대화형 AI 유료화 전환 시 중국 이용자의 지불의사 결정 요인 연구: DeepSeek와 더우바오의 비교를 중심으로
What Influences Chinese Users’ Willingness to Pay for AI Chat Services under the Assumption of Monetization: Focusing on the Comparison between DeepSeek and Doubao
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초록
본 연구는 중국의 대표적인 대화형 AI인 ‘딥시크(DeepSeek)’와 ‘더우바오(豆包)’를 대상으로, 유료화 전환 상황을 가정하여 인공지능의 품질 요인이 이용자의 만족도를 매개로 지불의사에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 이론적 틀로는 수정된 정보시스템성공모델을 채택하였으며, 정보 품질(정보성, 편향성), 시스템 품질(유용성, 편의성, 안정성, 지능성), 서비스 품질(투명성)이라는 세 가지 차원에서 품질 요인을 설정하였다. 더불어 두 서비스 간 지불의사에 영향을 미치는 결정적인 요인에 차이가 존재하는지도 비교하였다. 400명의 중국 이용자를 대상으로 온라인 설문을 실시한 결과, 두 서비스 모두에서 만족도가 지불의사에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더우바오 이용자의 경우, 투명성, 정보성, 지능성이 만족도 형성에 중요한 역할을 하였으며, 딥시크 이용자에게는 지능성, 유용성, 안정성이 주요한 결정 요인으로 작용하였다. 이는 각 서비스의 기능적 특성과 사용 목적의 차이가 이용자의 지불의사 형성에 있어 상이한 요인으로 연결될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 정보시스템성공모델을 대화형 AI 서비스 맥락에 확장 적용함으로써 이론적 타당성을 확인하였으며, 서비스별 맞춤형 유료화 전략 및 개인정보 보호 중심의 투명성 확보 방안 마련에 실무적 시사점을 제공한다.
Abstract
This study empirically analyzes how the quality factors of artificial intelligence influence users’ willingness to pay, mediated by user satisfaction, under the hypothetical scenario of monetization, focusing on two representative Chinese conversational AI services: DeepSeek and Doubao. The revised Information Systems Success Model (ISSM) was adopted as the theoretical framework, and quality factors were categorized into three dimensions: information quality (informativeness, bias), system quality (usefulness, convenience, stability, intelligence), and service quality (transparency). Furthermore, the study compared whether there are differences in the decisive factors affecting willingness to pay between the two services. An online survey was conducted with 400 Chinese users, and the results showed that satisfaction had a significant positive(+) effect on willingness to pay for both services. For Doubao users, transparency, informativeness, and intelligence played important roles in shaping satisfaction, while for DeepSeek users, intelligence, usefulness, and stability were identified as key determinants. These findings suggest that differences in service functionality and intended usage may lead to varying determinants of willingness to pay. This study verified the theoretical validity of the Information Systems Success Model by extending its application to the context of conversational AI services, and provides practical implications for developing service-specific monetization strategies and establishing transparency measures centered on personal data protection.