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.

Table 1.

Comparison between Subscription Economy and Traditional Subscription

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.

2.3 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.

3.1 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.

Figure 1.

연구모형

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)과 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.

Table 2.

Survey Composition

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.

4.1 기초자료분석

본 연구의 분석에 활용할 총 456개의 표본 대상의 인구통계학적인 특성을 살펴보기 위해 빈도분석을 하였으며 <Table 3>과 같은 결과가 도출되었다.

Table 3.

Demographic Characteristics

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.

Table 4.

Reliability Analysis Result

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.

Table 5.

Correlation analysis

Table 6.

Confirmatory Factor Analysis Result

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.

Table 7.

Test Result

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.