중국 라이브 커머스의 특성이 충동 구매 의도에 미치는 영향 : 지각된 가치와 시청 몰입의 매개효과 중심으로- = The Impact of Live Commerce Characteristics in China on Consumers’Impulse Buying Intention -Focusing on the Mediating Effects of Perceived Value and Viewing Immersion-

국문 초록 (Abstract)

인터넷과 디지털 기술의 급속한 발전으로 전자상거래 산업은 새로운 전환점을 맞이하였으며, 특히 실시간 방송과 결합된 라이브 커머스는 소비자의 구매 경험을 혁신적으로 변화시키고 있다. 기존의 정보 탐색 중심의 온라인 쇼핑과 달리, 라이브 커머스는 실시간 상호작용과 감정 교류를 기반으로 한 참여형 소비 환경을 제공하며 소비자의 몰입과 충동 구매를 촉진한다. 이러한 배경에서 본 연구는 중국의 라이브 커머스 플랫폼을 중심으로 라이브 커머스의 주요 특성이 소비자의 충동 구매 의도에 미치는 영
향을 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 라이브 커머스의 서비스 특성을 상호작용성, 오락성, 매력성, 경제성의 네 가지 요인으로 구분하고, 지각된 가치(인지적 평가)와 시청 몰입(정서적 반응)을 병렬 매개변수로 설정하였다. 분석을 위해 중국의 라이브 커머스 이용 경험이 있는 소비자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시
하였으며, 총 351부의 유효 표본을 확보하였다. 수집된 자료는 R4.5.0의 lav- aan패키지를 활용하여 구조방정식 모형(SEM)을 통해 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 상호작용성, 매력성, 경제성은 지각된 가치에 유의한 정의 영향을 미쳤으나, 오락성은 유의하지 않았다. 둘째, 네 가지 특성 모두 시청 몰입에 유의한 정의 영향을 미쳤으며, 특히 경제성과 매력성의 영향력이 상대적으로 높게 나타났다. 셋째, 지각된 가치와 시청 몰입은 모두 충동 구매 의도에 유의한 영향을 미쳤으며, 두 변인은 라이브 커머스 특성과 충동 구매 의도 간의 관계에서 부분 매개효과를 나타냈다. 이상의 결과는 라이브 커머스가 단순한 상품 판매 채널을 넘어, 소비자의 인지적 가치 평가와 정서적 몰입이 결합된 복합적 의사결정 구조 속에서 작동하고 있음을 보여준다. 특히 상호작용성과 경제성은 실질적 정보 제공과 즉각적 보상을 통해 소비자의 참여를 강화하며, 매력적인 쇼핑 호스트는 소비자의 신뢰와 호감을 형성하여 구매 전환을 촉진한다. 이러한 결과는 기업이 라이브 커머스를 효과적인 마케팅 채널로 활용하기 위해서는 소비자 몰입을 중심으로 한 심리적 접근 전략이 필요함을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목차 ⅲ
• 표 차례 vi
• 그림 차례 viii
• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 1
• 1.2 연구의 필요성 및 목적 2
• 1.3 연구의 방법 4
• 1.4 연구의 구성 4
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 2.1 라이브 커머스의 현황 6
• 2.1.1 글로벌 라이브 커머스의 현황 6
• 2.1.2 중국 라이브 커머스의 현황 10
• 2.2 라이브 커머스에 관한 선행연구 14
• 2.2.1 상호작용성 16
• 2.2.2 오락성 18
• 2.2.3 매력성 19
• 2.2.4 경제성 20
• 2.3 지각된 가치에 관한 선행연구 21
• 2.4 시청 몰입에 관한 선행연구 22
• 2.5 충동 구매 의도에 관한 선행연구 23
• 2.6 연구의 차별점 및 의의 24
• 제 3 장 연구의 설계 27
• 3.1 연구모형 27
• 3.2 연구가설 28
• 3.2.1 라이브 커머스 특성과 지각된 가치 28
• 3.2.2 라이브 커머스 특성과 시청 몰입 29
• 3.2.3 지각된 가치과 충동 구매 의도 30
• 3.2.4 시청 몰입과 충동 구매 의도 31
• 3.2.5 라이브 커머스 특성과 충동 구매 의도 32
• 3.3 변수의 조작적 정의 및 설문지의 구성 33
• 3.3.1 변수의 조작적 정의 33
• 3.3.1.1 라이브 커머스 특성 33
• 3.3.1.2 지각된 가치 34
• 3.3.1.3 시청 몰입 35
• 3.3.1.4 충동구매의도 36
• 3.3.2 설문지의 구성 37
• 3.4 자료수집 및 분석방법 39
• 제 4 장 실증분석 41
• 4.1 표본의 특징 41
• 4.2 신뢰도 및 타당도 검증 42
• 4.2.1 신뢰도 42
• 4.2.2 타당도 43
• 4.3 구조방정식 모형적합도 48
• 4.4 가설검증 48
• 4.5 가설검증 요약 57
• 제 5 장 결 론 60
• 5.1 연구 요약 60
• 5.2 연구의 시사점 60
• 5.3 연구의 한계점 및 향후 연구 방향 63
• 참 고 문 헌 64
• 국내문헌 64
• 국외문헌 67
• ABSTRACT 72
• 부 록 1 – 한국어 설문지 74
• 표 차례
• <표 3-1> 변수의 조작적 정의 37
• <표 3-2> 설문지 구성 38
• <표 4-1> 인구통계학적 특징 42
• <표 4-2> 신뢰도분석 43
• <표 4-3> 모형적합도 검증 45
• <표 4-4> 확인적 요인분석 45
• <표 4-5> 판별타당도 검증 47
• <표 4-6> 구조방정식 모형적합도 검증 48
• <표 4-7> 가설검증 결과 49
• <표 4-8> 매개효과 검증 결과(1) 50
• <표 4-9> 매개효과 검증 결과(2) 52
• <표 4-10> 매개효과 검증 결과(3) 53
• <표 4-11> 매개효과 검증 결과(4) 55
• <표 4-12> 매개효과 검증 결과(5) 57
• 그림 차례
• <그림 1> 연구의 구성 5
• <그림 2> 글로벌 라이브 커머스 시장 규모 및 전망 7
• <그림 3> 2024년 지역별 전자상거래 침투율 8
• <그림 4> 2024년 지역별 전자상거래 소비 수준 8
• <그림 5> 2024년 주요 지역별 네트워크 신호 커버리지 9
• <그림 6> 2017–2029년 중국 온라인 소매액 예측 11
• <그림 7> 2021–2024년 ‘6·18’ 기간 라이브커머스 매출액 및 비중 변화 12
• <그림 8> 연구모형 27
• <그림 9> 확인적 요인분석(CFA) 모형 47
• <그림 10> 모형의 추정결과 49
• <그림 11> 매개효과 모형(1) 51
• <그림 12> 매개효과 모형(2) 52
• <그림 13> 매개효과 모형(3) 53
• <그림 14> 매개효과 모형(4) 55