디지털콘텐츠 OTT서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 주요 요인에 관한 연구

A Study on the Factors Affecting the Continuous Intention to Use Digital Content Over-the-Top Service

Article information

J Korean Soc Qual Manag. 2022;50(1):105-124
Publication date (electronic) : 2022 March 28
doi : https://doi.org/10.7469/JKSQM.2022.50.1.105
*Department of Business Administration, Graduate School of Soongsil University
**College of Business Administration, Soongsil University
안선주*, 서재이*, 최정일**,
*숭실대학교 대학원 경영학과
**숭실대학교 경영학부
Corresponding Author(jichoi@ssu.ac.kr)
*본 논문은 안선주의 2021년도 경영학 박사학위 논문중 일부를 발췌하여 재작성하였음.
Received 2022 February 3; Revised 2022 February 18; Accepted 2022 February 19.

Trans Abstract

Purpose

The purpose of this study is to examine the factors that influence the pre-use expectation and the continuous usage intention of the OTT services.

Methods

For empirical analysis, the survey for this study was administered with many anonymous people who had previously used any of the OTT services and valid 192 data were analyzed by SPSS and PLS-SEM.

Results

The results of this study are as follows. Personalization and understandability in the information quality didn’t significantly affect confirmation. Ease of use and search of the system quality significantly affected confirmation. Also, it was found that content diversity, content recency, and content playfulness as the characteristics of the content quality significantly affected the expectation confirmation. OTT service fees also significantly affected the expectation confirmation. It also significantly affected perceived usefulness and satisfaction. Finally, satisfaction positively influenced the continuouse intention to use.

Conclusion

The findings of this empirical analysis shows that the specific characteristics related to the relationship of expectation confirmation, perceived usefulness, satisfaction, and continuous usage intention with respect to OTT services through the Post Acceptance Model (PAM). Because system quality, content quality, and service fees meeted users’ expectations, OTT services need a strategy that can boost the users’ positive perceptions or experiences by reinforcing these three factors.

1. 서 론

OTT서비스는 초고속 인터넷이 가능한 5G라는 기술의 상용화가 이루어지면서 압축기술, 스트리밍, 단말기의 발전, 시장 진입의 용이성, 이용자들의 변화하는 니즈와 같은 요인들로 발전해 왔다. 그리고 TV뿐만이 아닌 태블릿, 모바일의 다양한 단말기로 OTT서비스 이용이 가능해졌다. 더 나아가 기존 방송에 비해 적은 규모의 투자로도 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있다는 점과 방송에 적용되는 엄격한 규제를 받지 않고 서비스를 제공할 수 있어 OTT서비스 시장이 가속화되고 있다. 전세계적인 코로나 팬데믹으로 인해 사람들이 오프라인보다는 온라인, 그리고 재택 근무가 많아지게 되고, 엔터테인먼트와 미디어 산업에 대한 니즈가 폭발적으로 증가함에 따라 2020년 OTT(Over-the-Top) 서비스의 수익은 26.0% 증가했으며, 이후에도 높은 성장률을 보일 것으로 전망된다(PwC, 2020).

그러나 현재 국내 3사 통신사뿐 아니라 방송사업자, 독립사업자, 포털사업자 등에서 제공하는 플랫폼 수나 시장규모를 볼 때, 국내 OTT 서비스 시장은 이미 성장기에 진입했다고 볼 수 있다. 여기에 더하여 유튜브(Youtube)나 넷플릭스(Netflix)와 같은 글로벌 OTT 서비스 플랫폼들과의 무한 경쟁 환경 속에서 OTT플랫폼의 업종과 국적을 막론하고 시장은 과열되고 있다(Park, 2020).

OTT서비스는 개개인의 취향과는 상관없이 수동적으로 콘텐츠를 이용해야 했던 방법과는 달리 이용자의 시간이나 환경에 따라 선택적으로 콘텐츠를 시청할 수 있는 새로운 서비스 형태로 이용자의 니즈를 충족시켜주고 있다(Kim, 2018). 따라서 디지털콘텐츠 이용자에 따라 차별화된 비즈니스 전략과 서비스 전략이 필요하며, 특히 OTT 서비스 플랫폼 사업자는 능동적인 수용자의 이용행태를 이해할 필요가 있다. PwC의 연구 보고서 ‘A New World Order’의 발표 내용에 따르면, 이용자들은 현재 비디오 스트리밍 서비스에서 제공하는 AI(Artificial Intelligence) 기반 추천 콘텐츠 대해 만족하지 않다는 것을 알 수 있다. 또한, 다양한 미디어 플랫폼이 존재하는 상황에서 이용자는 원하는 콘텐츠를 사용하기 위해 노력과 비용을 투자해야 하고, 자신의 기호에 맞는 콘텐츠를 선택하고 시청하기 위해서는 각각의 다른 플랫폼을 가입해야 하는 것에 따른 불편함이 초래되고 있다.

본 연구는 OTT서비스 특성 요인을 정보 품질, 시스템 품질, 콘텐츠 품질, 이용 요금으로 구분하였고 독립변수와 이용자 기대충족간의 관계를 실증분석을 통해 검증하고자 한다. 그리고 디지털콘텐츠를 제공하는 플랫폼 사업자에게 콘텐츠에 대한 수요 증가로 인한 기회 요인과 코드 커팅으로 인한 가입자 이탈 우려가 있는 위기 요인에 대한 분석을 통해 OTT분야의 발전뱡향에 대한 실무적 시사점을 탐색하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.1 디지털콘텐츠

콘텐츠는 이용자에게 정보를 제공하거나 오락 등의 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 문화상품으로서의 “정보 내용”, “정보 생산물”을 의미한다고 할 수 있다. 구체적으로는 영상, 화상, 문자, 소리 등의 형태로 이루어진 정보 내용을 가리키며 영화, 영상, 게임, 음악, 출판, 사진 등의 폭넓은 분야가 해당된다. 디지털 콘텐츠의 특징은 다음과 같다. 첫째, 디지털 콘텐츠의 기존 데이터가 무엇인지와 관계없이 네트워크 통신망을 이용해 콘텐츠를 송신할 수 있다. 둘째, 시간이 횟수나 흐름에 상관없이, 원래의 화질이나 음질을 영구적으로 유지할 수 있다. 즉, 디지털콘텐츠는 항시성, 이식성, 즉시성 등의 특성에 기반해 다양한 콘텐츠를 제공하는 동시에 영화, 음악, 게임, 캐릭터 등 다양한 상품으로 변모할 수 있는 자료로 콘텐츠를 유연하게 다룬다. 또한 디지털 콘텐츠를 다양한 형태와 매체로 재판매 및 재생산이 가능해 이용자와 제작자 사이의 상호작용을 가능하게 한다(Bae, 2021).

2.1.2. 디지털콘텐츠의 평가 요인

디지털콘텐츠에 대한 범위가 광범위함에 따라 디지털 콘텐츠에 대한 정의와 특성에 대한 연구는 활발하지 않다. 디지털콘텐츠의 평가 요인은 Hong and Jeong(2000)의 인터넷 웹사이트 평가모델인 8가지 평가 영역과 Kang and Choi(2005)의 디지털콘텐츠 유통 웹사이트 평가 요인을 참고하였다. Kang and Choi(2005)의 디지털콘텐츠 유통 웹사이트 평가 항목들은 완전성, 사용용이성, 네트워크지원, 호환성, 사용자 지원성, 자료의 정확성, 실용성, 오락성, 고객이해도, 비용, 해상도 등이 있으며 이를 정보 품질과 시스템 품질의 하위요인에 반영하였다. 콘텐츠는 몰입보다는 상호작용성에 중점을 두어 콘텐츠를 제작하거나 서비스를 하는 것이 더 도움이 되는 것으로 예측해 볼 수 있을 것이다(Lee et al., 2020). 디지털콘텐츠 유통 웹사이트 평가 요인은 Table 1.과 같다.

Configuration variables used for evaluation of digital content

2.2 OTT 서비스

2.2.1 OTT 서비스 정의

OTT란 Over the Top을 약자로 여기서 Top을 의미하는 것은 TV에 연결되는 셋톱박스(Set Top Box)를 지칭한다. 초기에 OTT 서비스는 셋톱박스를 통한 인터넷 동영상 서비스를 의미했다. 그러나 최근에서는 셋톱박스 없이 TV뿐만 아니라 PC, 스마트폰, 태블릿PC 등의 다양한 기기에서 인터넷을 통해 언제 어디서나 동영상 콘텐츠 사용이 가능한 서비스로 정의되고 있다(Seo, 2011). 디지털 기술의 발전과 초고속 인터넷의 발전으로 방송과 통신 기술이 융합되기 시작하였다. 이러한 변화는 ICT기술의 발달이 가져온 큰 변화인 방송과 통신의 융합, 방송환경과 온라인의 융합이 낳은 가장 큰 결과물이기도 하다(Seo et al., 2017). 유럽전자통신 규제기구(Body of European Regulation of Electronic Communications)는 OTT 서비스를 ‘오픈 인터넷(Open Internet)’을 통해 최종 이용자(End User)에게 제공되는 콘텐츠, 서비스나 애플리케이션으로 정의했다(BEREC, 2016). 하지만, 국내의 경우 OTT 서비스는 인터넷을 통해 실시간 방송을 포함한 동영상 콘텐츠를 다양한 디바이스를 통해 전달하는 서비스를 총칭하는 의미로 사용된다(Kim, 2015; Rho, 2018). 본 연구에서는 OTT 서비스를 동영상 콘텐츠 스트리밍 서비스로 정의하였다.

2.2.2 OTT서비스 플랫폼

인터넷을 통해 동영상 콘텐츠를 스트리밍 서비스를 제공하는 OTT서비스 플랫폼은 다음과 같이 분류할 수 있다. 기존의 통신 및 방송 사업자와 더불어 제 3사업자들이 인터넷을 통해 드라마나 영화 등의 다양한 미디어 콘텐츠를 제공하는 것으로 방송사업자가 제공하는 ‘푹’, ‘티빙’, ‘에브리온’이 있으며, 통신사업자가 제공 하는 것은 ‘올레TV’, ‘옥수수’가 있다. 또한 포털사업자가 제공하는 OTT서비스는 ‘네이버TV’, ‘카카오TV’가 있으며, 독립 플랫폼 사업자가 제공하는 것은 ‘유튜브’, ‘넷플릭스’, ‘왓챠플레이’, ‘판도라TV’ 등이 있다(Park, 2020). 본 연구에서는 연구의 일반화를 위해 독립플랫폼으로 운영하는 유튜브, 넷플릭스, 왓챠플레이 서비스 이용자를 대상으로 연구를 진행하였다. 넷플릭스는 단순히 기존 영화를 제공해주는 것을 넘어 자체적으로 오리지널 콘텐츠를 생산 및 제작하여 넷플릭스 플랫폼에서 시청할 수 있도록 제공하고 있으며, 유튜브는 동영상 공유서비스로서 원작자들이 동영상을 올리면 광고를 게재하고 그 동영상 콘텐츠의 원작자와 광고수익을 나누고 한편 유료구독서비스를 도입하여 광고 없이 동영상을 볼 수 있도록 하는 수익모델을 채택하고 있다. 반대로 왓챠플레이는 국내 OTT서비스 플랫폼 선두주자로 알고리즘을 통해 이용자별 취향을 파악하여 콘텐츠 큐레이션 및 추천 서비스를 정착시켜 사용자 경험가치를 제고시켜주고 있다.

2.2.3 OTT서비스 수익모델

OTT서비스가 수익을 확보하는 방법은 가입을 통해 일정 기간 구독비용을 받는 가입 후 구독 기반 방식(SVOD : Subscription Video On Demand), 회원가입 등 온라인 사이트 접속은 무료이나 동영상 별로 건당비용이 발생하는 방식(TVOD : Transactional Video On Demand), 동영상 시청을 무료로 제공하는 대신 일정 시간 이상 광고를 반드시 봐야하는 광고 방식(AVOD : Advertising Video On Demand)이 있고 다수의 방식이 혼합된 혼합형 등으로 나누어 볼 수 있다(Seo, 2011; Park, 2020). 또한 SVOD방식과 TVOD의 방식은 유료서비스, AVOD방식은 무료서비스로 구분할 수 있다. 현재 국내에서 가장 일반적으로 이용되고 있는 대부분의 OTT서비스들이 SVOD방식과 TVOD방식으로 제공되고 있고 이 방식중 이용자의 선호도에 따라 요금을 선택하여 이용하고 있다. 본 연구에서는 OTT서비스 사용 후 어떤 특성이 기대에 충족하는지 그리고 만족과 지속사용의도로 연결되는지 파악하기 위해 SVOD와 TVOD의 유료 이용자를 대상으로 연구를 실시하였다.

2.2.4 OTT서비스 평가요인

OTT서비스 평가요인과 관련하여 Kwak and Choi(2019)는 이용자들이 OTT서비스를 선택할 때 서비스의 어떤 속성을 상대적으로 중요하게 생각하며 우선되어야 한다고 인식하는지 살펴보기 위해 계층분석과정(Analytic Hirearchy Process, 이하 AHP)을 활용했다. 또한 Kwak and Choi(2019)는 1단계 속성으로 ‘콘텐츠’, ‘비용’, ‘서비스 품질’, ‘이용 편의성’이며, 2단계 평가요인은 이들의 하위 평가요인으로 계층 구조화하여 구성했다. 콘텐츠에서는 ‘장르의 다양성’ 등으로, 비용은 ‘이용가격의 합리성’, ‘요금제의 다양성’ 등으로, 서비스 품질은 ‘화질’, ‘음질’, ‘안정성’ 등으로, 그리고 이용 편의성은 ‘맞춤형 콘텐츠 추천’, ‘UI 및 콘텐츠 추천’, ‘콘텐츠 정보’ 등이다. 본 연구에서는 OTT서비스 관련 선행연구와 정보시스템 품질의 이론을 바탕으로 OTT서비스 특성들 중에서도 핵심이라고 판단되는 정보 품질, 시스템 품질, 콘텐츠 품질, 이용요금으로 분류하고 그에 따른 하위속성들을 도출하여 기대충족, 인지된 유용성, 만족, 지속사용의도와의 관계를 알아보고자 한다.

2.3 정보시스템 성공모형

OTT 서비스는 PC 및 모바일 등 다중기기에서의 추천 알고리즘, 인터페이스, 호환성, 스트리밍 기술과 같이 IT기술이 접목되어 있다. OTT 서비스 제공을 성공적으로 수행하기 위해서는 정보시스템 연구영역에서 정보품질의 요인과 시스템 품질의 요인에 대한 접근이 필요하다. DeLone & McLean(1992)은 시스템 품질과 정보 품질, 그리고 정보시스템 이용과 이용자 만족, 마지막으로 이에 대한 조직의 영향과 개인적 영향으로 연결되는 6가지의 성과 변수를 Figure 1.과 같이 제시하였다. 그러나 DeLone & McLean(1992)의 초기 정보시스템 성공모형이 제시된 시점에는 메인 프레임이 주 대상이었기 때문에, 정보시스템의 서비스적 측면이 간과되었다(Sim, 2019).

Figure 1.

D&M Information Systems Success Model (1992)

Pitt et al.(1995)DeLone & McLean(1992)의 정보시스템 성공 모형에 ‘정보 시스템이 제공하는 서비스의 질’ 을 의미하는 서비스 품질이 추가되어야 함을 제안하였다. 또한, 이들은 1년간에 걸친 종단연구를 통해 서비스 품질은 정보시스템의 성공을 측정하기 위한 유용한 도구이며, 서비스 품질이 사용자 만족도에 유의한 영향을 미친다는 점을 주장했다(Sim, 2020). DeLone & McLean 모델은 2003년 수정된 이후 대부분의 정보 시스템 성과 연구에서 인용되고 있다. DeLone & McLean 모델은 정보시스템의 품질 영역을 3가지로 분류하고 이를 통하여 사용자 만족도와 사용의도에 영향을 미친다고 보았다. 각 측정변수는 다음과 같이 정의할 수 있다. 정보 품질(Information Quality)은 정보 시스템에서 제공하는 정보의 품질로, 시스템 품질(System Quality)은 H/W와 S/W의 성능, 편리성 등을, 그리고 서비스 품질(Service Quality)은 시스템에서 제공하는 서비스의 품질을 의미한다. 또한 사용 의도(Intention to Use)는 최종사용자의 정보시스템 활용도를, 사용자 만족(User Satisfaction)은 최종사용자의 정보시스템 만족도를 그리고 이득(Net Benefit)은 개인 및 조직의 재무적, 비재무적 성과로 정의할 수 있다(Hwang, 2020). 이와 같이 수정된 DeLone & McLean Model은 아래 Figure 2.와 같다.

Figure 2.

D&M Information Systems Success Model (2003)

본 연구는 품질 특성을 정보 품질, 시스템 품질, 콘텐츠 품질로 구분하는 한편, OTT서비스 플랫폼 특성에 적합한 하위 품질요인들을 도출해 연구에 활용하고자 한다.

2.4 기대-충족이론

기대불충족 이론(Expectation-Disconfirmation Theory)에 의하면 소비자가 인지하는 제품의 성능이 소비자가 느끼는 기대보다 높다면 만족의 수준이 올라가고 제품의 성능이 기대보다 낮다면 실망효과에 의하여 소비자는 불만족으로 이어진다(Oliver, 1980). 이 이론은 고객의 만족과 행위를 설명하는 이론으로 이용자들이 제품 및 서비스의 품질을 이용 전의 기대와 비교하여 만족을 결정한다는 것을 설명해준다. 이용자들이 제품의 품질 수준만 가지고 제품에 대한 만족을 결정짓는 것이 아니라 제품품질에 대해 가졌던 기대와 사용 후 제품 품질의 기대를 비교하여 만족수준을 결정짓는다고 보았다(Oliver, 1980).

기대-충족이론을 중심으로 지속이용(Continuous Use)의 여부를 입증하는 Bhattacherjee(2001)의 연구에서는 지속사용의도에 가장 많이 영향을 미치는 것은 만족이라는 요인으로 나타났고, 즉, 이용자의 기대-충족과 지각된 유용성 요인에 따라 결정된다고 주장하였다. 또한, 그는 이용자의 정보 기술에 대한 지속사용의도가 소비자의 재 구매 의도 결정과 비슷하다는 점을 고려하여 기대-충족이론을 정보기술의 지속 이용에 적용하였다.

2.5 후기수용 모델

정보시스템 수용의 동기 요인은 IDT(Innovation Diffusion Theory; 혁신확산이론), TAM(Technology Acceptance Model; 기술수용모델), TPB(Theory of Planned Behavior; 계획된 행동이론) 등 여러 정보시스템 이론과 모형에서 에서 꾸준히 조사 되어오고 있다(Qu et al., 2019). 기술수용모델은 초기 수용에만 초점을 둔만큼 장시간의 시스템 또는 서비스의 이용과 지속사용의도에 관해서는 그 설명력이 부족하다는 한계점이 존재한다(Bhattacherjee, 2001). Jeen et al.(2021)은 사용의도를 미래시점에 사용하고자 하는 의도와 계속사용의도, 타인에게 추천하는 것을 측정하는 항목으로 사용하였다. Bhattacherjee(2001)는 정보시스템의 성공 요인으로 초기의 사용보다도 시스템에 대한 이용자들의 지속적인 사용이 중요함을 역설하며 Oliver(1980)의 기대-충족 이론과 기술수용모델을 기반으로 후기수용모델(Post-Acceptance Model)을 정보시스템 분야의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 모델로 제시하였다. 이 모델은 아래 Figure 4와 같이 기대충족과 인지된 유용성이 만족에 긍정적인 영향을 주고, 만족은 곧 지속사용의도에 긍정적인 영향을 주는 것을 실증적으로 규명하였다. 이에 따라 본 연구에서는 디지털콘텐츠 OTT서비스의 특성에 적합한 기대요인을 구분하고 지속사용의도를 검증하고자 한다.

Figure 4.

Bhattacherjee’s Post Acceptance Model (2001)

3. 연구방법

3.1 연구의 모형

본 연구에서는 OTT서비스 특성이 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 검증하고자 아래 Figure 5.와 같이 모형을 설정하고 변수 간의 영향관계를 실증적으로 규명하였다.

Figure 5.

Research model

특히 기존 연구들은 OTT서비스, 모바일 서비스의 수용 및 이용의도의 연구에서 주로 기술수용모델 및 통합기술수용이론으로 검증되었으나 본 연구에서는 OTT서비스의 특성을 정보 품질, 시스템 품질, 콘텐츠 품질, 이용요금으로 구분하였고, 어떤 요인에 의해 이용자들이 기대 충족을 통해 서비스를 지속적으로 이용하는지 검증하고자 Bhattacherjee(2001)의 후기수용모델(Post-Acceptance Model)을 기반으로 연구를 진행하였다.

3.2 가설설정

3.2.1 OTT 서비스의 정보품질 특성과 기대충족의 관계

맞춤 개인화는 고객의 필요에 맞는 가장 적절한 서비스를 제공함으로써 고객을 돕기 위한 의지에 기초한 개인화를 의미한다. Kano(1984)의 품질모형 관점에서 OTT에서 기본적으로 제공되는 다양한 콘텐츠 서비스는 당연적(Must-be) 품질이라고 한다면, 이용자의 니즈에 맞춰 개개인의 충족을 채워주고 이용 편리성을 높이는 등의 기능들은 매력적(Attractive) 품질이라고 할 수 있다. 여기서 당연적 품질은 충족되면 당연한 것으로 별다른 만족감을 느끼지 못하지만, 충족되지 않을 경우 이용자는 불만을 느끼게 되고 이탈 가능성이 높아지는 품질 요인이다. 한편, 매력적 품질은 기대가 충족될 경우 만족을 느끼지만 충족되지 않아도 크게 불만족을 느끼지 않는 품질요인을 의미한다.

An and Kim(2008)은 항공사 홈페이지의 이용행태 분석을 통해 사이트의 맞춤화 특성이 이용자의 태도에 유의한 영향을 미치는 것을 실증적으로 검증하였다. Lee and Lee(2006)은 웹사이트의 정보품질(이해가능성, 정확성, 유용성 등)이 이용자만족도에 유의미한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. Park et al.(2010)은 디지털미디어를 기반으로 한 인터페이스에서 정확한 정보전달을 위해 사용성(Usability)뿐만이 아니라 이용자의 정서적인 영향을 고려하는 것이 매우 중요하다고 하였으며, 정보의 시각화(Visualization) 과정에서 나타나는 직관적 이해가능성을 강조하였다.

앞서 선행연구에서 살펴본 것처럼 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모형이 제시된 아래 OTT서비스에서 제공되는 정보품질은 이용자가 서비스를 지속적으로 이용하고자 하는데 있어서 중요한 요인이 될 수 있다. 본 연구의 플랫폼인 유튜브, 넷플릭스, 왓챠에서도 이용자 개인의 니즈를 충족하기 위해 매력적 품질로써 개인화 추천 서비스 기능을 이미 실시하고 있다. 그리고 OTT서비스 플랫폼 특성상 이용자의 직관적이고 편리한 이해가능성이 주요한 요인으로 판단된다. 따라서 OTT서비스 정보 품질 요인들의 중요성들을 활용하여 개인화와 이해가능성을 정보품질로 정의해 살펴보고자 한다.

H1. OTT서비스의 정보 품질 특성과 기대충족의 관계

H1-1. 개인화는 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H1-2. 이해가능성은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3.2.2 OTT서비스의 시스템 품질 특성과 기대충족의 관계

OTT서비스는 모바일, PC, TV 등 다양한 기기에서 이용가능하며, 이용자들이 특별한 노력을 들이지 않고도 시스템의 간단한 화면 구성, 편리한 검색 기능 등을 통해 동영상 서비스를 시청하고 있다. 시스템은 소비자들이 원하는 시간에 사용할 수 있어야 하며, 사용하기 쉽고, 이해하기 쉽게 구성되어야 한다. 이러한 사용의 용이성은 시스템 품질을 설명할 수 있는 요인으로 많이 적용되고 있다(Jin, 2007; Chua & Goh, 2010; Hwang, 2020). Davis et al.(1989) 연구에서 이용 용이성은 목표한 시스템을 많은 노력 없이 사용할 수 있는 기대로 정의하였다.

Jo(2018)는 VOD 가입 유지 매커니즘 연구에서 이용 용이성이 가입 유지에 큰 영향을 나타냄을 검증하였다. Lee and Lee(2009)는 인터넷 콘텐츠 서비스에 있어서 가변반응함수의 추정에 관한 연구에서 서비스 이용 편의성 제고를 위한 요인으로 콘텐츠 검색의 편의성, 인터페이스의 친숙성이나 이용 편의성 등을 제시하였다. 이러한 관점에서 콘텐츠의 효과적인 추천이나 검색의 용이성 등이 사용자의 기대충족 및 만족에 긍정적으로 영향을 미칠 수 있는 중요한 특성이 될 것으로 기대된다.

H2. OTT 서비스의 시스템 품질 특성과 기대충족의 관계

H2-1. 이용용이성은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H2-2. 검색은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3.2.3 OTT 서비스의 콘텐츠 품질 특성과 기대충족의 관계

디지털 콘텐츠 및 OTT서비스를 제공하는 플랫폼 기업들의 공통적인 주된 관심사는 콘텐츠에 있다. 즉, OTT서비스 이용자들에게 콘텐츠 품질의 수준이나 다양성이 이용동기와 지속사용의도의 주요한 동기요인으로 다른 서비스 플랫폼들과 차별화할 수 있는 경쟁우위 요인이라 할 수 있다(Moon and Park, 2015; Kwak and Choi, 2019).

Yoo and Park(2018)은 콘텐츠의 다양성에 주목하여 해외 콘텐츠, 국내 콘텐츠, 오리지널 콘텐츠 등으로 구분하였다. Kim(2017)의 연구에서는 OTT서비스의 주된 사용이유로 ‘마음에 드는 콘텐츠를 보기 위해’가 가장 높았고, 콘텐츠를 강화시킬 수 있는 방안으로 콘텐츠 다양화, 오리지널 콘텐츠 제작을 제안하였다. 즐거움의 쾌락적 동기는 기술이나 서비스 이용에 있어 이용자가 추구하는 중요한 효용적(utility) 측면이 될 수 있다(Van der Heijden, 2004). 또한 정서적인 쾌락적 관점에서 오락적 혜택은 서비스 이용 동기가 될 수 있으며 이는 흥미로움, 행복함, 즐거움 등을 의미한다(Wang & Fesenmaier, 2004; Chung & Buhalis, 2008).

Lee and Lee(2009)은 콘텐츠의 최신성은 제공되는 콘텐츠가 얼마나 최신의 것인가를 의미하며, 콘텐츠 보유능력을 콘텐츠의 최신성, 업데이트 빈도, 콘텐츠 종류, 콘텐츠 보유량 등으로 판단하였다. 또한 이는 이용자가 인터넷 콘텐츠 서비스를 유료로 이용할 때 중요하게 고려하는 속성으로 보았다. Bae et al.(2019)은 즐거움이 이용용이성에 가장 큰 영향을 미치는데 더 나아가 사용의도에도 유의적 영향을 미친다고 했다. 이와 같은 선행연구들을 통해 OTT 서비스를 사용하는 이용자 역시 콘텐츠의 다양성, 최신성, 유희성 등의 콘텐츠 품질이 높았을 때 만족도가 높아진다는 것을 기대할 수 있다. 따라서 이러한 선행연구를 토대로 아래와 같은 연구가설을 설정하였다.

H3. OTT 서비스의 콘텐츠 품질 특성과 기대충족의 관계

H3-1. 콘텐츠 다양성은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H3-2. 콘텐츠 최신성은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H3-3. 콘텐츠 유희성은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3.2.4 OTT 서비스의 이용 요금과 기대충족의 관계

OTT 서비스의 이용 요금과 관련한 선행연구에서 Dodds et al.(1991)은 특정 서비스 이용자가 서비스를 평가할 때 비용 대비 만족도나 효율성을 핵심적인 평가 기준으로 설정한다는 것을 강조하였다. 또한 Kim(2010)은 이용자의 입장에서 유료방송의 이용 변인에서 비용의 적절성이 중요하다고 주장하였다. Yoo and Park (2018)은 국내 넷플릭스 사용자의 지속사용의도에 관한 연구에서 합리적인 이용요금이 지속사용 의도를 향상시킬 수 있는 가장 중요한 특성이라는 것을 실증연구를 통해 밝혔다. 이용요금에 대한 불만은 유료방송 서비스와 관련된 가입자 해지의 결정적 요인으로 간주되고 있다(Umphrey, 1989; Kim, 2004).

본 연구는 유튜브, 넷플릭스, 왓챠의 유료 이용자를 대상으로 실증분석을 진행하였으며, 이 유료 서비스 가입 및 선택에 있어 이용요금이 OTT서비스 특성에서 중요한 요인임을 알 수 있으며, 이용요금의 합리성 및 적절성이 이용자들에게 인지되고 있을 때 OTT서비스의 만족도가 높아진다는 것을 예상기대 할 수 있다.

H4. OTT 서비스의 이용 요금은 기대충족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3.2.5 기대충족과 인지된 유용성, 만족의 관계

OTT서비스의 이용 이후의 의도를 분석하기 위해 기대충족이론을 기반으로 한 후기수용모델을 통해 OTT서비스의 지속사용의도를 설명하였다. 이용자가 제품이나 서비스 이용을 통해 얻은 결과가 이용 이전에 가지고 있던 기대보다 높은 경우에 만족이 형성되고 이는 지속적인 사용의도로 연결된다고 하였다(Oliver, 1980). 기대충족과 이용자 만족의 유의한 관계 역시 웹 포털 서비스, 모바일 데이터 서비스, SNS 지속사용에 관한 연구 등과 같이 다양한 경우에서 검증되었다(Lin et al., 2005; Kim, 2010; Chang & Zhu, 2012). 본 연구는 OTT서비스 이용자가 이용 전에 가졌던 기대가 사용과정에서 충족될수록 OTT서비스를 통해 기대하는 효과나 만족에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

H5. OTT서비스의 기대충족은 인지된 유용성에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H6. OTT서비스의 기대충족은 만족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3.2.6 인지된 유용성, 만족의 관계

인지된 유용성은 정보시스템의 수용단계에서부터 지속적인 이용단계에 이르기까지 개인의 행위의도에 영향을 미치는 주요 신념변수로서 제시되었다(Davis et al., 1989; Bhattacherjee, 2001). Davis(1989)의 연구에서 인지된 유용성은 정보시스템을 사용해서 특정 업무를 처리하는데 도움을 받을 수 있는 정도로 정의되며 인지된 유용성은 이용자 만족과 지속사용의도에 유의한 영향을 미쳤다. 이를 OTT서비스 이용과정에 적용해 보면 OTT서비스 이용자들이 원하는 콘텐츠를 시청하면서 원하는 욕구를 충족시킬 수 있으며, 생활의 풍요로움과 활동에 도움을 받을 수 있다고 할 수 있고, 이용 목적에 부합한다고 볼 수 있다. 따라서 이용자들이 이러한 유용성을 인지할수록 OTT서비스에 대한 만족이 높아질 수 있다.

H7. OTT서비스의 인지된 유용성은 만족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

3.2.7 만족과 지속사용의도의 관계

소비자가 상품 및 서비스에 대해 만족할 경우 충성도나 수용과 같은 행동 의도나 실제 행동에 영향을 미친다. 또한 정보 시스템의 이용에 있어서 만족은 시스템의 성공이나 기술에 대한 태도, 기술의 수용에 대해 유의한 영향을 미치는 것으로 검증되었다(DeLone & McLean, 1992; Bhattcherjee, 2001; Wixom & Todd, 2005). Oliver(1980)은 고객만족이 구매 후 태도에 영향을 미치고 이에 따른 태도는 재구매의사에 영향을 미치는 것을 검증하였다. 또한 OTT서비스 이용자의 인지된 만족도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(Kim and Park, 2016). 이와 같은 선행연구를 통해 OTT서비스의 이용자 만족이 지속사용의도에 유의한 영향을 미칠 것으로 기대할 수 있다.

H8. OTT서비스의 만족은 지속사용의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

4. 실증분석 결과

4.1 자료수집 및 분석방법

본 연구에서는 실증분석을 위해 OTT서비스를 사용한 경험이 있는 불특정 다수를 대상으로 2020년 9월 2주간 동안 설문을 실시하였다. 총 206부의 취합하여 불성실한 답변을 제외한 192부를 분석에 활용하였다. 실증분석을 위해 SPSS ver.23을 통해 표본의 인구통계학적분석과 R studio에서 제공하는 'PLSPM'패키지를 통해 각 변수들의 요인 분석과 타당성 및 신뢰도 분석을 실시하고 PLS-SEM 구조 방정식 분석방법을 활용하여 가설검증을 실시하였다.

4.2 표본의 인구통계학적 특성

본 연구의 인구통계학적 특성에서는 먼저 OTT 사용 특성과 관련한 질문으로 주사용 OTT서비스에 대한 응답으로는 유튜브가 40,1%로 가장 많은 응답을 차지하였으며 넷플릭스 34.4%, 왓챠가 25.5%로 나타났다. 주 사용 OTT 서비스의 사용 이유에 대해서는 ‘제공하는 콘텐츠 다양성이 다양하기 때문’이라는 응답이 57.8%로 과반을 차지하였으며 ‘선호하는 콘텐츠 다양성을 제공하기 때문’이라는 응답이 31.3%를 자치하는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 OTT 서비스의 사용에 있어 콘텐츠 다양성이 주된 사용 동기 요인이 될 수 있음을 알 수 있다. 성별은 남성이 46.4%, 여성이 53.6%로 나타났으며 연령의 경우 20세 이상부터 50세 이상까지 각각 20%대를 차지하며 비교적 고른 분포를 보이는 것으로 나타났다. 자세한 결과는 아래 Table 2.의 내용과 같다.

Demographic characteristics of the sample

4.3 외부모형의 신뢰도 평가

신뢰도란 일반적으로 변수들 간의 내적일관성을 평가하는 것으로 개념 측정 시 동일한 값을 얻을 수 있는 가능성을 의미한다. 신뢰도 평가는 크게 지표 신뢰도와 내적일관성 신뢰도 평가로 구분할 수 있다. 지표신뢰도는 각 변수들의 측정항목들이 가지는 일관성 정도를 평가하는 것으로 각 측정항목들의 요인적재량을 통해 평가하게 된다. 지표 신뢰도 평가를 위한 요인적재량의 판단기준은 0.6이상이며 각 변수별로 측정항목별로 요인적재량이 기준치를 상회할 경우 그리고 중복성(Redundancy)의 값이 양수일 경우 지표신뢰도는 확보되었다고 판단한다(Yoon and Kim, 2014; Hair et al., 2016). 아래 Table 3.에서 보는 바와 같이 모든 측정항목들의 요인적재량이 기준치 0.6을 상회하고, 중복성의 값이 모두 양수를 나타내는바 지표신뢰도는 확보된 것으로 나타났다.

Results of indicator reliability evaluation

한편 내적일관성 분석은 각 변수들이 가지는 측정항목의 신뢰도를 판단하는 분석이라 할 수 있으며 평가는 Cronbach’s alpha와 DG-rho 값을 바탕으로 판단한다. Cronbach’s alpha 값은 0에서 1 사이의 값을 나타내며 그 값이 1에 가까울수록 변수의 신뢰도는 좋다고 평가할 수 있다(Hair et al., 2014). DG-rho 값은 반영지표 모형에서 내적 신뢰도를 평가하는 지표라 할 수 있다. 지표의 평가 기준은 그 값이 0.7이상이며 이 경우 반영지표는 내적신뢰도를 갖는다고 할 수 있다(Sanchez, 2013). 아래 Table 4.에서 제시한 바와 같이 모든 변수들의 Cronbach’s alpha 값은 0.7을 상회하고 DG-rho 값 역시 0.7을 상회하여 내적일관성 신뢰도는 확보된 것으로 나타났다.

Results of internal consistency & reliability evaluation

4.4 타당도 평가

타당도는 일반적으로 측정하고자 하는 개념을 측정도구가 정확히 측정하였는지를 분석하는 것으로 타당도 평가는 집중타당도와 판별타당도로 구분한다. 집중타당도는 각 변수들의 AVE 값이 0.5를 상회할 경우 집중타당도가 확보되었다고 판단한다(Sanchez, 2013; Hair et al., 2014). 판별타당도는 각 변수들의 AVE값의 제곱근이 다른 변수들 간의 상관관계보다 클 경우 판별타당도는 확보되었다고 판단한다. Table 5.와 같이 각 변수들의 AVE 제곱근 값은 다른 변수들 간의 상관관계 값보다 높은 것으로 나타났으며 결과적으로 판별타당도 역시 확보된 것으로 나타났다.

Results of convergent validity and discriminant validity analysis

4.5 경로분석 결과

본 연구에서는 신뢰도와 타당성 평가를 실시한 후 PLS 구조방정식을 이용한 경로분석을 통해 가설검증을 실시하였다. 가설 검증은 경로분석을 통해 도출된 경로계수의 통계적 유의성을 통해 판단하게 된다. 경로분석결과는 먼저 정보 품질 특성인 개인화와 이해가능성은 기대충족에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나 가설 1-1, 1-2는 기각되었다. 다음 시스템 품질 요인 중 이용용이성과 검색은 각각 기대충족에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 2-1, 2-2는 채택되었다. OTT콘텐츠 품질 특성과 기대충족 간의 관계를 살펴보면 콘텐츠 다양성, 콘텐츠 최신성, 콘텐츠 유희성 각각 기대충족에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 3-1, 3-2, 3-3도 채택된 것으로 나타났다. 또한, OTT서비스의 이용요금 역시 기대충족에 유의미한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 4도 채택되었다.

다음 후기수용모델에서 나타나는 변수들 간 관계를 살펴보면 기대충족과 유용성 간의 관계는 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 5는 채택되었다. 또한, 기대 충족과 인지된 유용성, 만족 간 관계에서는 유의미한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 6과 가설 7 역시 채택되었다. 마지막으로 서비스에 대한 만족은 지속사용의도에 매우 큰 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이에 따라 가설 8 역시 채택된 것으로 나타났다. 따라서 전체적인 가설검정의 결과는 Table 6.과 같다.

Results of hypothesis test

5. 결 론

본 연구는 OTT서비스의 중요한 특성을 정보 품질, 시스템 품질, 콘텐츠 품질, 이용요금으로 구분하고, 이 특성들로 인한 이용자의 기대충족, 인지된 유용성, 만족과 지속사용의도 간의 관계를 규명하기 위해 후기수용모델을 기반으로 연구모형을 구축하였다. 이 연구모형에 제시된 변수간의 영향 관계를 PLS 구조방정식 모델을 활용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다.

첫째, OTT 서비스의 정보 품질인 개인화와 이해가능성은 기대충족에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 개인화의 기능은 이용자들의 OTT서비스 이용 이력에 대한 이해를 바탕으로 이용자가 원할 것이라고 판단되는 콘텐츠를 추천한다. 그러나 PwC(2020)의 연구보고서에서 드러난 바와 같이, 이용자들은 비디오 스트리밍 서비스의 추천 콘텐츠에 만족하고 있지 않다는 것을 알 수 있다. 이는 실제 이용 시에 추천 콘텐츠 보다는 다른 이용자들의 리뷰와 추천에 더 영향을 받는 다는 것을 알 수 있다. 둘째, OTT 서비스의 시스템 품질 요인 중 이용용이성과 검색은 각각 기대충족에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 서비스의 편의성을 돕는 이용용이성과 검색의 기능을 강화한다면 현재의 만족감과 긍정적인 경험을 높일 수 있을 것이다. 셋째, OTT 서비스의 콘텐츠 품질 특성과 기대 충족 간의 관계를 살펴보면 콘텐츠 다양성, 최신성 및 유희성 모두 기대충족에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 사용자의 기대를 충족시키고자 콘텐츠 품질을 제고하기 위해서는 콘텐츠의 다양성, 최신성, 유희성 측면에서 콘텐츠에 대한 관리가 필요함을 알 수 있다. 넷째, OTT 서비스 이용요금 역시 기대충족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마찬가지로 이용요금도 OTT서비스의 지속사용을 가능하게 만드는 중요한 요인으로 이용요금이 적정하고 합리적으로 설정될 수 있도록 해야 함을 의미한다. 다섯째, 본 연구모형에서 제시된 변수들 간의 관계를 살펴보면 기대충족과 인지된 유용성, 만족 간의 관계 그리고 인지된 유용성과 만족 간 관계는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 OTT서비스에 대한 만족은 지속사용의도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

위와 같이 본 연구는 OTT서비스의 주요 특성과 지속사용의도간의 관계를 정보시스템 성공모형, 기대-충족이론과 후기수용 모델(PAM)의 통합적 구조를 통해 실증적으로 분석하였다는데 학문적 의의와 실무적 시사점을 갖는다. 즉, 시스템 품질(이용용이성, 검색), 콘텐츠 품질(다양성, 최신성, 유희성), 이용요금의 차원으로 이용자의 인지를 높일 수 있는 서비스를 강화할 필요가 있다는 점과 매력적이라고 판단되는 정보 품질(개인화, 이해가능성)은 기대충족에 미치지 못했다는 점에서 향후 정보 품질 특성을 새로운 방향으로 접근해야 하는 점을 시사하고 있는 바 OTT서비스 특성에 대한 탐색적 연구로서의 가치를 나타낸다. 또한, 이용자 기대충족과 후기수용모델을 기반으로 한 초기 연구로서, 유료 이용 경험자를 대상으로 진행하였고, 국 · 내외 플랫폼을 함께 연구한 점과 다양한 연령층과 직업군으로 연구되었다는 점에서 기존 연구와의 차별성을 둘 수 있다. 더 나아가 OTT서비스가 지닌 특성에 맞게 기대 충족 차원을 정보 품질, 시스템 품질, 콘텐츠 품질, 이용요금으로 구체화하였다는데 이론적 기여가 있을 것으로 판단되며 이러한 구체적인 서비스적 요인을 도출함으로서 향후 디지털콘텐츠 및 OTT서비스 산업의 활성화를 위해 취해야할 방향에 대해 실무적인 시사점을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

한편, 본 연구는 다음과 같은 점에서 한계점을 갖고 있다고 할 수 있다. 우선 연구의 일반화와 관련하여 본 연구에서 세 개의 OTT서비스 플랫폼(넷플릭스, 유튜브, 왓챠) 사용에 한해서 설문을 하였던 바 결론의 적용과 확대에 있어 일반화의 어려움이 존재한다. 둘째, 본 연구에서는 콘텐츠 유형, 콘텐츠 사용자의 특성, 또는 콘텐츠 장르에 따라 비교 연구를 한다면 OTT서비스 특성에 대한 좀 더 의미 있는 결과를 제공할 수도 있을 것이다. 셋째, 샘플의 수를 좀 더 확대하여 데이터를 수집할 수 있었다면 실증분석의 결과에 대한 적용가능성을 제고시켜 주었을 것으로 판단된다.

Figure 3.

Oliver‘s Expectation Confirmation Theory (1980)

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Article information Continued

Figure 1.

D&M Information Systems Success Model (1992)

Figure 2.

D&M Information Systems Success Model (2003)

Figure 3.

Oliver‘s Expectation Confirmation Theory (1980)

Figure 4.

Bhattacherjee’s Post Acceptance Model (2001)

Figure 5.

Research model

Table 1.

Configuration variables used for evaluation of digital content

Evaluation item Evaluation contents
Completeness Evaluate whether distributed content can be safely used without system bugs and malfunctions
Ease of use Evaluate the convenience of utility functions and software interface, kindness, understandability, and convenience of content use when searching and accessing content
Security (integrity) Evaluate whether the function to prevent illegal copying and modification of content is applied
Technicality Evaluate whether new technologies have been applied according to market changes
Maintainability Evaluate the ability to respond to after-sales service and customer complaint handling for content
Usability Evaluation of applicability both in the field of digital contents and in other fields
Business feasibility Assess the potential for return on investment
Network support Evaluate response time, number of concurrent users, internet speed, and support for various connection methods
Compatibility Evaluate availability in operating systems and universal system specifications
User support Evaluate whether the education, various documents, and help services provided to users are properly supported and special H/W and S/W are required for the system
Creativity Evaluate the application of original items and ideas that are differentiated from other products
Data accuracy Evaluate whether the content of the digital content is identical to the factual content and whether it has syntax errors or spelling errors, etc.
Education (public interest) Evaluate whether it is suitable for public interest purposes and education to obtain useful knowledge
Reliability Evaluate whether it meets consumer expectations and accurately provides promised services
Visibility Evaluate whether screen design, commands, menu composition, and index are systematic and consistent
Practicality Evaluate whether the serviced content is actually worthwhile
Entertainment Evaluate whether it can arouse interest as something that can be enjoyed as entertainment
Workmanship (artisticity) Evaluation of artistic value and smoothness of the produced content
Adequacy Evaluate whether the amount of content provided is appropriate and whether the content is simply and clearly intended
Even if the customer Evaluate whether the customer’s needs are understood and their wishes are reflected
Non-violence Assess whether it contains violent content or induces violence and speculation
Market penetration Assess the degree to which it can export to overseas markets and overseas alliances with competitiveness
Cost Usage fee according to content type (paid, free)
Resolution Evaluate whether the displayed screen quality level meets the user’s needs
*

자료: Kang and Choi (2005)에서 재인용

Table 2.

Demographic characteristics of the sample

Sortation Frequency Percentage
Main OTT Service Netflix 66 34.4
Youtube 77 40.1
Watcha 49 25.5
Total 192 100.0
Reason to use Content diversity 111 57.8
Provide diversity of preferred content 60 31.3
Personalized recommendation service and personal preference match 10 5.2
Low fee 6 3.1
Etc 5 2.6
Total 192 100.0
How to use Paid purchases for each content you want to see 67 34.9
Flat rate 125 65.1
Total 192 100.0
Gender Man 89 46.4
Woman 103 53.6
Total 192 100.0
Age Less than or equal to 29 years old 57 29.7
30–39 years old 44 22.9
40–49 years old 49 25.5
Greater than or equal to 50 years old 42 21.9
Total 192 100.0

Table 3.

Results of indicator reliability evaluation

Observed variable Factor loading Communality Redundancy
Personalization PER2 0.832 0.693 0.000
PER3 0.834 0.696 0.000
PER5 0.819 0.671 0.000
Understandability UND1 0.824 0.679 0.000
UND2 0.847 0.717 0.000
UND3 0.829 0.688 0.000
UND4 0.866 0.749 0.000
Easy of Use EAU1 0.791 0.625 0.000
EAU2 0.857 0.735 0.000
EAU3 0.771 0.595 0.000
EAU4 0.822 0.675 0.000
EAU5 0.790 0.624 0.000
Search SEA1 0.800 0.640 0.000
SEA2 0.807 0.651 0.000
SEA3 0.836 0.699 0.000
SEA4 0.828 0.686 0.000
Content Diversity COD1 0.782 0.611 0.000
COD3 0.773 0.598 0.000
COD4 0.867 0.751 0.000
Content Recency COR1 0.832 0.693 0.000
COR2 0.817 0.667 0.000
COR3 0.814 0.663 0.000
COR4 0.793 0.629 0.000
Content Playfulness COP1 0.872 0.760 0.000
COP2 0.884 0.781 0.000
COP3 0.790 0.625 0.000
COP4 0.860 0.739 0.000
Fee FEE1 0.903 0.816 0.000
FEE2 0.910 0.827 0.000
FEE3 0.894 0.799 0.000
FEE4 0.890 0.792 0.000
FEE5 0.908 0.824 0.000
Expectation Confirmation EXC1 0.848 0.719 0.406
EXC2 0.869 0.755 0.427
EXC3 0.805 0.649 0.367
EXC4 0.853 0.727 0.411
Perceived Usefulness PEU1 0.728 0.531 0.322
PEU2 0.792 0.627 0.381
PEU3 0.769 0.591 0.359
PEU4 0.810 0.657 0.399
PEU5 0.745 0.555 0.337
PEU6 0.793 0.629 0.381
Satisfaction SAT1 0.886 0.785 0.552
SAT2 0.851 0.724 0.509
SAT3 0.883 0.779 0.548
SAT4 0.877 0.768 0.540
Continuous Intention to Use CIU1 0.861 0.741 0.473
CIU2 0.856 0.733 0.468
CIU3 0.840 0.706 0.450
CIU4 0.870 0.756 0.482

Table 4.

Results of internal consistency & reliability evaluation

Observed variable C.alpha DG.rho Eig.1st Eig.2nd
Personalization 0.772 0.868 2.060 0.513
Understandability 0.863 0.907 2.830 0.482
Easy of Use 0.866 0.903 3.260 0.608
Search 0.835 0.890 2.680 0.574
Content Diversity 0.733 0.849 1.960 0.637
Content Recency 0.832 0.888 2.660 0.581
Content Playfulness 0.874 0.914 2.900 0.501
Fee 0.942 0.956 4.060 0.329
Expectation Confirmation 0.866 0.909 2.850 0.531
Perceived Usefulness 0.865 0.899 3.590 0.741
Satisfaction 0.897 0.928 3.060 0.449
Continuous Intention to Use 0.879 0.917 2.940 0.393

Table 5.

Results of convergent validity and discriminant validity analysis

PER UND EAU SEA COD COR COP FEE EXC PEU SAT CIU AVE
PER 0.829 0.687
UND 0.635 0.841 0.708
EAU 0.552 0.646 0.807 0.651
SEA 0.594 0.701 0.782 0.818 0.669
COD 0.598 0.623 0.522 0.621 0.808 0.653
COR 0.563 0.576 0.640 0.672 0.665 0.814 0.663
COP 0.619 0.583 0.654 0.672 0.666 0.714 0.852 0.726
FEE 0.289 0.460 0.312 0.402 0.333 0.396 0.357 0.901 0.812
EXC 0.515 0.585 0.495 0.644 0.608 0.632 0.615 0.467 0.844 0.713
PEU 0.596 0.550 0.592 0.646 0.647 0.715 0.783 0.459 0.779 0.835 0.698
SAT 0.548 0.518 0.544 0.595 0.613 0.657 0.689 0.453 0.747 0.821 0.874 0.764
CIU 0.539 0.534 0.561 0.637 0.546 0.654 0.588 0.416 0.690 0.754 0.799 0.857 0.734
*

PER: Personalization, UND: Understandability, EAU: Easy of Use, SEA: Search, COD: Content Diversity, COR: Content Recency, COP: Content Playfulness, FEE: Fee, EXC: Expectation Confirmation, PEU: Perceived Usefulness, SAT: Satisfaction, CIU: Continuous Intention to Use

Table 6.

Results of hypothesis test

Research hypothesis Path coefficient Std. Error t_value p_value Result
H1 H1-1 PER → EXC 0.028 0.070 0.403 0.688 Rejected
H1-2 UND → EXC 0.099 0.080 1.240 0.216 Rejected
H2 H2-1 EAU → EXC 0.175 0.085 2.070 0.040 Adopted
H2-2 SER → EXC 0.301 0.092 3.280 0.001 Adopted
H3 H3-1 COD → EXC 0.145 0.076 1.980 0.048 Adopted
H3-2 COR → EXC 0.193 0.080 2.420 0.017 Adopted
H3-3 COP → EXC 0.159 0.082 1.990 0.043 Adopted
H4 FEE → EXC 0.166 0.056 2.940 0.004 Adopted
H5 EXC → PEU 0.779 0.046 17.100 0.000 Adopted
H6 EXC → SAT 0.274 0.063 4.330 0.000 Adopted
H7 PEU → SAT 0.608 0.063 9.610 0.000 Adopted
H8 SAT → CIU 0.799 0.044 18.300 0.000 Adopted
*

PER: Personalization, UND: Understandability, EAU: Easy of Use, SEA: Search, COD: Content Diversity, COR: Content Recency, COP: Content Playfulness, FEE: Fee, EXC: Expectation Confirmation, PEU: Perceived Usefulness, SAT: Satisfaction, CIU: Continuous Intention to Use