알고리즘 기반 패션 추천서비스 속성: 소비자 선택과 지각

Abstract

21세기 온라인 및 모바일 시장은 기하급수적으로 성장하였다. 이에 따라 소비자 데이터가 방대하게 쌓여 이를 통한 고객 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요한 비즈니스 모델이 되었다. 특히 온라인 및 모바일 시장에서는 고객의 활동 빅데이터를 기반으로 알고리즘 기반의 상품 추천서비스가 대중적으로 널리 활용되고 있다. 하지만 패션 상품군은 상품의 유형과 속성이 다양하고 트렌드에 민감한 제품군으로 변화가 빨라 이를 명확하게 정의하기 어려운 점이 많다. 따라서 추천서비스에 활용되려면 많은 선행의 학습데이터와 실증적인 정의가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 추천서비스에 대한 소비자 지각을 통해 상품 유형과 속성을 구분하여 소비자가 직면한 상황에 따라 지각과 만족에 미치는 영향을 파악하고자 수행되었다. 이에 본 연구는 추천서비스를 이용하는 소비자의 평소 인지 및 행동을 알아보기 위한 연구인 지속 모델과 추천서비스에 대한 상황을 제시한 시나리오를 통해 소비자 반응을 알아보기 위한 상황 모델 두 가지 모델을 통해 분석하였다. 추천서비스 이용 빈도가 높은 20-30대 여성을 대상으로 설문을 진행하였으며, 온라인 및 모바일 설문으로 최종 455부의 응답이 최종분석에 사용되었다.

소비자 의복관여도에 따라 추천서비스 속성 범주에 대한 중요성을 파악하기 위해 교차분석을 실시한 결과 가격과 실루엣은 공통적으로 의복관여도 고/저 집단에 영향을 주는 중요 속성이라는 것을 알 수 있었다. 의복관여도 집단에 따른 차이를 알아보기 위해 독립표본 t-검정을 실시한 결과 지각된 유사성에서 두 집단 간의 차이는 고관여가 저관여에 비해 높게 나타났으며, 지각된 적합성 또한 고관여 집단이 상대적으로 높은 평균 점수를 나타내어 집단 간 차이가 있음을 확인하였다. 의복관여도와 추천서비스 이용동기가 지속성 속성지각을 병렬매개하여 추천서비스에 만족을 미치는지 알아보기 위해서 SPSS PROCESS macro 분석을 실시하였다. 의복관여도와 추천서비스 이용동기에 따라 지속성 속성지각 매개효과에 차이가 있음을 파악하고 매개효과를 검증하였다. 추천서비스를 이용하는 소비자의 상황적 인지 및 행동을 알아보기 위해 Conjoint Analysis를 사용하였다. 상황적 속성지각인 지각된 유사성과 지각된 적합성을 통해 상품유형별 속성의 중요도와 효용성을 파악한 결과 상품유형 중 쾌락재 상품에서 가장 중요한 속성은 실루엣, 색상, 가격순으로 나타났다. 실용재 상품에서 중요한 속성은 실루엣, 가격, 색상 순으로 나타나 상품유형별 소비자 상품 속성 선호를 파악하였다. 추천 상품유형별 상황적 속성지각이 추천서비스 만족에 미치는 영향을 확인하기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과 쾌락재와 실용재에서의 차이가 있음을 확인하였고, 지각된 유사성과 지각된 적합성이 상품 속성에 영향을 미쳐 만족으로 이어지는 영향을 확인하였다.

본 연구에서는 소비자 인지를 기반으로 추천서비스의 상품선택 및 서비스 만족 결과를 알아보고자 하였으며, 추천서비스에 미치는 패션 상품의 유형과 속성의 중요도, 영향을 밝혀 정의하고자 하는 것에 학문적 의의가 있다. 또한 소비자 선호에 맞춘 양질의 데이터를 제공하기 위해 추천서비스의 상품유형과 속성의 세분화된 속성 조합을 통해 소비자 선호에 대한 결과를 도출 및 속성데이터를 정립하고, 기업이 추천서비스 시장의 세분화 전략을 세우는 것에 기초자료로 활용될 것을 기대한다. |The online and mobile markets have witnessed exponential growth in the 21st century. A substantial amount of consumer data thus accumulated has made it a crucial business model to provide customized customer services employing a wealth of customer data available. In the online and mobile markets among others, algorithm-based personalized recommendation services driven by big data of customer activities are widely used among the public. The problem is that it is not easy to define what constitutes important data for fashion products, as the types and attributes of fashion products vary widely and that the products are very sensitive to trends. So a lot of preceding training data sets and empirical definitions are required to make such data applicable for recommendation services. The research was carried out to find out what effects customers’ situations have on their perception and satisfaction by classifying the types and attributes of products in accordance with consumers’ perception of recommendation services. The research therefore carried out analysis using two models: one is a persistence model to gauge the usual awareness and behavior of consumers who utilize recommendation services, and the other is a situational model to find out how consumers reacted to scenarios in which recommendation services are provided. The research was conducted on women in their 20s and 30s, a group that uses recommendation services frequently. A total of 455 responses to online and mobile surveys were used for final analysis.

A cross analysis was conducted to determine the importance of consumers’ clothing involvement on the attribute category of recommendation services. The analysis found out that both price and silhouette are important attributes that influence both groups who are high and low in clothing involvement. The independent samples t-test was conducted to see differences between the high and low involvement groups. The test showed that the high involvement group scored higher than the low involvement group in perceived similarity and that the high involvement group scored a higher mean score than the low involvement group in perceived fit. The findings confirmed differences between the two groups. PROCESS macro for SPSS was then performed to determine whether clothing involvement and motivation to use recommendation services influence recommendation service satisfaction through the parallel mediation effect. The analysis found out that the mediation effect of persistent awareness of attributes varies according to clothing involvement and motivation to use recommendation services, verifying the mediation effect. Conjoint Analysis was performed to understand the situational awareness and behavior of consumers who use recommendation services. The importance and effectivity of the attributes of products by type were determined through perceived similarity and perceived fit—two types of situational attribute awareness. The analysis showed that the most important attribute of hedonic products was silhouette, followed by color and price. The most important attribute of utilitarian products was silhouette, followed by price and color. The results showed consumers’ preference of product attributes varies depending on the type of products. Multiple regression to analyze the effect of situational awareness of attributes on recommendation service satisfaction found out differences between hedonic products and utilitarian products. It verified that both perceived similarity and perceived fit influence product attributes and therefore recommendation service satisfaction.

The research was to analyze consumer choice of products by recommendation service and recommendation service satisfaction based on consumers’ awareness. The study has academic implications as it tried to determine and define the importance of the types and attributes of fashion products, which influences recommendation services. The study could be used as basic data to find out how detailed combinations of the types and attributes of products in recommendation services influence consumer preference and establish attribute data, which will help provide quality data tailored to consumer preference. It could also be used as basic data for companies to draw up a detailed strategy for the recommendation service market.