온라인 정보 탐색 모델에서의 플로우 개념의 매개적 · 조절적 역할에 관한 연구

Abstract

기존의 소비자 정보탐색 연구는 주로 실용적(practical) 가치의 측면에서 연구되어 왔지만, 일부 소비자들은 쾌락적(hedonic) 가치 측면에서 정보탐색을 하기도 한다(Hirschman and Holbrook 1982; Holbrook and Hirschman 1982; Holbrook and Corfman 1984). 특히 인터넷 쇼핑을 하는 소비자가 증가하면서 구매 이전에 인터넷을 통한 탐색을 먼저 하는 소비자의 수도 증가하고 있다. 따라서, 그들이 웹에서 무언가를 탐색할 때는 단지 경제적인 이득(가격이나 시간 절약 등)이나 편의(가게에 가지 않아도 되는)뿐만 아니라, 인터넷 서핑(surfing)의 재미나 즐거움 또한 경험하고자 하는 것이다. 선행 연구에서 정보 탐색 연구의 프레임워크는 주로 비용-편익(Punj and Staelin 1983; Srinivasan and Ratchford 1991)적인 것이었지만, 어떤 소비자들은 비용(시간적, 정신적, 육체적, 금전적 비용 등)이 얼마가 들지라도 탐색을 계속하는 경향이 있다(Csikszentmihalyi 1990; Ghani and Deshpande 1994). 이 점을 비용-편익 프레임워크에서는 제대로 고려하지 않고 있는데, 이것이 이 프레임워크의 한계 중 하나이다. 온라인 게임이나 쇼핑몰 검색(browsing)처럼 그 제품으로부터 쾌락적인 가치를 얻고자 노력하는 소비자들에게 있어서는 비용-편익 프레임워크로는 설명되지 못하는 부분들이 존재한다. 따라서 본 논문은 즐거움(playfulness)이라는 속성을 가지고 있는 플로우 (Csikszentmihalyi 1975a, 1990, 2000a)를 도입하여 온라인상의 정보탐색에 있어서 소비자들의 쾌락적 가치도 같이 보고자 하는 것이다. Doney and Armstrong(1996)의 상징적(symbolic) 탐색이나 Babin et al.(1994)의 쾌락적인 정보탐색의 개념이 기존의 정보탐색에서 연구되어오기는 했지만, 본 연구와 같이 ‘즐거움(playfulness)’이 주개념인 플로우를 결합한 정보탐색 모델은 그리 많지 않은 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 소비자들이 플로우에 빠지기 쉽고, 즐거움도 느낄 수 있는 온라인 게임을 대상으로, 정보처리 접근법을 기반으로 하여, 비용-편익적 프레임워크에 플로우 이론을 도입한 확대된 정보 탐색 모델을 구축하고자 하였다. 본 연구는 연구 1과 연구 2로 구성되어 있다. 연구 1에서는 플로우의 매개적 역할에 초점을 두어 플로우 매개 정보탐색 모델(Flow-Mediator Information Search Model)을 제안하였다. 구체적으로는 플로우 개념을 비용-편익 프레임워크에 결합하여, 플로우가 매개변수로서의 역할을 담당하는 플로우 매개 정보탐색 모델을 제시하여 분석하였다. 연구 1의 매개변수 모델에 대한 분석 결과에 의하면 전반적으로 플로우는 매개변수로서의 역할을 하는 것으로 나타났으나, 브랜드 지식과 제품 지식이 그렇게 크게 영향을 미치는 요인은 아니라는 상당히 의외의 연구결과가 얻어졌다. 따라서 연구 2에서는 정보탐색 모델에서 플로우의 조절 효과에 초점을 두어 플로우 조절 모델 II-1과 II-2(Flow-Moderator Information Search Model II-1 and II-2)를 제안하고 지식의 역할을 재검토해야 할 필요성이 생겨나게 되었다. 이를 검토하기 위해 조절 변수로서의 플로우 개념을 사용하여 플로우의 고저(高低)에 따라 표본 자료(sample data)를 양분하여 플로우로 인한 상호작용 효과(interaction effect)를 비교, 분석함으로써 높은 플로우 집단과 낮은 플로우 집단에서 정보 탐색모델로서의 비용-편익 프레임워크의 역할이 상이할 수 있음을 검토하였다. 고(高)플로우 집단(Flow-Moderator Model II-1)에서는 제품 지식과 브랜드 지식이 유의한 역할을 수행하는 것으로 나타남으로써 모델에서 가정한 모든 관계가 유의한 것으로 나타났다. 하지만, 저(低)플로우 집단(Flow-Moderator Model II-2)에서는 제품 지식과 브랜드 지식이 중요한 역할을 제대로 수행하지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 차이점이 발생한 원인의 하나는 연구 1에서의 매개변수 모델의 경우 표본 자료가 고(高)플로우 집단과 저(低)플로우 집단의 구분 없이 전부 분석에 사용됨으로써 제품 지식과 브랜드 지식의 역할이 가려져 있었으나, 연구 2에서의 조절 변수 모델에서는 플로우의 수준에 따라 표본 자료가 고(高)플로우 집단과 저(低)플로우 집단으로 분할된 후 분석됨으로써 가려졌던 관계가 드러나게 된 것으로 판단된다. 마지막으로 플로우의 시사점에 대해 언급하면, 소비자들이 플로우를 경험하게 되면, 그들은 제품이나 서비스가 주는 어떤 보상이 없어도 같은 행동을 되풀이하게 되고, 이것은 결국 고객 충성도(loyalty)로 이어질 수 있으므로 플로우에 대해 마케팅 관리자들은 주목할 필요가 있다.; In past research, the framework of research in the information search largely used the cost-benefit framework (Punj and Staelin 1983; Srinivasan and Ratchford 1991). But above all, whatever cost it takes, some consumers still continue searching (Csikszentmihalyi 1990a; Ghani and Deshpande 1994). That is one of the limitations of the cost-benefit framework. The cost-benefit framework cannot be explained fully in the view of some consumers who try to get hedonic values and some hedonic products: for example, on-line games and shopping mall browsing. This dissertation examines how the flow influences the cost-benefit framework in the on-line information search model? high flow situation vs. low flow situation. The goal of this paper is to incorporate cost-benefit(Punj and Staelin 1983; Srinivasan and Ratchford 1991) and flow(Csikszentmihalyi 1975a,1990a,1997) for the online information search model. The existing information search model’s framework does not explain the ‘playfulness’ of the information search. Study 1 is called flow mediator model that joins cost-benefit and flow. And study 2 is called flow moderator model to examine the difference between high flow group and low flow group. The results of this paper are as follows; (1) Flow mediator model In this model, it is confirmed that product knowledge influenced expected search benefit significantly and positively. Significantly then, product knowledge influenced flow positively. But brand knowledge does not influence expected search benefit and flow significantly. It was significantly found that expected search cost influenced flow negatively. Even people feel flow as expected information search cost increases, they look like minding that cost. Significantly then, flow influenced each expected information search benefit and information search intention positively. For the online game information search benefit increase to flow more, do information search more. (2) Flow moderator model This paper found the moderator role as follows: flow-moderator model II-1 (high flow group) and II-2 (low flow group). As the result of this paper, product knowledge and brand knowledge are important roles in the high flow group, but they are not as important in the low flow group. From this result, in the high flow group, high challenge and high skill are asked. But in the low flow group, low challenge and low skill are asked as consistent to the Csikszentmihalyi’s (1990a, p. 74) statement. So, the role of knowledge (product knowledge and brand knowledge) in the flow mediator model is not clear because knowledge does not divide high flow group and low flow group. But in the flow moderator model, the roles are clear. This is consistent with the flow channel model of the Csikszentmihalyi (1990a, p.74). As users experience the flow, they reap no rewards from products and services and eventually affect their loyalty. The marketing managers then should need to pay attention to the flow construct.