A Study on the Impact of Perceived Cosmetic Brand App on Continuous Usage Intention
- Meditating Effect of Customer Satisfaction and Moderating Effect of Involvement -

Jia Zhao; Yeonggil Kim; Youn Sung Kim

doi:10.7469/JKSQM.2019.47.2.237

Journal of Korean Society for Quality Management > Volume 47(2); 2019 > Article

지각된 화장품 브랜드 앱의 특성이 지속적 사용의도에 미치는 영향에 관한 연구 - 고객만족의 매개효과와 관여도의 조절효과를 중심으로

General Quality Research

J Korean Soc Qual Manag 2019; 47(2): 237-254.

Published online: June 30, 2019

DOI: https://doi.org/10.7469/JKSQM.2019.47.2.237

지각된 화장품 브랜드 앱의 특성이 지속적 사용의도에 미치는 영향에 관한 연구 - 고객만족의 매개효과와 관여도의 조절효과를 중심으로

조가^*, 김영길^**,^†, 김연성^***

^*가천대학교 일반대학원 경영학과

^**신한대학교 글로벌통상경영학과

^**인하대학교 경영학과

A Study on the Impact of Perceived Cosmetic Brand App on Continuous Usage Intention - Meditating Effect of Customer Satisfaction and Moderating Effect of Involvement -

Jia Zhao^*, Yeonggil Kim^**,^†, Youn Sung Kim^***

^*College of Business, Graduate School, Gachon University

^**College of Global Business, Shinhan University

^**College of Business Administration, Inha University

^†Corresponding Author(ky3933@naver.com)

Received February 7, 2019 Revised May 13, 2019 Accepted May 30, 2019

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

Purpose

The purpose of this study is to analyze correlation of perceived cosmetics brand apps attributes and use intentions, mediating role of customer satisfaction, and relationship between customer satisfaction and continuous usage intention. Then provide basic data for development management strategy of beauty industry and enhancement of competitiveness corresponding to smart era.

Methods

The questionnaires were surveyed by an online company(EMBRAIN). After data collection, frequency analysis was performed on the general attributes of questionnaire survey using SPSS 22.0, and data conclusions were derived by verifying reliability and validity of data and hypotheses.

Results

First, perceived cosmetic brand app attributes have a positive effect on customer satisfaction, Second, perceived cosmetic brand app attributes have a positive effect on continuous usage intention. Third, customer satisfaction was found to have a mediating role in the effect of perceived cosmetic brand app attributes on continuous usage intention. Fourth, involvement proved to control the relationship between perceived cosmetic brand app attributes perceived interactivity and customer satisfaction. Finally, Involvement has proven to control the relationship between cosmetic brand app attributes perceived interactivity and continuous usage intention.

Conclusion

Consumers buying products from cosmetics brand apps will be more likely to use cosmetics brand apps if they feel comfortable with calculation process, search, booking confirmation and payment methods.

Key words: Perceived Cosmetics Brand App’s Attributes, Customer Satisfaction, Continuous Usage Intention, Involvement

1. 서 론

최근 인터넷 정보기술의 발전과 함께 스마트폰의 대중화로 인해 모바일 앱이 전자 상거래에서 주요한 마케팅 채널로 자리 잡으면서 모바일 서비스 시장이 급격하게 성장하고 있다(Lee and Kang, 2015). 모바일 앱을 활용한 브랜드 마케팅 전략은 최근 많은 분야에서 이용되고 있고 스마트폰 보급률이 글로벌화 되면서 모바일을 통한 인터넷 서비스 또한 다양해지고 있다. 그 중 화장품과 관련한 앱도 꾸준하게 활성화 되어가고 있는 상황이다.

모바일 앱을 통해 실시간으로 기업과 소비자를 연결할 수 있는 파급력을 기초로 관련 기업들은 온·오프라인의 마케팅 전략을 결합하여 산업 전반에 걸쳐 많은 혁신을 일으키고 있다. 화장품 구매자는 모바일 앱을 통해 필요하는 제품에 대한 정보들을 공간과 시간에 구속받지 않고 쉽게 접할 수 있게 되었고, 스마트폰 간편 결제기능이 확산되면서 모바일 앱을 통한 화장품 구매가 더욱 간편해졌다. 따라서 화장품 업계도 다양한 모바일 앱을 활용하여 자사 제품의 홍보 및 판매를 유도하고 있다(Lee and Kang, 2015). 따라서 본 연구는 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성(가격 할인, 상호작용, 사용 편의, 정보 제공, 다양성, 보안)과 고객만족, 지속적인 사용의도의 상관관계 분석을 실행하고 고객만족의 매개역할에 대해 분석하고 이러서 고객만족과 지속적인 사용 의도의 관계가 있다고 판단되어 관여도의 조절역할을 분석하였다. 이러한 연구는 화장품 모바일 앱 구매자들의 활용도를 증대시키고 구매의도에 영향을 줄 수 있는 지각적 요소 관련 정보를 제공하고, 구매자 행동 패턴을 이해함으로서 화장품 모바일 앱 개발자 및 마케터에게 필요한 자료를 제공하고 실무적 시사점을 제공하는데 도움이 될 것으로 분석된다. 따라서 이론적으로는 지각된 화장품 브랜드 앱의 발전 방향을 제시하고 4차 산업혁명 시대에 부합하는 뷰티산업의 마케팅 전략 혁신과 경쟁우위를 위한 학문적 자료를 제시하고자 한다.

연구 목적을 달성하기 위해 문헌연구방법으로 화장품 브랜드 앱 특성, 고객만족, 지속적인 사용의도와 관련된 참고문헌을 검토하였고, 실증연구를 위해 온라인 리서치 ㈜마크로밀 엠브레인 회사를 통해 실시하였고 데이터 수집 후 SPSS 24.0을 활용하여 기술적 통계분석, 선형회귀분석 및 상관관계분석 등을 실행하였다.

2. 이론적 배경

2.1 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성

화장품 모바일 앱의 발전은 기업과 소비자를 긴밀히 연결시켜 필요한 정보를 고객에게 제공하고 또한 기업은 모바일 앱을 통해 더 많은 혜택(예: 할인쿠폰, 페이백 등)을 고객에게 제공함으로서 고객들은 오프라인 구매시 보다 더 많은 혜택을 받고 있다. 또한 기업은 모바일 앱을 통해 수집한 소비자의 개인정보를 분석하여 소비자의 취향이나 특성을 고려한 상품정보나 혜택을 제공 할 뿐만 아니라 화장품 구매시점이나 추천 상품 등을 알려주는 알림 서비스를 실시간으로 전달하는 맞춤식 서비스를 제공함으로써 화장품 소비자와의 보다 원활한 커뮤니케이션을 진행하고 있다(Lee, 2018).

4차 산업혁명 시대를 맞아 뷰티 산업도 스마트 기술을 활용한 스마트 스토어가 생기면서 아모레퍼시픽과 삼성전자는 기술적 제휴를 통해 스마트 폰에 얼굴을 비추면 고객에게 다양한 화장품 브랜드를 추천하는 동시에 메이크업 시범 체험을 할 수 있는 뷰티 서비스를 제공하고 있다((Lee, 2018). 이렇듯 화장품 업체는 모바일 앱 개발을 통해 고객에게 자사 제품을 체험할 수 있는 기회를 제공하고 전통적 쇼핑의 관행을 획기적으로 변화시켜 고객과의 밀접한 관계를 유지하려고 노력하고 있다.

Yoon(2016)은 항공사를 대상으로 모바일 앱의 활용이 재사용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석하였고 Lee and Kang(2015)은 여행산업을 대상으로 모바일 앱의 특성이 재방문, 구전 및 추천의도에 미치는 영향을 분석하였으며 또한 Ma(2018)은 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성이 고객의 지속적인 사용의도에 유의미한(+) 영향을 미친다는 연구결과를 검증하였다.

이에 본 연구는 지각된 화장품 브랜드 앱 특성에 대해 가격 할인, 상호작용, 사용 편의, 정보 제공, 다양성, 보안 등 6가지 변수를 설정하였고, 지각된 화장품 브랜드 앱 특성의 가격 할인, 상호작용, 사용편의, 정보 제공, 다양성, 보안 등 변수와 고객만족, 지속적 사용의도의 상관관계를 분석하고, 고객만족의 매개역할을 분석하고 고객만족과 지속적 사용의도의 관계에 있어 관여도의 조절역할을 분석하였다.

가격 할인은 소비자들의 인지를 향상시키고 구매의도를 촉진하는 역할을 한다(Kumar et al., 2010). 화장품 브랜드 앱의 가장 큰 장점은 제품이나 서비스에 대한 다양한 정보를 제공하고 이를 실시간으로 저렴하게 구매할 수 있도록 공급하는 것이다. 가격할인과 같은 이벤트는 고객이 구매를 할 수 있도록 제품 혹은 서비스의 혜택을 마련함으로써 구매의 빈도를 높인다. 소비자가 높은 할인의 상품을 구할 수 있다는 것은 앱을 구성하는데 중요한 특성이라고 볼 수 있다(Zhao, 2016).

상호작용은 고객들에게 즉각적인 서비스를 제공하려는 태도로 정의되었다(Tian and Lee, 2016). 따라서 화장품 모바일 앱, 그리고 앱 이용자 및 업체간의 신속적인 의사소통은 상호작용의 중요한 특성이라고 할 수 있다. 또한 Kwon(2014)의 연구는 상호작용성을 모바일 앱을 사용하는 고객들 간 그리고 고객과 업체 간에 의견과 정보를 교환되는 것으로 정의하였다. Jiang(2013)에 의하면 상호작용은 개개인 특징과 인식된 정보 및 반응을 수집, 또는 커뮤니케이션 과정 중에 수집을 이용하여 개개인 특징에 맞게 반응하는 연결의 메시지를 주고받는 과정이라고 정의하였고 검증결과는 상호작용이 고객만족에 유의미한 영향을 미친다고 하였다.

사용 편의성은 소비자에게 사용방식이 간략하게 설명되고, 소비자로서 필요한 제품 구입 방식이 쉽다는 정도로 정의하였다(Jang, 2014). 모바일 앱이 편의하고 빠른 속도로 이용자들이 원하는 기능의 앱을 활용할 수 있고, 미리 통신을 연결하지 않아도 된다는 것이다(Colwell et al., 2008). Kwon(2014)는 이용 편리성을 모바일 앱에서 신속하고 편리하게 정보를 조회하고 화면 구성 그리고 배치가 잘 되어있는 정도라고 정의를 하였고 연구결과는 사용 편리성은 쇼핑 앱 재구매 의도(지속적 사용의도)에 유의한 영향을 미친다.

정보 제공성은 구매과정에서 공급자가 제공한 정보의 양에 대한 고객의 기대치로 정의할 수 있다(Kim and Lennon, 2000). Jeong(2017)에 의하면 신규 고객은 온라인상의 구매 후기를 활용하여 제품에 대해 상대적으로 정확한 정보를 확인할 수 있고 상품 평은 소비자 만족 및 재구매 의도에 긍정적 영향을 미친다고 하였다. 대부분 온라인 쇼핑몰은 상품에 대한 게시판 및 구매 후기와 같은 정보가 존재함으로 고객은 이러한 정보를 적극 활용하고 있다. 또한 오프라인과 비교 시 구매 후기와 같은 온라인 정보는 모바일 앱에 대한 장점으로 인식 할 수도 있다.

제품 다양성은 제공한 제품이나 서비스가 얼마나 다양하게 구성되어 있는지를 인지한 정도로 정의되었다(Park, 2012). (Lee, 2016)는 제품에 대한 다양성은 구매자의 욕구를 만족시키고, 제품 선택에 있어 풍족함을 느끼게 하므로 제품 검색 욕구 및 만족도, 재구매 의도에 긍정적인 영향을 줄 수 있다고 하였다.

보안성은 고객은 결제 과정에서 프라이버시 유출이 없는지, 결제 자체가 그대로 형성되는지를 고려하게 된 것이다(Youn, 2016). 화장품 브랜드 앱은 계좌이체, 온라인 뱅킹을 통해 결제되기 때문에 만약 앱이 안전하지 못 하다면 고객들은 제품 혹은 서비스가 마음에 들어도 최종으로 구매하지 않게 된다. 이런 특성으로 인하여 앱을 구성하는데 보안성은 중요한 특성이다. Lim and Kang(2014)의 연구는 고객이 인지한 보안과 인지한 심리적인 프라이버시를 비교 분석한 결과 프라이버시와 지속적인 사용의도에 유의한 영향이 미침을 증명하였다.

이상 선행연구에 따라서 본 연구에서는 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성에 대해 가격 할인, 상호작용, 사용 편의, 정보 제공, 다양성, 보안성 6가지 하위변수를 설정하였다.

2.2 고객만족

고객만족은 고객이 제품이나 서비스가 포함된 기업의 마케팅 활동을 통해 나타난 결과를 고객이 사용전 기대와 사용 후 느낀 제품의 성과 간의 지각된 불일치에 대한 고객의 평가과정으로 정의되었다(Kim, 2000). 치열한 경쟁시장에 접어들어 기업과 기업 사이의 경쟁은 나날이 심화되었고 시장의 주도권이 공급자인 기업에서 구매자인 소비자에게 전이되어 소비자가 기업을 선택하는 시대가 초래되었다. 고객의 욕구는 점점 다양화, 개성화되 어가고 있고, 고객과 기업의 거래는 일회성에 그치는 것이 아니라 일생동안 계속되므로 기업이 영업을 지속하고 성장하기 위해서는 고객만족이 절대적으로 필요하다(Lee, 2011). 최근 웹사이트를 통한 마케팅 활동이 활성화 됨에 따라 온라인 마케팅의 고객만족, 기업성과 등 연구가 증가되고 있는 추세이다. Muylle et al.(2004)에 의하면 웹사이트 고객만족은 온라인상의 홍보, 전달방식, 서비스에 대한 고객의 만족감, 긍정적인 체험과 관련된 항목들에 대한 고객의 전반적인 평가라고 정의하였다. Jang and Ki(2004)은 온라인을 통한 제품이나 서비스의 구매와 사이트에서 받은 느낌이 고객만족감이라 정의하였다. 또한 Ma(2018)의 화장품 브랜드 앱의 특성에 관한 연구에서는 지각된 화장품 브랜드 앱 특성이 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것을 나타났다. 따라서 본 연구에서는 화장품 브랜드의 앱 특성에 따라 앱을 이용한 후 형성되는 긍정적인 평가(고객만족)로 정의하고자 한다.

2.3 관여도

관여도는 소비자 본원적 욕구, 가치, 관심을 바탕으로 특정 상대에 대한 자신과의 지각된 연관성, 구매행위에 활용된 시간과 노력의 강도라고 하였다(Judith, 1985). 관여도는 인간의 자아를 반영하는 욕구와 가치의 형태 속에서 내재된 동기이다. 관여도는 특정 대상이 자기 자신의 욕구 목표와 가치를 만족시킬 수 있다고 인식될 때 극대화된다(Kim, 2008). 영업 마케팅 관계자는 그들이 판매하고자 하는 제품 및 서비스에 대해 소비자들의 관여도가 어떻게 형성되는가에 많은 관심을 갖고 있다. 대개 소비자는 제품 부류, 제품형태, 브랜드 및 제품모델의 4가지 수준에 대한 지식을 갖게 된다. 그러므로 소비자는 이러한 네 가지 수준 가운데 일부 또는 전체에 있어 관여될 수 있다(Kim, 2008). 따라서 본 연구는 지각된 화장품의 브랜드 앱 서비스 특성과 고객만족, 지속적인 사용의도의 영향 관계에 있어 관여도는 조절효과를 할 것이라고 정의하고자 한다.

2.4 지속적 사용의도

지속적 사용의도는 고객이 서비스나 제품을 구매한 다음에 장래에 서비스, 해당제품을 재구매 혹은 재이용하려는 만족도의 한 형태로 발생하는 행동으로 정의하였다(Oliver, 1980). Anol(2001)의 연구는 지속사용의도를 미래 고객이 해당 제품이나 서비스를 지속적으로 사용하려는 의도로 정의하였고 지속적인 사용의도를 통해 기존 소비자의 유치가 매우 중요하며 소비자 유치는 미래적인 관점에서 기업의 성과와 이익을 지속적으로 창조시키는 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. Park(2012)에 의하면 지속적 사용의도를 고객들의 재활용 의도와 주위 인간에 대해 권유 의사로 모바일 웹을 계속적으로 활용하고자 하는 의지의 정도로 정의하였고 연구결과는 가설인 고객만족이 지속적인 사용의도에 미치는 영향이 통계적으로 유의하게 나타나므로 모바일 앱 사용 고객의 만족도가 높아질수록 서비스를 지속적으로 활용하고 싶고, 다른 사람에게도 긍정적으로 구전할 영향이 높아진다는 결론을 얻을 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 화장품 브랜드의 앱 특성에 따라 앱을 이용한 후 형성되는 긍정적인 평가(지속적 사용의도)로 정의하고자 한다.

3. 연구모형 및 연구가설

3.1 연구모형 및 가설의 설정

Ma(2018)의 연구에 따르면 지각된 화장품 브랜드 앱 특성의 가격 할인, 상호작용, 사용 편의, 정보 제공, 다양성, 보안성이 고객만족에 긍정적인(+) 영향을 미치는 것으로 나타났고 가격 할인, 상호작용, 사용 편의, 정보 제공, 다양성, 보안이 지속적 사용의도에 유의한(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또는 지각된 화장품 앱의 특성이 지속적 사용의도에 유의적(+)인 영향관계에서 고객만족은 매개역할을 미칠 것으로 나타났다.

Lee(2018)의 화장품 모바일 앱의 혜택 지각요인이 소비자 행동에 미치는 영향을 살펴 본 결과, 가격의 합리성, 지각된 유용성, 제품다양성, 지각된 용이성 순으로 만족도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지속적 이용의도에는 가격의 합리성, 지각된 유용성, 제품다양성, 지각된 용이성 순으로 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 또는 화장품 모바일 앱 소비자의 만족도는 지속적 이용의도, 추천의도에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Park(2016)의 모바일 패션 앱 특성이 고객만족과 지속적인 사용의도에 미치는 영향을 살펴 본 결과, 모바일 패션 앱 특성요인들이(최신성, 친숙도, 유희성) 모바일 패션 앱의 사용의도에 긍정적인 영향을 주는 요인으로 나타났으며, 모바일 앱 특성에 의한 고객만족도는 지속 사용의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났고 모바일 쇼핑 앱 만족이 높아질수록 모바일 쇼핑 앱을 지속적 사용의도도 높아지는 결과를 나타났다.

Seo(2016)의 지각된 쇼핑 앱의 특성이(상호 작용성, 정보 제공성, 개인화, 유희성, 즉시접속성) 만족과 지속적 사용의도에 미치는 영향을 살펴 본 결과, 정보 제공성을 제외한 나머지 앱 특성이 모두 유의한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또는 지각된 쇼핑 앱 특성이 지속적인 사용의도에 미치는 영향에 대한 분석 결과, 즉시 접속성과 유희성이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되어 고객은 활용하기 편리할 뿐 아니라, 즐거움과 유희가 온라인 쇼핑에 있어서 고객에게 중요한 요소이라는 점으로 나타났다.

위의 연구결과를 토대로 지각된 화장품 앱의 특성이 지속적인 사용의도에 대한 영향 관계에서 고객만족은 매개역할을 하고 있다고 가정하고 본 연구는 선행연구를 기초로 다음 Figure 1.와 같은 연구모형을 설정하였다. 따라서 이와 같은 논의를 바탕으로 각 변수의 상호관련성 및 주요 원인을 분석하고자 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.

H1. 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성이 고객만족에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H2. 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성이 지속적 사용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H3. 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성과 지속적인 사용의도의 영향관계에서 고객만족은 매개역할을 할 것이다.

H4. 지각된 화장품 브랜드 앱 특성 및 고객만족 영향 관계에 있어 관여도는 조절작용을 할 것이다.

H5. 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성과 지속적인 사용의도의 영향관계에 있어 관여도는 조절효과가 있을 것이다.

3.2 변수의 조작적 정의

가격 할인성은 지각된 화장품 앱을 이용함으로써 화장품업체에서 제공받는 제품의 할인혜택 수준 정도이라 정의하였다(Wu, 2015). 상호작용성은 이용자의 의견이나 문제점을 화장품업체가 지각된 화장품 앱을 통해 신속하게 응답하여 해결하고 관련 정보를 제공하며, 지각된 화장품 앱을 통해 이용자와 다른 이용자, 화장품 업체 간에 원활하게 의사소통하는 정도이라 정의하였다(Ulrike et al, 2003; Choi, 2013). 사용 편의성은 지각된 화장품 앱을 이용하여 화장품의 정보를 쉽게 알고, 편리하게 예약하는 정도이라 정의하였다(Colwell et al, 2008). 정보 제공성은 지각된 화장품 앱을 이용하여 화장품의 정보를 정확하고 신속하게 얻을 수 있고 특히 할인 정보 쉽게 얻는 정도이라 정의하였다(Seo, 2016). 다양성은 지각된 화장품 앱을 이용하여 제공받는 화장품 메크업과 스킨 케이어 등의 종류와 양의 정도이라 정의하였다(Park, 2012). 보안성은 지각된 화장품 앱을 이용하는 경우, 안전한 대금지불방법, 배달처리과정의 확인, 환불 및 교환, 개인정보를 보호하는 정도이라고 정의하였다(Kim and Ha, 2012).

고객만족은 소비자들이 제품이나 서비스를 구매하여 비교평가 선택하는 과정에서 그들이 어느 정도의 호의적인 감정을 경험하느냐 하는 것을 의미한다(Kim and Ha, 2012). 지각된 화장품 앱을 통해 화장품을 주문, 결제처리, 배송받기 같은 앱을 이용한 후 느끼는 상태 만족도이라 정의하였다(Jeong, 2017).

지속적인 사용의도는 고객이 미래에 대한 구매행위에서 서비스제공자를 반복하여 이용할 가능성을 의미한다. 제품성과에 대한 구매 후 평가를 기대불일치와 같은 인지적 과정들과 연관시켜 구매 후 평가를 중점적으로 연구하였다(Park, 2012). 지속적 사용의도는 화장품 앱 사용 후 지속적로 그것을 사용하려는 의도이라 정의하였다(Nam and Cho, 2012).

관여도를 구매행위에 활용된 시간과 노력의 강도라고 하였으며, 소비자 본원적 욕구, 가치, 관심을 바탕으로 특정 상대에 대한 자신과의 지각된 연관성이라고 하였다(Judith, 1985). 관여도는 지각된 화장품 앱이 제공하는 화장품에 대한 재미있고 흥미로운 정도이라 정의하였다(Ma, 2018).

이상 이론적 고찰에 따라서 본 연구의 목적과 부합된 설문항목을 선정하여 일반적 특성과 인구 통계학적 특성은 명목척도로 구성하였고 화장품 앱의 특성, 고객만족, 지속적 사용의도, 관여도는 각 항목은 ‘매우 그렇다=5점’에서 ‘전혀 그렇지 않다=1점’까지 5점 리커트 척도로 측정하였다. 변수들에 관한 측정항목의 구성은 다음 Table 1.과 같다.

3.3 조사방법 및 자료 분석방법

본 연구는 설문조사를 통해 표본자료를 수집하였고 설문 조사기간은 2018년 10월부터 11월까지 약 한달 동안 진행되었으며, 화장품 앱 이용자 대상으로 조사가 실행되었다. 설문 대상은 화장품 앱을 활용하는 고객의 연령층인 10대-50대이며 불성실 응답 설문지 25부를 제외한 285부가 분석에 활용되었다. 데이터 수집 후 SPSS 24.0을 활용하여 설문 대상의 일반적인 특성에 대해 빈도분석을 실행하였으며, 데이터의 신뢰성 및 타당성 검증하고 가설을 검증하여 연구결론을 도출한다.

4. 실증연구

4.1 조사대상자의 일반적 특성

설문 대상들의 화장품 브랜드 앱 이용 현황을 살펴보면 Table 2.에서 보는 바와 같다. 화장품 브랜드 앱 접속빈도는 ‘하루에 한번 이상’이 44명(15.4%), ‘2-3일에 한번’ 63명(22.1%), ‘일주일에 한번’ 68명(23.9%), ‘이주일에 한번’ 36명(12.6%), ‘한달에 한번’ 74명(26.0%) 등으로 나타났다. 설문대상자들 화장품 브랜드 앱을 활용 시 일반적인 소비액은 ‘3만원 이상 5만원 미만’이 131명(46.0%)으로 가장 높게 나타났으며, ‘3만원 미만’은 108명(37.9%), ‘5만원 이상 10만원 미만’ 35명(12.3%), ‘10만원 이상’ 11명(3.9%) 순으로 나타났다.

4.2 측정변수의 신뢰성 및 타당성 검증

본 논문에서는 척도의 신뢰성 평가방법 Cronbach의 α 계수를 통해 개념의 내적일관성을 분석하였고 각 측정변수의 신뢰성 검증결과를 Table 3.에 제시하였다. 모든 구성개념의 항목의 신뢰성의 검증 결과 Cronbach’s α값은 0.8을 초과하므로 신뢰도는 양호한 것으로 나타났다.

본 연구는 내용타당도 분석을 위해 요인분석을 실행하였고 요인추출은 주성분 분석을 활용하였고 회전방법은 Kaiser 정규화 베리맥스(varimax)를 활용하였다. 또한 구성개념 타당성 검증을 위해 주성분 분석을 실행하였으며, 본 논문은 요인 적재 값은 0.5 이상인 설문지 문항만 채택하였으며 매개변수와 결과 변수에 대해 요인분석 결과는 Table 4.와 같다.

4.3 가설검정

가설1의 경로모형에 따른 가설 분석의 결과를 Table 5.와 같다. R 제곱은 .590, 수정된 R 제곱은 .581, F값은 66.707로 나타났다. 따라서 H1-1: 가격 할인과 고객만족 변수는 경로계수가 p(.655)>0.05, t(.448)<1.96로 나타났으며, 두 변수의 관계는 유의하지 않는 결과로 분석되었다. H1-2: 상호작용성과 고객만족 변수는 경로계수가 p(.006) <0.05, t(2.86)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H1-3: 사용 편의성과 고객만족 변수는 경로계수가 p(.000) <0.05, t(5.158)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H1-4: 정보 제공성과 고객만족 변수는 경로계수가 p(.001) <0.05, t(3.475)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H1-5: 다양성과 고객만족 변수는 경로계수가 p(.000) <0.05, t(3.754)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H1-6: 보안성과 고객만족 변수는 경로계수가 p(.000) <0.05, t(4.999)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다.

가설2의 경로모형에 따른 가설 분석의 결과는 Table 6.과 같다. R 제곱은 .544, 수정된 R 제곱은 .535, F값은 55.3761로 나타났다. 따라서 H2-1: 가격 할인성과 지속적인 사용의도는 경로계수가 p(.001) <0.05, t(3.385)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H2-2: 상호작용성과 지속적 사용의도은 경로계수 p(.001) <0.05, t(3.369)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H2-3: 사용편의성과 지속적인 사용의도는 경로계수가 p(.000) <0.05, t(5.615)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H2-4: 정보 제공성과 지속적 사용의도는 경로계수가 p(.045) <0.05, t(2.014)>1.96로 나타났으며, 유의미하 하지 않은 결과를 도출하였다. H2-5: 다양성과 지속적 사용의도는 경로계수가 p(.015) <0.05, t(2.449)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다. H2-6: 보안성과 지속적 사용의도는 경로계수 p(.006) <0.05, t(2.787)>1.96로 나타났으며, 유의미하는 결과를 도출하였다.

가설3의 분석 결과는 아래의 표 Table 7.에서 제시된 것과 같다. 구체적으로 1단계에서는 상호작용성(β=.056), 사용 편의성(β=.059), 정보 제공성(β=.059), 다양성(β=.152), 보안성(β=.151)은 고객만족에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 유의수준하에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 2단계에서 상호작용성(β=.167), 사용 편의성(β=.289), 정보 제공성(β=.109), 다양성(β=.135), 보안성(β=.140)은 지속적인 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 유의수준하에서 긍정적인(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 3단계에서는 매개변수 고객만족이 지속적인 사용의도에 99% 신뢰수준에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나(β=.232) 3단계의 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 구체적으로는 3단계에서 상호작용성(β=.137), 사용 편의성(β=.230)이 지속적 사용의도에 통계적 유의수준 하에서 긍정적인(+) 영향을 미치는 것으로 나타났고 부분 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.

가설4 분석결과 조절상호작용성의 경우 유의확률이 p=.003로 의미 있는 결과 값으로 나타났다. 즉, 지각된 화장품 브랜드 앱 특성(가격 할인, 사용편의, 정보 제공, 다양성, 보안)과 고객만족 간의 관계에서 관여도는 조절효과가 없다고 해석할 수 있다. 이어서 상호작용성 및 고객만족 간의 관계에서는 관여도가 조절효과가 있다고 분석할 수 있다. 연구가설4 분석의 결과는 아래의 Table 8.에서 제시된 것과 같다.

가설5분석결과 조절상호작용성의 경우 유의확률이 p=.000로 의미 있는 결과 값으로 나타났고, 조절다양성의 경우 유의확률이 p=.018로 유의미한 결과 값으로 나타났다. 그리고 상호작용성 및 지속적인 사용의도 간의 관계에서 관여도는 조절효과가 있다고 분석할 수 있다. 연구가설5 분석의 결과는 아래의 Table 9.에서 제시된 것과 같다.

5. 결론

모바일 앱 시장은 급격하게 성장하고 있으며, 기업 간 앱을 통해서 경쟁이 심화되고 있다. 현재 지각된 화장품 브랜드 앱(가격 할인, 사용편의, 정보 제공, 보안성)은 새로운 마케팅 방식으로 소비자들의 높은 관심을 받고 있다. 화장품 앱을 통해서 제품에 관한 정보 미리 얻을 수 있다. 그 특성상 이용자의 능동적인 선택이 중시되므로 마케팅효과와 영향력이 기존 채널과 비교해 훨씬 크다. 따라서 고객과의 상호작용을 중시하는 기업들이 지각된 화장품 브랜드 앱을 통해서 새로운 마케팅 효과를 얻기 원하고 있다(Youn, 2016). 급변하는 시장흐름에 맞춰 지속적인 개선을 통하여 앱 서비스 활용 소비자의 가치와 고객만족도 경영을 통해 고객으로부터 채택 받을 수 있는 경쟁우위를 차지할 수 있는 마케팅적 정보를 마련하고자 하였다. 연구문제에 따른 연구결과는 다음과 같다.

첫째, 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성의 하위차원을 살펴본 결과, 가격 할인, 상호작용, 사용편의, 정보 제공, 다양성, 보안 총 6개의 요인으로 도출되었다. 둘째, 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성요인이 소비자 고객만족, 지속적 사용의도에 미치는 영향을 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, 독립변수별로는 가격 할인, 상호작용, 사용편의, 정보 제공, 다양성, 보안성은 고객만족에 긍정적인(+) 영향을 미치는 것을 입증하였다. 가격 할인, 상호작용, 사용 편의, 정보 제공, 다양성, 보안성은 지속적 사용의도에 긍정적인(+) 영향을 미치는 것을 입증하였다. 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성이 지속적인 사용의도에 긍정적인(+)인 영향관계에서 고객만족은 매개역할을 미칠 것을 입증하였다. 관여도는 지각된 화장품 브랜드 앱의 상호작용성과 고객만족의 관련성을 조절하는 것을 조사되었다. 관여도는 지각된 화장품 브랜드 앱의 상호작용, 다양성과 지속적 사용의도의 관련성을 조절할 것을 조사되었다.

이상의 연구결과로 지각된 화장품 브랜드 앱의 특성 하위요인에 따라 고객만족, 지속적 사용의도의 형성 과정에는 차이가 있음을 알 수 있었다. 소비자의 전반적인 만족과 지속적 사용의도, 제품이나 서비스를 사용한 소비자가 이후에도 사용할 의향의 정도를 나타내는 지속적인 사용의도는 고객과의 관계품질향상에 밀접한 관계가 있다. 따라서 기존 소비자와의 장기적인 관계를 유지하고 신규 소비자와의 관계형성을 통하여 화장품 모바일 서비스 시장 내 시장점유율을 높이고 기업의 장기적인 수익 창출을 위해서는 서비스품질을 제고하고 체계적인 전략이 구축되어야 한다. 또는 앱의 편리성이 활용자의 지속적인 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 화장품 브랜드 앱 서비스품질을 높이기 위해 화장품 브랜드 앱에 부족한 기술을 보완할 필요가 있다.

연구결과에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 쇼핑품질을 향상시키기 위해서는 다양한 브랜드의 제품을 검색하고 구매하는데 편리하도록 서비스를 안정화시키고, 모바일 앱의 구조 역시 시각적으로 간결하게 디자인해야 할 것이다. 둘째, 화장품 모바일 앱을 이용하는 소비자의 데이터베이스를 기반으로 고객의 세부적 특성을 파악하여 개인화된 고객 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 가격혜택을 적용하고 화장품 추천부터 구매, 무료배송, 재구매 시점 알람까지 원스톱으로 서비스를 제공하여 소비자의 구매를 유도해야 한다. 셋째, 지속적인 고객관리를 위해서는 신제품의 업그레이드가 정기적으로 이루어져야하며, 화장품 소비자가 모바일 앱을 통하여 필요한 정보를 제공받는 화장품 모바일 앱만의 차별화된 마케팅전략을 선보여야 할 것이다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 갖고 있다고 판단되며, 이를 보완하기 위한 향후 연구 진행이 필요할 것으로 분석된다. 첫째, 샘플의 한계가 있다. 본 연구의 샘플은 일부 고객에 대한 추가적인 분석이 필요하다고 판단된다. 향후의 연구에서 샘플 범위를 확장하고 샘플 대표성을 업그레이드해야 한다. 둘째, 고객이 앱의 지각에 대한 분석이 부족하므로 추후 연구에서는 다른 문항들을 보완한 연구문항을 통해 더 세분화되고 확장된 연구가 이루어지길 바란다.

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Figure 1.

Research model

Table 1.

Configuration of metrics

Variables		Operation definition	Previous Studies
Perceived Cosmetic Application attributes	Discount	Q8. Perceived cosmetics brand apps offer a lot of discounts.	Wu (2015)
		Q9. Perceived cosmetics brand apps allow you to buy products cheaply.
		Q10. Perceived cosmetics brand apps allow you to buy what you want at an affordable price.
		Q11. Perceived cosmetics brand apps can reduce overall costs.
		Q12. You can use earned points through perceived cosmetics brand apps.
	Interactivity	Q13. Perceived cosmetics brand apps have a means of exchanging among consumers.	Ulrike et. al. (2003); Choi (2013)
		Q14. Perceived cosmetics brand apps can facilitate communication between consumers and sellers.
		Q15. It is easy to express my opinion through the cosmetics brand app.
		Q16. Perceived cosmetics brand app responds quickly to customer questions.
		Q17. Perceived cosmetics brand apps show customers’ product evaluations as they are.
	Convenience	Q18. It is convenient to use a cosmetics brand app.	Colwell et. al. (2008)
		Q19. Cosmetics brand app’s menu composition that I used is easy.
		Q20. I can easily find desired product using the cosmetic brand app.
		Q21. I can use the cosmetics brand app whenever I want.
		Q22. The cosmetic brand app makes it easy to use anywhere.
	Information offering	Q23. Perceived cosmetics brand apps that I use provide detailed product information.	Seo (2016)
		Q24. I can easily get store location information through the perceived cosmetic brand app that I used.
		Q25. I can easily obtain discount information of products through the perceived cosmetics brand app.
		Q26. Perceived cosmetics brand app that I use provide various product design information.
		Q27. I can easily get event information through the perceived cosmetics brand app.
	Diversity	Q28. The perceived cosmetics brand app provides various store information.	Park(2012)
		Q29. I can compare various products in the cosmetics brand app.
		Q30. I can easily order a variety of products from my favorite cosmetics brand app.
		Q31. The cosmetics brand app I used provides various product quality information.
		Q32. I can find videos of various products through the cosmetics brand app.
	Security	Q33. Perceived cosmetics brand apps that I used have well-secured devices for secure payment.	Kim and Ha (2012)
		Q34. The perceived cosmetics brand app that I use protects the information about the user’s credit card.
		Q35. I think that the perceived cosmetics brand app I used safely protects your transaction information.
		Q36 The perceived cosmetics brand app I used is well protected.
		Q37. It is designed to be able to check information even after purchasing a perceived cosmetics brand app that I used.
Satisfaction		Q38. I am satisfied with my perceived cosmetics brand app.	Kim and Ha (2012) Jeong(2017)
		Q39. I am satisfied with the functionality of the perceived cosmetic brand app that I use.
		Q40. I am satisfied with the information provided by the perceived cosmetic brand app that I used.
		Q41. I am satisfied with the utility of the perceived cosmetic brand app that I used.
		Q42. I am satisfied with the system configuration of the perceived cosmetic brand app that I used.
Involvement		Q43. I can feel fun using a perceived cosmetics brand app.	Judith(1985) Ma(2018).
		Q44. I am interested in using perceived cosmetics brand apps.
		Q45. Perceived cosmetic brand apps can be exciting.
		Q46. I’m interested in new cosmetics in perceived cosmetics brand apps.
		Q47. I would like to open up a perceived cosmetics brand app without an intention to purchase.
Continuous Usage Intention		Q48. I want to continue to use perceived cosmetics brand apps.	Park(2012); Nam and Cho(2012)
		Q49. I am more inclined to purchase using a perceived cosmetics brand app.
		Q50. I am constantly using perceived cosmetics brand apps.
		Q51. If I purchase cosmetics in the future, I will consider perceived cosmetics brand apps first.
		Q52. When searching for cosmetics information, search activities will be done through perceived cosmetics brand apps.

Table 2.

Demographic Statistics

Items		Frequence	Percent
How often do you access the cosmetics brand app?	More than once a day	44	15.4
	Once every 2–3 days	63	22.1
	Once a week	68	23.9
	Once a 2 weeks	36	12.6
	Once a month	74	26.0
How long have you been using the cosmetics brand app?	Less than 3 months	71	24.9
	From 3 months to less than 6 months	68	23.9
	From 6 months to less than 1 year	49	17.2
	More than once a year	97	34.0
How much money have you spent when using cosmetic apps?	Less than 30,000won	108	37.9
	From 30,000won to less than 50,000won.	131	46.0
	From 50,000won to less than 100,000won	35	12.3
	More than 100,000won	11	3.9
What is the main purpose of using cosmetic apps?	Brand introduction	7	2.5
	Cosmetic Information	87	30.5
	Feedback	40	14.0
	Beauty information sharing	5	1.8
	Discount events	137	48.1
	Quality information	6	2.1
	Other	3	1.1
What cosmetic apps have you used the most?	INNISFREE	98	34.4
	ETUDE HOUSE	16	5.6
	ARITAUM	60	21.1
	SKIN FOOD	15	5.3
	TONYMOLY	15	5.3
	NATURE REPUBLIC	31	10.9
	IT’S SKIN	5	1.8
	AMORE	12	4.2
	Other	33	11.6

Table 3.

Reliability analysis

Division		Items	Item-Total Correlation	Cronbach‘s α if Item Deleted	Cronbach‘s α
Perceived Cosmetic Application attributes	Discount	Q8–Q12	.904	.962	.964
	Interactivity	Q13–Q17	.850	.962
	Convenience	Q18–Q22	.879	.960
	Information offering	Q23–Q27	.883	.960
	Diversity	Q28–Q32	.842	.961
	Security	Q33–Q37	.903	.961
Satisfaction		Q38–Q42	.924	.957
Involvement		Q43–Q47	.891	.959
Continuous Usage Intention		Q48–Q52	.904	.957

Table 4.

The Results of factor analysis

		Component Matrixa
Items	Item No.	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Discount	Q9	.870
	Q10	.829
	Q11	.805
	Q8	.783
	Q12	.660
Security	Q34		.810
	Q35		.782
	Q33		.775
	Q37		.745
	Q36		.725
Convenience	Q22			.814
	Q21			.803
	Q20			.731
	Q19			.592
	Q18			.587
Information offering	Q27				.805
	Q24				.720
	Q25				.682
	Q23				.679
	Q26				.671
Involvement	Q45					.764
	Q44					.727
	Q43					.690
	Q46					.685
	Q47					.638
Interactivity	Q15						.760
	Q13						.754
	Q14						.732
	Q17						.712
	Q16						.611
Satisfaction	Q38							.722
	Q39							.719
	Q42							.681
	Q40							.669
	Q41							.648
Continuous Usage Intention	Q50								.729
	Q52								.676
	Q51								.673
	Q48								.639
	Q49								.599
Diversity	Q29									.721
	Q32									.716
	Q28									.655
	Q31									.651
	Q30									.575
Initial Eigenvalues		17.567	2.688	2.346	2.101	1.850	1.749	1.402	1.266	1.125
Explained Variance%		8.744	8.710	8.056	7.983	7.792	7.739	7.701	7.601	6.993
Cumulative Variance%		8.744	17.454	25.510	33.493	41.284	49.024	56.724	64.326	71.319
Method: Principal components analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser

^a. Rotation converged in 7 iterations

Table 5.

The Results of H1’s Path Model

Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	P-Value	F	Results
Model		B	S.E	Beta	t	P-Value	F	Results
1	(Constant)	−1.293	.989		−1.307	.192	66.707 (.000b)
	Discount	.020	.045	.020	.448	.655		Rejected
	Interactivity	.142	.051	.131	2.786	.006		Accepted
	Convenience	.278	.054	.252	5.158	.000		Accepted
	Information offering	.186	.053	.178	3.475	.001		Accepted
	Diversity	.212	.057	.197	3.754	.000		Accepted
	Security	.246	.049	.238	4.999	.000		Accepted
R.768a		R².590		Adjusted R².581		S.E of the Estimate 2.19647		Durbin-Watson2.063

^a. Predictors: (Constant), Security, Discount, Convenience, Interactivity, Information offering, Diversity

^b. Dependent Variable: Satisfaction

Table 6.

The Results of H2’s Path Model

Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	P-Value	F	Results
Model		B	S.E	Beta	t	P-Value	F	Results
2	(Constant)	−2.227	1.088		−2.048	.042	55.376 (.000b)
	Discount	.166	.049	.162	3.385	.001		Accepted
	Interactivity	.188	.056	.167	3.369	.001		Accepted
	Convenience	.332	.059	.289	5.615	.000		Accepted
	Information offering	.118	.059	.109	2.014	.045		Accepted
	Diversity	.152	.062	.135	2.449	.015		Accepted
	Security	.151	.054	.140	2.787	.006		Accepted
R.738a		R² .544		Adjusted R² .535		S.E of the Estimate 2.41543		Durbin-Watson 1.990

^a. Predictors: (Constant), Security, Discount, Convenience, Interactivity, Information offering, Diversity

^b. Dependent Variable: Continuous Usage Intention

Table 7.

The Results of H3’s Path Model

Model		1 Stage Cosmetic App Attribute → Satisfaction				2 Stage Cosmetic App Attribute → Continuous Usage Intention				3 Stage Cosmetic App Attribute → Continuous Usage Intention
3		B	(Beta)	t	P-Value	B	(Beta)	t	P-Value	B	(Beta)	t	P-Value
	(Constant)	−1.29 3	.989	−1.307	.192	−2.227		−2.048	.042	−1.915		−1.796	.074
	Discount	.020	.045	.448	.655	.166	.162	3.385	.001	.161	.157	3.362	.001
	Interactivity	.142	.051	2.786	.006	.188	.167	3.369	.001	.154	.137	2.782	.006
	Convenience	.278	.054	5.158	.000	.332	.289	5.615	.000	.265	.230	4.380	.000
	Information offering	.186	.053	3.475	.001	.118	.109	2.014	.045	.074	.068	1.252	.212
	Diversity	.212	.057	3.754	.000	.152	.135	2.449	.015	.101	.090	1.620	.106
	Security	.246	.049	4.999	.000	.151	.140	2.787	.006	.092	.085	1.655	.099
	Satisfaction									.242	.232	3.751	.000
F		66.707				55.376				51.707
P-Value		.000a				.000b				.000c
R		.768a				.738a				.753b
R²		.590				.544				.566
Adjusted R²		.581				.535				.556
Durbin-Watson		1.063				1.990				1.970

Table 8.

The Results of Involvement’s Moderation Effect on Satisfaction

계수a
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients			Collaterality Statistics
		B	S.E	Beta	t	P-Value	Tolerance	VIF	F
1	(Constant)	−1.293	.989		−1.307	.192			66.707
	Discount	.020	.045	.020	.448	.655	.719	1.391
	Interactivity	.142	.051	.131	2.786	.006	.666	1.502
	Convenience	.278	.054	.252	5.158	.000	.619	1.614
	Information offering	.186	.053	.178	3.475	.001	.562	1.780
	Diversity	.212	.057	.197	3.754	.000	.537	1.861
	Security	.246	.049	.238	4.999	.000	.652	1.534
2	(Constant)	−1.081	.978		−1.105	.270			60.037
	Discount	.005	.044	.005	.106	.916	.709	1.410
	Interactivity	.115	.051	.106	2.259	.025	.645	1.550
	Convenience	.247	.054	.224	4.580	.000	.598	1.673
	Information offering	.154	.054	.147	2.851	.005	.539	1.856
	Diversity	.190	.056	.176	3.380	.001	.528	1.895
	Security	.224	.049	.216	4.547	.000	.636	1.572
	Involvement	.142	.048	.153	2.966	.003	.539	1.854
3	(Constant)	−6.528	3.796		−1.720	.087			33.993
	Discount	−.054	.189	−.055	−.286	.775	.038	26.309
	Interactivity	.725	.211	.671	3.429	.001	.037	27.290
	Convenience	.154	.198	.140	.779	.437	.044	22.896
	Information offering	.390	.246	.374	1.587	.114	.025	39.509
	Diversity	.036	.249	.034	.145	.884	.026	37.973
	Security	.033	.220	.032	.152	.880	.031	32.160
	Involvement	.450	.226	.484	1.990	.048	.024	42.114
	(Moderation)Discount	.003	.011	.081	.236	.814	.012	84.269
	(Moderation)Interactivity	−.034	.011	−1.008	−3.000	.003	.012	80.466
	(Moderation)Convenience	.006	.012	.187	.501	.617	.010	98.712
	(Moderation)Information offering	−.014	.014	−.444	−.979	.328	.007	146.720
	(Moderation)Diversity	.008	.014	.252	.591	.555	.008	129.835
	(Moderation)Security	.012	.013	.356	.944	.346	.010	101.294

^a. Dependent Variable: Satisfaction

^b. Predictors in Model: (Constant), Discount, Convenience, Information offering, Diversity, Security

^c. Predictors in Model: (Constant), Discount, Convenience, Information offering, Diversity, Security, Involvement

Table 9.

The Results of Involvement’s Moderation Effect on Continuous Usage Intention

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	P-Value	Collaterality Statistics		F
Model		B	S.E	Beta	t	P-Value	Tolerance	VIF	F
1	(Constant)	−2.227	1.088		−2.048	.042			55.376
	Discount	.166	.049	.162	3.385	.001	.719	1.391
	Interactivity	.188	.056	.167	3.369	.001	.666	1.502
	Convenience	.332	.059	.289	5.615	.000	.619	1.614
	Information offering	.118	.059	.109	2.014	.045	.562	1.780
	Diversity	.152	.062	.135	2.449	.015	.537	1.861
	Security	.151	.054	.140	2.787	.006	.652	1.534
2	(Constant)	−1.722	1.010		−1.704	.089			62.029
	Discount	.129	.046	.126	2.831	.005	.709	1.410
	Interactivity	.125	.053	.111	2.375	.018	.645	1.550
	Convenience	.260	.056	.226	4.667	.000	.598	1.673
	Information offering	.041	.056	.038	.745	.457	.539	1.856
	Diversity	.099	.058	.088	1.711	.088	.528	1.895
	Security	.097	.051	.090	1.910	.057	.636	1.572
	Involvement	.340	.050	.350	6.855	.000	.539	1.854
3	(Constant)	−9.533	3.872		−2.462	.014			36.509
	Discount	.127	.193	.124	.658	.511	.038	26.309
	Interactivity	.874	.216	.775	4.051	.000	.037	27.290
	Convenience	.441	.202	.383	2.186	.030	.044	22.896
	Information offering	.204	.251	.187	.814	.417	.025	39.509
	Diversity	−.495	.254	−.440	−1.950	.052	.026	37.973
	Security	.081	.225	.075	.360	.719	.031	32.160
	Involvement	.790	.231	.813	3.421	.001	.024	42.114
	(Moderation)Discount	.000	.011	−.011	−.034	.973	.012	84.269
	(Moderation) Interactivity	−.042	.012	−1.174	−3.573	.000	.012	80.466
	(Moderation) Convenience	−.011	.012	−.336	−.923	.357	.010	98.712
	(Moderation) Information offering	−.010	.015	−.293	−.659	.510	.007	146.720
	(Moderation)Diversity	.034	.014	.994	2.381	.018	.008	129.835
	(Moderation)Security	.002	.013	.050	.135	.893	.010	101.294

^a. Dependent Variable: Continuous Usage Intention

^b. Predictors in Model: (Constant), Security

^c. Predictors in Model: (Constant), Security, Involvement