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인공지능 챗봇 관계유형과 패션상품 추천유형이 챗봇 지속 사용의도에 미치는 영향 - 지각된 유용성과 즐거움, 사용자 저항감을 중심으로 -

The Influence of Artificial Intelligence Chatbot Relationship Type and Fashion Product Recommendation Type on Chatbot Continuous Usage Intention. - Focusing on Perceived Usefulness, Enjoyment and User Resistance -

김세은|김정미
한국디자인트렌드학회 (Korea Society of Design Trend)|2024.05|한국디자인포럼 (Journal of Korea Design Forum)|제29권 제2호|pp. 109-124|DOI 10.21326/ksdt.2024.29.2.010

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사회적 거리Social distance챗봇 관계 유형패션상품 추천유형Chatbot relationship typeFashion product recommendation type
주제분류디자인

초록

연구배경 본 연구는 챗봇 관계유형과 패션상품 추천유형에 따라 챗봇 지속 사용의도에 미치는 영향력의 차이점을 검증하고자 하였다. 연구방법 총 300명의 20~40대를 대상으로 챗봇 관계유형과 패션상품 추천유형에 따른 챗봇 서비스를 경험하게 한 후 설문조사를 실시하였다. 자료분석은 SPSS를 활용하여 2X2 ANOVA 분석과 부트스트랩(Bootstrap)분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 챗봇 관계유형과 패션상품 추천유형에 따른 지각된 유용성과 즐거움, 사용자 저항감의 상호작용 효과를 확인할 수 있었으며, 챗봇 지속 사용 의도에도 유의미한 상호작용을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 챗봇 관계유형이 비서일 경우, 제품보다 스타일을 추천받을 때 지각된 유용성과 즐거움이 높게 나타났고 친구일 경우, 스타일이나 제품을 추천받을 때 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 사용자 저항감의 경우 챗봇 비서유형의 패션상품 추천유형에는 차이가 없는 것으로 나타났지만, 친구 유형의 챗봇이 스타일보다 제품을 추천할 때 더 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 챗봇 비서유형이 제품보다 스타일을 추천할 때 챗봇 지속 사용의도가 높은 것으로 나타났다. 결론 온라인 쇼핑 상황에 따라 챗봇 유형과 제품 추천유형이 적절하게 개발된다면, 소비자들의 챗봇 사용률과 만족도를 높일 수 있을 것이다. 또한 기업에서는 개인이 선호하는 챗봇 서비스를 통한 쇼핑경험으로 소비자들의 긍정적인 피드백을 이끌어 낼 수 있는 유용한 도구가 될 것이다.

Abstract

Background The study aimed to verify the differences in the impact of chatbot relationship type and fashion product recommendation type on chatbot continuous usage intention. Methods An online experiment was conducted after 300 individuals in their 20s to 40s experienced chatbot services, utilizing a 2 (Chatbot relationship type: Friend vs. Assistant) x 2 (Recommendation type: Product vs. Style) between-subjects design. Data analysis was conducted using SPSS for ANOVA and Bootstrapping analysis. Result First, there were differences in perceived usefulness and enjoyment, as well as user resistance, based on chatbot relationship types and fashion product recommendation types. Additionally, significant interactions were observed for chatbot continuous usage intention. Secondly, there were differences in perceived usefulness and enjoyment when the chatbot relationship type was secretary: higher when receiving style recommendations. However, when the chatbot relationship type was friend, there was no significant difference in perceived usefulness and enjoyment between style and product recommendations. Thirdly, regarding user resistance, there was no significant difference in recommended fashion product types between chatbot perceived as secretary. However, when chatbot was perceived as friend, they showed higher user resistance when recommending products over style. Fourth, it was observed that chatbot continuous usage intention is higher when chatbot perceived as secretary recommend styles over products. Conclusion If chatbot types and recommendation strategies are optimally tailored to the online shopping environment, it is expected that consumer usage and satisfaction will increase. Additionally, by offering shopping experiences through chatbot services tailored to individual preferences, businesses may utilize this approach as an effective tool to elicit positive feedback from consumers.

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