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Journal of Korean Society for Quality Management > Volume 50(3); 2022 > Article
구독형 음원 스트리밍 플랫폼 고객의 구독의도 및 고객만족에 대한 실증 연구

Abstract

Purpose

The purpose of this study was to explore and examine the factors influencing customer satisfaction and subscription intention in order to propose useful implication regarding subscription economy model.

Methods

This study adopts the extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology model (UTAUT2) as the theoretical framework. On the basis of literature review, this study suggested 9 related hypothesis. To examine the hypothesis proposed, the study designed surveys with 32 questions and 456 answers were collected for the analysis. The study adopted a structural equation model and path analysis, using AMOS and SPSS programs.

Results

The results of this study are as follow: All hypothesis except performance expectancy and effort expectancy have significant influence on customer satisfaction. Performance expectancy and effort expectancy have no significant influence on customer satisfaction and facilitate condition is significant but negatively associated with customer satisfaction.

Conclusion

Result of this study is expected to suggest data regarding subscription economy and customer satisfaction for business with subscription model. In detail the result implies that highly sophisticated curation system would create more customer satisfaction and subscription intention rather than how a subscription-based platform is easily used. Moreover, curation system of subsription-based music platform should function with high accuracy on recommendation in a creative visual form in order to gain comparative advantage while most platforms have built own curation service.

1. 서 론

인구의 저출산화, 1인 가구의 증가, MZ 세대의 대두 및 COVID-19까지 근래 사회는 빠른 변화를 겪어오고 있으며 이러한 변화의 흐름 속에서 다양한 비즈니스 모델이 새롭게 등장하고 있다. 그중 구독경제(Subscription Economy) 모델은 유력한 새로운 대안으로 기대되고 있다. 구독경제는 Zuora의 창립자인 Tien Tzuo에 의해 제안된 개념이며 이는 고객이 정기적인 결제를 통해 상응하는 기간 동안 제품 혹은 서비스를 사용할 수 있는 권한을 부여받을 수 있는 비즈니스 모델을 의미한다(조혜정, 2019). Tien Tzuo와 Weisert는 그들의 저서(2019)에서 현시대는 과거의 제품 중심 시장에서 고객 중심 시장으로 변화하였다고 주장하며 소비자의 새로운 선호에 부합하는 새로운 비즈니스 모델인 구독경제가 소매산업, 미디어산업, 교통ㆍ운송산업, 소프트웨어 산업 등 다양한 산업에서 고객에게 만족을, 기업에는 수익과 성장 동력 그리고 성공을 가져다주었다고 기술하였다.
Tien Tzuo의 주장과 같이 현재 시장에서 구독경제는 급속도로 확산하는 중이다. 구독경제의 등장 초기에는 전통적인 정기구독에 플랫폼과 큐레이션 기능 등이 추가되며 ‘구독박스’로 대표되는 생필품 구독 및 렌탈 위주의 모델이 돋보였다. 현재에 이르러서는 기업과 소비자의 지대한 관심 속에 스타트업 중심의 구독 서비스 제공이 대기업으로 확산하고 있으며 유통업계를 시작으로 미디어, 헬스케어, 금융, 예술품, 자동차 등 사치재 등 다양한 제품ㆍ서비스군도 구독경제로 전환 중에 있다(조헤정, 2019).
구독경제가 활성화하기 시작하고 급속도로 발전한 것에 비해 구독경제에 관한 학술적 연구는 상대적으로 활발하지 않은 편이다. 한혜미와 이진우(2021)는 국내 예술품 구독 시장에 대한 사례조사를 통해 구독경제를 통한 미술작품의 서비스화 및 구독경제가 미술시장의 창작, 소비, 분배에 미치는 영향을 연구하였다. 강윤정(2020)은 구독경제와 관련된 선행연구 및 문헌의 검토를 통해 구독경제가 주목받는 이유를 서술하였다. 또한, 김현우와 김승인(2020)도 구독 서비스의 고객 만족에 영향을 미치는 요소들을 검증한 바 있다.
위와 같이 구독경제 모델과 관련된 선행연구들이 다양한 방면으로 진행되어오고 있다. 그러나 구독경제의 주요 연구 이슈인 구독 의도 및 고객 만족 그리고 이로부터 파생 가능한 실제 구독행위에 대한 연구는 현재까지는 활발하지 않은 것으로 보인다. Tien Tzuo와 Weisert(2019)가 제시하였듯이 구독경제는 고객의 구독 취소 및 후발주자의 시장 진입이 용이하기 때문에 구독 기업들은 구독을 유발할 수 있는 요소를 끊임없이 탐색하고, 고객 만족을 유지하며 고객 이탈을 방지해야 한다. 이러한 맥락에서 구독경제 고객들의 구독 의도 및 고객 만족에 영향을 미치는 요소를 검증하는 것은 필수적이라고 판단하며 이는 곧 고객의 실제 구독행위에도 유의미한 시사점을 제공할 수 있다고 보인다.
현재 국내 음악 서비스는 주로 구독기반의 음원 스트리밍 플랫폼을 통해 제공된다. 이러한 현황에 따라 본 연구의 목적은 국내 주요 음원 스트리밍 플랫폼의 고객 만족에 영향을 미치는 선행요인을 확인하고 해당 요인들이 구독 의도와 고객 만족에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 이에 본 연구에서는 구독경제의 대표적인 산업 분야를 선정하여 구독 고객들의 구독 의도 및 고객 만족에 영향을 미칠 것으로 보이는 요소들을 도출ㆍ검증하였다. 구독경제의 대표적인 산업은 김현우와 김승인의 연구(2020)를 참고하여 가장 많은 구독경제 경험이 창출된 음악 서비스로 선정하였다.
본 연구는 통합기술수용이론(Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT2)을 기반으로 한 실증연구이며 관련 문헌을 검토함으로써 본 연구의 핵심주제인 구독경제, 구독기반 음원 스트리밍 플랫폼과 UTAUT 2에 대한 이론적 토대를 탐색하였다. 이를 기반으로 연구가설과 연구 모형을 도출하여 국내 주요 구독 기반 음원 스트리밍 플랫폼 고객의 구독 의도와 고객 만족에 영향을 미치는 요인들을 특정하고 실증할 수 있었다. 본 연구에서 기대할 수 있는 가치는 다음과 같다. 첫째, 구독기반 음원 스트리밍 플랫폼에 대한 고객의 수용요인을 검증할 수 있었다. 둘째, 구독기반 비즈니스 모델에 대한 구독 의도, 고객 만족 및 실제 이용행위에 대한 요인을 검증한 것은 고객 이탈이 상대적으로 용이한 구독경제의 지속적인 고객 유치에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 셋째, 현재 경쟁이 심화된 국내 구독기반 음원 스트리밍 시장에 대한 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
또한, 본 연구는 관련 선행연구 대비 다음과 같은 차별성을 가지고 있다. 첫째, 구독경제에 대한 관점을 중심으로 음원 스트리밍 플랫폼을 연구한 점. 둘째, 구독경제 모델에 관한 실증연구에 UTAUT2 모델을 적용하고 구독경제의 특성 요소인 추천시스템을 반영한 점. 셋째, 국내 주요 음원 스트리밍 플랫폼을 대부분 포함한 점이 있다.

2. 이론적 배경 및 선행연구

2.1 구독경제의 개념 및 특징

Tien Tzuo가 구독경제에 대해 기업들이 반복적 수익의 창출을 위해 기존의 제품판매 방식이 아닌 지속적인 서비스 제공을 통해 고객을 일종의 정기구독 고객으로 전환하게 할 것이라 주장한 것과 같이 구독경제 모델은 시장에서 빠른 성장세를 보이고 있다. 이러한 현황에서 새롭게 떠오른 구독경제 모델에 대한 정의에도 여러 시각이 존재하는데 먼저 Tien Tzuo와 Weisert (2019)는 구독경제 모델을 일정 금액을 먼저 지불하여 정기적으로 제품 혹은 서비스를 구독해서 사용하는 경제모델이라 기술하였다. 이러한 정의를 바탕으로 본 연구에서는 구독경제를 고객들이 일정 금액의 지불을 통해 원하는 제품 및 서비스를 제공받고 이용할 수 있는 비즈니스 모델이라고 정의한다.
구독경제의 특징에 대해 논의하기 위해서는 먼저 구독경제의 핵심인 ‘구독’이라는 개념에 대해 먼저 살펴볼 필요가 있다. 구독경제에서의 구독은 전통적인 구독과 동일한 의미를 지니지만 구독의 형태로 제공하는 상품의 범위에서 차이점을 나타내고 있다. 전통적인 구독은 고객이 잡지 같은 정기 간행물을 결제하고 배송받는 것을 의미하며 구독 경제 시대에서의 구독은 전통적인 구독 대비 폭넓은 유형적 제품을 포괄하고, 디지털 콘텐츠, 서비스 등을 정기적으로 이용하는 것으로 의미가 확장되었다. 이러한 맥락에서 구독경제의 비즈니스 모델과 전통적인 구독의 비즈니스 모델은 공통점과 차이점을 동시에 보인다고 할 수 있다. 조혜정(2019)은 아래 <표 1>과 같이 구독경제와 전통적인 정기 구독모델을 비교하였는데 이 두 개념의 공통점은 기업이 고객의 결제기간 동안 자동으로 재화를 전달하는 것이라고 하였다. 차이점에 대해서는 전통적인 정기 구독모델의 경우 대부분 기업이 생산자의 역할을 이행하며 소비자와의 거래를 진행하는 반면, 현 구독경제의 경우 다양한 제품과 서비스를 포괄하는 만큼 구독경제 기업이 고객과 생산자 사이에서 플랫폼을 통한 중개자 역할을 이행하고 있다.
구독경제 모델이 다양한 산업에서 폭 넓은 상품과 서비스를 고객에게 전달하는 만큼 구독경제 모델의 특징을 특정하는 것은 구독경제에 대한 파악에 있어 매우 핵심적이라 판단한다. 본 연구에서는 구독경제를 기존의 비즈니스 모델과 비교하는 방식으로 구독경제의 차별점을 도출하여 이를 기반으로 특징을 특정하고자 하였다. 먼저, 구독경제의 가장 대표적인 특징은 ‘지속’에 있다고 할 수 있다. 이는 구독경제 모델에서 고객이 구독 요금을 지불하는 한 지속적으로 고객이 원하는 제품 및 서비스를 제공하는 특징을 의미하는 것이기도 하지만 고객이 원하는 상품을 끊임없이 유지, 추가해야 하며 지속적인 고객 관계의 유지를 의미하기도 하는 것이다. 요약하자면 구독경제는 고객이 구독 고객으로 유지하고 있는 동안 지속적으로 고객만족도를 추구한다는 측면에서 전통적인 비즈니스 모델과 차별화할 수 있다.
황규완 등(2019)은 다음과 같은 구독경제와 전통적인 비즈니스의 차이점을 제시하였다. 전통적인 비즈니스는 제품 판매를 중심으로 하였으며 고객은 특정 제품을 구매함으로써 해당 제품을 소유하게 되는데 이는 제품의 판매 이후 주요한 관계가 종료되는 것으로 볼 수 있다. 반면, 구독경제에서는 고객이 구독료를 지불하는 기간 동안 반복적인 구입 혹은 이용을 하게 되고 기업과 고객사이의 관계가 구독 기간 내에 계속 이어져 나간다. 이외에도 구독경제에서는 고객의 회당 지불하는 가격이 보다 저렴하지만 결제가 상대적으로 길게 지속되고 기업은 보다 적극적으로 고객의 가치 확대를 위한 지원을 지속적으로 제공한다는 특징이 존재한다.
구독경제 기업이 고객과의 지속적인 관계 유지를 추구하고 중요시하는 이유는 구독 고객들은 상대적으로 용이하게 이탈하고, 구독 기업에 대한 충성도도 높지 않기 때문이다(Anne Janzer, 2018). 그렇기 때문에 전통적인 비즈니스 모델과 달리 고객과의 관계가 지속되는 구독경제 기업들에게는 소비자 니즈에 부합할 수 있는 지속적인 상품의 업그레이드, 혹은 업데이트가 필수적일 것이다. 이러한 맥락에서 제품 사이클이 길고 신제품 출시비용도 높은 전통 비즈니스와 달리 구독경제에서는 기존 상품에 대한 지속적인 개량이 진행되고 신제품 출시가 보다 활발하게 진행된다고 볼 수 있다.
위 내용과 별개로 개인화는 구독경제와 기존 비즈니스 모델과 대비 가장 가시적인 차별화 요소라고 할 수 있는데 이는 구독경제는 기존 모델들과 달리 고객 데이터를 보다 잘 활용하기 때문이다. 심혜정(2021)은 구독경제의 가장 큰 차별점이 소비자의 구매과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 이를 두 가지 방식으로 구현하기 때문이라고 하였다. 구독경제가 데이터를 활용하는 첫 번째 방식은 앞서 서술한 개인화, 즉 고객 맞춤형 제공이다. 구독기업은 고객 데이터를 축적하여 고객에게 보다 정교한 추천시스템을 구축할 수 있게 되고 이는 곧 고객과의 지속적인 관계 유지, 기업의 경쟁력 창출로 이어진다. 두 번째 방식은 고객 데이터를 통해 고객이 자신의 니즈를 인식하기 이전에 먼저 원하는 제품과 서비스를 제공하는 온디맨드(On-demand)를 의미한다. 이렇듯 큐레이션과 같은 개인화 서비스와 고객을 위한 온디맨드 제공을 실현한 구독기업은 차별적 가치의 제공을 통해 고객 만족을 달성하고 고객 이탈을 방지할 수 있을 것으로 보인다.

2.2 구독형 음원 스트리밍 플랫폼

구독형 음원 스트리밍 플랫폼에 대해 논하기 위해서는 먼저 음원 생태계와 음원 이용 환경에 대해 먼저 서술할 필요가 있다. 음원 생태계의 역사에서 가장 가시적인 변화는 소유와 감상의 분리라는 음원 이용 환경의 변화이다(한국콘텐츠진흥원, 2015). 음원 이용 환경 변화의 대략적인 흐름은 다음과 같이 요약할 수 있다. 먼저, 소비자들은 아날로그 세대, 디지털 세대에서 테이프, CD라는 유형적인 음원 저장매체를 구매하였다. 그 후 음원 저장 장치 및 저장 기술의 발달을 통해 다운로드 세대에 접어들며 소비자들은 자신의 다양한 기기에 디지털화된 음원을 다운받아 소유하고 감상하였다. 네 번째 세대인 스트리밍 세대는 2010년 전후에 보급된 스마트폰과 급속도로 발전하기 시작한 네트워크 환경을 기반으로 형성되기 시작하였고 소비자들은 각자의 기기에서 인터넷에 접속하고 실시간으로 음원에 접속하여 음악을 들을 수 있게 되었고 이로써 음원의 소유가 아닌 실시간 감상이 일상화되었다. 본 연구의 대상인 구독형 음원 스트리밍 플랫폼은 위 음원 이용의 실시간 감상에 해당하며 이를 ‘월정액 요금제를 기반으로 고객에게 스트리밍 방식으로 음원을 제공하는 디지털 플랫폼’으로 정의한다.
구독형 스트리밍 플랫폼의 대표적인 특징이자 장점은 결제방식, 편의성, 경제성, 그리고 개인화라고 할 수 있다.
먼저, 현재 주요 음원 스트리밍 플랫폼은 모두 정기구독 형태의 월정액 결제방식을 제공하고 있다. 초기 다운로드 중심의 음원 시장에서는 무료 음악 서비스가 등장하였고 이는 무료 음악 스트리밍 서비스로 이어지게 되었다(한국콘텐츠진흥원, 2015). 그러나 저작권에 대한 소비자 인식의 제고와 무료 유통에 대한 음원 권리자들의 소송 등에 따라 무료 음악 서비스는 점차 유료화되기 시작하였다. 이러한 변화를 통해 현재 주요 음원 스트리밍 플랫폼은 모두 정기적인 결제를 통해 음원을 제공하고 있다.
이러한 맥락에서 음원 스트리밍 플랫폼은 구독경제의 권한 부여 유형에 속한다고 할 수 있다. 또한, 음원 스트리밍 플랫폼은 요금제에 따라 음원을 스트리밍할 수 있는 기기의 범위를 달리하거나 보다 일정량의 음원을 다운로드 할 수 있는 권한을 부여하는 등의 차별화된 기능 및 서비스를 제공하는 구독경제의 멤버십 유형의 특징도 가지고 있다.
두 번째로, 음원 스트리밍은 기존의 유형적인 음원 매체와 디지털 음원의 다운로드 대비 소비자에게 편리함을 제공한다. 음원 스트리밍 서비스는 PC, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 기기에서 접속 가능한 디지털 플랫폼을 통해 제공된다. 이를 통해 소비자들은 MP3, CD 등 음원 저장매체와 이를 재생할 수 있는 기기를 별도로 휴대할 필요가 없어졌으며 음원 플랫폼에 접속할 수 있는 기기만 있다면 음원 다운로드 과정을 거칠 필요 없이 원하는 장소, 시간대에 음악을 감상할 수 있게 되었다.
세 번째로, 스트리밍 서비스를 통해 음원을 소비하는 것은 실물 매체보다 저렴하며 음원 이용량이 많을수록 다운로드 방식보다 저렴하다. LP, CD와 같은 전통적인 매체의 경우 적은 수의 음원만을 포함하고 있고 디지털 음원은 개별적인 결제를 통해 다운로드할 수 있다. 이러한 맥락에서 주로 월정액의 결제방식으로 음원의 무제한 이용을 제공하는 스트리밍 방식은 비용적인 측면에서 저렴한 것이다.
마지막으로, 음원 스트리밍 플랫폼은 고객에게 자유롭게 ‘자신만의 플레이리스트’를 만들 수 있게 하거나 고객의 정보를 기반으로 선호도가 높을 것으로 예상하는 음원을 제공하기 때문에 기존의 방식들보다 고객화된 방식이라고 할 수 있다. 음원 스트리밍 플랫폼은 초기에 고객들에게 본인이 원하는 음악을 나열한 플레이리스트를 만들 수 있는 기능을 제공하였다(한국콘텐츠진흥원, 2015). 이러한 기능은 한정된 음악만을 제공할 수 있는 유형 매체 보다 고객화된 서비스를 제공하게 된 것이다. 음원 스트리밍 플랫폼의 고객화 서비스는 고객 정보에 기반한 추천시스템을 통해 제공된다는 특징도 있어 구독경제의 특징과도 일치한다. 음원 스트리밍 플랫폼들은 데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 고객의 취향에 부합할 수 있는 음원을 추천하는 기능을 제공하고 있으며 이러한 추천시스템은 플랫폼의 차별화 요소이자 경쟁우위 및 충성고객 창출로 이어질 것이다.
위에서 언급한 특징 중 현재 가장 중요한 차별화 요소로 작용하는 것이 바로 고객화와 관련된 기능인 추천시스템이다. 음악 소비의 주요 행태가 스트리밍 환경으로 전환하며 기존의 ‘접촉-탐색-구매’의 단계에서 ‘접촉-탐색-청취’로 변하였다. 이러한 변화의 흐름 속에서 인공지능, 알고리즘, 빅데이터 등 4차 산업혁명의 새로운 기술들이 플랫폼에 도입되기 시작하며 음악 소비의 행태가 ‘접촉-맞춤형 추천-청취’로 바뀌게 되었다고 할 수 있다(한국콘텐츠진흥원, 2020).
이러한 개인화된 추천시스템은 스포티파이가 제공하는 사용자별 맞춤 플레이리스트를 시작으로 고객들에게 큰 호응을 얻기 시작하였고 고객의 구독 의도에 영향을 미치는 요소로 자리매김하게 되었다. 그에 대한 한 근거로 한국콘텐츠진흥원(2020)의 조사에서 특정 음원 스트리밍 플랫폼을 선택한 주요 이유로 ‘내게 맞는 음악 추천을 잘해서’를 선정되었다는 점이 있다. 또한, 실제로 스포티파이의 추천시스템 도입 이후 유튜브와 같은 글로벌 플랫폼 내지는 바이브, 플로 등 국내 음원 스트리밍 플랫폼에서도 연이어 인공지능 기술 기반의 추천 서비스를 출시, 강화해오고 있다.
본 연구는 구독형 음원 스트리밍 플랫폼에 대한 구독 의도와 고객 만족 요소를 보다 포괄적으로 분석하기 위해 국내 주요 플랫폼들을 구독경제와 음원 스트리밍 플랫폼의 특징을 중심으로 살펴보고자 한다. 국내 플랫폼 중 대표적인 플랫폼으로는 멜론, 지니뮤직, 유튜브 뮤직, 그리고 스포티파이를 선정하였고 이 플랫폼들의 주요 특징을 아래와 같이 정리하였다.

2.2.1 멜론(Melon)

멜론은 2004년 출시된 음원 스트리밍 서비스이며 국내 음원 시장에 최초로 유료화 모델을 도입한 플랫폼이다. 또한, 멜론은 국내에서 처음으로 모바일 스트리밍 서비스와 정기결제 기능을 제공하기도 하였다. 멜론의 멤버십 혹은 구독은 ‘이용권’이라고 명명되어 제공되고 있으며 구독 기간 내 무제한 스트리밍을 가장 기본적인 방식으로 하여 오프라인 재생, 디지털 음원 파일 다운로드, 어학 콘텐츠 이용 등 이용방식과 콘텐츠의 유형에 따라 세분화되어 제공하고 있다.
멜론은 2014년 국내 최초로 빅데이터 기반의 음악 추천 서비스를 출시한 스트리밍 플랫폼이기도 하다. 카카오와의 인수합병을 통해 추천시스템을 더욱 개선할 수 있는 기술력을 확보할 수 있었으며 시간, 장소, 상황에 적합한 음악을 추천해주는 ‘포유(For U)’서비스와 고객의 활동 이력을 분석하여 음악을 추천해주는 ‘뮤직 DNA’라는 추천시스템을 제공하기 시작하였다. 이와 같은 개인화 추천시스템 중심으로의 전환은 이용자에게서 긍정적인 반응을 얻어내며 멜론은 국내 음악 스트리밍 플랫폼에서 선도기업의 위치를 유지할 수 있었다. 그러나 유튜브의 국내 음원 시장으로의 진입, 기타 경쟁 플랫폼들의 추천 서비스 출시 등 음원 시장의 전체적인 개인화 중심적인 전환에 따라 경쟁을 직면하게 되었다.
멜론 추천시스템의 강점이자 차별화 요소는 2004년부터 축적한 고객 데이터의 양이라고 할 수 있다. 이러한 고객 데이터를 기반으로 현재 멜론은 이용자의 감상 이력 및 선호도를 고려한 음악, 실시간 감상 이력을 분석하여 도출된 음악, 그리고 위치와 날씨를 고려한 음악 등을 추천하고 있다. 이와 더불어 고객의 사용 이력에 따라 선호하는 것으로 파악되는 음악의 장르 혹은 특정 아티스트의 곡들을 플레이리스트(플랫폼에서 고객 활동 이력 혹은 최신 트렌드 등의 기준을 따라 자동으로 다수의 곡을 하나의 리스트로 구성한 것)의 형태로 추천하는 서비스도 제공 중이다.

2.2.2 지니뮤직(Genie Music)

지니뮤직은 이통통신사인 KT의 디지털 음원 제공 서비스인 KT뮤직으로 시작하여 기타 이동통신사와의 제휴, 같은 KT 그룹 예하의 올레뮤직, CJ의 CJ 디지털 뮤직과의 합병 등을 통해 규모를 증가시키면서 국내 주요 음악 스트리밍 플랫폼으로 자리 잡게 되었다. 지니뮤직의 멤버십 구독도 멜론과 같이 ‘이용권’이라 명명되어 제공되고 있으며 구독서비스의 내용은 무제한 스트리밍, 디지털 음원 파일 다운로드의 형태를 중심으로 설계되어있다.
지니뮤직은 KT, LG U+와의 협력을 통해 5G 환경 및 AI 기술을 발전시켜나가며 기업을 ‘음악 스트리밍 서비스 기업’에서 ‘AI 음악 전문 기업’으로 재정의하였다. 지니뮤직의 AI는 이용자 음성 검색, 음악창작과 같은 기능에도 활용되고 있지만 음악 추천시스템에서도 두각을 나타내고 있다. 현재 지니뮤직은 연령, 이용시간대, 날씨, 서비스 이용 내역 등 고객 정보에 기반하여 자동 생성된 플레이리스트를 첫 화면에서 이용자에게 추천해준다. 지니뮤직의 추천시스템은 이용자 개개인의 취향뿐만 아니라 이용자가 속한 연령대의 선호도를 반영한 플레이리스트를 제공하고 특정 상황, 날씨, 계절 등에 어울리는 곡을 추천하기도 한다.
위와 같은 기능은 전형적인 음악 스트리밍 플랫폼의 추천시스템이라고 할 수 있으나 지니뮤직은 타 플랫폼과 차별화할 수 있는 시각적 요소를 추천시스템에 도입하여 고객에게 전달하기 시작하였다. 지니뮤직은 지난 2020년 기존의 큐레이션 서비스에서의 큰 변화를 시도하였고, 그 결과로 음악 플랫폼 최초로 음악과 색깔을 매칭한 초개인화 비쥬얼 음악 추천 서비스인 ‘뮤직컬러’를 출시하였다. 뮤직컬러는 지니뮤직 이용자의 음악 감상 취향을 장르, 분위기, 감정 등 요소로 세분화하여 분석하고 이용자 고유의 컬러를 도출해낸다. 현재 뮤직컬러가 제공하는 색상은 총 341가지로 지니뮤직은 이용자가 해당되는 색상별로 선호할 가능성이 큰 기타 색상을 추천하는데 이렇게 추천되는 색상은 해당 컬러의 특색에 맞는 음악들로 구성되어 있다. 뮤직컬러의 또 다른 특징으로는 이용자 이력에 따라 선정되는 색상이 매일 한 번씩 갱신되고 이용자의 그 색상들은 ‘나만의 뮤직 캘린더’에 자동으로 기록된다는 점이 있다.

2.2.3 유튜브 뮤직(Youtube Music)

유튜브 뮤직은 유튜브에 있는 음원을 스트리밍하는 플랫폼이며 유튜브의 프리미엄 멤버십을 구독하는 이용자에게 무료로 제공되거나 별도의 유튜브 뮤직 멤버십의 구독을 통해 이용할 수 있다. 유튜브 뮤직이 기존 국내 음원 스트리밍 플랫폼을 위협할 정도로 성장한 배경에는 구독 방식, 유튜브와의 연계, 그리고 음악 추천시스템이 있다. 먼저, 유튜브 프리미엄 멤버십을 구독함에 따라 유튜브 음악이 포함되는 점이 많은 이용자로 하여금 유튜브 뮤직으로 유인할 수 있는 것으로 여겨진다. 또한, 유튜브 뮤직은 유튜브에서 제공되는 영상을 음원의 형태로 제공하는 플랫폼이기 때문에 기타 플랫폼에서 제공하지 않는 미발매 음원, 공연 현장 음원, 이용자들이 각색 혹은 창작한 음원 등 보다 다양한 음원을 즐길 수 있다. 이에 더불어 유튜브에는 각양각색의 플레이리스트를 설계하여 공유하는 채널들이 다수 존재하는데 해당 플레이리스트를 유튜브 뮤직에서 그대로 감상할 수 있다는 장점도 존재한다. 마지막으로, 정교한 AI 큐레이션도 유튜브 뮤직의 장점으로 여겨진다. 한국콘텐츠진흥원(2020)의 조사에 따르면 이용자들이 유튜브 뮤직을 이용하는 것은 유튜브 뮤직이 취향에 맞는 음악을 추천해주기 때문이라고 한다. 유튜브 음악은 첫 화면에서 이용자의 선호도에 적합할 장르, 예술가의 플레이리스트를 추천해줌은 물론 특정 감정, 분위기, 상황 등에 맞는 플레이리스트를 추천해준다.

2.2.4 스포티파이(Spotify)

스포티파이는 2008년 스웨덴에서 출시되어 현재 전 세계에서 3억 2천만 이상의 이용자를 보유한 세계 최대의 음원 스트리밍 서비스이다. 스포티파이는 2021년 2월 2일에 국내에 정식으로 런칭하였으며 세계 굴지의 스트리밍 서비스인 만큼 국내 음원 스트리밍 시장에 큰 여파를 가져올 것으로 기대됐다. 스포티파이의 구독 방식은 국내 기존 음원 스트리밍 서비스들과 다소 상이한 모습을 보인다. 스포티파이는 기타 음원 스트리밍 플랫폼과 달리 2인 계정을 제공하고 있는데 이는 넷플릭스와 유사한 방식으로 한 계정을 2명의 이용자가 별개의 프로파일로 스포티파이를 이용하게 하는 것이다.
스포티파이의 가장 가시적인 특징은 바로 큐레이션에 있다고 평가된다. 스포티파이는 음원 순위 차트 등을 메인화면에 선보이지 않고 음원, 아티스트, 플레이리스트만을 메인화면에 추천하고 있다. 또한, 스포티파이의 알고리즘은 국내 플랫폼 대비 정교한 것으로 여겨지고 있으며 총 6,000만 개의 글로벌 음원을 보유하고 있는 만큼 다양하고 새로운 음원, 아티스트, 플레이리스트를 고객 취향에 맞게 제공할 수 있다. 국내 기존 음원 스트리밍 플랫폼 대비 다양한 음원을 보유하고 있는 것은 큰 차별점이라고 할 수 있고 이러한 강점을 통해 스포티파이는 단순한 음원 스트리밍 서비스가 아닌 새로움을 ‘발견하는’ 서비스를 제공할 수 있게 되었다(A. T. Chodos, 2019). Aguiar와 Waldfogel의 연구(2018)에 따르면 스포티파이의 플레이리스트 추천 기능을 통해 이용자들로 하여금 새로운 아티스트와 음원을 찾는 데에 긍정적인 영향을 미치며 보다 많은 음원이 시장에서 성공을 거두는 것에 일조한다고 하였다.
그러나 스포티파이는 명실상부한 글로벌 음원 스트리밍 플랫폼 강자이나 국내 음원 시장에서는 여러 단점을 지닌 것으로 판단된다. 첫 번째 단점은 타 플랫폼 대비 높은 구독 요금을 부과하며 제휴 등을 통한 할인을 제공하지 않고 있다는 점이다. 스포티파이는 현재 기타 국가에서는 이용자들이 광고를 시청한다면 무료로 음원을 스트리밍하여 청취하는 서비스를 제공하고 있으나 국내에 도입되지는 않았기 때문에 구독 요금 측면에서 타 국내 기존 플랫폼 대비 약점을 지녔다고 할 수 있다. 두 번째 단점은 스포티파이의 성장 배경인 추천시스템과 관련된다. 스포티파이의 추천 시스템은 타 플랫폼 대비 정교하다는 평을 듣고 있으나 현재 국내 주요 음원 스트리밍 플랫폼 모두 추천시스템을 구축하여 서비스를 제공하고 있으므로 큰 강점이라고 판단하기에는 어려움이 따른다. 세 번째 단점은 스포티파이가 국내에서 제공 중인 음원의 수이다. 스포티파이는 전 세계의 음원을 다수 보유함으로써 타 국내 플랫폼 대비 강점을 지니고 있으나 역으로 현시점에서 국내 대형 음원 배급사와의 협상을 완료하지 못해 국내 유명 아티스트 및 음원들을 제공하지 못하고 있어 국내 이용자들의 취향을 완전히 충족시킨다고 할 수 없다.
본 연구는 현재까지 멜론, 지니뮤직, 유튜브 뮤직, 스포티파이에 대한 개요적 조사를 진행하였다. 그 결과로 현재 국내 주요 음원 스트리밍 플랫폼들은 모두 정기 요금제를 통해 서비스를 제공하기에 모두 구독경제 플랫폼에 해당한다고 할 수 있다. 또한, 구독경제 플랫폼의 주요 특징 중 하나인 추천시스템을 통해 음원을 제공하는 것도 해당 플랫폼들의 공통적인 특징이라고 할 수 있다. 추천시스템의 경우 스포티파이가 음악 산업에서 큐레이션 트렌드를 선도해 온 만큼 가장 정교한 추천시스템을 보유하여 차별화될 수 있으나 아직 다수의 국내 음원을 보유하지 못하고 있다. 멜론, 바이브, 유튜브 뮤직은 정도에서 일정 수준의 차이가 있을 수 있으나 추천시스템에서 큰 차별화 요소를 지니지 않은 것으로 여겨진다. 다만, 지니뮤직은 뮤직컬러라는 특정 색상으로 이용자의 개별적인 취향을 표시하여 추천하는 방식의 차별화 가능한 추천 서비스를 제공하고 있다.
본 연구는 현재까지 국내 주요 음원 스트리밍 플랫폼에 대해 살펴보았으며 아래에서부터 본 연구의 이론적 프레임 워크인 확장된 통합기술수용이론에 관해 기술하고자 한다.

2.3 확장된 통합기술수용이론

본 연구는 구독경제가 도입된 대표적인 분야인 국내 음악 스트리밍 플랫폼에 대한 수용 의도를 파악하기 위한 이론적 프레임 워크로 확장된 통합기술수용이론(Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2, UTAUT2)을 채택하였다. UTAUT2에 대한 개념을 논하기 위해서는 먼저 기술수용과 관련된 이론에 대한 논의가 먼저 이루어져야 할 것이다.
기존의 대표적인 기술수용 과정을 설명하는 이론은 Davis(1989)가 제시한 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM)이다. TAM은 지각된 유용성과 지각된 용이성이 태도와 채택 의도로 이어지는 과정을 기반으로 인간의 채택 행위를 예측하는 모델로써 활용되어왔다. 그러나 TAM은 기술 선택 및 이용과정을 설명하는 데에 사용된 선행요인과 요인 간의 인과관계가 단순하였고 기술이 수용되는 과정에서의 상황적 요인과 사회 심리적 특성 등 이용자의 특성이 포함되지 않았다는 지적을 받게 되었다. 위와 같은 기술수용이론은 모두 합리적 행위이론(Theory of Reasoned Action, TRA)에 기반을 두고 있다.
TRA에 기반한 기술수용이론들은 지속적으로 변수들의 타당성 한계를 지적받았고 이러한 단점들을 보완한 이론이 바로 본 연구에 적용된 핵심 이론인 통합기술수용이론(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT)이다. UTAUT는 Venkatesh 등(2003)이 통합적인 관점에서 기술수용에 대한 예측을 높이고 더 많은 설명력을 갖추고자 제시한 이론이며 TRA, TAM 등 총 8가지의 기존 이론에서 총 32개의 개념을 통합, 조정한 이론이다. UTAUT는 TAM에 비해 이용 의도 및 이용 행위에 대한 설명력이 20~30%가 증가하였다(Vantakesh et al., 2003). UTAUT는 연구대상의 기술수용 의도를 검증하는 연구에 다수 채택되었는데 후속연구들의 진행에 따라 성별, 연령, 사회적 영향 등 변수의 영향력이 검증되었다는 평가를 받았으나 서비스의 특성을 반영하는 이용자 맥락에 대한 설명력이 부족하다는 지적이 제시되기도 하였다.
이러한 맥락에서 기술수용에 대한 영향력이 새롭게 검증된 선행연구와 해당 관계에 대한 효과가 입증된 조절변수들을 새롭게 포함한 이론이 Venkatesh 등(2012)이 제시한 UTAUT2이다. 확장된 통합기술수용이론에는 가격효용, 쾌락적 동기, 습관이라는 선행요인과 연령, 성별, 경험이라는 조절변수가 새롭게 추가되었다.
UTAUT2 모델을 제시한 Venkatech 등(2012)에 따르면 각 주요 변수의 정의는 다음과 같다. 첫 번째 선행변수인 성과기대(Performance Expectancy)란 이용자가 특정 활동을 하는 것에 있어 기술의 사용이 혜택을 주는 정도를 의미한다. 두 번째 선행변수인 노력기대(Effort Expectancy)란 이용자가 특정 기술을 사용함에 있어 편리함과 용이성을 느끼는 정도를 뜻한다. 세 번째 선행변수인 사회적 영향(Social Influence)은 이용자에게 중요한 사람들이 이용자의 기술사용에 영향을 주는 정도이다. 네 번째로 제시된 선행변수인 촉진조건(Facilitating Condition)은 이용자가 특정 행위를 가능하게 하는 자원(resource)을 인지하는 것과 관련된 변수인데 이는 특정 기술을 이용하는 것에 있어 필요한 환경, 기기 등을 의미한다. 다섯 번째 선행요인인 쾌락적 동기(Hedonic Motivation)는 기술을 사용함으로써 얻게 되는 즐거움을 의미하고 그 다음 선행요인인 가격효용(Price Value)은 고객이 지각한 기술의 인지된 혜택과 금전적 비용 간의 상쇄 관계와 관련되어 있다. 마지막 요인인 습관(Habit)은 고객이 특정 기술을 의식적으로 반복 이용하는 행위를 의미한다.
위와 같은 UTAUT2 모델의 주요 변수들은 구독경제의 특성들과 연관 지을 수 있다. 먼저 구독경제의 급격한 주된 성장 배경으로는 기술의 발전으로 인한 플랫폼의 일반화를 제시할 수 있다. 플랫폼 경제의 발전과 보급으로 인해 고객은 더욱 편리하고 용이하게 폭넓은 제품과 서비스를 구독하고 자동으로 전달받는 혜택을 얻을 수 있게 되었다(라준영, 2020). 이러한 측면과 플랫폼은 다양한 기기와 인터넷을 통해 원하는 시기, 원하는 장소에서 접속할 수 있는 특성을 같이 고려한다면 구독경제의 특성은 UTAUT2 모델의 성과기대, 노력기대, 촉진조건이라는 변수를 통해 측정할 수 있다고 판단한다. 또한, 마지막으로, 최근 트렌드를 형성한 제품 혹은 서비스에 대해 주위 사람들과 소통하고 이에 대한 경험을 공유할 수 있다는 김현우와 김승인(2020)의 연구결과를 고려하면 이와 유사한 내용을 측정하는 변수인 사회적 영향도 구독경제 관련 연구에 활용 가능할 것이다. 구독경제는 구독 기간 동안 다양한 제품과 서비스에 대한 경험을 고객에게 제공하기 때문에 고객은 전통적인 비즈니스 모델 대비 낮은 가격을 통한 경험이 가능해져 쾌락적 동기와 가격효용이라는 변수와도 관계가 있다고 볼 수 있다.
UTAUT2는 다양한 기술수용 관련 이론들을 통합하고 그 뒤 후속연구들의 확장을 걸쳐 광범위하게 사용되고 있는 모형이다. 본 연구에서는 관련 선행연구들을 검토함에 따라 UTAUT2가 온라인 쇼핑몰, 모바일 뱅킹 등 무형의 온라인, 모바일 플랫폼 서비스 관련 기술수용에 대한 연구에 적용되었고, 스마트 워치 등 최신 기술이 도입된 유형 제품에 관한 연구에도 적용되었으며 자율주행차량, VR기기와 같은 4차 산업혁명 시대의 ICT 제품 관련 연구까지 폭넓게 적용된 것을 확인할 수 있었다.
무형의 서비스를 연구대상으로 설정하고 UTAUT2 모형을 적용한 선행연구는 다음과 같다. Pappas 등(2014)은 온라인 쇼핑 서비스의 수용에 대해 영향을 주는 요인들을 탐색하고 검증하는 연구를 진행하였다. 최신 기술이 적용 된 유형 제품에 관한 연구로는 최원석 등(2017))의 연구를 예시로 들 수 있다. 최원석 등(2017)은 가상현실(Virtual Reality, VR)이라는 새로운 혁신 기술에 대한 이용 의도와 구매 의도에 대해 연구하였다. 본 논문의 연구대상인 음악 스트리밍 플랫폼이 포함되는 디지털 콘텐츠 플랫폼에 대해 UTAUT2를 활용한 선행연구도 존재한다. 첫 번째는 이지은과 성동규(2017)의 무료 모바일 동영상 서비스의 이용 행위 의도에 영향을 미치는 요인을 검증한 연구이다. 이지은과 성동규(2017)는 UTAUT2의 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 습관이라는 독립변수를 사용하였고 종속변수로 행위 의도를 적용하였다. 이 연구(이지은, 성동규, 2017)는 독립변수들에 대해 두 가지 품질 평가 요인을 외생변수로 적용함으로써 UTAUT2 모형을 확장하였다. 이지은과 성동규(2017)의 연구와 본 연구는 디지털 콘텐츠 서비스를 UTAUT2 모형을 통해 연구하는 측면에서 유사성을 보이지만 본 연구에서는 구독경제의 특징인 개인화 요소에서 추천시스템에 집중하였고 연구 설계에 있어 고객 만족에 더욱 큰 비중을 두었다는 점에서 차별성을 가지고 있다고 판단한다.

3. 연구 설계

3.1 연구모형

본 연구는 구독형 음악 스트리밍 플랫폼을 이용하는 고객들을 대상으로 구독형 음악 스트리밍 플랫폼에 대한 구독 의도를 검증하고자 다음 <Figure 2>와 같은 연구모형을 설계하였다. 본 연구모형은 UTAUT2를 기반으로 하며 UTAUT2에서 제시된 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 가격효용, 습관을 모두 적용하였으며 구독경제 모델의 주요한 특징인 추천시스템을 새로운 독립변수로 제시하였다.

3.2 연구 가설

본 연구에서는 관련 문헌들에 기초하여 구독형 음악 스트리밍 플랫폼의 사용 의도에 대한 가설을 다음과 같이 설정하였다. 먼저 본 연구에서는 독립변수로써 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 가격효용, 습관, 추천시스템을 제시하였다. 또한, 고객 만족을 독립변수와 종속변수 간의 매개변수로써 제시하였다. 마지막으로 UTAUT2 관련 연구에서 많이 활용한 사용 의도를 활용하고자 하며 본 연구에서는 구독형 음악 플랫폼에 대한 사용 의도로 플랫폼에 대한 구독 의도를 제시하였다. 연구 가설과 설정의 배경은 다음과 같다.
성과기대는 기술을 활용하는 것이 이용자의 특정 활동을 수행에 도움 혹은 이익을 제공하는 정도를 의미한다(Venkatesh et al., 2012). 성과기대는 무료 모바일 동영상 서비스의 이용(이지은, 성동규, 2017)과 음악 스트리밍 서비스의 이용(Barata and Coelho, 2012)에 대한 연구에서 유의미한 변수인 것으로 나타났다. 또한 Park(2020)의 연구에서 성과기대는 고객 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로도 확인되었다. 이러한 선행연구의 결과에 기반하여 성과기대는 구독형 음원 스트리밍 플랫폼의 만족과 사용 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단한다.
가설 1-1. 성과기대는 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
노력기대는 소비자가 기술을 사용하면서 인지하는 용이함의 정도를 의미한다(Venkatesh et al., 2012). 음악 스트리밍 서비스의 이용에 대한 연구(Barata and Coelho, 2012)에서 노력기대는 사용 의도에 유의미한 정(+)적인 영향을 미친다는 것이 확인되었으며 이러한 관계는 OTT의 큐레이션 서비스를 대상으로 한 연구(이용준, 김원제, 2021)에서도 확인되었다. 이에 더불어 Pappas 등(2014)은 노력기대는 이용자가 인식하는 편의성과 유사한 개념이며 편의성은 고객 만족에 유의미한 정(+)적인 영향을 미치기 때문에 노력기대를 고객 만족에 대한 독립 변수로 설정하였으며 실제로 유의미한 결과를 측정하였다. 이에 노력기대에 대한 가설을 다음과 같이 제시한다.
가설 1-2. 노력기대는 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
사회적 영향은 가족, 친구 등 이용자에게 중요한 주변 사람들이 이용자가 특정 기술을 사용해야 한다고 인식하는 정도이다(Venkatesh et al., 2012). 사회적 영향은 OTT의 큐레이션 서비스(이용준, 김원제, 2021) 등 여러 연구에서 사용 의도에 대한 독립 변수로 활용되었으며 유의미하게 측정되었다. Park(2020)은 사회적 영향을 온라인 음악 서비스 이용자의 만족에 대한 독립 변수로 활용한 바 있다. 이에 사회적 영향에 대한 가설을 다음과 같이 제시한다.
가설 1-3. 사회적 영향은 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
촉진조건은 이용자가 특정 기술을 이용하는데 필요한 자원(resource), 지원(support) 등 인프라가 존재한다고 믿는 정도를 의미한다(Venkatesh et al., 2003). 촉진조건은 무료 모바일 동영상 서비스의 이용 의도에 대한 연구(이지은, 성동규, 2017)에서 독립변수로 활용되었으며 무료 모바일 동영상 서비스의 이용 의도에 대해 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. Park(2020)은 촉진조건이 온라인 뮤직 서비스의 고객 만족에 긍정적인 영향을 미친다는 가설을 제시하였지만, 검증결과에서 통계적으로 유의미한 것으로 나타나지 않았다. 다만, 특정 기술 혹은 시스템을 이용하는 것에 있어 충분한 자원과 지원을 제공하는 것은 고객 만족으로 이어질 것이라는 선행연구 검토 결과에 따라 다음과 같은 가설을 제시한다.
가설 1-4. 촉진조건은 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
쾌락적 동기는 특정 기술을 이용할 때 이용자가 느끼는 재미와 즐거움으로 정의할 수 있다(Venkatesh, 2012). 이용자는 기술을 이용하면서 즐거운 경험을 할수록 해당 기술의 이용 의도가 증가하게 된다. 쾌락적 동기는 실제로도 관련 선행연구에서 고객 만족에 대한 주요 변인으로 제시되었다. 또한, Kalinic 등(2019)Alalwan 등(2019)의 UTAUT2 적용 연구에서 쾌락적 동기는 고객 만족에 대한 선행요인으로 제시되었고 쾌락적 동기는 고객 만족과 정(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 선행연구의 결과에 따라 다음과 같은 가설을 제시한다.
가설 1-5 쾌락적 동기는 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
가격효용이란 소비자들이 특정 기술을 이용할 때 얻을 수 있는 이익과 비용에 대한 소비자의 인지적 교환(cognitive tradeoff)을 의미한다. 즉, 기술의 이용에서 얻게 되는 이익이 비용보다 많다고 인식될 경우, 이용자는 더 높은 이용 의도를 가지게 될 것을 의미한다. 가격효용은 최원석 등(2017), Barata & Coelho(2021)의 연구에서 사용 의도에 대한 주요 변수로써 제시되었다. Alalwan 등(2019)과 Kalinic 등(2017)은 UTAUT2 모델을 적용한 연구에서 가격효용이 고객 만족에 긍정적인 영향을 미친다고 기술하였다. 특히 Kalinic 등(2017)은 가격효용은 인지된 가치(Perceived Value)에 해당하며 인지된 가치가 높을수록 고객만족도 높아진다고 하였다. 이에 다음과 같은 가격효용에 대한 가설을 제시하고자 한다.
가설 1-6 가격효용은 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
습관이란 반복적이고 일상화된 기술의 무의식적 이용을 의미한다. 스트리밍 서비스는 빅데이터 분석, 추천 서비스 등 최신 기술이 적용되었음에도 충분히 대중적으로 보편화된 서비스로 여겨지기 때문에 이지은과 성동규(2017), Barata와 Coelho(2021) 등의 연구에서는 스트리밍 서비스에 대한 주요 변수로 습관을 채택하였다. Alalwan 등(2019)은 이용자가 습관적으로 특정 기술을 이용함에 따라 해당 기술의 이용에 대한 지식과 경험이 축적되며 기술사용에 있어 만족도가 높아질 것이라고 주장하며 습관이 고객 만족에 대해 긍정적인 효과를 미친다고 하였다. 이에 다음과 같은 습관 관련 가설을 제시한다.
가설 1-7 가격효용은 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
본 연구에서 추천시스템이란 구독형 음원 스트리밍 플랫폼에서 고객에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 시스템을 의미하며 이는 큐레이션 서비스, 고객 맞춤 추천 서비스 등의 용어와도 매우 유사하다고 할 수 있다. UTAUT2의 연구 트렌드로써 새로운 외생변수, 조절변수, 매개변수가 추가되었는데(Tamilmani et al., 2020) 추천시스템과 밀접하게 연관된 개인화(Personalization)가 바로 이에 해당된다. Alalwan 등(2019)과 배현진과 이상우(2020)는 각자의 연구에서 개인화와 추천시스템의 특성이 만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 연구모형을 제시하였다. Alalwan 등(2019)은 고객들이 모바일 기술의 이용 도중 그들의 니즈와 요구에 부합하는 개인화된 제품, 서비스, 정보 등을 경험하면서 더 높은 만족감을 느낀다고 하였으며 UTAUT2 모형을 활용한 검증결과에서도 통계적으로 유의한 정(+)적인 관계를 확인할 수 있었다. Alalwan 등(2019)과 다르게, 배현진과 이상우(2020)는 뉴스 애플리케이션의 개인화 요소를 추천 서비스로 특정함과 동시에 추천 서비스의 플랫폼 특성들로 개인화, 새로운 추천, 의외성, 다양성, 신뢰성 등 총 9개의 특성을 제시하면서 이러한 특성들에 의해 고객이 더 높은 만족감을 느낄 것이라고 한다. 위와 같은 선행연구의 검토 결과에 따라 구독형 음악 스트리밍의 추천시스템은 이용자의 니즈와 취향에 부합하는 음악을 추천함으로써 고객에게 만족을 전달할 수 있다고 판단한다. 이에 아래와 같은 연구 가설을 제시한다.
가설 1-8 추천시스템은 구독형 음원 플랫폼 고객 만족에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.
본 연구에서의 고객 만족은 구독형 음악 스트리밍 플랫폼의 이용자가 플랫폼 이용에서 느끼는 만족의 정도를 의미한다. 여기서 만족이란 소비자의 필요와 욕구에 대한 기대를 충족시키거나 초과할 때 발생하는 감정이며 기대에 부응하지 못할 불만족이 발생한다. Kalinic 등(2019)은 고객 만족이 고객 충성도, 지속 사용 의도와 같은 고객의 향후 행위에 대한 주요동인(driver)이기 때문에 고객 만족을 지속사용의도에 대한 독립 변수로 제시하였다. 구독경제를 대상으로 진행된 연구에서도 고객 만족이 고객의 지속 사용 의도, 즉 향후 구독 의도에 대한 주요 변수로써 활용된 바 있다. 정용국과 장위(2020)는 구독형 OTT 서비스의 서비스 특성이 고객 만족과 지속 이용 의도에 대한 영향을 검증하였고 고객 만족이 직접적으로 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미치며 구독형 OTT 서비스의 서비스 특성과 지속 이용 의도 사이에서 유의미한 매개효과를 보이는 것으로 나타났다. 이와 별개로 이항과 김준환(2021)은 구독서비스에서의 개인화 서비스(Personalized Service)와 맞춤화 서비스(Customized Service)가 고객 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. UTAUT2 모형을 활용한 연구에서는 Kalinic 등(2019)이 고객 만족이 지속 이용 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 검증하였으며 Park(2020)는 온라인 음악 서비스의 이용자를 대상으로 한 실증 연구에서 고객 만족이 재구매의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
이러한 맥락에서 본 연구는 고객 만족이 구독형 음악 스트리밍 플랫폼에 대한 구독 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다. 본 연구에서는 구독 의도는 UTAUT2 모형의 사용 의도와 같은 의미이며 구독형 음악 스트리밍 플랫폼의 멤버십을 구독할 의도를 뜻하며 고객 만족에 의해 긍정적인 영향을 받는다고 가정한다.
가설 2: 고객 만족은 구독형 음원 플랫폼의 구독 의도에 정(+)적인 영향을 미칠 것이다.

3.3 연구방법

본 연구에서는 구독형 음악 스트리밍 플랫폼을 사용 중이거나 사용 경험자를 대상으로 2021년 10월 15일부터 2021년 10월 25일까지 설문 조사를 실시하였다. 불성실 응답을 제거한 후 총 456부의 유효 응답을 분석에 활용할 수 있었다. 본 연구의 설문지는 선행연구를 바탕으로 설계하였으며 인구통계학적 특성 관련 객관식 문항(성별, 연령, 거주지역 등 총 6개 문항)과 구독형 음악 스트리밍 플랫폼 이용행태를 파악하기 위한 객관식 문항(구독 경험이 있는 음악 플랫폼, 가장 오래 이용한 플랫폼 등 총 5개 문항)을 포함하고 있다. 추가로, 설문지에는 구독형 음악 스트리밍 플랫폼에 대한 이용 의도를 파악하기 위한 5점 리커트 척도 문항을 변수별로 제시하였으며 총 32개의 문항이 활용되었다. 설문지를 구성하는 내용은 아래 <Table 2>와 같다.
본 연구는 UTAUT2 모형을 활용하여 구독형 음악 스트리밍 플랫폼의 고객 만족 및 구독 의도에 대한 선행요인을 검증하고자 한다. 설문지 배포의 결과로 총 456부의 응답을 분석에 활용할 수 있었으며 실증 분석은 AMOS 및 SPSS 통계 프로그램을 활용하였다. 분석 방법으로는 선행연구 검토 결과를 기반으로 다수의 UTAUT2 선행연구에서 활용한 구조방정식 모형(Structure Equation Modeling: SEM)과 경로 분석을 채택하였다.

4. 실증 분석

4.1 기초자료분석

본 연구의 분석에 활용할 총 456개의 표본 대상의 인구통계학적인 특성을 살펴보기 위해 빈도분석을 하였으며 <Table 3>과 같은 결과가 도출되었다.
먼저 성별을 살펴보면, 남성은 139명으로 30.5%, 여성은 317명으로 69.5%로 나타났다. 연령구간을 살펴보면 만 20세부터 49세까지의 연령구간 인원이 중심적으로 응답한 것으로 나타났다. 거주지의 경우 수도권에 거주 중인 응답자가 주를 이룬 것으로 나타났다. 직업을 살펴보면, 직업을 조사하는 문항에 포함된 모든 선택지에 일정 수준의 응답자가 포함되었고 소득의 경우에도 제시된 모든 소득구간에 인원이 분포되었다.

4.2 신뢰도 및 타당성 분석

본 연구에서는 신뢰도 검증을 위해 Cronbach 알파 검증을 실시하였다. 신뢰도 검증이란 동일한 개념에 대해 측정을 반복했을 경우 동일한 측정값을 얻을 가능성이 있는지 대해서 알아보는 것을 의미하고 특정한 기준은 없지만 Cronbach 알파 검증 결과가 0.6 이상일 경우 신뢰도가 있다고 판단할 수 있다. 가장 낮은 신뢰도 값이 0.711이고 가장 높은 신뢰도 값이 0.885로 나타났으며 모든 변수의 신뢰도가 0.7 이상으로 나타나 평균적으로 높은 신뢰도를 보인다고 할 수 있다. 신뢰도 분석 결과는 아래 <Table 4>와 같다.
변수들에 대한 신뢰도 분석 이후, 변수들의 상관관계를 보기 위하여 Pearson 상관분석을 사용하였다. 모든 변수들 간의 상관관계는 모두 정(+)적인 관계로 나타났으며 0.01 수준에서 유의하게 나타났다. 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 쾌락적 동기, 가격 효용, 습관, 추천시스템 모두 고객 만족과 정(+)적이며 유의한 관계를 가진 것으로 나타났고, 고객 만족과 구독 의도 간에도 정(+)적이며 유의한 상관관계가 측정되었다. 상관관계 분석의 결과는 아래 <Table 5>와 같이 도출되었다.
구조방정식 모형 분석을 진행하기 전에 각 잠재변인을 구성하는 관측 변인이 타당하게 구성되었는지 파악하기 위해 확인적 요인분석(Confirmatory factor analysis: CFA)을 실시하였다.
본 연구에서는 적합도 평가 지수의 기준이 확립된 CFI(Comparative Fit Index), TLI(Tucker-Lewis Indes), RMSEA(Root-Mean Squre Error ofApproximation)를 통해 모형의 적합도를 평가하였다. 증분적합지수 중 CFI 값과 TLI 값이 높을수록 모형의 적합도가 좋은 것으로 보며, 대략 0.9 이상이면 좋은 적합도로 해석되어 진다. 반면 RMSEA(근사오차평균자승의 이중근)값은 작을수록 좋은 적합도로 해석된다. RMSEA < .05이면 아주 좋은 적합도, RMSEA < .08이면 좋은 적합도, RMSEA < .10이면 보통 적합도, RMSEA > .10이면 나쁜 적합도를 나타난다(Browne & Cudeck, 1993). Standardized RMR 값은 0.05~0.08 이하면 적당하다고 해석이 된다(Hu & Bentler, 1999). 증분적합지수인 TLI는 기준치인 0.9 값을 보였으며, CFI도 기준치인 0.9보다 높은 값을 보였다. SRMR 또한 0.1 이하이면 적합하다고 할 수 있다. 절대적합지수인 RMSEA는 기준치인 0.1보다 낮은 값을 보였으며, 전반적으로 양호한 적합도를 보여, 확인적 요인분석 모형은 적합한 것으로 판단되었다.

4.3 가설검증

본 연구에서는 연구 목적의 달성을 위해 구조방정식 모형을 활용한 경로 분석으로 가설을 검증하였고 가설의 검증결과는 아래 <Table 7>과 같다.
먼저 가설 1-1을 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 -.054로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 -.214이고 유의확률이 0.831이므로 통계적으로 유의한 음의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 가설 1-1에 대한 검증에서는 가설과 상반된 영향(-)이 나타났으며 통계적으로 유의하지 않아 기각되었다고 할 수 있다. 이러한 결과는 다수의 연구에서 성과기대가 고객만족 및 이용의도에 대해 통계적으로 유의한 정(+)적인 영향을 미치는 것과 상반된 결과이다.
노력기대에 대한 가설 1-2의 경우, 비표준화 베타의 값이 0.269로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 1.508이고 유의확률이 0.132이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 성과기대와 달리 노력 기대가 유의하지 않은 결과를 선행연구(최원석 등, 2017)에서도 다소 나타나는 편이다.
사회적 영향에 관한 가설 1-3을 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 0.165로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 3.071이고 유의확률이 0.002이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 사회적 영향에 대한 가설 1-3은 채택되었다. 이러한 결과는 구독형 음악 스트리밍 플랫폼을 선호하는 주변 사람들과 관계를 맺고 있는 이용자는 해당 플랫폼 이용을 통해 더 높은 만족감을 얻게 되는데 이는 주변 사람들의 요구에 부응함으로써 사용에 대한 만족이 높아지는 것으로 해석된다.
가설 1-4는 촉진조건에 대한 가설이며 결과로써 비표준화 베타의 값이 -.174로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 -2.758이고 유의확률이 0.006이므로 통계적으로 유의한 음의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통계적으로 유의하지만 가설과는 상반된 것을 의미한다. 가설 1-4 검증결과는 구독형 음악 스트리밍 플랫폼의 이용자들은 구독한 경험이 있거나 구독 중인 플랫폼 사용에 필요한 환경(자원 및 지원)이 충분할수록 만족이 낮아진다는 것을 시사한다.
쾌락적 동기에 대한 가설 1-5를 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 0.2로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 3.422이고 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 가설 설정 시에 예상했던 것과 같은 결과를 의미하며 가설 1-5의 채택을 의미하기도 한다. 이는 음악 감상과 밀접한 관계가 있는 즐거움 등을 측정하는 쾌락적 동기는 고객 만족에 유의미한 영향을 미치는 것을 시사한다.
가격효용을 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 0.231로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 5.359이고 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이로써 가설 1-6도 채택되었다. 이러한 결과에 대한 해석으로는 현재 국내 구독형 음악 스트리밍 플랫폼의 구독 요금제가 매우 다양하고 플랫폼 간의 구독 요금이 상이하기 때문에 비슷한 기능을 제공하는 음악 플랫폼에 대해 이용자들은 가격효용을 중시하기 때문이라고 생각한다.
습관을 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 0.180으로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 4.053이고 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이로써, 가설 1-7은 채택되었으며 이용자가 특정 구독형 음악 스트리밍 플랫폼을 습관적으로 이용할수록 이용에 따른 만족을 높게 인지한다고 할 수 있다. 이는 현재 국내 주요 음악 플랫폼의 대부분이 이동통신사 혹은 관련 기업(예: 유튜브)과의 제휴를 통해 제공되고 있기 때문이라고 판단한다. 사용하는 스마트폰이 소속된 이동통신사 혹은 유튜브 프리미엄에 부속되는 유튜브 뮤직을 이용하는 고객의 경우, 습관적으로 이용하는 이동통신사 혹은 유튜브를 통해 음악 플랫폼을 이용함으로써 부가적인 혜택을 얻으며 높은 만족을 인식할 것이다.
추천시스템을 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 0.266으로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 3.808이고 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 추천시스템은 본 연구에서 새롭게 추가한 주요 변수이며 당초 기대와 같은 결과가 도출되어 가설 1-8은 채택되었다. 이는 Alalwan 등(2019), Cheng 등(2020), Barata와 Coelho(2021)의 연구결과를 뒷받침하는 결과이기도 하다. 구독형 음악 스트리밍 플랫폼은 정교한 추천시스템을 통해 고객의 취향과 선호도 내지는 특정 상황에 부합하는 음악을 추천해줌으로써 고객 만족을 달성할 수 있는 것이다.
마지막으로 고객 만족을 살펴보면, 비표준화 베타의 값이 0.956으로 나타났다. 검정통계량을 살펴보면, t값이 16.407이고 유의확률이 0.000이므로 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이로써 가설 2는 채택되었으며 고객 만족이 높을수록 고객의 구독 의도가 높아지는 것을 시사한다.

5. 결 론

본 연구는 UTAUT2 모형을 적용하여 구독형 음원 스트리밍 플랫폼의 이용자의 구독의도에 미치는 영향을 검증하였고 결과적으로 총 8개의 변수가 고객 만족에, 그리고 고객 만족이 이용자의 구독의도에 미치는 영향을 살펴볼 수 있었다. 이를 위해 본 연구는 구독경제의 주목할 만한 발전에 초점을 맞추어 구독 고객들의 구독의도에 영향을 미치는 요소를 탐색하고자 구독경제의 개념 및 특징과 대표적인 구독경제 산업인 국내 음악 스트리밍 산업에 대한 문헌 검토를 진행하였다. 문헌을 검토한 이후 UTAUT2를 본 연구의 이론적 프레임워크로 활용하기 위한 검토를 진행하였다. 이를 기반으로 본 연구에서는 UTAUT2에서 제시된 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 가격효용, 습관과 더불어 구독경제와 음원 스트리밍 플랫폼의 가장 큰 특징 중 하나인 추천시스템을 고객 만족에 대한 독립 변수로 설정하였고 모든 독립 변수들은 고객 만족에 대해 정(+)적인 영향을 미칠 것이라고 기대하였다. 그리고 고객 만족은 이용자들의 구독 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 기대하였다. 가설을 검증한 결과 성과기대, 노력기대, 촉진조건 외의 가설을 모두 채택된 것으로 나타났다. 이중 성과기대와 노력기대는 통계적으로 유의하지 않은 결과를 보였는데 이는 음원 스트리밍에서 제공하는 음원 검색, 재생 기능이 스트리밍 방식의 보편화로 인해 더 이상 고객 만족에 긍정적인 영향을 미치지 않기 때문이라고 여겨진다. 촉진조건의 경우 통계적으로는 유의하나 당초 기대와 달리 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났는데 이러한 결과에 대한 이유를 예상해보자면 평균적인 기술 수준의 발전과 보급화로 인해 음악 스트리밍 플랫폼 이용자들에게 촉진조건은 더 이상 크게 중요하지 않은 변수로써 작용하기 때문이라고 볼 수 있다(Barata and Coelho, 2021).
이상의 결과를 종합하면 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제시할 수 있다고 판단한다. 첫째, 본 연구는 현재 실증 연구의 초기 단계에 있는 구독경제를 연구대상으로 선정함으로써 구독경제의 개념, 특징, 그리고 관련 변수에 대한 기초자료를 제시할 수 있을 것으로 기대한다. 둘째, 위 변수들이 구독 고객들의 만족에 미치는 영향을 검증할 수 있었으며 성과기대 및 노력기대를 제외한 모든 변수가 유의한 것을 확인할 수 있었다. 이는 스트리밍 플랫폼의 기능적 우수함과 플랫폼 이용의 용이성이 고객 만족에 유의한 영향을 미치지 않는다는 것을 의미한다. 이는 각 플랫폼의 기능성 및 편의성이 유사한 수준에 도달했고 현재 구독 요금제의 구성, 이동통신사와 같은 기타 기업과의 제휴에서 비롯되는 혜택, 그리고 추천시스템의 품질 혹은 인터페이스를 주요 경쟁요인으로 삼고 있는 국내 음원 스트리밍 산업의 현황과도 일치한다. 성과기대와 노력기대가 중요하지 않은 변수라기보다는 타 경쟁사들과 유사하게 일정 수준에 도달할 경우 다른 요인들이 고객 만족에 대해 더욱 유의미한 영향을 미친다고 할 수 있다.
또한, 사회적 영향이 고객만족에 있어 유의한 변수인 것으로 나타났는데 이는 음원 스트리밍 플랫폼의 구독 고객이 주위 사람들의 영향을 받는 것을 의미한다. 이로써 음원 플랫폼 기업들은 추천 프로모션 등을 출시하는 것과 같은 방식의 도입을 통해 영향을 강화할 수 있을 것이다. 가격효용의 경우 고객 만족에 매우 강한 영향을 미치는 것으로 나타났는데 플랫폼 기업들은 요금제 디자인에 집중하여 타사 대비 가격 대비 가치가 높다고 인식될 수 있는 요금제를 출시함으로써 고객 만족을 창출하고 지속적인 구독을 유도할 수 있을 것이다.
마지막으로 UTAUT2 모델의 선행요인과 별개로 본 연구에서 도출해낸 추천시스템도 고객 만족에 유의미한 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 현재 국내 주요 음원 스트리밍 플랫폼 모두 추천시스템을 활용하여 경쟁을 이어나가고 있지만, 지니뮤직 외에 차별화된 추천시스템을 제공하는 플랫폼은 거의 없는 편이다. 그래서, 고객의 니즈에 부합하는 음원을 추천하는 것만이 아닌 추천하는 음원을 전달하는 방식에서의 차별화 혹은 더욱 세밀하고 정교한 초개인화 추천시스템의 도입 등이 가능하다면 고객 만족으로 이어질 것으로 판단한다.
그러나, 본 연구는 다음과 같은 한계점을 내포하고 있다고 판단한다. 첫째, 본 연구에서는 구독경제 및 구독형 음악 스트리밍 플랫폼에 대한 문헌 및 선행연구를 분석하고자 노력하였으나 이와 관련된 학술적 연구가 상대적으로 많이 축적되지 않았기에 문헌연구의 체계성을 갖추는 것에 대한 어려움이 있었다. 둘째, 본 연구는 구독경제의 대표 산업인 음원 스트리밍 플랫폼을 연구대상으로 설정하였지만, 추천시스템을 제외한 구독경제 관련 변수를 도출해낼 수 없었다. 그러나 UTAUT2에서 제시한 선행변수들은 광범위한 제품 혹은 서비스에 적용할 수 있는 유의미한 변수들이기 때문에 본 연구는 구독형 음원 스트리밍의 고객 만족과 구독 의도에 대해 의미 있는 결과와 시사점을 제시하고 있다고 판단된다. 마지막으로, 본 연구는 음원 스트리밍 플랫폼만을 연구대상으로 설정하여 진행되었으며 구독경제 전체에 대해 결과를 적용하기 힘들 수 있다는 점이다. 다만 구독경제는 현재 매우 다양한 제품과 서비스 유형에 적용되고 있어서 적은 수의 학술적 연구만으로 전체 구독경제에 대한 고객만족 및 구독의도에의 선행변수를 특정하는 것에는 어려움이 따를 것이다.
위 내용을 종합하여 향후 연구 방향을 다음과 같이 제시한다. 먼저 다양한 구독경제의 특징, 차별화 요소 등을 검증할 수 있는 연구를 진행하고자 한다. 이는 구독경제에 대한 이론적인 근거를 제공할 수 있는 동시에 UTAUT2와 같은 기존 연구 모델에 구독경제 관련 변수를 추가하는 것을 더욱 용이하게 할 수 있다고 기대한다. 또한, UTAUT2와 같은 기술수용에 관한 기존 연구들을 보다 심층적으로 검토하여 추천시스템 외의 구독 의도에 영향을 미칠 수 있는 변수를 특정하고자 한다. 또한 김연성(2016)이 제시한 것과 같이 새롭게 등장한 비즈니스 모델에 대한 서비스 품질의 연구는 시의적절하고 유의미한 결과를 도출할 것이라 기대되기에 구독경제를 설명에 적합한 SERVQUAL 모델을 모색하는 것도 또 하나의 향후 연구 방향이라 할 수 있을 것이다.

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Figure 1.
연구모형
jksqm-50-3-593f1.jpg
Table 1.
Comparison between Subscription Economy and Traditional Subscription
Subscription Economy Traditional Subscription
Common Ground Automatically delivering products and services to customers during contract period
Difference Subscription company plays the role as an intermediary rather than manufacturer Company as a manufacturer trades with customers
Table 2.
Survey Composition
Variables (number of questions) Questions Reference
Performance Expectancy (3) I think the function of the music platform is excellent. Venkatesh V. et al. (2012) 이지은, 성동규(2017) Cheng Y. et al.(2020)
I can quickly search for the music I want through the music platform.
I think the music platform provides various categories of music.
Effort Expectancy (3) I think the functions provided by the music platform is convenient Venkatesh V. et al.(2012) Cheng Y. et al.(2020)
I think the music search of the music platform is easy.
I can easily understand the description of the service provided by the music platform.
Social Influence (3) People around me like to use music platforms. Venkatesh V. et al.(2012) 이지은, 성동규(2017) 이용준, 김원제(2021)
People around me recommend me to use the music platform.
I will use the music platform that people around me use.
Facilitate Condition (4) I have the necessary environment (e.g., smartphone, Internet, etc.) to use the music platform. Venkatesh V. et al.(2012) Cheng Y. et al.(2020)
I have the necessary knowledge to use the music platform.
If I have problems or difficulties using the music platform, I can get help through various channels (e.g., applications, homepages, etc.).
I can use the music platform in various environments (e.g., smartphones, PCs, etc.).
Hedonic Motivation (3) I enjoy using the music platform. Venkatesh et al. (2012) Kalinic et al.(2019) Alalwan et al.(2019)
I’m always looking forward to using the music platform.
I am interested in using various functions of the music platform.
Price Value (3) I think the fee for the music platform is reasonable. Venkatesh et al.(2012) Kalinic et al.(2019) Alalwan et al.(2019)
I think using streaming services on music platforms is cheaper and more convenient (than buying CDs or certain music).
I think the value of the music platform is high compared to the cost.
Habit (3) I use the music platform habitually. Venkatesh et al.(2012) Alalwan et al.(2019) Barata and Coelho(2021)
I think it’s empty if I can’t use the music platform.
I often use the music platform in my daily life.
Recommendation System (4) I think the music platform properly recommends the music I want. Alalwan et al.(2019) Cheng et al.(2020)
I think the music platform recommends the music of a particular artist based on my information (interest/preference/use history).
I think the music platform recommends certain genres of music (e.g., ballads, trot, etc.) according to my information (interest/preference/use history).
I think the music platform recommends music that suits a particular atmosphere or situation (e.g., music that is good to listen to when bored/exercise) based on my information (interest/preference/use history).
Customer Satisfaction (3) I am generally satisfied with the music platform. Kalinic et al.(2019) Alalwan et al.(2019) Park(2020)
I think the music platform is better than expected.
I will recommend other people to subscribe to the music platform.
Subscription Intention (3) I am willing to subscribe to the music platform in the future. Venkatesh et al.(2012) Barata and Coelho(2021)
I am willing to increase the usage time of the music platform in the future.
I am willing to use the music platform more often in the future.
Table 3.
Demographic Characteristics
Variables Category Frequency % Mean StdDev.
Gender Male 139 30.5
Female 317 69.5

Age 34.50 9.04

Age Group 20–29 164 36.0
30–39 160 35.1
40–49 96 21.1
50–59 36 7.9

Residence Seoul 139 30.5
Busan 31 6.8
Daegu 14 3.1
Incheon 26 5.7
Gwangju 16 3.5
Daejeon 10 2.2
Ulsan 8 1.8
Gyeonggido 110 24.1
Gangwondo 13 2.9
Chungcheongbukdo 10 2.2
Chungcheongnamdo 13 2.9
Jeollabukdo 9 2.0
Jeollanamdo 9 2.0
Gyeongsangbukdo 20 4.4
Gyeongsangnamdo 23 5.0
Jeju Island 3 0.7

학력 Middle/High School Attending 1 0.2
High School Graduated 52 11.4
University Attending 54 11.8
University Graduated 316 69.3
Master’s and Ph.D. 33 7.2

Education Background Student 58 12.7
Self-employed 24 5.3
Employee 188 41.2
Public Officer 23 5.0
Professionals 41 9.0
Freelancer 36 7.9
Housemaker 59 12.9
Others 27 5.9

Monthly Income Less than 2 million Won 54 11.8
2–4 million Won 196 43.0
4–6 million Won 106 23.2
6–8 million Won 49 10.7
More than 8 million Won 51 11.2
Table 4.
Reliability Analysis Result
Variables Number of Questions Cronbach`s Alpha
Performance Expectancy 3 .711
Effort Expectancy 3 .780
Social Influence 3 .774
Facilitating Condition 4 .826
Hedonic Motivation 3 .828
Price Value 3 .757
Habit 3 .858
Recommendation System 4 .885
Customer Satisfaction 3 .838
Subscription Intention 3 .854
Table 5.
Correlation analysis
PE EE SI FC HM PV HB RS CS Subs
PE 1
EE .740** 1
SI .517** .481** 1
FC .480** .474v .339** 1
HM .553** .537** .559** .506** 1
PV .356** .352** .354** .328** .494** 1
HB .391** .375** .383** .392** .579** .439** 1
RS .589** .539** .528** .392** .601** .468** .419** 1
CS .576** .576** .575** .334** .669** .569** .493** .681** 1
Subs .483** .479** .525** .374** .642** .513** .622** .565** .743** 1

* p<0.05,

** p<0.01

(PE: Performance Expectancy, EE: Effort Expectancy, SI: Social Influence, FC: Facilitating Condition, HM: Hedonic Motivation, PV: Price Value, HB: Habit, RS: Recommendation System, CS: Customer Satisfaction, Subs: Subscription Intention)

Table 6.
Confirmatory Factor Analysis Result
χ2 df p TLI CFI RMSEA SRMR

Value Lower Bound Upper Bound
1146.386 .419 .000 .900 .915 .062 .068 .066 .056
Table 7.
Test Result
Estimate S.E. β C.R. P Result
Customer Satisfaction <-- Performance Expectancy −.054 .253 −.039 −.214 .831 Rejected
Customer Satisfaction <-- Effort Expectancy .269 .178 .222 1.508 .132 Rejected
Customer Satisfaction <-- Social Influence .165 .054 .175 3.071 .002 Accepted
Customer Satisfaction <-- Facilitating Condition −.174 .063 −.128 −2.758 .006 Accepted
Customer Satisfaction <-- Hedonic Value .200 .058 .212 3.422 .000 Accepted
Customer Satisfaction <-- Price Value .231 .043 .234 5.359 .000 Accepted
Customer Satisfaction <-- Habit .180 .044 .199 4.053 .000 Accepted
Customer Satisfaction <-- Curation System .266 .070 .251 3.808 .000 Accepted
Subscription Intention <-- Customer Satisfaction .956 .058 .914 16.407 .000 Accepted
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