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The Influence of IWOM Information on WOM Intention in E-commerce Live Broadcast: The Moderating Role of Product Involvement

전자상거래 생방송에서 IWOM 전보와 구전 의도의 영향: 제품 관여도의 조절 역할

  • Zou, ChangYun (Dept. of Storytelling, Graduate School, Dong-Eui University) ;
  • Wang, ShuYi (Dept. of Animation and Digital Arts, Communication University of China Nanjing) ;
  • Kim, Chee-Yong (Dong-Eui University)
  • Received : 2022.03.07
  • Accepted : 2022.04.29
  • Published : 2022.05.31

Abstract

The pandemic of COVID-19 has led "E-commerce+ Live streaming", the new form of retail business, development rapidly. And more and more consumers choose to buy commodities in E-commerce live streaming. According to the related investigation at home and abroad, the purchase intention and WOM intention are two important measuring factors of the effect of the direct transmission of e-commerce. In previous research, the author proved that IWOM has become an important reference for consumers to make online purchases. In this study, the author mainly focus on the impact of online WOM on consumer intention. Based on the Involvement Theory, this paper proposes a model of the influence of IWOM on WOM intention in e-commerce live broadcast which is adjusted by the product involvement degree. The results show that the characteristics of anchor, the quantity and quality of IWOM, the prescription of IWOM, the difference of IWOM and the intention of WOM are positively regulated by the product involvement. However, product involvement did not play a moderating role between relationship strength and WOM intention.

Keywords

1. 서 론

최근 몇 년 동안 전자상거래 생방송이 빠르게 발전된 온라인 마케팅 모델 중의 하나이다. 2020년 COVID-19로 인해 전자상거래 생방송이 전면적으로 발전되고 있다. 이는 "전자상거래+생방송"의 새로운 전자상거래 형식이 가속화되어 사람들의 소비에 영향을 미칠 뿐 아니라 기업들이 국내외 시장에 진출하는 데도 도움이 되고 있다.2020년부터 2021년까지 국내외 유명 소셜 플랫폼, 전자상거래 플랫폼, 숏폼 동영상 플랫폼이 크로스보더 전자상거래 생방송 산업에 잇따라 합류하였다. 이는 전자상거래 생방송은 역사적 절정에 이르렀다고 할 수 있다[1]. 초기에 온라인 쇼핑은 라이브TV로 진행하며 상품 판매를 어느 정도 촉진했지만, TV앵커만 상품을 소개하고 고객들의 상품에 대한 실시간 피드백을 분석하는 것이 역부족하였다.그러나 모바일 네트워크 전자상거래 방식이 발전하여 전자상거래는 독특한 이점으로 마케팅 시장을 점유하였다.

Web4.0시대의 도래로 전자상거래 플랫폼의 지속적인 개선 및 확장과 함께 전자상거래 생방송도지속적으로 급속하게 발전하고 있다. 그러나 전자상거래 생방송이 급속하게 발전과 함께 온라인 쇼핑에 내포되어 있는 정보는 복잡해지고, 상품에 대한 전문적인 지식이 부족한 소비자가 제한된 시간에 유용한 정보를 걸러 내기가 어렵게 느껴진다[2].이는 제품관여도의 중요성을 보여주고 있다. 동시에 ‘생방송 가짜 판매’, ‘데이터 사기' 등 부정적인 뉴스가 끊임없이 쏟아져 생방송 업계의 입소문 문제가 불거지면서 빠른 상승세가 억제되었다. 규제 부실, 제품 품질 불균일 등의 문제도 뒤따랐다.전자상거래 생방송 업계의 입소문을 어떻게 해야 건전하고 질서 있게 보급하는 것은 전자상거래에서의 중요한 목표이다.

본 연구는 Kim(2015)[3]의 연구에 따라 브랜드 참여 및 구매 의도 등 측면에서 커뮤니케이션 효과를 측정하였다.브랜드 참여에서는 소비자의 행동이 브랜드의 인지도와 영향력을 확대할 수 있는 보급 역할을 하고, 구매 의도에서는 콘텐츠의 전달 효과를 실제 판매 수익으로 전환하는 것을 반영한다. 소비자의구매 의도와 구전 의도는 전자상거래 생방송의 효과를 측정할 수 있는 중요한 요소이다.이전에 IWOM 과 구매 의도의 관계에 대한 실증 분석했으므로 본연구에서는 IWOM과 구전 의도의 관점에서 조절 변수로 제품 관여도를 도입하여 전자상거래 생방송에서 IWOM요인의 특성과 소비자의 구전 의도에 대한영향 메커니즘 탐색하고자 한다. 설문지를 실시하여 SPSS21.0을 통해 분석하고 연구의 모형과 가설을 검증하여 전자상거래 생방송 및 구전 의도 등 관련 분야의 연구 결과를 풍부하게 하고, 소비자 및 관련 기업의 마케팅 활동에 뒷받침을 할 수 있도록 한다.

2. 이론적 배경

2.1 전자상거래 생방송

전자상거래 생방송 플랫폼은 "온라인"과 "오프라인"쇼핑의 특성을 결합하여 더 강력한 사회적 경험을 가지고 있으며, 소비자에게 보다 풍부하고 입체적이며 실감나는 쇼핑 경험을 제공해줄 수 있다[4]. 2017년부터 중국에서 Taobao, JD.com등 주요 전자상거래 플랫폼이 모두 생방송 분야에 들이기 시작했고, 한국에서는 쿠팡, 11번가, SSG도 생방송 판매를 하기 시작하였다.

2.2 인터넷 구전 정보

인터넷 구전 정보에 대한 "인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향"[5] 과 "전자상거래 생방송에서 IWOM과 구매 의도 사이에서 상호작용의 매개역할"[6]에는 상세하게 설명을 하였고, 그러므로 본 연구에서는 IWOM차이를 새로운 방향으로 도입하여 탐색을 하고자 한다. 즉, Gershoff(2003)등은 인터넷 구전 정보의 전반적인 일관성과 절대적인 긍정적 혹은 부정적 정보가 소비자의 의견 수용에 영향을 미친다고 제안하고자 한다[7].

2.3 구전 의도

구전 의도는 소비자 의사 행동을 영향을 미치는 중요한 지표로 되며 일부 경험이 없는 소비자에게더 중요한 역할을 한다[8].구전 의도에 대한 정의를 연구자의 연구 관점에 따라 다르게 내린다. 일반적인관점에서는 구전 의도란 소비자가 제품 또는 서비스를 사용한 경험을 바탕으로 다른 사람에게 추천할 수 있는 의향, 혹은 소비자가 제품 또는 서비스를 사용할 때 느끼는 만족도를 말한다[9].박소연(2009)의 연구 결과에 따르면 구전 의도는 제품 또는 서비스의 구매 시간을 단축시킬 수 있고 제품의 구매 불이익을 줄일 수 있다[10]. 본 연구에서는 구전 의도를 전자상거래 생방송을 시청한 후 또는 전자상거래 생방송에서 서비스나 제품을 구매한 후 자신이 인지한 정보를 타인에게 전달하고자 하는 의향을 정의를 내리고자 한다.

2.4 제품 관여도

관여 이론(InvolvementTheory)은 1947년으로 거슬러 올라갈 수 있다. 관여 이론에 대해 미국 학자 Sherif & Cantril는 “The psychology of ego-in- volvements: Social attitudes and identificat- ions”[11]에서 ‘자아 참여’ 개념을 제기하였다.이 개념은 주로 어떤 것에 대한 개인의 자아 관여가 깊을수록 반대 의견을 수용할 가능성 적음을 나타낸다.

관련된 연구대상이 다름으로 광고 관여, 제품 관여 및 의사 결정 관여로 구분된다[12].Suh(2006)의 연구에 따르면 관여도는 소비자의 브랜드 정보 처리, 구매 행동 및 브랜드 충성도에 유의한 조절 효과가 있음을 발견하였다[13] .본 연구에서는 연구 목적과 연구 모형을 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정한다.

H1:제품 관여도는 앵커 개인적 특성과 구전 의도 사이에서 조절 효과를 할 것이다.

H2:제품 관여도는 IWOM수량과 구전 의도 사이에서 조절 효과를 할 것이다.

H3:제품 관여도는 IWOM품질과 특성과 구전 의도 사이에서 조절 효과를 할 것이다.

H4:제품 관여도는 IWOM시효와 구전 의도 사이에서 조절 효과를 할 것이다.

H5:제품 관여도는 IWOM차이와 구전 의도 사이에서 조절 효과를 할 것이다.

H6:제품 관여도는 관계 강도와 구전 의도 사이에서 조절 효과를 할 것이다.

3. 연구방법

3.1 연구 모형

본 연구에서는 이론 연구와 실증 연구 두 가지 방법으로 연구를 진행하였다. 이론적인 부분에서는 선행연구와 제품 관여도에 관한 심층적인 연구를 검토하였고, 이를 통해 많은 연구에서 제품 관여가 조절변수로 사용되고 있음을 알 수 있었다. 실증적 연구 부분에서는 제품 관여도를 조절 변수로 사용하고 조절 변수 관련 모델을 결합하여 본 연구의 연구 모형 (Fig. 1)을 구축하였다

Fig. 1. Research model

3.2 설문조사 설계

3.2.1 연구 대상.

본 연구에서는 조사 결과의 타당성을 확보하기 위해 전자상거래 생방송을 시청 경험이 없는 소비자를 연구대상을 배제하였다.

3.2.2 변수의 조작적 정의 및 측정 도구

이론적 배경 부분에서 언급한 IWOM차이를 기반하고 “인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향”[5]연구에서 제시한 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM 시효, 관계 강도를 독립변수로 설정하고, 제품 관여도를 조절 변수로 추가 설정하였다. 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM시효, 관계 강도 등에 관련 설문지 설계는 이전 연구한 "인터넷 구전 정보가 전자상거래 생방송에서 소비자 구매 의도에 미치는 영향"[5]에서 제시한 설문지를 활용하였다. IWOM 차이와 관여도는 Shan[14]과 진여의[15] 의연 구를 참조하여 설문지를 설계하였다.구전 의도는이훈식[9]의 설문지를 참조하였다. 위에 각 요인의 측정 척도는 5점 리커트 척도 (LikertScale5=매우 그렇다, 1=전혀 그렇지 않다)를 사용하였다. 그리도응답자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위해 성별, 연령, 학력, 온라인 쇼핑 빈도 등의 4개 항목을 측정하였다.

변수의 조작적 정의 부분(Table1)에서는 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM시효, 관계 강도 등 5가지 변수에 대해 상세히 기술했으니까 본연구에서는 IWOM차이, 제품 관여도 및 구전 의도만 설명한다.

Table 1. Operational definition of variables.

3.3 자료 수집 및 분석 방법

설문지는 2022년 2월 11일부터 2월 14일까지 터넷을 통해 이용자에게 배포되었으며, 총 215부를 수집하여 유효한 설문지는 188개였으며 설문지 효율은 87.4%였다. 자료 분석은 SPSS21.0에 통해 타당도, 신뢰도, 빈도 분석, 상관관계, 조절 변수를 분석하였다.

4. 연구 결과

4.1 표본의 인구통계학적 특성

연구 대상의 인구통계학적 특성은 Table2와 같다. 성별은 여성이 67.55%로 많은 것으로 나타났고, 연령은 20대 이하가 57.45%, 30대가 25%, 40대 12.77% 로 나타났다. 학력은 대학원 수준이 46.28%로 가장 많은 것으로 나타났다. 인터넷 쇼핑 회차는 1주 2-3 회가 34.57%로 가장 많은 것으로 나타났다.

Table 2. Descriptive statistics (N=188).

4.2 신뢰성 및 타당성 검증

신뢰성 분석은 정량적 데이터에 대한 응답자의 신뢰도와 정확성을 검증된다.Table3에서 신뢰도 계수 값은 0.886으로 0.8보다 커서 데이터의 신뢰도가 높은 수준임을 알 수 있다."삭제된 항목의 α"의 경우 항목이 삭제된 후 신뢰도 계수가 증가하지 않으므로항목을 삭제하지 않음을 의미한다.α은 0.8 이상으로 자료의 신뢰도가 높고 추후 분석에 활용될 수 있음을 알 수 있다.

Table 3. Reliability statisttics (Cronbach alpha).

타당도 조사 항목이 합리적이고 의미가 있는지 분석하는 것이다. 본 연구는 KMO와 Bartlett 검정을 이용하여 타당성을 검증하였으며, Table4에서 KMO 값이 0.868, KMO값이 0.8 이상임을 알 수 있다. 데이터는 정보 추출에 매우 적합하며 측면에서 타당도가 매우 좋다.

Table 4. KMO and Bartlett's test.

4.3 측정 변수의 상관계수 분석

Table5에서 상관 분석은 구전 의도와 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM시효, IWOM 차이, 관계 강도, 제품 관여도 사이의 상관관계를 연구하는 데 사용된다. 분석 결과는 다음과 같다.구 전의도와 앵커의 특성, IWOM 수량, IWOM 품질, IWOM시효, IWOM차이, 관계 강도, 제품 관여도 간의 상관계수 각각 0.512, 0.480, 0.526, 0.498, 0.482, 0.223, 0.504이다. 모두 0.01 수준에서 유의성을 나타내었고, 구전 의도와 앵커의 특성, IWOM 수량, IWOM품질, IWOM시효, IWOM차이, 관계 강도, 제품 관여도 간에는 유의한 정(+)상관 관계가 있음을 보여준다.

Table 5. Pearson correlation.

** .01 수준(양측)에서 유의한 상관관계가 있다.

* 0.05 수준(양측)에서 유의한 상관관계가 있다.

4.4 가설검증

4.4.1 조절 효과 설명

조절 효과는 Y에 대한 X의 영향이 조절 변수 Z에 의해 교란되는지를 연구하는 것이다.X 또는 Z가 정량적 데이터의 경우 일반적으로 중앙 집중화되거나 표준화되어야 한다. 종속변수 Y는 일반적으로 중앙집중화 또는 표준화가 필요하지 않다. 본 연구에서 처리된 설명은 Table 6과 같다.

Table 6. Data handling instructions.

조절 효과 연구의 수학적 원리는 다음 Fig. 2와같다.모형 1:독립변수는 X, 종속변수는 Y, 모형 2: 독립변수는 X와 Z, 종속변수는 Y, 모형 2는 모델 1을 기준으로 조절 변수 Z를 추가한다.모형 3:독립변수는 X, Z및 X*Z이고 종속변수는 Y이며 모형 3은 모형 2를 기반으로 교호작용 항을 추가한다. 교호작용항(X*Z)이 핵심 모형으로 유의하면 조절 효과가 있음을 의미한다[16].조절 효과에 대한 모형 1에서 X 가 Y에 유의한 영향을 미쳤는지는 본 연구의 핵심연구 내용이 아니므로 이에 관한 연구 결과를 제외하였다. 본 연구는 모형 3에서 교호작용 항의 유의성을 연구하였으며 유의하면 조절 효과가 있음을 의미하고 그렇지 않으면 조절 효과가 없음을 의미한다.

Fig. 2. Regulatory effect mathematical model.

4.4.1 가설검증 결과

앵커 특성과 구전 의도 간의 조절 변수 테스트는 Table7과 같다. 앵커의 특성과 제품 관여도 간의 교호작용 항목이 유의함을 알 수 있다.(t=2.591, p=0.010 <0.05)이는 앵커의 특성이 구전 의도에 영향을 미칠 때, 조절 변수(제품 관여도)가 다른 수준에 있을 때 영향의 크기가 유의하게 차이가 나며, 교호작용 항의 회귀계수 값이 0.176이다.Y에 대한 X의 영향이 Z가 긍정적인 조절을 시작한다는 것을 의미한다.이 결과를 바탕으로 볼 때 H1은 채택되었다.

Table 7. Hypothesis 1 Test Results.

Dependent Variable: WOM intention

(X): Anchor traits; (Z): Product involvement

*p<0.05, **p<0.01

IWOM수량과 구전 의도 간의 조절 변수 테스트는 Table8과 같다. IWOM수량과 제품 관여도 간의 교호작용 항목이 유의함을 알 수 있다. (t=3.067, p= 0.002<0.05)이는 IWOM수량이 구전 의도에 영향을 미칠 때, 조절 변수(제품 관여도)가 다른 수준에 있을 때 영향의 크기가 유의하게 차이가 나며, 교호작용항의 회귀계수 값이 0.212이다.Y에 대한 X의 영향이 Z가 긍정적인 조절을 시작한다는 것을 의미한다. 이결과를 바탕으로 볼 때 H2는 채택되었다.

Table 8. Hypothesis 2 Test Results.

Dependent Variable: WOM intention

(X): IWOM quantity; (Z): Product involvement

*p<0.05, **p<0.01

IWOM품질과 구전 의도 간의 조절 변수 테스트는 Table9와 같다. IWOM품질과 제품 관여도 간의 교호작용 항목이 유의함을 알 수 있다. (t=2.604, p= 0.010<0.05)이는 IWOM품질이 구전 의도에 영향을 미칠 때, 조절 변수(제품 관여도)가 다른 수준에 있을 때 영향의 크기가 유의하게 차이가 나며, 교호작용항의 회귀계수 값이 0.172이다.Y에 대한 X의 영향이 Z가 긍정적인 조절을 시작한다는 것을 의미한다. 이결과를 바탕으로 볼 때 H3는 채택되었다.

Table 9. Hypothesis 3 Test Results.

Dependent Variable: WOM intention

(X): IWOM quality; (Z): Product involvement

*p<0.05, **p<0.01

IWOM시효와 구전 의도 간의 조절 변수 테스트는 Table10과 같다. IWOM시효와 제품 관여도 간의 교호작용 항목이 유의함을 알 수 있다.(t=2.027, p=0.044<0.05)이는 IWOM시효가 구전 의도에 영향을 미칠 때, 조절 변수(제품 관여도)가 다른 수준에 있을 때 영향의 크기가 유의하게 차이가 나며, 교호작용 항의 회귀계수 값이 0.140이다.Y에 대한 X의 영향이 Z가 긍정적인 조절을 시작한다는 것을 의미한다. 이 결과를 바탕으로 볼 때 H4는 채택되었다. IWOM차이와 구전 의도 간의 조절 변수 테스트는 Table11과 같다. IWOM차이와 제품 관여도 간의 교호작용 항목이 유의함을 알 수 있다.(t=2.476, p=0.014<0.05)이는 IWOM차이가 구전 의도에 영향을 미칠 때, 조절 변수(제품 관여도)가 다른 수준에 있을 때 영향의 크기가 유의하게 차이가 나며, 교호작용 항의 회귀계수 값이 0.171이다.Y에 대한 X의 영향이 Z가 긍정적인 조절을 시작한다는 것을 의미한다. 이 결과를 바탕으로 볼 때 H5는 채택되었다. 관계 강도와 구전 의도 간의 조절 변수 테스트는 Table12과 같다. 관계 강도와 제품 관여도 간의 교호작용 항목이 유의하지 않음을 알 수 있다.(t=0.766, p=0.445>0.05)X는 Y에 영향 관계가 있음을 알 수 있는데, 이는 관계 강도가 구전 의도에 영향을 미칠 때 서로 다른 수준에서 조절 변수(제품 관여도)의 영향 범위가 동일하게 유지된다는 것을 의미한다. 이결과를 바탕으로 볼 때 H6는 기각되었다.

Table 10. Hypothesis 4 Test Results.

Dependent Variable: WOM intention

(X):IWOM timeliness; (Z): Product involvement

*p<0.05, **p<0.01

Table 11. Hypothesis 5 Test Results.

Dependent Variable: WOM intention

(X): IWOM variance; (Z): Product involvement

*p<0.05, **p<0.01

Table 12. Hypothesis 6 Test Results.

Dependent Variable: WOM intention

(X): Relationship strength; (Z): Product involvement

*p<0.05, **p<0.01

5. 결 론

본 연구는 제품 관여도를 조절 변수로 보는 관점에서 전자상거래 생방송 플랫폼에서 인터넷 구전 정보 보급을 더 잘 구축할 수 있는 방법에 대한 최적화 및 개선 제안을 제시하고자 일반 시청자를 대상으로 실증 연구하였다.

본 연구의 연구 결과를 바탕으로 학문적 시사점은 다음과 같다.

첫째, 응답자 중에서 여성과 남성 응답자가 각각 67.55%, 32.45%를 차지하고 있으며 전자상거래 생방송을 시청하는 여성이 더 많은 것으로 나타난다. 연령 분포는 20-29세가 57.45%, 39-39세가 25%를 차지하여 전자상거래 생방송을 시청하는 사람들이 대부분 나이가 젊다는 것이다. 학력은 석사와 학사가 77.66%로 가장 많다는 것이다.

둘째, 전자상거래 생방송에 의한 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM시효, IWOM차이, 관계 강도, 제품 관여도와 구전 의도의 관계가 상관관계 분석을 진행하였고 분석 결과를 토대로 전자상거래 생방송에서 시청자의 구전 의도는 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM시효, IWOM 차이, 관계 강도, 제품 관여도에 의해 긍정적인 영향을 받는다.

셋째, 본 연구의 목적은 IWOM정보와 구전 의도 사이에서 제품 관여도의 조절 효과를 탐색하는 것이다. 구전 의도가 구전 정보에 직접 영향을 받는지 아니다.다만 연구 과정에서 또 다른 문제도 발견되었다. 그것은 AdjR²의 수치가 전체적으로 0.3에서 0.6 사이에 나온다.이렇게 낮은 수치가 나올 경우는 전자상거래 생방송의 실제 상황을 부합한 것 같다. 그러므로 IWOM정보는 소비자의 구전 의도에 거의 영향을 미치지 않는다고 판단할 수 있다.다만 조절 효과의 공식에 따르면 여전히 제품 관여도가 조절역할을 한다고 판단할 수 있다.

넷째, 전자상거래 생방송에 의한 구전 의도와 온라인 인터넷 구전 정보의 6가지 요인인 전자상거래 생방송에서 제품 관여도 조절 역할 하는지 다음과 같다. 제품 관여도는 전자상거래 생방송에서 앵커의 특성, IWOM수량, IWOM품질, IWOM시효, IWOM 차이와 구전 의도 사이에 따라 긍정적으로 조절되는 것으로 나타났다. 그러나 제품 관여도는 관계 강도와 구전 의도 사이에 조절 역할을 하지 않는다

연구를 시행했다는 점에서 학문적 의의가 있다고 할 수 있으며, 실무적 시사점으로 연구 결과는 전자상거래 생방송을 이용하는 가맹점이나 중국 시장에 진출하고자 하는 전자상거래 생방송 가맹점에게 이론적인 참고와 실천적 제안을 제공할 수 있다. 연구에 따르면 제품 관여도가 높을수록 전자상거래 생방송에서 인터넷 구전 정보를 구전 의도에 긍정적으로 미칠 수 있다. 시청자의 구전 의도를 높이기 위해서는 전자상거래 생방송 과정에서 제품의 내재적 및 외재적 가치를 더 잘 보여줄 필요가 있다.

향후 연구에서는 연구 모형에 플랫폼 요소를 추가하고 더 깊게 연구하도록 할 것이다. 그리고 또한 다른 IWOM정보가 구전 의도에 직접적인 영향을 미치지 않은 이유에 관해서는 추가 조사가 필요할 수 있을 것 같다. 예를 들어 다른 변수에(상호작용) 의해 매개되는지 제시할 것이다.

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