Research article

옴니채널환경에서 제품구색통합 및 가격통합이 쇼핑혜택에 미치는 영향: 웹루밍 vs 쇼루밍

이천희1, 전달영2,*
Chun Hee Lee1, Dal Young Chun2,*
Author Information & Copyright
1㈜이노파트너스 대표
2충북대학교 경영학부 교수
1CEO, Inno Partners Inc.
2Professor, College of Business, Chungbuk National University
*Corresponding Author : dychun@cbnu.ac.kr

© Copyright 2021 Korea Distribution Association. This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Received: Jun 21, 2021; Revised: Jul 20, 2021; Accepted: Jul 23, 2021

Published Online: Jul 31, 2021

초록

최근 다양하게 진화된 옴니채널환경에서 소비자들은 혜택을 최대화하고 비용을 최소화하기 위해 온·오프라인을 오가며 쇼핑활동에 참여한다. 이러한 소비자의 행동은 웹루밍 또는 쇼루밍의 형태로 행해지며 점차 증가하는 추세를 보이고 있다. 웹루밍과 쇼루밍은 서로 다른 쇼핑동기와 구매의사결정과정을 보이기 때문에 옴니채널환경에서 이들이 추구하는 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 대해 구분하여 살펴보는 것이 필요하다. 본 연구에서는 첫째, 옴니채널환경에서 제품구색과 가격 측면의 채널통합이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향을 살펴본다. 둘째, 옴니채널의 대표적인 쇼핑행동인 웹루밍과 쇼루밍에 따른 차별적인 영향을 검증한다. 셋째, 체리피킹 성향이 강한 극단적 웹루머, 극단적 쇼루머를 도출하여 이들간의 쇼핑혜택과 소매업체 애호도 차이를 분석하여 전략적 시사점을 제시하고자 한다.

이러한 연구목적을 달성하기 위해 국내 대표적인 전자제품 소매기업 전국 8개 지점을 방문하여 812명의 쇼핑객으로부터 자료를 수집한 후 삼원분산분석, 군집분석 및 t-검정을 실시하여 연구가설들을 검증하였다. 분석결과 옴니채널환경에서 웹루밍의 경우 제품구색 전체통합과 가격 전체통합에서 모든 쇼핑혜택과 소매업체 애호도를 높게 평가하는 것으로 나타났고, 쇼루밍의 경우 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합에서 금전 혜택, 편리성, 소매업체 애호도를 높게 평가하는 것으로 나타났다. 또한 극단적 웹루머의 경우 제품구색 전체통합과 가격 전체통합에서 위험성을 낮게 평가하는 것으로 나타났고, 극단적 쇼루머의 경우 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합에서 금전혜택, 편리성, 소매업체 애호도를 높게 평가하는 것으로 나타났다. 연구 결과를 종합해 볼 때 전체적인 웹루밍 응답자와 비교하여 극단적 웹루머는 추구하는 쇼핑혜택에 차이가 있었는데, 극단적 웹루머는 위험성의 심리적 혜택을 더욱 추구하는 집단이라 할 수 있다. 반면 전체적인 쇼루밍 응답자와 극단적 쇼루머가 추구하는 쇼핑혜택은 동일하였는데, 이들 모두 금전혜택의 실용적 혜택과 편리성의 심리적 혜택을 추구하는 집단이라 할 수 있다. 또한 옴니채널환경에서 소비자들의 애호도 확보와 기업성과를 위해서는 실용적 혜택 뿐 아니라 심리적 혜택도 함께 고려해야 함을 알 수 있다. 본 연구에서는 시간과 기회비용만으로 측정되지 않는 소비자의 다양한 심리적 혜택을 추가하여 합리적 소비행위의 원인을 규명하였으며, 옴니채널 소비자들을 세분화하여 소매기업의 유통 및 채널 전략을 제시하였다는 점에서 학문적 및 실무적 의의가 있다.

ABSTRACT

With the advent of digital era and mobile channel, a number of retailers have expanded omni-channel for product distribution. The shopping trends of consumers have been more complicated as well. The consumers have participated in decision making processes to purchase shopping items across on and offline channel under the omni-channel environment. Recently this kind of consumer behavior has been called as showrooming or webrooming. Retailers have evolved into omni-channel that has various forms of product assortment and price integration to provide consumers with seamless shopping experience and consistent brand association. Since both webroomers and showroomers have different shopping motivations and decision making processes in omni-channel environment, it is necessary to study what type of omni-channel form is preferred by webroomers and showroomers and how consumers feel their shopping benefits.

This study simultaneously examined the impact of product assortment integration(such as full integration and asymmetrical integration) and price integration(such as full integration and asymmetrical integration) on consumer’s shopping benefits moderated by shopping behaviors like webrooming and showrooming. Specifically, it examined the differences of omni-channel shopping behaviors such as webrooming and showrooming to generate shopping benefits and retailer loyalty with the combination of assortment and price integration. This study also investigated the differences how to perceive shopping benefits and retailer loyalty by consumer segments such as extreme webroomers and extreme showroomers who show heavy cherry picking shopping tendency.

The eight shopping scenarios were made to illustrate how to purchase a printer through webrooming or showrooming at electronics store that is operating in both online and offline.

In addition, each shopping scenarios was made as a video clip to help respondents understand. Respondents were randomly assigned to eight shopping scenarios. In webrooming(or showrooming) videos, they had shopping experiences from online search(or offline search) to offline purchase(or online purchase). After watching the video for about a minute, they were asked to respond to the shopping benefits they experienced. To obtain the data needed for this study, eight branches of leading electronics retailer in Korea were selected. A total of 812 questionnaires were collected by conducting self-report surveys from consumers who visited the store.

jcr-26-3-27-hg1
Figure 1. The Research Model
Download Original Figure

We first analyzed the characteristics of samples through descriptive statistics. Then, factor analysis and reliability analysis were performed to validate the scales. We conducted three-way ANOVA to verify proposed hypotheses and t-test to compare the means between groups. In addition, cluster analysis was employed to identify unique omni-channel groups based on shopper’s cherry-picking tendencies. That was turned out to be extreme cherry-pickers, called as extreme webroomers and extreme showroomers.

The results of this study were summarized as follows. First, under the omni-channel environment, the impacts of channel integration such as product assortment integration and price integration on shopping benefits were shown to vary according to shopping behaviors. In both webrooming and showrooming situations, omni-channel condition like product assortment full integration, which means the same product assortment on the on/offline channel significantly influenced perceived shopping benefits. Therefore, offering more product assortment to one-side on the omni-channel rather reduces the possibility of consumer choices. In terms of price integration, however, webrooming and showrooming indicated conflicting empirical results. In webrooming, the omni-channel which has the same price on the on/offline channel(that is, full price integration), highly percieved shopping benefits.On the other hand, in showrooming, the omni-channel which has a lower price on the online channel(that is, asymmetric price integration), highly perceived shopping benefits.

Table 1. Results of the impact of channel integration on shopping benefits by shopping behavior
Shopping Benefits Hypothesis Channel Integration Verification of Levene's Equal Variance Web-rooming (Mean) Show-rooming (Mean) t df p (one-sided) Results
F Sig
Perceived Variety H1-1 Full Assortment Integration × Full Price Integration 3.784 .053 5.2273 4.8230 2.252 197 .013* Accepted
H1-2 Full Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration 5.327 .022 4.7578 5.1958 -2.580 199.717 .006** Rejected
H1-3 Asymmetrical Assortment Integration × Full Price Integration .437 .509 4.5421 4.1221 1.894 191 .030* Accepted
H1-4 Asymmetrica lAssortment Integration ×Asymmetrical Price Integration .611 .435 4.5357 4.2043 1.493 210 .069 Rejected
Perceived Money Saving H2-1 Full Assortment Integration × Full Price Integration 1.630 .203 4.9197 4.5421 2.259 197 .013* Accepted
H2-2 Full Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration 8.438 .004 4.4289 4.7925 -1.925 193.912 .023* Accepted
H2-3 Asymmetrical Assortment Integration × Full Price Integration .130 .718 4.5857 4.3915 1.312 191 .096 Rejected
H2-4 Asymmetrical Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration 1.076 .301 4.2392 4.7057 -2.441 210 .016*a Rejected
Perceived Risk H3-1 Full Assortment Integration × Full Price Integration .181 .671 3.1018 3.5910 -2.424 197 .008** Accepted
H3-2 Full Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration .422 .517 3.6547 3.4660 1.083 199 .280a Accepted
H3-3 Asymmetrical Assortment Integration × Price Full Integration .642 .424 3.5944 3.6837 -.489 191 .626a Accepted
H3-4 Asymmetrical Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration 1.283 .259 3.6385 4.0438 -2.285 210 .012* Rejected
Perceived Convenience H4-1 Full Assortment Integration × Full Price Integration 9.539 .002 5.4009 4.9663 2.446 157.720 .008** Accepted
H4-2 Full Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration 3.572 .060 4.8284 5.0321 -1.189 199 .236a Accepted
H4-3 Asymmetrical Assortment Integration ×Full Price Integration 1.510 .221 4.4673 4.7021 -1.282 191 .101 Rejected
H4-4 Asymmetrical Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration .499 .481 4.6392 4.9396 -1.663 210 .087 Rejected
Retailer Loyalty H5-1 Full Assortment Integration × Full Price Integration 9.539 .002 5.2709 4.8606 2.550 197 .006** Accepted
H5-2 Full Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration 3.572 .060 4.6336 4.8962 -1.506 199 .068 Rejected
H5-3 Asymmetrical Assortment Integration × Full Price Integration 1.510 .221 4.7475 4.4481 1.626 191 .104a Accepted
H5-4 Asymmetrical Assortment Integration × Asymmetrical Price Integration .499 .481 4.6343 4.9863 -2.235 210 .014* Accepted

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001,

a two-sided test

Download Excel Table

Second, the study examined the interaction effects between product assortment integration and price integration on shopping benefits and retailer loyalty under omni-channel environment. These effects had been shown to vary depending on consumers’ shopping behaviors. In webrooming, product assortment and price full integration, which indicates the same product assortment and price on the on/offline channel significantly affected not only perceived utilitarian benefits such as money savings and variety but also psychological benefits such as risk and convenience. Meanwhile, in showrooming, asymmetrical product assortment and asymmetrical price integration which indicates more product assortment and lower price on online channel showed highly perceived risk as well as money savings and convenience. This leads to enhanced retailer loyalty.

Third, this study further investigated the differential effects of heavy cherry picking groups(called, extreme webroomers and extreme showroomers) on shopping benefits and retailer loyalty by utilizing cluster analysis. In case of extreme webroomers, the omni-channel, which has the same product assortment or price on the on/offline channel(full product assortment or full price integration), reduced risks. This could be interpreted as lowering perception of risks because the same product assortment or price on the on/offline channel strengthens perception of right purchases. On the other hand, in case of extreme showroomers, the omni-channel, which has more product assortment and lower price on the online channel(called, asymmetrical product assortment or asymmetrical price integration), highly perceived financial benefits and convenience. As a result, both extreme webroomers and extreme showroomers are cherry pickers who seek rational consumption. But extreme webroomers are cherry pickers that seek more psychological benefit such as risk, while extreme showroomers are cherry pickers that seek both utilitarian benefits such as money savings and psychological benefit such as convenience.

Practical implications could be suggested like the followings. Both showroomers and extreme showroomers equally perceived financial benefits, convenience, and retailer loyalty. On the other hand, differences were shown in shopping benefits between webroomers and extreme webroomers. In other words, webroomers highly perceived all shopping benefits, while extreme webroomers only perceived risks. Especially, extreme webroomers should be given utilitarian benefits such as financial benefits and variety in addition to psychological benefits, which lead to increased retailer loyalty. It is also important to strengthen customer management programs for extreme showroomers to foster more credible relationships. Under omni-channel environment, channel integration in terms of assortment and price should be well managed to enhance retailer performance for webroomers and showroomers to perceive more shopping benefits.

Table 2. Results of the impact of channel integration on shopping benefits by cluster
Shopping Benefits Channel Integration Extreme Webroomer (Mean) Extreme Showroomer (Mean) t df p (one-sided)
Perceived Variety Full Assortment Integration 5.2631 4.9500 1.161 85.159 .125
Asymmetrical Assortment Integration 4.1206 3.9895 -.401 75 .345
Full Price Integration 5.0192 3.9736 3.499 75 .001**
Asymmetrical Price Integration 4.4196 4.8000 -1.351 81.771 .090
Perceived Money Saving Full Assortment Integration 4.7763 4.7250 .226 86 .411
Asymmetrical Assortment Integration 3.9568 4.5885 -2,332 75 .011*
Full Price Integration 4.4935 4.4868 .031 75 .488
Asymmetrical Price Integration 4.3214 4.7666 -1.546 86 .063
Perceived Risk Full Assortment Integration 3.3157 3.8666 -2.163 86 .017*
Asymmetrical Assortment Integration 4.3218 4.2291 .349 75 .364
Full Price Integration 3.5213 4.1403 -2.210 75 .015*
Asymmetrical Price Integration 4.0714 3.9833 .330 86 .371
Perceived Convenience Full Assortment Integration 5.4157 5.0200 1.690 86 .051
Asymmetrical Assortment Integration 4.2413 4.7875 -2.168 75 .017*
Full Price Integration 5.1435 4.8157 1.310 75 .097
Asymmetrical Price Integration 4.5785 4.9633 -1.449 86 .076
Retailer Loyalty Full Assortment Integration 5.1457 5.0178 .594 86 .277
Asymmetrical Assortment Integration 4.4429 4.9166 -2.362 74.623 .011*
Full Price Integration 5.0493 4.7004 1.487 75 .071
Asymmetrical Price Integration 4.5521 5.1379 -3.332 82.008 .001**

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001.

Download Excel Table

Keywords: 옴니채널; 제품구색통합; 가격통합; 웹루밍; 쇼루밍; 체리피킹; 스마트 쇼핑; 쇼핑혜택
Keywords: Omni-channel; Assortment Integration; Price Integration; Webrooming; Showrooming; Cherry-picking; Smart Shopping; Shopping Benefits

Ⅰ. 서론

디지털 채널의 출현은 소매업체들이 소비자들에게 제품을 유통시키는 채널을 다양하게 변화시키고 있다. 이에 소비자들은 옴니채널(Omni-Channel)환경에서 온라인과 오프라인을 오가며 구매의사결정을 하고 쇼핑활동에 참여한다. 또한 소비자들은 구매과정의 여러 단계에서 채널 사용에 대한 혜택을 최대화하고 비용을 최소화하는 방향으로 채널을 결합하여 쇼핑한다. Verhoef, Neslin, and Vroomen(2007)은 이러한 소비자행동을 ‘리서치쇼핑(research shopping)’ 즉, 한 채널에서 정보를 찾고 다른 채널에서 구매하는 행위로 정의하였다. 최근 소비자의 리서치쇼핑은 웹루밍(webrooming) 또는 쇼루밍(showrooming)의 형태로 행해지며 점차 증가하는 추세를 보인다. 한국소비자원(2020)은 백화점 이용 고객 중 웹루밍(온라인을 통해 제품을 탐색한 후 백화점을 방문하여 제품 구매)을 경험한 소비자는 69.5%였고, 쇼루밍(백화점을 방문하여 제품을 살펴본 후 온라인을 통해 제품 구매)을 경험한 소비자는 61.6%를 차지한다고 보고하였다. 이에 소매기업들은 소비자들에게 끊김 없는 쇼핑 경험을 제공하고 일관된 브랜드 인식을 주기 위해 다양한 채널들을 통합하여 옴니채널로 발전시켜 왔다. 옴니채널환경에서 웹루밍과 쇼루밍을 활용하는 소비자들은 서로 다른 쇼핑동기와 구매의사결정과정을 보이기 때문에 선호하는 옴니채널 형태에 따른 웹루머와 쇼루머의 쇼핑혜택과 소매업체 애호도의 차이에 대해 살펴볼 필요가 있다. 예를 들면, Gensler, Neslin, and Verhoef(2017)는 편리성은 구매와 구매 후 단계에서는 중요하지만, 반면에 검색단계에서는 중요하지 않다고 하였다. 그러나 Tueanrat, Papagiannidis, and Alamanos(2021)는 편리성이 검색단계와 구매단계에서는 중요하지 않고 구매 후 단계에서만 중요하다고 제안하였다. 반면에 금전 혜택은 구매 프로세스 모든 단계에서 유의함을 보여주었다.

옴니채널 쇼퍼에 대한 국내 논문들에서 박지연, 김도일(2020)은 옴니채널 서비스의 지각된 유용성이 쇼핑행복감에 긍정적인 영향을 주는 것을 실증하였고, 강성호, 이승일, 허원무(2021)는 고객 쇼루밍 행동을 경험한 판매원들은 창의성 동기화가 높아져 직무성과도 상승한다는 것을 보여주었다. 그러나 옴니채널 쇼핑상황을 웹루밍과 쇼루밍으로, 소비자를 웹루머와 쇼루머로 구분하여 옴니채널 쇼핑 특성을 탐구한 연구는 거의 없다. 또 선행연구들(cf., Emrich, Paul, and Rudolph 2015; Melis, Campo, Breugelimans, and Lamey 2015)에서 옴니채널환경에서 통합형태의 문제는 제품구색, 가격, 배송 등의 다양한 측면을 제시하였으나, 대부분 단일 차원의 채널통합에서 연구하였다.

본 연구는 첫째, 소비자의 구매의사결정에 중요하게 영향을 미치는 제품구색과 가격을 채널통합 측면에서 동시에 고려하였다는 점에서 기존 연구들과 차별점을 갖는다. 둘째, 최근 증가 추세인 웹루밍과 쇼루밍을 이용하는 소비자들이 어떤 성향을 가지고 있는지를 밝힘으로써 소매기업들의 고객세분화 차원에서 옴니채널의 유통전략에 시사점을 제공하고자 한다. 셋째, 선행연구(cf., Fox and Hoch 2005)에서 쇼핑에 관한 혜택을 주로 가격과 시간의 기회비용만을 고려하였으나, 본 연구에서는 쇼핑혜택을 금전적 혜택, 시간/노력 혜택 뿐 아니라 심리적 혜택 등의 다양한 차원으로 연구한다. 따라서 시간과 기회비용만으로 측정되지 않는 소비자들의 다양한 심리적 혜택을 추가하여 합리적 소비행위를 살펴본다는 측면에서 의의가 있다.

따라서 본 연구의 구체적인 연구목적은 첫째, 옴니채널에서 소비자들의 쇼핑혜택에 가장 큰 영향을 주는 제품구색과 가격 측면의 채널통합을 각각 전체통합과 비대칭통합으로 구분하여 영향을 살펴본다. 둘째, 이러한 네 가지 유형의 채널 통합이 소비자들의 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향을 살펴본다. 셋째, 옴니채널의 대표적인 쇼핑행동인 웹루밍과 쇼루밍의 채널통합유형과 쇼핑 혜택간의 조절효과를 검증한다. 넷째, 체리피킹 성향이 강한 극단적 웹루머, 쇼루머들을 도출하여 이들간의 쇼핑혜택과 애호도 차이를 분석한다. 다섯째, 기업입장에서 옴니채널환경에서 웹루밍, 쇼루밍 쇼핑행동과 체리피킹 성향이 강한 극단적 웹루머, 극단적 쇼루머들 간의 유기적 연관 관계를 알아내어 전략적 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대표 전자제품 기업의 전국 8개 매장을 방문하여 최종 812명의 쇼핑객으로부터 자료를 수집하여 연구가설들과 연구모형을 검증하였다.

Ⅱ. 이론적 고찰 및 가설 설정

1. 옴니채널 채널통합

새로운 디지털 채널들의 출현으로 소매업 환경이 극적으로 변화되고 있다. 소매업체들은 고객과의 접점을 늘리기 위해 다양한 채널들을 추가해 왔으며, 소비자들이 보다 편리하게 이용할 수 있도록 다양한 채널들을 통합하며 옴니채널로 발전시켜왔다. 옴니채널이란 소비자가 온라인, 오프라인, 모바일 등 다양한 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 한 서비스를 의미하며, 각 유통채널의 특성을 결합해 어떤 채널에서든 같은 매장을 이용하는 것처럼 느낄 수 있도록 한 쇼핑 환경을 말한다(한경 경제용어사전, 2021).

소매업체 입장에서 옴니채널의 활용은 치열한 경쟁 환경 가운데 소비자에게 새로운 선택 옵션을 제공해주고, 단기적으로 경쟁자들이 모방하기 어렵게 만들어 기업에게 경쟁우위를 확보할 수 있게 해준다. 단일 구매채널만을 이용하는 소비자들에 비해 옴니채널 소비자는 평균 구매금액이 크기 때문에 고객생애가치가 높은 매력적인 시장으로 볼 수 있다(Neslin and Shankar 2009). 소비자 입장에서도 옴니채널은 여러 가지 유통 대안을 가진 하나의 소매기업으로 인식되며, 제품을 검색하고 구매하는 동안 상호교환적이고 끊김 없이 활용된다. 따라서 소비자들은 통합된 쇼핑 경험을 갖게 되고 이는 소매업체에 대해 편리한 심리적 혜택과 애호도로 이어지게 된다.

옴니채널과 관련한 선행연구들은 (1) 성과에 미치는 채널들의 영향에 관한 연구, (2) 채널 간 소비자의 행동에 관한 연구, 그리고 (3) 채널 간 리테일 믹스에 관한 연구로 분류할 수 있다. 먼저, 성과에 미치는 채널들의 영향에 관한 연구들은 특정 채널의 기업 성과 지표에 중점을 두고 있다. 성과 지표는 기업 수준(Homburg, Vollmayr, and Hahn 2014), 채널 수준(Avery et al. 2012), 고객수준(Gensler, Leeflang, and Skiera 2012)의 다양한 수준으로 연구되었다. 초기연구에서는 오프라인 채널 추가로 인한 성과에 중점을 두었으나, 최근 연구에서는 연구범위를 확장시켜 온라인 채널 추가로 인한 성과를 탐구한다(cf., Verhoef, Kannan, and Inman 2015). 둘째, 채널 간 소비자행동에 관한 연구는 채널 선택 및 사용에 대한 연구가 진행되었다(Ansari, Mela, and Neslin 2008). 특히, 리서치 쇼핑으로 이어질 수 있는 여러 구매단계에서의 채널 선택에 관한 주제가 옴니채널 관점에서 주목을 받았다(cf., Fernandez, Perez, and Vazquez-casielles 2018; Gensler et al. 2017). 예를 들면, Gensler et al.(2017)은 편리성은 구매와 구매 후 단계에서는 중요하지만, 검색단계에서는 중요하지 않다고 하였다. Fernandez et al.(2018)은 웹루머들은 구매단계인 오프라인에서 제품속성정보에 더 집중한다는 것을 알아내었다. 셋째, 최근에 연구가 진행되는 채널간 리테일 믹스에 관한 연구는 실험설계 자료나 패널 데이터 등을 필요로 한다. 주로 제품구색, 정보, 가격, 배송 서비스와 관련한 채널통합의 이슈가 주로 연구되었다(cf., Emrich et al. 2015; Melis et al. 2015; Li, Abbasi, Cheema, and Abraham 2020).

제품 구색에 따른 채널통합유형에 대한 Emrich et al.(2015)의 연구는 소매기업의 온라인과 오프라인 채널 간에 제품구색 통합이 쇼핑혜택과 이용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 이들은 제품 통합형태를 통합 정도에 따라 비통합(i.e., 다른 제품구색을 제공)과 비대칭통합(i.e., 한 채널에서 다른 채널의 모든 제품뿐 아니라 추가적 제품까지 제공), 전체통합(i.e., 동일한 제품구색 제공)으로 구분하였다. 연구 결과 전체통합은 대체관계를 가진 전문점에서 강하게 고객의 이용의도를 증가시켰다. 비대칭통합은 보완적 관계를 가진 할인점에서 고객 이용의도를 높였다. 또한 Melis et al.(2015)의 연구에서는 온라인 점포의 제품구색이 오프라인 점포와 통합이 되어 있을 때 온라인 점포 애호도가 높아지는 것을 보여주었다. 그러나 온라인과 오프라인 점포의 가격통합은 점포 선택에 유의한 영향을 주지 못하였다.

본 연구에서는 Emrich et al.(2015)Melis et al.(2015)의 연구유형을 따라 옴니채널 통합은 제품구색통합과 가격통합으로 이루어지고, 각각은 다시 전체통합과 비대칭통합으로 나누어진다. 제품구색 통합에서 전체통합은 온·오프라인에서 동일한 제품구색을 제공하는 것을 말하고, 비대칭통합은 온라인에서 오프라인의 모든 제품뿐 아니라 추가제품까지 제공하는 것을 의미한다(Emrich et al. 2015). 또한 가격 통합에서 전체통합은 온·오프라인의 제품가격이 동일한 것을 말하고, 비대칭통합은 온라인의 제품가격이 오프라인보다 15~25% 더 저렴한 것을 의미한다.

제품구색 전체통합에서 소비자는 각각의 채널에서 모든 제품을 공통적으로 접할 수 있도록 해준다. 이는 제품 사용상황에 대한 고객의 시각화를 향상시켜 지각된 다양성을 증가시킬 수 있다. 또한 채널간 제품구색의 일치성으로 소비자가 원하는 제품에 대한 편리한 검색을 가능하게 하고 구매에 대한 불확실성을 줄여주므로 지각된 위험을 감소시킬 수 있다. 반면에, 제품 비대칭통합은 온라인에서 훨씬 다양한 제품 선택 결정권을 소비자에게 줌으로써 소비자의 구매를 유도할 수 있다. Li et al.(2020)은 제품유형별 온라인 구매행태를 비교하였는데, 쾌락재 구매시 소비자들은 적어도 2주 전에 소셜 미디어나 관심기업 제품설명 사이트를 이용하였다. 반면에 실용재 구매시에는 길어야 2주 전에 제3자 리뷰나 또는 구매 임박시 경쟁사 제품설명 페이지나 검색엔진을 더 많이 이용하는 것을 보여주었다.

Jarvenpaa and Todd(1997)는 가격, 품질, 다양성과 같은 다양한 가치 중에서 가격이 온라인 채널에서 쇼핑하는 고객이 고려하는 가장 중요한 결정요인이라 하였는데, 이는 옴니채널 쇼핑에도 그대로 적용된다. 가격 전체통합은 소매업체가 모든 채널의 제품에 동일한 가격을 설정한다는 것인데, 이는 소비자들에게 신뢰감을 주고 제품 선택에 대한 편리성을 높일 수 있다. 또한 제품에 대한 정보 비대칭성을 줄여 구매 통제력을 강화시키므로 위험을 감소시킨다. 가격 비대칭통합은 온라인에서 저렴하게 구매할 수 있는 선택 결정권을 소비자에게 부여함으로써 소비자의 만족을 증가시킬 수 있을 것이다. 그러나 Melis et al.(2015)의 연구에서는 장기적으로 옴니채널의 가격 편차가 크지 않아 온라인과 오프라인 점포의 가격통합은 점포 애호도와 점포선택에 유의한 영향을 주지 못한다고 주장하였다.

2. 옴니채널 쇼핑행동 : 웹루밍 vs 쇼루밍

온라인 쇼핑 확산으로 시간과 공간의 제약 없이 제품을 전시할 수 있게 되었고, 접근성과 편리성을 선호하는 소비자에게 여러 가지 혜택을 제공할 수 있게 되었다(전달영, 경종수 2002). 소비자들은 오프라인과 온라인의 다양한 채널에서 채널 전환과 업체 전환을 통해 시간, 노력을 절감하면서 비용을 최소화하고 쇼핑혜택을 최대화하려 한다. 이제 소비자들의 체리피킹 행태는 오프라인 점포들을 다니며 가격혜택과 시간비용만을 고려하는 것(Fox and Hoch 2005)을 넘어 온·오프라인 채널을 넘나들며 정보검색 및 구매하는 리서치 쇼핑으로 진화되었다. 일부 연구(cf., Daunt and Harris 2017)는 리서치 쇼핑을 무임 승차를 하는 부정적인 체리피킹 행위라고 하기도 한다. 옴니채널환경에서 웹루밍과 쇼루밍은 대표적인 리서치 쇼핑행동이다. 웹루밍은 먼저 제품을 인터넷에서 검색하고, 이후 오프라인 매장에 방문하여 제품을 구매하는 행위를 말하고, 쇼루밍은 소비자가 오프라인 매장에서 원하는 제품을 검색하고 온라인에서 구매하는 행위를 말한다(Flavián, Gurrea, and Orús 2016).

여러 연구들에서 웹루밍 및 쇼루밍과 같은 옴니채널 쇼핑은 소매업체 태도(Pantano and Viassone 2015), 만족감(Flavián et al. 2016; Tueanrat et al. 2021), 애호도(Melis et al. 2015) 등에 긍정적인 영향을 준다고 밝히었다. 웹루밍 및 쇼루밍에 관한 선행연구들은 (1) 크로스채널 소비자 특성에 관한 연구, (2) 채널의 속성 및 시너지 효과에 관한 연구, 그리고 (3) 스마트 쇼핑에 대한 인식 및 감정에 관한 연구로 분류할 수 있다. 첫 번째, 크로스채널 소비자 특성에 관한 연구에서는 웹루밍과 쇼루밍 소비자 특성에 관한 연구가 폭넓게 이루어졌다. 웹루밍은 제품 필요와 쇼핑 목표에 가장 잘 부합한다고 확신을 느끼게 하며 불확실성을 줄이고 올바른 구매에 대한 인식을 증가시킨다(Flavián et al. 2016). 웹루머들은 온라인에서 탐색 후 심리적 거리감을 줄이기 위하여 오프라인 매장을 방문하고 그들의 판단에 확신을 가진다. Fernández et al.(2018)은 웹루머들은 오프라인 프로세스에서 시간이 걸리더라도 테크니컬한 제품속성과 정보에 치중하여 구매하는 스마트 쇼퍼라고 하였다. 또한 Flavián et al.(2020)는 패션산업에서 웹루머들이 시간/노력 절감, 올바른 구매를 하고 있다는 인식이 쇼루머들보다 더 높다는 것을 보여주었다.

반면에, 쇼루밍은 최적 가격을 제공하는 소매업체를 검색하는 데 중점을 두며 낮은 가격과 편리함을 추구하는 성향을 가진다(Rapp et al. 2015). Fernández et al.(2018)은 쇼루머들은 웹루머들보다 구매유도를 하기가 더 쉬운데 특히 쾌락재인 경우 브랜드나 유행을 강조하는 가치지향 제품을 구매하는 성향이 강하다고 하였다. 특히 모바일 환경에서 점포내 스마트폰 사용은 염가나 할인을 추구하는 쇼루머의 정보 탐색과 무임승차를 촉진할 수 있다. 그러나 Fernandez, Perez, and Vazquez-casielles (2020)는 오히려 스마트폰을 이용하는 쇼루머들에게 개별고객화된 가치를 제공함으로써 비계획 구매를 유도할 수 있고, 심지어 고가의 양질의 제품을 제안(push)함으로써 충동구매를 유발할 수 있다고 하였다.

두 번째, 채널 속성 및 시너지 효과에 관한 연구(Gensler et al. 2012, 2017)에서는 주로 구매과정에서 지각된 편리성과 위험과 같은 채널 속성에 따른 경험효과 또는 파급효과(spillover effect)를 연구했는데, 중요한 특정 채널의 속성이 특정 단계마다 다르게 나타난다는 것을 검증하였다. 옴니채널환경에서 고객은 다양한 채널을 유기적으로 이용하여 하나의 구매 과정을 완성한다. 예를 들면, Gensler et al.(2017)는 편리성은 구매와 구매 후 단계에서는 중요하지만, 반면에 검색단계에서는 중요하지 않다고 하였다. 그러나 Tueanrat et al.(2021)는 편리성이 검색단계와 구매단계에서는 중요하지 않고 구매 후 단계에서만 중요하다고 주장하였다. 반면에 금전 혜택은 구매 프로세스 모든 단계에서 유의함을 보여주었다. 이에 채널 속성은 구매의사결정 단계에서 서로 상호보완적임을 알 수 있다.

세 번째, 옴니채널 활용에 따른 스마트 쇼핑에 대한 인식 및 감정에 대한 연구이다. 스마트 쇼핑을 한다는 느낌은 실용적 및 쾌락적 혜택과 연관되어 있다. Atkins and Kim(2012)은 스마트 쇼핑 인식에 영향을 미치는 요인으로 노력/시간 절약, 올바른 구매, 비용 절약의 구조적 관계를 개발하여 분석하였다. Schindler(1998)는 본인이 스마트하게 쇼핑한다는 감정을 소매업체나 쇼핑상황보다는 귀인 이론에 근거하여 구매결과를 소비자 자신에게 귀인시킬 때 발생하는 자신감 또는 만족감으로 설명한다. Flavián et al.(2020)의 연구에서 웹루밍이 쇼루밍보다 소비자들이 구매상황을 통제 가능하다 생각하고 구매 결과를 본인 책임으로 돌리는 귀인 의식이 더 높아 스마트 쇼핑을 한다는 느낌이 더 높다는 것을 보여주었다.

3. 채널통합이 쇼핑혜택에 미치는 영향에 대한 쇼핑행동의 조절효과

본 연구에서 쇼핑 혜택은 선행연구들(cf., 박지연, 김도일 2020; Tueanrat et al. 2021)에서 사용한 실용적 혜택과 심리적 혜택을 활용하고자 한다. 실용적 혜택은 지각된 다양성, 지각된 금전혜택으로, 심리적 혜택은 지각된 위험, 지각된 편리성으로 구성된다.

옴니채널 쇼핑혜택에 대한 국내 논문들에서 박지연, 김도일(2020)은 옴니채널 서비스의 지각된 유용성이 쇼핑행복감에 긍정적인 영향을 주는 것을 실증하였고, 강성호 외 2인(2021)은 고객 쇼루밍 행동을 경험한 판매원들은 창의성 동기화가 높아져 직무성과도 상승한다는 것을 보여주었다. 또한 정성광, 차경천(2020)은 쇼루밍 이용 속성(기대충족, 지각된 유용성)이 쇼루밍 태도(인지적, 정서적)에 긍정적인 영향을 주는 것을 보여주었는데, 이는 1인 가구의 경우 더 긍정적인 것으로 나타났다.

그러나 웹루밍이나 쇼루밍이 단일채널을 이용하는 것보다 소비자에게게 더 큰 혜택을 준다(cf., Fernández et al. 2018)하더라도 쇼핑환경에 따라 옴니채널 쇼핑행동의 성과에 영향을 주는 결정요인(예: 제품구색, 가격, 소비자 특성 등)은 달라질 것이다. 예를 들면, 제품구색 채널 통합형태에 따라 웹루밍 또는 쇼루밍이 쇼핑혜택이나 구전효과(Huré and Ackermann 2017)에 주는 영향이 달라진다. Heitz-Spahn(2013)는 웹루밍은 빠른 기술 변화나 속성탐색이 필요한 제품에 적합하고, 쇼루밍은 낮은 구매빈도를 보이는 내구재에 적합하다고 제안하였다.

다양성에 대한 인식은 구매시점보다 제품에 대한 정보를 찾아 비교하는 검색단계에서 보다 강력하게 발생할 것이다. 검색단계에서 웹루밍은 인터넷에서 다양한 제품 및 가격정보를 획득하고 구매에 대한 통제력을 확보하게 되며, 반면에 쇼루밍은 매장에서 직원과 실물을 통해 제한된 제품 및 가격정보를 얻게 된다. 그러므로 쇼루밍보다 웹루밍에서 다양성에 대한 욕구가 민감하게 작용할 것이다. 따라서 온·오프라인 모든 채널에서 동일한 제품구색과 가격을 제공하는 전체통합과 인터넷에 더 많은 제품구색과 저렴한 가격을 제시하는 비대칭통합의 모든 상황에서 다양성에 민감하게 반응하는 웹루밍이 쇼루밍보다 다양성을 높게 인식할 것이다. 위에서 언급한 설명에 근거하여 다음과 같은 가설들을 제안한다.

H1-1. 제품구색 전체통합과 가격 전체통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 다양성을 더 높게 평가할 것이다.

H1-2. 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 다양성을 더 높게 평가할 것이다.

H1-3. 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 다양성을 더 높게 평가할 것이다.

H1-4. 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 다양성을 더 높게 평가할 것이다.

쇼핑에서 금전 혜택은 스마트 쇼핑을 통한 비용 절감이다. 원론적으로 쇼루밍은 소비자가 오프라인에서 탐색한 제품을 온라인에서 저렴하게 구매하는 것으로 금전 혜택을 기대한다. 웹루밍은 온라인에서 습득한 더 나은 제품지식으로 오프라인 매장에서 판매원과 협상 등을 통하여 저가로 구매함으로써 금전 혜택을 기대한다. 가격이 높을수록 품질이 높을 것이라고 인식한다면, 이때 소비자가 가격을 품질지표로 사용하는 정도는 정보의 이용가능성에 의존하게 된다(Rao and Monroe, 1988). 정보이용 가능성이 유사할 때 비용 절감이 있다면 이는 품질과 무관한 쇼핑 상황으로 발생한다고 귀인할 것이다. 제품구색 전체통합의 경우 웹루밍과 쇼루밍의 정보 이용가능성이 유사하기 때문에 금전혜택에 대한 인식에 차이가 없을 것이다. 그러나 제품구색의 비대칭통합 경우에는 온라인에서 정보수집을 하는 웹루밍이 정보 이용가능성이 상대적으로 높을 것이므로 쇼루밍보다 금전 혜택을 더 크게 인식할 것이다.

가격 전체통합에서는 온·오프라인 모든 채널에서 가격이 동일하기 때문에 쇼루밍시 구매 가격에 대한 기대 불일치로 웹루밍보다 금전 혜택 인식을 더 낮게 평가할 것이다. 다시 말하면, 가격 전체통합시 웹루밍에서 가격 대조효과로 인해 쇼루밍보다 금전혜택을 더 크게 인식할 것이다. 반면에, 가격 비대칭통합에서는 온라인 채널에서 낮은 가격을 제공하므로 구매 단계에서 낮은 가격에 대한 긍정적 반응을 가지는 쇼루밍이 웹루밍보다 금전 혜택 인식을 더 높게 평가할 것이다. Arora and Sahney(2018)는 쇼루밍이 온·오프라인 채널간의 높은 가격 편차로 더 저렴한 가격으로 제품을 구매하는 것을 보여주었다. 특히 Flavián et al.(2020)은 쇼핑동기가 금전 절약일 경우 쇼루밍이 웹루밍보다 올바른 구매를 했다는 지각이 높다는 것을 실증하였다. 그러나 Melis et al.(2015)의 연구에서는 온라인과 오프라인 점포의 가격통합은 채널간의 가격변동이 크지 않아 점포 애호도와 선택에 유의한 영향을 주지 못하였다.

한편 온라인이 오프라인보다 제품구색이 더 많은 제품구색 비대칭통합과 가격이 더 저렴한 가격 비대칭통합의 경우에는 상쇄 효과로 인해 웹루밍과 쇼루밍의 금전혜택 지각에는 유의한 차이가 없을 것이다. 위에서 언급한 설명에 근거하여 다음과 같은 가설들을 제안한다.

H2-1. 제품구색 전체통합과 가격 전체통합 상황에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 금전혜택을 더 높게 평가할 것이다.

H2-2. 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합 상황에서 소비자는 웹루밍보다 쇼루밍에서 지각된 금전혜택을 더 높게 평가할 것이다.

H2-3. 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합 상황에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 금전혜택을 더 높게 평가할 것이다.

H2-4. 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합 상황의 웹루밍과 쇼루밍에서 소비자의 지각된 금전혜택에 유의한 차이가 없을 것이다.

지각된 위험은 소비자가 특정한 구매 과정이나 사용상황에서 발생하는 비용으로 인해 지각하는 위험의 정도를 의미한다. 소비자는 검색 단계보다 구매 단계에서 위험을 더 크게 지각할 것이다. 제품구색 전체통합, 가격 전체통합 모두에서 웹루밍은 채널간 제품구색 및 가격의 일치성으로 제품에 대한 지식을 강화시키고, 정보 비대칭성을 줄여주어 구매과정에 대한 통제력을 강화시킨다(Heitz-Spahn 2013). 즉, 웹루머들은 온라인에서 탐색 후 심리적 거리감을 줄이기 위하여 오프라인 매장을 방문하고 그들의 판단에 확신을 가진다. 반면에 쇼루밍은 구매단계에서 온라인 구매에 대해 지연된 배송, 기대와 상이한 제품 수령 등의 불확실성이 여전히 존재할 것이다. 따라서 제품구색 전체통합, 가격 전체통합 모두에서 쇼루밍이 지각된 위험을 더 높게 평가할 것이다.

제품구색 비대칭통합에서 웹루밍은 구매채널인 오프라인에서의 제한된 제품구색으로 발생하는 부정편향으로 올바른 구매에 대한 불확실성을 가지게 될 것이다. 반면, 쇼루밍은 구매채널인 온라인 채널에 제품구색의 다양성을 의미하기 때문에 구매 결과와 관련한 불확실성은 줄어들 것이다. 또한, 가격 비대칭통합에서 웹루밍은 구매채널인 오프라인에서 제시된 높은 가격으로 인해 올바른 구매에 대한 불확실성을 가지게 될 것이다. 반면에 쇼루밍은 온라인의 저렴한 가격에 더 많은 투자와 우선순위가 있음을 알기 때문에 상대적으로 구매 결과와 관련한 불확실성이 줄어들 것이다. 위에서 언급한 설명에 근거하여 다음과 같은 가설들을 제안한다.

H3-1. 제품구색 전체통합과 가격 전체통합 상황에서 소비자는 웹루밍보다 쇼루밍에서 지각된 위험성을 더 높게 평가할 것이다.

H3-2. 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합 상황의 웹루밍과 쇼루밍에서 소비자의 지각된 위험성에 유의한 차이가 없을 것이다.

H3-3. 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합 상황의 웹루밍과 쇼루밍에서 소비자의 지각된 위험성에 유의한 차이가 없을 것이다.

H3-4. 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합 상황에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 위험성을 더 높게 평가할 것이다.

여러 연구들(cf., Atkin and Kim 2012; Flavián et al. 2020; Gensler et al. 2017)에서 온라인 채널이 정보검색 비용 및 노력 절약을 통해 편리성을 제공한다고 하였다. 웹루밍은 온라인을 통해 정보검색을 하는 쇼핑행위이기 때문에 본질적으로 제품정보 검색단계에서 쇼루밍보다 편리함을 더욱 추구하는 쇼핑행동이다. 제품구색 전체통합은 채널간 전환이 수월하기 때문에 웹루밍과 쇼루밍 모두 구매과정에서 더욱 편리하게 대안을 평가할 것이다. 그러나 검색단계에서 시간과 노력 절약을 통해 편리성을 제공받는 웹루밍이 지각된 편리성을 더 높게 평가할 것이다. Flavián et al.(2020)은 패션산업에서 웹루밍이 쇼루밍보다 시간/노력 절감을 통한 편리성을 더 많이 제공한다고 하였다.

제품구색의 비대칭통합에서 웹루밍은 온라인을 통한 풍부한 정보검색으로 제품에 대한 지식을 강화하여 쉽고 편리한 구매과정을 기대할 수 있다. 반면에 오프라인 채널에서 검색한 제품을 저렴한 가격에 구매하려는 목표가 있는 쇼루밍은 구매 채널인 온라인 채널에서 증가된 제품이 오히려 구매시 정보과부하나 혼란을 야기할 수 있다(Walsh and Mitchell 2010).

가격 전체통합은 웹루밍시 두 채널의 가격 일치성으로 가격 통제력이 높아져 제품 선택에 대한 인지적 노력을 낮추므로 편리성을 높일 수 있다. 반면에 쇼루밍시 기대했던 할인 가격의 가치를 용이하게 파악할 수 없고 온라인에서 추가적인 정보탐색을 하는 등 더 많은 인지적 노력을 기울이는 불편함이 높아질 수 있다.

가격 비대칭통합은 웹루밍시 두 채널간 준거가격에 대한 단서의 모호성으로 탐색활동을 증가시켜 소비자의 인지적 노력을 부풀릴 수 있어 지각된 편리성을 낮출 것이다. 반면에 쇼루밍은 온라인에서 기대된 가격에 대한 만족감으로 추가적 노력이 줄어듦으로 제품 선택에 대한 편리성을 높일 것이다. Gensler et al.(2017)은 시간 절약을 통한 편리성이 소비자들이 쇼루밍을 하는 주된 동인임을 알아내었다. 위에서 언급한 설명에 근거하여 다음과 같은 가설들을 제안한다.

H4-1. 제품구색 전체통합과 가격 전체통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 편리성을 더 높게 평가할 것이다.

H4-2. 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합 상황의 웹루밍과 쇼루밍에서 소비자의 지각된 편리성에 유의한 차이가 없을 것이다.

H4-3. 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 지각된 편리성을 더 높게 평가할 것이다.

H4-4. 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합상황에서 소비자는 웹루밍보다 쇼루밍에서 지각된 편리성을 더 높게 평가할 것이다.

4. 채널통합이 소매업체 애호도에 미치는 영향에 대한 쇼핑행동의 조절효과

소매업체 애호도는 기존 연구들(cf., 정성광, 차경천 2020; Melis et al. 2015)을 이용하여 옴니채널 재이용 의도, 구전 효과 등으로 측정한다. 쇼핑 상황에서 저렴한 가격, 제품 비교 용이성 등의 낮은 전환비용으로 온라인 소매업체 애호도는 오프라인에 비해 상대적으로 낮을 것이다.

제품구색의 전체통합은 웹루밍, 쇼루밍 모두 모든 제품을 각각의 채널에서 접할 수 있으므로 단순노출효과를 극대화할 수 있다. 이는 소비자들의 제품에 대한 지속적인 노출로 인한 친숙도 증가로 긍정적인 감정과 소매업체 애호도가 높아질 것이다. Melis et al.(2015)의 연구에서 식품점의 온라인과 오프라인의 상품구색이 유사할 때 온라인 점포 애호도가 높아지는 것을 보여주었다.

그러나 제품구색 비대칭통합의 경우 웹루밍은 제한된 오프라인 채널에 대해 부정편향을 가지게 되고, 쇼루밍은 넓은 제품구색을 가진 온라인에 대해 호감도를 가지기 때문에 웹루밍보다 쇼루밍이 소매업체 애호도를 높게 평가할 것이다.

가격 전체통합은 웹루밍의 경우 일치된 가격 정보를 통해 올바른 구매 인식을 가지고 가격에 대한 공정성을 지각하므로 소매업체 애호도를 높게 평가할 것이고 반면, 쇼루밍은 구매채널에서 기대가격보다 높은 가격으로 구매에 부정적 단서가 되어 소매업체 태도 및 애호도에 부정적 영향을 미칠 것이다.

가격 비대칭통합은 웹루밍의 경우 오프라인 채널의 높은 가격으로 불공정성을 지각하여 소매업체에 대한 부정적 인식과 태도를 가질 것이다. 반면 쇼루밍은 구매 채널인 온라인의 저렴한 가격으로 높은 고객가치와 태도를 가질 것이다. 위에서 언급한 설명에 근거하여 다음과 같은 가설들을 제안한다.

H5-1. 제품구색 전체통합과 가격 전체통합에서 소비자는 쇼루밍보다 웹루밍에서 소매업체 애호도를 더 높게 평가할 것이다.

H5-2. 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합에서 소비자는 웹루밍보다 쇼루밍에서 소매업체 애호도를 더 높게 평가할 것이다.

H5-3. 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합 상황에서 웹루밍과 쇼루밍의 소매업체 애호도에 주는 영향의 유의한 차이가 없을 것이다.

H5-4. 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합 에서 소비자는 웹루밍보다 쇼루밍에서 소매업체 애호도를 더 높게 평가할 것이다.

본 연구에서는 <그림 1>과 같은 연구모형을 제시하여 옴니채널환경에서 온·오프라인 제품구색통합과 가격통합이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향과 옴니채널 쇼핑행동의 조절효과를 살펴보고자 한다.

jcr-26-3-27-g1
그림 1. 연구 모형
Download Original Figure

III. 실증분석 및 결과

1. 연구설계 및 자료수집

본 연구는 실험적 디자인을 활용한 설문지 방법을 활용하여 데이터를 수집하였다. 실험 디자인은 독립변수인 옴니채널통합의 제품구색(전체통합 vs 비대칭통합), 가격(전체통합 vs 비대칭통합), 쇼핑행동(웹루밍 vs 쇼루밍)을 모두 개체간 요인으로 완전요인배치법(full factorial design)을 활용하여 설계하였다.

쇼핑 시나리오는 온라인과 오프라인을 함께 운영하는 전자제품 매장에서 웹루밍 및 쇼루밍을 통해 프린터를 구매하는 상황으로 하였고, Flavián et al.(2020) 연구에서 사용된 웹루밍과 쇼루밍 쇼핑 상황을 본 연구에 맞게 응용하여 8가지 쇼핑 시나리오로 작성하였다. 또한 설문 응답자의 이해를 돕기 위해 각 쇼핑 시나리오를 동영상으로 제작하여 현실성을 검증한 후 사용하였다(부록1 참조).

본 쇼핑 시나리오에 사용된 프린터는 온라인과오프라인 모두에서 구매가 가능한 제품 10개 품목(노트북, 카메라, 프린터, 스마트폰, 블르투스 스피커, 선글라스, 화장품, 시계, 티셔츠, 운동화) 중 온라인과 오프라인을 통한 구매 비율이 가장 유사한 제품으로 사전조사를 통한 검증 절차를 거쳐 확정하였다. 프린터 가격은 실제 전자제품 쇼핑몰에서 가장 판매량이 많은 제품을 조사하여 15만원 ~ 30만원으로 구성하였고, 할인된 가격은 품질에 대한 부정적인 영향을 최소화할 수 있는 적정 할인율(15~25%)을 고려하여 12만원 ~ 24만원으로 구성하였다.

일반적으로 온라인이 오프라인보다 더 많은 제품구색과 더 저렴한 가격을 제공한다고 주장한 Emrich et al.(2015)Melis et al.(2015)의 연구 유형을 따라 제품구색 전체통합은 온라인과 오프라인의 제품구색을 동일하게 처치하여 웹루밍 상황에서는 제품구색이 많은 온라인에서 검색한 후 제품구색이 동일한 오프라인에서 구매를 경험하게 하였다. 또한 쇼루밍 상황에서는 제품구색이 많은 오프라인에서 검색한 후 제품구색이 동일한 온라인에서 구매를 경험하게 하였다. 제품구색 비대칭통합은 온라인이 오프라인보다 제품구색이 더 많게 처치하여 웹루밍 상황에서는 제품구색이 더 많은 온라인에서 검색한 후 제품구색이 더 적은 오프라인에서 구매를 경험하게 하였고, 쇼루밍 상황에서는 제품구색이 더 적은 오프라인에서 검색한 후 제품구색이 더 많은 온라인에서 구매를 경험하게 하였다.

가격 전체통합은 온라인과 오프라인의 가격을 동일하게 처치하여 웹루밍 상황에서는 가격이 저렴한 온라인에서 검색한 후 가격이 동일한 오프라인에서 구매를 경험하게 하였고, 쇼루밍 상황에서는 가격이 저렴한 오프라인에서 검색한 후 가격이 동일한 온라인에서 구매를 경험하게 하였다. 가격 비대칭통합은 온라인이 오프라인보다 가격이 더 저렴하게 처치하여 웹루밍 상황에서는 가격이 더 저렴한 온라인에서 검색한 후 가격이 더 비싼 오프라인에서 구매를 경험하게 하였고, 쇼루밍 상황에서는 가격이 더 비싼 오프라인에서 검색한 후 가격이 더 저렴한 온라인에서 구매를 경험하게 하였다.

참가자는 제품구색(전체통합 vs 비대칭통합), 가격(전체통합 vs 비대칭통합), 쇼핑행동(웹루밍 vs 쇼루밍)이 상호작용하는 8가지 쇼핑 시나리오에 무작위로 할당되었고 약 1분간 동영상을 시청한 후 설문을 통해 그들이 경험한 쇼핑혜택에 관해 응답하게 하였다. 설문지는 쇼핑혜택(지각된 다양성, 지각된 금전 혜택, 지각된 위험성, 지각된 편리성), 소매업체 애호도(재구매의도, 소매업체 태도, 구전 의도), 옴니채널 쇼핑 성향(시간적 가격 검색, 공간적 가격 검색, 시장전문성, 사전 검색)에 관한 질문으로 7점 리커트 척도를 사용하였고, <표 2>에서 보듯이 모든 측정 문항들은 선행연구를 참고하여 일부 수정하여 사용하였다.

표 1. 실험설계 집단 및 집단별 표본 수
실험군 채널 통합 형태 쇼핑행동 표본 수 (총 812)
제품구색 가격
1 전체 통합 전체 통합 웹루밍 (435) 110
2 비대칭 통합 97
3 비대칭 통합 전체 통합 108
4 비대칭 통합 120
5 전체 통합 전체 통합 쇼루밍 (377) 89
6 비대칭 통합 106
7 비대칭 통합 전체 통합 86
8 비대칭 통합 96
Download Excel Table
표 2. 구성개념별 측정변수
구성개념 하위개념 측정 변수 참고문헌
쇼핑 혜택 지각된 다양성 이 소매업체의 제품종류는 매우 다양하다. Kahn and Wansink(2004); Emrich et al. (2015)
이 소매업체는 쇼핑을 즐기기에 충분할 만큼 제품종류가 다양하다.
이 소매업체는 쇼핑할 때 충분히 다양한 종류의 제품 선택권을 제공한다.
이 소매업체는 적은 제품종류를 제공한다. (역코딩)
이 소매업체는 많은 제품종류를 제공한다.
지각된 위험성 이 소매업체의 제품들을 선택하는 것은 다소 위험하다. Biswas and Biswas(2004); Emrich et al. (2015)
이 소매업체에서 나의 기대를 만족시키는 제품을 선택할 수 있을지 확실하지 않다.
이 소매업체에서 구매한 제품이 다른 소매업체보다 더 비쌀까봐 걱정된다.
이 소매업체에서 구매한 제품이 나에게 적당하지 않을까봐 걱정된다.
이 소매업체에서 제품 정보를 검색하고 구매하는데 시간 손실이 있을거 같다.
지각된 편리성 전반적으로 이 소매업체에서 제품을 쉽고 빠르게 선택할 수 있다. Seiders et al. (2007); Emrich et al. (2015)
이 소매업체에서 내가 원하는 제품을 찾는 것은 쉽다.
이 소매업체는 나의 쇼핑 시간을 절약해 준다.
이 소매업체 이용은 나의 쇼핑 시간 소비를 줄여준다.
이 소매업체를 이용하는 것은 편리하게 쇼핑하는 방법이다.
지각된 금전 혜택 이 소매업체에서는 내가 원하는 제품을 원하는 가격에 구입할 수 있다. Atkins and Kim(2012)
이 소매업체는 정상가보다 낮은 가격에 제품을 구입할 수 있다.
이 소매업체에서는 합리적인 가격에 제품을 구입할 수 있다.
이 소매업체에서는 좋은 가격에 거래가 가능하다.
소매업체 애호도 재구매 의도 나는 멀지 않아 이 소매업체에서 재구매할 의향이 있다. Wu, Chen, Chen, and Cheng(2014); Hsu, Chang, Chu, and Lee (2014)
나는 다시 이 소매업체를 이용할 가능성이 높다.
나는 가능하다면 제품을 구매할 때 이 소매업체를 계속 이용할 것이다.
나는 다시는 이 소매업체에서 제품이나 서비스를 구매하지 않을 것이다.(역코딩)
나는 다음 제품을 구매할 때 이 소매업체를 이용할 것이다.
소매점 태도 이 소매업체에 대한 전반적인 평가는 좋다. Pantano and Viassone (2015); Blom, Langea, and Hess(2017)
이 소매업체를 탐색하는 것은 즐거운 일이다.
이 소매업체를 탐색하는 것은 호의적으로 느껴진다.
이 소매업체를 신뢰할 만하다고 생각한다.
이 소매업체는 긍정적으로 생각된다.
구전 의도 나는 이 소매업체를 다른 사람들과 공유하고 싶다. Huré, Picot-Coupey, and Ackermann (2017)
나는 이 소매업체를 주변 사람들에게 추천할 것이다.
나는 이 소매업체에 대해 다른 사람들에게 이야기 할 것이다.
나는 이 소매업체에 대해 긍정적 의견을 제시할 것이다.
옴니채널 쇼핑성향 시간적 가격검색 나는 평상시 특정 브랜드 제품을 최고의 가격에 구매하기 위해 정해진 세일 기간에 방문한다. Gauri, Sudhir, and Talukdar (2008); Talukdar, Gauri, and Grewal (2010);Schneider and Zielke(2021)
나는 더 좋은 가격에 구매하기 위해 쇼핑을 미룰 때가 있다.
쇼핑 전 구매 계획을 세운 물건이라도, 얼마 지나 더 좋은 가격 할인을 한다면 종종 물건을 구입하지 않고 기다린다.
나는 특별 가격 상품을 찾기 위해 정기적으로 온·오프라인 매장을 방문한다.
나는 종종 제품을 최저 가격으로 구매하기 위해 시간차를 두고 2-3번 이상의 재방문을 필요로 한다.
공간적 가격 검색 나는 종종 두개 이상 오프라인 매장의 가격을 비교하여 구매한다.
나는 매번 프로모션 광고에 기초하여 쇼핑할 곳을 결정한다.
나는 정기적으로 여러 오프라인 매장을 다니면서 가격 특별 상품들을 구입한다
나는 종종 최고의 가격 흥정을 위해 2-3개 오프라인 매장을 다니며 쇼핑한다.
나는 쇼핑하기 전 여러 오프라인 매장의 프로모션 광고를 검색한다.
시장 전문성 나는 사람들이 나에게 제품에 대한 정보를 물어볼 때가 좋다.
나는 누군가가 몇몇 제품을 어디에서 구매해야 좋은지를 물어보는 것이 좋다.
나는 제품과 상점에 대한 많은 정보를 알고 있고, 이 정보를 공유하는 것을 좋아한다.
나는 내 자신을 새로운 제품에 대한 좋은 정보원이라고 생각한다.
사전 검색 나는 소매점에 가기 전 사야할 제품의 사양까지 이미 알고 있다.
나는 쇼핑 전에 어느 매장에서 특가 상품을 구매할지 계획을 세운다.
여러 온라인 소매점간 가격을 비교하는 것은 매우 어려운 일이다. (역코딩)
나는 쇼핑하러 가기 전에 인터넷 검색을 통해 쇼핑 리스트을 미리 작성한다.
나는 소매점에 가기 전에 인터넷 검색을 통해 쇼핑쿠폰을 미리 챙긴다.
Download Excel Table

본 연구에 필요한 자료를 얻기 위해 국내 대표적인 전자제품 소매기업의 전국 8개 지점을 선정하여 그곳을 방문한 다양한 연령대의 소비자를 대상으로 자기보고식 설문을 실시하였고, 설문에 대한 신뢰도를 높이기 위해 사전 조사 후 시나리오 및 설문 문항을 일부 수정하여 설문하였다. 설문에 응답한 소비자에게는 소정의 답례품을 제공하여 총 846개의 설문지를 회수하였으며, 최종적으로 812개의 데이터가 분석에 사용되었다.

분석대상으로 선정된 최종 표본의 인구통계학적 특성을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 성별은 남성 45.9%, 여성 54.1%로 여성의 비율이 소폭 높으나 균등한 수준을 보였다. 참여자의 연령대는 40대 33.9%, 30대 30.9%, 20대 21.5% 순으로 나타났다. 학력은 4년대졸 43.9%, 전문대졸 29.2% 순으로 나타났고, 결혼여부는 기혼자가 60.3%로 미혼보다 높게 나타났다. 직업은 회사원이 40.4%로 가장 높게 나타났으며, 월평균 가구소득은 500만원 이상 38.5%, 300만원 이상 400만원 미만 19.8%, 200만원 이상 300만원 미만 17.4% 순으로 높게 나 타났다. 지역을 보면 충청 50.7%, 대구 19.9%, 서울 18.5% 순으로 높게 나타났다.

2. 분석 방법

본 연구의 분석은 다음과 같이 진행되었다. 먼저 기술통계 및 빈도분석을 통해 표본의 특성을 파악하고, 척도의 타당성을 검증하기 위해서 요인분석 및 신뢰도 분석을 하였다. 그룹 간 평균을 비교하기 위한 T검정(t-test)을 수행하였고, 완전요인배치법을 활용하였기 때문에 전체적으로 삼원분산분석(three-way ANOVA)을 활용하여 연구모형 및 가설검증에 대한 분석결과를 도출하였다. 또한 개인의 체리피킹 성향에 따른 집단을 구분하기 위해 군집분석을 시행하였으며, 이를 바탕으로 도출된 극단적 체리피커(극단적 웹루머, 극단적 쇼루머) 집단을 대상으로 추가분석하여 연구모형 및 연구가설 결과의 차이를 추가적으로 살펴보았다.

3. 실험설계에 따른 조작점검

실험에 참여한 집단별 표본 수는 <표 1>에 정리되어 있다. 구체적으로 살펴보면, 총 812 표본 중 웹루밍 435명, 쇼루밍 377명을 차지하고 있다. 무작위로 배정된 8개의 실험집단은 웹루밍 그룹에서 제품구색 전체통합-가격 전체통합 110명, 제품구색 전체통합-가격 비대칭통합 97명, 제품구색 비대칭통합-가격 전체통합 108명, 제품구색 비대칭통합-가격 비대칭통합 120명으로 구성되어 있다. 또한 쇼루밍 그룹에서는 제품구색 전체통합-가격 전체통합 89명, 제품구색 전체통합-가격 비대칭통합 106명, 제품구색 비대칭통합-가격 전체통합 86명, 제품구색 비대칭통합-가격 비대칭통합 96명으로 이루어져 있다.

실험에 참여한 각 집단별 차이가 있는지 확인하기 위해 t-검정을 수행하였고, 그 결과는 <표 3>과 같다. 제품구색통합의 변수가 적합하게 조작(-3=온라인과 오프라인의 제품구색이 같다, 3=온라인이 오프라인보다 제품구색이 더 다양하다) 되었는지 확인하기 위한 t-검정 결과, 전체통합과 비대칭통합의 평균이 각각 3.61과 5.86으로 유의적인 차이를 나타내어(t=-15.593, p <.001) 조작이 성공적으로 이뤄졌음을 확인하였다. 다음으로 가격통합의 변수가 적합하게 조작(-3=온라인과 오프라인의 가격이 같다, 3=온라인이 오프라인보다 가격이 더 저렴하다)되었는지 확인하기 위한 t-검정 결과, 전체통합과 비대칭통합의 평균이 각각 3.13과 6.07로 유의적인 차이를 나타내어(t=-22.122, p <.001) 조작이 성공적으로 이뤄졌음을 확인하였다. 마지막으로 쇼핑행동의 변수가 적합하게 조작 (-3=온라인 검색 후 오프라인에서 구매, 3=오프라인에서 검색 후 온라인에서 구매)되었는지 확인하기 위한 t-검정 결과, 웹루밍과 쇼루밍의 평균이 각각 3.12와 5.89로 유의적인 차이를 나타내어(t=-20.036, p <.001) 조작이 성공적으로 이뤄졌음을 확인하였다.

표 3. 실험설계에 따른 조작점검
(1) 실험집단간 제품구색통합에 대한 차이검정
실험집단 표본 수 평균 평균의 동일성에 대한 t-test(이분산*)
t 자유도 유의확률(양측)
전체통합 401 3.61 -15.59 725.92 0.00
비대칭통합 405 5.86
(2) 실험집단간 가격통합에 대한 차이검정
실험집단 표본 수 평균 평균의 동일성에 대한 t-test(이분산*)
t 자유도 유의확률(양측)
전체통합 391 3.13 -22.12 684.32 0.00
비대칭통합 414 6.07
(3) 실험집단간 쇼핑행동에 대한 차이검정
실험집단 표본 수 평균 평균의 동일성에 대한 t-test(이분산*)
t 자유 유의확률(양측)
웹루밍 430 3.12 -20.04 788.47 0.00
쇼루밍 377 5.89

* Levene의 등분산 검증 F 104.293, 유의수준 .000

Download Excel Table
4. 신뢰성 및 타당성 검토

본 조사에서 사용된 척도의 타당성과 신뢰성을 확인하기 위해서 요인분석과 신뢰도 분석을 수행하였다. KMO와 Bartlett의 검정결과 KMO 값이 0.947로 나타났고, .05 이하로 자료가 요인분석에 적절하였다. 주성분 분석의 Varimax 요인회전 방식을 채택하여 요인을 추출하였고, 아이겐 값 1 이상을 기준으로 하였다. 각각의 구성개념은 모두 .6 이상의 요인적재치를 보이며, 신뢰도 분석결과 Cronbach’s α값이 모두 .8 이상의 값을 가지는 것으로 나타나 척도가 신뢰할만한 수준이라 할 수 있다(표 4 참조).

표 4. 탐색요인분석 및 신뢰성분석
구성 개념 측정 변수 요인적재량 Cronbach’s alpha
1 2 3 4 5 6 7 8 9
소매업체 애호도 WOM1 .842 .015 -.112 .138 .128 .104 .133 .079 .058 0.96
WOM2 .840 -.008 -.124 .105 .126 .121 .111 .040 .061
WOM3 .819 .033 -.122 .105 .173 .112 .069 .060 .015
ATTIT5 .806 .113 -.167 .113 .018 .152 .044 -.016 .072
ATTIT4 .805 .093 -.135 .083 .063 .192 .025 -.084 .070
WOM4 .793 .019 -.137 .174 .116 .130 .088 .089 .036
ATTIT1 .786 .048 -.162 .166 -.057 .125 .185 .039 .066
ATTIT2 .759 .154 -.065 .202 .114 .170 .072 .008 .013
REPUR2 .758 .005 -.196 .156 .061 .208 .253 .085 .046
ATTIT3 .746 .139 -.082 .194 .072 .160 .114 .037 .051
REPUR1 .712 .030 -.160 .144 .080 .163 .354 .085 .066
REPUR3 .700 .039 -.137 .083 .029 .176 .366 .062 -.001
REPUR5 .691 .001 -.106 .098 .037 .170 .331 .179 .021
공간적 가격검색 SPACE3 -.007 .799 .058 .031 .217 -.030 .022 .001 .111 0.87
SPACE4 .102 .798 .030 -.009 .135 .032 .030 .169 .147
SPACE5 .081 .760 .044 .043 .216 .067 -.026 .256 .134
SPACE2 .031 .717 .017 .080 .220 -.021 .041 .171 .196
SPACE1 .139 .612 -.015 .101 .135 -.016 .096 .278 .306
지각된 위험성 RISK4 -.213 .079 .795 -.144 .029 -.089 -.045 -.009 .067 0.86
RISK3 -.110 .038 .784 .047 -.013 -.053 -.214 .069 .052
RISK2 -.299 .020 .759 -.111 -.017 -.085 -.001 -.032 -.010
RISK5 -.206 -.022 .742 -.085 .070 -.234 -.020 .086 -.008
RISK1 -.184 .047 .719 -.221 .007 -.023 -.051 -.030 -.036
지각된 다양성 VARIETY2 .345 .110 -.142 .822 .075 .181 .131 .091 .060 0.93
VARIETY5 .271 .027 -.138 .803 .044 .169 .174 .057 .007
VARIETY1 .333 .041 -.164 .798 .122 .159 .140 .040 .083
VARIETY3 .322 .091 -.161 .785 .086 .190 .168 .060 .089
시장 전문성 MARB3 .203 .229 .027 .068 .825 .024 .082 .153 .081 0.91
MARB2 .151 .216 .031 .106 .822 .015 .063 .147 .227
MARB1 .131 .259 -.010 .046 .808 .077 -.008 .101 .155
MARB4 .078 .302 .030 .054 .781 .011 .065 .235 .010
지각된 편리성 CONV3 .391 .006 -.131 .164 .081 .746 .285 .014 .046 0.93
CONV1 .416 -.006 -.140 .216 .006 .732 .041 .057 .001
CONV4 .406 -.014 -.123 .129 .066 .725 .261 .003 .023
CONV5 .457 .035 -.165 .174 .050 .681 .203 .016 .015
CONV2 .460 -.005 -.199 .317 -.036 .616 .161 -.019 -.009
지각된 금전혜택 MONEY2 .345 .072 -.047 .160 .070 .146 .766 .023 .029 0.91
MONEY3 .463 .054 -.128 .202 .060 .175 .753 .063 .030
MONEY4 .454 .058 -.153 .202 .052 .218 .733 .050 .001
MONEY1 .432 .023 -.135 .180 .059 .310 .653 .028 .017
사전 검색 SKILL4 .063 .255 .052 .066 .071 .030 .096 .780 .169 0.82
SKILL1 .077 .244 -.015 .077 .330 .033 -.030 .740 .038
SKILL2 .098 .391 .016 .072 .323 .001 .028 .667 .153
SKILL5 .149 .468 .084 .010 .189 -.027 .079 .513 .274
시간적 가격검색 TIME3 .108 .231 .029 .052 .085 .037 .007 .108 .814 0.82
TIME2 .077 .341 -.016 .099 .123 -.036 .023 .178 .805
TIME1 .073 .312 .050 .025 .245 .051 .018 .107 .709
Download Excel Table
5. 가설검증 결과

가설 1 ~ 가설 5는 옴니채널의 채널통합이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향에 대한 쇼핑행동의 조절효과를 살펴보기 위함이다. 이를 위해 <표 5>의 독립표본 t-검정을 실시하였다. 먼저 채널통합이 지각된 다양성에 미치는 영향에서 웹루밍은 제품구색 전체통합과 가격 전체통합(가설 1-1 : t=2.252, p<.05), 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합(가설 1-3 : t=1.894, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 나타나 쇼루밍보다 다양성을 높게 지각하였다. 따라서 가설1-1, 가설1-3은 α=.05에서 채택되었다. 반면에, 가설 1-2는 가설설정과 반대로 쇼루밍이 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합(가설 1-2 : t=-2.580, p<.01)에서 통계적으로 유의하게 나타나 웹루밍보다 다양성을 높게 지각하였다. 따라서 가설1-2는 가설 설정과 반대 결과를 보이므로 α=.05에서 기각되었고, 가설1-4도 (p = .069) 방향은 같았으나 α=.05에서 기각되었다.

표 5. 쇼핑행동에 따른 채널통합이 쇼핑혜택에 미치는 영향에 대한 가설 검증
쇼핑 혜택 가설 채널 통합 Levene의 등분산 검증 웹루밍 평균 쇼루밍 평균 t 자유도 유의 확률 (단측) 가설 검증 결과
F 유의 수준
지각된 다양성 H1-1 제품구색 전체통합 × 가격 전체통합 3.784 .053 5.2273 4.8230 2.252 197 .013* 채택
H1-2 제품구색 전체통합 × 가격 비대칭통합 5.327 .022 4.7578 5.1958 -2.580 199.717 .006** 기각
H1-3 제품구색 비대칭통합 × 가격 전체통합 .437 .509 4.5421 4.1221 1.894 191 .030* 채택
H1-4 제품구색 비대칭통합 × 가격 비대칭통합 .611 .435 4.5357 4.2043 1.493 210 .069 기각
지각된 금전 혜택 H2-1 제품구색 전체통합 × 가격 전체통합 1.630 .203 4.9197 4.5421 2.259 197 .013* 채택
H2-2 제품구색 전체통합 × 가격 비대칭통합 8.438 .004 4.4289 4.7925 -1.925 193.912 .023* 채택
H2-3 제품구색 비대칭통합 × 가격 전체통합 .130 .718 4.5857 4.3915 1.312 191 .096 기각
H2-4 제품구색 비대칭통합 × 가격 비대칭통합 1.076 .301 4.2392 4.7057 -2.441 210 .016*a 기각
지각된 위험성 H3-1 제품구색 전체통합 × 가격 전체통합 .181 .671 3.1018 3.5910 -2.424 197 .008** 채택
H3-2 제품구색 전체통합 × 가격 비대칭통합 .422 .517 3.6547 3.4660 1.083 199 .280a 채택
H3-3 제품구색 비대칭통합 × 가격 전체통합 .642 .424 3.5944 3.6837 -.489 191 .626a 채택
H3-4 제품구색 비대칭통합 × 가격 비대칭통합 1.283 .259 3.6385 4.0438 -2.285 210 .012* 기각
지각된 편리성 H4-1 제품구색 전체통합 × 가격 전체통합 9.539 .002 5.4009 4.9663 2.446 157.720 .008** 채택
H4-2 제품구색 전체통합 × 가격 비대칭통합 3.572 .060 4.8284 5.0321 -1.189 199 .236a 채택
H4-3 제품구색 비대칭통합 × 가격 전체통합 1.510 .221 4.4673 4.7021 -1.282 191 .101 기각
H4-4 제품구색 비대칭통합 × 가격 비대칭통합 .499 .481 4.6392 4.9396 -1.663 210 .087 기각
소매 업체 애호도 H5-1 제품구색 전체통합 × 가격 전체통합 9.539 .002 5.2709 4.8606 2.550 197 .006** 채택
H5-2 제품구색 전체통합 × 가격 비대칭통합 3.572 .060 4.6336 4.8962 -1.506 199 .068 기각
H5-3 제품구색 비대칭통합 × 가격 전체통합 1.510 .221 4.7475 4.4481 1.626 191 .104a 채택
H5-4 제품구색 비대칭통합 × 가격 비대칭통합 .499 .481 4.6343 4.9863 -2.235 210 .014* 채택

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001,

a. 양측검정

Download Excel Table

채널통합이 지각된 금전혜택에 미치는 영향에서 웹루밍은 제품구색 전체통합과 가격 전체통합(가설 2-1 : t=2.259, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 나타나 쇼루밍보다 금전혜택을 높게 지각하였다. 또한 쇼루밍은 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합(가설 2-2 : t=-1.925, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 나타나 웹루밍보다 금전혜택을 높게 지각하였다. 따라서 가설2-1과 가설2-2는 α=.05에서 채택되었다. 반면 가설2-3(p = .096)은 α=.05에서 기각되었고, 가설2-4(t=-2.441, p<.05)는 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합에서 쇼루밍이 웹루밍보다 더 큰 금전혜택을 느끼나 가설설정과 달라 α=.05에서 기각되었다.

채널통합이 지각된 위험성에 미치는 영향에서 쇼루밍은 제품구색 전체통합과 가격 전체통합(가설 3-1 : t=-2.424, p<.01)에서 웹루밍보다 위험성을 높게 지각하여 가설3-1은 α=.05에서 채택되었다. 또한 웹루밍과 쇼루밍의 유의한 차이가 없다는 가설3-2(p = .280)와 가설3-3(p = .626)도 α=.05에서 채택되었다. 그러나 가설3-4는 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합(가설3-4 : t=-2.285, p<.05)에서 가설 설정과 반대로 나타나 α=.05에서 기각되었다.

채널통합이 지각된 편리성에 미치는 영향에서 웹루밍은 제품구색 전체통합과 가격 전체통합(가설 4-1 : t=2.446, p<.01)에서 통계적으로 유의하게 나타나 쇼루밍보다 편리성을 높게 지각하였다. 반면에, 쇼루밍은 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합(가설 4-4 : t=-1.663, p >0.5)에서 웹루밍보다 편리성을 높게 지각하였으나 α=.05에서 유의하지는 못하였다. 따라서 가설4-1은 α=.05에서 채택되었으나, 가설4-4(p = .087)는 α=.05에서 기각되었다. 또한 가설4-2(p = .236)는 가설 설정대로 웹루밍과 쇼루밍에 편리성의 차이가 없어 α=.05에서 채택되었으나, 가설4-3(p = .101)은 α=.05에서 기각되었다.

채널통합이 소매업체 애호도에 미치는 영향에서 웹루밍은 제품구색 전체통합과 가격 전체통합(가설 5-1 : t=2.550, p<.01)에서 통계적으로 유의하게 나타나 쇼루밍보다 소매업체 애호도를 높게 지각하였다. 반면에 쇼루밍은 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합(가설 5-4 : t=-2.235, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 나타나 웹루밍보다 소매업체 애호도를 높게 지각하였다. 따라서 가설5-1과 가설5-4는 α=.05에서 채택되었다. 그러나 제품구색 전체통합과 가격 비대칭통합(가설 5-2 : t=-1.506, p=.068)의 가설5-2는 방향은 같았으나 α=.05에서 기각되었다. 제품구색 비대칭통합과 가격 전체통합에서 웹루밍과 쇼루밍의 소매업체 애호도 차이가 없다는 가설5-3(p=.104)는 가설대로 유의한 차이가 없이 나타나 α=.05에서 채택되었다.

크게 정리해보면, 제품구색 전체통합일 때 가격 전체통합과 매칭되면 웹루밍이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 가격 비대칭통합과 연관될 때에는 가격 비대칭통합의 영향력이 더 강하게 나타나 웹루밍보다 쇼루밍이 다양성과 금전혜택을 더 높게 지각하는 상반되는 결과가 나타났다. 또한 제품구색통합과 상관없이 가격 전체통합에서는 웹루밍이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 가격 비대칭통합에서는 쇼루밍이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 긍정적인 영향을 미치는 일관된 결과를 보였다.

<표 5>의 t -검정을 통해 검증한 채널통합이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향에 대한 쇼핑행동의 조절효과는 <표 6>의 삼원분산분석을 통해서도 확인할 수 있다. <표 6>은 제품구색, 가격과 쇼핑행동이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향에 대한 삼원분산분석 결과로 제품구색, 가격, 쇼핑행동의 주효과와 함께 이원상호작용효과 및 삼원상호작용효과를 포함하고 있다.

표 6. 제품구색, 가격, 쇼핑행동에 따른 쇼핑혜택과 소매업체 애호도의 삼원분산분석 결과
다양성a 금전혜택b 위험성c 편리성d 소매업체 애호도e
F값 p-값 F값 p-값 F값 p-값 F값 p-값 F값 p-값
수정 모형 8.276 .000 3.475 .001 4.139 .000 5.594 .000 5.698 .000
절편 8723.022 .000 10732.486 .000 6093.607 .000 12107.391 .000 15305.289 .000
제품구색 42.130 .000*** 4.640 .032* 9.679 .002** 17.445 .000*** 9.199 .002**
가격 .003 .958 .595 .441 5.096 .024* .075 .784 .290 .590
쇼핑행동 3.211 .074 .534 .465 4.652 .031* .738 .391 .378 .539
제품구색 × 가격 .186 .667 .347 .556 .004 .949 6.689 .010* 11.153 .001**
제품구색 × 쇼핑행동 3.842 .049* .657 .418 .277 .599 4.678 .031* .113 .737
가격 × 쇼핑행동 5.400 .020* 15.739 .000*** .964 .326 3.948 .047* 18.480 .000***
제품구색 × 가격 × 쇼핑행동 3.540 .060 .052 .820 7.269 .007** 2.615 .106 .002 .969

a. R 제곱 = .068 (수정된 R 제곱 = .060), b. R 제곱 = .030 (수정된 R 제곱 = .021), c. R 제곱 = .035 (수정된 R 제곱 = .027), d. R 제곱 = .047 (수정된 R 제곱 = .038), e. R 제곱 = .048 (수정된 R 제곱 = .039)

Download Excel Table

먼저 지각된 위험성에 대한 제품구색, 가격, 쇼핑행동간의 삼원상호작용효과가 α=.05 수준에서 유의한 것으로 나타났다. <그림 2>는 지각된 위험성에 대한 제품구색, 가격, 쇼핑행동의 삼원상호작용효과를 나타내고 있다. 웹루밍 상황에서 제품구색 비대칭통합일 때 가격통합에 따른 차이가 크게 없지만, 제품구색 전체통합일 때 가격 전체통합이 가격 비대칭통합보다 위험성을 더 낮게 지각했다. 반면, 쇼루밍 상황에서는 제품구색이 전체통합일 때 가격 비대칭통합이 가격전체통합보다 위험성을 더 낮게 지각했으나, 제품구색이 비대칭통합일 때 가격 전체통합이 가격비대칭통합 보다 위험성을 더 낮게 지각했다. 이에 따라 웹루밍의 경우 제품구색비대칭통합 할 때는 가격통합에 따른 차이를 못 느끼나, 제품구색 전체통합으로 할 때는 가격도 전체통합을 하여야 상대적으로 위험을 덜 느끼게 된다.

jcr-26-3-27-g2
그림 2. 지각된 위험성에 대한 삼원상호작용 효과
Download Original Figure

또한 다양성, 편리성에 대한 제품구색과 쇼핑행동 간의 이원상호작용효과와 다양성, 금전혜택, 편리성, 소매업체 애호도에 대한 가격과 쇼핑혜택간의 이원상호작용효과도 α=.05 수준에서 유의한 것으로 나타났다. <표 7>은 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 대한 제품구색과 쇼핑행동 간의 이원상호작용효과와 가격과 쇼핑행동 간의 이원상호작용효과를 구체적으로 나타내고 있다. <표 7>의 분석결과 제품구색 측면에서는 웹루밍과 쇼루밍 모두에서 온·오프라인의 제품구색이 동일한 전체통합일 경우 쇼핑혜택을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 그러나 가격 측면에서는 웹루밍과 쇼루밍에서 상반된 결과를 보였다. 웹루밍의 경우 온·오프라인의 가격이 동일한 전체통합에서 쇼핑혜택을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 반면 쇼루밍의 경우 온라인이 더 저렴한 비대칭통합에서 쇼핑혜택을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 이에 따라 웹루머들의 쇼핑혜택을 극대화하기 위해서는 온·오프라인의 제품과 가격을 동일하게 만들어 주는 것이 효과적이고, 쇼루머들의 쇼핑혜택을 극대화하기 위해서는 구매 채널인 온라인에서 낮은 가격을 통해 금전적 혜택을 강화시켜 주는 것이 효과적임을 알 수 있다.

표 7. 채널통합, 쇼핑행동에 따른 쇼핑혜택과 소매업체 애호도 차이 분석
채널통합 쇼핑행동 쇼핑 혜택 Levene의 등분산 검증 전체 통합 비대칭통합 t 자유도 유의확률 (단측)
F 유의수준
제품구색 웹루밍 다양성 16.026 .000 5.0084 4.5387 3.598 413.079 .000***
금전혜택 .530 .466 4.6922 4.4054 2.460 426 .014*
위험성 1.812 .178 3.358 3.617 -2.117 426 .034*
편리성 3.313 .069 5.1356 4.5567 4.956 426 .000***
소매업체 애호도 .000 .985 4.9755 4.6886 2.815 426 .005**
쇼루밍 다양성 1.878 .171 5.0256 4.1648 5.667 372 .000***
금전혜택 1.706 .192 4.6782 4.5572 .893 375 .372
위험성 .034 .852 3.523 3.873 -2.510 375 .012*
편리성 1.303 .254 5.002 4.8273 1.291 375 .197
소매업체 애호도 .477 .490 4.8800 4.6844 1.616 375 .107
가격 웹루밍 다양성 .242 .622 4.8894 4.6348 1.905 430 .057
금전혜택 .745 .388 4.7549 4.3246 3.728 426 .000***
위험성 3.663 .056 3.3447 3.6458 -2.464 426 .014*
편리성 .652 .419 4.9405 4.7244 1.807 426 .071
소매업체 애호도 .739 .390 5.0128 4.6340 3.745 426 .000***
쇼루밍 다양성 .102 .749 4.4785 4.7324 -1.607 372 .108
금전혜택 19.428 .000 4.4680 4.7512 -2.145 362.193 .032*
위험성 .957 .328 3.6365 3.7405 -.737 375 .461
편리성 .069 .792 4.8364 4.9881 -1.118 375 .264
소매업체 애호도 .349 .555 4.6321 4.9185 -2.371 375 .018*

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Download Excel Table
표 8. 소비자 쇼핑행태의 군집분석
요인1 (공간적 검색) 요인2 (시장 전문성) 요인3 (시간적 검색) 요인4 (사전 검색)
군집1 (n=169) 0.8821 0.4853 0.2508 -0.0104
군집2 (n=117) 0.0162 -0.2969 -1.2905 -0.3636
군집3 (n=128) -0.1731 -1.0023 0.5157 0.4287
Download Excel Table
6. 군집분석 및 추가분석

웹루밍과 쇼루밍을 사용하는 소비자들의 체리피 킹 성향을 파악하기 위해 군집분석을 수행하였다. 이를 위해 변수로 선행 연구들(cf., Gauri et al. 2008; Talukdar, Gauri, and Grewal 2010)의 쇼핑성향 관련 변수들을 수정·보완하여 사용하였다. <표 2>에서 보듯이 시간적 가격검색, 공간적 가격검색, 시장 전문성, 사전 검색 등의 척도를 활용하여 옴니채널 쇼핑성향을 측정하였다. 이는 다양한 형태의 쇼루밍 유형을 세분화한 Schneider and Zielke (2021)의 연구처럼 추가적인 심리적 혜택 변수를 활용한 것이다. <표 9>에서 보듯이 각 요인에 대한 군집간의 분산분석을 통해 군집간에는 α=.05 수준에서 서로 유의한 차이를 보이고 있음을 알 수 있고, 이는 소비자들의 쇼핑행태를 세 개의 독특한 군집으로 분류할 수 있음을 의미한다. 각 군집의 특성에 관한 자세한 설명은 <표 10>에 정리되어 있다. 예를 들어, ‘극단적 쇼루머형’(n=169)이라 명명한 군집 1은 제품에 대한 전문가적 성향을 어느 정도 가지고 있고 편리성을 추구하는 성향이 있어 평소 제품구매를 위한 주기적인 검색을 하지 않는다. 하지만 금전적 혜택 추구 성향이 강하기 때문에 제품구매 전 오프라인 점포에서 다양한 제품검색을 한 후 가격이 저렴한 온라인에서 구매하는 성향이 있다는 특성을 가진다. 또한 ‘극단적 웹루머형’ (n=128)이라 명명한 군집 3은 제품에 대한 전문가적 성향은 낮으나, 올바른 구매와 구매에 대한 심리적 위험을 낮추기 위해 주기적으로 온라인 검색을 시도하면서 제품사양이나 구매장소를 미리 파악한다. 그리고 실제 구매 시에는 미리 계획한 오프라인 점포에서 제품을 구매하는 성향이 있다는 특성을 가진다. ‘오프라인 선호형’(n=117)이라 명명한 군집 2는 본 연구의 주제와 벗어나므로 설명을 생략한다.

표 9. 군집분석에 대한 분산분석
군집 오차 F 유의확률
평균제곱 자유도 평균제곱 자유도
공간적 검색 47.655 2 0.514 411 92.765 0.000
시장 전문성 81.441 2 0.634 411 128.424 0.000
시간적 검색 117.584 2 0.450 411 261.306 0.000
사전 검색 19.376 2 1.002 411 19.339 0.000
Download Excel Table
표 10. 군집별 프로파일
군집 1. 극단적 쇼루머형(n=169) 군집 2. 오프라인 선호형(n=117) 군집 3. 극단적 웹루머형(n=128)
제품에 대한 전문가적 성향을 어느 정도 가지고 있고 편리성을 추구하는 성향이 있기 때문에 평소 제품구매를 위한 주기적인 검색을 하지 않는다. 하지만 금전적 혜택 추구 성향이 강하기 때문에 제품 구매하기 전 여러 오프라인 점포를 다니며 다양한 제품을 검색한 후 가격이 저렴한 온라인에서 구매하는 경향이 있다. 제품에 대한 특별한 지식이 없고, 평소 제품사양이나 구매 장소를 미리 파악하는 일도 없다. 구매 시에도 주기적으로 제품검색을 하거나 여러 점포를 다니며 가격비교를 하지 않고 바로 오프라인 점포에서 구매하는 경향이 있다. 제품에 대한 전문가적 성향은 없으나, 올바른 구매와 구매에 대한 심리적 위험성을 낮추기 위한 성향이 강해 평소 주기적으로 온라인 검색을 시도하면서 제품사양이나 구매장소를 미리 파악한다. 그리고 실제 제품구매 시에는 여러 점포를 다니지 않고 미리 계획한 오프라인 점포에서 제품을 구매하는 경향이 있다.
Download Excel Table

위에서 언급한 체리피킹 성향이 강한 두 집단을중심으로 옴니채널환경에서 제품구색통합과 가격통합이 쇼핑혜택 및 소매업체 애호도에 미치는 영향을 설명해 보고자 한다. 먼저 각각의 옴니채널의 제품구색과 가격 통합에 따른 쇼핑혜택의 차이에 대한 결과는 <표 11>과 같다. 채널통합이 지각된 다양성에 미치는 영향에서는 극단적 웹루머가 가격전체통합(t=3.499, p<.01)에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 채널통합이 지각된 금전혜택에 미치는 영향에서는 극단적 쇼루머가 제품구색 비대칭통합(t=-2,332, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 채널통합이 지각된 위험성에 미치는 영향에서는 극단적 웹루머가 제품구색전체통합(t=-2,163, p<.05), 가격 전체통합(t=-2.210, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다. 채널통합이 지각된 편리성에 미치는 영향에서는 극단적 쇼루머가 제품구색 비대칭통합(t=-2.168, p<.05)에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 채널통합이 소매업체 애호도에 미치는 영향에서는 극단적 쇼루머가 제품구색 비대칭통합(t=-2.362, p<.05), 가격 비대칭통합(t=-3.332, p<.01)에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 즉, 채널통합의 내용이 제품구색 또는 가격에 상관없이 전체통합에서는 극단적 웹루머가 극단적 쇼루머보다 쇼핑혜택에 긍정적인 결과를 보였다. 동일하게 채널통합의 내용이 제품구색 또는 가격에 상관없이 비대칭통합에서는 극단적 쇼루머가 극단적 웹루머보다 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 긍정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다. 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 대한 평가에 있어 전체통합은 극단적 웹루머 쇼핑성향을 가진 집단에게 긍정적으로 작용하고, 비대칭통합은 극단적 쇼루머 쇼핑성향을 가진 집단에게 긍정적으로 작용하는 차별적인 영향력을 확인할 수 있다.

표 11. 군집별 채널통합에 따른 쇼핑혜택 차이
쇼핑 혜택 채널 통합 극단적 웹루머 극단적 쇼루머 t 자유도 유의확률 (단측)
지각된 다양성 제품구색 전체통합 5.2631 4.9500 1.161 85.159 .125
제품구색 비대칭통합 4.1206 3.9895 -.401 75 .345
가격 전체통합 5.0192 3.9736 3.499 75 .001**
가격 비대칭통합 4.4196 4.8000 -1.351 81.771 .090
지각된 금전 혜택 제품구색 전체통합 4.7763 4.7250 .226 86 .411
제품구색 비대칭통합 3.9568 4.5885 -2,332 75 .011*
가격 전체통합 4.4935 4.4868 .031 75 .488
가격 비대칭통합 4.3214 4.7666 -1.546 86 .063
지각된 위험성 제품구색 전체통합 3.3157 3.8666 -2.163 86 .017*
제품구색 비대칭통합 4.3218 4.2291 .349 75 .364
가격 전체통합 3.5213 4.1403 -2.210 75 .015*
가격 비대칭통합 4.0714 3.9833 .330 86 .371
지각된 편리성 제품구색 전체통합 5.4157 5.0200 1.690 86 .051
제품구색 비대칭통합 4.2413 4.7875 -2.168 75 .017*
가격 전체통합 5.1435 4.8157 1.310 75 .097
가격 비대칭통합 4.5785 4.9633 -1.449 86 .076
소매 업체 애호도 제품구색 전체통합 5.1457 5.0178 .594 86 .277
제품구색 비대칭통합 4.4429 4.9166 -2.362 74.623 .011*
가격 전체통합 5.0493 4.7004 1.487 75 .071
가격 비대칭통합 4.5521 5.1379 -3.332 82.008 .001**

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Download Excel Table

IV. 결론 및 논의

1. 연구요약 및 논의

디지털 및 모바일 채널의 출현으로 소매업체들은 다양한 채널들을 통합하는 옴니채널로 발전시켜 왔다. 더불어 소비자들의 쇼핑하는 방법도 복잡하게 진화되어 웹루밍 또는 쇼루밍이라는 독특한 형태로 행해지고 있으며 점차 증가하는 추세이다.

이러한 옴니채널환경에서 웹루밍과 쇼루밍은 서로 다른 쇼핑동기와 구매과정을 보이기 때문에, 웹루밍과 쇼루밍에 적합한 옴니채널 형태는 무엇이고 그들이 어떠한 쇼핑혜택을 느끼는지에 대해서 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 옴니채널환경에서 제품구색통합과 가격통합 중심으로 소비자들이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도를 어떻게 평가하는지 검증하였고, 옴니채널의 대표적인 쇼핑행동인 웹루밍과 쇼루밍에 따른 차별적인 효과를 살펴보고자 하였다.

선행 연구들을 참고하여 주요 분석결과에 대해 해석하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 옴니채널환경에서 제품구색통합과 가격통합이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향은 쇼핑행동에 따라 다르게 나타남을 보여주었다. 분석 결과, 웹루밍과 쇼루밍 모두에서 온·오프라인의 제품구색이 동일한 전체통합일 경우 쇼핑혜택을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 이는 Emrich et al.(2015)의 전문 소매점에서는 온·오프라인의 제품구색이 전체통합될 경우 소비자들이 쇼핑혜택을 높게 평가한다고 한 연구결과와 일치한다. Kahn and Wansink(2004)의 연구에서 실제 다양성과 지각된 다양성과는 차이가 있다고 하였는데, 제품구색 비대칭통합의 경우 제품구색이 넓은 온라인채널에 준거점을 두게 되고 제품구색이 제한된 오프라인 채널에 잠재된 손실을 느끼게 되므로 제품구색 전체통합보다 상대적으로 다양성을 낮게 지각하게 된다. 또한 제품구색 전체통합에서는 온·오프라인 채널간 제품구색이 일치하므로 소비자가 원하는 제품검색을 더욱 편리하게 만들며 구매에 대한 불확실성을 줄여주므로 지각된 위험을 감소시킬 수 있다. 옴니채널에서 한쪽 채널에 더 많은 제품을 제공하는 것은 오히려 소비자들에게 선택의 가능성을 줄이는 결과를 초래할 수 있다.

그러나 가격 측면에서는 웹루밍과 쇼루밍이 상반된 결과를 보였다. 웹루밍의 경우 온·오프라인의 가격이 동일한 전체통합에서 쇼핑혜택을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 이는 Flavián et al.(2016)의 연구에서 웹루밍의 이유가 쇼핑에 대한 불확실성을 줄이고 올바른 구매에 대한 인식을 증가시키는데 있다는 결과와 같은 맥락으로 해석할 수 있다. 온·오프라인에서 제품구색 뿐만 아니라 가격도 함께 일치시키므로 구매에 대한 통제력과 신뢰감을 강화시켜 올바른 구매에 이르게 하기 때문이다. 반면 쇼루밍의 경우 온라인이 더 저렴한 비대칭통합에서 쇼핑혜택을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 이는 Rapp et al.(2015)이 쇼루밍의 이유가 온라인에서 더 저렴한 제품을 찾는 데 있다고 한 결과와 같은데 구매단계인 온라인에서 낮은 가격으로 금전적 혜택을 강화시키려는 쇼루밍의 특성을 보여주고 있다.

둘째, 본 연구에서는 옴니채널환경에서 제품구색통합과 가격통합의 상호작용이 쇼핑혜택과 소매업체 애호도에 미치는 영향은 쇼핑행동에 따라 다르게 나타남을 보여주었다. <표 12>의 분석 결과 웹루밍의 경우 여러 채널통합 중에서 온·오프라인의 제품구색과 가격이 동일한 전체통합에서 금전혜택, 다양성 같은 실용적 혜택뿐만 아니라 위험성, 편리성 같은 심리적 혜택을 높게 지각하였고, 이로 인해 소매업체 애호도까지 높임을 확인하였다. 이는 온·오프라인에서 제품 및 가격을 동일하게 하여 시각적 다양성을 활성화시키고, 비교대상의 동일한 준거점으로 제품 비교에 대한 편리함을 제공한다. 또한 제품정보 일치성으로 정보비대칭으로 인한 불안감을 해소시키며, 기대하는 구매가격보다 상대적으로 저렴하다는 인식을 제공하여 소매업체 애호도가 높아진 결과라고 할 수 있다.

표 12. 채널통합의 상호작용이 쇼핑혜택에 미치는 영향에 대한 쇼핑행동 차이
채널통합형태 다양성 금전혜택 위험성 편리성 애호도
제품구색전체통합 × 가격전체통합 웹루밍> 쇼루밍 웹루밍> 쇼루밍 웹루밍< 쇼루밍 웹루밍> 쇼루밍 웹루밍> 쇼루밍
제품구색전체통합 × 가격비대칭통합 웹루밍< 쇼루밍 웹루밍< 쇼루밍 - - -
제품구색비대칭통합 × 가격전체통합 웹루밍> 쇼루밍 - - - -
제품구색비대칭통합 × 가격비대칭통합 - 웹루밍< 쇼루밍 웹루밍< 쇼루밍 웹루밍< 쇼루밍 웹루밍< 쇼루밍
Download Excel Table

한편, 쇼루밍의 경우 제품구색과 가격 비대칭통합에서 위험 지각을 높이지만, 금전적 혜택 같은 실용적 혜택과 편리성 같은 심리적 혜택을 높게 인식하였고 이로 인해 소매업체 애호도도 높아짐을 확인하였다. 이는 앞에서 언급한 것처럼 쇼루밍의 근본적인 이유가 저렴한 제품을 찾는 것과 편리함을 추구하는 것이기 때문에 금전적 혜택과 편리함을 위해 기꺼이 위험을 수반한다는 것으로 해석 할 수 있다. 또한 제품구색에서 온·오프라인이 동일하더라도 가격이 온라인이 더 저렴한 경우 소매업체 애호도에는 영향을 주지 않지만 다양성 또는 금전적 혜택 같은 실용적인 혜택을 쇼루밍이 웹루밍보다 더 많이 얻을 수 있음을 알 수 있다. 따라서 온라인 채널에서 더 낮은 가격을 제공하는 것은 쇼루밍에서 필수적으로 고려해야 한다. 소비자들의 소매업체 애호도는 실용적 혜택과 심리적 혜택을 함께 제공받을 때 형성될 수 있음을 알 수 있다.

셋째, 본 연구에서는 추가적으로 옴니채널 쇼핑성향을 바탕으로 군집분석을 수행하여 극단적 체리피킹 성향 집단(극단적 웹루머와 극단적 쇼루머)을 도출하였다. <표 13>에서 극단적 웹루머는 제품구색 전체통합과 가격 전체통합 상황 모두에서 위험성에 대한 지각이 낮아짐을 보였다. 이는 두 채널의 제품구색과 가격 일치가 올바른 구매에 대한 인식을 강하게 심어주므로 위험성에 대한 지각이 낮아지는 것으로 볼 수 있다. 극단적 웹루머는 올바른 구매를 위해 금전혜택이나 편리성보다는 위험성에 대한 지각을 중요하게 생각한다. Fernández et al.(2020) 에서 웹루머는 편리성을 추구하는 성향이 강하다고 밝힌 결과와는 다른 결과라고 볼 수 있다. 이는 구매의사결정과정과 채널속성에 따른 Gensler et al. (2017)의 연구에 비추어 보았을 때, 편리성은 구매와 구매 이후의 단계에서 중요하게 작용하므로 올바른 구매를 위해 검색단계에 큰 의미를 두는 웹루머에게는 유의미하게 나타나지 않을 수 있다. 실제로 웹루머는 오프라인 점포에서 구매하기 전에 불편함을 감수하고라도 온라인을 통해 미리미리 제품에 대한 정보를 습득하는 행위를 거친 후 추가적으로 제품에 대한 실물을 확인하기 위해 오프라인 점포를 방문하여 제품 확인 후 최종 구매에 이르는 성향이 있다(Heitz-Spahn 2013). 이러한 웹루머의 일련의 행위들은 결국 올바른 구매를 위해 위험성을 최대한으로 줄이기 위한 노력이라고 해석할 수 있고, 웹루머에게 제품정보 검색활동은 중요한 의미가 있음을 알 수 있다.

표 13. 극단적 웹루머와 극단적 쇼루머 비교분석
채널통합 다양성 금전혜택 위험성 편리성 애호도
제품구색 전체통합 - - 극단적 웹루머 < 극단적 쇼루머 - -
제품구색 비대칭통합 - 극단적 웹루머 < 극단적 쇼루머 - 극단적 웹루머 < 극단적 쇼루머 극단적 웹루머 < 극단적 쇼루머
가격 전체통합 극단적 웹루머 > 극단적 쇼루머 - 극단적 웹루머 < 극단적 쇼루머 - -
가격 비대칭통합 - - - - 극단적 웹루머 < 극단적 쇼루머
Download Excel Table

또한 가격전체통합에서 극단적 웹루머는 극단적 쇼루머보다 다양성을 높게 지각하였는데, 이는 웹루머는 채널간의 제품과 여러 정보를 매칭하여 정보를 수집하기 때문에 가격이 통합되었을 때 정보 비교가 더 용이하므로 다양성을 느끼는 것으로 판단된다. 반면에 극단적 쇼루머는 제품구색 비대칭통합과 가격 비대칭통합 상황 모두에서 금전혜택과 편리성에 대한 지각이 높아지고 소매업체 애호도까지 연결된다. 이는 극단적 쇼루머에게는 구매채널에서 제품구색 및 가격 평가가 중요하다고 해석된다. 그러나 Flavián et al.(2020)의 연구에서 패션제품에서 시간과 노력 절약의 편리성 인식은 쇼루밍보다 웹루밍에서 더 크다고 한 것과는 반대 결과인데, 이는 제품유형의 차이에 따른 것으로 볼 수 있다. 즉 웹루밍의 경우 패션제품은 인터넷을 통해 제품을 확인하는 것이 더욱 효율적이지만, 본 연구에서 사용된 전자제품은 올바른 구매에 대한 동기가 더 강하게 작용한다. 소비자는 인터넷 검색뿐만 아니라 매장에서 실물에 대한 추가적인 확인이 필요할 수 있어 제품구색이 적은 오프라인 채널이 불편함을 야기할 수 있다. 따라서 전자제품과 같은 고관여 제품의 경우 직접 매장을 방문하여 제품검색을 시도한 후 다양한 제품을 제공하는 온라인 채널에서 구매하는 쇼루머가 더욱 편리함을 인지하게 된다고 볼 수 있다.

극단적 웹루머와 극단적 쇼루머는 모두 강한 합리적인 소비행위를 추구하는 체리피커들이다. 극단적 웹루머는 위험성의 심리적 혜택을 더욱 추구하는 체리피커이고, 극단적 쇼루머는 금전혜택의 실용적 혜택과 편리성의 심리적 혜택을 모두 추구하는 체리피커라 할 수 있다. 소매업체 입장에서 충성 고객 가능성은 극단적 웹루머보다 극단적 쇼루머가 더 높았는데, 이러한 결과는 충성고객 확보를 위해서 실용적 혜택뿐만 아니라 심리적 혜택도 함께 충족시켜 주었기 때문으로 유추할 수 있다. Talukdar et al.(2010)의 연구 등 과거 단일채널에서의 체리피킹 연구에서는 주로 소비자들의 시간 기회비용과 금전혜택의 경제적 합리성으로 기업 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 그러나 지금의 옴니채널환경에서는 소비자들의 애호도 확보와 기업성과를 위해 실용적 혜택 뿐 아니라 심리적 혜택도 함께 고려해야 함을 알 수 있다.

2. 학문적 및 실무적 시사점

본 연구는 다음과 같은 학문적 시사점을 지닌다. 첫째, 그간 옴니채널통합에 관한 논문은 대부분 제품 또는 가격의 단일차원으로 연구되었다. 본 연구에서는 제품구색과 가격통합의 관점에서 전체통합 또는 비대칭통합의 다차원으로 세분하여 쇼핑혜택에 미치는 영향을 분석하였다. 둘째, 옴니채널환경에서 웹루밍이나 쇼루밍을 기회주의적 행동이 아닌 옴니채널환경 내의 합리적인 채널 선택으로 보았다. 선행 연구들은 독립적으로 운영되는 멀티채널 환경에서 웹루밍이나 쇼루밍 쇼핑행동을 무임승차나 기회주의적 행동으로 보고 고객 이탈 원인 규명과 방지 차원 관점에서 바라보았다. 본 연구에서는 옴니채널 쇼핑행동을 무임 승차가 아닌 유기적으로 운영되는 멀티채널 환경에서 소비자의 합리적 쇼핑행위로 간주하였다. 셋째, 쇼핑혜택에 영향을 주는 웹루밍과 쇼루밍의 차이를 분석하여 옴니채널환경에서 웹루머와 쇼루머들이 추구하는 합리성을 극대화하는 방안을 살펴보았다.

또한 본 연구는 다음과 같은 실무적 시사점을 제공한다. 소매업체는 옴니채널 소비자들이 추구하는 혜택을 바탕으로 그들의 구매 행동을 유도하거나 촉진할 수 있다. 첫째, 극단적 웹루머의 경우 다양성이나 금전전 혜택의 실용적 혜택보다 위험성과 같은 심리적 혜택에서 차별적인 반응을 보였다. 따라서 극단적 웹루머들에게 지각된 위험을 낮출 수 있는 통합된 위험감소전략 및 마케팅 방안이 필요하다. 이를 위해 소비자에게 신뢰를 줄 수 있도록 충분한 정보를 제공하거나, 채널을 대표할 수 있는 후기나 이용방법을 전달하거나 또는 채널간의 교환 및 반품의 용이성을 강화하는 방안을 고려할 수 있다.

둘째, 극단적 쇼루머의 경우 극단적 웹루머와 달리 금전혜택과 같은 실용적 혜택과 편리성과 같은 심리적 혜택에 차별적인 반응을 보였다. 이들에게는 금전적 혜택 또는 편리성을 강조하는 마케팅전략 및 프로모션 방안을 제공함으로써 그들을 유인하고 이용가능성을 높일 수 있다. 이를 위해 극단적 쇼루머가 가장 중시하는 가격적인 혜택을 연계하여 전체적인 채널에 대한 접근성 및 이용가능성을 향상시킬 수 있다. 특히 소매업체 입장에서는 쇼루밍 행위를 감소시킬 필요가 있는데 극단적 쇼루머 소비자들이 편리성을 지각할 수 있는 점포 내 무선인터넷 및 원격근거리 통신환경을 활용하여 고객소통을 강화하거나(Verhoef et al. 2015), 온·오프라인이 연계된 O2O 서비스를 기획 및 개발하여 운영할 필요가 있다. Schneider and Zielke(2021)의 주장처럼 쇼루머의 오프라인 구매를 유도하기 위해서는 단순한 서비스 이용가능성이 아닌 고품질의 판매원 서비스 제공이 중요하다.

3. 한계점 및 향후 연구방향

본 연구의 한계점과 향후 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 하나하나의 가설도출논리를 치밀한 인과관계로 설명하는데 부족함이 있다. 그러나 본 논문이 구색(가격)과 쇼핑혜택에 대한 웹루밍(쇼루밍)의 조절효과를 규명하는 초기 연구라 보고 좀 더 거시적인 관점에서 구성개념간의 논리적 설명을 한 탐색적 연구의 한계를 밝히고자 한다.

둘째, 본 연구에서 가정하고 있는 옴니채널 제품구색 전체통합은 이론적으로 기준이 되는 준거점의 의미는 있으나, 현실적으로 전개하기에는 어려운 한계점이 있다.

셋째, 본 연구에서 사용된 제품은 웹루밍과 쇼루밍을 통해 흔히 구매되는 전자제품 실용재의 특정 제품 카테고리로 한정하였다. 향후 연구에서는 쾌락재 등 제품유형을 다양하게 분류하여 쇼핑행동이나 개인 쇼핑성향에 따라 제품유형의 차별적인 효과를 살펴보면 보다 풍부한 결과를 제공할 수 있을 것이다.

넷째, 본 연구에서는 소비자의 구매의사결정 과정 중 제품검색과 구매의 두 가지 구매의사결정 단계로 나누어 시나리오를 구성하여 자료를 수집하였다. 하지만 실제 구매의사결정과정에는 보다 다양한 단계들이 있으며, 순차적 또는 반복적으로 단계가 수행될 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 Beck and Rygl(2015)의 주장처럼 채널간의 자유로운 전환이 가능하다는 점을 고려하여, 온·오프라인 채널간 하나의 방향성을 가진 채널 조합뿐만 아니라 여러 번의 교차가 발생하는 다양한 채널의 조합에 대해서도 함께 연구할 필요가 있다.

다섯째, 본 연구에서 자극물로 사용된 제품은 제한적이었으나, 넓고 깊은 카테고리를 가지고 있는 소매업체에서는 소비자들이 전체적인 제품을 지각하는 것이 쉽지 않다. 그로 인해 실제 소매업체와 실험상황에서는 지각의 정도에 차이가 클 것이다. 따라서 실제 현실상황을 반영하여 실험상황을 제시할 수 있도록 자극물에 대한 개선이 필요할 것이다. 예컨대 소비자의 선택권을 옵션으로 추가하거나, VR 또는 AR 등의 가상현실을 활용한 실제 매장과 유사한 모의실험상황을 구현할 수 있다.

마지막으로, 본 연구에서 사용한 소매기업 애호도는 옴니채널환경에서 측정하기가 어려운 측면이 있다. 같은 또는 다른 소매업체의 온라인과 오프라인을 넘나드는 옴니채널 환경하에서는 소매업체 애호도를 측정하기가 모호하다. 따라서 기업의 채널운용에 대한 실제 성과, 채널 통합 비용 등을 고려한 연구가 필요할 것이다.

Appendices

부록 1. 실험에 사용된 쇼핑 시나리오

쇼핑 시나리오는 온라인과 오프라인을 함께 운영하는 전자제품 매장에서 웹루밍 및 쇼루밍을 통해 프린트를 구매하는 상황으로 하였고, 아래 그림과 같이 제품구색과 가격 통합에 따라 8가지 시나리오를 동영상으로 제작하였다.

쇼핑시나리오 D 쇼핑시나리오 H
jcr-26-3-27-g3 jcr-26-3-27-g4
Download Excel Table

참고문헌

1.

강성호, 이승일, 허원무 (2021), “판매원이 경험한 고객 쇼루밍 행동이 판매원 창의성을 매개로 직무성과에 미치는 효과: 서비스 스크립트의 조절적 역할을 중심으로,” 유통연구, 26 (2), 79-101.

2.

박지연, 김도일 (2020), “옴니채널에서 쇼퍼의 시간지각과 창의력이 지각된 유용성과 쇼핑행복감에 미치는 영향,” 유통연구, 25 (2), 99-126.

3.

전달영, 경종수 (2002), “인터넷 쇼핑몰에서 쇼핑가치와 쇼핑몰 애호도의 결정요인: 엔터테인먼트 상품을 중심으로,” 경영학연구, 31 (6), 1681-1705.

4.

정성광, 차경천 (2020), “1인 가구의 쇼루밍 이용 속성, 쇼루밍 태도와 지속적 쇼루밍 의도의 관계,” 마케팅연구, 35 (3), 69-89.

5.

Ansari, Asim, Carl F. Mela, and Scott A. Neslin (2008), “Customer Channel Migration,” Journal of Marketing Research, 45 (1), 60-76.

6.

Arora, Sourabh, and Sangeeta Sahney (2018), “Antecedents to Consumers’ Showrooming Behaviour: An Integrated TAM-TPB Framework,” Journal of Consumer Marketing, 35(4), 438 -450.

7.

Atkins, Kelly Green, and Youn-Kyung Kim (2012), “Smart Shopping: Conceptualization and Measurement,” International Journal of Retail & Distribution Management, 40 (5), 360-375.

8.

Avery, Jill, Thomas J. Steenburgh, John Deighton, and Mary Caravella (2012), “Adding Bricks to Clicks: Predicting the Patterns of Cross-Channel Elasticities over Time,” Journal of Marketing, 76 (3), 96-111.

9.

Beck, Norbert, and David Rygl (2015), “Categorization of Multiple Channel Retailing in Multi-, Cross-, and Omni-Channel Retailing for Retailers and Retailing,” Journal of Retailing and Consumer Services, 27, 170-178.

10.

Biswas, Dipayan, and Abhijit Biswas (2004), “The Diagnostic Role of Signals in the Context of Perceived Risks in Online Shopping: Do Signals Matter More on the Web?,” Journal of Interactive Marketing, 18 (3), 30-45.

11.

Blom, Angelica, Fredrik Langea, and Ronald L. Hess Jr (2017), “Omnichannel-based Promotions’ Effects on Purchase Behavior and Brand Image,” Journal of Retailing and Consumer Services, 39, 286-295.

12.

Daunt, Kate L., and Lloyd C. Harris (2017), “Consumer Showrooming: Value Co-destruction,” Journal of Retailing and Consumer Services, 38, 166-176.

13.

Emrich, Oliver, Michael Paul, and Thomas Rudolph (2015), “Shopping Benefits of Multichannel Assortment Integration and the Moderating Role of Retailer Type,” Journal of Retailing, 91 (2), 326-342.

14.

Fernández, Nuria Viejo, María José Sanzo-Perez, and Rodolfo Vázquez-Casielles (2018), “Webroomers versus Showroomers: Are They the Same?,” Journal of Business Research, 92, 300-320.

15.

Fernández, Nuria Viejo, María José Sanzo-Perez, and Rodolfo Vázquez Casielles (2020), “Is Showrooming Really So Terrible? Start Understanding Showroomers,” Journal of Retailing and Consumer Services, 54, 20-48.

16.

Flavián, Carlos, Raquel Gurrea, and Carlos Orús (2016), “Choice Confidence in the Webrooming Purchase Process: The Impact of Online Positive Reviews and the Motivation to Touch,” Journal of Consumer Behaviour, 15 (5), 459-476.

17.

Flavián, Carlos, Raquel Gurrea, and Carlos Orús (2020), “Combining Channels to Make Smart Purchases: The Role of Webrooming and Showrooming,” Journal of Retailing and Consumer Services, 52, 101923.

18.

Fox, Edward J., and Stephen J. Hoch (2005), “Cherry-Picking,” Journal of Marketing, 69 (1), 46-62.

19.

Gauri, Dinesh K., K. Sudhir, and Debabrata Talukdar (2008), “The Temporal and Spatial Dimensions of Price Search: Insights from Matching Household Survey and Purchase Data,” Journal of Marketing Research, 45 (2), 226-240.

20.

Gensler, Sonja, Peter Leeflang, and Bernd Skiera (2012), “Impact of Online Channel Use on Customer Revenues and Costs to Serve: Considering Product Portfolios and Self-selection,” International Journal of Research in Marketing, 29, 192-201.

21.

Gensler, Sonja, Scott A. Neslin, and Peter C. Verhoef (2017), “The Showrooming Phenomenon: It’s More than Just about Price,” Journal of Interactive Marketing, 38, 29-43.

22.

Heitz-Spahn, Sandrine (2013), “Cross-Channel Free-riding Consumer Behaviour in a Multichannel Environment: An Investigation of Shopping Motives, Socio Demographics and Product Categories,” Journal of Retailing and Consumer Services, 20 (6), 570-578.

23.

Homburg, Christian, Josef Vollmayr, and Alexander Hahn (2014), “Firm Value Creation Through Major Channel Expansions: Evidence from an Event Study in the United States, Germany, and China,” Journal of Marketing, 78 (3), 38-61.

24.

Hsu, Meng-Hsiang, Chun-Ming Chang, Kuo-Kuang Chu, and Yi-Jung Lee (2014), “Determinants of Repurchase Intention in Online Group-buying: The Perspectives of DeLone & McLean IS Success Model and Trust,” Computers in Human Behavior, 36, 234-245.

25.

Huré, Elodie, Karine Picot-Coupey, and Claire-Lise Ackermann (2017), “Understanding Omni-channel Shopping Value: A Mixed-method Study,” Journal of Retailing and Consumer Services, 39, 314-330.

26.

Jarvenpaa, Sirrka L., and Peter A. Todd (1997), “Consumer Reactions to Electronic Shopping on the World Wide Web,” Journal of Electronic Commerce, 1 (2), 59-88.

27.

Kahn, Barbara E., and Brian Wansink (2004), “The Influence of Assortment Structure on Perceived Variety and Consumption Quantities,” Journal of Consumer Research, 30 (4), 519-533.

28.

Korea Consumer Agency (2020), A Survey on Consumer Satisfaction and Usage of Department Store Services, https://www.kca.go.kr/home/sub.do?menukey=4002&mode=view&no=1002981214

29.

Li, Jingjing, Ahmed Abbasi, Amar Cheema, and Linda B. Abraham (2020), “Path to Purpose? How Online Customer Journeys Differ for Hedonic Versus Utilitarian Purchases,” Journal of Marketing, 84 (4), 127-146.

30.

Melis, Kristina, Katia Campo, Els Breugelmans, and Lien Lamey (2015), “The Impact of the Multi-channel Retail Mix on Online Store Choice: Does Online Experience Matter?,” Journal of Retailing, 91 (2), 272-288.

31.

Neslin, Scott A., and Venkatesh Shankar (2009), “Key Issues in Multichannel Customer Management: Current Knowledge and Future Directions,” Journal of Interactive Marketing, 23, 70-81.

32.

Pantano, Eleonora, and Milena Viassone (2015), “Engaging Consumers on New Integrated Multichannel Retail Settings: Challenges for Retailers,” Journal of Retailing and Consumer Services, 25, 106-114.

33.

Rao, Akshay R., and Kent B. Monroe (1988), “The Moderating Effect of Price Knowledge on Cue Utilization in Product Evaluations,” Journal of Consumer Research, 15 (2), 253-264.

34.

Rapp, Adam, Thomas L. Baker, Daniel G. Bachrach, Jessica Ogilvie, and Lauren Skinner Beitelspacher (2015), “Perceived Customer Showrooming Behaviour and the Effect on Retail Salesperson Self-efficacy and Performance,” Journal of Retailing, 91 (2), 358-369.

35.

Schindler, Robert M. (1998), “Consequences of Perceiving Oneself as Responsible for Obtaining a Discount: Evidence for Smart-Shopper Feelings,” Journal of Consumer Psychology, 7 (4), 371-392.

36.

Schneider, Patricia J., and Stephan Zielke (2021), “Price versus Service: Can Retailers Beat Showrooming with Competence?,” Journal of Retailing and Consumer Services, 61, 102592.

37.

Seiders, Kathleen, Glenn B. Voss, Andrea L. Godfrey, and Dhruv Grewal (2007), “SERVCON: Development and Validation of a Multidimensional Service Convenience Scale,” Journal of the Academy of Marketing Science, 35 (1), 144-156.

38.

Talukdar, Debabrata, Dinesh K. Gauri, and Dhruv Grewal (2010), “An Empirical Analysis of the Extreme Cherry Picking Behavior of Consumers in the Frequently Purchased Goods Market,” Journal of Retailing, 86 (4), 336-354.

39.

Tueanrat, Yanika, Savvas Papagiannidis, and Eleftherios Alamanos (2021), “A Conceptual Framework of the Antecedents of Customer Journey Satisfaction in Omnichannel Retailing,” Journal of Retailing and Consumer Services, 61, 102550.

40.

Verhoef, Peter C., Scott A. Neslin, and Björn Vroomen (2007), “Multichannel Customer Management: Understanding the Research-Shopper Phenomenon,” International Journal of Research in Marketing, 24 (2), 129-148.

41.

Verhoef, Peter C., P. K. Kannan, and Jeffrey J. Inman (2015), “From Multi-Channel Retailing to Omni-Channel Retailing: Introduction to the Special Issue on Multi-Channel Retailing,” Journal of Retailing, 91 (2), 174-181.

42.

Walsh, G. Gianfranco, and Vincent-Wayne Mitchell (2010), “The Effect of Consumer Confusion Proneness on Word of Mouth, Trust, and Customer Satisfaction,” European Journal of Marketing, 44 (6), 838-859.

43.

Wu, Lei-Yu, Kuan-Yang Chen, Po-Yuan Chen, and Shu-Ling Cheng (2014), “Perceived Value, Transaction Cost, and Repurchase-Intention in Online Shopping: A Relational Exchange Perspective,” Journal of Business Research, 67 (1), 2768-2776.