Investigating the Recommendation Intention of Customers on the Mobile App and KIOSK: Focused on the Mediating Effect of Untact Service Image

모바일 앱 및 키오스크 사용자의 추천의도에 관한 연구 ; 비대면서비스 이미지의 매개효과를 중심으로

Abstract

This study investigates customers' perceptions of untack services in the hospitality and foodservice industries based on the Technology Acceptance Model (TAM). The study first identifies Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, and Image as antecedents of customers' Behavioral Intention and Recommendation Intention. Second, the structural relationships among them are established and tested. The study adopts a self-administered survey method, uses SmartPLS 4.0, and applies a two-stage approach. After testing the reliability and validity of customers' 429 data on hospitality and foodservice, hypotheses were tested. The results showed that Perceived Ease of Use significantly affects Perceived Usefulness and Image. Perceived Usefulness significantly also affects Image and Behavioral Intention. The Image of untact services also significantly affects Behavioral Intention and Recommendation Intention. And Behavioral Intention significantly affects Recommendation Intention. Finally, the mediation effects are also all significant. The study's findings suggest that researchers and practitioners should consider the management of Image and Recommendation Intention in the untact service environment.

Ⅰ. 서론

포스트 코로나 시대에 비대면서비스는 여전히 중요할 것인가? 코로나 시대 비대면서비스는 소비자들이 직원소통을 통해 발생하는 위생 및 안전이슈를 감소시켜 줄 수 있는 훌륭한 수단이었다. 포스트 코로나 시대로 접어드는 현 시점에도 호텔외식산업의 비대면서비스는 여전히 중요한 이슈가 되고 있다. 왜냐하면, 코로나로 인해 직격탄을 맞은 호텔외식 산업을 경험한 구직자들이 호텔외식산업을 회피하고 있으며, 보다 근본적으로 인구구조 및 경제력의 변화로 인해 힘들고 어려운 직무라 인식되는 호텔외식산업을 찾는 구직자가 급격히 줄어들고 있기 때문이다.

호텔외식산업에서의 비대면서비스는 예약 및 결제를 위한 모바일앱과 주문과 결제를 위한 키오스크가 광범위하게 사용되고 있다. 또한 룸서비스용 서빙로봇 외식서빙용 로봇의 채택이 확대되고 있다. 한발 더 나아가 주방의 요리를 대신해 주는 협동로봇의 도입도 늘어가고 있다. 이러한 로봇의 확대로 인해 발생하는 소비자의 인식에 관한 연구는 중요하고 필요하다[1].

비대면 서비스와 관련된 연구는 정보기술관점과 서비스관점에서 다양하게 이루어지고 있다. 정보기술 관점에서는 합리적 행동이론(Theory of Reasoned Action)[2,3]을 기반으로 수립된 정보기술 수용 관점(Technology Acceptance Model, Unified Theory of Acceptance and Use, UTAUT2)[4-7]에서 주로 수행되어 왔다.

한편 서비스 관점의 연구는 경험경제(Experience Economy), 서비스품질(Service Quality), 셀프서비스 기술(Self Service Technology) 등을 기반으로 키오스크 품질, 비대면 채널 마케팅 등 다양하게 이루어져 왔다. 호텔외식산업의 스마트 앱(Smart APP)과 키오스크(KIOSK) 등과 같은 비대면 서비스의 체험과 관련된 연구는 매우 단편적으로 다루어지고 있다[1].

본 연구는 호텔외식산업의 비대면서비스 관련 소비자의 인식을 조사하는 것이다. 구체적으로 본 연구는 첫째, 호텔외식산업 소비자들의 추천의도와 행동 의도에 영향을 미치는 요인들을 문헌연구를 통해 연구모델은 수립하고 구조적관계를 실증한다. 둘째, 호텔외식산업의 비대면서비스관련 이론적 실무적 시사점을 제안한다.

Ⅱ. 문헌 연구

2.1. 비대면 서비스와 기술수용모델

호텔외식산업에서의 비대면서비스는 주로 스마트폰을 기반으로하거나, 키오스크를 기반으로 한다. 최근은 서빙로봇, 협동로봇 등으로 범위가 확대되고 있다. 호텔의 비대면 서비스는 스마트 앱과 PC를 활용한 온라인 예약/결제, 스마트 앱 또는 키오스크를 이용한 체크인/체크아웃, 스마트 앱과 PDA를 활용한 서비스요청 등이 있다. 외식기업에서의 비대면 서비스는 스마트 앱과 키오스크를 이용한 주문/결제 등이 활용되고 있다[1].

Davis[4,5]의 기술수용모델(Technology Acceptance Model)은 인지된 유용성(Perceived Usefulness)과 인지된 이용용이성(Perceived Ease of Use) 변수를 사용하여 컴퓨터 소비자의 행동의도 및 행동간의 관계를 파악한다. 인지된 유용성과 인지된 이용용이성 변수가 기술수용모델의 핵심이라 할 수 있다[1]. 다음 <그림 1>는 기술수용모델이다.

<그림 1> Technology Acceptance Model

2.2. 이미지

기업 이미지 정의는 형태주의적인 게슈탈트적 의미로 수렴되는 경향을 볼 수 있는데, 이는 기업 속성을 생략하고 인식하는 사람의 이미지에만 초점을 맞춘 정의이다[8]. Martineau[9,10]는 기업 이미지를 기능적 속성과 정서적 의미에 기초하여 이차원적으로 정의할 것을 제안했는데, 기능적 속성에는 품질, 신뢰성, 서비스, 가격 등과 같은 유형 자산이 포함되었고, 정서적 속성에는 수용자의 주관적인 감정이 포함되었다[8]. 기업 이미지의 개념은 학계와 산업계에서 점점 더 많은 관심을 끌고 있다. 왜냐하면, 기업 이미지는 소비자의 의사결정 프로세스에서 중요한 역할을 수행하기 때문이다[11-15].

이미지에 대한 초기 연구는 개인의 행동이 개인의 마음속에 존재하는 객관적 현실에 대한 심리적 또는 왜곡된 표현에 기초한다고 제안했다[9,10,16]. 즉, 사람들의 행동은 객관적 현실보다는 이미지에 의해 결정될 가능성이 더 높다[9,10,16]. Oliver[17]는 소비자가 실제 소비 경험 없이 제품 및 서비스의 이전 또는 현재 정보를 기반으로 태도를 형성한다고 주장했다. 이러한 고객들은 때로는 시장에서의 이미지에 근거하여 제품 및 서비스에 대한 편견을 증가시킨다. 이렇듯 이미지는 소비자 행동 연구에서 매우 중요하게 다루어진다.

본 연구에서는 호텔외식 산업에서 비대면서비스에 대한 이미지에 초점을 두었다. 요컨대 비대면서비스 체험으로 생성되는 이미지가 소비자들의 행동에 어떠한 영향을 주는지 확인하고자 한다.

2.3. 추천의도

구전(word of mouth)이라고도 불리는 추천은 둘이상의 개인들 사이에서 일어나는 대인간 커뮤니케이션을 의미한다. 추천의 효과는 구성원의 행동에 중요한 영향을 준다[18]. 따라서, 추천과 관련된 개인의 의도를 파악하는 것은 중요하다. Reichheld[19]은 추천의도를 파악하기 위한 시장조사 지표로서 11점 척도인 NPS(Net Promoter Score)를 제안했다. NPS는 응답자가 주변의 동료들에게 제품 및 서비스를 추천할 가능성을 평가하는 단일 설문 조사 질문(A를 주변에 추천할 의향이 얼마나 되나요?)을 기반으로 한다.

추천의도와 관련된 선행 연구에서 고객의 추천의도가 행동에 대한 주관적 규범과 태도를 포함해서 많은 다른 요인(예: 개인적 경험, 개인적 기대)에 의해 영향을 받는다고 하였다[20-22].

따라서, 선행연구에서 기술수용모델과 이미지, 행동의도와 추천의도를 리뷰 한 결과, 다음과 같은 가설을 수립하였다.

H1a: 호텔외식산업의 소비자들은 비대면서비스의 인지된 이용편의성이 유용성에 정(+)의 영향을 줄 것이다.

H1b: 비대면서비스의 인지된 이용편의성이 비대면서비스의 이미지에 정(+)의 영향을 줄 것이다.

H2a: 비대면서비스의 인지된 유용성은 비대면 서비스의 이미지에 정(+)의 영향을 줄 것이다.

H2b: 비대면서비스의 인지된 유용성은 행동의도에 정(+)의 영향을 줄 것이다.

H3a: 비대면 서비스의 이미지는 행동의도에 정(+)의 영향을 줄 것이다.

H2b: 비대면서비스의 이미지는 추천의도에 정(+)의 영향을 줄것이다.

H4: 행동의도는 추천의도에 정(+)의 영향을 줄 것이다.

Ⅲ. 연구모델 및 연구방법

3.1. 연구모델

본 연구에서는 선행연구를 토대로 호텔외식산업의 소비자들의 추천의도 및 행동의도에 영향을 미치는 요인으로 이미지를 선정하였다. 또한, 기술수용모델의 중요한 변수인 인지된 이용 용이성과 인지된 유용성을 기본으로 하였다. 본 연구의 모델은 다음 <그림 2>와 같다.

<그림 2> 연구모델

3.2. 연구방법

본 연구의 검증을 위하여 자기기입식 설문조사 방법을 채택하였다. 본 연구는 SmartPLS 4.0[23]을 이용하였으며, 구조방정식모델의 검정을 위해 주로 채택되는 2단계 접근법을 적용하였다[24]. 데이터의 신뢰성과 타당성을 확인한 후 가설검증은 smartPLS Bootstrapping Sampling 5000회 기준을 적용하였다.

3.2.1. 측정도구의 개발

측정도구는 선행연구를 토대로 타당성이 검증된 설문항목을 본 연구의 환경에 맞게 수정 및 추가하였다. 측정도구의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 복수개의 설문으로 측정하였으며, 추천의도를 제외한 모든 설문항목은 Likert 7점 척도로 이용하였다.

인지된 이용용이성은 비대면서비스의 특정한 시스템을 이용하는 것이 육체적 또는 정신적 노력이 적게 소모될 것이라고 개인이 믿는 정도로 정의하고 5개 항목으로 측정하였다[4,5]. 인지된 이용용이성은 비대면서비스기술 사용자가 특정한 시스템을 이용하면 개인의 성과를 향상시킬 것이라고 믿는 정도로 정의하고 4가지 항목으로 측정하였다[4,5]. 비대면서비스의 이미지는 비대면서비스에 대한 전반적 이미지 인식 정도로 정의하고 3가지 항목으로 측정하였다[15]. 행동의도는 비대면서비스를 제공하는 이 매장을 지속적으로 방문할 의도로 정의하고 3개 항목으로 측정하였다[1,15]. 추천의도는 비대면서비스를 사용하고 있는 이 업장을 다른사람에게 추천하고자 하는 정도로 정의 하고 1개의 항목으로 측정하였다[19]

3.2.2 자료수집 및 표본의 특성

본 연구에서 설문을 수행하기 위해서 호텔외식 비대면 서비스 사용고객 429명을 대상으로 하였다. 2021년 3월부터 4월까지 설문조사 업체를 통해서 460부를 회수하였으며, 불성실한 설문 31부를 제외하고 429부의 설문을 분석에 사용하였다. 응답자의 성별은 남성이 198명으로 46.2%, 여성이 231명으로 53.8% 이였으며 연령은 30세 미만이 77명으로 17.9%, 30세 이상 ~ 40세 미만이 91명으로 21.2%, 40세 이상 ~ 50세 미만 88명으로 20.5%, 50세 이상 ~ 60세 미만 98명으로 22.8%, 60세 이상 33명으로 7.7%로 확인 되었다. 응답자의 소득은 150만원 미만이 33명 7.7%, 150만원 이상 ~ 200만원 미만이 31명으로 7.2%, 200만원 이상 ~ 300만원 미만이 84명으로 19.6%, 300만원 이상 ~ 400만원 미만이 77명으로 17.9%, 400만원 이상 ~ 500만원 미만이 76명으로 17.7%, 500만원 이상 ~ 600만원 미만이 65명으로 15.2%, 600만원 이상 63명으로 14.7%로 나타났다.

Ⅳ. 분석 및 연구결과

4.1 연구변수의 타당성

연구모델의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위하여 경로계수는 0.7, 평균분산추출은 0.5, 복합신뢰도는 0.7 및 크론바흐알파 값은 0.7을 기준으로 하였다[25-27]. 추가적으로 판별타당성을 검증하기 위해서, Fornell & Larcker[27] 기준과 Heterotrait- Monotrait Ratio: HTMT[28] 기준을 적용하였다.

다음 <표 1>에서 보듯이 경로계수 값은 0.7 기준을 충족, 평균분산추출분산 값도 0.5 기준을 준수, 복합신뢰도 값은 0.7 기준을 상회, 크론바흐 알파 값도 0.7기준을 충족하였다. 따라서 본 연구는 집중타당성을 확보하고 있다고 판단할 수 있다. 판별타당성분석 결과는

<표 1> 집중타당성 분석결과

다음 <표 2>와 같이 Fornell & Larcker[27] 기준에 의해 AVE제곱근 값과 상관계수의 크기를 비교하였다. 분석결과 AVE제곱근 값이 관련 상관계수 값을 상회하는 것으로 나타났다. 또한, HTMT[28] 기준 관점에서 모든 값이 < 0.90 보다 낮게 나타났다. 따라서 판별타당성은 확보된 것으로 판단하였다.

<표 2> 판별타당성 분석결과

주 : † 대각선 값은 각 변수에 대한 AVE 값의 제곱근을 의미.

대각선 아래 값들은 변수들 간의 상관계수 값을 나타냄.

* HTMT 값 < 0.85

4.2 구조모델 및 가설검증

본 연구에서는 PLS기법을 활용하여 가설검증을 수행하였다. 다음 <그림 3>에서 선행변수들에 의해 설명되는 추천의도의 설명력은 58.1%이며, 행동의도는 46.2%, 이미지는 73.8%, 인지된 유용성은 53.3%의 설명력을 갖는다. 또한, Stone-Geisser[29,30]의 Q² 값은 0보다 클 경우 예측관련성이 있음을 의미한다[31].

<그림 3> 연구결과

분석 결과 추천의도(Q² = 0.559), 행동의도(Q² = 0.395), 이미지(Q² = 0.652), 인지된 유용성(Q² = 0.416)로 나타나 예측관련성이 있음이 확인 되었다.

다음 <표 3>는 가설 검정결과에서 나타나듯이, 본 연구에서 설정한 가설 H1a, H1b, H2a, H2b, H3a, H3b, H4는 모두 채택되었다. 인지된 이용용이성은 인지된 유용성(ß=0.730, t-value=24.596) 및 이미지(ß=0.401, t-value=7.537)에 유의한 영향을 미치고, 인지된 유용성은 이미지(ß=0.521, t-value=9.970) 및 행동의도(ß=0.451, t-value=3.229)에 유의한 영향을 미치고, 이미지는 행동의도(ß=0.451, t-value=5.450 및 이미지(ß=0.5 0, t-value=10.036)에 유의한 영향을 미치고, 행동의도는 추천의도(ß=0.27 , t-value=5.002)에 통계적으로 유의미한 영향을 주고 있다.

<표 3> 가설검증 결과​​​​​​​

주: 검증기준 : *p<0.05(t>1.96), **p<0.01(t>2.58), ***p<0.001 (t>3.30)

4.3 매개효과 검증

본 연구에서는 매개효과에 대하여 분석하였다. 매개효과에 대한 분석 결과는 다음 <표 4>와 같다. 비대면 서비스에 대한 인지된 이용용이성→인지된 유용성→이미지→추천의도(β = 0.209, t-value = 6.006), 인지된 이용용이성→인지된 유용성→이미지(β = 0.3809, t-value = 10.100), 인지된 이용용이성→인지된 유용성→행동의도(β = 0.190, t-value = 3.146), 인지된 유용성→이미지→행동의도→추천의도(β = 0.065, t-value = 3.828), 인지된 이용용이성→인지된 유용성→이미지→행동의도(β = 0.171, t-value = 4.355), 인지된 이용용이성→이미지→행동의도(β = 0.181, t-value = 4.913), 이미지→행동의도→추천의도(β = 0.125, t-value = 3.950), 인지된 이용용이성→행동의도→추천의도(β = 0.072, t-value = 2.380), 인지된 이용용이성→인지된 유용성→이미지→행동의도→추천의도(β = 0.048, t-value = 3.798), 인지된 이용용이성→이미지→행동의도(β = 0.235, t-value = 4.358), 인지된 유용성→이미지→추천의도(β = 0.221, t-value = 7.828), 인지된 이용용이성→이미지→추천의도(β = 0.286, t-value = 5.970), 인지된 이용용이성→이미지→행동의도→추천의도(β = 0.050, t-value = 3.273), 인지된 이용용이성→인지된 유용성→행동의도→추천의도(β = 0.053, t-value = 2.335)의 간접경로는 모두 유의한 것으로 나타났다.

<표 4> 매개효과 분석 결과

주: 검증기준 : *p<0.05(t>1.96), **p<0.01(t>2.58), ***p<0.001 (t>3.30)

V. 결론

본 연구는 호텔외식산업의 비대면서비스에 관한 소비자의 인식과 추천의도와 관련된 모델을 수립하고 이들 요인간의 구조적 관계를 검증하였다.

본 연구는 이론적 및 실무적 시사점은 다음과 같다. 이론적 관점에서 첫째, 본 연구의 비대면서비스관련 기술수용모델이 호텔외식산업에서도 유용한 모델임을 확인하였다. 이러한 결과는 경영정보학분야 등에서 많은 연구가 이루어져 왔던 기술수용모델이 호텔외식산업의 소비자를 대상으로 확장한 모델에서도 유의미함을 의미한다. 현 시점에 호텔외식산업에서 중요한 이슈인 서빙로봇, 협동로봇 등의 AI서비스를 대상으로 연구를 확대하면 유의미한 결과를 도출할 수 있을 것이다. 둘째, 호텔외식산업의 추천의도와 행동의도, 비대면서비스 이미지, 인지된 유용성, 인지된 이용용이성간의 구조적 관계를 실증하였다는 점이다. 이는 호텔외식산업의 비대면서비스 연구자들에게 연구아이디어를 수립하는 데 도움을 줄 것이다. 셋째, 호텔외식산업 수준의 비대면 서비스를 대상으로 하였다. 호텔외식 산업의 선행연구들은 호텔 또는 외식기업의 키오스크 또는 모바일 앱을 대상을 하나로 한정하였다(예를 들어, 호텔 키오스크[32,33], 호텔 모바일 앱[34], 외식 키오스크[35], 외식 모바일 앱[36]. 이러한 수준의 연구결과는 연구의 일반화 추구라는 본연의 목표를 달성하는 데 기여할 수 있을 것이다.

본 연구의 실무적 시사점으로, 첫째, 추천의도를 높이기 위해서는 비대면서비스 이미지와 행동의도를 높이는 것이 중요하다. 실무자들에게 추천의도가 중요한 요인임은 너무나 당연하다. 비대면서비스의 체험을 통해 생성되는 이미지와 행동의도가 중요함을 인식하여야한다. 이를 위해서 소비자의 행태를 주의 깊게 살펴봐야 할 것이다. 둘째, 비대면서비스로 생성되는 인지된 유용성과 이미지는 소비자의 행동의도에 큰 영향을 미친다. 특히, 비대면서비스 이미지는 인지된 유용성 대비 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 실무자는 비대면서비스로 인해 발생되는 이미지 요인에 대해 관심을 가져야 할 것이다. 셋째, 인지된 이용용이성은 인지된 유용성을 높여 주는 요인이다. 이는 기존 기술수용모델의 다양한 선행연구와 맥을 같이 한다.

이와 같은 시사점에도 불구하고 본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 첫째, 본 연구는 코로나 상황에서 진행된 연구이다. 따라서, 일반적인 상황에서 연구를 추가로 진행하고 결과를 비교해 본다면 추가적인 의미를 찾을 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서는 기술수용모델을 기반으로 모델을 수정 보완하였다. 보다 다양한 이론적 토대로 연구를 확장한다면 흥미로운 연구결과를 도출할 수 있을 것이다.