ISSN : 1598-2920
The current study aimed to examine behavioral intentions of online sports products consumers using the Extended Goal-directed Behavior Model. The questionnaires were distributed to consumers who had experience of purchasing sports products online. Data collected from 282 respondents were analyzed mainly using structural equation modeling. The results were as follows: First, attitude and subjective norm had a positive effect on desire. Second, perceived behavior control did not affect desire but had a positive effect on behavior intention. Third, positive anticipated emotions had a positive effect on desire and negative anticipated emotions had a negative effect on desire. Fourth, prior knowledge did not affect desire and behavior intention. Fifth, frequency of past purchase behavior did not affect desire, but had a positive effect on behavior intention. Lastly, desire had a positive effect on behavior intention.
본 연구는 확장된 목표지향 행동모델을 적용하여 온라인 스포츠용품 구매자의 소비행동을 파악하는데 그 목적이 있다. 연구의 수행을 위해 설문지를 측정도구로 사용하였으며, 총 36개의 문항으로 구성하였다. 연구대상은 온라인으로 스포츠용품 구매경험이 있는 소비자들로 설정하였으며, 비확률 표본추출법 중 편의표본추출법을 이용하였다. 총 300부의 설문지를 배포하였으며, 이중 불성실하게 응답한 18부의 설문지를 제외한 282부의 설문지가 빈도분석을 위해 사용되었고, 이후 과거 행동의 빈도가 1년 미만인 자료 22부를 추가적으로 제거한 후 총 260부의 설문지가 본 연구에 사용되었다. 자료처리를 위해 SPSS 20.0과 AMOS 20.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 확인적 요인분석, 구조방정식 모형분석이 실시되었다. 이에 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 스포츠용품 구매자의 태도와 주관적 규범은 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 행동통제는 열망에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 행동의도에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 긍정적 예기정서는 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부정적 예기정서는 열망에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 사전지식은 열망과 행동의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다섯째, 과거행동의 빈도는 열망에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 행동의도에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 열망은 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
온라인 구매환경은 IT산업의 발전과 더불어 인터넷과 스마트 기기의 급속한 공급확대로 인해 대중들에게 새로운 거래의 장을 제공하고 있다. 과거 전통적인 시장 거래를 사이버 공간으로 확장시킨 온라인 구매환경은 1990년대 이후로 빠르게 성장하였으며(조현과 박상선, 2013), 시·공간의 제약 없이 최소의 시간 투자만으로 다양하고 풍부한 상품을 구매할 수 있는 새로운 유통채널로 자리매김하고 있다(백승헌, 2014).
미래창조과학부(2013)와 한국인터넷진흥원(2013)의 2013 인터넷이용실태조사에 따르면, 우리나라 인터넷 이용자 수는 4,008만 명으로 조사되었다. 또한, 연령별 이용률은 10대~30대의 경우 99.7%를 넘고 있으며, 40대(96.8%), 50대(80.3%), 60대(41.8%)로 전 연령대에서 높은 인터넷 사용률을 보였다. 무엇보다도 인터넷 이용목적의 50.4%는 인터넷 쇼핑인 것으로 나타났으며, 온라인 소비의 구매영역은 패션 관련 상품에서부터 화장품, 식·음료, 전자제품, 서적, 관광, 스포츠 관련 제품, 공연 등 다양한 제품과 서비스 영역으로 확대되고 있는 것으로 조사 되었다.
이러한 사회적 현상을 파악해 보았을 때, 대중들의 소비 패러다임의 변화는 스포츠용품시장도 예외가 아님을 판단해 볼 수 있다. 정승훈과 이정학(2009)은 최근 스포츠용품 구매자들은 직접 매장에 방문하여 제품을 구입하기 보단 온라인에서 다양한 정보를 제공받고 오프라인과 비교를 통해 제품 구입이 이뤄지고 있음을 제시하였으며, 곽민석 등(2014)은 인터넷은 다양한 형태의 경제적 가치를 생성하고, 소비자에게 정보탐색의 효과적 도구로 인식됨에 따라 전자상거래상의 스포츠용품 소비자는 더욱 늘어날 것이라 전망하였다. 또한, 이태용 등(2014)은 스포츠제품 소비증가는 단순한 일시적인 현상이 아니며, 스포츠제품관련 산업은 지속적으로 성장할 것이라 하였다. 따라서 온라인 스포츠용품 구매자의 특성을 파악하고, 구매행동을 이해하기 위해서는 다양한 소비행동이론을 적용하여 이를 실증적으로 규명할 필요성이 있을 것이다.
소비자의 행동의도를 살펴보기 위해 많은 선행연구자들에게 빈번하게 사용되고 있는 이론은 계획된 행동이론(theory of planned behavior: TPB)이다. 계획된 행동이론은 Fishbein & Ajzen(1975)이 제안한 합리적 행동이론(theory of reasoned action: TRA)에서 발전한 이론으로써 개인의 행동은 행동의도에 의해 발생한다고 주장한다. 이때 행동의도는 행동에 대한 개인의 태도(attitude toward the behavior)와 행동에 대한 성과를 둘러싸고 있는 주관적 규범(subjective norm) 그리고 행동이 수행될 수 있는지에 대한 개인의 인식인 지각된 행동통제(perceived behavior control)에 영향을 받는다고 하였다(Ajzen, 1985; Ajzen, 1991).
이러한 계획된 행동이론은 다양한 분야에서 소비행동을 예측하는데 적용되어져 왔지만 인간의 소비행동을 파악하는데 있어 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제만으로 인간의 소비행동을 파악하기에는 다소 한계점을 지니고 있다(고재윤 등 2014). 예컨대, 계획된 행동이론의 경우 행동의 이유를 제공하지만 행동의도를 유발하는데 필요한 동기요인과 감정요인 그리고 과거행동의 영향을 고려하지 않았다(박희랑, 2011).
이에 Perugini & Bagozzi(2001)는 계획된 행동이론의 한계점을 보완하기 위해 목표지향 행동모델(model of goal-directed behavior: MGB)을 제안하였다<그림 1>. 목표지향 행동모델은 계획된 행동이론에서 제시하는 3가지의 변수가 행동의도에 직접적인 영향을 미치는 것이 아니라 열망(desire)을 통해 간접적으로 행동의도에 영향을 미치는 것임을 제시하였다(Perugini & Bagozzi, 2001). 열망은 마음의 동기 상태를 나타내며, 행동을 수행하려는 열망은 목표지향 행동모델에서 가장 중심적인 결정요인이라 할 수 있다(박희랑, 2011). 또한, 계획된 행동이론의 경우 소비자의 정서를 고려하지 않았음을 나타냈으며, 이를 위해 인간의 정서를 고려한 긍정적 예기정서(positive anticipated emotions)와 부정적 예기정서(negative anticipated emotions)를 목표지향 행동모델에 포함시켰다. 예기정서는 목표달성과 실패에 대한 기대된 감정 평가로서 목표를 향한 동기 유발에 중요한 역할을 수행한다고 하였다(김주현 등 2012). 더불어 특정행동에 대한 인식부터 현재까지의총 행동을 나타내는 과거행동의 빈도(frequency of past behavior)와 특정 행동에 대한 최근의 행동빈도를 나타내는 과거행동의 최신경향성(recency of past behavior)을 제시하여 목표지향 행동모델을 새로운 소비행동 모델로써 제안하게 되었다(정희경, 2014).
한편, 기존의 많은 선행연구자들은 합리적 행동이론과 계획된 행동이론에 다양한 독립변수를 고려하여 더욱 구체적으로 소비자의 행동을 파악하기 위해 노력하였다. Ajzen(1991)은 기존의 변수가 고려된 상태에서 행동의도와 실제 행동에 설명력이 높아지는 경우 계획된 행동이론의 3가지 요인에 추가적인 변수의 투입이 가능하다고 하였다(최윤진, 2012). 따라서 계획된 행동이론에서 발전된 목표지향 행동모델에 추가적인 변수를 투입하여 확장된 목표지향 행동모형(Extended model of goal-directed behavior: EMGB)을 검증하는데 무리가 없을 것이라 판단된다.
Bettman & Park(1980)은 소비자가 구매상황 전에 획득하여 기억 속에 저장한 정보를 사전지식(prior knowledge)이라고 하였으며, Duhan et al.(1997)은 사전지식을 특정 제품에 대한 소비자가 가지고 있는 정보의 경험내지 친숙함의 정도라고 정의하였다. 지금까지 많은 선행연구자들은 소비자의 소비행동을 파악하기 위해 계획된 행동이론에 사전지식을 추가적인 변수로 고려하여 연구를 진행해왔다.
구체적인 선행연구를 살펴보면, 조원섭(2014)의 연구에서는 커피전문점 고객을 대상으로 계획된 행동이론에 사전지식을 추가하여 고객의 행동의도를 파악하였으며, 고객의 사전지식은 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 중국유학생을 대상으로 연구를 진행한 유주(2012)의 연구에서도 사전지식이 높은 유학생은 행동의도가 높게 나타나는 것으로 나타났다. 따라서 목표지향 행동모델에 사전지식을 포함시켜 확장된 목표지향 행동모델을 검증하는 것은 기존의 모형에서 한 단계 더 발전시키는 기회를 제공할 수 있을 것이다.
한편, 목표지향 행동모델은 비교적 짧은 시기에 제시된 모델임에도 불구하고 소비행동 연구자들에 의해 그 실증적 유효성이 검증되어왔다. 하지만 목표지향 행동모델을 적용한 대부분의 연구들은 관광분야에 적용되어 행동의도를 예측하였으며(노정희와 김승현, 2013; 마효동, 2014; 송학준과 이충기, 2010; 유근준, 2014), 소비자의 제품구매 환경에서의 행동의도를 살펴본 연구는 다소 부족한 실정이다. 하지만 계획된 행동이론에서 발전한 목표지향 행동모델을 적용하여 온라인 스포츠용품 구매자들의 소비행동을 파악하는데 무리가 없을 것이라 판단해볼 수 있다.
이를 지지하듯, Hansen et al.(2004)는 계획된 행동이론이 인터넷에서 소비자들의 구매행동을 설명하는데 적합한 모델이라는 것을 증명하였으며, 고재윤 등(2014)는 확장된 목표지향 행동모형을 이용하여 소비자들의 와인구매의도를 예측하였다. 또한, 박희랑(2011)의 연구에서는 인터넷 쇼핑 구매자를 대상으로 목표지향 행동모델과 계획된 행동모델의 모형비교 연구를 진행한 결과, 목표지향 행동모델이 계획된 행동이론 보다 행동의도를 설명하는 변량은 크지 않지만 행동을 설명하는 변량은 크게 증가한 것으로 나타났다.
따라서 본 연구에서는 목표지향 행동모델을 적용하여 온라인 스포츠용품 구매자의 소비행동을 파악하는데 그 목적이 있으며, 조금 더 연구를 확장하여 소비자들의 제품에 관한 사전지식 변수를 추가적으로 투입하여 확장된 목표지향 행동모델을 검증해보고자 한다. 무엇보다도, 본 연구의 수행을 통해 현재 온라인에서 스포츠용품을 판매하는 경영인들에게 실질적인 마케팅 전략 자료를 제공할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 확장된 목표지향 행동모델을 적용하여 온라인 스포츠용품 구매자의 소비행동을 알아보기 위해 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제, 긍정적 예기정서, 부정적 예기정서, 열망, 과거행동의 빈도, 사전지식, 행동의도를 주요 변수로 설정하였다. 반면, 본 연구에서는 과거행동의 최신경향성은 제외하였다. 송학준과 이충기(2010)는 목표지향 행동모델에서 이론적으로 과거행동의 빈도와 과거행동의 최신경향성을 제시하는 것이 타당하지만 실제 모형에 적용할 경우 두 개념 간 상관계수가 매우 높고, 구분이 모호함을 제시하였다. 이에 본 연구에서는 선행연구에 근거하여 과거행동의 빈도만을 고려하여 해당 모형을 아래<그림 2>과 같이 도식화 하였다.
먼저, Perugini & Bagozzi(2001)는 목표지향 행동모델에서 태도가 행동의도에 직접적인 영향을 주는 것이 아니라 열망을 통해 간접적으로 영향을 미치게 된다고 하였다. 또한, 동려민 등(2013)의 연구에서는 골프장 이용객들을 대상으로 목표지향 행동모델을 적용하여 가설을 검증한 결과 이용객의 태도는 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, Prestwich et al.(2008)의 연구에서도 태도는 열망을 통해 의도에 간접적으로 영향을 미친다고 하였다.
다음으로, Fry et al.(2014)의 연구에서는 15~25세의 젊은 연령층을 대상으로 음주에 관한 의사결정을 알아보기 위하여 목표지향 행동모델을 적용하여 분석하였다. 그 결과, 연구대상자의 주관적 규범은 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 김희걸 등(2014)의 브랜드 한우 구매 경험이 있는 소비자를 대상으로 진행한 연구에서는 구매자의 주관적 규범은 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 선행연구에 따라 다음과 같은 가설을 설정하였다.
노정희와 김승현(2013)은 수정된 목표지향 행동모델을 이용하여 대학생의 그룹여행 결정과정을 알아보았으며, 대학생의 지각된 행동통제는 열망과 집단과 함께 행동하려는 의도인 우리-의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 강지현 등(2013)의 연구에서도 스포츠관광 참여자의 지각된 행동통제는 열망과 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더불어 윤설민(2010)의 연구에서는 확장된 계획행동이론을 적용하여 모험적 여가활동에 대한 행동 분석을 실시하였으며, 스키어와 스노보더들의 지각된 행동통제는 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 선행연구를 바탕으로 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정하였다.
Perugini & Bagozzi(2001)의 목표지향 행동모델에서는 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제 외에 소비자의 행동을 결정하는 감정적 요인인 긍정적 정서와 부정적 정서 요인을 추가적으로 제시하였다. Tsai & Bagozzi(2014)의 연구에서는 가상 커뮤니티사이트 회원을 대상으로 진행한 연구에서는 회원들의 예기정서는 열망에 긍정적이 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 박희랑(2011)의 연구에서는 인터넷 구매자의 긍정적 예기정서와 부정적 예기정서 모두 열망에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 선행연구를 통해 온라인 스포츠용품 구매자의 긍정적, 부정적 예기정서와 행동의도의 관계에 대한 가설을 다음과 같이 설정하였다.
Ajzen(1991)은 계획된 행동이론의 기존의 변수가 고려된 상태에서 행동의도와 실제 행동에 대한 설명이 높아지는 경우 추가적인 변수 투입이 가능하다고 하였다. 이에 송학준과 이충기(2010)의 연구에서는 복합리조트 카지노 방문객을 대상으로 목표지향 행동모델에 사전지식을 추가적으로 투입하여 연구를 진행한 결과, 방문객의 사전지식은 열망과 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더불어 강지현 등(2013)의 연구에서는 스포츠관광 참가자의 사전지식은 열망과 관광행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 선행연구에 의거하여 본 연구에서는 다음과 같은 가설을 설정하였다.
Ajzen(1991)에 의하면, 과거행동변수의 설명력이 충분하지 않기 때문에 계획된 행동이론에서는 과거행동의 변수가 설명변수로 투입이 되지 않았지만 과거행동은 미래 행동을 예측에 있어 충분한 검증력을 가지고 있기 때문에 과거행동을 의도와 행동에 미칠 수 있는 요인으로 고려할 수 있다고 하였다(박희랑, 2011). 이를 증명하듯, 고재윤 등(2014)의 연구에서는 와인구매자들을 대상으로 연구에서 구매자들의 과거행동의 빈도는 열망과 행동의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, Song et al.(2011)의 연구에서는 카지노 방문객을 대상으로 연구를 진행한 결과, 방문객의 과거행동 빈도는 열망에 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 이에 기존의 이론적 근거와 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.
Bagozzi(1992)는 열망을 행동의도를 예측하는 동기 기반 변수라고 주장하였다. 이러한 열망은 목표지향 행동모델의 선행변수에 직접적인 영향을 받고 다시 행동의도에 직접적인 영향을 미치는 매개적 역할을 수행하게 된다(Perugini & Bagozzi, 2001; Taylor, 2007). 이에 Lee et al.(2012)의 연구에서는 관광연구에서 신종플루에 대한 비 제약적 처치 기법을 추가적으로 도입하여 국제 관광객의 행동의도를 파악하였다. 그 결과, 열망은 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 한을경(2014)의 연구에서도 소비자의 열망은 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 선행연구를 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.
본 연구에서는 온라인 스포츠용품 구매경험이 있는 소비자들을 모집단으로 설정하였고, 이중 표본 집단은 서울에 위치한 3곳(서울역, 강남역, 신촌)과 부산에 위치한 2곳(부산역, 서면)에서 온라인 스포츠용품 구매경험이 있는 소비자들로 설정하여 연구를 진행하였다.
본 연구에서 서울과 부산으로 선정한 이유는 두 도시의 경우 우리나라의 주요 대도시로 스포츠가 활성화 되어있고, 스포츠 참여 인구가 타 도시에 비해 높은 지역이라 판단되었기 때문이다. 또한, 두 도시에서 특히 유동인구가 많은 지역을 선정하여 자료 수집을 하였으며, 더불어 온라인 거래는 보편화 되어있는 구매방법으로 연구자가 설정한 표본의 대표성에는 문제가 없는 것으로 판단해볼 수 있다.
본 연구에서 설문조사는 본 연구자가 2014년 9월 1일부터 10월 10일까지 해당 지역을 직접 방문하여 실시하였으며, 설문과정에서 먼저 대상자들에게 온라인으로 스포츠용품 구매경험 여부 확인 및 연구의 목적을 간략하게 설명 후 자기평가기입법(self-administration)으로 설문이 진행되었다. 구체적인 표집방법은 비확률 표본추출법(non-probability sampling method) 중 편의표본추출법(convenience sampling method)을 사용하였다. 총 300부의 설문지를 배포하여 모두 수거하였으며, 이 중 불성실하게 응답한 18부의 설문지를 제외한 282부의 설문지가 본 연구의 빈도분석을 위해 사용되었다. 이에 따른 연구 대상자의 인구통계학적 특성은<표 1>과 같다.
| 특성 | 구분 | 빈도(명) | 백분율(%) |
|---|---|---|---|
| 과거행동 빈도(최근 1년) | 0회 | 22 | 7.8 |
| 1 | 58 | 20.6 | |
| 2 | 65 | 23.0 | |
| 3 | 58 | 20.6 | |
| 4 | 14 | 5.0 | |
| 5 | 20 | 7.1 | |
| 6 | 7 | 2.5 | |
| 7 | 5 | 1.8 | |
| 8 | 4 | 1.4 | |
| 9 | 1 | 0.4 | |
| 10 | 22 | 7.8 | |
| 12 | 1 | 0.4 | |
| 15 | 1 | 0.4 | |
| 20회 | 4 | 1.4 | |
| 성별 | 남성 | 190 | 67.4 |
| 여성 | 92 | 32.6 | |
| 연령 | 10대 | 6 | 2.1 |
| 20대 | 181 | 64.2 | |
| 30대 | 89 | 31.6 | |
| 40대 | 3 | 1.1 | |
| 50대 | 3 | 1.1 | |
| 최종학력 | 고졸이하 | 16 | 5.7 |
| 대재 | 123 | 43.6 | |
| 대졸 | 99 | 35.1 | |
| 대학원(재학)이상 | 44 | 15.6 | |
| 이용시간 | 1시간 미만 | 20 | 7.1 |
| 1-2시간 미만 | 70 | 24.8 | |
| 2-3시간미만 | 72 | 25.5 | |
| 3-4시간 미만 | 52 | 18.4 | |
| 4시간 이상 | 68 | 24.1 | |
| 월평균 소득 | 100만원 미만 | 137 | 48.6 |
| 100-200만원 미만 | 56 | 19.9 | |
| 200-300만원 미만 | 55 | 19.5 | |
| 300-400만원 미만 | 18 | 6.4 | |
| 400만원 이상 | 16 | 5.7 |
본 연구에서는 확장된 목표지향 행동모델 검증을 통해 스포츠용품 온라인 구매자의 행동의도를 예측하기 위하여 측정도구를 설문지를 사용하였으며, 인구통계학적 특성을 제외한 모든 문항을 5점 Likert 척도로 제작하였다. 태도와 주관적 규범, 그리고 지각된 행동통제 변수로 구성된 계획된 행동이론에 대한 문항들은 신현규(2013)의 연구를 기초로 하여 각각 4문항으로 구성하였으며, 예기정서는 Leone et al.(2004)의 연구와 송학준과 이충기(2010)의 연구에서 사용된 측정도구를 수정·보완하여 긍정적 예기정서 4문항, 부정적 예기정서 3문항으로 구성하였다. 사전지식에 관한 문항은 임윤정(2008)의 연구를 기초로 하여 4문항으로 본 연구의 목적에 맞게 구성하였으며, 열망에 관한 문항은 한을경(2014)의 연구에서 사용된 3개의 문항을 수정·보완하여 사용하였다. 다음으로, 행동의도에 대한 문항은 곽민석 등(2014)의 연구에서 사용된 측정도구를 본 연구의 목적에 맞게 수정하여 4개의 문항으로 구성하였다. 마지막으로, 과거행동의 빈도를 측정하기 위한 최근 1년간 온라인으로 스포츠용품을 구입한 횟수를 묻는 단일문항을 포함한 인구통계학적 특성에 관한 6개의 문항과 함께 총 36문항으로 설문지를 구성하였다. 본 연구의 조사를 위한 측정도구의 구성내용은<표 2>와 같다.
| 구 성 | 구 성 내 용 | 문 항 |
|---|---|---|
| 태도 | 온라인 구매방식에 대한 태도 | 4 |
| 주관적 규범 | 온라인 구매방식에 대한 주변의 반응 정도 | 4 |
| 지각된 행동통제 | 원활한 온라인 구매를 위한 자신의 의지 및 여건 | 4 |
| 긍정적/부정적 예기정서 | 불확실한 상황에서의 사전적 감정 | 긍정:4 부정:3 |
| 사전지식 | 스포츠용품에 대한 사전지식 | 4 |
| 열망 | 제품을 구매하고자 하는 강한 감정 | 3 |
| 행동의도 | 온라인 방식을 통한 스포츠용품 구매의도 | 4 |
| 인구통계학적특성 | 구매횟수, 성별, 연령, 최종학력, 일일 인터넷 이용시간(스마트폰 포함), 월 소득 | 6 |
| 총 문항 수 | 36 | |
본 연구의 자료처리방법을 위해 SPSS 20.0과 AMOS 20.0을 이용하여 분석을 실시하였다. 먼저 총 282부의 설문지를 SPSS 20.0으로 연구대상자의 일반적 특성을 분석하기 위해 빈도분석(frequency analysis)을 실시하였다. 다음으로, 최근 1년 동안 과거 구매행동이 이뤄지지 않은 22부를 추가적으로 제외한 후 총 260부의 설문지를 SPSS 20.0을 이용하여 요인별 문항의 내적 일관성을 검증하기 위해 신뢰도 분석(reliability analysis)을 실시하였으며, 이후 AMOS 20.0으로 변수의 타당도 검증을 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)과 다중공선성 확인을 위해 상관관계분석(correlation analysis)을 실시하였다. 마지막으로, 구조방정식 모형분석(structural equation model: SEM)을 실시하였다.
본 연구에서는 스포츠 경영·마케팅 전공 교수 1인과 박사과정에 있는 연구원 1인에게 설문지의 문항 내용이 적합한지, 문항의 구성이 제대로 이루어졌는지 등과 함께 전반적인 설문지의 검토를 실시하여 내용타당도(content validity)를 검증받았다. 또한, 본 연구에서 구성타당도 검증을 위해 수렴타당도(convergent validity) 및 판별타당도(discriminant validity)를 이용하여 확인적 요인분석을 실시하였다.
확인적 요인분석 결과, χ²=1010.4, df=491, TLI=.916, CFI=.926, RMSEA=.064로 나타났다. 구조방정식의 적합도 기준은 Bentler(1990), Bentelr & Bonett(1980)가 제시한 표준부합지수를 나타내는 TLI(Tucker-Lewis index)와 비교부합지수를 나타내는 CFI(comparative fit index) 그리고 근사원소평균 자승오차를 나타내는 RMSEA(root mean square error of approximation)를 사용하여 모형의 적합도지수로 사용하였으며, Hu & Bentler(1999)와 홍세희(2000)에 따르면 TLI와 CFI지수의 경우 .90이 넘어서고, RMSEA지수의 경우 .08보다 낮으면 양호한 적합도로 보고 있다. 따라서 본 확인적 요인분석 결과 선행연구자들이 제시한 기준에 근거하여 적합도 기준을 만족시키는 것으로 나타났다<표 3>.
| 요인 | 항목 | 추정치 | 표준오차 | CR | AVE | Cronbach's α | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 태도 | 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하는 것은 좋음 | .848 | .210 | .945 | .811 | .932 | |
| 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하는 것은 현명함 | .948 | .086 | |||||
| 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하는 것은 바람직함 | .900 | .163 | |||||
| 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하는 것은 유익함 | .827 | .263 | |||||
| 주관적 규범 | 내게 중요한 주변인들은 온라인 스포츠용품구입을 괜찮다고 생각함 | .779 | .268 | .895 | .685 | .863 | |
| 내게 중요한 주변인들은 온라인 스포츠용품구입을 이해해줌 | .870 | .151 | |||||
| 내게 중요한 주변인들은 온라인 스포츠용품을 구입하도록 잘 도와줌 | .588 | .548 | |||||
| 내게 중요한 주변인들은 온라인 스포츠용품구입을 무리 없이 동의함 | .873 | .166 | |||||
| 지각된 행동통제 | 내가 원하면 언제든지 온라인을 통해 스포츠용품을 구입할 수 있음 | .810 | .288 | .877 | .642 | .860 | |
| 나는 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하는 것에 자신 있음 | .723 | .535 | |||||
| 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하는 것은 전적으로 나에게 달림 | .757 | .351 | |||||
| 나는 온라인을 통해 스포츠용품을 구입 할 수 있는 여건을 갖춤 | .849 | .199 | |||||
| 긍정적 예기정서 | 만약 온라인을 통해 스포츠용품을 구입한다면, 나는 신명날 것임 | .809 | .254 | .943 | .808 | .921 | |
| 만약 온라인을 통해 스포츠용품을 구입한다면, 나는 기쁠 것임 | .939 | .079 | |||||
| 만약 온라인을 통해 스포츠용품을 구입한다면, 나는 행복할 것임 | .924 | .098 | |||||
| 만약 온라인을 통해 스포츠용품을 구입한다면, 나는 만족스러울 것임 | .786 | .282 | |||||
| 부정적 예기정서 | 만약 온라인을 통해 용품을 구입하지 않는다면, 나는 초조해질 것임 | .858 | .194 | .938 | .834 | .917 | |
| 만약 온라인을 통해 용품을 구입하지 않는다면, 나는 실망스러울 것임 | .875 | .187 | |||||
| 만약 온라인을 통해 용품을 구입하지 않는다면, 나는 슬플 것임 | .933 | .088 | |||||
| 사전지식 | 내가 선호하는 스포츠용품에 대한 기본적인 지식을 가지고 있음 | .848 | .260 | .895 | .683 | .899 | |
| 내가 선호하는 용품에 대해 다른 사람에게 설명해줄 수 있는 지식을 가짐 | .924 | .155 | |||||
| 나는 어떤 스포츠용품이 현재 유행하고 있는지에 대한 지식을 가짐 | .697 | .526 | |||||
| 내가 선호하는 스포츠용품에 대해 관련 지식을 가지고 있음 | .815 | .318 | |||||
| 열망 | 가까운 미래에 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하고자 하는 희망은 열정적임 | .941 | .092 | .933 | .825 | .921 | |
| 가까운 미래에 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하기를 원함 | .985 | .025 | |||||
| 가까운 미래에 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하기를 매우 강하게 열망함 | .762 | .397 | |||||
| 행동의도 | 스포츠용품을 온라인을 통해 구매할 계획을 갖고 있음 | .723 | .453 | .397 | .703 | .899 | |
| 스포츠용품 구입 시, 온라인을 통한 구매방식을 가장 먼저 선택할 것임 | .814 | .379 | |||||
| 스포츠용품을 온라인으로 구매하기 위해 노력할 것임 | .916 | .149 | |||||
| 스포츠용품 구입 시, 온라인을 통한 구매 방식을 꾸준히 활용할 것임 | .884 | .201 | |||||
| 확인적 요인분석 결과 | χ²=1010.4, df=491, TLI=.916, CFI=.926, RMSEA=.064 | ||||||
다음으로, 수렴타당도 판별을 위한 기준인 개념신뢰도(construct reliability: CR)와 분산추출지수(average variance extracted: AVE)가 Fornell & Lacker(1981)의 연구에서 제시한 각각의 기준치인 .70과 .50을 모두 넘고 있어 수렴타당도에 문제가 없다고 판단된다. 또한, 분산추출지수 즉, AVE값(.642~.834) 중 가장 작은 값이 상관계수의 제곱값(.000~.511) 중 가장 큰 값보다 크기 때문에 측정 개념이 모두 판별타당성이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로, 측정도구의 내적 일관(internal consistency) 신뢰도 측정을 위해 Cronbach's α 계수를 살펴본 결과, 신뢰도 값이 .70 이상으로 나타나 연구를 위한 측정도구로써 신뢰성에 문제가 없는 것으로 판단할 수 있다(Van de Ven & Ferry, 1980). 이에 따른 해당 내용은 <표 3>과 같다.
본 연구의 목적을 위해 요인분석을 거친 각 측정 변인들 간의 관계를 살펴보기 위해 Pearson의 적률상관계수를 통하여 각 변인간의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 결과는 <표 4>와 같이 변인 간의 상관관계가 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 상관계수가 모두 .80보다 낮게 나타나 다중공선성(multi-collinearity)에 문제가 없다고 판단된다.
| 변수명 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 태도 | 1 | ||||||||
| 2. 주관적 규범 | .598*** | 1 | |||||||
| 3. 지각된 행동통제 | .427*** | .587*** | 1 | ||||||
| 4. 긍정예기정서 | .517*** | .510*** | .497*** | 1 | |||||
| 5. 부정예기정서 | -.030 | .014 | .060 | -.177** | 1 | ||||
| 6. 사전지식 | .284*** | .268*** | .436*** | .431*** | -.087 | 1 | |||
| 7. 열망 | .537*** | .508*** | .442*** | .637*** | -.294*** | .379*** | 1 | ||
| 8. 행동의도 | .673*** | .601*** | .468*** | .636*** | -.283*** | .341*** | .715*** | 1 | |
| 9. 과거행동 빈도 | .185** | .134* | .173* | .180** | -.014 | .389*** | .207** | .285*** | 1 |
본 연구의 구조모형의 모수 추정 방법으로 최대우도법(maximum likelihood: ML)을 사용하였으며, 모형적합도 검정결과 χ²=906.4, df=403 TLI=.911, CFI=.923, RMSEA=.069로 나타났다. 이는 Hu & Bentler(1999)가 제시한 기준을 충족시키고 있어, 본 연구에서 설정한 연구모형이 적합함을 알 수 있다<표 5>.
본 연구에서는 변인 간 인과관계를 분석하기 위해 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 이에 본 연구에서 설정한 가설 검증 결과 <그림 3>와 <표 6>과 같은 결과를 얻었다.
| 가설 | 경로 | 경로계수 | S.E | t | 가설 검증 |
|---|---|---|---|---|---|
| H1 | 태도 → 열망 | .252 | .073 | 3.469*** | 채택 |
| H2 | 규범 → 열망 | .198 | .093 | 2.130* | 채택 |
| H3 | 행동통제 → 열망 | .066 | .083 | .787 | 기각 |
| H4 | 행동통제 → 행동의도 | .211 | .063 | 3.377*** | 채택 |
| H5 | 긍정정서 → 열망 | .422 | .080 | 5.272*** | 채택 |
| H6 | 부정정서 → 열망 | -.268 | .056 | -4.765*** | 채택 |
| H7 | 사전지식 → 열망 | .069 | .062 | 1.115 | 기각 |
| H8 | 사전지식 → 행동의도 | -.032 | .054 | -.604 | 기각 |
| H9 | 과거빈도 → 열망 | .012 | .012 | .951 | 기각 |
| H10 | 과거빈도 → 행동의도 | .029 | .011 | 2.643** | 채택 |
| H11 | 열망 → 행동의도 | .540 | .056 | 9.703*** | 채택 |
첫 번째, 온라인 스포츠용품 구매자의 태도가 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .252, t값이 3.469로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 1은 채택되었다. 두 번째, 주관적 규범이 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .198, t값이 2.130으로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 2는 채택되었다. 세 번째, 지각된 행동통제가 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .066, t값이 .787로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되지 않아 가설 3은 기각되었다. 네 번째, 지각된 행동통제가 행동의도에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .211, t값이 3.377로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 4는 채택되었다. 다섯 번째, 긍정적 예기정서가 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .422, t값이 5.272로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 5는 채택되었다. 여섯 번째, 부정적 예기정서가 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 -.268, t값이 –4.765로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 6은 채택되었다. 일곱 번째, 사전지식이 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .069, t값이 1.115로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되지 않아 가설 7은 기각되었다. 여덟 번째, 사전지식이 행동의도에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 -.032, t값이 –.604로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되지 않아 가설 8은 기각되었다. 아홉 번째, 과거행동의 빈도가 열망에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .012, t값이 .951로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되지 않아 가설 9는 기각되었다. 열 번째, 과거행동의 빈도가 행동의도에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .029, t값이 2.643으로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 10은 채택되었다. 열한 번째, 열망이 행동의도에 미치는 영향에 관한 가설 분석결과, 경로계수가 .540, t값이 9.703으로 나타나 통계적으로 유의성이 검증되어 가설 11은 채택되었다.
본 연구에서는 확장된 목표지향 행동모델(EMGB)검증을 통해 스포츠용품 온라인 구매자의 행동의도를 예측하는데 그 목적이 있다. 변인 간 구조적 관계를 규명하기 위하여 구조방정식을 통한 인과관계 분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 기초로 논의를 하자면 다음과 같다.
먼저, 온라인 스포츠용품 구매자들의 태도는 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1은 채택되었다. Taylor et al.(2006)의 회계법인 회사의 협력업체 관리자들을 대상으로 진행한 연구에서는 실용적 태도가 열망에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 강지현 등(2013)의 연구에서는 스포츠관광 참가자들의 스포츠 관광지 방문행동에 긍정적 태도를 보이면 관광행동에 대한 열망이 형성된다고 하였다. 또한, 보령 머드축제 관광객을 대상으로 실시한 Song et al.(2012)의 연구에서도 관광객의 태도는 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이러한 선행연구를 통해 알 수 있듯이, 온라인 스포츠용품 구매자들의 호의적인 태도가 형성될수록 제품구매 열망이 높아짐을 알 수 있다. 따라서 온라인 스포츠용품 사이트 운영자들은 구매자들의 긍정적인 태도를 형성하고, 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하고 싶은 열망이 형성될 수 있도록 구매자들에게 오프라인보다 저렴한 가격, 편리한 구매 방식 등의 온라인 쇼핑의 장점이 부각 될 수 있는 서비스를 지속적으로 제공해야 한다. 또한, 소비자들이 인식하는 온라인 쇼핑의 부정적 요소를 최소화하기 위해 소비자들의 의견을 수렴하여 개선할 수 있도록 해야 할 것이다.
한편, 온라인 스포츠용품 구매자들의 주관적 규범 또한 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 그 결과 가설 2도 채택되었다. 이러한 본 연구의 결과는 지금까지의 다양한 선행연구에서 그 실질적인 유효성이 검증된바 있다. 한을경(2014)의 레스토랑 소셜커머스 이용의도에 관한 연구에서는 이용자들의 주관적 규범은 소셜커머스 이용열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고재윤 등(2014)의 연구에서는 소비자들의 와인구매의도를 파악하기 위한 연구를 진행한 결과, 소비자들의 주관적 규범은 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. Chen(2007)의 연구에서는 유기가공식품에 대해 주변사람들이 긍정적으로 생각하고 자신의 구매를 지지하면 제품 구매의도가 높아진다고 제시하였다.
이처럼 온라인 스포츠용품 구매자들은 주변인들의 반응에 따라 제품 구매에 대한 열망이 높아질 수 있으므로 온라인 스포츠용품 운영자들은 소비자가 제품을 구입한 후 지속적으로 제품에 대해 홍보할 수 있도록 해야 할 것이다. 예를 들면, 먼저 제품을 구입한 구매자가 자신의 SNS에 구입처와 제품에 대한 정보를 주변인들에게 공유하여 홍보를 할 수 있도록 공유 이벤트를 진행하거나 새로운 구매자가 이전 구입자의 ID를 입력하면 제품의 할인 및 포인트 적립을 제공하는 이벤트를 진행한다면 구매자들에게 온라인 판매사이트와 제품에 관한 홍보를 유도할 수 있을 것이다. 이를 통해, 선구매자들은 주변인들에게 제품을 홍보할 수 있으며, 새로운 구매자들은 제품을 구입하기 전 관련 정보를 이전 구매자들에게 다양한 제품과 사이트에 관한 정보를 획득하여 제품을 구입할 수 있도록 유도할 수 있을 것이다.
온라인 스포츠용품 구매자들의 지각된 행동통제는 열망에는 영향을 미치지 않아 가설 3인 기각되었지만, 행동의도에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 4는 채택되었다. 일반적으로 계획된 행동이론의 선행변수는 행동의도를 직접적으로 결정하지 않고 열망을 매개로 간접적으로 결정된다고 하였다(Perugini & Bagozzi, 2001). 하지만 박희랑(2011)에 의하면, 열망의 매개적인 힘이 항상 강하다고 해도 행동의도에 미치는 계획된 행동이론의 구성개념 모두를 매개하지 않을 수 있음을 제시하였다. 이를 지지하듯, 다수의 선행연구에서는 대상 및 다른 변수에 따라 그 영향력이 검증되지 않음이 나타났다. 예컨대, 퍼블릭 골프장 이용객의 행동의도를 예측하기 위해 진행한 동려민 등(2013)의 연구에서는 이용객의 지각된 통제는 열망에 영향을 미치지 않았지만, 행동의도에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 김희걸 등(2014)의 브랜드 한우 구매동기에 과한 연구에서도 이와 동일한 결과가 도출되었다. 더불어 남민정(2013)의 외국관광객을 대상으로 한식 퀵서비스 수용의도를 알아보기 위한 연구에서도 외국관광객의 지각된 행동통제는 열망에는 유의한 영향을 미치지 않았으나 방문의도에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 본 연구의 결과를 지지하는 것으로 나타났다.
이상의 선행연구를 바탕으로 온라인을 통해 스포츠용품을 구매하는 것이 충분히 가능하고 그러한 의지가 있음에도 열망에 유의한 영향을 미치지 않는 이유를 다음과 같이 살펴볼 수 있다. 구매자가 원하는 스포츠용품을 구입하기 전 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하겠다는 강한 열망이 형성되기보다는 온라인과 오프라인을 동시에 상품을 고려하여 제품정보, 가격정보, 디자인 등의 정보탐색을 먼저 실시한 후 오프라인보다 상대적으로 저렴한 온라인을 통해 행동의도가 나타남을 판단 해볼 수 있다.
온라인 스포츠용품 구매자의 긍정적 예기정서는 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부정적 예기정서는 열망에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 5와 가설 6은 채택되었다. 김희걸 등(2014)의 연구에서는 브랜드 한우 구매자의 예기정서는 구매열망에 각각 긍정적·부정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, Perugini & Bagozzi(2001)는 예기정서가 의사결정과정에서의 중요한 선행변수라고 하였다. 또한, 태도가 사람의 행위에 초점을 두었다면, 예상정서는 개인의 목표달성에 초점을 둔다고 하였다(Bagozzi et al, 2002; 남민정, 2013).
위와 같은 선행연구에 근거하여 온라인 구매환경에서 소비자의 긍정적·부정적 정서는 목표에 따라 구매행동을 유지 및 변화시킬 수 있음을 파악해볼 수 있다. 따라서 온라인 스포츠용품 사이트 운영자들은 구매자들이 온라인으로 제품을 구매했을 때 예상되는 행복, 기쁨, 만족감 등의 긍정적인 정서를 가질 수 있도록 감성적인 마케팅 전략을 시행해야 할 것이다. 예를 들면, 해당 용품을 사용하고 있는 유명인들의 성취감이나 승리를 표현하는 이미지를 삽입하거나, 나이키의 Just do it과 아디다스의 Impossible is nothing과 같은 긍정적인 문구를 사용하여 구매자들의 감성을 자극할 수 있을 것이다. 이러한 감성을 자극하는 전략은 부정적 감정은 감소시키고, 긍정적 감정은 증가시킬 수 있을 것이며, 온라인을 통해 지속적으로 스포츠 용품을 구입할 수 있도록 유도할 수 있을 것이다.
온라인 스포츠용품 구매자의 사전지식은 열망과 행동의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 본 연구자가 설정한 가설 7과 가설 8은 기각되었다. 지금까지 다양한 선행연구에서 사전지식이 열망에 긍정적인 영향을 미친다고 다수 보고되었지만(강지현 등 2013; 김희걸 등 2014; 송학준과 이충기, 2010; Lin & Chen, 2006; Tonglet et al. 2004), 본 연구에서는 상이한 연구결과가 나타났다. 이에 본 연구의 논의는 다음과 같다.
제품에 대한 사전지식이 높다는 것은 스포츠용품의 고관여 구매자일 가능성이 높다. 고관여 구매자들은 제품에 대한 충분한 지식을 보유하고 있으므로 온라인 사이트에서 제공하는 정보만으로 제품을 바로 구입하지 않을 것이다. 이를 지지하듯, Mishra et al.(1993)은 사전지식이 많을수록 외부 정보탐색을 적게 한다고 하였으며, Carneiro & Crompton(2010)은 사전지식이 높을수록 정보탐색의 강도가 감소된다고 주장하였다. 따라서 사전지식이 높은 구매자들의 경우 인터넷을 통해 제품을 지속적으로 구매하기를 희망하기 보다는 온라인과 오프라인을 서로 비교하여 제품을 구입할 수 있으므로 열망과 행동의도에는 영향을 미치지 않은 것으로 해석할 수 있다.
온라인 스포츠용품 구매자의 과거행동은 열망에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 행동의도에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 설정한 가설 9는 기각되었으며, 가설 10은 채택되었다. 과거행동이 열망에 유의한 영향을 미치지 않는 결과를 도출한 연구를 살펴보면, 저비용항공사 이용객을 대상으로 연구를 진행한 정희경(2014)과 김희걸 등(2014)의 브랜드 한우 구매동기에 관한 연구가 있다. 반면, 과거행동의 빈도가 행동의도에 긍정적인 영향을 미친 연구는 김미경과 노정희(2006)의 겨울스포츠 참여자를 대상으로 계획된 행동이론에 과거행동을 추가하여 연구를 진행한 연구와 유기농 음식 구매자의 과거소비와 구매행동에 관한 연구를 진행한 강종헌과 이재곤(2008)의 연구 및 다수의 연구(고재윤 등 2014; 박희랑, 2011; 송학준과 이충기; 2010)가 있다. 이상의 선행연구를 바탕으로 본 연구에서는 과거행동의 빈도가 열망에는 영향을 미치지 않았지만, 행동의도에는 긍정적인 영향을 미친 이유를 긍정적 경험을 가진 구매자와 부정적 경험을 가진 구매자로 구분하여 다음과 같이 생각해 볼 수 있다.
먼저, 온라인 구매의 과거경험에 부정적인 경험을 가지고 있는 구매자들의 경우 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하려는 강한 열망은 줄어들 수 있을 것이다. Johnson & Russo(1984) 그리고 Rao & Sieben(1992)에 의하면, 부정적 과거경험이 높으면 이미 직접 경험으로부터 축적된 지식을 가지고 있기 때문에 정보의 신뢰성 평가에서 매우 신중하다고 하였다. 반면, 긍정적 경험을 가지고 있는 구매자의 경우 지속적으로 구매를 해왔던 동일제품을 구입할 경우가 많을 것이다. 또한, 사용주기가 짧은 용품을 빈번하게 구입하는 경우 강한 동기적인 열망은 다소 줄어들 수 있을 것이다. 하지만 열망이 줄어들고 부정적인 경험을 가지고 있다 하더라도 온라인 구매 환경이 오프라인 구매환경보다 장점이 많다고 인식할 경우 행동의도는 지속적으로 형성될 수 있을 것이다.
온라인 스포츠용품 구매자의 열망은 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 본 연구의 가설 11은 채택되었다. Perugini & Bagozzi(2001)는 마음의 동기 상태인 욕망은 목표지향 행동모델에서 가장 중심적인 결정요인이라고 하였다. 이들은 계획된 행동의 3가지 변수보다 열망이 의도에 더 강하게 영향을 미치는 변수임을 증명하였다. 또한, 노정희와 김승현(2013)의 연구에서는 대학생의 그룹여행 결정과정에서 열망은 우리-의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 친구들과 같이 여행을 가려는 열망은 선행변수(지각된 행동통제, 태도, 주관적 규범, 사회정체성)와 예측변수인 우리-의도 사이의 주요한 매개변수로 밝혀졌다. 이처럼 온라인 스포츠용품 구매 열망은 행동의도를 나타내는 중요한 변수임이 본 연구의 결과와 선행연구를 통해 밝혀졌다.
따라서 온라인 스포츠용품 사이트 운영자들은 구매자들의 욕구를 충족시키기 위해 노력해야할 것이다. 단순히 판매를 위한 서비스 제공보다는 지속적으로 구매가 이루어질 수 있도록 제품과 사이트의 신뢰성을 확립하고, 신제품에 대한 업데이트와 제품 정보제공 그리고 온라인 사이트에 제시된 정보에 허위성이 없도록 해야 할 것이다. 또한, 언제 어디서나 손쉽게 제품을 검색할 수 있도록 모바일 전용 웹 사이트도 동시에 운영을 하여 구매자들의 온라인 구매 열망을 이끌 수 있도록 해야 하며, 더불어 구매자들 온라인 구매 시 불안 요소로 인식되는 '품질'과 '배송'그리고 '반품/교환/환불' 제도를 편리하게 하여 소비자의 구매 열망을 증가시킬 수 있도록 해야 할 것이다.
본 연구에서는 확장된 목표지향 행동모델(EMGB)검증을 통해 스포츠용품 온라인 구매자의 행동의도를 예측하는데 그 목적이 있다. 연구의 수행을 위해 측정도구로써 설문지를 사용하였으며, 총 282부의 설문지가 빈도분석을 위해 사용되었다. 이후 과거 행동의 빈도가 1년 미만인 자료 22부를 추가적으로 제거한 후 총 260부의 설문지를 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
첫째, 온라인 스포츠용품 구매자들의 태도와 주관적 규범, 긍정적 예기정서는 열망에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부정적 예기정서는 열망에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 스포츠용품 사이트 운영자들은 구매자들의 긍정적인 태도가 형성될 수 있도록 온라인 쇼핑의 장점이 부각될 수 있는 서비스를 지속적으로 제공해야 한다. 또한, 구매자들이 인식하는 온라인 쇼핑의 부정적 요소를 최소화해야하며, 구매자들이 온라인으로 제품을 구매했을 때 예상되는 행복, 기쁨, 만족감 등의 긍정적인 정서를 가질 수 있도록 감성적인 마케팅 전략을 시행해야 할 것이다. 더불어 온라인 스포츠용품 운영자들은 구매자들이 상품탐색 및 선택을 하는데 용이하도록 정확하고 풍부한 자료를 제공해야 할 것이다.
둘째, 온라인 스포츠용품 구매자들의 지각된 행동통제, 과거행동의 빈도는 열망에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 스포츠용품 구매행동에 있어 구매자가 원하는 스포츠용품을 구입하기 전 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하겠다는 강한 열망이 형성되기보다는 온라인과 오프라인을 동시에 상품을 고려하여 제품정보, 가격정보, 디자인 등의 정보탐색을 먼저 실시한 후 오프라인보다 상대적으로 저렴한 온라인을 통해 행동의도가 나타남을 판단해 볼 수 있다. 더불어 온라인 구매의 과거경험에 부정적인 경험을 가지고 있는 구매자들의 경우 온라인을 통해 스포츠용품을 구입하려는 강한 열망은 줄어들 수 있을 것이다. 반면, 긍정적 경험을 가지고 있는 구매자의 경우 지속적으로 구매를 해왔던 동일제품을 구입할 경우가 많을 것이다. 또한, 사용주기가 짧은 용품을 빈번하게 구입하는 경우 강한 동기적인 열망은 다소 줄어들 수 있을 것이다.
셋째, 온라인 스포츠용품 구매자들의 지각된 행동통제와 과거행동의 빈도 그리고 열망은 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 사전지식은 열망과 행동의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 스포츠용품 사이트 운영자들은 구매자들이 언제, 어디서든지 원하는 스포츠용품을 구입할 수 있는 환경제공 및 긍정적인 경험을 유지할 수 있는 온라인 구매의 장점 유지 그리고 지속적으로 구매가 이루어질 수 있도록 다양한 서비스 제공을 통해 구매자들의 행동의도를 높일 수 있도록 해야 할 것이다.
첫째, 본 연구에서는 확장된 목표지향 행동모델을 적용하여 행동의도를 예측하였지만, 후속연구에서는 계획된 행동모형과 목표지향 행동모형을 비교해 본다면 더욱 의미 있는 연구가 될 수 있을 것이라 판단된다.
둘째, 본 연구에서는 목표지향 행동모델 변수 중 최신경향성이 제외되었다. 후속연구에서는 최신경향성을 포함한 목표지향행동모델을 검증하여 소비자들의 최신경향성을 파악해 볼 필요성이 있을 것이다.
셋째, 본 연구에서는 중·장년층의 설문빈도가 부족한 것으로 나타났다. 후속 연구에서는 다양한 연령층을 대상으로 연구가 진행되어야 할 것이다.
넷째, 본 연구에서는 특정 스포츠용품을 구분하지 않고 연구를 진행한 한계점을 지니고 있다. 따라서 후속연구에서는 스포츠용품을 세분화하여 연구를 진행할 필요성이 있을 것이다.
