AI 가상 피팅 유형이 소비자 경험 및 만족도에 미치는 영향 -디지털 리터러시 및 자기효능감의 조절효과를 중심으로-
The Impact of AI-Based Virtual Fitting Room Types on Consumer Experience and Satisfaction: Focusing on the Moderating Effects of Digital Literacy and Self-Efficacy
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초록
본 연구는 AI 기반 가상 피팅룸(Virtual Fitting Room: VFR) 기술의 유형에 따라 소비자 경험과 만족도가어떻게 달라지는지를 분석하고, 소비자의 디지털 리터러시 및 자기효능감이 이 관계를 어떻게 조절하는지를 실증적으로 검토하였다. 특히 현재 상용화 단계에서 활용되고 있는 ‘2D 이미지 합성’과 ‘3D 고객 모델’이라는 두 가지 대표적인 VFR 기술을 중심으로 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 본 연구는총 272명의 실험참여자를 대상으로 가상 피팅 기술 체험 후 설문조사를 실시하였으며, PROCESS macro를 활용하여 매개효과 및 조절효과 분석을 수행하였다. 분석 결과, 가상 피팅 유형은 소비자 만족도에 직접적인 영향을 미치지는 않았으나, ‘지각된 정확성’을 매개로 간접적인 영향을 미치는 것으로나타났다. 반면, 매력도, 상호작용성, 사용용이성은 유의미한 매개효과를 보이지 않았다. 또한, 디지털리터러시는 소비자 만족도에 유의한 영향을 미쳤으며, 가상 피팅 유형과의 상호작용 효과도 일부 조건에서 유의하게 나타났다. 디지털 리터러시가 낮은 소비자는 2D 이미지 합성 기술에 대해 더 높은 만족도를 보였고, 높은 수준의 소비자는 3D 고객 모델 기술에 더 긍정적인 반응을 나타내는 경향이 확인되었다. 본 연구는 기술 유형에 따른 소비자 반응의 차이를 소비자 경험 차원에서 체계적으로 규명하였으며, 소비자의 개인 특성에 기반한 맞춤형 기술 도입 전략의 필요성을 제시하였다. 이를 통해 AI 기반 온라인 쇼핑 기술의 수용과 확산에 있어 실무적 방향성과 이론적 근거를 동시에 제공한다는 점에서 학술적 의의가 있다.
Abstract
This study empirically examines how different types of AI-based Virtual Fitting Room (VFR) technologies affect consumer experience and satisfaction, with a particular focus on the moderating roles of digital literacy and self-efficacy. Specifically, the research compares two widely used commercial VFR technologies: 2D image synthesis and 3D customer modeling. A total of 272 participants engaged in a virtual fitting experience and subsequently completed a survey. The data were analyzed using the PROCESS macro to test for mediation and moderation effects. Results revealed that while the type of virtual fitting technology did not directly affect consumer satisfaction, it did have an indirect effect, mediated by perceived accuracy. However, other experiential dimensions attractiveness, interactivity, and ease of use did not show significant mediating effects. Furthermore, digital literacy had significant direct effects on consumer satisfaction and also demonstrated interaction effects with the type of fitting technology under certain conditions. Consumers with lower levels of digital literacy tended to report higher satisfaction with the 2D image synthesis technology, whereas those with higher levels responded more positively to the 3D customer modeling technology. This study provides a systematic understanding of consumer responses to technological variation in terms of user experience and highlights the need for personalized technology adoption strategies based on individual consumer characteristics. These findings offer both theoretical insights and practical implications for promoting the acceptance and diffusion of AI-driven online shopping technologies.