Influences of Motivations on Interactivity in the Live Streaming Commerce

Abstract

Purpose: This study focuses how motivations influence interactivity in the live streaming commerce context. Live streaming commerce involves the provision of e-commerce activities and transactions via a live streaming platform that offers real-time interaction, entertainment, social activities, and commerce. The purpose of study is to examine effects of motivations on perceived interactivity and the effects of perceived interactivity on attitude and intention to use the live streaming commerce. Research design, data and methodology: The study investigates key questions about consumers' motivation to use live streaming commerce and perceived interactivity by surveying 300 users of live commerce. Participants were asked whether they were live streaming commerce users who had experienced live streaming commerce before participating in the survey. The full survey required live streaming commerce users to respond to all the questions. Results: The study uncovered motivations for using live streaming commerce by finding information, entertainment, pass time, fashion/status and real time and perceived interactivity in the live streaming commerce. The results indicated motivation to use live streaming commerce positively influenced perceived interactivity. Perceived interactivity had positive effects on attitude toward brand. Attitude toward brand had positive effects on intention to use. Conclusions: Live streaming commerce is getting increasing attention from marketers because live streaming commerce has seamlessly integrated commerce, social activities, and hedonic factors. This study clarifies motivations and perceived interactivity in the live streaming commerce context. The study uncovers the relationships between motivations, perceived interactivity, attitude, and intention to use that contributes to the theoretical foundation and practical implications for marketing and management in the live streaming commerce context. Specifically, the study develops the theoretical contributions to perceived interactivity in the in the live streaming commerce context. The results also contribute to the practical implications for new marketing strategies that provides dynamic real-time interaction, exact information, and social and hedonic factors to attract consumers to indulge in the consumption processes. Marketing practitioners will obtain insights that can help them develop and manage brand strategies by understanding the influence of motivation and perceived interactivity in the live commerce context, which offers opportunities for contactless marketing and management.

1. 서론(Introduction)

라이브 커머스는 새로운 마케팅 채널로서 소비자 참여를 높이고 더 큰 가치를 실현하기 위해 다양한 유형의 새로운 프로그램을 채택함으로써 진화를 거듭하고 있다. 최근 커머스뿐만 아니라 엔터테인먼트와 사회적 활동을 포함하는 상호작용을 제공하는 플랫폼으로서 라이브 커머스가 주목받고 있다. 2019 년, 아마존(Amazon)이 자체 라이브 커머스를 시작했고, 실시간 라이브 스트리밍은 소비자 관계 및 수익 면에서 풍부한 기회를 제공하고 있다(Xu, Wu, & Li, 2020). 라이브 스트리밍과 커머스가 통합된 라이브커머스는 소비자와 실시간으로 상호작용하고 반응하는 실제와 같은 경험을 제공할 수 있는 폭발적인 잠재력을 가지고 있다(Sun, Shao, Li, Guo, & Nie, 2020).

라이브 커머스는 잠재 소비자가 제품과 브랜드에 빠져들도록 실시간 스트리밍을 통해 여러 자극을 제공하는 새로운 커뮤니케이션 환경을 제공하여, 이것은 완전히 탐구되지 않은 새로운 비즈니스 모델로서 중요해지고 있다(Sun et al., 2020). 하지만, 소비자가 어떤 동기로 라이브 커머스를 왜 그리고 어떻게 이용하는지, 또 라이브 커머스 이용동기가 라이브 스트리밍 상호작용성에 어떻게 영향을 주는지 상호작용적 관점에서의 연구는 거의 없다.

따라서 본 연구는 라이브 커머스 이용 동기를 밝히고 라이브 커머스가 지금까지 없던 상호작용성을 제공하는 특성을 고려하여 연구 방향을 제시하고자 한다. 본 연구는 라이브 커머스 상호작용성의 이론적 틀을 정립하고 라이브 커머스 이용동기, 지각된 상호작용성, 라이브 커머스에 포함된 브랜드 태도와 향후 이용의도의 관계를 실증적으로 규명하고 분석할 것이다.

이러한 본 연구의 결과는 라이브 커머스의 동기와 상호작용성 효과를 새롭게 규명하여 온라인에 기반한 이커머스(e-commerce)와는 다른 라이브 스트리밍의 지각된 상호작용성을 제시하여 상호작용성 이론 구축에 기여할 것이다. 라이브 커머스 기반의 체계적인 상호작용성 효과모델에 근거하여 차별적 반응을 밝힌다는 점에서 상호작용성 이론에 기여하고, 라이브 커머스 기반 마케팅 효과 증대 방안을 제시할 수 있을 것이다.

또한, 라이브 커머스의 이용동기, 지각된 상호작용, 브랜드 태도의 관계를 밝히는 것은 소비자의 개인화된 니즈를 충족시키기 위해 라이브 커머스를활용한 마케팅 전략 방향에 대한 시사점을 제시하고 실무적 기여를 할 수 있을 것이다.

2. 이론적 배경(Literature Review)

2.1. 라이브 커머스 정의와 현황

라이브 커머스는 라이브 스트리밍 플랫폼을 통한이커머스 활동으로 정의할 수 있다(Xu et al., 2020). 라이브 스트리밍 환경은 스트리머가 스트리밍할 수 있는 가상 공간을 만들고 시청자에게 스트리머를보고 상호 작용할 수 있는 채널을 제공한다. 따라서 라이브 커머스는 단순히 커머스 활동이 아닌 라이브 스트리밍 인프라와 기술을 포함하며 실시간 상호작용, 엔터테인먼트, 사회적 활동을 포함한다. 국내 라이브 커머스의 시장 규모는 계속 성장할 전망으로 라이브 커머스는 코로나19로 인해 새로운 커뮤니케이션 채널로 급부상하고 있다. 소비자들이 오프라인 구매가 어려워짐에 따라 기존 광고주들이 소비자 접점을 늘리기 위해 라이브 커머스를 강화하고 있다. 특히, 밀레니얼 세대(M세대)와 Z세대 타겟의 경우, 라이브 커머스를 통해 자신이 선호하는 광고주와 상호작용하고 구매까지 하고 있어 성공적인 것으로 기대되고 있다.

전통적인 온라인 커머스에서 소비자는 제품정보를 검색하고 제품과 관련된 텍스트, 사진, 사전 녹화 비디오콘텐츠를 온라인으로 이용할 수 있다. 소비자의 쇼핑 과정에서, 소비자는 제품을 검색하고, 제품정보를 읽고, 대안을 비교하고, 익명의 다른 소비자의 후기를 기반으로 평가하는데, 시간과 노력을 투자해야 한다(Ryu, 2019). 이러한 온라인 커머스 활동은 사회적 활동 요인과 쾌락적 경험은 거의 포함하고 있지 않다.

라이브 커머스는 기존의 온라인 커머스, 소셜 커머스와는 차별적으로, 판매자와 소비자, 즉 스트리머와 시청자 간의 역동적인 실시간 상호작용을 추가하고, 정확한 정보를 제공하고, 소비자가 소비 프로세스에 빠져들도록 유도하는 쾌락적 요소를 포함하는 새로운 커뮤니케이션 모델로 큰 잠재력을 보여주고 있다. 따라서 라이브 커머스는 상호작용 성에 기반하여, 기존의 온라인 커머스, 소셜 커머스와 달리 커머스, 소셜 활동, 쾌락적 요소를 통합하고 있다. 시청자는 실시간 스트림을 시청하여 다양하고 정확한 정보를 얻고, 스트리머와 가상의 사회적 관계를 형성하며, 매력적인 스트리머를 보면서 편안하고 즐거운 시간을 즐길 수 있다(Sjöblom & Hamari, 2017).

라이브 커머스의 스트리머는 제품의 주요 기능 및 사용 팁과 같은 제품 세부 정보를 포함하여 시청자에게 유용한 제품정보를 제공한다. 스트리머와실시간 상호작용을 통해, 시청자는 자신에게 필요하고 적합한, 즉각적이고 개인화된 제품정보를 얻을 수 있다. 나아가 스트리머는 시청자에게 실시간으로 실제 제품 사용정보를 제공하고 현장감을 전달하며 즉각적인 즐거움과 경험을 제공한다(Chen & Lin, 2018). 라이브 스트리밍을 통한 스트리머와 소비자의 인간적 상호작용과 몰입은 소비자가 제품을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 정서적 사회적 참여로도 발전시킬 수 있다. 따라서 라이브 커머스의 상호작용성에 주목할 필요가 있다.

2.2. 이용동기

기존의 동기 연구는 이용과 충족이론을 중심으로 다양한 미디어 이용동기에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 구체적으로 실용적 이용동기인 정보성과 쾌락적 이용동기인 오락성은 기존의 매체 이용 동기로서도 많이 연구되었다. 정보성은 온라인과 소셜미디어 이용의 주요 동기로서 연구되었다(Croes & Bartels, 2021; Tseng, Huang, & Setiawan, 2017; Hilvert-Bruce, Neill, Sjöblom, & Hamari, 2018). 온라인과 소셜미디어의 상호작용적인 환경에서 실용적인 정보 이용 동기의 중요성에 주목하였고(Croes & Bartels, 2021; Tseng et al., 2017), 정보성 이용동기가 나타날 때 정보제공형 온라인 사이트와 소셜미디어에 활발히 방문하였다. 쾌락적 이용동기로서, 오락성은 TV, 온라인, 모바일, 소셜 미디어 등 주요 매체이용동기로 주목받았다(Dodoo & Youn, 2021). 모바일 매체는 영화, 음악, 스포츠 경기 등 오락적인 콘텐츠를 이용할 수 있고, 멀티미디어를 즐길 수 있어 오락성은 주요 이용 동기 요인으로 제시되었다. 추가로 매체 이용 동기로서 접근성과 시간활용, 패션/지위 등의 이용동기가 연구되었다(Croes & Bartels, 2021; Tseng et al., 2017).

본 연구에서는 이러한 이용동기의 이론적 틀을 기반으로 라이브 커머스의 이용동기를 새롭게 밝힐 것이다.

2.3. 상호작용성

기존의 상호작용성에 관한 연구는 기능적 측면, 행동/과정 측면, 인식적 측면 등으로 연구되었다. 기능적 측면에 중점을 맞춘 연구들은 상호작용성의 특징과 상호작용적 기능들을 분석하는 데 중점을 두고 있다(Hall, Paracha, Flint, MacFarlane, Stewart, Hagan-Green, & Watson, 2021). 두 번째는 상호작용 행동과 상호작용적에 중점을 두고 있다(Lucia-Palacios & Pérez-López, 2021). 마지막으로 상호작용측면은 소비자들이 상호작용을 하고 있다는 인식(perception) 에 중점을 두고 있다. 본 연구에서 초점을 두고 있는 지각된 상호작용은 시의성, 몰입, 통제 등과 같은 변수들을 포함하고 있다(Huang, Sundar, Ye, & Johnson, 2021; Lee, Kim, & Kim, 2021).

기존 선행연구는 소셜미디어와 온라인 매체 이용 동기의 상호작용성에 대한 긍정적 영향에 대해 논의되어 왔다(Dodoo & Youn, 2021; Huang et al., 2021). 특히, 기존의 상호작용성 연구는 매체이용동기와 상호작용의 인식이 연관성이 있다고 밝히고 있으며 온라인 매체에서 소비자들이 이용동기에 기반하여 실용적 정보를 얻기 위해 또는 쾌락적 오락성을 추구하여 온라인 사이트를 심층적으로 이용하고 상호작용한다고 밝히고 있다(Flanagin & Metzger, 2001).

라이브 커머스 상호작용은 기존의 온라인 커머스와는 다른 새로운 상호작용을 제공하고 있어 본 연구는 라이브커머스의 지각된 상호작용성에 초점을 두고자 한다.

온라인 커머스의 소비자는 제품정보를 검색하고 제품과 관련된 텍스트, 사진, 녹화된 비디오 콘텐츠를 시청하는 것으로 커머스를 이용할 수 있다. 온라인 커머스의 소비자는 제품을 검색하고, 제품정보를 읽고, 대안을 비교하고, 소비자의 후기를 읽고 평가하는 일방적인 수준의 마케팅 커뮤니케이션을 경험하게 된다.

반면, 라이브 커머스의 소비자는 스트리밍을 통해 실시간 비디오 스트리밍 형태로, 스트리머와 실시간 상호작용을 통해, 소비자는 제품, 브랜드, 제품 사용, 제조 프로세스 등 확연히 향상된 정보를 받고 실제와 같은 제품과 브랜드 체험을 통해 구매 결정을 내릴 수 있다(Wongkitrungrueng & Assarut, 2020). 또한, 스트리머와 소비자 간의 대인관계와 상호작용을 쉽게 할 수 있다(Hu, Zhang, & Wang, 2017; Wongkitrungrueng & Assarut, 2020).

라이브 커머스의 상호작용은 사회적, 쾌락적, 소비자 중심의 커뮤니케이션과 몰입을 가능하게 하여 새로운 지각된 상호작용을 제공할 수 있다 (Wongkitrungrueng & Assarut, 2020; Sun et al., 2020).

따라서 본 연구에서는 상호작용성의 이론적 틀을 기반으로 지각된 상호작용성에 초점을 두고 기존의 이커머스(e-commerce)와는 완전히 차별화된 새로운 라이브 커머스의 상호작용성을 새롭게 밝힐 것이다.

2.4. 연구모델 및 가설

본 연구는 라이브 커머스 이용 동기와 새로운 상호작용성에 주목하여 라이브 커머스 이용동기, 지각된 상호작용성, 라이브 커머스에 포함된 브랜드 태도와 향후 이용의도의 관계를 밝히는 연구이다. 앞서 살펴본 논의를 바탕으로 연구모델(Figure 1)을 제시하고 다음과 같은 가설을 제시하고자 한다.

Figure 1: Research Model

본 라이브 커머스 연구모델을 분석하기 위한 가설의 주요 변수인 동기(motivation), 상호작용성 (interactivity), 태도(attitude), 이용의도(intention to use) 의 정의는 Table 1과 같다.

Table 1: Definition of Variables

2.4.1. 라이브커머스 이용동기

라이브 커머스는 본질적으로 기업과 소비자가 함께 가치를 창출할 수 있는 상호 커뮤니케이션의 환경을 제공한다(Hu et al., 2017; Sun et al., 2020). 공동 창작자로서 소비자는 라이브 비디오 스트리밍을 시청하는 것으로 정보적 가치와 쾌락적 가치를 획득하고, 이러한 라이브 커머스는 소비자 참여의 가능성을 제공한다(Wongkitrungrueng & Assarut, 2020), 이는 마케터가 타겟 고객의 잠재적 가치를 획득하는 데 중요한 지표가 될 수 있다(Zhang et al., 2017).

라이브 커머스에 대한 이용동기와 가치에 중점을 두고 살펴보면, 라이브 스트리밍 커머스의 실용적 이용 동기와 쾌락적 이용동기가 공통적으로 중요한 것으로 파악된다(Croes & Bartels, 2021; Tseng et al., 2017; Hilvert-Bruce et al., 2018; Wongkitrungrueng & Assarut, 2020).

또한 라이브 커머스 특성을 고려하여 접근성과 시간 활용, 패션/지위 등의 이용동기를 포함하여 분석할 필요가 있겠다(Croes & Bartels, 2021; Tseng et al., 2017). 접근성은 시간에 제약 없이, 꼭 고정된 시간에 이용하지 않아도 되고, 언제든지 매체의 콘텐츠를 이용할 수 있는 등의 매체이용동기로서 중요하게 연구되었다. 이동성과 즉각적 접근성 또한 모바일 매체의 새로운 동기 요인으로 제시되었다. 시간 활용은 무엇인가를 기다려야만 할 때 볼 수 있고, 아무 할 일이 없을 때 시간을 보낼 수 있게 해주는 등 빈 시간을 효과적으로 쓸 수 있게 해주기 때문에 이용하려는 이용동기이다. 패션/지위에 대한 충족을 위한 동기는 모바일 미디어의 중요한 동기 요인으로서 연구되었다(Croes & Bartels, 2021; Tseng et al., 2017). 이러한 기존의 매체이용동기 연구를 기반으로 본 연구는 라이브 커머스 이용동기는 무엇인지 어떻게, 왜 라이브 커머스를 이용하는지 실증적으로 분석할 것이다.

연구문제 1. 라이브 커머스 이용동기는 어떻게 구성되는가?

2.4.2. 라이브 커머스의 상호작용성

라이브 커머스를 통해 시청자는 고품질의 제품정보와 혜택을 경험할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 커뮤니케이션하면서 라이브 스트리머와의 사회적 관계를 형성하고 상호작용할 수 있어 기존의 이커머스(e-commerce)와는 차별화된 상호작용성을 보인다(Hilvert-Bruce et al., 2018). 라이브 커머스를 통해 소비자는 제품과 브랜드에 관심과 흥미를 갖게 되고 라이브 이벤트에 직접 참여한 것처럼 느끼게 된다. 고강도의 인터랙티브한 경험, 재미있는 콘텐츠, 쇼핑의 참신함으로 인해 소비자는 종종 기분이 고조되고 흥분하게 된다(Chen & Lin, 2018). 소비자들은 라이브 커머스를 단순히 시청할 뿐만 아니라 참여하고 콘텐츠를 함께 창조하기 때문에 지금까지의 이커머스(e-commerce)와는 완전히 새로운 상호작용성을 제공하고 있다.

따라서, 라이브 커머스는 기업과 미디어 소비자 간의 새로운 관계를 가능하게 하여 정보전달 이상의 사회적 교류와 참여하는 상호작용을 향상시킨다 (Sjöblom & Hamari, 2017). 라이브 커머스 상호작용은 풍부한 사용자 경험을 제공하고 긍정적인 태도와 소비 행동을 유도하며 제품정보를 받아 자연스럽게 추천을 하게 된다(Chen & Lin, 2018).

따라서, 라이브 커머스의 기능이나 상호작용 과정을 넘어서 소비자가 어떻게 인식하고 있는지 지각된 상호작용성은 중요하다고 할 수 있겠다. 라이브커머스에서 상호작용적 기능이 한정적인 경우라도, 소비자는 상호작용성이 크다고 인식할 수 있을 것이다, 또한, 상호작용 행동과 과정이 활발하더라도 어떤 이유로 소비자들이 왜, 어떻게 상호작용하고 있는지 이용동기를 알 수 없다면, 상호작용성에 대한 지각을 명확히 밝힐 수 없을 것이다.

매체이용동기와 상호작용의 인식 간에 연관성이 있다는 연구는 이루어진 바 있는데, 소셜미디어 매체 이용 동기가 상호작용성에 긍정적인 효과를 미친다는 것을 밝혔다(Dodoo & Youn, 2021). 이용과 충족이론(uses and gratifications theory)에 기반하여 스냅챗의 이용동기가 AR 광고에 대한 상호작용과 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석 제시하였다 (Dodoo & Youn, 2021). 또한, 온라인 매체에서 소비자들이 이용동기에 기반하여 실용적 정보를 얻기 위해 또는 쾌락적 오락성을 추구하여 온라인 사이트를 심층적으로 이용하고 상호작용한다고 밝히고 있다(Flanagin & Metzger, 2001).

하지만, 라이브 커머스 상호작용에 관한 연구는 제한적이며, 라이브 커머스의 이용동기가 상호작용성에 어떤 영향을 미치는지 조사하는 연구는 거의 없다. 따라서, 실제 소비자가 라이브 커머스의 이용 동기에 따라 소비자 참여에 대한 상호 작용의 긍정적 효과를 밝히는 연구가 필요하다. 본 연구에서 새롭게 밝힌 라이브 커머스 이용동기와 지각된 상호작용성 관계를 명확히 규명하고자, 라이브 커머스의이용동기의 지각된 상호작용에 대한 영향에 대해 연구 문제로 설정하고자 한다.

연구문제 2. 라이브 커머스의 이용동기는 지각된 상호작용에 어떻게 영향을 미치는가?

2.4.3. 라이브커머스의 태도, 이용의도

매체이용과 관련한 상호작용성과 브랜드 태도, 이용 의도에 관한 연구가 상호작용 영향 연구의 범주에서 논의되었다. 상호작용성이 브랜드 태도와 이용 의도 등 행동의도에 긍정적인 영향을 미친다는 연구 결과는 종종 제시되었다(Maidiana & Hidayat, 2021). 상호작용적인 요인들이 소비자의 내적 동기를 충족시킬 수 있는 보다 많은 정보 처리의 기회를 제공하는 것으로 나타났고, 정보 처리에 대한 기회 증진은 브랜드 태도에 대한 긍정적인 평가를 증대시키는 것으로 연구되었다(Lee, 2021; Hooda & Ankur, 2018).

이용동기의 상호작용성에 대한 긍정적인 영향과 상호작용성이 브랜드에 대한 태도와 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 논의된 바 있다 (Hooda & Ankur, 2018; Jin, & Lee, 2019; Lee, 2021). 최근 선행연구는 브랜드에 대한 태도가 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 밝혔다(Hegner, Lotze, & Beldad, 2021). 구체적으로, 호텔 브랜드에 대한 태도가 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 논의하여(Hegner et al., 2021), 브랜드에 대한 태도가 이용 의도에 영향을 미치는 것을 밝혔다.

본 연구는 라이브 커머스의 지각된 상호작용이 어떻게 이루어지고 있는지 분석하여 지각된 상호작용성과 라이브 커머스에 포함된 브랜드에 대한 태도 및 라이브 커머스 이용의도의 관계를 밝히고자 다음과 같은 가설을 설정하고자 한다.

H1: 라이브 커머스의 지각된 상호작용은 브랜드 태도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

H2: 라이브 커머스의 브랜드 태도는 이용의도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.

3. 연구방법(Methods)

3.1. 설문조사

본 연구는 구조화된 설문을 활용하여 20대와 30 대 남녀를 대상으로 전문 조사기관에 의뢰하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 실제 라이브 커머스 사용자를 대상으로 실시하였다.

라이브 커머스의 주 이용자는 20대와 30대로 나타나고 있으며, 20대가 50%, 30대가 33%로 파악되고 있다(Statista, 2020). 또한 여성 58.5% 남성 41.5%로 파악되고 있다(Statista, 2020). 따라서 본 연구에서는라이브커머스의 주 이용자인 20, 30대 남녀를 대상으로 설문조사를 실시하였다.

유효 표본은 총 300명으로 이들 중 남성은 125명 (41.7%) 여성은 175명(58.3%)이고, 연령은 19~39세로 구성되었으며, 평균 28.02세(표준편차는 5.32)였다.

확인적 요인분석 및 구조방정식 분석에서 경험 법칙으로 흔히 최소의 데이터 수는 200개 이상 300개 정도의 데이터 수는 적당하다고 할 수 있다 (Kyriazos, 2018). 따라서 본 조사의 유효표본 300명은 확인적 요인분석 및 구조방정식 분석에 적합하다고 할 수 있다.

구조화된 설문을 활용한 자기기입식 설문조사로서 전반적인 20대와 30대 소비자의 라이브 커머스시청 경험을 토대로 직접 설문에 기입하는 방식으로서 설문조사가 실시되었다.

3.2. 라이브 커머스 이용동기 척도개발

본 연구에서는 라이브 커머스 이용동기 요인을 확인하고 측정하기 위해, 처칠(Churchill, 1979) 패러다임과 드벨리스(DeVellis, 2016)의 가이드라인에 기초하여 다중 방법 접근법을 사용하여 척도개발 (scale development)을 수행하였다.

측정도구를 개발하는 방법은 다음과 같다. 우선 문헌 연구, 질적연구를 바탕으로 관련 문항들을 도출하고 본 연구에 맞게 전문가의 검증을 통하여 추려내는 과정을 거친다. 다음으로 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석을 통해 신뢰도 및 타당도를 검증한다. 마지막으로 도출된 측정도구를 이용하여 라이브커머스 이용동기와 관련된 일반적인 연구모형에 실제로 적용하여 유의한지를 검증함으로써 측정 도구의 높은 타당도를 검증한다.

라이브 커머스 이용동기 요인을 식별하고 초기항목 풀을 생성하기 위해 문헌연구와 Focus Group Interview(FGI)의 두 가지 기본 자료가 사용되었다. 처칠(Churchill, 1979) 패러다임과 드벨리스(DeVellis, 2016)의 가이드라인에 따르면 측정도구의 초기 항목 풀을 생성하는데 문헌연구와 FGI가 가장 효과적이다.

첫째, 라이브 커머스 이용동기 요인에 대한 문헌은 매체이용동기의 정보성, 오락성, 접근성과 시간 활용, 패션/지위 차원을 확인한 개념적 모델을 제안했다. 매체이용동기는 정보성, 오락성, 접근성과 시간 활용, 패션/지위 등의 5가지 차원에 의해 형성되는 것으로 연구된 바 있다(Croes & Bartels, 2021; Dodoo & Youn, 2021; Hilvert-Bruce et al., 2018; Nysveen, Pedersen, & Thorbjørnsen, 2005; Peters & Allouch, 2005; Tseng et al., 2017). 선행연구에서 실용적인 정보 이용 동기는 매체이용동기의 주요한 차원으로 다루어졌다. 오락성은 TV, 온라인, 모바일 미디어 등 매체 이용에서 오락적인 콘텐츠를 이용할 수 있어, 쾌락적 이용 동기로서, 주요 매체이용동기로 주목받았다 (Croes & Bartels, 2021; Dodoo & Youn, 2021). 또한, 매체 이용 동기로서 접근성과 시간활용, 패션/지위 등의 이용 동기가 주요 요인으로 연구되어 왔다(Croes & Bartels, 2021; Tseng et al., 2017).

둘째, 라이브 커머스 이용동기 요인에 대한 소비자의 개념을 조사하기 위해 FGI 두 그룹 인터뷰가 실시되었다.

라이브 커머스에 대한 가이드라인을 활용하여 20 대 남녀를 대상으로 FGI를 실시하였다. FGI 그룹에서 16명의 남녀 참가자들은 라이브 커머스 이용 동기와 관련된 단어와 개념을 확인하고 토론하였다. 이 포커스 그룹의 스크립트를 검토하고 라이브 커머스 이용동기와 관련하여 사용된 모든 단어와 문구를 확인하였다. 문헌연구와 포커스 그룹에서 정보성, 오락성, 시간활용, 패션/지위 추구, 현장성의 26 개 문구가 추출되었다. FGI 조사에서 정보성, 오락성, 시간활용은 선행연구에서 연구된 바와 같이 라이브커머스 이용동기에서 필수적인 차원으로 확인되었다. FGI 결과 선행연구에서 제시되었던 패션/지위는소셜 트렌드 추구의 의미가 강하였고, 접근성은 현장성의 개념이 적합하여 소셜 트렌드 추구와 현장성 요인으로 보충되었다.

라이브 커머스 이용동기 개념으로 26개의 일부 용어는 밀접하게 관련되어 중복성과 밀접하게 연관된 일부 단어와 문구는 제거된 후 목록은 정보성, 오락성, 시간활용, 패션/지위, 현장성의 23가지 핵심개념으로 요약되었다. 다섯 가지가 정보성 관점, 네 가지가 오락성 관점, 네 가지가 시간활용 관점, 네 가지가 패션/지위관점, 다섯 가지가 현장성 관점과 관련되어 있었다. 21명의 학부생을 대상으로 사전테스트를 실시하여 참가자의 피드백을 바탕으로 척도의 문구를 정제하였다.

앞서 문헌연구와 FGI 결과와 일치하도록 개발한 척도를 사용하여 7점 리커트 척도로 측정하도록 하였으며(Croes & Bartels, 2021; Dodoo & Youn, 2021; Hilvert-Bruce et al., 2018; Nysveen et al., 2005; Peters & Allouch, 2005; Tseng et al., 2017), 척도의 점수가 높을수록 라이브 커머스 이용동기가 강한 것으로 간주하였다. 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석을 통한 라이브 커머스 이용동기의 측정문항 추출 결과는 연구결과에 기술하였다.

3.3. 측정도구(Measurement): 상호작용성, 태도, 이용의도

지각된 상호작용성의 조사 도구, 브랜드 태도, 이용 의도는 기존의 조사 도구를 사용하여 조사 분석하였다. 세부 설문조사 내용으로서 라이브 커머스이용동기, 지각된 상호작용성, 브랜드 태도, 이용 의도 등을 조사 분석하였다. 라이브 커머스의 지각된 상호작용성을 측정하기 위해서 기존척도 (McMillan & Hwang, 2002)를 라이브 커머스 매체 환경에 적용하여 사용하였다. 라이브 커머스 환경과 맞지 않는 항목은 제외하고, 7점 리커트 척도로 측정하였다. 척도의 점수가 높을수록 라이브 커머스의 지각된 상호작용성이 큰 것으로 간주하였다. 라이브 커머스광고 효과를 측정하기 위해, 브랜드 태도, 향후 라이브 커머스 이용의도를 기존의 척도를 (MacKenzie, Lutz, & Belch, 1986) 사용하여 측정하였다. 라이브 커머스 시청 후 라이브 커머스에 포함된 브랜드에 대한 태도와 이용의도를 7점 의미분별척도(semantic differential scales)를 이용하여 측정하였으며 브랜드 태도와 이용의도 측정에서 척도의 점수가 높을수록 긍정적인 것으로 간주하였다.

주요 측정항목인 라이브커머스 상호작용성의 신뢰도(Cronbach's α)는 0.827, 태도의 신뢰도는 0.918, 이용의도의 신뢰도는 0.869로 나타났다(Appendix 1).

따라서, 각 구성개념별 측정항목들의 신뢰도연구문제 1에 대한 결과로서 라이브 커머스 이용 동기는 정보성(information), 오락성(entertainment), 시간 활용(pass time), 패션/지위(fashion/ status), 현장성 (real time) 요인으로 구분되었다. 앞서 라이브 커머스 이용동기 개념으로 인식하고 이용동기의 중심으로 간주하여 추출된 23가지 척도에 대해 탐색적 요인 분석을 실시한 결과 실제 수집된 자료에서는 한 문항이 신뢰도에서 문제가 있어 제외하고 최종적으로 22개 척도로 라이브 커머스 이용동기를 측정하였다. 탐색적 요인 분석 결과, 아이겐 값 1.0. 이상, 요인 적채치 0.5 이상을 기준으로 최종 22개 측정Cronbach's α)가 모두 0.8 이상으로 파악되어 수렴 타당성을 확인하였다. 신뢰도(Cronbach's α) 0.7 이상일 때 수렴타당성을 확보하는 것으로 제시되고 있어 (Kyriazos, 2018), 측정문항들이 모두 관련 구성개념에 수렴하고, 또 각 구성개념별 측정문항들의 신뢰도(Cronbach's α)도 모두 수렴타당성을 확보하는 것으로 확인되었다.

4. 연구결과와 토의(Results and Discussion)

4.1. 라이브 커머스 이용동기의 구성

새로운 측정도구를 만들기 위해서는 탐색적 요인 분석을 통하여 요인과 각 요인에 적절한 측정문항을 추출해 낼 수 있는 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석은 필수적이다(Kyriazos, 2018). 본 연구에서는 실제 라이브 커머스 이용자들을 대상으로 라이브 커머스 이용동기의 각 요인이 상호작용성에 미치는 영향을 동시에 검증하므로, 구조방정식(SEM)이 가설 검증에 유용한 방법이 될 수 있다. 관련된 마케팅 연구에서 이미 구조방정식(SEM)은 가설 검증에 많이 이용되고 있다(Kim, 2019; Kyriazos, 2018).

4.1.1. 탐색적 요인 분석(Exploratory Factor Analysis: EFA)

연구문제 1에 대한 결과로서 라이브 커머스 이용 동기는 정보성(information), 오락성(entertainment), 시간활용(pass time), 패션/지위(fashion/ status), 현장성(real time) 요인으로 구분되었다. 앞서 라이브 커머스 이용동기 개념으로 인식하고 이용동기의 중심으로 간주하여 추출된 23가지 척도에 대해 탐색적 요인 분석을 실시한 결과 실제 수집된 자료에서는 한문항이 신뢰도에서 문제가 있어 제외하고 최종적으로 22개 척도로 라이브 커머스 이용동기를 측정하였다. 탐색적 요인 분석 결과, 아이겐 값 1.0. 이상, 요인 적채치 0.5 이상을 기준으로 최종 22개 측정항목으로 구성된 총 5개의 구성 요인이 도출되었다. 요인구조의 회전은 베리맥스(varimax) 회전방식으로 수행하였다.

5개 요인의 설명값은 70.4%이며 각 요인의 변량설명 값은 패션/지위(fashion/status)가 16.3%으로 가장 큰 부분을 차지하였고 현장성(real time)은 15.5%, 시간활용(pass time)은 13.3%, 정보성(information)은 12.8%, 오락성(entertainment)은 12.5% 등의 순서로 요인이 추출되었다.

수집된 데이터는 매체이용동기로서 기존 문헌에서 제시되었던 정보성, 오락성, 접근성, 시간활용, 패션/지위의 5가지 핵심 차원에 대한 전반적인 규모와 하부 구조의 구성 타당성을 뒷받침했다(Appendix 1). 라이브 커머스 이용동기의 정보성(information), 오락성(entertainment), 시간활용(pass time), 패션/지위 (fashion/status), 현장성(real time) 요인의 하위 차원에 대한 신뢰도 분석 결과 신뢰도 계수는 각각 0.844, 0.903, 0.818, 0.901, 0.853 등으로 적합한 것으로 나타났다(Appendix 1).

따라서, 라이브 커머스 이용동기의 정보성(information), 오락성(entertainment), 시간활용(pass time), 패션/지위(fashion/status), 현장성(real time) 요인의 신뢰도(Cronbach's α)가 모두 0.8 이상으로 파악되어 수렴타당성을 확인하였다. 신뢰도(Cronbach's α) 0.7 이상일 때 수렴타당성을 확보하는 것으로 제시되고 있어(Kyriazos, 2018), 측정문항들의 신뢰도 (Cronbach's α)도 모두 수렴타당성을 확보하는 것으로 확인되었다.

4.1.2. 확인적 요인 분석(Confirmatory Factor Analysis: CFA)

확인적 요인 분석 결과로 정보성(information), 오락성(entertainment), 시간활용(pass time), 패션/지위 (fashion/status), 현장성(real time) 요인에 대한 라이브커머스 이용동기 도구 모형(measurement model)의 적합도 지수 값들은 Chi-square=977.567(df=467, p<0.01), GFI = 0.837, CFI =0.921, TLI =0.911, RMSEA =0.06 등으로 모형 적합도가 적절한 것으로 판단되었다.

GFI(Goodness of Fit Index)는 모형 추정 및 평가에서 가장 초기에 일반적으로 사용되었으며 GFI의 값이 0.8 이상이면 받아들일 수 있고, 0.9 이상이면 모형의 적합도는 좋은 것으로 간주된다. CFI(Comparative Fit Index)는 표본크기에 영향을 받는 제한점을 보완하기에 개발되었으며 0.9 이상이면 모형의 적합도는 좋은 것으로 간주된다. TLI(Tucker– Lewis Index)도 0.9 이상이면 모형의 적합도는 좋은 것으로 간주된다(Xia & Yang, 2019). RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)은 RMSEA<0.05이면 좋은 적합도 RMSEA<0.08이면 괜찮은 적합도를 나타낸다(Xia & Yang, 2019).

따라서 본 연구의 라이브 커머스 이용동기 도구모형의 적합도 지수는 GFI 0.8 이상, CFI 0.9 이상, TLI 0.9 이상 RMSEA 0.06 이하로 모형도가 적합한 것으로 판단된다.

연구문제 1에 대한 결과로 라이브 커머스 이용 동기는 정보성(information), 오락성(entertainment), 시간 활용(pass time), 패션/지위(fashion/status), 현장성(real time) 요인으로 구분되며 각 측정 도구에 대한 구체적인 내용과 각 요인별 신뢰도 계수인 크론바하 알파 값과 타당도 계수인 개념 신뢰도(CR)와 평균 분산 추출값(AVE)를 Table 2에 제시하였다.

Table 2: Factor Correlation Coefficients

Note: The square root of AVE (shown as bold at diagonal)

신뢰도 계수와 개념 신뢰도는 모든 구성 요인에서 0.8 이상이었으며 AVE는 0.5 이상을 유지하여 모형에 포함되는 모든 구성 항목의 신뢰도와 수렴 타당도는 우수한 것으로 판단된다. 추출된 요인들의 판별 타당성(discriminant validity)를 평가하기 위하여 Table 2에 요인들 간의 상관계수와 AVE 제곱근을 표시하여 MSV(Maximum Shared Variance)와 ASV (Average Shared Variance)를 확인할 수 있도록 하였다. 대각원소는 AVE 제곱근을 나타내었다.

판별타당성 분석을 위해 각 요인의 추출된 평균 분산(AVE)의 제곱근이 각 요인과 다른 요인간의 상관계수보다 큰지 분석하였고, 대각선의 AVE의 값이 모두 0.5보다 크고, AVE의 값이 상관계수의 제곱 값보다 크므로, 구성개념들 간 판별 타당성을 확인하였다(Fornell & Lacker, 1981; Kim, 2019).

요인별 상관관계 분석 결과 각 추출 요인들은 모형 내 다른 개념보다 자신이 나타내고자 하는 개념과 더 큰 분산을 공유하고 있어 각 요인들은 변별 타당성을 갖는다고 할 수 있다.

4.2. 라이브 커머스 이용동기의 상호작용성에 미치는 영향

본 연구에서는 라이브 커머스 이용동기가 라이브커머스의 지각된 상호작용성에 미치는 영향과 라이브 커머스의 지각된 상호작용성이 라이브 커머스에포함된 브랜드 태도, 라이브 커머스 향후 이용 의도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 경로분석(path analysis)을 실시하였다.

라이브 커머스 이용동기와 상호작용성 효과 경로 모델에 대한 적합도 지수는 Chi‐square=1048.909 (df=478, p<0.01), GFI=0.825, CFI=0.912, TLI=0.902, RMSEA=0.063 등으로 적합도 수준이 수용 가능한 것으로 나타났다.

라이브 커머스 이용동기와 상호작용성 효과 경로 모델에 대한 적합도 지수로서, 앞서 제시하였듯이 GFI(Goodness of Fit Index)는 GFI의 값이 0.8 이상이면 받아들일 수 있고(acceptable), 0.9 이상이면 모형의 적합도는 좋은 것으로 간주된다. CFI(Comparative Fit Index)와 TLI(Tucker–Lewis Index)는 0.9 이상이 면모형의 적합도는 좋은 것으로 간주된다. 이상이 면모형의 적합도는 좋은 것으로 간주된다(Xia & Yang, 2019). RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) 은 RMSEA<0.05이면 좋은 적합도 RMSEA<0.08이면 괜찮은 적합도를 나타낸다(Xia & Yang, 2019).

따라서 이용동기와 상호작용성 효과 경로 모델에 대한 적합도 지수는 GFI 0.8 이상, CFI 0.9 이상, TLI 0.9 이상 RMSEA 0.06 이하로 모형도가 적합한 것으로 판단된다.

라이브 커머스 이용동기, 지각된 상호작용성, 브랜드 태도, 향후 이용의도의 구성변수 간 관계에 대한 경로계수와 유의성 결과는 Table 3에 제시되어 있다.

Table 3: Model Estimates

Note: *** p<.001, Chi-square= 1048.909 (df=478, p<0.01), GFI = 0.825, CFI =0.912, TLI =0.902, RMSEA =0.063

Note: *** p<.001, ** p<0.01, * p<0.05

연구문제 2에 대한 결과로서, 라이브 커머스 이용 동기의 상호작용성 효과의 경우, 상호작용성에 대한 정보성의 경로계수가 0.343(p<0.001), 상호작용성에 대한 오락성의 경로계수가 0.222(p<0.05), 상호작용성에 대한 현장성의 경로계수가 0.415(p<0.001) 등으로 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 정보성, 오락성, 현장성의 라이브 커머스 이용동기가 높을수록 지각된 상호작용성이 높다고 할 수 있다.

반면, 상호작용성에 대한 시간활용의 경로계수 0.051, 패션/지위의 경로계수는 0.03 등으로 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 시간활용, 패션/지위 등의 라이브 커머스 이용동기는 지각된 상호작용성에 유의미한 영향을 보이지는 않은 것으로 나타났다(Table 3, Figure 2).

Figure 2: Motivations, interactivity, attitude, and intention to use in the live streaming commerce

4.3. 라이브 커머스의 상호작용성이 태도, 이용 의도에 미치는 영향

라이브 커머스의 지각된 상호작용성의 브랜드 태도에 대한 경로계수는 0.616(p<0.001)로 통계적으로 유의미하였다. 라이브 커머스에 대한 지각된 상호작용성이 높을수록 라이브 커머스에 포함된 브랜드 태도가 긍정적임을 알 수 있다. 따라서 가설 1 “라이브 커머스의 지각된 상호작용은 브랜드 태도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.”는 지지되었다.

브랜드 태도의 향후 이용의도에 대한 경로계수는 0.754(p<0.001)로 통계적으로 유의미하였다. 브랜드 태도가 긍정적일수록 향후 이용의도가 높은 것으로 나타났다(Table 3, Figure 2). 따라서 가설 2 “라이브 커머스의 브랜드 태도는 이용의도에 긍정적 영향을 미칠 것이다.”는 지지되었다.

4.4. 토의

라이브 커머스 이용동기는 어떻게 구성되는가에 대한 결과로서 라이브 커머스 이용동기는 정보성 (information), 오락성(entertainment), 시간활용(pass time), 패션/지위(fashion/status), 현장성(real time) 요인으로 나타났다. 라이브 커머스 이용동기의 설명력은 패션/지위, 현장성, 시간활용, 정보성, 오락성의 순서로 나타났다. 첫째, 라이브 커머스가 유행이고 다른 사람들에게 긍정적으로 보이기 때문에 라이브 커머스를 이용하는 패션/지위동기요인이 중요한 것으로 나타났다. 둘째, 라이브 커머스는 제품에 대해 실시간으로 실제 같은 경험을 해 볼 수 있고 마음에 드는 제품에 대해 즉시 구매로 이어질 수 있는 현장성 동기요인이 중요한 것으로 나타났다. 다음으로는 무언가를 기다려야만 할 때 빈 시간을 보낼 때 이용하는 시간활용 동기요인, 제품정보와 쇼핑 정보를 얻을 수 있고 가성비를 포함하는 정보성 이용 동기와 즐겁고 재미있기 때문에 이용하는 오락성 동기 요인 등이 라이브 커머스 이용동기에 대한 설명력을 가지는 것으로 나타났다.

라이브 커머스의 이용동기의 지각된 상호작용에 대한 영향을 분석한 결과, 정보성, 오락성과 현장성 동기가 상호작용성에 대해 긍정적 효과를 보이는 것으로 나타났다. 즉, 소비자의 정보성, 오락성과 현장성의 이용동기가 높을수록 지각된 상호작용성이 높은 것으로 나타났다.

또한, 라이브 커머스의 지각된 상호작용의 브랜드 태도와 이용의도에 대한 영향을 분석한 결과, 지각된 상호작용성이 높을수록 라이브 커머스에서 스트리밍한 브랜드에 대한 태도가 긍정적인 것으로 나타났다. 또한, 브랜드 태도가 긍정적일수록 향후 지속적 이용 의도도 높은 것으로 분석되었다. 라이브 커머스 환경의 핵심인 상호작용성은 라이브 커머스의 커뮤니케이션 과정에서 라이브 커머스에 포함된 브랜드에 대한 호의적인 태도를 촉진하고 이는 지속적인 라이브 커머스 이용 행동으로까지 연결되도록 하여, 라이브 커머스의 지속가능성에 중요한 역할을 수행하고 있음을 보여주고 있다. 이는 라이브 커머스에 대한 브랜드 태도와 향후 이용의도에까지 영향을 주는 지각된 상호작용성을 증대시킬 수 있는 방안에 관한 라이브 커머스 연구가 필요함을 시사하고 있다.

4.4.1. 이론적 함의(Theoretical Implication)

본 연구는 상호작용의 이론적 틀을 사용하여, 라이브 커머스의 동기와 상호작용성 효과를 새롭게 규명하고 있다. 지각된 상호작용에 대한 연구는 온라인과 소셜미디어 환경에서 연구되어 왔지만 라이브커머스 기반의 상호작용에 대한 효과 연구는 실무자를 중심으로 제한적으로 이루어진 실정이다. 라이브커머스의 효과에 대한 이론적 체계가 확립되지 않은 시점에서, 이 연구의 결과는 이용동기와 상호작용이론을 활용하여 라이브 커머스 기반의 이용 동기와 지각된 상호작용성의 관계를 밝히고, 라이브 커머스의 광고 효과 분야의 이론적 발전에 기여할 것이다.

구체적으로 살펴보면, 정보성, 오락성과 현장성 동기 요인이 상호작용성에 대해 긍정적 효과를 보인 반면, 시간활용과 패션/지위의 라이브 커머스 이용 동기가 지각된 상호작용성에 영향력을 행사하지 않은 것으로 분석결과가 나타났다.

이는 라이브 커머스는 국내의 경우 아직 활성화도입기이기 때문에 이러한 결과가 나타난 것으로 유추할 수 있겠다. 매체 사용동기에 대한 장기적 분석을 수행한 결과 시간이 지날수록 현장성과 같이 명백한 이용동기는 약화되고 소셜 트렌드 등과 같이 잠재적인 이용동기가 우세해진다고 논의된 바 있다. 플랫폼 업체들 또한 라이브 커머스에 진입하여 활성화 단계이며 더욱 성장 추세가 기대되고 있다. 라이브 커머스의 경우 국내에서는 현재 활성화 진입기로서, 시간이 지남에 따라 동기의 변화가 발생하는지 살펴볼 필요가 있을 것이다.

라이브 커머스에 대한 관심 및 활용이 확산되는현시점에서 라이브 커머스의 마케팅 효과와 마케팅 커뮤니케이션 수단으로서의 가능성을 예측해 본다는 것은 매우 시의적절하고도 중요한 과제이다. 본 연구의 결과는 라이브 커머스 기반의 체계적인 효과 모델에 근거하여 차별적 반응을 밝힌다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 즉, 본 연구에서는 라이브 커머스 기반 마케팅 효과 증대 방안을 제시할 수 있을 것이다.

4.4.2. 실무적 함의(Practical Implication)

라이브 커머스 이용동기, 지각된 상호작용, 브랜드 태도의 관계를 밝히는 것은 라이브 커머스 산업을 확장하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

실무적 함의로서 특히, 현장성 동기와 지각된 상호작용성의 관계에 주목할 필요가 있다. 소비자들은 라이브 커머스가 제품을 현실감 있게 소개해 주고 제품에 대해 실제 같은 경험을 해 볼 수 있다는데 니즈가 있고 이러한 현장성 이용동기는 지각된 상호작용에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 라이브 커머스가 제품을 제시하는 방식은 소비자가 실제 제품을 경험하는 상황에 가까운 환경을 구현하는 것이 중요하고 이때 라이브 커머스에 대한 상호작용성이 높다고 지각한다는 실무적 함의를 가진다.

라이브 커머스의 제품이 어떻게 사용되는지 실시간으로 시각화하고 이해할 수 있도록 하는 것이 중요하며 스트리머는 제품, 브랜드에 대한 감각 정보를 얼굴 표정과 감정, 행동 등을 비언어적 표현을 통해 실시간으로 전달하는 것이 중요하다는 함의를 제시하고 있다.

나아가, 제품 브랜드 정보에 대한 소비자의 질문에 실시간으로 구두로 설명하고 고객의 질문에 즉각적인 응답을 제공하고 바로 구매로 이어질 수 있도록 하며 소비자 피드백을 실시간으로 수집하고 대응하는 것은 현장성에 대한 이용동기를 충족시키고 이는 지각된 상호작용성과 브랜드 태도에 대해 긍정적 영향을 줄 수 있다는 실무적 함의를 제시하고 있다.

이 연구결과 라이브 커머스의 이용동기로서 소비자는 오락성에 대한 니즈가 있었고 지각된 상호작용성에 긍정적 효과를 보였다.

라이브 스트리밍을 보는 것은 일반적으로 제품의 스틸 사진을 검색하는 것보다 더 많은 시간이 걸리므로 스트리머는 제품 및 브랜드와 연관된 재미있는 활동을 포함시키고, 고객의 참여를 유지하기 위하여 콘텐츠에 오락성을 강화할 필요가 있다.

생동감 넘치는 환상적인 제품 시연 또는 게임을 통해 확실한 인센티브를 제공하는 활동 등 오락성을 높인 라이브 커머스는 긍정적으로 지각된 상호작용성을 높일 수 있을 것이다. 지속적으로 소비자를 즐겁고 기분 좋게 자극하는 재미있는 콘텐츠를 만드는 것은 소비자 상호작용과 참여에 대해 지속적인 영향을 줄 수 있을 것이다.

또한, 제품정보, 쇼핑정보, 가격정보를 포함하여 가격대비 가치를 제공하는 정보성은 상호작용에 긍정적인 효과를 보여 정보성이 중요한 것으로 나타났다. 제품정보뿐만 아니라 가성비에 대한 정보를 충분히 제공하여 상호작용성을 높일 수 있을 것이다.

본 연구결과는 앞으로 소비자의 개인화된 니즈를 충족시키기 위해 라이브 커머스를 활용한 마케팅전략 방향에 대한 시사점을 제시한다. 지속적으로성장하고 있는 라이브 커머스 산업과 함께 마케팅산업 환경 변화에 고민하고 있을 기업의 마케팅 및 브랜드 관련 실무자들에게 합리적인 의사결정의 틀을 제시하고 라이브 커머스에 기반을 둔 광고 효과 극대화는 물론 구매의도 증대에 따른 수익 창출을 가능케 함으로써, 마케팅 효과의 개선뿐만 아니라 효과적인 마케팅커뮤니케이션을 앞당기는데 기여할 것으로 기대된다.

5. 결론(Conclusions)

본 연구는 라이브 커머스 이용동기를 밝히고 라이브 커머스에 대한 지각된 상호작용성과 라이브 스트리밍에 포함된 브랜드에 대한 태도, 향후 라이브 커머스 이용의도에 미치는 효과에 대해 실증적으로 분석 제시하였다.

실제 라이브 커머스를 사용자를 조사하는 것에 중점을 두어 실제 국내 라이브 커머스가 집중되고 있는 패션, 뷰티 제품군 중심의 조사 분석이 이루어졌다.

하지만 향후 연구에서 이성적, 실용적 제품군과 감성적, 쾌락적 제품군으로 제품군에 따라 통제하고 실험을 실시한다면 의미 있는 차별적인 라이브 커머스 연구결과를 얻을 수 있을 것이다. 라이브 커머스 스트리머의 신뢰도, 광고주로서 중소규모 기업과 대기업 등 광고주 규모의 비교 등을 포함한다면 향후 연구에서 확장된 결과를 제시할 수 있을 것이다.

본 연구는 라이브 커머스에 포함된 브랜드 태도와 향후 이용의도에 중점을 두어 분석했지만, 라이브 커머스에 대한 태도와 구매의도에 대해서도 추가적으로 조사한다면 연구결과를 확장할 수 있을 것이다. 이 연구는 지각된 상호작용에 초점을 두어 연구하였지만, 상호작용 기능적 측면과 상호작용 행동과 과정을 향후 조사 분석한다면 연구범위를 확장할 수 있을 것이다.