AI 두발 화장품 추천의 사용 동기와 기대 효과가 구매 의도 및 브랜드 신뢰도에 미치는 영향

Abstract

현대 사회는 4차 산업의 발달로 혁신적이고 스마트한 서비스가 늘어나면서 기업은 소비자의 마음을 사로잡으려는 시도가 이어져 인공지능(AI)을 탑재한 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 추세이다. 이에 따라 인공지능(AI) 기술은 여러 분야로 발전하고 있으며 특히 뷰티 산업이 개인의 스타일을 표현하는 중요한 수단으로 성장하고 있다. 따라서 본 연구에서는 소비자들이 인공지능(AI) 두발 화장품 추천을 사용하는 주요 동기와 이에 대한 기대 효과가 화장품 구매 의도와 브랜드 신뢰도 에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 대상은 서울에 거주하는 20~60 대의 소비자 연령대로 인공지능(AI) 두발 화장품 추천을 통해 제품을 이용해 본 경험이 있거나 경험을 가정한 상태로 설문을 진행하였다. 설문지의 문항은 일반적인 특성을 알아보는 8문항, 기대 효과에 대한 12 문항, 사용 동기에 관련된 9문항, 인공지능(AI) 두발 화장품 추천에 대한 구매 의도 9문항, 브랜드 신뢰도에 대한 8문항으로 총 46문항으로 구성하였다. 수집된 자료 317부 중 불성실한 응답 13부를 제외한 총 304부의 설문지를 통계 프로그램인 SPSS 26.0을 이용하여 빈도분석, 기대 효과와 사용 동기, 구매 의도, 브랜드 신뢰도를 검증하기 위해 신뢰도 분석과 Cronbach’s α 기술 통계, 조사 대상자 특성과 인공지능(AI) 두발 화장품 경험 실태에 따른 기대 효과와 사용 동기, 구매 의도, 브랜드 신뢰도 차이를 알아보기 위해 독립표본 t-검정과 일원배치 분산분석(ANOVA), 상관분석 및 단순회귀분석을 실시하여 분석하였다. 본 연구에서는 일련의 연구 절차를 통하여 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 조사 대상자 특성 분석 결과 연령은 40대가 48.7%, 최종 학력은 일반 대학교 재학 또는 졸업이 53.95%, 직업은 직장인이 50.7%, 월평균 수입 은 500만 원 이상 29.3%, 결혼 여부는 기혼이 62.2%로 조사 대상자가 본 연구에서 특정화되었다. 둘째, 조사 대상자 특성에 따른 인공지능(AI) 두발 화장품 추천의 경험 실 태를 조사한 결과는 경험 없음이 78.9%로 높게 나왔으며 뷰티숍 방문 목적 으로는 제품 구매가 66.8%로 나왔다. 월평균 지출 금액은 10만 원 미만이 2 7.6%로 가장 높게 나왔다. 셋째, 기대 효과, 사용 동기, 구매 의도, 브랜드 신뢰도의 각 척도에 따른 신뢰도 분석과 기술통계 결과는 모두 연구 측정 방법에 있어 명확 및 표준화 된 것으로 측정되었다는 것을 확인할 수 있다. 신뢰도에 있어서 Cronbach’s α 값은 기대 효과는 .927, 사용 동기 .939, 구매 의도 .919, 브랜드 신뢰도 .929로 모두 높은 내적합치도를 보였다. 넷째, 조사 대상자의 특성에 따른 기대 효과, 사용 동기, 구매 의도, 브랜드 신뢰도의 차이를 확인해 본 결과는 다음과 같다. 기대 효과의 차이는 연령의 경우 30대의 평균 4.22(SD=.61)점과 50대 이상의 평균 3.50(SD=.72)점이 유의한 차이를 보였으며 최종 학력의 경우 대학 원 재학 또는 졸업의 평균 4.33(SD=.62)점과 고등학교 졸업의 평균 3.27(SD =.66)점이 유의한 차이를 보였다(F=20.545, p<.001). 직업의 경우 학생의 평균 4.19(SD=.66)점과 기타의 평균 3.59(SD=.90)점이 유의한 차이를 보였으며 (F=3.992, p<.01), 월평균 수입의 경우 500만 원 이상의 평균 4.32(SD=.54) 점과 200만 원 미만의 평균 3.66(SD=.62)점이 유의한 차이를 보였다(F=13.7 25, p<.001). 사용 동기의 차이는 연령의 경우 30대의 평균 3.70(SD=1.03)점과 50대 이상의 평균 2.76(SD=.90)점이 유의한 차이를 보였으며(F=9.460, p<.001), 최종 학력의 경우 대학원 재학 또는 졸업의 평균 3.64(SD=1.19)점과 고등학 교 졸업의 평균 2.83(SD=1.20)점이 유의한 차이를 보였다(F=5.027, p<.01). 직업의 경우 학생의 평균 3.63(SD=1.09)점과 기타의 평균 2.70(SD=1.10)점 이 유의한 차이를 보였으며(F=4.346, p<.01), 월평균 수입의 경우 500만 원 이상의 평균 3.47(SD=1.06)점과 200만원 미만의 평균 2.91(SD=1.03)점이 유의한 차이를 보였다(F=2.557, p<.05). 구매 의도의 차이는 연령의 경우 20대 평균 3.92(SD=.81)점과 50대 이상의 평균 3.36(SD=.54)점이 유의한 차이를 보였으며(F=10.029, p<.001), 최종 학력의 경우 대학원 재학 또는 졸업의 평균 4.16(SD=.78)점과 고등학교 졸업의 평균 3.27(SD=.64)점이 유의한 차이를 보였다(F=17.111, p<.001). 직업의 경우 학생의 평균 4.11(SD=.49)점과 기타의 평균 3.37(SD=1.05)점이 유의한 차이를 보였으며(F=3.592, p<.01), 월평균 수입의 경우 500만 원 이상 평균 3.99(SD=.72)점과 200만 원 미만의 평균 3.33(SD=.84)점이 유의한 차이를 보였다(F=8.575, p<.001). 브랜드 신뢰도의 차이는 연령의 경우 30대 평균 3.94(SD=.84)점과 50대 이상의 평균 3.39(SD=.62)점이 유의한 차이를 보였으며(F=6.340, p<.001), 최종 학력의 경우 대학원 재학 또는 졸업의 평균 3.93(SD=.99)점과 고등학교 졸업의 평균 3.44(SD=.79)점이 유의한 차이를 보였다(F=3.160, p<.05). 월평균 수입의 경우 500만 원 이상의 평균 3.94(SD=.82)점과 200-300만 원 미만의 평균 3.45(SD=.89)점이 유의한 차이를 보였다(F=4.297, p<.01). 다섯째, 인공지능(AI) 두발 화장품 추천 경험 실태에 따른 기대 효과, 사용 동기, 구매 의도, 브랜드 신뢰도의 차이를 확인해 본 결과는 다음과 같았다. 기대 효과의 차이는 뷰티숍 방문 목적이 제품 구매, 기분 전환인 경우 평균은 각각 4.01(SD=.65)점, 4.01(SD=.85)점으로 목적이 없는 경우 3.54(SD=. 83)점과 유의한 차이를 보였으며(F=4.230, p<.01), 월평균 뷰티숍 지출 금액 의 경우 40만 원 이상의 평균 4.26(SD=.65)점과 10만 원 미만의 평균 3.69 (SD=.70)점이 유의한 차이를 보였다(F=6.816, p<.001). 사용 동기의 차이는 뷰티숍 방문 목적의 경우 제품 구매의 평균 3.36(SD =.98)점과 목적이 없는 경우의 평균 2.37(SD=1.24)점이 유의한 차이를 보였 으며(F=4.412, p<.01), 월평균 뷰티숍 지출 금액의 경우 40만 원 이상의 평균 3.62(SD=1.19)점과 10만 원 미만의 평균 2.97(SD=1.03)점이 유의한 차이 를 보였다(F=3.610, p<.01). 구매 의도의 차이는 인공지능(AI) 두발 화장품 추천 경험이 있는 경우의 평균 3.86(SD=.78)점과 경험이 없는 경우의 평균 3.55(SD=.77)점이 유의한 차이를 보였으며(t=2.814, p<.01), 뷰티숍 방문 목적의 경우 제품 구매의 평균 3.76(SD=.69)점과 목적이 없는 경우의 평균 3.11(SD=.95)점이 유의한 차이를 보였다(F=5.853, p<.001). 월평균 뷰티숍 지출 금액의 경우 40만 원 이상의 평균 평균은 4.05(SD=.74)점과 10만 원 미만의 평균 3.40(SD=.77)점이 유의한 차이를 보였다(F=7.799, p<.001). 브랜드 신뢰도는 인공지능(AI) 두발 화장품 추천 경험 실태에 따른 유의한 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 여섯째, 기대 효과와 사용 동기가 구매 의도와 브랜드 신뢰도에 미치는 영 향을 살펴보면 기대 효과는 구매 의도(r=.768, p<.001), 브랜드 신뢰도(r=.620, p<.001)와 유의한 정적(+) 상관관계를 보이는 것으로 확인되었다. 사용 동기는 구매 의도(r=.685, p<.001), 브랜드 신뢰도(r=.799, p<.001)와 정적(+)인 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며 사용 동기 요인 중 오락성 은 구매 의도(r=.652, p<.001), 브랜드 신뢰도(r=.752, p<.001), 사교성은 구매 의도(r=.631, p<.001), 브랜드 신뢰도(r=.677, p<.001), 유행성은 구매 의도(r=.563, p<.001), 브랜드 신뢰도(r=.725, p<.001)와 정적(+)인 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 기대 효과(β=.557, p<.001), 오락성(β=.193, p<.001), 사교성 (β=.186, p<.001)은 구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 유행성은 구매 의도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 기대 효과(β=.224, p<.001), 오락성(β=.357, p<.001), 유행성(β=.315, p<.0 01)은 브랜드 신뢰도에 유의한 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났으나 사교성은 브랜드 신뢰도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 위와 같은 자료를 통해 인공지능(AI) 두발 화장품 추천에 대한 사용 동기와 기대 효과가 화장품 구매 의도와 브랜드 신뢰도에 전반적 으로 긍정적인 영향을 준다는 사실을 확인하였고 오락성과 사교성이 구매 의 도에 유의한 결과로 나타났다. 따라서 인공지능(AI) 신기술이 소비자의 관심을 이끌어 내는 마케팅 수단으로 긍정적인 효과를 주는 것으로 나타난 반면 신기술이라는 장점이 사라지면 긍정적 효과가 줄어드는 것을 알 수 있었다. 이런 결과는 앞으로 인공지능(AI) 신기술이 계속해서 발전됨에 따라 더욱 다채로워지고 성장할 것으로 예상되며 인공지능(AI)이 두발 화장품 추천을 구체화시키고 보편화되어 소비자들에게 맞춤형 제품 추천의 편리함을 제공하고 생활화될 것으로 기대된다. 이에 본 연구 결과의 아쉬움은 40대 연령의 응답자 수가 몰리면서 연구 대상자가 특정화되었으나 후속 연구에서는 뷰티 산업 분야에서 인공지능(AI)이 탑재된 제품 사용의 일반화를 위해 다양한 계층의 연령별 연구가 이어지길 바라며 본 논문은 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.