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The Impact of Continued Behavior on Real Usage: Focusing on Mobile Web

지속 사용 행동이 실 사용량에 끼치는 영향: 모바일 웹을 중심으로

  • 최훈 (부산 가톨릭 대학교 유통 경영정보학과) ;
  • 유성열 (부산 가톨릭 대학교 경영학부)
  • Published : 2008.01.28

Abstract

Since the current mobile web market is already in its maturity, a research concerning the continued behavior of mobile Internet users should be carried out. The purpose of this research is to understand user's continued behaviors by theoretically constructing and empirically testing a continued model using real usage data. The model consists of four post-expectation factors (usefulness, ease of use, enjoyment, and perceived value) as well as user satisfaction, continuance intention, and the actual usage amount. To test the model, an on-line survey had been conducted, and we collected the actual usage data of survey respondents via the support of telecommunication companies. The study results indicate that post expectation variables were found to influence satisfaction, continuance intention, and actual usage amount of mobile web users. This paper ends with study limitations and implications on mobile web industry.

정보 기술의 급격한 발달로 인해 다양한 상품과 서비스가 출시되고 있다. 하지만 지속적으로 사용을 계속하는 상품이나 서비스는 많지 않은 것이 현실이다. 새로운 사용자를 유치하는 것보다 기존 사용자를 지속시키는 것은 기업의 효율적인 측면에서 매우 중요하다. 하지만, 기존의 정보 기술과 관련한 연구들은 새로운 사용자를 유치하는데 초점이 맞추어져 왔다. 따라서 기존 사용자를 지속적으로 유지하기 위한 연구는 매우 미미한 실정이다. 본 연구에서는 모바일 웹 사용자를 대상으로 모바일 웹의 지속적 사용을 위한 지속 사용 모델을 개발하였고, 이러한 지속 사용 행동이 실제 사용량에 어떠한 영향을 끼쳤는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 모바일 웹의 지속적 사용에 중요한 영향을 끼치는 요인을 발굴하였고, 이를 실증적으로 검증하고자 하였다. 연구 결과, 사후 기대인 사후 유용성, 사후 사용 편의성, 사후 즐거움, 사후 지각된 가치가 사용자의 만족, 사용 지속의도에 유의하게 영향을 끼쳤으며, 사용자의 사용지속의도 역시 모바일 웹의 실 사용량에 유의하게 영향을 끼쳤다. 본 연구 결과와 더불어, 만족과 사용 지속의도에 중요하게 끼치는 영향은 서로 다르게 나타나 만족과 사용 지속의도를 높이는 전략이 서로 다르게 해야 함을 시사하고 있다. 마지막으로 본 연구는 연구의 한계점과 실증적 시사점에 대하여 제시하고 있다.

Keywords

References

  1. M. H. Chae, J. W. Kim, H. Y. Kim, and H. S. Ryu, Information Quality for Mobile data Services: A Theoretical Model with Empirical Validation, Electronic Markets, Vol.12, pp.38-46, 2002. https://doi.org/10.1080/101967802753433254
  2. E. Rogers, M., Diffusion of Innovations, Fourth Edition ed. New York: The Free Press, 1995.
  3. 한국 인터넷 진흥원, 무선 인터넷 이용 실태 조사, 2007.
  4. A. Bhattacherjee, Understanding information systems continuance: An expectation- confirmation model, MIS Quarterly, Vol.25, pp.351-370, 2001. https://doi.org/10.2307/3250921
  5. 조일상, 무선 인터넷의 현황 및 이슈, 메트릭스 코퍼레이션, 2004.
  6. D. Straub, M. Limayem, and E. Karahanna, Measuring System Usage: Implications for IS Theory Testing, Management Science, Vol.41, pp.1328-1342, 1995. https://doi.org/10.1287/mnsc.41.8.1328
  7. V. A. Zeithaml and M. J. Bitner, Services Marketing: Integrating Customer Focus Across the Firm, 2nd ed. Boston: Irwin/McGraw-Hill, 2000.
  8. F. D. Davis, R. P. Bagozzi, and P. R. Warshaw, User Acceptance of Computer Technology a Comparison of Two Theoretical-Models, Management Science, Vol.35, pp.982-1003, 1989. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
  9. M. G. Morris and A. Dillon, How User Perceptions Influence Software Use, IEEE Software, Vol.14, pp.58-65, 1997. https://doi.org/10.1109/52.595956
  10. A. H. Segars and V. Grover, Re-Examining Perceived Ease of Use and Usefulness: A Confirmatory Factor Analysis, MIS Quarterly, Vol.17, pp.517-525, 1993. https://doi.org/10.2307/249590
  11. R. L. Oliver, A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions, Journal of Marketing Research, Vol.17, pp.460-469, 1980. https://doi.org/10.2307/3150499
  12. 이원준, 이정섭, 김태웅, 백태영, 무선인터넷의 사용자 수용, 경영정보학연구, 제14권, pp.61-86, 2004.
  13. 김호영, 김진우, 모바일 인터넷 사용에 영향을 미치는 중요 요인에 대한 실증적 연구, 경영 정보학 연구, 제12권, pp.89-114, 2002.
  14. 신종칠, 강명수, 모바일 무선인터넷 사용가치가 사용의도 및 사용시간에 미치는 영향에 관한 연구, 소비자학 연구, 제15권, pp.125-143, 2004.
  15. M. Y. Yi and Y. Hwang, Predicting the use of web-based information systems: self-efficacy, enjoyment, learning goal orientation, and the technology acceptance model, International Journal of Human-Computer Studies, Vol.59, pp.431-449, 2003. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00114-9
  16. F. D. Davis, R. P. Bagozzi, and P. R. Warshaw, Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace, Journal of Applied Social Psychology, Vol.22, pp.1111- 1132, 1992. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.1992.tb00945.x
  17. P. E. Pedersen, L. B. Methlie, and H. Thorbjonsen, Understanding Mobile Commerce End-User Adoption: A Triangulation Perspective and Suggestions for an Exploratory Service Evaluation framework, Proceedings of the 36th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-36), Big Island, Hawaii, 2002.
  18. M. K. Chang and W. Cheung, Determinants of the intention to use Internet/WWW at work: a confirmatory study, Information & Management, Vol.39, pp.1-14, 2001. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(01)00075-1
  19. K. Lyytinen and R. Hirschheim, Information Systems Failures: A Survey and Classification of the Empirical Literature, Oxford Surveys in Information Technology, Vol.4, pp.257-309, 1987.
  20. V. Venkatesh, C. Speier, and M. Morris, User acceptance enablers in individual decision making about technology: Toward an integrated model, Decision Sciences, Vol.33, pp.297-316, 2002. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2002.tb01646.x
  21. E. Karahanna, D. W. Straub, and N. L. Chervany, Information Technology Adoption Across Time: A Cross-Sectional Comparison of Pre-Adoption and Post-Adoption Beliefs, MIS Quarterly, Vol.23, pp.183-213, 1999. https://doi.org/10.2307/249751
  22. M. Igbaria, S. Parasuraman, and J. J. Baroudi, A motivational model of microcomputer usage, Journal of Management Information Systems, Vol.13, pp.127, 1996. https://doi.org/10.1080/07421222.1996.11518115
  23. M. H. Chae and J. W. Kim, Do size and structure matter to mobile users? An empirical study of the effects of screen size, information structure, and task complexity on user activities with standard web phones, Behavior & Information Technology, Vol.23, pp.165-181, 2004. https://doi.org/10.1080/01449290410001669923
  24. V. Venkatesh and F. D. Davis, A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies, Management Science, Vol.46, pp.186-204, 2000. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
  25. H. S. Kwon and L. Chidambaram, A Test of the Technology Acceptance Model: The Case of Cellular Telephone Adoption, Proceedings of the 33th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-33), Hawaii, 2000.
  26. S. L. Jarvenpaa, K. R. Lang, Y. Takeda, and V. K. Tuunainen, Mobile Commerce at Crossroads, Communications of the ACM, Vol.46, pp.41-44, 2003.
  27. W. B. Dodds and K. B. Monroe, The Effect of brand and price information on subjective product evaluations, Advances in Consumer Research, Vol. 12, pp. 85-90, 1985.
  28. 박동균, 호텔 고객의 지각된 품질과 가치, 만족, 애호도, 재이용 의도간의 관계 연구, 관광, 레져 연구, 제 15권, pp. 283-302, 2002.
  29. P. Patterson and R. A. Spreng, An Empirical Examination of the Relationship Between Performance, Value, Satisfaction and Repurchase Intentions in a Professional, Business-to-Business Services Context, International Journal of Service Industry Management, Vol.8, pp.414-434, 1997. https://doi.org/10.1108/09564239710189835
  30. K. Mathieson, Prediction User Intentions: Comparing the Technology Acceptance Model with the Theory of Planned Behavior, Information System Research, Vol.2, pp.173-191, 1991. https://doi.org/10.1287/isre.2.3.173
  31. C. F. Ho and W. H. Wu, Antecedents of Customer Satisfaction on the Internet: An Empirical Study on Online Shopping, Proceedings of the 32th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-32), Maui, Hawaii, 1999.
  32. 이문규, 홍성태, 소비자 행동의 이해, 서울: 법문사, 2001.
  33. W. W. Chin, Issues and Opinion on Structural Equation Modeling, MIS Quarterly, Vol.22, pp.7-16, 1998.
  34. K. A. Bollen, Structural Equations with Latent Variables. New York, NY: John Wiley & Sons, 1989.
  35. J. Anderson and D. Gerbing, Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach, Psychological Bulletin, Vol.103, pp.411-423, 1988. https://doi.org/10.1037/0033-2909.103.3.411