A Study on Differences in Service Failure Experiences and Recovery Strategies by Generation According to Franchise Presence on Delivery Platforms

배달 플랫폼에서 프랜차이즈 유무에 따른 세대별 서비스 실패 경험과 회복 전략의 차이 연구

Abstract

The purpose of this study is to examine the differences in service failure and recovery factors according to the franchise presence in delivery platform. In the study, it was divided into a total of three analysis processes to analyze the difference between the service failure experience and negative review writing intention by generation, and the recovery experience and expectation due to service failure. Steps 1 to 3 of the study are studies that look at the entire life cycle of the delivery app O2O service from service failure to recovery. Response consistency analysis, multiple regression analysis, and response sample analysis were conducted. As a result of the study, research hypotheses 1 to 3 showed that there were differences in service failure factors, conversion intention, service recovery, and expectations by generation according to the presence or absence of a franchise. As a theoretical implication, it contributed to expanding the marketing area, and as a practical implication, a differentiation strategy for each delivery service user is required.

Ⅰ. 서론

최근 외식산업은 O2O(Online to Offline) 서비스와 플랫폼 비즈니스 중심으로 소비 패턴이 변화되고 있다. 소비자들이 비대면 주문을 선호하게 되면서 오프라인 매장을 직접 방문해 음식을 소비하는 모습은 점차 감소하고 있다[1]. 이에 외식업체들은 감소하는 오프라인 영업 매출을 배달 플랫폼을 통해서 보완하고 있으며, 그 결과 배달앱 시장은 급격히 성장하였다[2]. 배달앱은 이제 외식 소비의 새로운 문화로 자리 잡았고, 고객과의 접근성을 높이기 위해 외식업은 배달앱 플랫폼 입점이 선택이 아닌 필수 요소가 되었다. 배달앱 이용자가 비약적으로 증가함에 따라 외식업체는 서비스 가격에 상응하는 음식 품질과 서비스 수준을 보장하기 위한 전략을 강화하고 있다. 이러한 기대를 충족시키기 위해서 배달앱 내 외식 업체는 할인쿠폰, 각종 프로모션, 신속한 배달 등 다양한 운영전략을 실행하고 있다.

그러나 최근 배달앱 서비스 가격이 지속적으로 상승함에 따라, 일부 소비자들은 음식 품질이나 전반적인 서비스 수준이 가격에 비해 만족스럽지 않다고 느끼며, 불만 또한 점차 확대되고 있다. 한국소비자원에 따르면, 배달앱 관련 소비자 불만 중 가장 큰 비중을 차지하는 것은 오배송, 배달 지연, 미배달 등 계약 불이행 사례로, 전체의 약 31.5%를 차지한다[3]. 특히, 외식업체의 관점에서 소비자 불만은 고객의 부정적 후기로 이어지고, 부정적 후기 내용이 누적되면 외식업체의 신뢰도는 하락하게 된다[4]. 부정적 후기는 외식업체의 브랜드 가치와 생존 가능성에 직결되는 중요한 문제로 작용되며 장기적으로 운영 지속가능성에 부정적 영향을 미치게 된다.

한편, 외식업체 관점에서도 매출과 마케팅을 위해 배달앱을 필수적으로 사용해야 하는데 배달앱 수수료 인상이 지속되면서 음식 가격을 상승시키게 되었다. 이는 외식업체와 소비자 모두에게 불만 결과를 초래하는 구조적 딜레마로 나타나고 있다. 정병호에 따르면[5] 음식점·숙박·음식 배달 서비스 산업은 개인 자금과 정부 지원 덕분에 창업이 활발하게 활성화되었지만, 수수료와 마케팅, 홍보비 증가로 인해 운영 비용이 커지고 있다고 하였다. 즉, 외식산업 내 수수료 인상은 고객서비스 품질 저하로 이어질 수밖에 없는 구조이다. 이러한 문제로 프랜차이즈의 경우, 배달앱 수수료 인상이 불공정하다고 판단하여 공정거래위원회에 신고하거나, 자체 플랫폼 개발을 진행하고 있기도 하다[6-7]. 이와같이 프랜차이즈와 일반 식당의 배달앱 대응 전략은 서로 다른 양상으로 나타나고 있다.

이에 본 연구는 배달 플랫폼 이용 과정에서 발생하는 서비스 실패와 회복 요인의 차이를 살펴볼 것이다. 특히, 세대별로 디지털 기술 활용 차이를 보이므로[8], 세대별 서비스 실패와 회복 인식의 차이와 프랜차이즈 유무에따른 서비스 복구 전략의 차이를 도출하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 음식 배달 플랫폼 정의

스마트 기기 보급률이 증가함에 따라 온라인 서비스는 모바일 중심으로 빠르게 전환되었고, 장소와 시간의 제약이 줄어들면서 전통적인 오프라인 상거래에 혁신적인 서비스 출현이 가능하게 되었다[5]. 이와 함께 소비자들의 소비 행태는 온라인 중심으로 확산되면서 O2O 서비스는 외식산업에서 중요한 채널로 자리를 잡았다. 더불어 코로나19의 확산과 사회적 거리 두기 정책은 비대면 서비스에 대한 수요를 급격히 증가시키면서 O2O 배달앱 시장의 성장을 이끌었다. O2O 배달앱의 종류를 살펴보면, 배달의 민족과 쿠팡과 같은 사기업이 운영하는 앱, 신한은행과 같은 금융기관이 운영하는 배달앱, 지방자치단체가 운영하는 공공 배달앱 등으로 2025년 3월 국내 기준, 22개의 업체가 존재한다. 배달앱 점유율을 보면 24년 12월 기준 배달의 민족 57.6%, 쿠팡이츠 35.3%로 92.9%로 2개 업체에 집중되어 있다[9].

한편, 배달앱 시장의 성장 한계로 주요 업체 간의 경쟁이 과열되면서 마케팅 경쟁이 치열해지고 있다. 주요 배달앱 기업들은 배달비 부담을 줄이기 위한 무료 배달, 구독 서비스로 저렴한 배달 이용료 정책과 같은 고객 유치를 위한 정책들을 펼쳤다. 하지만 이런 정책들이 외식 업체들에 높은 수수료율로 돌아가면서 배달앱에 대한 수수료 부담이 더 커졌다. (사)소비자공익네트워크가 외식업 점주 502명을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 응답자의 47.6%는 판매 가격을 인상하였으며 결국 소비자의 부담이 커지고 악순환 고리의 연속이 되었다[10].

2.2 서비스 실패와 전환 의도

서비스 실패(service failure)란 소비자가 제품이나 서비스를 경험하는 과정에서 느끼는 불쾌한 감정으로, 서비스 불만족 혹은 고객의 서비스 기대 이하의 성과로 정의할 수 있다[11]. Bitner[11]와 Kelley[12]는 서비스 실패 유형을 결과 실패와 과정 실패로 나누어 설명하였다. 결과 실패는 서비스 품질의 기술적 품질이 고객의 기대 수준에 미치지 못한 것으로 설명하였고, 과정 실패는 서비스 품질의 기능적 품질이 고객의 수준에 미치지 못한 것으로 설명하였다. Parasuraman[13]은 서비스 실패에 대해 서비스 제공 수준이 사전에 기대한 것에 미치지 못하는 것으로 정의하였다. 이는 고객이 기대한 수준의 서비스가 제공되지 않아 고객 불만족이 발생하는 상황을 의미하며, 이는 서비스 품질 지각의 부정적 불일치에서 비롯된다고 보았다. 실패는 수많은 이유로 인해 발생할 수 있다. 예를 들어, 약속된 시간에 서비스가 이용 불가능할 경우, 너무 늦게 또는 너무 천천히 제공된 경우, 결과가 부정확하거나 형편없이 실행되고 직원들이 무례하거나 성의가 없는 경우 등이다[14].

특히, 기업에서는 실패 없는 서비스를 제공하려 했지만, 기업에서 흔하게 발생하는 현상이다. 이런 서비스 실패로 고객들은 부정적 감정을 느끼게 되면 고객은 이탈하고 부정적 경험을 다른 고객에게 이야기하는 부정적 영향을 미친다. TRAP Worldwide Inc[15]에 의하면 서비스 실패를 경험한 고객 중 45% 만이 종업원에게 불만을 표현하며, 약 1~5% 만이 관리자나 기업의 본부에 전달되는 것으로 나타났다. 즉, 대다수의 불만은 빙산의 일각에 불과하며, 기업은 수많은 고객이 서비스를 이용하면서 발생한 실패에 대해 불평하지 않는 상황을 고려해야 한다. 실패를 경험하고 불평하지 않는 100명의 고객 중 일부 소수의 의견이 전체의 불평으로 대표한다는 착각에 빠질 수도 있다는 것이다. 이에 서비스 제공자는 서비스 실패가 무엇인지 명확하게 인지하는 것이 중요하다.

서비스 실패가 지속적으로 발생하면 고객들은 다른 기업 또는 플랫폼으로의 이동 또는 전환을 고민하게 된다. 전환은 사전적 의미로 교체, 변경을 의미하며, 전환 의도는 사용자가 현재 이용하고 있는 서비스에서 다른 서비스로 전환하려는 의도로 설명된다. 고객 유지, 고객 애호도, 재구매 의도와는 반대되는 개념이다[16]. 실패의 규모와 중요성도 재구매 의사 결정에 영향을 미치는데, 실패의 수준이 심각할수록 고객은 회복 노력에 상관없이 전환한다[17].

2.3 서비스 회복과 기대

서비스 회복(service recovery)이란 서비스 실패를 겪은 고객의 상황을 개선하기 위해 서비스 실패에 대해 기업이나 조직이 취하는 조치를 말한다[14]. 서비스 실패를 인지하고 고객에게 발생된 문제를 효과적으로 해결하면 고객 만족, 충성도, 구전(word-of-mouth) 커뮤니케이션, 수익 등에 긍정적 영향을 미친다[18].

여러 서비스 회복과 관련된 선행 연구에서 고객들이 비록 서비스 실패를 경험했더라도 기업이 서비스 실패에 대해 적절한 대처를 한다면 문제가 해결되지 않은 고객 보다 훨씬 충성도가 높다고 하였다[18]. 특히, 고객의 충성도는 곧 수익성과 연결되기 때문에, 기업은 고객의 분노를 낮추어야 한다. 고객이 불평한 후 그들의 문제가 만족스럽게 해결된 고객 중 41%는 동일한 서비스 제공자에게 다시 서비스를 구입하는 것으로 나타났고, 이는 우수한 서비스 회복의 효과라는 것이 입증되었다. 때때로 기업은 서비스 회복을 잘 수행하여 고객이 처음부터 실패하지 않았을 때보다 고객이 더 만족하게 되는데 이것을 서비스 회복의 역설이라고 한다[17]. 적절한 서비스 회복 전략은 서비스를 개선 시키는 정보를 제공하기도 한다. 또한 과거의 서비스 회복 경험을 기초로 서비스 프로세스, 시스템 및 성과를 조정함으로써 서비스를 처음에 제대로 할 가능성을 높일 수 있다. 처음부터 제대로 하면 실패로 인한 비용은 감소하고 처음 만나는 고객은 늘어날 것이다. 이러한 서비스 회복 전략은 고객과 기업의 상호작용 지점인 서비스 접점으로 도출할 수 있다. 서비스 접점에서는 고객 만족/불만족을 일으킬 수 있는 지점으로 회복(서비스 실패 후), 적응성, 자발성, 대처 등에 네 가지 범주로 분류된다[19].

서비스 실패가 발생했을 때, 회복 전략은 기업에 필요하게 된다. 이때, 성공적인 회복 전략은 고객의 기대 수준을 충족시키는 것이라 할 수 있다, 여기서 고객 기대란, 서비스 제공에 대한 고객의 마음으로 서비스 성과를 평가하는 데에 기준으로 활용된다. 고객은 자신이 갖는 서비스에 대한 기대 정도를 기준으로 서비스 성과를 비교하여 서비스의 품질을 평가한다. 그러므로 기업은 고객 기대를 잘 이해해야 한다. 기업이 고객의 원하는 바를 잘못 파악했을 경우, 만약 다른 기업이 정확하게 고객의 기대를 파악하고 이를 충족시켰다면 기업은 고객을 잃을 수밖에 없다[18].

Ⅲ. 연구방법론

3.1 연구 방법 및 가설 설정

본 연구는 프랜차이즈 유무에 따라 배달앱 플랫폼에서 발생한 서비스 실패와 회복 경험에 대한 차이를 확인할 것이다. 특히 배달 플랫폼의 사용이 일상화되고 있는 상황에서, 고객의 세대별 특성이 서비스 실패 인식과 회복 기대에 어떤 영향을 미치는지를 규명하는 데 초점을 두었다.

음식 배달앱 플랫폼은 단순한 주문 중개 기능을 넘어, 소비자 행동에 영향을 미치고 외식업체의 고객 경험 관리와 수익 구조에 직접적인 영향을 주는 핵심 매개체로 기능하고 있다. 이러한 배달앱 서비스는 온라인 플랫폼에서의 소비자 기대와 외식업체의 실제 서비스 품질 간의 간극이 서비스 실패 경험으로 이어지는 경우가 발생하고 있다. 에 본 연구는 온라인 플랫폼 기업이 시장 지배력이 커지는 시점에서 프랜차이즈 유무에 따라 서비스 전략을 차별화시켜야 한다는 중요한 연구가 되겠다.

이에 본 연구를 위해서 2025년 3월 5일부터 25일까지 성인 349명을 대상으로 데이터를 수집하였다. 연구에서는 세대별 서비스 실패 경험과 부정적 리뷰 작성 의도, 서비스 실패에 따른 회복 경험과 기대감의 차이 분석을 진행하고자 총 3단계의 분석 프로세스로 구분하였다. 연구 프로세스는 <그림 1>에 제시하였다.

<그림 1> 연구 프로세스

배달앱을 중심으로 한 외식 소비가 급증함에 따라, 다양한 세대 및 외식업체 유형 간에 서비스 실패 경험에 대한 인식, 반응 방식, 회복 전략에 대한 기대 수준이 상이하게 나타나고 있다. 특히 MZ세대는 디지털 플랫폼에 익숙하고, 기성세대는 디지털 플랫폼에 MZ세대에 비해 디지털 플랫폼 활용도가 상대적으로 낮다고 볼 수 있다[8, 20]. 그리고 프랜차이즈 외식업체는 본사의 고객 응대 매뉴얼 또는 일관된 서비스 회복 프로세스를 갖추고 있을 가능성이 높지만, 일반 자영업체는 개인 역량에 따라 비공식적이고 일회적인 대응에 의존하는 경우가 많다. 이러한 차이는 서비스 실패 상황에 대한 소비자 인식의 포지셔닝과 기대 반응 방식에 영향을 줄 수 있다. 이에 따라 다음과 같은 가설 1을 설정하였다.

⦁ 가설 단계 1 : 배달앱에서 발생한 서비스 실패에 대해, 세대별 및 프랜차이즈 여부에 따라 서비스 실패 요인의 포지셔닝에 차이가 있는가?

서비스 실패는 고객의 기대에 미치지 못하는 서비스가 제공될 때 발생하며, 이는 소비자의 부정적인 정서와 행동 반응을 유발할 수 있다[18]. 특히 디지털 플랫폼 환경에서는 이러한 반응이 리뷰 작성, 평점 평가, SNS 공유 등의 형태로 표현되며, 이는 외식업체의 평판과 신뢰도에 직접적인 영향을 미친다. 소비자는 동일한 서비스 실패를 경험하더라도 세대별 특성이나 프랜차이즈 유무에 따라 서비스 전환 의도 차이를 보일 수 있다[8]. 예를 들어, MZ세대는 기성세대에 비해 디지털에 더욱 익숙하고, 다양한 플랫폼을 통해 대안을 탐색하거나 신규 서비스를 시도하는 경향이 강하므로, 서비스 실패 이후 전환 의도가 상대적으로 높을 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

⦁ 가설 단계 2 : 배달앱을 통한 음식 서비스 실패에 대해, 세대별 및 프랜차이즈 여부에 따라 부정적 리뷰 작성 의도는 차이가 있는가?

서비스 실패 이후의 회복 경험과 회복에 대한 기대감은 소비자의 인식과 만족에 중요한 영향을 미친다[18]. 그러나 동일한 회복 절차라도 소비자는 세대별 특성이나 프랜차이즈 유무에 따라 그 효과를 다르게 평가할 수 있다. 예를 들어, MZ세대가 기성세대에 비해 디지털 채널을 통한 신속하고 투명한 대응을 선호할 것이다. 또한, 프랜차이즈 외식업체에 대해서는 표준화된 회복 매뉴얼과 신뢰할 수 있는 보상을 기대하는 반면, 자영업체에 대해서는 관용적 태도를 보이거나 기대 수준이 낮아 회복전략의 효과가 다르게 인식될 수 있다. 이러한 차이를 가정하여 다음과 같은 가설을 설정하였다:

⦁ 가설 단계 3 : 배달앱 서비스 실패에 따른 회복과 기대감에 있어서 세대별 및 프랜차이즈 여부에 따라 차이가 있는가?

3.2 조작적 정의 및 변수 설정

연구단계 1부터 3단계까지는 서비스 실패부터 회복까지 배달앱 O2O 서비스 생애주기를 전체 살펴보는 연구이다. 우선 연구 가설 1단계에서는 세대별 프랜차이즈 유무에 따라 서비스 실패 요인의 차이를 확인하기 위해 포지셔닝 맵으로 분석하고자 한다. 포지셔닝 맵 분석은 대응일치분석으로 실시하였다. 대응일치분석은 저차원 공간에서 대응일치표를 사용하여 두 명목변수 간의 관계를 설명하는 동시에 각 변수의 범주 관계를 설명한다[21]. 대응분석은 카테고리 간의 관계를 파악하고 표시하는 데 유용한 데이터 과학 시각화 기법으로 데이터를 플롯하는 그래프를 사용하여 두 개 이상의 데이터 포인트의 결과를 시각적으로 보여준다[21]. 그리고 연구단계 2단계에서는 서비스 실패에 따른 서비스 전환의도를 분석하기 위하여 다중회귀분석을 진행하였다. 다중회귀분석은 하나의 종속변수에 영향을 미치는 둘 이상의 독립 변수 간의 관계를 분석하는 방법으로서[21] 서비스 실패 변수들이 부정적 리뷰에 인과적 영향을 제공하는지를 살펴보는 것이다. 마지막 3단계는 대응표본검정 분석을 진행하였다. 대응표본검정은 같은 집단의 두 시점 또는 서로 짝지어진 두 표본 간의 차이를 비교하는 분석 방법이다[21]. 이에 세대별 프랜차이즈 유무에 따라 서비스 회복 기대와 경험의 차이가 있는지를 분석 진행할 것이다.

이러한 분석 진행을 위해서 SPSS 통계 프로그램을 활용하였고, 구성 요인별 측정 항목은 <표 1>에 제시하였다. 구성 요인은 서비스 실패, 서비스 전환 의도, 서비스 회복 기대, 서비스 불만 요인으로 구체화하였다. 서비스 실패는 신뢰성 실패, 확신성 실패, 유형별 실패, 응답성 실패, 공감성 실패로 세분화하였으며 서비스 회복 기대는 보상 회복, 적응 회복, 자발성 회복, 대처 회복으로 세분화하였다. 그리고 서비스 전환 의도는 부정적 리뷰 작성으로 구체화하였다. 이 측정 아이템들은 5점 척도로 구간 척도로 구성되어 있다. 그리고 서비스 불만 요인을 분석하고자 중복 응답으로 수집된 서비스 불만 요인을 토대로 분석을 진행할 것이며 서비스 불만 요인은 명목 척도를 통해서 구성되어 있다.

<표 1> 조작적 정의

Ⅳ. 연구결과

4.1 기술통계

본 연구를 위해 응답자의 기술통계학 분석을 진행하였다. 상세 내용은 <표 2>에 제시하였다.

<표 2> 기술통계 분석

성별은 남성이 178명(51.0%), 여성이 171명(49.0%)으로 성별 간 고른 분포를 보였다. 연령은 30대가 117명(33.5%)으로 가장 많았으며, 학력은 4년제 대학 재학 이상이 244명(69.9%)으로 가장 높은 비율을 차지하였다. 음식 배달앱의 주 이용 앱으로는 배달의 민족이 234명(67.0%)으로 가장 높았으며, 쿠팡이츠가 63명(18.1%), 요기요가 42명(12.0%)으로 뒤를 이었다. 음식 배달앱 이용 시 소요 시간은 10분 이내가 123명(35.2%)으로 가장 많았고, 그 외 15분 이내는 78명(22.3%), 20분 이내는 59명(16.9%), 20분 이상은 63명(18.1%)으로 응답하였다. 월간 배달앱 이용 횟수는 13회가 160명(45.8%)으로 가장 많았으며, 46회가 111명(31.8%), 79회가 47명(13.5%) 순으로 나타났다. 한달 평균 음식 배달 소비 금액은 10만 원 이하가 162명(46.4%), 10~30만 원 이내가 159명(45.6%)으로, 전체 응답자의 90% 이상이 월 30만 원 이하를 지출하고 있었다고 나타났다.

4.2 타당성과 신뢰성

본 연구에서는 측정 도구의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위해 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다.

<표 3>과 같이, 각 구성 개념은 이론적 기반에 따라 3개 문항으로 구성되었으며, 요인 적재값은 모두 0.65 이상으로 나타나 기준치를 충족하였다[21]. 공통성 또한 대부분 문항에서 0.60 이상으로 나타나 각 문항이 해당 요인을 충분히 설명하고 있음을 확인하였다. 신뢰성도 0.7 이상으로 나타나 높은 신뢰성을 보였다. 서비스 불만의 KMO=0.888로 나타났고 바틀렛 검정값은 2414.450 (p=0.001)로 나타났다. 부정적 리뷰작성의 KMO=0.656으로 나타났고 바틀렛 검정값은 66.190(p=0.001)으로 나타났다. 서비스 회복의 KMO=0.904로 나타났고 바틀렛 검정값은 2348.347(p=0.001)로 나타났다. 이에 모든 아이템의 신뢰성과 타당성을 확보하였다.

<표 3> 타당성과 신뢰성

4.3 가설검정

4.3.1 연구 1단계: 배달앱 서비스 실패

본 연구에서는 외식업체의 서비스 실패 요인과 회복 전략 간의 관계 구조를 파악하기 위해 대응일치분석을 실시하였다. 분석 결과, 전체 카이제곱 통계량은 43.997로 나타났으며, 유의확률은 0.021로 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 이는 변수 간 분포의 차이가 우연에 의한 것이 아닐 가능성이 높음을 의미하며, 대응일치분석을 통한 차원 해석이 타당함을 의미한다. 비정칙값을 기준으로 차원별 설명력을 살펴보면, 제1차원이 0.197(설명력 46.4%), 제2차원이 0.164(설명력 32.2%)로 나타났고, 누적 설명력은 78.6%로 2차원 상에서 전체 관계 구조를 충분히 설명할 수 있는 수준으로 해석된다. 제3차원의 설명력은 21.4%에 불과하므로, 본 연구에서는 제 1·2차원을 중심으로 시각화 및 해석을 진행하였다.

<표 4> 대응분석 요약

카이제곱=43.997, 자유도=97, p=0.021

<표 6>에는 대응분석 결과로 도출된 차원별 점수 및 각 행과 열 항목의 기여도를 제시하였다. 이를 통해 세대별 외식업체 유형과 서비스 실패 요인 간의 관계 구조를 보다 구체적으로 해석할 수 있다. 우선, 제 1차원에서는 MZ세대(프랜차이즈)는 –0.722로 나타났고, 기성세대(일반식당)은 0.595로 나타나 서로 반대 위치에 있어 뚜렷한 구분을 나타내고 있으며, 이들의 기여도는 각각 0.593과 0.396으로 전체 차원 1 형성에 주요한 영향을 미친 집단으로 나타났다. 이는 디지털 기반 서비스 불만을 중심으로 하는 MZ세대와 오프라인 접점 기반의 기성 세대 간 서비스 실패 인식 차이를 의미한다. 반면, MZ세대-일반식당은 0.086로 나타났고, 기성세대(프랜차이즈)는 0.032로 나타나 기여도가 낮게 나타났다. 이는 상대적으로 중립적 위치를 설명하고 있다.

<표 5> 배달앱 서비스 실패 – 행렬 분석

<표 6> 세대별-외식업체별 부정적 리뷰 작성에 대한 회귀분석 결과

제2차원에서는 기성세대(프랜차이즈)가 –0.596로 나타났고, 집단의 기여도가 0.683으로 가장 높게 나타났다. 기성세대(일반식당)은 0.311로 나타났고 MZ세대(프랜차이즈)는 0.249로 나타나 일정 수준의 기여를 나타냈다. 이는 제2차원이 서비스 절차나 대응보다는 제품 또는 혜택 품질에 대한 불만과 관련 있음을 나타낸다.

열 변수 중에서는 서비스 응대가 0.927, 배달원 태도는 0.843, 배달비 인상은 0.584로 나타나 제1차원에서 높은 양(+)의 점수와 기여도를 보였고, 이는 주로 기성세대-일반식당과의 관련성을 있음을 설명한다. 반면, 앱 사용 불편은 –1.812로 나타났고, 기여도는 0.380으로 나타났다. 리뷰 이벤트 실망은 1.020으로 나타났고, 기여도는 0.301으로 나타나 디지털 시스템 기반의 불만으로 해석할 수 있으며 이는 MZ세대(프랜차이즈)와의 관련성이 높음을 나타낸다. 또한, 쿠폰 미결제는 –0.774로 나타나 기성세대(프랜차이즈)의 위치와 일치하며, 가격 및 혜택 요소에 민감한 성향을 보여준다고 할 수 있다. 이러한 결과는 세대별 배달앱 플랫폼으로 외식업체를 선택하는 인식이 다르다는 것을 의미한다. 특히 MZ세대는 디지털 환경 문제에, 기성세대는 대면 서비스 및 비용 문제에 더 민감하게 반응함을 의미한다.

먼저, 제1차원(수평 축)은 불만 실패 유형을 좌측은 디지털 시스템 기반이냐, 우측은 전통적 대면 서비스 기이냐에 따라 구분되는 축으로 해석할 수 있다. 좌측에는 앱 사용 불편, 별도 요청 누락, 리뷰 이벤트 실망 등 디지털 환경과 정보 제공에 대한 불만 실패 요인이 위치하였으며, 이는 주로 MZ세대(프랜차이즈) 이용 집단과 관련이 깊은 것으로 나타났다. 반면, 우측에는 배달비 인상, 포장 불량, 음식점 고객서비스 응대, 배달원 태도, 음식품질 불량 등 가격과 서비스 품질에 대한 실패 요인이 분포하였고, 이는 기성세대(일반식당) 및 MZ세대(일반식당)과 연관되는 특성으로 분류되었다. 따라서 제1차원은 디지털 기반 서비스와 전통 오프라인 서비스 기반의 불만 실패로 구분하는 차원으로 볼 수 있으며, MZ세대는 시스템과 편의성에 중심을 두고 있으며 기성세대는 음식점 고객서비스 응대와 가격 요소에 더 민감함을 의미한다. 제2차원은 불만 실패의 대상을 상단은 서비스 운영 과정에 집중되어 있는지, 하단은 제공된 결과물의 경제적 가치에 대한 기대 불일치에서 비롯된 것인지에 따라 구분된다. 상단에는 고객 응대, 배달지연, 리뷰 실망 등 서비스 수행과정 중심의 불만이 분포한 반면, 하단에는 음식품질 불량, 할인쿠폰 미결제, 배달비 인상 등 금전적 대가 또는 혜택 등의 소비 가치와 관련된 불만 요인이 위치하였다.

이러한 <그림 2>의 대응일치분석 결과를 바탕으로 각 집단별 서비스 실패인 불만을 보다 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, MZ세대(프랜차이즈) 이용자는 좌측 상단 영역에 위치하며, 앱 사용 불편, 별도 요청 누락, 리뷰 이벤트 실망 등의 항목들과 근접해 있다. 이는 이들이 디지털 시스템 기반의 서비스 기능성 및 정보 제공의 정합성에 민감하게 반응하고 있음을 보여준다. 특히 이 집단은 비용보다는 편리성과 사용자 경험을 중시하는 경향을 보이며, 이는 빠르고 정확한 정보 처리, 앱 내 기능의 직관성, 리뷰나 이벤트 보상의 실효성 등 디지털 인터페이스의 신뢰성이 중요 핵심 요인이 되겠다. 둘째, MZ세대(일반식당) 이용자는 비교적 중간에 위치하면서도 배달원 태도, 포장 불량과 가까운 점에서, 대면 응대와 결과물의 품질에 대한 기대 수준이 일부 존재함을 나타낸다. 이 집단은 디지털 기반 환경에 익숙한 세대이지만, 배달앱 경험의 일관성이 떨어질 경우 외식업체 응대 태도나 실제 전달 품질에 더 민감하게 반응하는 것으로 해석할 수 있다. 즉, MZ세대라 하더라도 외식업체 유형에 따라 불만 유형이 다르게 구조화됨을 보여준다. 셋째, 배달앱으로 주문하는 기성세대(일반식당) 이용자는 제1차원 우측, 제2차원 상단에 위치하며, 음식점 고객서비스 응대, 배달원 태도, 배달 지연 등의 요인들과 근접해 있다. 이는 해당 집단이 서비스 과정에서 발생하는 태도, 예절, 응대 속도 등에 대한 민감도를 높게 지니고 있음을 의미한다. 이에 비표준화된 서비스 경험이 기성세대의 정서적 기대로서 친절, 신속함과 충돌할 경우 불만이 유발되며, 이는 운영 과정 중심 회복 전략의 중요성을 강조한다. 마지막, 배달앱으로 주문하는 기성세대(프랜차이즈) 이용자는 하단 우측에 위치하며, 배달비 인상, 할인쿠폰 미결제, 음식품질 불량 등의 요인과 가까운 점에서, 경제적 손실에 대한 민감도와 실질적 결과물의 기대 불일치에 대한 불만이 주요하게 형성됨을 알 수 있다. 이들은 프랜차이즈 브랜드에 대해 일정 수준 이상의 기대치를 가지고 있으나, 그에 미치지 못할 경우 가격 대비 효용감 저하를 강하게 인식하는 경향을 보인다. 특히 금전적 보상이나 식품 품질에 대한 기대를 중심으로 불만을 형성하는 특성은, 프랜차이즈일수록 표준화된 결과물을 기대하는 경향과 관련되어 있다. 이에 연구 가설 1에서 설정한 세대별 프랜차이즈 유무에 따른 차이가 있다는 내용을 채택한다.

<그림 2> 배달앱 서비스 실패 분석 - 대응일치분석 결과

4.3.2 연구 2단계 : 배달앱 부정적 리뷰

연구분석 2단계에서는 배달앱을 통해서 음식을 주문하였을 때 서비스 실패를 경험하면 부정적 리뷰에 어떤 서비스 실패 변수가 인과관계를 보이는지 분석하는 것이다. 이에 세대별 외식업체 유형에 따라 부정적 리뷰 작성에 영향을 미치는 서비스 실패 요인을 분석하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과는 <표 6>과 같으며, MZ세대와 기성세대 각각을 프랜차이즈와 일반식당 이용 집단으로 구분하여 분석하였다. 먼저 MZ세대(프랜차이즈) 이용자의 경우, 회귀모형은 통계적으로 유의미하게 나타났으며 F값은 5.497로 나타났고 수정된 R2은 0.246으로 나타났다. 유의한 영향 요인은 신뢰성으로 베타값이 0.368로 나타났고, 확신성의 베타값은 0.274로 나타나 두 요인이 부정적 리뷰 작성에 강한 영향을 제공한다고 볼 수 있다. 이는 프랜차이즈 브랜드 이용 시, MZ세대는 배답앱으로 받은 음식이 불량 상태로 오거나 주문한 외식업체의 임직원 태도가 불량할 경우 리뷰를 통해 불만을 표출할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 배달앱으로 MZ세대(일반식당) 이용자의 경우, 회귀모형의 설명력은 수정된 R2이 0.453으로 상대적으로 높았으며, F값은 14.442로 나타나 유의하였다. 이 집단에서 유의한 변수는 신뢰성으로 베타값이 0.392로 나타났다. 이는 배달앱으로 일반식당 주문 시 MZ세대는 주문 누락이나 음식 오배송 등 기본적 신뢰 문제가 부정적 리뷰 작성에 가장 큰 영향을 미친다는 점을 보여준다.

한편, 배달앱으로 기성세대(프랜차이즈) 이용자의 경우 회귀모형은 F값은 9.486 수준에서 유의하였으며, 설명력은 0.355로 나타났다. 유의미한 변수는 신뢰성으로 베타값은 0.479로 나타났고 유형성은 베타값이 0.290으로 나타났다. 이는 배달앱으로 주문한 음식이 누락되거나 주문한 음식의 맛과 향이 불량하다면 부정적 리뷰 작성에 영향을 준다는 것이다. 즉, 기성세대가 배달앱으로 프랜차이즈 이용 시 서비스 결과의 명시성과 시각적 단서 제공에 민감함을 가진다는 것으로 해석할 수 있겠다. 마지막으로, 배달앱으로 기성세대(일반식당) 이용자의 경우 회귀모형이 F값이 6.295로 나타났고, 설명력은 0.183으로 나타났다. 이 집단에서는 신뢰성 변수는 0.261로서 나타났다. 전반적으로 모든 집단에서 신뢰성 변수는 일관되게 부정적 리뷰 작성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 일부 집단에서는 하나의 독립변수로서 신뢰성만 유의하게 도출되었으나, 전체 회귀모형의 설명력은 수정된 결정계수 기준으로 각각 0.453, 0.183으로 나타나 상당히 설득력 있는 수준의 설명력을 확보하였다. 이는 주요 요인이 부정적 리뷰 작성에 있어 핵심적 역할을 하며, 나머지 요인의 영향은 상대적으로 제한적이었음을 의미한다. 이외에도 일부 집단에서는 확신성과 유형성도 중요한 요인으로 작용하였다.

이 같은 결과는 세대별로 서비스 실패에 따라 부정적 리뷰를 작성하는 의도에서 각 집단별 차이는 있었지만 신뢰성 변수는 공통으로 외식업체에서 집중 관리해야 한다. 이에 연구가설 2에서 설정한 세대별 프랜차이즈 유무에 따른 차이가 있다는 내용을 채택한다.

4.3.3 연구 3단계 : 배달앱 서비스 회복 전략

연구분석 3단계에서는 배달앱을 이용하는 고객들이 경험한 서비스 실패 경험과 서비스 회복을 위한 기대감의 차이를 분석하였다.

배달앱을 이용하여 서비스 실패를 경험한 기성세대를 대상으로 외식업체 유형에 따라 서비스 회복 전략에 대한 기대와 실제 경험 간의 차이를 분석하였다. 그 결과 프랜차이즈와 일반식당 모두에서 보상, 적응, 자발성, 대처 등 네 가지 회복 전략 전반에 걸쳐 유의미한 차이가 있다고 나타났다. 먼저 프랜차이즈를 이용한 기성세대의 경우, 모든 회복 전략에서 기대 수준이 실제 경험보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 보상 회복의 경우 평균차는 -0.89였으며, 대응표본 t검정 결과 t값은 -7.78로 통계적으로 유의미하였고, 효과크기(Cohen’s d)는 1.014로 매우 큰 수준이었다. 적응 회복에서도 평균차는 -0.97로 나타났고, t값은 -6.93, Cohen’s d는 1.232로 나타나 기대와 경험 간의 격차가 뚜렷하였다. 자발성과 대처 전략에서도 각각 평균차 -1.15와 -1.16, t값 -8.92와 -8.90, Cohen’s d는 모두 1.1 이상으로 확인되었다. 이는 프랜차이즈 이용자의 경우 회복에 대한 기대와 실제 경험 간의 괴리가 뚜렷하다는 것을 의미한다. 특히 자발성 회복이나 대처 회복에 대한 기대 불충족이 가장 큰 문제로 지적할 수 있겠다. 기대와 경험 간의 상관관계를 살펴보면, 프랜차이즈 이용자의 경우 네 가지 회복 모두에서 상관계수가 낮거나 유의하지 않은 것으로 나타났다. 보상의 r값은 0.376으로 나타나 중간 정도의 상관성을 보였으나, 적응, 자발성, 대처 회복은 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과는 배달앱으로 프랜차이즈에 음식을 주문한 기성세대들이 개인 간 기대와 경험의 대응성이 낮음을 의미한다. 즉, 적응, 자발성, 대처 기대 수준이 높더라도 이에 대한 실제 회복 경험을 얻기 위한 행동을 가진다고 볼 수 없는 것으로 해석할 수 있다. 하지만 보상 회복은 기대한 만큼 보상 경험을 얻기 위한 노력을 하는 것으로 상관관계 분석을 해석할 수 있겠다.

한편, 배달앱으로 일반식당을 이용한 기성세대도 네가지 회복 전략 모두에서 기대보다 경험 수준이 유의하게 낮았다. 그 차이는 통계적으로 유의하였고, 효과크기도 일관되게 높았다. 보상 회복에서의 평균차가 –0.82로 나타났고, Cohen’s d는 0.933으로 나타났다. 적응 회복에서는 -0.96, d는 0.954로 나타났다. 자발성과 대처 회복 역시 각각 –0.94, -1.01로 나타났고, 효과크기 d는 모두 0.95 이상으로 분석되었다. 특히 배달앱으로 일반 식당을 이용하는 기성세대의 경우에는 기대와 경험 간에 유의한 정적 상관관계가 분석되었다. 보상 r값은 0.463, 적응 r값은 0.331, 대처 r값은 0.275로 나타나 유의미한 상관계수로 나타났다. 이에 적절한 보상을 위한 보상 회복과, 운영 시스템과 관련된 적응 회복, 실수의 수용 및 대체에 대한 대처 회복은 일반식당으로 배달앱을 주문한 기성세대의 경우 회복 기대한 만큼 회복 경험을 얻기 위해 노력을 한다고 해석할 수 있겠다.

다음, 배달앱을 이용하는 MZ 세대에서는 프랜차이즈와 일반식당 모두에서 보상, 적응, 자발성, 대처 등 네 가지 회복 전략에 대해 기대 수준이 경험보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 먼저, 배달앱으로 프랜차이즈를 이용한 MZ세대의 경우, 네 가지 회복 전략 모두에서 기대와 경험 간의 평균차가 통계적으로 유의미하게 존재하였다. 보상에서 평균차는 -0.64, t값은 -5.06, 효과크기는 1.064로 분석되어 중간 이상의 차이가 확인되었으며, 상관관계 역시 유의미하게 나타났다. 적응에서는 평균차는 –0.74, t값은 –5.11, 효과크기는 1.208, 상관계수는 .355로 나타났다. 자발성의 평균차는 -0.67, t값은 -4.89, 효과크기는 1.148, 상관계수는 .355로 모두 유의한 수준의 차이와 상관관계를 보였다. 하지만 대처는 평균차가 –0.83, t 값은 –5.13,효과크기는 1.352로 가장 큰 효과 크기를 보였으나, 상관관계의 값은 .088로 유의하지 않았다. 즉, 배달앱으로 프랜차이즈를 이용한 MZ세대는 회복에 대해 전반적으로 기대와 경험 간 괴리를 인식하고 있으며, 특히 대처와 적응에 대한 실망이 두드러지게 나타났고, 대처 회복인 운영 시스템 개선에서는 기대감만큼 경험적인 요소도 강조하고 있는 것으로 해석할 수 있겠다. 한편, 배달앱으로 일반식당을 이용한 MZ세대 경우에도 네 가지 회복 전략 모두에서 유의한 평균차가 존재하였다. 보상에서는 평균차가 –0.54, t 값은 -4.32, 효과크기는 1.141로 나타났으며, 상관계수는 .189로 나타나 통계적 의미는 있었다. 적응은 평균차가 -0.87, t값은 -6.84, 효과크기는 1.146로 나타났고 자발성의 평균차는 -0.57, t값은 -4.05, 효과크기는 1.272로 나타났다. 대처의 평균차는 –0.83, t 값은 -6.22, 효과크기는 1.207로 확인되었으며, 이들 서비스 회복 모두에서 기대 대비 경험이 부족하다는 것을 의미하는 상당한 효과 크기를 보였다. 하지만 상관계수는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.

종합해 보면, 기성세대와 MZ 세대 모두에서 회복 전략에 대해 높은 기대를 하고 있었으며, 실제 서비스 경험은 이를 충분히 충족시키지 못한 것으로 나타났다. 하지만 프랜차이 유무에 따른 서비스 회복 경험에서 MZ는 프랜차이즈에 경험이 높았고, 기성세대는 일반 식당에서 서비스 회복 경험이 높은 것으로 나타났다. 이에 연구가설 3에서 설정한 세대별 프랜차이즈 유무에 따른 차이가 있다는 내용을 채택한다.

<표 7> 기성세대 집단의 서비스 회복 경험과 기대 차이 분석

<표 8> MZ세대 집단의 서비스 회복 경험과 기대 차이 분석

Ⅴ. 연구 결론과 시사점

본 연구는 O2O 배달앱 서비스로 외식 소비가 급증하는 상황에서, 배달앱 이용 과정에서 발생하는 서비스 실패에 대한 소비자 반응과 회복 전략에 대해 세대별 및 프랜차이즈 유무를 실증적으로 분석한 연구이다.

최근 소비자 리뷰 시스템의 신뢰성 문제, 고객 응대 미흡, 디지털 시스템 오류 등으로 인해 배달앱 사용자들의 불만 사례가 빈번히 발생하고 있으며, 이러한 서비스 실패는 소비자 전환 의도와 부정적 구전에 큰 영향을 미친다. 이에 본 연구는 서비스 실패 요인에 대한 세대별 인식 차이, 부정적 리뷰 작성 의도, 서비스 회복 전략에 대한 기대와 경험 간 괴리를 종합적으로 분석함으로써, O2O 배달앱 플랫폼을 이용하는 외식업체의 신뢰 회복 및 맞춤형 회복 전략의 방향성을 제시하고자 하였다. 가설의 분석은 대응일치분석, 다중회귀분석, 대응표본 t검정을 활용하여 세대별 프랜차이즈 유무로 서비스 실패에 대한 반응 구조를 비교 및 해석하였으며, 그 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 서비스 실패에 대한 인식은 세대와 외식업체 유형에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. MZ세대(프랜차이즈)는 앱 사용 불편, 리뷰 실망 등 디지털 기능성과 사용자 경험에 민감하게 반응하며, 플랫폼의 신뢰성과 효율성을 중시하는 경향을 보였다. MZ와 기성세대(일반식당)는 배달원 태도나 포장 품질 등 결과물과 대면 서비스 요소에 민감하게 반응하였다. 특히 기성세대는 서비스 응대 태도와 신속성 같은 정서적 및 관계적 요소에 민감하며, 특히 배달비 인상 등 경제적 손실에 대한 불만을 강하게 표출하였다. 이에 따라 세대 및 프랜차이즈 유무에 따라 서비스 실패 인식 구조에 명확한 차이가 있음을 확인하였다. 둘째, MZ세대는 부정적 리뷰 작성에 있어 신뢰성과 확신성에 민감하게 반응하는 반면, 기성세대는 신뢰성과 유형성에 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 모든 집단에서 신뢰성 변수는 부정적 리뷰에 영향을 제공하는 강한 요인으로 나타났다. 마지막, 세대별 서비스 회복 전략에 대한 기대와 실제 경험 간의 차이에서 집단 모두 경험과 기대감에서 차이가 뚜렷하게 나타났다. 특히 기성세대에서 프랜차이즈 이용자일수록 기대와 경험 간 상관관계가 낮아 실질적 회복 노력과 기대가 일치하지 않았다고 나타났다. 반면, 일반식당을 이용한 기성세대는 일부 회복 전략에서 기대와 경험 간 유의한 정적 상관관계를 보여, 기대한 만큼 회복을 얻기 위한 시도가 나타났다. 반면 MZ세대는 기성세대와 다르게 프랜차이즈 이용자일수록 일부 회복 전략에서 기대와 경험 간 유의한 정적 상관관계를 보여, 기대한 만큼 회복을 얻기 위한 시도가 나타났고, 일반식당에서는 기대와 경험 간 상관관계가 낮아 실질적 회복 노력과 기대가 일치하지 않았다고 나타났다.

연구 결과를 바탕으로 다음과 같이 이론적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 서비스 실패와 회복에 관한 기존 논의를 O2O 기반 배달앱 플랫폼 맥락으로 확장함으로써, 소비자 행동에 대한 이론적 탐색의 범위를 넓혔다. 둘째, 외식업체를 프랜차이즈와 일반식당으로 구분하여 비교함으로써, 서비스 유형에 따른 차별적 마케팅 전략 수립의 필요성을 이론적으로 설명할 수 있는 틀을 제공하였다. 셋째, 동일한 서비스 실패 경험에 대해 브랜드 유형을 프랜차이즈와 일반식당으로 구분하여 고객 세대에 따라 상이한 회복 기대가 형성된다는 점을 밝힘으로써, 브랜드 관리에 대한 이론적 접근을 보다 정교화할 수 있는 기초를 마련하였다.

실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, MZ세대는 외식 업체 유형에 따라 회복 전략의 초점이 달라져야 한다. 프랜차이즈를 이용한 MZ세대의 배달앱 실패 경험은 앱 기능성, 별도 요청 누락, 리뷰 실망 등 디지털 경험에 민감하게 반응하므로, 플랫폼 기반의 정교한 회복 시스템 구축이 필요하다. 반면 일반식당의 경우에는 포장 상태나 배달원 태도 등 실물 서비스에 대한 민감도가 높아, 현장 품질 관리와 응대 프로세스의 개선이 요구된다. 둘째, 기성세대는 관계 중심성과 경제적 효용에 따라 회복 전략을 차별화해야 한다. 일반식당을 이용한 기성세대의 배달앱 실패 경험은 배달원 태도나 음식점의 고객 응대에 민감하게 반응하므로, 친절하고 신속한 응대를 위한 고객 응대 매뉴얼이 필수적이다. 반면, 프랜차이즈를 이용한 기성세대의 경우 배달비 인상이나 음식 품질 등 경제적 기대 불일치에 민감하므로, 명확한 보상 기준과 품질 보장 전략 마련이 요구된다. 셋째, 프랜차이즈와 일반식당 간에는 회복 전략 매뉴얼의 차별화가 필요하다. 프랜차이즈는 높은 고객 기대 수준에 부응하기 위해 표준화된 회복 절차와 가이드라인 정비가 필요하며, 일반식당은 회복 경험의 일관성을 확보하기 위한 직원 교육과 응대 프로세스 설계가 필수적이다. 마지막, 배달앱 운영사와 외식업체 간 회복 전략에 대한 협력적 공유 체계 구축이 필요하다. 회복 전략의 효과는 소비자-외식업체-플랫폼 간의 유기적 협력 수준에 따라 달라지므로, 배달 앱 운영사는 회복 전략 가이드라인을 제시하고, 가맹 외식업체에 회복 데이터 분석과 실질적 응대 매뉴얼을 제공하는 구조적 시스템을 마련해야 한다.

향후 연구의 방향으로는 는 배달앱 관련 서비스 실패를 설명하였지만, 시간적 구분으로 분석하지 않았다 이에 시간적 변수를 포함하여 서비스 실패 사례를 좀 더 확장할 필요가 있겠다.