본 연구는 AI 챗봇 사용자 경험에서 발생하는 서비스 실패 유형을 기술적, 상호작용적, 기능적 실패로 구분하고, 이러한 실패가 사용자의 감정적 반응(분노와 실망)을 거쳐 이탈 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 300명의 사용자를 대상으로 설문 조사를 시행하였고 주요 결과는 다음과 같다. 기술적 실패와 기능적 실패는 사용자의 분노와 실망에 유의한 영향을 미쳤으나 상호작용적 실패는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. AI 챗봇의 사용자는 해당 서비스를 기능적 도구로 인식함에 따라 시스템의 기술적 안정성과 결과를 중요시하고 있음을 알 수 있다. 따라서 기업은 AI 챗봇을 통해 서비스를 제공함에 있어 기술적 오류, 시스템 지연, 접속 불가, 중단 등과 같은 기술적 결함이 발생하지 않도록 관리 체계를 강화해야 하며 기술의 안정성이 고객 신뢰와 감정적 만족에 큰 영향을 미치는 요인임을 인식할 필요가 있다. 또한 그리고 분노와 실망은 이탈 의도에 정의 영향을 미쳤다. AI 챗봇 실패 이후 사용자가 경험하는 분노와 실망은 단순한 불만족을 넘어 이탈 행동으로 이어지는 직접적 요인으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 기능적 품질 등의 인지적 요인만으로는 고객 유지가 어렵다는 것을 의미한다. 따라서 기업은 기술적 성능 개선뿐만 아니라, 사용자의 감정적 반응을 사전에 인식·완화할 수 있는 감정 관리 시스템을 선제적으로 구축하는 것도 필요하다.

This study classified AI chatbot service failures experienced by users into three categories―technical, interactional, and functional failures―and examined how these failures influence users’ emotional responses (anger and disappointment) and, subsequently, their intention to discontinue use. A survey was conducted with 300 users, and the main results are as follows. Technical and functional failures had significant effects on users’ anger and disappointment, whereas interactional failure did not show any significant effect. This indicates that AI chatbot users tend to perceive the chatbot as a functional tool, valuing system stability and service outcomes over social interaction. Therefore, firms providing services through AI chatbots should strengthen management systems to prevent technical defects such as system errors, delays, disconnections, and interruptions, recognizing that technological reliability plays a crucial role in shaping customer trust and emotional satisfaction. Furthermore, both anger and disappointment were found to have positive effects on users’ intention to discontinue the service. Users’ emotional reactions to AI chatbot failures serve as direct antecedents of disengagement, extending beyond mere dissatisfaction. This suggests that maintaining customers cannot be achieved solely through cognitive factors such as functional quality. Hence, companies should not only focus on improving technical performance but also proactively develop emotional management systems to anticipate and mitigate users’ negative emotional responses following chatbot failures.