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네트워크 외부성에 따른 소비자 유형화 연구: 인공지능 스피커를 중심으로

A Consumer Typology Based on Network Externalities: Artificial Intelligence Speakers

이진명|김효정
한국소비자학회 (Korean Society Of Consumer Studies)|2021.04|소비자학연구 (Journal of Consumer Studies)|제32권 제2호|pp. 1-22

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소비자 유형화인공지능 스피커Artificial intelligence speakerConsumer typologyIndirect network externality간접 네트워크 외부성직접 네트워크 외부성Direct network externality
주제분류경제학

초록

인공지능 스피커가 다양한 서비스를 연결하는 플랫폼으로 주목을 받고 있다. 본 연구는 인공지능 스피커에 대한 인지된 네트워크 외부성을 중심으로 소비자를 유형화 하고, 인공지능 스피커의 지속 이용 의도에 미치는 영향력을 파악하기 위한 연구 목적을 가지고 있다. 본 연구는 네트워크 외부성을 이용자 수, 서비스 수, 양립성, 보완성이라는 네 가지 차원으로 세분화하였다. 현재 인공지능 스피커를 이용하고 있는 20-50대 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였고, 총 354명의 데이터가 최종 분석에 사용되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 네트워크 외부성을 중심으로 ‘고(高) 네트워크 외부성 인식’, ‘중(中) 네트워크 외부성 인식’, ‘저(低) 네트워크 외부성 인식’이라는 세 가지 소비자 집단이 도출되었다. 둘째, 지능성이 모든 소비자 집단의 인공지능 스피커에 대한 지속 이용 의도를 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, 오락성과 공감성이 고(高) 네트워크 외부성 인식 집단과 중(中) 네트워크 외부성 인식 집단의 인공지능 스피커의 지속 이용 의도를 증가시키는 것으로 나타났다. 넷째, 프라이버시 위험이 중(中) 네트워크 외부성 인식과 저(低) 네트워크 외부성 인식 집단의 인공지능 스피커 지속 이용 의도를 감소시키는 것으로 나타났다. 다섯째, 기능적 위험이 고(高) 네트워크 외부성 인식과 저(低) 네트워크 외부성 인식 집단의 인공지능 스피커의 지속 이용 의도를 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 네트워크 외부성에 대한 이용자들의 인식에 차이가 있으며, 인공지능 스피커 이용자들이 다양한 소비자 집단으로 구분될 수 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 인공지능 스피커의 지속 이용 의도를 촉진하거나 감소시키는 요인들에 대한 이해를 증진시킬 수 있을 것이다.

Abstract

Artificial intelligence speakers are voice-controlled and hands-free devices. It has become a platform for diversity services. This study demonstrates that there are differences among the four network externalities, that is, the number of users, the number of services, complementarity, and compatibility. The purpose of this paper is to categorize the consumer group with four kinds of network externalities and explore the differences between three consumer groups: “high,” “medium” and “low.” Data were collected from 354 artificial intelligence speaker users aged from their 20s to their 50s. The results are as follows: First, significant differences were found among the three consumer groups. Second, intelligence significantly influenced continuous use intention of AI speaker in all consumer groups. Third, entertainment and sympathy significantly influenced continuous use intention of AI speaker in ‘high’ and ‘medium’ consumer groups. Fourth, privacy risk significantly influenced continuous use intention of AI speaker in ‘medium’ and ‘low’ consumer groups. Fifth, functional risk significantly influenced continuous use intention of AI speaker in ‘high’ and ‘low’ consumer groups. These findings would increase the understanding the diversity AI speaker users.

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