저 시-비 리- 경 지 2.0 한민

는 아래 조건 르는 경 에 한하여 게

l 저 물 복제, 포, 전송, 전시, 공연 송할 수 습니다.

다 과 같 조건 라야 합니다:

l 하는, 저 물 나 포 경 , 저 물에 적 된 허락조건 명확하게 나타내어야 합니다.

l 저 터 허가를 면 러한 조건들 적 되지 않습니다.

저 에 른 리는 내 에 하여 향 지 않습니다.

것 허락규약(Legal Code) 해하 쉽게 약한 것 니다.

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저 시. 하는 원저 를 시하여야 합니다.

비 리. 하는 저 물 리 목적 할 수 없습니다.

경 지. 하는 저 물 개 , 형 또는 가공할 수 없습니다.

경 사 논

모 일 소 랫폼에

모 일 충 도에 향 미 는

요인에 연구

2016 2 월

울 원

경 과 경 공

임 소 진

i

모 일 는 소 랫폼 트 드는 어떻게 랜드가

고객 충 도 만족 얻 있는지에 연구를 요 다.

그러나 모 일 소 랫폼에 사용자 랫폼 충 도에 향

미 는 요인에 연구는 많이 이루어 있지 실 이며, 라

본 연구는 트워크 외부 특징 는 모 일 소 랫폼에

사용자들 모 일 랫폼 충 도에 향 미 는 다양 요인들

다.

본 연구에 는 사용자들 인지 상 작용이 인지 요소인 효 과

효용 , 요소인 즐거움, 인지 - 요소인 신뢰 에 미 는

향과, 앱 충 도 모 일 랫폼 충 도에 미 는 향 보고,

각 변 들간 매개효과를 보 다.

라인 통 여 214개 본 구조 식 모

이용 여 분 결과, 인지 상 작용 효 , 효용 , 즐거움,

신뢰 모 에 인 향 미 며, 효 , 효용 , 신뢰 앱

충 도에 인 향 미 는 것 나타났다. , 앱 충 도는

모 일 랫폼 충 도에 인 향 미 며, 즐거움 외 모든

변 매개효과 역시 것 나타났다.

본 연구는 모 일 소 랫폼에 , 사용자간 높 인지 상 작용

지니는 모 일 신 앱이 랫폼에 높 충 도 이어질

있다는 실증 인해 보 다는 에 여 있 것이다.

주요어 : 모 일, 소 , 랫폼, 충 도, 트워크 외부

번 : 2014-20401

ii

목 차

1 장 ................................................................. 1

1.1. 연구 경 ...................................................................... 1

1.2. 연구 .......................................................................... 2

1.3. 논 구 ...................................................................... 3

2 장 헌 연구 ................................................................ 4

2.1. 트워크 외부 이 ....................................................... 4

2.2. 모 일 소 랫폼(Mobile Social Platform) ................ 6

2.3. 모 일 충 도(Mobile Loyalty) ...................................... 8

2.4. 인지 상 작용(Perceived Interactivity) .................. 10

3 장 연구 모 가 ........................................... 13

3.1. 효 (Efficiency) ........................................................ 14

3.2. 효용 (Effectiveness) .................................................. 16

3.3. 즐거움(Enjoyment) ....................................................... 18

3.4. 신뢰 (Trust) ................................................................ 19

3.5. 모 일 랫폼 충 도(Mobile Platform Loyalty)........ 22

4 장 연구 법 ............................................................... 24

4.1. 연구 계 분 법 ................................................. 24

4.2. 변 조작 법 ................................. 25

4.3. 본 구 ........................................................................ 28

5 장 연구 결과 분 ....................................................... 32

5.1. 모 평가 ............................................................... 32

5.1.1. 신뢰 분 ............................................................ 32

5.1.2. 타당 분 ............................................................ 33

5.1.3. 동일 법편 .......................................................... 36

5.1.4. 통계 규 검증 ...................................... 38

5.2. 구조 모 평가 ............................................................... 40

5.3. 직.간 효과 분해 ............................................................ 45

6 장 결 ..................................................................... 48

6.1. 연구 결과 요약 ............................................................ 48

6.2. 시사 ............................................................................. 50

6.3. 연구 계 향후 연구 향 ..................................... 51

참고 헌 ............................................................................. 53

Abstract ........................................................................... 63

iii

목차

[ 1] 변 조작 ................................................... 26

[ 2] 각 변 부 항목 ......................................... 27

[ 3] 인구통계 특 .................................................... 29

[ 4] 모 일 앱 이용 특 ......................................... 30

[ 5] 카카 계열 앱 사용 황 ......................................... 31

[ 6] 모 신뢰 평가 결과 ..................................... 33

[ 7] 모 타당 평가 결과 ............................ 34

[ 8] AVE 곱근 값과 변 간 상 계 ........................... 35

[ 9] 각 변 별 항목 요인 재량 ............................. 37

[ 10] 통계 규 가 검증 ................................. 39

[ 11] 구조 식 모 합도 ........................................... 40

[ 12] 가 검증 결과 ........................................................ 44

[ 13] 직․간 효과 분해 .................................................... 46

[ 14] 간 효과 검증 .............................................. 47

그림 목차

[그림 1]연구 모 ............................................................... 13

[그림 2]가 검증 결과 ....................................................... 41

1

1 장

1.1. 연구 경

국에 는 카카 이버 는 모 일 소 랫폼이

루가 다르게 운 속도 장 고 있다. 랫폼 쟁에 이 는

자가 시장 지 다는 공식이 있는 만큼 랫폼 즈니스

요 이 고 있고, 이 는 랫폼 쟁 시 라고 해도 과언이

닐 만큼 단 히 모 일 랫폼 OS 쟁에 나 가 소 , 라이

랫폼 모 일 스 간 경쟁이 열 다. 페이스북 시징

품 부회장인 David Marcus는 “소모 시간, 심도, 등

시징 사람들이 에 가장 많이 는 행동이며 지

시징 시 라고 볼 있다고 고”, 페이스북 CEO 마크

커버그 역시 “ 시징 사람들이 소 트워킹보다 많이 는 몇

는 것들 나”라고 말 가 있다(Rowan, 2015). 이 게

루 종일 스마트폰과 떼어 놓 없이 모 일 존도가 높

인들에게는 생 우르는 소 모 일 랫폼이

우리 일상 지 고 있다고 해도 과언이 니다. 라 모 일에

이루어지는 소 랫폼 트 드는 어떻게 랜드가 고객

충 도 신뢰를 얻 있는지에 연구를 요 다.

충 도에 연구는 마 분야에 많이 다루어 는데 Duffy

(2003)에 면 고객 충 도 장 는 첫째, 용 감

시 다. 랜드 충 도를 지닌 소 자는 랜드에 익 에

어떠 도움이 요 지 구체 고 있어 회사 자원

사용 는데에 효 이다. , 많 다른 산업과 마찬가지 모 일

스 공자는 새 운 고객 만드는 것이 존 고객 지 는

것보다 훨 많 용이 들 에, 새 운 고객 이 는 것도

요 지만 존 고객 지 는 략에도 는 편이 마

2

용 효 가 있다(Lin and Wang, 2006). 째 는,

효과 이고 효 인 보 효과를 있다. 높 충 도를 지닌

고객 자 랜드 품이나 스를 주변사람들에게

소개 게 므 효과 이고도 효 인 입소 효과를 일 킨다. 째,

랜드에 불만이 있 라도 말없이 떠나 보다는 회사에 불만 고

를 해결 있는 “second chance”를 다. 째 는,

충 스러운 고객들 다른 채 도 구매를 가능 이 높다.

라 채 통 구매 동 고객 소 가 증가 게

고 회사는 용 감 있게 다.

이처럼 충 도는 업 이익에 직 인 향 미 며, 라

어떻게 면 모 일 즈니스에 사용자 충 도를 높일

있는지에 커니즘에 해 연구 는 것 존 모 일 소

랫폼 업들과 새 운 업들에게 효 고객 리 략

시 고 실 시사 공 있다.

1. 2. 연구

본 연구 목 모 일 소 랫폼에 모 일 충 도에 향

미 는 요인에 해 보는 것이다. 많 연구자들 소 자

태도가 , 그리고 인지 요소 이루어 있다고

보 는데(Perloff, 1993; Teo et al. 2003), 본 연구에 는 모 일

충 도에 향 미 있는 여러가지 요인들 Teo et al.

2003 연구 Cyr et al. 2009 연구를 탕 인지 , ,

인지 - 가지 요인 시 다.

Teo et al. (2003) 요인 “ 식 인 생각 없이

말 있는 감 ”이라고 고 , 인지 요인

“ 식 생각 통해 말 있는 이 어나

믿 ”이라고 가 있다. Cyr et al. (2009)는 이를 탕

3

인지 요인인 효 과 효용 , 인지 - 요인

신뢰 , 요인 즐거움 시 는데, 본 연구는 이를

탕 연구 를 시 다.

본 연구에 는 다 과 같 연구 에 해 답 해보고자 다.

(1) 모 일 소 랫폼에 사용자 인지 상 작용 모 일 앱

충 도에 어떤 향 미 는가? (2) 모 일 앱 충 도는 모 일 랫폼

충 도에 어떤 향 미 는가?

1.3. 논 구

본 연구는 모 여 개 장 구 어 있 며 부 인 내용

다 과 같다.

연구 경과 연구 에 이어 2 장 헌 연구를 통해

이 경인 트워크 외부 이 과 모 일 소 랫폼, 모 일

충 도, 인지 상 작용에 존 행 연구들 살펴보 다.

3 장 연구 모 가 , 연구 에 가

워보고 효 , 효용 , 즐거움, 신뢰 , 모 일 랫폼 충 도에

연구 모 시 다.

4 장 연구 모 검증 여 연구 계 분 법,

변 조작 법, 그리고 본 구 에 구체

법들 시 다.

5 장 연구 분 결과에 내용 , 신뢰 과 타당 등

모 평가 고 구조 식 구조 모 분 통해 가 채택

각 결 다. 변 간 간 향도 살펴보 매개

효과를 명 다.

6 장 연구 결 , 연구 결과 요약 시사 , 그리고 본

연구 계 향후 연구 향 시 다.

4

2 장 헌 연구

2.1. 트워크 외부 이 (Theory of Network

Externalities)

트워크 외부 이란 “사용자 가 늘어날 사용자 효용이

늘어나는 것” 며(Strader et al., 2007), 트워크 효과(network

effect)라고도 다. 트워크 외부 직 외부 과 간 외부

가지 카 고리 나 있다(Katz & Shapiro, 1985; Zhou and Lu,

2011). 직 외부 사용자 트워크가 커질 품 가 가

증가 는 것 말 며, 를 들면 모 일 랫폼 사용자 가 늘어날

, 사용자들이 소통 있는 사람들이 욱 많 지는 것 들

있다. 그리고 보 재 사용자 트워크가 증가 면 품 가 가

라가게 는 것 간 외부 이라고 는데, 이폰이나 앱스토어

사용자 가 늘어날 앱 개 자가 늘어나고 이것 다시

이폰 가 를 높여주게 는 경우를 들 있다. 직 외부 과

간 외부 효과가 같이 나타나게 면 욱 효과 인 체증

상이 나타나게 는데, 이러 트워크 효과는 랫폼 리 쉽에 큰

향 미 고, 에 어떠 랫폼이 시장에 주도권 잡게 면

랫동 산업 지 있게 다( 상훈, 2013). 상훈(2013)에

면 랫폼 장 면 시장과 산업 지 있고 랫폼

탕 품과 스를 공했 에 각 각 품과 스를

개별 공했 보다 지속 인 장(Sustainable growth)이

가능 다고 다. 랫폼 즈니스는 랫폼 막 사용자

가 커다란 가 를 가 다 주게 고 가 가 클 이용자는 욱

늘게 어 결국 부익부 익 상 사이클이 나타나게 다는 특징이

있다( 상훈, 2013).

IS분야에 트워크 외부 에 연구를 살펴보면 주

5

라인상에 이 일이나 인스 트 시지 스를

연구들 많이 볼 있다. Wang et al. (2004)는 인 에

인스 트 시징 스 사용자 용 용 모델(TAM)과

트워크 외부 효과를 연결지어 명 고, Strader et al.

(2007) 이 일과 라인 인스 트 시지 스 가 는 사용자

가 늘어날 증가 여 트워크 외부 효과를 체험 있 며,

사용자들 인지 트워크 외부 자 커뮤니 이

시스 (electronic communication system) 사용에 향

미 고 스 과 같 들에 인지 체 시스 인지

용 과 같 부 인 요소들 시스 사용에 요 향 미 지

는다고 다. Lin and Bhattacherjee (2008) 트워크

크 인지 용 , 인지 보 재, 즐거움, 트워크 이 이 IT

사용 도에 어떠 향 미 는지에 해 연구 고, Lin and Lu

(2011) 트워크 외부 이 과 동 이 통해 소 트워킹

사이트 사용자에게 향 미 는 요소를 보 다. 이처럼

트워크 외부 사용자 행동 결 는 요 요소이고,

사용자들 큰 효용 얻 해 커다란 트워크 외부

가지는 시스 사용 게 다.

6

2.2. 모 일 소 랫폼

구 , , 트 , 페이스북과 같 업들 공통 랫폼

사업 공 장시 가고 있다는 들 있다.

랫폼 해보면 “핵심가 를 담 틀 공 고, 내부 외부

외부 외부 간 상 연결 통해 가 를 창조 는 즈니스

장”이라고 있다( 상훈 2013). 즈니스 면에 랫폼

“ 매자 구매자가 만나는 장”이라는 지니고 있는데, 결국 랫폼

즈니스는 매 는 사람들과 구매 는 사람들 이어주고 그들간

거래를 통해 익 얻게 는 즈니스 태를 가지고 있다( ,

2012). 소 랫폼이란 “ 사소통 등 일상생 에 부 조직운 과

즈니스에 이르 지 인간행 모든 분야에 소 를 가능토 는

”이라고 있다(이 용, 2011). 이처럼 과거에는

랫폼에 공자가 일 사용자 소통했다면 이 는 랫폼

공자 사용자, 사용자 사용자 간 자 운 소통이 이루어지고

있고, 면뿐만 니라 가 나타나는 소 랫폼

진 고 있다고 볼 있다. 소 랫폼 튼튼 사용자

보가 주 요 데, 리 뛰어난 능 스를 공 는

랫폼이라 라도 사용자들이 면 소 랫폼 장

잃게 다. 결국 소 랫폼 역시 사용자가 많 야 사용자들 간

상 작용이 게 이루어지고 트워크 효과가 다고 볼

있다.

모 일 인스 트 시지 같 모 일 랫폼 스는 실시간

커뮤니 이 도구 사용자 가 늘어날 엄청난 트워크

외부 효과를 일 킬 있다(Lin and Bhattacherjee, 2008).

카카 는 2010 국 료 모 일 인스 트 신 인

카카 톡 출시 면 별 다른 입 없이 핸드폰 주소

번 를 자동 카카 톡에 연동시 쉽고 르게 연락 있는

7

스를 공 고, 이러 략 사용자들이 스를 가입

심리 장벽 낮추어 주었다. 결국 사용자 스스 원

커뮤니 이 해 주변 지인들에게 카카 톡 소개 여 르게

가입자를 증가 게 만들었고, 소개 가입자는 다른 지인들에게

게 어 강 트워크 효과 함께 속도 장 있게

었다( 상훈, 2013). 카카 는 2015 재 벌 230개국에

15개 언어 해외시장에도 진출 해 있 며 카카 톡 거 사용자

탕 소 , 검색, 게임, , 결 등 다양 분야

즈니스 모델 가지고 있다.

면 후 주자 등장 이버 라인(LINE) 해외에 는

달리 국에 는 카카 톡만큼 를 어 모 지 못했는데 이러

상 랫폼 승자독식 상 명 있다. 모든 랫폼에

1인자인 업이 승자독식 게 는 것 니지만 나 업이

랫폼 독차지 는 경우가 있는데, Eisenmann et al. (2006)

승자독식 랫폼 가지 특징 다. 첫째 는 사용자가

랫폼 높 용이 생 승자 독식이 가능 게

다. 를 들어, 마이크 소 트 도우를 사용 사람들이 맥

iOS 꾸 면 인 용뿐만 니라 새 운 조작법 우는

데에 시간과 노 에 용이 많이 들어 운 시스 변경 높

용 가진다고 볼 있다. 째 는 강 트워크 효과가 있는

경우이다. 모 일 신 같 경우에는 원 히 연락 해 는

가장 주변 사람들이 많이 이용 는 앱 라 쓰게 는 것 볼

있는데 이러 경우 강 트워크 효과가 게 다. 째 는

랫폼 사용자들이 특별히 는 능이 없 이다. 리칸

익스 스 같 신용카드는 사용 도가 없어 자 카드 차별 를

가지며 즈니스 여행자들에게 용 게 쓰이고 있는 것 볼

있다(장경 , , 2013). 국에 카카 톡 2015 월간

이용자 (MAU) 약 3,866만명 보 고 97% 시장

차지 고 있어( 욱, 2015), 이러 가지 승자독식 랫폼

8

특징 모 지니고 있다고 볼 있다(장경 , , 2013). 라

본 연구에 는 모 일 소 랫폼 충 도 연구를 상 에

주식회사 카카 를 심 는 것이 다고 단 다.

2.3. 모 일 충 도 (M-Loyalty)

충 도에 연구들 살펴보면 마 분야에 리

연구 어 있는 것 볼 있는데, 소 자들 랜드 충 도는 가격

리미엄과 시장 높여 주며 랜드 자산 핵심 개 과 가 이

연 어 있다(Aaker, 1996; Bello and Holbrook, 1995; Chaudhuri

and Holbrook, 2001; Holbrook, 1992; Park and Srinivasan, 1994;

Winters, 1991). Dick and Basu (1994)는 소 자 충 도를 개인

상 인 태도 복 인 용 사이 힘 보 고, Oliver(1999)는

랜드 충 도를 “마 에 드는 상품이나 스를 다른 상황 향과

마 노 이 있 에도 불구 고 미래에도 지속 재 구매를

일 키는 상”이라고 보 다.

라인상에 소 자 충 도에 연구도 것

볼 있는데, 라인 충 도는 e-loyalty라고도 며, 라인

충 도는 라인 상에 소 자가 웹사이트에 구매 고 다른

웹사이트 꾸지 는 도라고 있다(Cyr et al.,

2009; Flavian et al., 2006). 라인 자 상거래에 소 자

충 도에 미 는 향에 해 존 연구들 살펴보면, , Srinivasan

et al. (2002) e-loyalty에 향 미 는 여 가지 요소인 8C를

시 고 (customization, contact interactivity, cultivation, care,

community, choice, convenience, character) 여 가지 요소

Convenience 외에 모든 요소들이 라인 충 도에 향 미 며,

라인 충 도는 소 자들에게 구 보 함께 높 지불 사를

갖게 다는 결과를 보여주었다. , 인지 상 작용이 라인

9

충 도에 어떠 향 미 는 지에 연구는 Cyr et al. 2009

연구에 볼 있는데, 이들 연구는 합리 행 이 탕

인식 (cognitive) 요소인 효 과 효용 , (affective) 요소인

즐거움, 그리고 인식 - (cognitive-affective) 요소인 신뢰 이

충 도에 결과를 나타낸다는 것 웹 라인 가상

인 페이스에 조사를 통해 보여주었다.

라인 충 도 마찬가지 모 일 충 도에 연구는 마

분야 IS분야에 찾 볼 있는데, 모 일 충 도는 같 모 일

앱 다시 는 사용자 지를 탕 볼 있다(Chae

et al., 2002; Cyr et al., 2006; Lin and Wang, 2006). Lin and Wang

2006 연구에 르면 모 일 충 도는 지각 가 , 습 , 신뢰 ,

만족감에 해 향 는다고 보 고, Chae et al. (2002) 연구에

면 보 품질이 모 일 인 주요 요소이며 모 일 스에

소 자 충 도를 증가시킨다고 다. 그리고 Zhou et al.

(2010) 연구에 는 모 일 소 트워크 스 사용자 충 도를

우 경험 효과를 탕 연구 는데, 보 질과 시스 질

모 가 사용자 신뢰 우 경험에 큰 향 미 고 결과

사용자 충 도에 향 미 다고 보 다. 모 일 신 스

충 도에 연구 는 병 , 강 식 (2014) 연구를 들 있는데,

이 연구에 는 충 도를 태도 충 도 행동 충 도 나 어

충 도 에 있어 감 이 미 는 향에 해 연구 고, 연구

결과, 태도 충 도 IT 지식 행동 충 도에 향 미 고

인 용 과 감 태도 충 도에 인 향

미 지만 부 인 감 부 인 향 미 다는 결과를 나타냈다.

이처럼 소 자 사용자에 충 도에 여러 연구를 찾 볼

있지만 모 일 충 도나 모 일 랫폼 충 도에 연구는 많이

실행 지 실 이다. 라 본 연구에 는 모 일 랫폼 충 도에

향 미 는 요인 인지 상 작용 시 고 이를 매개 는

매개 변 들 상해보고 연구를 진행 다.

10

2.4. 인지 상 작용 (Perceived Interactivity)

본 연구에 는 트워크 외부 이 탕 사용자들이

늘어날 품 효용이 늘어나는 것과 슷 맥락에 사용자들

인지 상 작용이 모 일 충 도에 향 미 는 요 변 일 것

이라고 추 다. 모 일 소 랫폼에 충 도에 향 미 는

사용자 간 상 작용 객 인 상 작용보다 주 사용자

개인이 인지 상 작용 이 요 것이라고 보 는데, Kim et al.

(2011)에 면 트워크 외부 요 요인 나인 사회

상 작용 사용자들이 품이나 스를 얼마나 타인과 소통에

용 다고 인지 는지에 도를 말 다고 다.

상 작용에 여러 연구를 찾 볼 있지만, 상 작용에

범 는 뚜 게 합 가 없 며(Cyr et al., 2009; Johnson

et al., 2006; Lee, 2005), 특히 부분 모 일보다는 라인상에

소 자들 상 작용에 연구가 심 이루어 있다. 여러

연구에 상 작용 라인에 고객들과 좋 계를 맺는데 요

향 미 다고 나타났 며(Merrilees and Fry, 2003), 높 인지

상 작용 소 자들에게 웹사이트에 매 증가시키고 지속 인

도함 익 증가시킨다고 다( 소 , 주 ,

2001). 상 작용 사용자가 사 소통 과 에 게

몰입 게 만드는 본 인 원인이 도 있고(Hoffman et al., 1995;

미경, 나 , 2015), 지각 상 작용 이 증가 면 미 어

이용자가 본인 능 에 신뢰 이 증가 고 웹사이트에

이 증가 다는 연구도 있다(Lee and Edwards, 2002; 미경,

나 , 2015).

라인상에 인지 상 작용에 해 내린 를 살펴보면

Hoffman and Novack (1996) 상 작용 웹사이트 웹사이트

이용자간 상 작용과 컴퓨 를 매개 커뮤니 이 경

심 명 있다고 보 고, Merrilees (2002)는 많 연구에

11

공통 보는 상 작용 특징 본 커뮤니 이

이라는 이고 게 소 트웨어를 다운 거나 구매를 거나

는 태 나타날 있다고 다. Cyr et al. (2009) 연구에 는

인지 상 작용 사용자들에게 웹사이트에 개인 이고 즉각 인

다양 법 통 과 보에 근 허용 는 것이라고

했는데, 사용자 통 (user control), 연결 (connectedness),

(responsiveness) 향 는다고 보 다. Lee (2005)는

상 작용 요 요소 사용자 통 (user control),

(responsiveness),개인 (personalization),연결 (connectedne

ss) 들었는데, 이 사용자 통 , , 연결 소 자들

신뢰를 얻는데 요 요소라는 결과를 나타냈다. 다른 연구 결과 ,

Dholakia et al.(2000) 웹사이트 상 작용이 통 , , 실시간

상 작용, 연결 , 개인 , 재미 이루어 있다고 보 고, Ha and

James(1998)는 다 가지 상 작용 요소 재미(playfulness),

택(choice), 연결 (connectedness), 보 집(information

collection), 상 간 커뮤니 이 (reciprocal communication)

시했다. , Teo et al. (2003) 다양 벨 상 작용 에

라인 스토어를 평가 게 연구에 상 작용 효 과 효용 과

여 실험 , 상 작용 효 과 효용 에 요

향 미 다는 결과를 도출 가 있다.

모 일 랫폼에 사회 상 작용에 연구 는, 용식 외

(2015) Kim et al. (2011)이 트워크 외부

사회 상 작용에 해, 인지 상 작용 “사용자들이 품

스가 타인과 동에 욱 용 다고 느끼는 도” 라고

는데, 랫폼에 재 보 사용자 가 사회

상 작용에 향 미 것이라고 다.

라인 연구들이 부분 소 자 매자, 사용자

웹사이트 리자 상 작용 연구 어 있는 면, 본

연구에 는 트워크 내부 특징 가지는 모 일 소 랫폼에 는

12

사용자 사용자 간 계가 훨 요 것이라고 보고, 인지

상 작용 모 일 상에 사용자 사용자간 인지 상 작용이라고

다.

13

3 장 연구모 가

본 장에 는 에 살펴 본 이 경 탕 본 연구에

검증 고자 는 연구 에 연구 모 계 고 가

시 고자 다. 연구 모 가 인지 상 작용이

효 , 효용 , 즐거움, 신뢰 에 미 는 향, 이러 변 들이

앱 충 도 랫폼 충 도에 미 는 향, 그리고 앱 충 도가 랫폼

충 도에 미 는 향 검증 는 것이다. 본 연구에 는 각 매개

변 매개효과 역시 검증 다.

<그림 1> 연구 모

H9

14

3.1. 효 (Efficiency)

모 일 랫폼 충 도에 향 미 는 요인들 살펴보

인지 요소(cognitive components) 나인 효 고 해 볼

있다. Davis (1989) 용 모델(TAM)에 효 이 지각 사

용 용이 과 평행 이룬다고 보 고(Cyr et al., 2009), Benbasat and

Barki (2007) 역시 이 개 이 강 사 지니고 있다고 보 다.

라인에 경우 효 쉬운 검색과 쉬운 보 스

있는데(Cyr et al., 2009; Keeney, 1999), 이 사 게 모 일

에 는 앱 르고 쉬운 사용 효 볼 있 것이다.

라인에 는 웹사이트를 사용자들 본 지식만 도 일 이

해 사용이 쉽게 만드는 것이 인지 사용 용이 높여 다고 볼

있는데(Gefen et al., 2003), 이 마찬가지 앱에 도 사용자가 본

고 있는 지식과 경험만 도 직 능 게 사용

이 가능 다면 사용자는 앱 사용 용이 이 높다고 느낄 것이다. Teo

et al. (2003) 높 인지 상 작용이 높 효 나타낸다는 결

과를 보여주었다. , Cyr et al. (2009) 높 인지 상 작용 높

효 나타내고, 높 효 높 충 도를 나타낼 것이라고

다. 효 보시스 사용자 만족에 요 향 미 는

요소 나 볼 있는데, 사용자 만족 충 도에 향 미 게

므 (Yang and Peterson, 2004) 효 이 모 일 랫폼 충 도에

향 것 해볼 있다.

, 본 연구에 트워크 외부 특징 지닌 모 일 소 랫

폼 라 , 크워크 외부 사용자가 많 랫폼에

지각 효용이 높 지게 다. 라 , 모 일 소 랫폼

용 높고 나 앱 고 사용 는 것이 좀 효 이라고

볼 있다. 특히 를 들면 모 일 신 를 이용 여 지인들과 그룹

채 사용 는 경우를 히 볼 있는데, 모 가 카카 톡에 함께

를 나 에 라인 등 다른 신 앱 다면, 지인들

15

에게 새 운 앱 소개 고 함께 사용 도 득 거나 사용자 자신이

개 신 앱 사용해야 것이다. 지만 개 앱 사용

게 면 앱 번갈 가며 인해야 며 지인들에게 연락이 요

에도 어떤 앱 써야 지 고민해야 므 번거 움이 크고 효 이 떨

어지게 다. 라 지인들과 인지 상 작용이 높 앱 사용 는

경우 사용자는 효 이 높다고 여 것이고, 앱 효 이 높 면 사

용자 앱에 충 도가 높 질 것이다.

이 같이 모 일 소 랫폼 앱 트워크 외부 특징

에 존 앱 사용 다가 다른 앱 여 쓰거나, 슷

능 공 는 앱 동시에 가지 이용 고 다면 낮 효

게 다고 볼 있다( 용식 외, 2015). 라 , 사용자들 다

른 사용자들과 인지 상 작용이 높 면 앱에 효 이 높다고

인지 것이고, 강 트워크 효과가 나타나는 모 일 소 랫폼

체 용이 높고 나 앱 지속 사용 는 편이 효

이 높 므 , 높 효 강 고착 효과(Lock-in effect) 함

께 랫폼 이탈 낮추어 주고 사용자들 충 도를 높여 것이라고

가 다.

가 1: 사용자들간 인지 상 작용 효 에 인 향 미

것이다.

가 2: 사용자 효 사용자 모 일 앱 충 도에 인 향

미 것이다.

16

3.2. 효용 (Effectiveness)

효용 효 과 마찬가지 인 인지 요소 볼 있는데,

효용 에 를 살펴보면 Thong and Yap (1996) “IS 효용

보시스 이 목 를 달 는데 여 는 도”라고 고,

Cyr et al. (2009)는 라인 충 도에 연구에 효용 사용자

가 에 여 있는 보 품질이라고 가 있다. ,

David (1989) 인지 용 효용 과 슷 개 볼 있

다고 는데, 인지 용 “특 시스 사용이 작업 과를

향상시킬 있 것이라는 믿 도”라고 다(Cyr et al.,

2009).

Teo et al. (2003) Cyr et al. (2009)는 높 상 작용 높 효용

불러일 킨다고 는데, 사용자 상 작용 사용자 풍부

경험과 높 개입, 그리고 사용자 심 효과 있다

(Szuprowicz, 1996; Schaffer and Hannafin, 1986). 라 , 모 일 소

랫폼 품과 스에 경험이나 평가를 공 쉬우

며, 사용자들 자 자신이 생각 는 상품 용 도 요 게 생각

지만 다른 사람들이 어떻게 평가 는지, 자주 이용 는지에 해 도

요 게 생각 게 다. 라 주변 지인들이 연락 에 모 특

앱 자주 사용 는 등 높 인지 상 작용 사용자에게 앱 효용

이 높다고 신 있다.

트워크 외부 이 에 르면 상품 가 는 사용자 에 므

모 일 소 랫폼에 인지 상 작용이 품 스 용

에 향 주게 다. 만약 모 일 인스 트 신 사용자가 명

이라면 신 가 는 0이라고 볼 있 것이다(Katz and Shapiro,

1994). 라 사용자 주변인들이 특 모 일 소 앱 쓰지

는다고 사용자가 인지 다면 그 앱 효용 낮 질 것이고,

모 가 자주 쓰는 앱이 있다면 앱 통해 효과 인 커뮤니 이 이 가능

17

해지 에 앱에 효용 높 질 것이다. 이 듯이 트워크

외부 트워크가 증가 사용자들이 추가 인 가 를 얻

있 므 (Strader et al. 2007), 사용자 인지 상 작용 사용자

효용 에 향 미 것이라고 가 있다.

Cyr et al. (2009)는 효용 과 라인 충 도가 인 계를 가진

다는 연구를 보여 가 있다. David (1989) 연구에 효용

과 인지 용 사함 탕 명해 볼 , Bruner and

Kumar (2005) 모 일 상에 인지 용 사용자 사용 도

에 인 향 미 다고 다. 이 슷 게 Lee et al. (2002)

역시 모 일 인 사용에 인지 사용용이 과 인지 효용 이 태

도에 향 미 고 결국 실 사용에도 향 미 게 다고 다.

이 듯이 높 효용 품과 스를 택 는 데 인 향

미 고 결국 소 자 지속 인 사용과 모 일 충 도를 이 어 낼

있다고 볼 있다.

가 3: 사용자들간 인지 상 작용 효용 에 인 향 미

것이다.

가 4: 효용 사용자 모 일 앱 충 도에 인 향 미

것이다.

18

3.3. 즐거움 (Enjoyment)

즐거움 라인 상거래에 소 자 행동에 향 미 는 요

요소 다(Eighmey, 1997; Jarvenpaa and Todd, 1996;

Jarvenpaa and Todd, 1997; Koufaris, 2002). IS분야에 즐거움에

를 찾 보면 Davis et al. (1992)는 개인이 통 감과 함께 웹

사이트에 몰 해 있 즐거움이 존재 다고 고, Li et al. (2005)

인스 트 시지를 지속 사용 게 는 원인 나 인지

즐거움 시 는데, 즐거움 “일상 사회생 에 커뮤니 이

쓰는 데에 는 내 가 ”라고 볼 있다고 다(Kraut

et al., 1998; Webster and Martocchio, 1992). 이를 탕 본 연구

에 는 인지 즐거움 “ 인 계 지 해 커뮤니 이

사용 내재 어 있는 재미, 즐거움, 쁨에 인식”

다(Davis et al., 1992; Li et al., 2005). Lin and Lu

(2011)는 SNS에 트워크 외부 과 동 이 탕

연구에 즐거움이 사용자 SNS 사용 도에 가장 요 향 미

는 요소라고 다.

즐거움이 충 도에 향 미 다는 결과는 여러 연구 결과에

볼 있는데, Cyr et al. (2009) 즐거움 인 요소

(affective element) 시 고, 즐거움 라인 사용자 충 도에

인 향 미 다고 다. 이 에도 즐거움 웹사이트에

태도 연 어 있다는 연구결과를 볼 있는데, Van der

Heijden (2003) 즐거움과 웹사이트에 태도는 연 이 있

고 사용자가 얼마나 자주 사이트를 는지 도 연 이 있다고

다. , Cyr et al. (2007) 웹사이트상에 인지 사회 실재감에

는 즐거움이 라인 충 도에 인 향 미 다고 고,

2006 연구에 는 모 일 인지 즐거움 모 일 충 도에

인 향 미 다는 결과를 나타냈다.

19

이러 연구 결과들 탕 상해 보 , 즐거움 보시스

지속 인 사용에 인 향 다는 것 볼 있다. 사람들 습

처럼 모 일 를 사용 고, 심심 다고 느낄 나 지인과 를 나

해 모 일 신 앱를 사용 는 것 쉽게 볼 있는데, 이

게 사용자들이 앱 통해 가 고 다양 보를 공

있다고 느끼게 면 앱 사용 는 것에 해 즐거움 느끼게 고, 이

느끼는 즐거움 앱 사용 욱 고착 시키고 인 감

어내어 모 일 랫폼 충 도에도 인 향 미 것이라고

상 다.

가 5: 사용자들간 인지 상 작용 즐거움에 인 향 미

것이다.

가 6: 즐거움 사용자 모 일 앱 충 도에 인 향 미

것이다.

3.4. 신뢰 (Trust)

Komiak and Benbasat (2006) 신뢰 인지 -

(cognitive-afective) 요소 보 고, 신뢰 에 는 여러 분야

많 연구에 찾 볼 있지만 IS분야에 상 새 운 개

이라고 볼 있다(Gefen and Straub, 2004). Hart and Saunders

(1997) 는 신뢰 다른 집단이 같이 행동 것이라는 자신감

과 지를 합 것이라고 고 Kumar (1996)

Ramaswami et al. (1997) 신뢰 “ 계, 차, 책 등 리

는 것과 같 차 (procedural justice) 에 인식과 결과

공평함과 같 특 (distinctive justice)를 탕 믿

있는 도”라고 다. Schurr and Ozanne (1985) 신뢰 “집

단 말이나 약속이 믿 만 고, 는 계에 를 다 것이라

20

는 믿 ”이라고 고, Corritore et al. (2003) 신뢰 “

라인 상황에 신 있는 이용자 상태가 이

용당 지 것이라고 험 감 는 태도”라고 보 다(Cyr et al.

2009). Gefen et al. (2003) 도 이 사 게, 신뢰 이 “다른 집단

미래 행동에 를 탕 (vulnerable) 상태

에 있 지”를 나타낸다고 보 고, 라인 매자에 고객 신

뢰는 매자에 충 도를 높여 다고 다(Gefen et al. , 2003;

Zhou et al. 2010). 본 연구에 는 Gefen et al. (2003)과 Lin and Wang

(2006) 탕 신뢰 “사용자가 느끼는 소 앱 공자 진실

, 행동 지, 일 잘 행 있는 능 , 일 에 믿 ”

이라고 다.

라인에 마찬가지 모 일 상거래에 인지 상 작용과 소

자 신뢰 에 연구를 살펴보면, Lin and Wang (2006) 모 일

커 스에 신뢰 이 충 도에 인 향 미 다는 것 내었

고 Luarn and Lin (2003) 역시 신뢰 이 충 도에 인 향 미

다고 다. 마 분야에 Morgan and Hunt (1994)는 랜

드 신뢰 이 랜드 충 도 이어진다는 연구를 보여주었고,

Chaudhuri and Holbrook (2001) 랜드 신뢰 이 구매신뢰도

(purchase loyalty) 태도 충 도(attitudinal loyalty) 에

연 어 있다고 다.

모 일 소 랫폼 모 일 신 에 부 쇼 , 게임, 결 스,

택시 출 스 등 여러가지 스를 공 고 있다는 특징이 있는데

사용자들이 경험 있는 신뢰 에 여러가지 우 가 있 있

다. 를 들면, 카카 톡 시지 이 버에 장 어 열람이 가능

것인지 등 개인 보 보 출에 우 라 지, 카카 페이

같이 결 스를 이용 에 보 우 , 그리고 카카 에

쇼 에 구매 품이 사진과 명처럼 상 는 품이 맞

지, 원 는 날짜에 맞춰 사히 있 것인지에 우 등,

신뢰 에 향 미 있는 다양 우 가 나타날 있다. 이 에

21

모 일 소 랫폼에 신뢰 트워크 외부 특 상 타인에게

향 쉬운데, 랫폼 사용 는 동 능 런 없이

행 있고 우 만 생이 낮다면 랫폼 소 자들

신뢰 얻 있다( 용식 외, 2015). IS 분야에 인지 상

작용과 신뢰 에 연구를 살펴보면, Cyr et al. (2009)는 웹사이트

높 인지 상 작용 높 신뢰 견 있고,

높 신뢰 높 라인 충 도를 이 어 낸다는 결과

를 도출 다. 그리고 Lee (2005) 역시 사용자 지각 상 작용이

신뢰 과 게 연 어 있다는 결과를 보여 가 있는데, 이처럼

사용자들간 높 지각 상 작용 사용자에게 신뢰감 주어 높

충 도 이어질 있다.

라 이러 모 일 소 랫폼 특징 탕 본 연구에 는

모 일 소 랫폼 앱에 사용자들간 상 작용이 높고 사용

도가 높 , 함과 함께 모 가 자주 사용 고 있다는 에

도를 높게 평가 게 것이고 앱에 신뢰도가 라갈 것이라고 가

다. 그리고 이러 높 신뢰도는 사용자들에게 같 랫폼 다

른 앱에 낮 항도 함께 높 랫폼 충 도를 보여 것이라

고 상 다.

가 7: 사용자들간 인지 상 작용 신뢰 에 인 향 미

것이다.

가 8: 신뢰 사용자 모 일 앱 충 도에 인 향 미

것이다.

22

3.5. 모 일 랫폼 충 도

충 도는 사용자 시스 복 인 사용과 추천 는 지를 탕

볼 있는데(Hair et al., 2003; Krasnova, 2013), 모 일

랫폼 충 도 역시 랫폼 사용에 지속 인 사용 도를 통해 볼

있다(Ryu et al. 2014). 품에 만족이나 충 도가 품 랜드

충 도 이어진다는 연구는 마 분야에 쉽게 볼 있는데, 모

일 앱에 충 도가 같 랫폼 다른 앱들에 충 도 이어

지는지에 연구는 직 미미 실 이다. Liao et al. (2013) C2C

라인 랫폼에 랫폼 충 도 고객 매자에 충 도 간에

인 계가 있는지 보 나 각 었고, 품에 충 도

매자에 충 도간 인 상 계를 가질 것이라는 가

채택 었다. , 용식, , 이승인 (2015) 랫폼 나

랜드 보고 트워크 외부 이 랫폼 랜드 충 도에 미 는

향에 해 연구 는데, 랫폼 재 사용자 미래 사용자

에 인 향 미 며, 랫폼 랜드 감 랫폼 랜드

충 도에 인 향 미 다는 결과를 나타내었다. 이들에

면 존 마 에 나타나는 랜드 향 랫폼 랜드에

도 매우 강 게 며, 특히 랫폼에 자 보를 모르거나

여도가 낮 경우에 이런 랜드 향이 증가 다고 다. ,

Park et al. (2011) 라인 스 에 충 도가 매자에

충 도에 향 미 다는 사실 연구 는데, 스에

충 도 매자에 충 도 사이 계를 명 다. 라

본 연구에 는 모 일 소 랫폼에 도 존 연구에 같이 나

스에 충 도가 체 랜드 충 도 이어지는지 보

여 모 일 앱에 충 도가 높 지면 랫폼에 충 도도

높 같 랫폼 다른 앱들도 사용 도가 높 질 것이라는 가

시 다.

23

가 9: 사용자 모 일 앱 충 도는 모 일 랫폼 충 도에 인

향 미 것이다.

24

4 장 연구 법

4.1. 연구 계 분 법

본 연구는 모 일 소 랫폼에 모 일 랫폼 충 도에 미 는

향 요인 보 여 사용자들 인지 상 작용, 효 , 효용

, 즐거움, 신뢰 , 모 일 앱 충 도가 모 일 랫폼 충 도에 어떠

향 미 는지 보 다. 연구 상 는 카카 랫폼 앱 사용

자를 심 는데 카카 톡과 카카 스토리, 카카 택시, 카카

게임 등 카카 계열 앱 막 사용자 지닌 나

공 인 랫폼 다고 볼 있 에 당 연구 상이

라고 보 다( 상훈, 2013). 연구 모 실증 분 해 라인

실시 며 지는 행 연구를 탕 작 다. 모든

항 리커트 7 척도(1 : 그 지 다~ 5 : 매우 그 다)를

탕 계 었고, 구조 식 모 통해 분 진행 다. 통

계 분 도구 는 IBM SPSS 22.0과 IBM AMOS 22.0 이용 여 분

진행 며, 5%를 단 다.

본 연구를 해 용 자료 분 법 요약 면 다 과 같다. 첫

째, 연구 상 인구통계 특 해 도 분

(Frequency analysis)를 실시 다. 째, 크 계

(Cronbach ’ s alpha)를 산출 고, 합 신뢰도(Composite

Reliability: CR) 평균분산추출 (Average Variance Extracted:

AVE)를 산출 다. 째, 모 구 는 변 구 타당도를 검증

해 요인 재량 그 인 고, 평균분산추출 곱

근 값과 상 계 값 여 별타당도를 검증 다. 째, 변

간 향 계를 검증 해 구조 식 모 분 (Structural

Equation Model: SEM) 실시 다. 다 째, 모 내 간 효과를

해 소벨 스트 (Sobel test)를 실시 다.

25

4.2. 변 조작 도구

모든 변 조작 부 항목들 존 헌 참고 여

었고 모 일 신 앱에 합 도 었다. 다 장 < 1>

에는 각 변 조작 참고 헌 , < 2>에는 각 변 들

부 항목에 해 리 다.

26

< 1> 변 조작

변 조작 참고 헌

인지 상 작

용

모 일 신 앱에 사용자가 느

끼는 사용자들간 상 작용

도

이소희 외.

(2012);

Hoffman and

Novak, (1996)

효 모 일 신 앱 사용 드는

노 에 해 사용자가 느끼는 도

Cyr et al.

(2009); Teo et

al., (2003)

효용 모 일 앱에 작업 행

용 에 사용자 평가

즐거움 사용자들이 모 일 신 앱 사

용 느끼는 즐거움 도

Cyr et al.

(2007);

Cyr et al.

(2009)

신뢰 사용자가 느끼는 모 일 앱 공자

진실 , 행동 지, 일 잘

행 있는 능 에 믿

도

Gefen et al.

(2003); Lin

and Wang,

(2006)

모 일 앱 충

도

모 일에 사용자가 지속해 앱

사용 고 다른 경쟁 앱

꾸지 는 지

Cyr et al.

(2005);

Cyr et al.

(2009);

Luarn and Lin,

(2003)

모 일 랫폼

충 도

사용자가 특 모 일 랫폼

여 지속 사용 는

지

27

< 2> 각 변 부 항목

변 항목 부 항목

인지

상 작용

INT1 카카 톡 다른 사람과 를 증진시킨다.

INT2 카카 톡 다른 사람들과 사소통 향상시

킨다.

INT3 카카 톡 통해 사용자들 간 가 원

다.

효

EFC1 카카 톡 이용 는 것 편리 다.

EFC2 카카 톡 이용법 우 쉽다.

EFC3 카카 톡 이용 는데 쉽게 능 해 질 것이다.

EFC4 카카 톡 이용 는 것 많 노 요

지 는다.

효용

EFT1 카카 톡 이용 는 것 용 다.

EFT2 카카 톡 이용 는 것 나 생 에 도움

다.

EFT3 카카 톡 이용 는 것 나 생 질 향

상시 다.

즐거움

ENJ1 카카 톡 사용 는 것 재미있다.

ENJ2 카카 톡 사용 는 것 즐겁다.

ENJ3 카카 톡 사용 는 것 신난다.

ENJ4 카카 톡 사용 는 것 미롭다.

신뢰

TRU1 나는 카카 톡이 직 다고 믿는다.

TRU2 나는 카카 톡 스가 믿 만 다고 생각

다.

TRU3 나는 카카 톡이 좋 스를 공 다고 생

각 다.

모 일 앱

충 도

APP1 나는 카카 톡 도 사용 것이다.

APP2 나는 모 일 신 를 써야 일 카카

28

톡 떠 린다.

APP3 나는 카카 톡이 다른 신 앱보다 좋다.

모 일

랫폼

충 도

PLF1 나는 카카 계열 앱(카카 페이, 카카 택시,

카카 게임 등) 도 사용 것이다.

PLF2 나는 앱 써야 일 카카 계열 앱

(카카 페이, 카카 택시, 카카 게임 등) 떠

린다.

PLF3 나는 사용 이 있는 카카 계열 앱(카카

페이, 카카 택시, 카카 게임 등)이 다른 경쟁

앱보다 좋다.

4.3. 본 구

본 연구는 국에 가장 많 사용자를 가지고 있는 주식회사 카카

카카 톡과 카카 랫폼 앱 동시에 사용 는 20 에 40

남 230명 상 진행 고, 불 실 답자

외 연구에 사용 본 는 214개이다.

본 인구통계 특 별 남 이 50.0%를 차지 고 여

이 50.0% 구 어있다. 연 20∼24 가 17.7%, 25~29 가

22.0%, 30~34 가 29.9%, 35~39 가 15.4%, 40~44 가 10.3%,

45~49 가 4.7%를 차지 다. 고졸 이 가 7.0%, 재

이 16.4%, 졸업이 62.1%, 원 사 재 이 5.1%, 원 사

졸업이 7.9%, 원 사 재 이 0.9%, 원 사 졸업이 0.5%

나타났다.

29

< 3> 인구통계 특

구 분 도(명) (%)

별 남 107 50.0

여 107 50.0

연

20~24 38 17.7

25~29 47 22.0

30~34 64 29.9

35~39 33 15.4

40~44 22 10.3

45~49 10 4.7

고졸 이 15 7.0

재 35 16.4

졸업 133 62.1

원 사 재 11 5.1

원 사 졸업 17 7.9

원 사 재 2 0.9

원 사 졸업 1 0.5

체 214 100.0

다 연구 상 모 일 앱 이용 특 해 도

분 (Frequency analysis) 실시 다.

그 결과 카카 톡 사용 간 1 ~2 미만이 3.3%, 2 ~3 미만이

8.4%, 3 ~4 미만이 27.1%, 4 이상이 61.2% 나타나, 체 카

카 톡 사용 간이 것 단 었다. 편 카카 톡 루 평균 사

용시간 30분 미만이 6.5%, 30분~1시간 미만이 25.7%, 1시간~2시간

미만이 23.4%, 2시간~3시간 미만이 17.8%, 3시간~4시간 미만이 5.1%,

4시간 이상이 21.5% 나타났다.

30

< 4> 모 일 앱 이용 특

구 분 도(명) (%)

카카 톡 사용 간

1～2 미만 7 3.3

2～3 미만 18 8.4

3～4 미만 58 27.1

4 이상 131 61.2

카카 톡 루 평균

사용시간

30분 미만 14 6.5

30분～1시간 미만 55 25.7

1시간～2시간 미만 50 23.4

2시간～3시간 미만 38 17.8

3시간～4시간 미만 11 5.1

4시간 이상 46 21.5

체 214 100.0

편 근 1주일 이내에 사용 이 있는 모 일 랫폼에 해

도분 결과, 카카 스토리(69.6%) 카카 게임(57.9%) 이용

이 상 높 며, 그 다 카카 택시(28.5%), 카카 페

이(22.0%)가 높게 나타났다. 다 카카 페이지(20.1%), 카카

(18.2%), 카카 뮤직(15.4%), 카카 그룹(13.6%), 카카 스타일

(12.1%), 카카 티 (10.3%), 카카 앨범(9.3%), 크월 카카

(4.7%), 카카 이스(3.7%), 카카 헬 (3.7%), PLAIN(2.3%),

카카 지트(2.3%) 나타났다.

31

< 5 >카카 계열 앱 사용 황

구 분 도(명) (%)

근 1주일

이내에

사용 이

있는 카카

앱

카카 게임 124 57.9

카카 스토리 149 69.6

카카 택시 61 28.5

카카 페이 47 22.0

카카 39 18.2

카카 페이지 43 20.1

카카 앨범 20 9.3

카카 뮤직 33 15.4

카카 그룹 29 13.6

크월 카카 10 4.7

카카 스타일 26 12.1

카카 티 22 10.3

카카 이스 8 3.7

PLAIN 5 2.3

카카 헬 8 3.7

카카 지트 5 2.3

체 629 293.9

32

5 장 연구 결과 분

5.1 모 평가

모 평가를 해 신뢰 (Reliability)과 구 타당 (Construct

Validity) 구 는 타당 (Convergent validity)과 별타당

(Discriminant validity) 검토 다. 모 이 동일 법편

(Common Method Bias) 향 는지 인 다.

5.1.1. 신뢰 분

신뢰 분 해 Cronbach ’ s Alpha 계 를 사용 있는데

(Cronbach, 1951), Cronbach’s Alpha 계 값이 0.7이 경우

에 항목 일 인 있고 항목 신뢰 이 보 었다

고 있다(Nunnally, 2010).

구조 식 모 이용 연구에 신뢰 단 는 다른

는 합 신뢰도(Composite Reliability: CR) (Segars, 1997) 평균분

산추출(Average Variance Extracted: AVE)가 있는데, 모든 합 신뢰

도 값이 0.7 이상이면 각 항목 신뢰 이 보 었다고 볼 있고

(Chin, 1998), AVE는 0.5 이상이면 신뢰 이 있다고 단 있다

(Fornell and Larcker, 1981).

본 연구에 는 모든 항목 Cronbach’s Alpha 계 가 0.8648∼

0.9551값 나타내어 값인 0.7 이상 보 다. 합 신뢰도

경우 모든 항목이 0.8691∼0.9512 계산 어 값인 0.7 상

회 고 평균분산추출 평가 결과는 0.6892∼0.8339 나타나 모든

항목이 값인 0.5를 었다. 라 < 6> 모 신뢰

평가 결과 같이 본 연구 항목 신뢰 보 다고 단

있다.

33

< 6> 모 신뢰 평가 결과

변 Cronbach's

Alpha

합 신뢰도

(Composite

Reliability)

평균분산추출

(AVE)

인지 상 작용 0.8648 0.8803 0.7129

효 0.9350 0.9512 0.8339

효용 0.9100 0.8711 0.6932

즐거움 0.9551 0.9290 0.7719

신뢰 0.9386 0.8831 0.7159

앱 충 도 0.8780 0.8794 0.7085

랫폼 충 도 0.9157 0.8691 0.6892

값 α > 0.7 CR > 0.7 AVE > 0.5

5.1.2. 타당 분

연구 모 타당 분 해 타당 (Convergent validity)과

별 타당 (Discriminant Validity) 인 통해 구 타당 평가

다. 타당도는 AVE 값이 0.5 이상이어야 며(Fornell and

Larcker, 1981), 타당 갖 해 는 인 요인 분 에

요인 재량 C.R.(Critical Ratio)값 이 0.05 에

해야 다. 본 연구는 타당 보를 여 인 요인분

실시 여 나 요인 재량 C.R. (Critical Ratio) 값이 0.05 에

지 인 다. , 각 구 개 이 다른 항목들과 요인 재량

이 0.7 이상인지 인 고 다른 구 개 들과 요인 재량보다 큰

값 나타내고 있는지 살펴보 다(Wasko and Faraj, 2005).

본 연구에 모든 변 요인 재량 0.7 보다 크고 요인 재량

Critical Ratio 값이 0.001 에 므 연구 모

타당 이 보 었다고 단 있다.

34

< 7> 모 타당 평가 결과(N=214)

변 항 요인 재량

(β)

차

(S.E.)

C.R.

(Critical

Ratio)

인지

상 작용

INT1 0.8640 - -

INT2 0.9360 0.0590 17.2240

INT3 0.7090 0.0710 11.9830

효

EFC1 0.8480 - -

EFC2 0.9020 0.0580 17.7370

EFC3 0.9020 0.0610 17.7380

EFC4 0.8960 0.0570 17.5170

효용

EFT1 0.9060 - -

EFT2 0.9330 0.0500 21.4270

EFT3 0.8170 0.0640 16.3360

즐거움

ENJ1 0.9250 - -

ENJ2 0.9590 0.0370 27.4730

ENJ3 0.9130 0.0450 23.3460

ENJ4 0.8730 0.0500 20.4700

신뢰

TRU1 0.9000 - -

TRU2 0.8930 0.0490 19.9130

TRU3 0.9470 0.0480 22.6400

앱 충 도

APP1 0.8410 - -

APP2 0.8570 0.0840 15.3150

APP3 0.8420 0.0720 14.9200

랫폼 충 도

PLF1 0.8870 - -

PLF2 0.9340 0.0560 20.2910

PLF3 0.8420 0.0570 16.7190

※ 모든 요인 재량 C.R. 값이 p〈0.001 에 함.

35

별타당 구상 개 이 다른 구상 개 들과 미 상

계를 가지고 있지 지 인 여 별 있다. 별 타당 각

요인 평균분산추출(AVE) 곱 값이 다른 변 들과

상 계 보다 큰 값 가 야 다(Fornell and Larker, 1981).

< 8>에 볼 있듯이 각 변 AVE 곱근 값과 다른 변 들

간 상 계 를 인 , 모든 AVE 곱근 값이 다른

변 간 상 계 여 뚜 게 큰 값 나타내고 있 므

별 타당 보 고 있다고 볼 있다.

< 8> AVE 곱근 값과 변 간 상 계

INT EFC EFT ENJ TRU APP PLF

INT 0.8443

EFC 0.5800 0.9132

EFT 0.5870 0.6110 0.8326

ENJ 0.6490 0.6470 0.7170 0.8786

TRU 0.4070 0.5110 0.5920 0.6000 0.8461

APP 0.4810 0.8280 0.6460 0.6290 0.6810 0.8417

PLF 0.5440 0.5710 0.7300 0.6590 0.6390 0.7000 0.8302

36

5.1.3. 동일 법편 (Common Method Bias)

동일 법편 (Common Method Bias)는 같 법 사용해

항목 독립변 종속변 를 에 생 있는 를

말 다( 상용, 2012). 동일 법편 를 해 는 나 항목이

50% 미만 명 가 야 다(Yun et al., 2011). < 9>에 시

같이 본 연구는 Harman’s one-factor test를 사용 여 탐색

요인분 실시 여 7개 요인 추출 다. 그 결과 7개 요인

분산 85.986% 며 가장 큰 요인 값 15.854% 나타났다.

이러 결과는 허용 이 값 나타내므 본 연구 연구모

동일 법편 가 나타나지 다고 단 있다.

, 모든 잠재 변 간 상 계 가 0.9 이 이면 동일 법편 가

나타나지 는 다고 볼 있는데(Pavlou et al., 2007), < 8>

살펴보면 상 계 는 0.8280이므 동일 법편 는 없는

것 단 었다.

37

< 9> 각 변 별 항목 요인 재량

EFC ENJ TRU INT PLF EFT APP

EFC2 0.8573 0.2275 0.1581 0.1808 0.1109 0.0930 0.1714

EFC3 0.8198 0.1461 0.1731 0.2198 0.1224 0.1639 0.2349

EFC4 0.8045 0.1950 0.0906 0.2301 0.1822 0.1134 0.2485

EFC1 0.6609 0.2876 0.1611 0.2061 0.2020 0.2859 0.2840

ENJ3 0.2047 0.8056 0.2379 0.2161 0.1934 0.2194 0.1200

ENJ4 0.1184 0.7927 0.3093 0.1852 0.2170 0.1858 0.1417

ENJ1 0.2998 0.7872 0.1566 0.2542 0.1391 0.2068 0.1418

ENJ2 0.2975 0.7796 0.1836 0.2734 0.2123 0.2194 0.1283

TRU

2 0.1668 0.2294 0.8588 0.0853 0.2021 0.0982 0.1160

TRU

1 0.1536 0.2524 0.8376 0.0854 0.1542 0.2055 0.1703

TRU

3 0.1608 0.1867 0.8199 0.1532 0.2206 0.1822 0.2665

INT2 0.1934 0.2759 0.0852 0.8381 0.1556 0.1560 0.0648

INT1 0.2088 0.2744 0.1305 0.8027 0.0895 0.1343 0.0830

INT3 0.2182 0.1145 0.0830 0.7547 0.1863 0.1654 0.1118

PLF1 0.1843 0.1690 0.1892 0.1792 0.8248 0.1934 0.2056

PLF2 0.1258 0.2623 0.2328 0.2087 0.7763 0.2704 0.2032

PLF3 0.2805 0.2867 0.3092 0.1633 0.6813 0.2236 0.1312

EFT

1 0.2747 0.2055 0.1876 0.2033 0.2408 0.8018 0.1208

EFT

2 0.2269 0.2931 0.1559 0.2179 0.2632 0.7548 0.2224

EFT

3 0.0645 0.4228 0.3103 0.2213 0.2301 0.6628 0.0647

38

APP

3 0.3736 0.1431 0.2377 0.0869 0.2134 0.0780 0.7710

APP

1 0.4230 0.1193 0.2666 0.1267 0.1610 0.2108 0.6791

APP

2 0.3703 0.2978 0.2348 0.1611 0.2943 0.1789 0.6083

Eigen-

value 3.646 3.624 2.966 2.641 2.516 2.353 2.030

분산

15.854 15.757 12.896 11.482 10.938 10.233 8.825

15.854 31.611 44.507 55.989 66.927 77.160 85.985

5.1.4. 통계 규 검증

구조 식 모 분 실시 에 규 이 충족 었는지

인 여 다변량 규분포 (Multivariate normality)

검증 다. 구조 식 모 분 실시 해 는 변 들이

규분포를 이루고 있어야 다는 다변량 규 이 만족 어야 다.

우도법 이용 여 구조 식 모 분 , 변 들이 다변량

규 갖지 못 면 모 가 곡 있 이다.

변 들 도(Skewness) 첨도(Kurtosis) 값 인 여

다변량 규분포 평가 있 며, 도는 값 3 상회 면

극단 이라고 볼 있 며, 첨도는 7 는 10 과 면

극단 이라고 단 있다(Kline, 2005).

본 연구에 는 변 도 첨도가 모 만족 는 것

나타났다. 라 구조 식 모 분 용 여 모 를 추 는

데에 가 없 이 인 었다.

39

< 10> 통계 규 가 검증

변 평균 편차 도 첨도

인지 상 작용 5.95 0.86 0.74 0.23

효 5.99 0.80 0.78 0.32

효용 5.30 1.15 0.51 -0.07

즐거움 5.14 1.19 0.12 -0.79

신뢰 4.57 1.35 0.37 0.09

앱 충 도 5.89 0.92 1.02 0.79

랫폼 충 도 5.17 1.22 0.38 -0.46

40

5.2. 구조모 평가

연구 모 평가해 본 결과 신뢰 과 구 타당 인 타당 과

별타당 이 모 보 것 나타났다. 이에 본 연구 구조모

평가를 여 IBM AMOS 22.0 사용 여 구조 식

모 (Structural equation model) 분 행 다.

모 에 합도를 검증 는데, 구조 식 모 합도

검증 해 는 본 향 게 는 CFI, TLI,

RMSEA 인 다. 그 결과, χ2/df=2.898, CFI=0.916,

TLI=0.903, RMSEA=0.094 나타났다. 일 카이 곱 값

자 도 나 어 값인 χ2/df는 3 미만이면 모 이 양 것

단 며, CFI TLI는 0.9 이상이면 모 이 우 것 단 다.

편 RMSEA 값 0.10 미만이면 들일 있는 모

단 는데, 이러 를 모 충족 므 구조 식 모

합도는 양 것 단 었다.

< 11> 구조 식 모 합도

구분 χ2 df χ2/df CFI TLI RMSEA

통계량 640.50

4 221 2.898 0.916 0.903 0.094

3 미만

양

0.9 이상

우

0.9 이상

우

0.10

미만

보통

41

모 합도는 양 것 나타났 에 모 각

경 에 검증 여 가 채택여부를 인 다.

경 계 C.R.(Critical Ratio)값 통 가 검증 결과는 <그림

2>에 시 같이 산출 었다.

<그림 2> 가 검증 결과

가 검증 결과 9개 가 8개 가 이 통계

고, 9개 가 에 검증결과는 다 과 같다.

가 1. 사용자들간 인지 상 작용 효 에 인 향

미 것이다.

인지 상 작용과 효 간 계를 명 는 가 1

경 계 값이 0.707(C.R.=9.723) 나타나 0.001에

다. 이에 가 1 채택 다.

42

가 2. 사용자 효 사용자 모 일 앱 충 도에 인

향 미 것이다.

사용자 효 과 사용자 모 일 앱 충 도 간 계를 명 는

가 2 경 계 값 0.538(C.R.=8.645) 나타나

0.001에 다. 이에 가 2를 채택 다.

가 3. 사용자들간 인지 상 작용 효용 에 인 향

미 것이다.

인지 상 작용과 효용 간 계를 명 는 가 3

경 계 값이 0.735(C.R.=10.570) 나타나 0.001에

다. 이에 가 3 채택 다.

가 4. 사용자 효용 사용자 모 일 앱 충 도에 인

향 미 것이다.

사용자 효용 과 사용자 모 일 앱 충 도 간 계를 명 는

가 4 경 계 값 0.171(C.R.=2.945) 나타나

0.01에 다. 이에 가 4를 채택 다.

가 5. 사용자들간 인지 상 작용 즐거움에 인 향

미 것이다.

인지 상 작용과 즐거움 간 계를 명 는 가 5

경 계 값이 0.787(C.R.=11.814) 나타나 0.001에

다. 이에 가 5를 채택 다.

가 6. 사용자 즐거움 사용자 모 일 앱 충 도에 인

향 미 것이다.

사용자 즐거움과 사용자 모 일 앱 충 도 간 계를 명 는

가 6 경 계 값 0.008(C.R.=0.140) 나타나

0.05에 지 다. 이에 가 6 각 다.

43

가 7. 사용자들간 인지 상 작용 신뢰 에 인 향

미 것이다.

인지 상 작용과 신뢰 간 계를 명 는 가 7

경 계 값이 0.571(C.R.=8.001) 나타나 0.001에

다. 이에 가 7 채택 다.

가 8. 사용자 신뢰 사용자 모 일 앱 충 도에 인

향 미 것이다.

사용자 신뢰 과 사용자 모 일 앱 충 도 간 계를 명 는

가 8 경 계 값 0.349(C.R.=6.530) 나타나

0.001에 다. 이에 가 8 채택 다.

가 9. 사용자 모 일 앱 충 도는 사용자 모 일 랫폼

충 도에 인 향 미 것이다.

사용자 모 일 앱 충 도 사용자 모 일 랫폼 충 도 간

계를 명 는 가 9 경 계 값

0.737(C.R.=10.638) 나타나 0.001에 다. 이에

가 9를 채택 다.

이 같 가 검증 결과는 < 12> 같이 리 여 시 다.

44

< 12> 가 검증 결과

가

경 계

(β)

C.R. p-value 결과

1 상 작용→효 0.707 9.723 p<0.001 채택

2 효 →앱충 도 0.568 8.645 p<0.001 채택

3 상 작용→효용 0.735 10.570 p<0.001 채택

4 효용 →앱충 도 0.171 2.945 p<0.01 채택

5 상 작용→즐거움 0.787 11.814 p<0.001 채택

6 즐거움→앱충 도 0.008 0.140 - 각

7 상 작용→신뢰 0.571 8.001 p<0.001 채택

8 신뢰 →앱충 도 0.349 6.530 p<0.001 채택

9 앱충 도→ 랫폼

충 도 0.737 10.638 p<0.001 채택

45

5.3 직․간 효과 분해

구조 식 모 에 직 효과뿐만 니라 간 효과도 존재 는데,

이러 변 들 간 향 계를 자 히 살펴보 해, 잠재변 들

간 직 효과, 간 효과, 효과를 산출 다. 그 결과는 < 13>과

같다.

소벨 스트를 통해 간 효과 검증 결과 인지

상 작용 효 , 효용 , 신뢰 거쳐 모 일 앱 충 도에

간 도 향 미 는 것 나타났다. 면에 인지

상 작용과 모 일 앱 충 도 사이에 즐거움 매개역

지 못 는 것 단 었다.

편 효 , 효용 , 신뢰 모 일 앱 충 도를 거쳐 모 일

랫폼 충 도에 간 향 미 는 것 나타났다.

면에 즐거움과 모 일 랫폼 충 도 사이에 모 일 앱 충 도는

매개역 지 못 다.

이어 인지 상 작용이 효 , 효용 , 즐거움, 신뢰 거 고,

모 일 앱 충 도를 거쳐, 모 일 랫폼 충 도에 향 미 는

이 매개효과를 검증 해 다변량 델타 법(Multivariate delta

method) 실시 결과, 인지 상 작용이 효 , 효용 ,

신뢰 거쳐, 모 일 앱 충 도를 통해 모 일 랫폼 충 도에

향 미 는 것 나타났다. 면에 즐거움 매개역

지 못 다.

46

< 13> 직․간 효과 분해

경 직 효과 간 효과 효과

상 작용→효 0.707 - 0.707

효 →앱 충 도 0.568 - 0.568

상 작용→효용 0.735 - 0.735

효용 →앱 충 도 0.171 - 0.171

상 작용→즐거움 0.787 - 0.787

즐거움→앱 충 도 0.008 - 0.008

상 작용→신뢰 0.571 - 0.571

신뢰 →앱 충 도 0.349 - 0.349

앱 충 도→ 랫폼 충 도 0.737 - 0.737

상 작용→앱 충 도 - 0.734 0.734

상 작용→ 랫폼 충 도 - 0.540 0.540

효 → 랫폼 충 도 - 0.419 0.419

효용 → 랫폼 충 도 - 0.126 0.126

즐거움→ 랫폼 충 도 - 0.006 0.006

신뢰 → 랫폼 충 도 - 0.257 0.257

47

< 14> 간 효과 검증

경 Z

상 작용 → 효 → 앱 충 도 6.445 p<0.001

상 작용 → 효용 → 앱 충 도 2.842 p<0.01

상 작용 → 즐거움 → 앱 충 도 0.132 -

상 작용 → 신뢰 → 앱 충 도 5.048 p<0.001

효 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 6.680 p<0.001

효용 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 2.842 p<0.01

즐거움 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 0.132 -

신뢰 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 5.552 p<0.001

상 작용 → 효 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 5.508 p<0.001

상 작용 → 효용 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 2.746 p<0.01

상 작용 → 즐거움 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 0.132 -

상 작용 → 신뢰 → 앱 충 도 → 랫폼 충 도 4.558 p<0.001

48

6 장 결

6.1. 연구결과 요약 논

본 연구에 는 사용자들 인지 상 작용이 트워크 외부 향

이 있는 모 일 소 랫폼에 인지 요인(효 과 효용 ), 인지

- 요인(신뢰 ), 요인(즐거움)에 어떠 향 미 는

지 보고 효 , 효용 , 즐거움, 신뢰 이 사용자 모 일 충 도

모 일 소 랫폼 충 도에 어떠 향 미 는지 보 다.

연구 결과 첫 번째 연구 소 랫폼에 사용자 인지

상 작용이 모 일 앱 충 도에 어떠 향 미 는가에 는

인지 상 작용이 사용자 효 , 효용 , 즐거움, 신뢰 모 에

인 향 미 고 효 , 효용 , 신뢰 이 사용자 모 일 앱 충

도에 인 향에 미 다는 것이 검증 었다. 연구 결과 가 6인

즐거움이 충 도에 인 향 미 것이라는 가 각 어, 모

일 사용자 즐거움이 모 일 소 앱에 는 충 도에 향 미 지

는다는 것 있다. 번째 연구 인 모 일 앱 충 도

가 모 일 랫폼 충 도에 미 는 향 인 향 미 는 것

나타났다.

이러 결과를 탕 해 보 효 에 가 사용

자들이 나 앱 통해 소통 는 것이 개 이상 앱 동시에

사용 는 것보다 시간 노 게 들게 므 앱 통해 지

인들과 상 작용이 높 가 다고 느끼면 앱에 충

도가 라가 이라고 상해 볼 있다. 효용 에 가

이 채택 이 는 트워크 외부 이 사용자가 많 랫폼에

지각 효용이 높 지는 것과 같이 앱 사용 는 사람이 많다고 사

용자가 지각 게 면 앱 효용 이 높 지게 어 앱 충 도가 높 진

다고 상 다. 인지 상 작용 즐거움에 향 미 지만

49

앱 충 도 는 이어지지 는 이 는 사용자 간에 가 면 앱

사용 즐겁게 느끼지만, 이러 즐거움이 충 도 이어지지 는 것

보 즐거움 있는 다른 앱이 많 에 즐거움 요소만

는 차별 를 가지고 앱 충 도를 이 어 낼 없다고 상 다. 신

뢰 이 채택 이 는 사용자들 간에 상 작용이 높 지면 많 지인

들이 앱 사용 는 것이, 앱 사용 는 동 여러 능 런

없이 행 있 에 모 가 사용 것이고 이는 사용자에게

것이라는 신 를 있 에 앱 충 도 이어질 것이라고

다. 가 9인 사용자 앱 충 도 모 일 랫폼 충 도

인 계에 추 는 품에 만족이 있 랜드

충 도가 생 는 것과 같이 앱에 충 도가 생 면 그 앱 랫폼

랜드에 충 도 이어지는 것 추 다.

효 , 효용 , 신뢰 인지 상 작용과 앱 충 도를 매개

고, 앱 충 도는 효 , 효용 , 신뢰 과 랫폼 충 도에 매개효과

를 나타냈 며, 인지 상 작용 효 , 효용 , 신뢰 , 앱충 도를

거쳐 랫폼 충 도에 향 미 는 간 효과 역시 모 게 나

타났다. 그러나 편 연구결과 즐거움 간 효과나 매개효과가

지 게 나타났다.

50

6.2. 연구 시사

모 일 소 랫폼 트워크 외부 향 인해 소 자들이

나 랫폼에 만족 게 면 자 주변 사람들에게 소개 게

는데, 이 게 커진 트워크를 통해 지인들과 편리 게 스를 이용

있게 면 고착 가 일어나게 어 랫폼에 충 도가 생

게 다( 상훈, 2013). 모 일 랫폼 충 도에는 라인 충 도 구

별 는 차이 찾 볼 있는데 우 모 일 이스 특징

용이 이 있 에 사용자 일상생 에 가 이 고들 쉽고

번 랫폼에 충 도가 생 면 라인 사용자에 해 훨 존

가지게 다. 카카 랫폼과 같 경우에는 이용자들이 처 에는 카카

톡 이용해 료 신 스를 이용 해 자주 사용 게 는

데, 카카 톡에 인지 상 작용이 높 지면 앱에 효 , 효

용 , 신뢰 이 높 지고 앱에 충 도가 생 있다. 이러

사용자 앱에 충 도는 결국 카카 랫폼에 충 도

이어지게 다고 볼 있 것이다.

모 일 소 랫폼에 는 효 이 앱 충 도에 가장 큰 향

미 는 것 드러났는데, 앱 사용자가 존 앱에 자 용 잃

게 거나 새 앱에 새 운 setup cost가 생 는 데에

용이 생 에 효 사용자 충 도를 높이고 나

앱 지속 사용 게 있다. 계 약 5억 6천여명 가입

자를 보 고 있는 이버 라인과 같 경우에는 2013 매출 약

20% 도가 ‘스티커’ 라고 불리는 이모티 부 생 고(

용 , 2014), 계 이모티 시장이 약 5천억원 도 규모라고 추

고 있 만큼 이모티 자신 감 과 사를 있는

것이 모 일 신 커다란 장 나 자리 잡 다( ,

2014). 이 같이 모 일 신 에 많 사용자들이 이모티 구입

여 사용 고 있는데, 만약 다른 앱 게 다면 존에 구매

이모티 이 용지 이 고 새 운 신 앱에 이모티 다시

51

구매해야 요 느낄 도 있 므 상실 용이 생 게

어 효 이 락 있다. 라 사용자는 높 용

고 효 인 앱 사용 추구 게 므 모 일 충 도가 높 지게

것이다.

결국 카카 랫폼에 강 충 도를 가지는 사용자들 카카 톡

루 종일 구, 동료, 가족들과 자 시지 를 고 카카 뮤직

들 며 카카 이스 주변 맛집에 고, 카카

택시 스를 이용 여 집에 가는 등 루종일 일상생 에 떼어놓

지 못 도 사용자 생 히 고 들 있다. 라 카카

나 이버 같이 모 일 소 랫폼 업들 카카 톡

과 같 킬러앱 고객 인지 상 작용 고 여 다양

즈니스 모델 창출 있 것이다. 본 연구 이 시사

는 경 계 Critical Ratio를 통 가 검증 결과 인지 요소

인 효 이 앱 충 도에 가장 큰 향 미 는 것 인 있었

며, 편, 존에 Cyr et al. (2009)가 라인 충 도를 연구 결과

달리 모 일 신 앱에 인지 상 작용 즐거움에 인 향

미 지만 앱 충 도 는 이어지지 는다는 것 나타났는데,

이 는 없지만 사용자가 앱 사용 즐겁다고 여 는 것만

는 지속 인 사용 도를 가지게 거나 다른 경쟁 앱보다 좋다고

느끼게 지는 는 것 드러났다.

6.2. 연구 계 향후 연구 향

본 연구 이 , 실 시사 가지고 있지만 몇 가지 계

지니고 있다. 계 는 첫째, 연구 상 카카 톡과 카카 랫

폼 사용자만 상 했다는 이다. 라 향후 연구 챗이나

페이스북 신 등 다른 여러 모 일 소 랫폼 상 연구해

볼 있 것이다. 째 는 연구 상 연 이 20 가 39.7%, 30

52

가 45.3% 상 집 어 있고 40 는 15% 도

어 있어 본 연 이 어 있다는 계 이 있 있다.

, 본 연구는 앱 충 도 랫폼 충 도 사이에 향 미 있

는 요인들에 연구는 포함 지 는데, 본 연구에 나 가 모

일 랫폼 충 도에 미 는 향에 여 연구해 볼 있 것이다.

53

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Abstract

A Study of Factors Affecting

Mobile Loyalty on Mobile Social

Platform

So Jin Lim

College of Business Administration

The Graduate School

Seoul National University

The emerging trend of social-based platform on the mobile

settings requires sufficient studies on how brands can acquire a

customer’s loyalty and satisfaction. Despite the significance of the

matter, there are not many researches on the factors that affect a

user’s mobile loyalty to the mobile social platform. Therefore, this

study identifies a number of factors influencing a user’s mobile

platform loyalty onto the mobile social platform, which is

characterized by network externalities.

In this research, it is examined that how the user ’ s

perceived interactivity affects the cognitive factor of efficiency and

effectiveness, the affective factor of enjoyment, and the cognitive-

affective factor of trust. In addition, this research identifies how

these variables affect application and mobile platform loyalties and

also confirms the mediating effects of each variable.

Using the structural equation modeling (SEM) with 214

64

samples measured by online survey, the results depict that

perceived interactivity positively affects efficiency, effectiveness,

enjoyment and trust; and efficiency, effectiveness and trust

positively affect the application loyalty. Moreover, the application

loyalty affects mobile platform loyalty, and also the mediating effect

of each variable is found to be effective.

This study contributes to the researchers and practitioners

with its empirical findings that a user’s highly perceived

interactivity on a mobile messenger application can lead to the

mobile platform loyalty.

Keywords : Mobile, Social, Platform, Loyalty, Network Externalities

Student Number : 2014-20401