생성형 AI의 지각된 특성이 구독의도에 미치는 영향에 대한 연구 : 생성형 AI 경험의 조절효과를 중심으로 |RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 생성형 AI의 지각된 특성이 구독 의도에 미치는 영향을 분석하고, 특히 생성형 AI의 이용경험의 조절효과를 분석하였다. 최근 구독경제 확산과 함께 생성형 AI의 정기구독 모델 도입이 증가하고 있으며, 이에 대한 소비자 행동 연구가 필요하다. 본 연구는 확장된 통합기술수용모델(UTAUT2)을 적용하고, 설문조사와 구조방정식 모델(SEM)을 활용하여 실증 분석을 수행하였다. 분석 결과 사회적 영향, 성과기대, 촉진 조건은 신뢰와 습관에 정의 영향을 미쳤으며, 신뢰와 습관은 구독 의도에 중요한 변수로 나타났다. 반면, 노력기대와 쾌락적 동기는 각각 신뢰와 습관에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 또한, 이용 의도는 구독 의도에 정의 영향을 주었으며, AI 경험이 이 관계를 조절하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 AI 기반 구독경 제의 확산과 소비자 행동 연구에 기여하며, 기업이 신뢰와 습관적 이용을 강화하는 전략이 필요함을 제시한다. 향후 연구에서 는 구독 지속성, 해지 의도, 데이터 보안 및 정책적 대응 방안 등을 추가적으로 검토할 필요가 있다.

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본 연구는 생성형 AI의 지각된 특성이 구독 의도에 미치는 영향을 분석하고, 특히 생성형 AI의 이용경험의 조절효과를 분석하였다. 최근 구독경제 확산과 함께 생성형 AI의 정기구독 모델 도...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates the effects of perceived characteristics of generative AI on users’ subscription intention, with a particular focus on the moderating role of prior experience with generative AI. As subscription-based models for generative AI services are rapidly expanding alongside the growth of the subscription economy, it is necessary to explore consumer behavior in this context. Based on the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2), this study conducted an empirical analysis using survey data and structural equation modeling (SEM). The results show that social influence, performance expectancy, and facilitating conditions positively influence trust and habit, which in turn significantly affect subscription intention. In contrast, effort expectancy and hedonic motivation do not significantly impact trust and habit, respectively. Furthermore, usage intention positively influences subscription intention, and this relationship is moderated by users’ prior experience with generative AI. This study contributes to understanding consumer behavior in AI-based subscription services and suggests the need for strategic approaches to strengthen user trust and habitual usage. Future research should consider examining subscription retention, cancellation behavior, data privacy, and regulatory implications.

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