 .755 HM4 .853 .832
AVE .633 .636 AVE .591 .688
만족감(SA) 불쾌감(DP)
DP1 .792 .673
SA1 .810 .866
DP2 .763 .887
요인 SA2 .861 .874 요인
DP3 .850 .909
적재량 SA3 .867 .894 적재량
DP4 .868 .844
SA4 .670 .873
DP5 .770 .882
AVE .647 .768 AVE .655 .709
흥미감(AR) 고객 충성(LT)
LT1 .666 .846
AR1 .857 .831 LT2 .677 .709
요인 요인
AR2 .860 .860 LT3 .830 .818
적재량 적재량
AR3 .805 .790 LT4 .783 .790
LT5 .839 .770
AVE .703 .684 AVE .581 .620
- 359 -
14 經 營 硏 究 第 22 卷 第 2 號
수렴 타당성 검정을 위한 또 다른 지표로써, AVE(Average Variance Extracted)는 하나
의 잠재 변수와 그것을 측정하는 측정 항목들이 공유하고 있는 분산의 크기를 뜻한다. 즉,
AVE가 크면 한 잠재 변수가 설명하고 있는 측정 항목들의 분산이 크다는 것이므로, 수렴
타당성이 크다는 것을 의미한다. 측정 도구에 있어서 AVE가 .5이상이면 수렴 타당성이 존
재한다(Gefen et al., 2000). 따라서 본 연구의 잠재 변수들의 AVE값의 범위는 에서
보여주는 바와 같이 .581에서 .768사이로 적합한 수준으로 나타났다.
PLS 분석에서 사용되는 판별 타당성의 검정 방법으로는 교차 요인 적재량(cross-
loading) 분석과 AVE 제곱근 분석이 주로 쓰인다(Gefen et al., 2000). 에 첨부된
교차 요인 적재량 테이블은 본 연구에 사용된 측정 모형이 판별 타당성을 충분히 확보하
고 있다는 것을 나타내고 있다.
또 다른 판별 타당성 검정 방법으로써 AVE 제곱근 분석은 각 잠재 변수의 AVE의 제곱
근의 값과 각 잠재 변수들 간의 상관계수를 비교하는 것이다. 어떤 잠재 변수의 AVE의
제곱근의 값이 그 잠재 변수와 다른 잠재 변수들 간의 모든 상관계수들보다 크면 판별 타
당성이 있다고 본다. 즉, 한 잠재 변수 내에서 측정 항목들 간의 상관관계가 서로 다른 잠
재 변수들 간의 상관관계보다 크다는 것을 의미하므로 판별 타당성이 확보되는 것으로 간
주한다(Gefen et al., 2000). 은 잠재 변수들 간의 상관관계와 AVE의 제곱근 값을
나타낸 표이다.
AVE 제곱근 분석: 잠재 변수들 간의 상관관계와 AVE의 제곱근 값
구매경험자 집단
UM HM SA DP AR LT
UM (.796)
HH .509 (.769)
SA .328 .517 (.804)
DP .352 .377 .262 (.809)
AR .412 .553 .326 .363 (.838)
LT .343 .394 .537 .392 .268 (.762)
잠재구매자 집단
UM (.797)
HH .553 (.829)
SA .619 .697 (.876)
DP .504 .477 .434 (.842)
AR .471 .611 .697 .336 (.827)
LT .600 .663 .644 .518 .602 (.787)
* 괄호 안은 각 잠재변수의 AVE 값의 제곱근
- 360 -
온라인 쇼핑몰에서 소비자의 쇼핑 동기와 감정이 쇼핑 행동에 미치는 영향 15
에서 나타난 것처럼 각 AVE 제곱근 값이 인접한 종과 횡의 다른 상관계수들보
다 충분히 크므로 본 연구의 측정 도구의 판별 타당성은 확보된 것으로 판단된다. 요컨대
처음의 측정 도구에서 탈락시킨 측정 항목 UM 2,3을 제외한 후의 수정된 측정 도구의 내
적 일관성, 수렴 타당성 및 판별 타당성은 적합한 수준으로 나타났다.
3. 연구 모형 검증
구조방정식을 이용하여 구매경험자 집단과 잠재구매자 집단의 두 집단간 차이를 비교
분석하기에 앞서, t-테스트를 통하여 두 집단간 잠재 변인의 평균 차이를 조사하였다.
두 집단간 잠재변인의 평균차이
잠재 변인 구매경험자 집단 잠재구매자 집단 T-value
효용적 동기 (UM) 3.50 3.58 -.903
쾌락적 동기(HM) 3.00 3.36 -3.082**
만족감 (SA) 3.36 3.33 .328
불쾌감 (DP) 4.00 3.85 1.470
흥미감 (AR) 3.16 3.22 -.683
고객 충성 (LT) 3.88 3.62 2.823**
※ 불쾌감(DP)은 역코딩하였음. * p


Use: 0.3141