본 연구는 최근 이커머스 시장에서 급성장하고 있는 라이브 커머스 시장을 분석하는 데 있어 쇼핑 라이브 방송을 이용하여 주문한 경험이 있는 소비자들을 대상으로 서비스 품질 특성이 이용자의 지속이용의도에 미치는 영향을 살펴보는 데 목적이 있다. 이를 위해 서비스 품질 모형(SERVQUAL)과 통합적 기술수용모델(UTAUT)에서 제시된 변수를 채택하여 라이브 커머스 이용자의 지속이용의도 증대를 위해 필요한 요소가 무엇인지 분석하였다. SERVQUAL 모형을 바탕으로 사회적 실재감, 쇼핑호스트, 편리성, 상품성, 신뢰성 등 5개 요인을 독립변수로, UTAUT 모델에서 개인혁신성과 사회적 영향을 매개변수로 채택하여 위계적 회귀분석과 3단계 매개 회귀분석을 사용하여 지속이용의도와의 영향 관계를 분석하였으며, 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
첫째, 위계적 회귀분석 결과 서비스 품질 특성이 지속이용의도에 미치는 영향에서 쇼핑호스트, 편리성, 상품성, 신뢰성은 지속이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치지만, 사회적 실재감은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 지속이용의도에 가장 큰 영향을 주는 변수는 상품성이며 다음으로 신뢰성, 편리성, 쇼핑호스트 순으로 영향을 주지만, 사회적 실재감이 주는 영향은 미미하다. 셋째, 서비스 품질 특성과 지속이용의도 사이에서 개인혁신성이 주는 매개효과 분석에서 사회적 실재감, 쇼핑호스트, 편리성, 상품성, 신뢰성 모두 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났으며, 넷째, 사회적 영향의 매개효과 분석에서 서비스품질 특성(사회적 실재감, 쇼핑호스트, 편리성, 상품성, 신뢰성)과 지속이용의도 사이에서 사회적 영향은 부분 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.
코로나19 팬데믹 이후 비대면 시간이 늘어나면서 온라인 상거래가 일상화되어가고 있는 사회적 현상에서 라이브 커머스 플랫폼 기업들은 상품성을 향상시키고, 서비스의 유용성 및 편의성을 개선하는 데 집중해야 할 것이다.

The purpose of this study is to examine the effects of service quality characteristics on users' continuous use intentions with consumers who have placed orders using live shopping broadcasts in analyzing the live commerce market, which has been growing rapidly in the e-commerce market recently. To that end, the variables presented by the service quality model (SERVQUAL) and the integrated technology acceptance model (UTAUT) were adopted to analyze the elements necessary to increase live commerce users' continuous use intention. Five factors comprising social presence, shopping host, convenience, merchantability, and reliability were adopted as independent variables based on the SERVQUAL model and personal innovativeness and social influence were adopted as parameters from the UTAUT model to analyze the influencing relationships with continuous use intentions using hierarchical regression analysis and three-step mediated regression analysis, and the study results are summarized as follows.
First, according to the results of hierarchical regression analysis, with regard to the effects of service quality characteristics on continuous use intentions, shopping host, convenience, marketability, and reliability had significant positive (+) effects on continuous use intentions, but social presence had no significant effect. Second, the variable that has the greatest effect on continuous use intentions was marketability, followed by reliability, convenience, and shopping host in order of influence, and the effect of social presence was insignificant. Third, in the analysis of the mediating effects of personal innovativeness between service quality characteristics and continuous use intentions, partial mediating effects were shown between all of social presence, shopping host, convenience, marketability, and reliability and continuous use intentions. Fourth, in the analysis of the mediating effects of social influence, social influence was found to have partial mediating effects between the service quality characteristics (social presence, shopping host, convenience, marketability, and reliability) and continuous use intentions.
In the social phenomenon where online commerce is becoming commonplace as non-face-to-face time increases after the COVID-19 pandemic, live commerce platform companies should focus on enhancing their marketability and improving the usability and convenience of their services.

본 연구는 중국 소비자가 한국 인터넷 쇼핑몰을 이용함에 있어서 중요시 하는 평가 기준을 파악하고자 한다. 문헌 연구를 통해 평가 기준인 사이트속성, 제품속성, 배송서비스, 사후서비스를 도출하였다. 한국 글로벌 인터넷 쇼핑몰 상위브랜드에 속해 있는 G마켓, 11번가, 인터파크를 평가 대안으로 선호도 분석을 위해 AHP 분석을 적용하였다. 중국에서 거주하는 중국 소비자 집단과 한국에서 거주하는 중국 소비자 집단을 상대로 설문조사를 진행하였으며 쌍대 비교를 통해 집단 간 선호도 차이를 알아보고자 하였다. 분석결과 중국에서 거주하는 중국 소비자는 평가 대안으로 G마켓을 더 선호하였다. 또한 배송서비스를 중요시했으며 세부 이용기준별 순위에서는 경제성과 환불을 중요한 기준으로 생각하였다. 본 연구는 중국 소비자가 한국의 인터넷 쇼핑몰을 이용할 때 어떤 평가 기준을 중요하게 여겨지는지를 제시하였으며 연구 결과는 한국 인터넷 쇼핑몰 경영에 활용할 수 있을 것이다.

This study investigates the preference of evaluation criteria that Chinese consumers consider critically when selecting Korean internet shopping mall. Based on literature review, four kinds of evaluation criteria such as shopping mall site attribute, product attribute, delivery service, and after-service were developed. Analytic Hierarchy Process (AHP) is applied to analyze the preference on Korean internet shopping malls such as G-market, 11th Street, and Interpark. Survey questionnaire was distributed to Chinese consumers living in China and Korea in order to find the causes of preference difference between two groups based on pairwise comparisons. Analysis result showed that Chinese consumers living in China prefer G-market. Also, they considered delivery service criterion critically and economic aspect as well as refund criteria when choosing Korean internet shopping mall. This study presented the importance weights of evaluation criteria and the analysis results of this study can be applied to the management of Korean global internet shopping malls for Chinese consumers.

온라인 교육과 관련된 기존 선행 연구를 바탕으로 본 연구는 학습자가 학습 용이성과 학습과정에서 인지된 즐거움을 경험할 때 학습 자기효능감을 형성, 이를 통해 학습 만족이 향상될 수 있다는 점을 제안하였다. 기존 연구는 학습자의 동기부여에 주로 초점을 두었기에 학습 용이성과 인지된 즐거움이 지닌 다양한 교육적 혜택의 가능성을 간과한 측면이 있었다. 본 연구는 서울과 대구 지역의 대학생 165명을 대상으로 설문을 수집 및 분석하여, 학습 용이성과 인지된 즐거움이 학습자의 학습만족에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 확인할 수 있었다. 또한, 학습 용이성과 인지된 즐거움이 학습 만족에 미치는 효과는 학습자의 학습 자기효능감에 의해 부분 매개되는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 본 연구가 수립한 가설의 논리적 흐름이 타당함을 확인할 수 있었으며 국내 대학이 온라인 교육의 효과성을 높이는데 필요한 새로운 관점을 제안하였다. 본 연구는 후속 연구를 위해 필요한 학문적, 실무적 기여도를 추가로 논의하였다.

Drawing on theories of online education, we propose that learning self-efficacy can foster learning satisfaction when learners have the learning easiness and perceived enjoyment. In focusing on the positive results of learners' motivation, researchers have largely overlooked the possibility that learning easiness and perceived enjoyment may have advantages. Analysis of 165 respondents from universities in Seoul and Daegu reveal that learning easiness and perceived enjoyment have positively impact on learning satisfaction. These effects were partially mediated by learning self-efficacy. Results of this study corroborate these findings and provide support for our research framework. Together, these results suggest a new perspective on the online education effectiveness in universities. We discuss contributions of the key findings and practical avenues for future direction are addressed.

ICT기반 4차 산업혁명과 코로나 19 확산으로 제조업과 서비스 영역이 점차 모호해지는 서비타이제이션(sevitization)과 빅블러(big blur)현상이 가속화되고 있다. 이러한 상황에서 데이터 기반한 고객요구와 기대를 명확하게 분석하고 이를 의사결정에 반영할 필요성이 제기되고 있다. 산업계에서 실제머신러닝과 딥러닝 기반 인공지능을 실무에 적용하는 사례가 등장하고 있으나 학계에서는 아직 이에 대한 연구가 미흡하다. 본 연구는 A커피전문점의 고객관련조사 데이터를 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 고객만족 예측모델을 개발하는데 있다. 또한 고객만족 예측모델 개발 프로세스를 제시하는데 있다. 종속변수가 이변량(0, 1)인 경우의 예측에 사용되는 로지스틱회귀분석기법을 적용하고 이어 본 연구에서는 고객향후 방문 여부(0, 1)를 종속변수로 하고 학습 데이터와 검증데이터의 비교를 통해 모델예측 성능을 비교하기로 한다. 다음으로 구글 브레인팀이 개발한 딥러닝(deep learning)과 머신러닝(machine learning) 전문 라이브러리인 텐서플로(TensorFlow)를 이용하여 인공지능 분석을 실시하기로 한다. 분석결과 고객만족 예측모델의 정확도(Test accuracy)는 71.8%이었다.

The ICT-based 4th Industrial Revolution and the spread of COVID-19 are accelerating the big blur phenomenon in which manufacturing and service areas are gradually becoming ambiguous. In this situation, there is a need to clearly analyze data-based customer needs and expectations and reflect them in decision-making. In the industry, cases of applying actual machine learning and deep learning-based artificial intelligence to practice are emerging, but research on this is still insufficient in academia. This study is to develop a customer satisfaction prediction model using machine learning and deep learning for customer-related survey data of A coffee shop. It is also to present the process of developing a customer satisfaction prediction model. The logistic regression analysis technique used to predict when the dependent variable is bivariate (0, 1) is applied, and in this study, whether or not to visit the customer in the future (0, 1) is used as the dependent variable, and the model prediction performance is compared through comparison of learning data and verification data. Next, artificial intelligence analysis will be conducted using TensorFlow, an application program that is an open source software library produced by Google Brain Team and a library specializing in deep learning. As a result of the analysis, the accuracy of the customer satisfaction prediction model was 71.8%.

인공지능 기술의 발달로 챗봇은 사람의 대화를 흉내 낼 수 있게 되었다. 최근 서비스 영역에서 챗봇의 활용은 증가하는 추세이다. 이에 본 연구는 서비스 영역에서의 챗봇에 대한 사용자 인식과 의의를 탐구하고자 한다. 사회적 실재감, 서비스 품질, 지각된 유용성, 만족도, 사용 의도를 변수로 구조방정식 모형을 설정하였다. 고객 서비스 챗봇에 대한 사용자 인식을 알아보기 위해 203명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 데이터를 분석한 결과, 사회적 실재감은 서비스 품질에 유의한 영향을 미쳤으며, 서비스 품질은 지각된 유용성, 만족도 모두에 유의한 영향을 미쳤다. 사용 의도에 대한 만족도의 효과는 유의했지만, 지각된 유용성의 효과는 유의하지 못하였다. 그러나 지각된 유용성과 만족도의 매개효과를 통해 서비스 품질로부터 지각된 유용성은 만족도를 매개로 사용 의도로 이어질 수 있는 것으로 나타났다. 이는 사용자의 고객 서비스 챗봇에 대한 사용 의도를 증진시키기 위해서는 지각된 유용성과 관련한 사용자의 만족도가 중요함을 시사한다.

With the development of artificial intelligence technology, chatbots can imitate human conversations. Recently, the use of chatbots in the service area is increasing. Therefore, this study intends to explore the user perception and significance of chatbots in the service area. Structural equation model was set up with social presence, service quality, perceived usefulness, satisfaction, and intention to use as variables. A survey was conducted on 203 people to find out user perceptions of customer service chatbots. As a result of analyzing the collected data, social presence had a significant effect on service quality, and service quality had a significant effect on both perceived usefulness and satisfaction. The effect of satisfaction on intention to use was significant, but the effect of perceived usefulness was insignificant. However, through the mediating effect of perceived usefulness and satisfaction, it was found that perceived usefulness from service quality can lead to intention to use through satisfaction as a mediator. This suggests that user satisfaction related to perceived usefulness is important to enhance user's intention to use customer service chatbot.