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OA 학술지
The Effect of Involvement in Smartphones on Purchase Intention in Fashion Shopping Malls based on Mobile Web Apps and PC Web Apps
  • 비영리 CC BY-NC
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ABSTRACT
The Effect of Involvement in Smartphones on Purchase Intention in Fashion Shopping Malls based on Mobile Web Apps and PC Web Apps
KEYWORD
smart phone , mobile shopping , internet shopping , involvement , purchase intention
  • 1. 서 론

    인터넷의 비약적인 발전과 더불어 등장한 전자상거래는 패션시장의 새로운 유통경로로 급진적 발전을 이루고 있다. 2010년을 기준으로 전자상거래를 통한 의류 쇼핑몰 거래액은 총 4조 2,480억원으로 이는 전체 상품군 중 가장 높은 비율에 해당하는 것이다(Statistics Korea, 2010). 그러나 이러한 거래규모의 성장에도 불구하고 진입의 장벽이 낮은 경로의 특성상 양적 증가 역시 가속화되고 있어, 시장 내 경쟁현상은 갈수록 심화되고 있다. 쇼핑몰 수가 양적으로 증가한다는 것은 소비자의 선택범위가 늘어나는 것으로 이러한 경우, 해당 쇼핑몰로의 소비자 유입 확률 역시 낮아 질수밖에 없다. 이처럼 갈수록 심화되는 시장 내 경쟁구도에서 생존을 위한 새로운 전략이 필요한 가운데, 최근 전자상거래의 새로운 판로로 등장한 것이 바로 모바일시장이다. 특히 스마트폰 시장의 폭발적 성장과 더불어 어플리케이션 시장 역시 급성장하고 있어, 모바일 웹을 활용한 소비시장은 향후, 더욱 커질 것으로 기대된다. 비록, 아직은 가능성만을 가진 초기단계이긴 하나, 선점효과가 중요했던 PC웹 기반의 인터넷시장에서의 경험을 고려해 볼 때, 그와 유사한 모바일시장 역시 선점효과의 힘은 간과 할 수 없을 것이다. 그러므로 시장초기 안정적으로 정착하여 성공적인 시작을 한다면, 향후 시장 내에서 확실한 자리매김을 할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 기존 의류쇼핑몰들이 모바일시장에 성공적으로 진출하기 위한 전략을 모색하고자, 먼저 모바일시장의 대표적 진입경로인 스마트폰이 갖는 특성에 따라 스마트폰몰입의 구성요소들의 측정문항을 개발하고자 한다. 다음은 연령과 성별에 따른 스마트폰 몰입의 차이 및 스마트폰 몰입이 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한 현재 등록된 대다수의 모바일웹 기반의 의류 쇼핑몰들이 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서 파생된 점을 고려했을 때, 두 기반에 따라 소비자들의 행동에 관련성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 스마트폰 몰입이 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의

    [Table 1.] Trend of transaction amounts per major product group

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    Trend of transaction amounts per major product group

    구매의도에 미치는 영향을 살펴보고, 더불어 PC웹과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도 간 상관관계에 따른 두 기반의 관련성을 밝히고자 한다.

    2. 이론적 배경

       2.1. 웹(web) 기반의 의류 쇼핑몰 현황

    웹(web) 기반의 의류쇼핑몰은 유선의 PC 웹을 기반으로 하는 PC웹 기반과 무선의 모바일 웹을 기반으로 하는 모바일웹 기반의 의류 쇼핑몰로 나눠진다.

    2.1.1. PC웹 기반의 의류 쇼핑몰

    2011년 연간 사이버쇼핑 거래액은 전년대비 15.3% 증가한 29조 620억원으로, 전체 소매판매액의 9.7%를 차지하며 매년 지속적으로 확대되고 있다. 전체 사이버쇼핑 거래액 중 가장 높은 비율을 차지하고 있는 의류 및 악세서리 거래액은 총 4조 8,710억원으로 전년대비 14.7%의 증가하며 전체 거래액과 더불어 거래액에 있어 매해 꾸준한 성장세를 이어가고 있다(Table 1)(Statistics Korea, 2010).

    이러한 거래액의 성장세 속에 전체 사이버 의류시장의 양적 팽창 역시 가속화되며, 2011년 6월을 기준으로, 네이버에 등록된 의류쇼핑몰 사이트 수는 여성과 남성 의류 쇼핑몰만 도합 9696개에 이르고 있다. 그 외 다양한 분류기준에 따라 의류, 패션상품을 취급하는 전체 쇼핑몰 수는 25000개 이상으로, 최근의 성장세로 볼 때, 추후 시장 내 경쟁구도는 더욱 심화될 것으로 예상된다(Naver, 2011).

    2.1.2. 모바일웹 기반의 의류 쇼핑몰

    인터넷이 유선에서 무선으로, 무선에서 모바일로 진화하며 기존 PC웹 기반의 의류쇼핑몰들이 웹기반을 확장시켜, 모바일 웹 전용의 의류쇼핑몰을 구축하고 있다(Lee, 2012). 모바일 웹에서 행해지는 모바일 쇼핑이란, 단말기와 무선통신 네트워크를 통해 이루어지는 금전적 가치가 있는 거래(Kim, 2003)로 휴대폰으로 무선 인터넷에 접속해 쇼핑할 수 있는 서비스를 의미한다(Choi, 2009).

    현재 국내 모바일 쇼핑몰 시장의 규모는 약 40억 정도로 전체 전자상거래시장의 규모와 비교했을 때, 매우 미미한 수치이나 스마트폰 수요의 폭발적 증가와 함께 스마트폰 가입자 수가 2011년 3월말 기준, 1000만 명 돌파를 앞두고 있는 시점에서 향후, 모바일 커머스 시장규모는 더욱 빠르게 확대될 전망이다(“11th Street, February”, 2011). 현재 국내 모바일시장은 거래액 규모로 볼 때, 11번가, CJ오쇼핑, 인터파크, G market 등 대다수의 종합몰이 시장 전반을 차지하고 있다. 그 중, 11번가의 경우, 전체 모바일 쇼핑 거래량 중 의류가 차지하는 비율이 약 25%로, 전체 상품군 중 1위를 차지했다. 2011년 2월 기준, 국내 모바일 시장의 절반에 해당하는 시장규모를 차지한 11번가의 모바일시장 내 점유율을 볼 때, 모바일 시장 내 의류상품의 시장성 역시 긍정적으로 해석 할 수 있을 것이다. 비록 이 업체의 전체 인터넷 상거래량 중, 모바일쇼핑이 차지하는 비율은 겨우 1%에 불과하나, 아직 모바일 시장이 활성화되지 않은 초기시장이라는 점과 최근 모바일쇼핑 매출이 매달 최소 50% 이상씩 성장하고 있다는 점에서, 향후 시장의 성장가능성은 긍정적이라 평가된다(“11th Street, February”, 2011). 이외에도 CJ오쇼핑의 경우, 2010년 모바일을 통한 매출이 15억4000만원에 달했으며, 2011년 5월, 새로운 버전의 어플리케이션을 출시한 이후, 11번가와 마찬가지로 모바일쇼핑 매출이 전월대비 50%이상 성장한 것으로 나타났다(“CJ O Shopping, mobile sales”, 2011).

    반면, 국내 인터넷 의류 쇼핑몰 시장에서 양적팽창을 주도한 소호형 쇼핑몰의 경우, 아직까지 단독 어플리케이션을 제작하기보다는 대다수 다양한 브랜드를 테마별로 엮은 토털 어플리케이션에 입점하는 형태를 빌고 있는 것으로 나타났다. 대표적인 토털 어플리케이션으로는 ‘포켓스타일’, ‘엣지북’ 등이 있으며, 그 중 국내 패션쇼핑 어플리케이션 1호인 ‘포켓스타일’의 경우, 2010년 현재, ‘스타일난다’, ‘바가지머리’, ‘큐니걸스’ 등 총 24개의 쇼핑몰이 입점한 상태이다. 그러나 ‘포켓스타일’의 경우, 소호몰들의 신상품을 소개하거나, 웹사이트와 연동되는 위시리스트 기능을 이용해 선택해둔 상품을 모바일이 아닌 PC웹사이트를 통해서만 구매할 수 있어, 완전한 모바일 쇼핑몰이라 하기엔 아직 미흡한 점이 있으며, 완전한 모바일쇼핑몰을 구축하기 위해서는 다양한 결제 시스템이 구동될 수 있는 기술적 보강이 필요한 실정이다(“I shopping”, 2010).

    2011년 7월 현재, 대표적인 어플리케이션 마켓인 안드로이드 마켓에 모바일쇼핑 서비스를 위한 소호형 의류쇼핑몰의 단독 어플리케이션은 총 33개로 모두 기존 PC웹 기반의 의류쇼핑몰이 기반을 확장한 형태이다. 비록 전체 의류쇼핑몰 수에 비하면 그 수가 미비하기는 하나, 최근 이뤄진 다양한 결제시스템의 도입과 진입의 장벽이 낮은 모바일 시장의 특성상, 기존 소호형 의류 쇼핑몰의 모바일 시장진입은 꾸준히 증가할 것으로 예상된다(Android Market, 2011).

       2.2. 스마트폰(Smart Phone) 몰입

    몰입이란 특정한 반응이나 입장에 대한 흥미나 개입의 정도로(Freedman, 1964), 몰입의 구성요소는 몰입의 대상이 갖는 특성에 따라 차이가 발생한다. 따라서 스마트폰 몰입이란 스마트폰에 대하여 끌리거나 관여하는 정도로(Kim et al., 2010), PC처럼 고기능의 범용 운영체제(OS)를 탑재하여 다양한 모바일어플리케이션(Mobile App)을 자유롭게 설치 및 동작시킬 수 있는 스마트폰의 특성이 스마트폰 몰입의 구성요소에 영향을 미칠 것이다(Korea Internet and Security Agency, 2011).

    그러나 지금까지 스마트폰몰입에 대한 선행연구를 살펴보면, 스마트폰 몰입에 대한 구성요소는 스마트폰의 사용시간이나, 사용에 집착하는 정도로 하여 이를 측정하고 있었다(Kim et al., 2010; Park & Shin, 2010). 이는 단순히 휴대폰 사용량을 측정했던 일반 휴대폰 몰입의 측정방식과 크게 다르지 않았다(Lee, 2001; Woo, 2007). 기기의 분류상 스마트폰은 휴대폰의 한 종류이다. 그러나 스마트폰의 경우 PC를 대체할 수 있는 새로운 대안으로 여겨질 만큼 기존의 휴대폰에 비해 다양한 기능을 가지고 있으며, 그 기능은 갈수록 심화되고 있다. 따라서 스마트폰으로 인해 휴대폰이 갖는 특성이 변화한 만큼 이에 대한 몰입 역시 기존의 휴대폰 몰입과는 차이가 있을 것이며 또한 측정방식도 달라져야 할 것이다. 즉, 몰입의 대상이 갖는 특성에 따라 몰입의 구성요소가 바뀌는 만큼, 스마트폰의 특성에 따라 스마트폰 몰입의 구성요소가 달라져야 하며, 이를 측정하는 문항 역시 새롭게 개발되어져야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 스마트폰의 특성을 반영한 몰입의 구성요소를 추출하고 이에 맞는 문항을 개발하고자 한다. 먼저 스마트폰몰입의 구성 요소를 추출하기 위하여, 선행연구에 나타난 스마트폰의 특성을 살펴보았다. 선행연구를 살펴본 결과, Bae(2001)는 연구에서 모바일 폰을 이용하는 동기로 오락과 사교, 거래, 즉시접속 및 프라이버시의 5가지 요인을 도출하였고, 모바일폰이 가까운 사람들 간의 사교적 커뮤니케이션 도구로서 이용되고 있음을 밝혔다. 이와 유사한 결과로 Lee(2003)의 연구에서는 효율성 높은 커뮤니케이션을 가능케 해주는 수단으로 모바일폰이 사용된다고 나타났다. Koh and Lee(2010)는 연구에서 스마트폰을 통해 SNS, 업무연계기능, 정보탐색, 어플리케이션기능 등을 이용하고 있으며, 이를 통해 개인생활전반에서 혁신적 변화를 겪고 있다고 밝혔다. Kim and Nam(2012)은 연구에서 편재성, 편리성, 개방성, 플랫폼, 콘텐츠(어플리케이션) 및 디자인을 스마트폰 특성의 외부요인으로 도출하였고, 기기의 외관에 해당하는 디자인이 유희성과 상호작용하여 지속구매의도에 유의한 영향을 미친다는 것을 밝혔다. 이상의 선행연구에서 밝혀진 스마트폰의 특성을 살펴본 결과, 스마트폰은 휴대전화의 기본기능 외에 폰기기 외관이 갖는 디자인적 특성과 오락성, 정보검색, 커뮤니케이션, 어플리케이션 및 거래기능 등의 다양한 특성을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 몰입의 선행연구(Park & Shin, 2010)에 나타난 시간몰입과 기본기능 몰입 외에 스마트폰의 특성으로 밝혀진 정보검색, 커뮤니케이션, 엔터테인먼트, 거래, 어플리케이션, 외관디자인에 대한 몰입을 새로운 스마트폰 몰입의 구성요소로 추가하여, 스마트폰 몰입 요소를 총 8개로 추출하였다.

    이 외에도 스마트폰 몰입에 관한 인구통계학적 변인이 휴대폰몰입에 영향을 미치는 변수임을 알 수 있었다(Han & Hur, 2004; Woo, 2007). Han and Hur(2004)는 성별과 학년에 따른 휴대폰 몰입의 차이를 밝혔다. 그 결과, 성별에 따른 휴대폰몰입의 차이는 유의하게 나타난 반면, 학년에 따른 차이는 유의하지 않게 나타났다. 그러나 Woo(2007)의 연구에서는 성별에 따른 차이 없이 학년에 따른 휴대폰 몰입의 차이만 유의하게 나타나 Han and Hur(2004)의 연구와는 상반된 결과를 보여주었다. 이상의 선행연구를 통해 비록 상반된 결과이기는 하나, 성별과 연령이 휴대폰몰입에 유의한 영향을 미치는 변수임을 확인할 수 있었다. 따라서 휴대폰의 한 형태인 스마트폰에 대한 몰입역시 성별 및 연령과 관련성이 있을 것으로 추론된다. 이에 본 연구에서는 인구통계학적 특성 중 성별과 연령을 변수로 스마트폰 몰입의 차이를 밝히고자 한다.

       2.3. 몰입과 구매의도

    구매의도는 고객의 미래행동으로서 신념이나 태도가 실제행위로 옮겨질 가능성을 말한다(Engel et al., 1990; Hwang & Hwang, 2010). 몰입은 이러한 구매의도에 영향을 미치는 변수 중 하나로, 고객의 미래의도에 깊은 영향을 미치며, 구매행위를 직접적으로 결정하는 요인이 된다(Garbarino & Johnson, 1999). 몰입과 웹기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 대한 선행연구는 대부분 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에 대한 연구가 주를 이루고 있으며(Byeon, 2008; Hoffman & Novak, 1996; Hoffman et al., 2000; Hong et al., 2009; Lee, 2002; Park, 2011), 모바일 웹 기반의 의류쇼핑몰에 대한 연구는 아직까지 연구의 양과 분야 모두 미비한 실정이다. 먼저, 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에 대한 선행연구를 살펴보면, Kim(2009)은 연구에서 모바일 패션 쇼핑 특성이 모바일 패션 쇼핑태도와 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 밝히고 있다. 그 결과, 즉시연결성, 개인화, 유희성, 유용성, 용이성으로 구성된 모바일 패션쇼핑의 특성 중 유희성과 유용성에서만 모바일 패션 쇼핑에 대한 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 모바일 패션 쇼핑 태도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 유희성과 유용성은 스마트폰의 특성 중 한 부분이기도 하여, 스마트폰의 특성에 따라 구성되는 스마트폰 몰입과도 관련성이 있을 것으로 추측된다. 반면, 일반 PC웹에서의 몰입과 구매의도에 관한 선행연구를 살펴본 결과, 다수의 연구에서 몰입이 웹 기반의 쇼핑몰에서의 구매의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다(Byeon, 2008; Hoffman et al., 2000; Hoffman & Novak, 1996; Hong et al., 2009; Lee, 2002; Park, 2011). Park(2011)은 연구 결과, 인터넷몰입의 경우, 인터넷쇼핑몰에 대한 방문 및 구입의사에 대한 문항으로 구성된 ‘쇼핑구매 이용동기’에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. Hong et al.(2009)은 연구에서 인터넷 쇼핑몰에서 패션상품을 구매할 때, 만족과 쇼핑몰에 대한 신뢰, 몰입이 패션상품구매의도에 미치는 영향을 밝혔다. 그 결과, 몰입이 패션상품구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. Byeon(2008)는 연구에서 인터넷 사용자의 신뢰, 충동, 몰입이 쇼핑몰 방문 후 결과에 미치는 영향에 대해 밝혔다. 그 결과, 몰입은 결과요인 중, 구매의도와 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. Lee(2002)는 연구에서 인터넷 환경 하에서의 사이트몰입이 구매의도에 미치는 영향에 대해 밝혔다. 그 결과, 인터넷환경에서 사이트몰입은 구매의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. Hoffman and Novak(1996)의 연구에서는 웹사이트 재방문과 구매의도 증가에 몰입이 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 웹사이트 방문 시 느끼게 되는 즐거움 등의 감정으로 인해 구매의도 역시 증가되었으며, 이러한 결과는 이전 Kim(2009)의 연구에서 모바일 패션 쇼핑 특성 중 유희성이 모바일 패션 쇼핑 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 결과와 관련성이 있을 것으로 추측된다. 이상의 몰입과 구매의도에 대한 선행연구를 살펴본 결과 몰입이 웹기반의 쇼핑몰에서의 구매의도에 영향을 주는 변수임을 확인 할 수 있었다. 그러나 지금까지 발표된 선행연구는 대다수 유선의 PC웹을 중심으로 이루어졌으며, 최근 스마트폰 사용량의 폭발적 증가와 더불어 빠르게 성장하고 있는 모바일웹 기반에 대한 몰입과 구매의도에 대한 연구는 미비한 실정으로 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 특히, 모바일 웹의 경우, 대표적 진입경로인 스마트폰이 갖는 경로특성이 뚜렷하여, 스마트폰에 대한 몰입의 정도가 구매의도에 영향을 미칠 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 몰입이 PC웹과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 밝히고자 한다.

       2.4. PC웹과 모바일웹 기반의 관련성 연구

    2011년 7월을 기준으로 모바일시장 내 운영 중인 소호형 의류쇼핑몰의 모든 단독 어플리케이션은 현재 운영되고 있는 PC 웹 기반의 의류쇼핑몰이 웹기반을 모바일까지 확장한 형태이다. 이처럼 현재 운영 중인 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰들이 모두 기존의 PC웹 기반의 의류 쇼핑몰에서 파생된 형태라는 점에서 두 기반은 서로 유사한 관련성을 가지고 있을 것으로 추측된다. 두 기반의 관련성과 구매의도에 대한 선행연구를 살펴보면, Kim(2004)는 연구에서 온라인 쇼핑 구매경험과 무선인터넷 사용경험이 모바일 커머스에서의 구매의도에 미치는 영향에 대해 밝혔다. 그 결과, 온라인 쇼핑 구매경험과 무선인터넷 사용경험이 있을수록 모바일 커머스에서의 구매의도가 더 높게 나타났으며, 이를 통해 모바일 쇼핑과 인터넷 쇼핑이 서로 관련성이 있음이 밝혀졌다.

    이상의 모바일웹 기반과 기존 PC웹 기반의 의류 쇼핑몰에서의 구매의도 사이에 대한 선행연구를 살펴본 결과, 두 기반에 따라 소비자들의 행동에 관련성이 있을 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 PC웹과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도 간 상관관계를 밝혀서 두 기반의 관련성을 알아보고자 한다.

    3. 연구 방법 및 절차

       3.1. 연구문제

    본 연구는 실증적 조사를 위해 다음과 같이 연구문제를 구성하였다.

    연구문제 1. 스마트폰 몰입의 구성요소에 따른 측정문항을 개발하고, 개발된 측정문항으로 스마트폰 몰입의 구성요소를 실증적으로 밝힌다.

    연구문제 2. 연령과 성별에 따른 스마트폰 몰입의 차이를 밝힌다.

    연구문제 3. 스마트폰 몰입이 모바일웹과 PC웹 기반의 의류 쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 밝힌다.

    연구문제 4. PC웹과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도 사이의 상관관계를 밝힌다.

       3.2. 측정도구

    본 연구는 측정도구로 설문지를 사용하였으며, 설문지는 스마트폰 몰입, PC웹과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매 의도 외에 인구통계적 특성을 묻는 문항으로 구성하였다.

    스마트폰몰입의 구성요소는 앞의 이론적 배경의 선행연구들을 통해 시간몰입과 기본기능몰입(Park & Shin, 2010), 정보검색, 커뮤니케이션, 엔터테인먼트, 거래, 어플리케이션, 외관디자인에 대한 몰입이 추출되었다(Bae, 2001; Kim & Nam, 2012; Koh & Lee, 2010; Lee, 2003; Kim et al., 2010; Woo, 2007). 추출된 스마트폰 몰입의 각 구성요소에 대한 측정문항들은 Park and Shin(2010)의 연구를 기초로 수정, 보완한 문항과 연구자에 의해 새롭게 개발된 문항을 사용하였다. 각 구성요소에 대한 측정문항은 스마트폰 사용자를 대상으로 2번에 걸쳐 진행한 예비조사를 통해 개발되었다. 첫번째 예비조사에서는 추출된 스마트폰 몰입의 구성요소에 대한 측정문항을 자유기술식으로 수집하였고, 이렇게 수집된 문항은 중복문항 제거 및 선별작업을 거쳐 수정, 보완되었다. 선별된 문항들은 두 번째 예비조사를 거친 후, 다시 전문가 6인에 의해 안면타당도 검증을 거쳐 수정, 보완되었으며, 이 과정에서 전문가 집단의 의견을 수용하여 최종적으로 8개 요인에 대한 47개 문항이 구성되었다(Table 2). 이상의 스마트폰 몰입 문항은 본 조사에서 ‘전혀 그렇지 않다’ 1점, ‘매우 그렇다’ 5점을 주어 5점 Likert 척도로 측정하였다. 모바일웹과 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도는 Hong and Na(2008)의 연구를 기초로 수정, 보완한 4문항을 사용하였다. 4문항은 ‘나는 모바일웹/PC웹 쇼핑몰에서 의류상품을 쇼핑하는 것에 긍정적이다’, ‘나는 모바일웹/PC웹 의류 쇼핑몰의 이용에 적극적으로 시간을 투자할 의향이 있다’, ‘나는 앞으로 모바일웹/PC웹 의류 쇼핑몰에서 상품을 구매할 의향이 있다’, ‘나는 모바일웹/PC웹 쇼핑몰이 의류상품 구매를 위한 적절한 장소라고 생각한다’로 5점 Likert 척도로 측정하였다. 이외에도 현재 사용 중인 스마트폰 정보 및 쇼핑경험 등을 묻는 문항과 성별, 연령 등 인구통계적인 특성을 묻는 다수의 문항을 함께 측정하였다.

       3.3. 자료수집 및 분석방법

    본 연구는 스마트폰 사용과 관련된 연구로 스마트폰의 사용률이 가장 높은 연령대가 20대인 점을 감안하여(Now it's became Smart phone-age 2011), 집단의 대다수가 20대로 이루어진 대학생을 대상으로 시행되었다. 1차 예비조사는 2011년 11월 2일부터 9일까지 서울·경기 소재 대학에 재학 중인 남녀 대학생 40명을 대상으로 실시하였다. 2차 예비조사는 1차 예비조사 결과를 반영하여 진행하였고, 2차 예비조사를 통해 설문항목을 수정 보완함으로써 측정문항을 구성하였다. 본 조사는 2011년 11월 23일부터 30일까지 스마트폰을 사용하고 있는 남녀 대학생 254명을 대상으로 실시하였으며, 이중 불성실한 응답자의 응답을 제외한 총 225명의 자료를 최종 분석에 사용하였다.

    조사대상자의 인구통계학적 특성을 살펴보면 응답자의 연령은 19-22세가 136명(60.4%), 23-27세가 89명(39.6%)으로 비교적

    [Table 2.] Measurement questions for involvement in smart phones used in the existing study

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    Measurement questions for involvement in smart phones used in the existing study

    저학년으로 구성된 19-22세의 비율이 높게 나타났으며, 성별의 경우 남자가 57명(25.3%), 여자가 168명(74.7%)으로 표본집단 중 여성의 수가 남성에 비해 많은 것으로 나타났다.

    자료 분석을 위한 통계프로그램은 SPSS 17.0과 AMOS 19.0을 사용하였다. 문항의 신뢰성 검증을 위해 Cronbach's a를 실시하였으며, 그 외 연구목적에 맞춰 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석 및 회귀분석과 t-test 등을 실시하였다.

    4. 연구 결과

       4.1. 스마트폰 몰입의 측정문항 개발과 구성요소 분석

    최근 스마트폰의 활용도가 다양해짐에 따라 스마트폰 몰입에 대한 다양한 구성요소를 밝힐 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 몰입에 대한 선행연구를 통해 추출된 시간몰입과 기본기능몰입, 정보제공몰입, 커뮤니케이션몰입, 엔터테인먼트몰입, 상거래 서비스몰입, 어플리케이션사용몰입 및 폰기기(디자인) 몰입의 총 8개의 구성요소로 구성하였다. 각 구성요소에 대한 측정문항들은 Park and Shin(2010)의 연구를 기초로 수정, 보완한 문항과 연구자에 의해 새롭게 개발된 문항을 사용하였다. 개발된 측정문항은 신뢰도와 타당도에 대한 검증이 반드시 필요하다. 따라서 다음 절차에서는 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 통해 문항에 대한 타당도와 신뢰도를 확인하고자 한다.

    4.1.1. 개발된 스마트폰 몰입의 측정문항에 대한 탐색적 요인분석

    선행연구에서 추출한 2개 문항과 연구자가 개발한 45개 문항에 대해 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 내적 일관성을 분석하였다. 탐색적 요인분석은 베리멕스 회전에 의한 주성분 분석을 사용하였으며, 요인수는 고유값 1 이상을 기준으로 추출하였다. 그 결과, 정보검색과 관련된 6문항과 커뮤니케이션과 관련된 3문항, 엔터테인먼트와 관련된 1문항과 어플과 관련된 3문항, 그 외 휴대폰 기본기능 및 기기와 관련된 전체문항이 외형이나 거래와 관련된 차원을 제외한 나머지 차원들에 같이 적재되고, 각 차원의 신뢰도를 떨어뜨려 문항에서 제거하였다. 그 결과 최종 25개의 문항이 요인분석에 사용되었으며, 총 6개의 요인이 추출되었다(Table 3). 결과를 살펴보면, 요인1은 스마트폰 외관에 몰입하는 정도에 관한 문항들로 구성되어 있으므로 이를 ‘외형몰입’이라 명명하였다(고유값: 4.636, 전체변량: 18.543). 요인2는 스마트폰 사용에 시간적으로 몰입하는 정도와 정보검색 활용에 관한 문항들로 구성되어 있으므로 이를 ‘시간 및 정보검색몰입’이라 명명하였다(고유값: 2.991, 전체변량: 11.963). 요인3은 스마트폰 안에 다운받는 어플리케이션에 몰입하는 정도에 관한 문항들로 구성되어 있으므로 이를 ‘어플리케이션 몰입’이라 명명하였다(고유값: 2.721, 전체변량: 10.883). 요인4는 스마트폰을 통해 동영상이나 음악듣기 등 오락적

    [Table 3.] Result of factor analysis for involvement in smart phones

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    Result of factor analysis for involvement in smart phones

    요소에 몰입하는 정도에 관한 문항들로 이를 ‘엔터테인먼트 몰입’이라 명명하였다(고유값: 2.379, 전체변량: 9.518). 요인 5는 스마트폰의 SNS 서비스를 활용해 커뮤니케이션에 몰입하는 정도에 관한 문항들로 이를 ‘커뮤티케이션 몰입’이라 명명하였다(고유값: 1.999, 전체변량: 7.994). 요인6은 스마트폰을 통해 구매하는 것에 대해 몰입하는 정도에 관한 문항들로 이를 ‘거래몰입’이라 명명하였다(고유값: 1.883, 전체변량: 7.533). 추출된 6개의 요인의 전체 설명력은 66.43%로 나타났으며, 모든 요인의 신뢰도 계수는 0.68이상으로 나타나 내적 일관성이 확보되었다.

    4.1.2. 개발된 스마트폰 몰입의 측정문항에 대한 확인적 요인분석

    스마트폰 몰입의 타당성을 확인하기 위해, AMOS 19.0을 이용하여 확인적 요인분석(Confirmatory factor analysis)을 실시하였다.

    (1) 수렴타당성 검증

    스마트폰 몰입의 수렴타당성을 검증하기 위해, 탐색적 요인분석에 투입된 25문항에 대해서 확인적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 25개 문항에 대한 확인적 요인분석 모델의 모형적합지수(χ2 = 669.647, df=260/p=.000, GFI=.81, RMR=.08, IFI=.86, CFI=.86)는 만족할만한 수준이었으나, 일부문항의 표준화된 요인부하량(factor loading)이 0.5 미만으로 유의수준에 부합되지 않아, 최종적으로 요인부하량 미달항목(si 10, si 15, si 18)을 제거 후, 수정된 모델을 통해 확인적 요인분석을 실시 하였다.

    확인적 요인분석 결과, 모형의 적합지수는 χ2 =487.357 (df=195, p=.000), GFI=.840, RMR=.073, IFI=.893, CFI=.891로, GFI, IFI, CFI가 모두 .80 이상으로 수용할만한 수준에 만족되며, RMR 역시 .07로 최적모델 수준에 만족되어 본 모형 적합도는 수용할 만한 수준에 부합되었다(Table 4).

    스마트폰 몰입의 측정모형에 대한 검증결과, 모든 측정문항들의

    [Table 4.] Result of confirmatory factor analysis for involvement in smart phones

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    Result of confirmatory factor analysis for involvement in smart phones

    표준화 경로계수는 p<.000 수준에서 0.5 이상이며, C.R. 값 또한 모두 1.96 이상으로 유의수준에 부합되었다. 따라서 스마트폰 몰입의 측정문항들은 모두 수렴타당성이 있으며, 6개 차원으로 구성되는 것을 확인하였다.

    (2) 판별타당성 검증

    스마트폰 몰입의 판별타당성을 검증하기 위해, [?±2 X S.E.] 가

    [Table 5.] Discriminant validity analysis

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    Discriminant validity analysis

    [Table 6.] Discriminant validity analysis

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    Discriminant validity analysis

    1.0을 포함하는지의 여부와 비제약모델과 제약모델간의 χ2 차이를 비교하였다.

    먼저 상관계수와 오차를 이용하여 [?±2 X S.E.]가 1.0을 포함하는지의 여부를 확인한 결과, 잠재변수 간 상관에 ±2 곱하기 표준오차를 한 값이 모두 1을 포함하지 않아 판별타당성이 확보되었다(Table 5).

    다음으로 비제약 모델과 제약모델간의 χ2 차이를 비교하여 판별타당성을 검증한 결과, 일반적으로 자유도가 1차이가 날 때, χ2 차이가 3.84 이상이면 통계적으로 유의하고, 10.83 이상이면 p=0.001 수준에서 유의한데, 본 모델은 df=1 일 때, χ2= 65.6으로 p=0.001 수준에서 유의한 차이가 나타났다(Table 6). 따라서 비제약 모델과 제약모델간의 χ2 차이를 통해서도 판별타당성이 확보되었다.

    이상의 탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석 결과, 스마트폰 몰입의 구성요소를 측정하기 위해 개발된 47개의 문항 중, 22개의 문항에 대해 신뢰성과 타당성이 확보되었다.

    (3) 검증된 측정문항을 사용한 스마트폰 몰입의 요인분석 재실시

    이상으로 검증된 22개의 측정문항으로 본 연구의 스마트폰 몰입 요인을 실증적으로 검증하기 위해 다시 요인분석을 실시하였다. 그 결과 고유값 1 이상을 기준으로 베리멕스 회전에 의한 주성분 분석을 실시한 결과, 총 6개의 요인이 추출되었다(Table 7). 제거된 문항을 제외한 나머지 문항들은 개발문항에 대한 탐색적 요인분석결과와 동일한 요인으로 수렴되어 요인명은 이전과 동일하게 사용하였다. 추출된 6개 요인에 대한 전체 설명력은 70.46%이며 모든 요인의 신뢰도 계수는 0.68이상으로, 문항들의 내적 일관성이 확보되었다.

    이상의 스마트폰 몰입의 구성요소에 대한 요인분석 결과, 선행연구들에서 스마트폰 몰입이 스마트폰의 사용시간에 대한 몰입도나 단편적인 기능요소에 집중하는 정도로 나눠졌던 것과는 달리 외형 몰입, 시간 및 정보검색 몰입, 어플리케이션몰입, 엔터테인먼트 몰입, 커뮤니케이션 몰입, 거래몰입의 6가지 요인들이

    [Table 7.] Result of factor analysis for involvement in smart phones

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    Result of factor analysis for involvement in smart phones

    추출되었다. 이 요인들은 이론적 연구를 통해 추출한 시간몰입과 기본기능몰입, 정보제공몰입, 커뮤니케이션몰입, 엔터테인먼트몰입, 상거래서비스몰입, 어플리케이션사용몰입 및 폰기기(디자인) 몰입의 8가지 요인들에 대해 실증적 연구를 통해 검증한 결과로 시간몰입과 기본기능몰입 및 정보제공몰입이 하나로 수렴되어 ‘시간 및 정보검색 몰입’으로 구성되면서, 스마트폰 몰입이 외형 몰입, 시간 및 정보검색 몰입, 어플리케이션 몰입, 커뮤니케이션 몰입, 엔터테인먼트 몰입, 거래몰입의 6가지 요인으로 구성되어진 것 이다. 또한 본 연구결과에서 나온 몰입 구성요인의 의미는 다차원적인 개념의 요소로 구성되었다는 것이다. 구성요소들을 살펴보면 특히 기존의 단편적 기능요소가 매우 세분화 된 것을 알 수 있는데, 어플리케이션이나 엔터테인먼트 몰입 등으로 특색에 따라 매우 다양하게 나눠져 구성된 것을 알 수 있다. 최근 소비자들 사이에 스마트폰이 보편화된 가운데, 스마트폰의 소프트웨어 역시 빠르게 발전하고 있어 스마트폰 몰입의 다차원화는 앞으로도 꾸준히 진행될 것으로 예상된다.

       4.2. 연령과 성별에 따른 스마트폰 몰입의 차이

    연령과 성별에 따른 스마트폰 몰입의 차이를 밝히기 위해 t-test를 실시하였다(Table 8). 그 결과, 성별의 경우, 엔터테인먼트몰입과 거래몰입을 제외한 모든 스마트폰몰입요인에서 유의한 차이가 나타났다. 결과를 살펴보면, 유의한 차이가 나타난 외형 몰입, 시간 및 정보검색 몰입, 어플리케이션과 커뮤니케이션 몰입 모두 여성이 남성보다 더 높게 나타났다. 스마트폰몰입 전반에 걸쳐 여성의 몰입이 남성에 비해 높게 나타나고 있는데, 이러한 결과는 여성이 남성보다 더 심한 휴대폰 몰입성향을 나타낸다고 밝힌 Han and Hur(2004)의 연구와 일치하는 결과이다.

    반면, 엔터테인먼트 몰입의 경우, 연령과 성별에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이는 스마트폰 이용 동기 차원 중 여성이 남성보다 스마트폰을 이용하는 오락적 목적이 더 높다고 한 Jang(2011)의 연구와는 다른 결과로 최근 스마트폰이 보편화된 가운데 이제 사람들이 스마트폰을 사용하는데 있어 엔터테인먼트적 요소를 스마트폰 기능의 선택요소가 아닌 필수요소로 인식함에 따라 더 이상 성별에 따른 차이가 나타나지 않은 것으로 추론 할 수 있다. 연령의 경우, 어플리케이션 몰입과 거래몰입에서 유의한 차이가 나타났다. 어플리케이션 몰입의 경우 연령이 어릴수록, 거래몰입의 경우, 연령이 많을수록 몰입이 높게 나타나 서로 상반된 결과를 보여주고 있다. 어플리케이션 몰입의 경우, 성별에 있어서도 유의한 차이가 나타나 여성일수록 어플리케이션에 대한 사용을 즐겨한다는 것을 알

    [Table 8.] Difference in demographic characteristics for involvement in smart phones

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    Difference in demographic characteristics for involvement in smart phones

    수 있었다.

       4.3. 스마트폰 몰입이 웹 기반 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향

    스마트폰 몰입이 웹 기반 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 밝히기 위해 회귀분석을 실시하였다.

    4.3.1. 스마트폰 몰입이 모바일웹 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향

    스마트폰 몰입 요인들이 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 밝히기 위해 스마트폰 몰입의 6개 요인을 독립변수로, 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도를 종속변수로 하여 회귀분석을 실시하였다(Table 9). 그 결과, 회귀분석 모델은 통계적으로 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타났으며, 투입된 예측변인들은 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도의 전체 분산 중 14.3%를 설명하는 것으로 나타났다. 결과를 살펴보면, 스마트폰 몰입에 대한 6개의 요인들 중 엔터테인먼트

    [Table 9.] Influence of involvement in smart phones on purchase intention in mobile web-based fashion shopping malls

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    Influence of involvement in smart phones on purchase intention in mobile web-based fashion shopping malls

    몰입, 거래몰입, 외형몰입이 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 즉, 엔터테인먼트 몰입, 거래몰입, 외형몰입이 높을수록 모바일 웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도가 높아진다는 것이다. 거래몰입의 경우, 이미 모바일을 통해 거래경험이 쌓여있는 상태임으로 모바일 거래에 대한 위험인지나 거부감이 적어 모바일 웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 해석할 수 있다. 엔터테인먼트 몰입의 경우, 스마트폰을 오락적 유희의 대상으로 여기는 경향이 높을수록, 모바일경로에 대한 친숙도가 증가하고, 따라서 경로에 대한 친숙도가 결국 모바일 경로를 통한 의류구매의도로 까지 이어진 결과로 해석할 수 있다. 따라서 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰들은 모바일을 통한 의류 구매에 대해 소비자들의 긍정적 반응을 끌어내기 위한 마케팅전략으로 엔터테인먼트관련 서비스를 강화해야 할 것이다. 엔터테인먼트 몰입 문항의 구체적 내용을 참고로 엔터테인먼트 서비스의 내용을 제시해 본다면, 모바일 쇼핑몰 내에서 음악을 들을 수 있도록 해주거나, 동영상을 구동시킬 수 있는 시스템을 마련하여 엔터테인먼트의 소비자 욕구를 충족시켜줌으로 쇼핑몰 방문 소비자 수를 증가시킴과 동시에 매출증가 효과를 기대할 수 있을 것이다.

    4.3.2. 스마트폰 몰입이 PC웹 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향

    스마트폰 몰입 요인들이 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 밝히기 위해 스마트폰 몰입에 대한 6개 요인을 독립변수로, PC웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도를 종속변수로 회귀분석을 실시하였다(Table 10). 그 결과, 회귀분석 모델은 통계적으로 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타났으며, 투입된 예측변인들은 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도의 전체 분산 중 9.5%를 설명하는 것으로 나타났다. 결과를 살펴보면, 스마트폰 몰입에 대한 6개의 설명변인 중 엔터테인먼트

    [Table 10.] Influence of involvement in smart phones on purchase intention in PC web-based fashion shopping malls

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    Influence of involvement in smart phones on purchase intention in PC web-based fashion shopping malls

    몰입만이 PC웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도에 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 즉, 스마트폰 몰입 중, 스마트폰을 통해 동영상을 보거나 음악을 듣는 등 엔터테인먼트적 활용을 많이 할수록, PC웹 의류쇼핑몰에서의 의류구매의도가 높아진다는 것이다. 따라서 기존의 PC웹기반의 의류쇼핑몰들은 구매시스템을 연동하지 않더라고 다양한 영상과 음악적 요소가 가미된 엔터테인먼트 목적의 홍보용 어플리케이션을 제공함으로, PC웹 기반의 의류쇼핑몰에 호의적인 잠재적 소비자에게 접근할 수 있는 기회를 높일 수 있을 것이다. 어플리케이션의 경우, 제작비용이 비싸지 않고, 배포방식도 간단해 PC웹 기반의 의류쇼핑몰 운영에 효과적인 마케팅도구로 활용될 수 있을 것으로 예측된다.

       4.4. PC웹 의류쇼핑몰과 모바일웹 의류쇼핑몰에서의 구매의도 사이의 관계

    모바일웹 기반의 의류쇼핑몰들이 대부분 기존 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서 파생된 형태라는 점에 있어 두 웹기반에 대한 소비자들의 행동 사이에는 관련성이 있을 것으로 예상된다. 이에 PC웹과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도 간 관련성을 실증적 분석을 통해 밝히고자 한다.

    PC웹 기반과 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도 간에 관련성을 분석하기 위하여 피어슨의 적률상관분석을 실시하였다(Table 11). 그 결과, 두 변수 간 상관계수는 .547로 .01%

    [Table 11.] Correlations between purchase intention in PC web-based fashion shopping malls and that in mobile web-based fashion shopping malls

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    Correlations between purchase intention in PC web-based fashion shopping malls and that in mobile web-based fashion shopping malls

    수준에서 서로 정적상관이 있는 것으로 나타났다. 즉, PC웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도가 높으면 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도도 역시 높게 나타나는 것이다. 아직까지 시장의 활성화가 덜 된 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서 두 변수간의 상관관계를 효과적으로 활용한다면 다른 업체들보다 먼저 시장 내 입지를 다질 수 있을 것이다. 두 변수간의 상관관계를 활용한 가장 효과적인 마케팅 전략으로는 기존의 PC웹 기반의 의류쇼핑몰 고객들을 모바일 시장으로 끌어들이는 방법이다. 기존의 PC웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도가 높은 소비자들은 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에 대해서도 호의적인 태도를 가지고 있으므로, 제3의 새로운 고객을 만드는 것보다는 훨씬 더 효과적으로 고객을 만들 수 있다. 두 웹 기반에 따른 의류쇼핑몰 간의 연계시스템을 만들어 동일아이디로 접속이 가능하도록 하거나, 포인트가 통합적으로 누적되게 하는 등 두 기반의 의류쇼핑몰을 서로 연계시켜준다면, 모바일이라는 경로가 주는 어색함을 감소시켜주는 효과가 있을 것이다.

    5. 결론 및 제언

    본 연구는 먼저 스마트폰 몰입의 요인들을 밝히고, 스마트폰 몰입의 요인들이 모바일웹 기반과 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 인구통계적 특성에 따른 스마트폰 몰입의 차이와 더불어 이미 활성화된 PC웹 기반의 의류쇼핑몰과 새롭게 등장한 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도 간의 관계를 밝혔다.

    본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.

    첫째, 스마트폰 몰입의 요인분석 결과, 스마트폰 몰입 요인은 ‘외형몰입’, ‘시간 및 정보검색몰입’, ‘어플리케이션 몰입’, ‘엔터테인먼트 몰입’, ‘커뮤니케이션 몰입’, ‘거래몰입’의 6가지 요인으로 구성됨이 확인되었다.

    둘째, 요인별로 연령과 성별에 따른 스마트폰 몰입의 차이를 밝힌 결과, 스마트폰몰입에 있어 전반적으로 여성이 남성보다 더 많은 관심을 보이는 것으로 나타났다. 반면, 엔터테인먼트 몰입에 있어서는 연령과 성별에 있어 유의한 차이가 나타나지 않았는데, 이는 최근 스마트폰의 사용량이 급증하며 사람들이 스마트폰의 엔터테인먼트적 요소를 스마트폰의 필수요소로 인식한 것에서 비롯된 결과로 추론해 볼 수 있다.

    셋째, 스마트폰 몰입이 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도에 미치는 영향을 밝히기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 스마트폰 몰입에 대한 6개의 설명변인 중 엔터테인먼트 몰입과 거래몰입 및 외형몰입이 높을수록 모바일웹 기반의 의류 쇼핑몰에서의 구매의도도 높게 나타나는 것을 알 수 있었다.

    넷째, 스마트폰 몰입이 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매 의도에 미치는 영향을 밝히기 위해 회귀분석을 실시한 결과, 스마트폰 몰입에 대한 6개의 설명변인 중 엔터테인먼트 몰입이 높을수록 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도가 높게 나타나는 것을 알 수 있었다.

    다섯째, PC웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도와 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도 사이의 상관관계분석을 실시한 결과, 두 변수 간 정적상관이 있는 것으로 나타났다. 즉, 기존의 PC웹 기반의 의류쇼핑몰 구매의도가 높은 소비자들은 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에 대해서도 높은 구매의도를 가지는 것으로 나타났다.

    본 연구의 결과에 따른 연구인의 마케팅적 시사점은 다음과 같다.

    첫째, 스마트폰을 오락적 유희의 대상으로 여기는 경향이 높을수록 모바일웹을 통한 의류구매에 더 긍정적으로 반응하므로 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰들은 엔터테인먼트 관련 서비스를 강화할 필요가 있다. 동영상이나 음악듣기 등 엔터테인먼트적 요소가 실현될 수 있는 시스템을 구축하고, 더불어 자체적인 엔터테인먼트 컨텐츠의 개발이나 기존 컨텐츠와의 연계시스템 구축을 통해 스마트폰을 오락적 유희로 즐기는 고객의 방문빈도를 늘릴 수 있을 것이다. 이처럼 의류구매에 긍정적으로 반응하는 고객의 방문빈도를 높이는 전략은 실제 매출에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

    둘째, 엔터테인먼트몰입이 높을수록 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에서의 구매의도역시 긍정적이라는 점에 있어, 기존 PC웹 기반의 의류쇼핑몰들은 구매시스템을 갖추지 않았더라도 다양한 정보와 재미를 제공하는 엔터테인먼트적 홍보용 어플리케이션을 제공함으로, PC웹 기반의 의류쇼핑몰에 호의적인 잠재적 소비자에게 접근할 수 있는 기회를 높일 수 있을 것이다.

    셋째, 스마트폰 몰입에 있어 남성보다 여성들의 관심이 더 높게 나타난 가운데, 향후, 모바일 시장에 진입 예정인 의류쇼핑몰들이 여성을 타깃으로 하는 마켓팅 전략을 마련할 필요가 있다. 스마트폰을 통한 커뮤니케이션에 적극적인 여성들을 위해 쇼핑몰 어플리케이션 개발 시 커뮤니케이션 기능을 첨가하거나, 어플 몰입을 좋아하는 여성들을 위해, 쇼핑몰 어플 외에 부수적인 어플리케이션을 제공한다면 여성들의 욕구를 충족시킴으로 효율적인 마케팅 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

    넷째, 이미 활성화된 PC웹 기반의 의류쇼핑몰에 대한 구매의도가 높은 소비자들이 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에 대한 구매의도도 역시 높을 것임으로, 모바일웹 기반의 의류쇼핑몰에서는 기존의 PC웹 기반의 의류쇼핑몰 고객들을 모바일시장으로 끌어들이는 마케팅 전략을 수립해야 할 것이다. 제3의 새로운 고객을 만드는 것보다는 기존 의류쇼핑몰 내점 고객을 대상으로 모바일전용 쿠폰을 배부하거나, 통합적립금을 허용하는 등의 프로모션을 실행한다면, 새로운 고객을 유치하기 위해 소모되는 노력보다 좀 더 쉽고 빠른 시간 내에 모바일소비자를 확보할 수 있을 것이다.

    본 연구는 스마트폰 몰입의 구성요소를 밝힘으로 다양해진 모바일의 기능 중, 어떤 요인이 구매의도에 영향을 미치는지 구체적 요인을 알 수 있게 되었다는데 의미가 있다. 또한 스마트폰의 특성을 반영하여 몰입에 대한 문항을 개발함으로 향후, 스마트폰 몰입에 대한 관련 연구에 기초를 마련하였다.

    한편, 본 연구의 후속연구를 위한 제언으로는 첫째, 스마트폰의 기능이 갈수록 다양화되고 있는 만큼, 스마트폰의 특성을 고려한 몰입에 대한 척도개발이 꾸준히 이뤄져야 할 것이다. 둘째, 아직까지 모바일 시장이 활성화되지 못한 만큼, 연구대상자들의 대다수가 실제 모바일에서 구매경험이 없었다. 따라서 향후 연구에서는 실제 모바일에서 구매경험을 가진 소비자를 대상으로 하는 연구가 이뤄져야 할 것이다. 셋째, 스마트폰 사용자의 연령층이 갈수록 확대되고 있는 만큼, 향후 연구에서는 연구대상자를 연령대별로 확대하여 연구할 필요가 있다.

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  • [ Table 1. ]  Trend of transaction amounts per major product group
    Trend of transaction amounts per major product group
  • [ Table 2. ]  Measurement questions for involvement in smart phones used in the existing study
    Measurement questions for involvement in smart phones used in the existing study
  • [ Table 3. ]  Result of factor analysis for involvement in smart phones
    Result of factor analysis for involvement in smart phones
  • [ Table 4. ]  Result of confirmatory factor analysis for involvement in smart phones
    Result of confirmatory factor analysis for involvement in smart phones
  • [ Table 5. ]  Discriminant validity analysis
    Discriminant validity analysis
  • [ Table 6. ]  Discriminant validity analysis
    Discriminant validity analysis
  • [ Table 7. ]  Result of factor analysis for involvement in smart phones
    Result of factor analysis for involvement in smart phones
  • [ Table 8. ]  Difference in demographic characteristics for involvement in smart phones
    Difference in demographic characteristics for involvement in smart phones
  • [ Table 9. ]  Influence of involvement in smart phones on purchase intention in mobile web-based fashion shopping malls
    Influence of involvement in smart phones on purchase intention in mobile web-based fashion shopping malls
  • [ Table 10. ]  Influence of involvement in smart phones on purchase intention in PC web-based fashion shopping malls
    Influence of involvement in smart phones on purchase intention in PC web-based fashion shopping malls
  • [ Table 11. ]  Correlations between purchase intention in PC web-based fashion shopping malls and that in mobile web-based fashion shopping malls
    Correlations between purchase intention in PC web-based fashion shopping malls and that in mobile web-based fashion shopping malls
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