온라인 환경에서의 정보특성이 구전효과에 미치는 영향에 관한 연구

5. 연구 결과

1) 변수의 신뢰성 및 타당성 분석

본 연구에서 사용된 추상적인 개념을 측정하기 위해 여러 가지의 측정항목을 사용하였는데, 자료의 분석에 앞서 측정항목을 선별하고 정교화하는 과정이 필요하다. 이러한 정교화 과정은 각각 측정항목의 선별과 정교화, 신뢰성 분석, 타당성 분석의 순으로 진행하였다(Churchill, 1979).

측정항목의 선별과 정교화를 위해서 요인분석을 실시하였다. 일반적으로 요인분석은 이론변수들을 측정하는데 있어서 각 항목의 신뢰성(reliability), 수렴타당성(convergent validity), 판별타당성(discriminant validity)의 개괄적인 방향을 보여줄 수 있기 때문에 많은 연구자들이 요인분석을 측정항목의 사전평가에 사용하고 있다. 요인추출방법은 주성분분석(principal componet analysis)을 사용하였고, 아이겐값이 1 이상인 요인들을 추출하도록 지정하였다. 회전방식은 간명하고 요인간 명확한 해석을 추구하기 위해 직각회전 방식인 varimax rotation 방법을 사용하였다. 요인분석결과는 <표 1>과 같다. 탐색적 요인분석 이후에 측정항목의 신뢰성과 타당성을 평가하기 위하여 이론변수의 다항목 척도간의 신뢰성을 Cronbach-α 계수에 의해 분석하였고, 확인적 요인분석을 통해서 구성개념들의 측정타당성을 검토하였다.

(1) 신뢰성 분석

다항목으로 측정된 측정항목들이 해당 이론변수를 얼마나 적절하게 반영하였는가를 평가하기 위해 신뢰성 분석을 실시하였다(Churchil 1979). 신뢰도는 Cronbach-α 계수로 측정하였다. Cronbach-α 는 측정항목들이 내적 일관성을 가지는 정도를 알려주는 지표가 될 수 있으며, 다른 평가계수들보다 보수적인 값을 제공함으로써 신뢰성 검증에 가장 많이 사용되고 있다(Carmines and Zeller, 1979). 본 연구의 실증연구에 사용된 이론변수들의 신뢰도는 <표 1>에 나타난 바와 같이 모두 Nunnally(1967)가 주장한 알파 계수 0.7이상 기준을 충족시키고 있다.

(2) 타당성 분석

요인분석을 통해 판별타당성과 수렴타당성이 어느정도 확인되었고, 이를 통계적으로 검증하기 위하여 Anderson and Gerbing(1988)의 연구에 기초하여, 본 연구의 실증모형에 포함된 5개 구성개념에 대한 다항목 척도(multi-item scales)의 신뢰성과 타당성을 평가하기 위하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 그 결과는 <표 2>와 같다.

<표 2>에서 본 실증모형에 포함된 5개 구성개념에 대한 확인적 요인분석모형은, 비록 측정모형에 대한 x²값이 유의하게 나타나고 있으나(p<0.01), 이는 샘플크기와 모델 복잡성에 민감하기 때문에 GFI(goodness-of-fit index), NNFI(nonnormed fit index), CFI(comparative fit index) 등으로 모델적합도를 평가하는 것이 적절하다(Bagozzi and Yi 1988; Bearden, Sharma, and Teel 1982).

전체 모형에 대한 측정모형의 부합도는 GFI=0.915, AGFI=0.877, NNFI=0.934, CFI=0.949로 나타나고 있어, 만족스러운 수준으로 볼 수 있다. 또한, 측정항목들과 해당 구성개념들을 연결하는 λ 적재량에 대한 t값이 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타나고 있어 측정항목의 수렴타당성(convergent validity)을 확인할 수 있었다.

또한, <표 3>에서 보는 바와 같이 구성개념간의 상관관계를 보여주는 Φ 계수의 신뢰구간(즉, Φ±2SE )에 1.0이 포함되지 않아(Anderson and Gerbing, 1988), 구성개념들간의 판별 타당성(discriminant validity)이 확인되었다.

2) 실증분석 결과

(1) 주효과 분석 및 결과

본 연구에서 설정한 가설들을 SPSS Win 10.0을 이용하여 회귀분석을 실시함으로써 검증하였다. 구전효과를 종속변수로 하고, 온라인 정보특성이라고 할 수 있는 동의성, 생생함, 커뮤니티 상호작용, 사용자 통제성을 독립변수로 투입(각 구성개념들의 측정항목을 평균하여 투입)하여 회귀분석을 실시하였다. 다중공선성 문제를 검토한 결과, VIF의 경우 최고값이 1.554, 상태지수(condition Index)는 17.211로 다중공선성 문제는 발생하지 않았다.

정보의 동의성이 높을수록 구전효과가 커질 것이라는 가설 1은 회귀계수 0.117(t=2.277, p<0.05)로 채택되었다. 정보의 생생함이 클 수록 구전효과가 커질 것이라는 가설 2는 회귀계수 0.250(t=4.785, p<0.01)로 채택되었는데 투입된 독립변수중 표준화된 회귀계수 β값이 가장 높게 나타났다. 한편, 커뮤니티 상호작용정도가 높을수록 구전효과가 커질 것이라는 가설 3은 회귀계수 0.130(t=2.642, p<0.01)로 채택되었으며, 사용자 통제성이 높을수록 구전효과가 커질 것이라는 가설 4는 회귀계수 0.143(t=3.284, p<0.01)로 채택되었다.

따라서 연구모델에서 제시한 모든 독립변수가 구전효과와 유의한 영향관계를 갖고 있는 것으로 나타났는데, 특히 정보의 생생함의 추정계수가 가장 높게 나타나 상대적으로 영향이 큰 것으로 해석할 수 있겠다. 이는 온라인 구전이 전통적 구전과 달리 시,공간에 구애없이 많은 소비자들의 다양한 의견을 살펴볼 수 있고 텍스트기반이며 멀티 미디어적 요소를 동시에 사용할 수 있기 때문에 정보의 생생함을 높일 수 있는 보다 다양한 방법이 존재하기 때문인 것으로 판단된다.

(2) 소비자 지식의 조절 효과 분석

제품지식에 따른 집단의 구분은 소비자별로 위의 3가지 측정항목에 대한 평균값을 구하고, 중위수(median)인 4.33을 기준으로 하여 제품지식 低집단과 제품지식 高집단으로 구분하였다. <표 5>는 소비자 제품지식수준에 따른 두 집단별로 본 연구의 가설검정을 비교한 결과를 나타낸 것이다.

분석 결과, 저지식 집단의 경우 정보의 동의성, 생생함, 커뮤니티 상호작용이 구전효과에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 고지식 집단의 경우에는 정보의 생생함과 사용자 통제성이 구전효과에 영향을 미치는 것으로 나타나 서로 다른 결과를 보여주었다.

온라인 정보특성이 구전효과에 미치는 영향에 있어서 소비자 지식수준의 조절효과를 통계적으로 검증하기 위해서 Cohen and Cohen(1983)에 의해 제시된 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis)을 2단계에 걸쳐 시행하여 설명력(R²)의 변화를 검토하였다. 즉, 1단계에서는 정보특성 변수인 독립변수와 조절변수인 소비자 지식수준을 투입하여 회귀분석하여 R²를 분석하였다. 2단계에서는 1단계 모형에 정보특성 변수와 소비자 지식수준의 상호작용 변수를 추가하여 R²의 변화를 알아보고 이 변화가 통계적으로 유의한지를 검증하였다. <표 6>은 조절효과 검증 결과를 나타낸 것이다.

분석결과에 의하면 소비자 제품지식의 조절효과는 정보특성 중에서 동의성, 커뮤니티 상호작용, 사용자 통제성과 유의한 상호작용을 나타내고 있으며(유의수준 0.05), 생생함의 경우에는 유의수준 0.1에서는 유의한 상호작용을 나타낸다고 볼 수 있으나, 유의수준 0.05에서는 유의한 결과로 지지될 수 없었다.

조절효과의 내용을 보다 세부적으로 확인하기 위하여 추가적으로 집단간의 평균 차이 검증과 집단간의 차이에 따라 각 독립변수와 결과변수의 조절효과의 탄력성을 검토하였다. 독립변수와 조절변수의 값을 각각 평균 이상과 평균 미만의 집단으로 이분하고 이 둘을 교차하여 4개의 집단(독립변수 저/조절변수 저, 독립변수 고/조절변수 저, 독립변수 저/조절변수 고, 독립변수 고/조절변수 고)을 구분하고, 각 집단에서 구전효과의 평균값을 도식화하였다.

<그림 1>은 제품지식이 높은 집단보다 낮은 집단에서 동의성, 즉 다른 사람의 의견이 구전효과에 미치는 (+)의 효과가 더 크게 나타나고 있음을 보여주고 있다. 이는 낮은 지식수준의 소비자는 정보를 쉽게 처리할 능력이 없기 때문에(Bettman and Park, 1980) 이를 가장 쉽게 해결할 수 있는 방법으로 구전정보에 대한 다른 사람의 평가나 판단을 사용하게 되기 때문으로 설명해 볼 수 있다. 이러한 결과는 기업의 구전 커뮤니케이션 전략 수립에 상당한 시사점을 제공한다고 볼 수 있는데, 특히 제품 지식이 낮은 소비자들에게는 온라인 구전의 기반이 되는 커뮤니티 를 활성화하고 다른 소비자의 평가나 판단을 보다 자세히 살펴볼 수 있는 알고리즘을 구축하여 정보의 동의성을 높이는 것이 구전효과를 극대화 시킬 수 있는 전략이 될 수 있음을 시사하고 있다.

한편, <그림 2>는 정보특성으로서의 생생함과 구전효과의 관계에 대한 소비자 제품지식수준의 조절효과 내용을 보여주고 있다. 제품지식이 높은 집단보다 낮은 집단에서 생생함이 구전효과에 미치는 (+)의 효과가 더 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 다시 말해서 제품 지식 수준이 낮은 소비자들은 지식수준이 높은 소비자들보다 온라인 정보가 생생할수록 구전효과가 더 크게 나타나게 된다는 것이다.

<그림 3>에 따르면 소비자 제품지식이 높은 집단의 경우가 지식수준이 낮은 집단보다 커뮤니티 상호작용이 구전효과에 미치는 영향력이 더 크게 나타나고 있다. 또한 <그림 4>에 의하면 제품지식이 낮은 집단보다 지식이 높은 집단에서 온라인 정보특성인 사용자 통제성이 구전효과에 미치는 (+)의 효과가 더 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있다.

특히, 사용자 통제성의 경우 기존의 오프라인 환경하에서의 정보와 차별화되는 온라인 정보의 차별화된 특성으로 여겨지고 있는데, 소비자 지식수준에 따라 구전효과에의 영향력이 다르게 나타난다는 것은 구전 커뮤니케이션 전략 수립에 중요한 시사점을 제공해준다고 할 수 있다. 높은 지식수준의 소비자는 정보를 처리할 능력이 있기 때문에 정보처리와 의사결정을 보다 효율적으로 할 수 있게 하는 사용자 통제성이 지식수준이 낮은 소비자에 비해서 구전효과에 더 긍정적인 영향력을 미치게 되는 것으로 보인다. 따라서 마케팅 관리자 입장에서는 커뮤니티나 사이트 운영에 있어 정보 선택이나 검색등에 있어 사용자의 통제성을 높이는 것이 구전효과를 높이는 좋은 전략이 될 수 있을 것이다.

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