시스템 다이내믹스 기법을 활용한 온라인 쇼핑몰의 전략에 관한 연구: …apjis.or.kr/pdf/MIS018-003-5.pdf · 인지된 사용 용이성 온라인 쇼핑몰

경영정보학연구

제18권 제3호

2008년 9월

시스템 다이내믹스 기법을 활용한 온라인 쇼핑몰의

전략에 관한 연구: 소비자의 구매 및 재구매 행동을

중심으로*

이 상 근**, 민 석 기***, 강 민 철****

A Study for Strategy of On-line Shopping Mall: Based on

Customer Purchasing and Re-purchasing Pattern

Sang-Gun Lee, Suk Ki Min, Mincheol Kang

Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business

trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing

the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers;

therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through

statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static

researches. They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore,

this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing.

This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some

restriction. The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and

TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing

behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six

scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing

situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the 1)

* This paper was completed with Ajou university research fellowship of 2008.

** 교신저자, 아주대학교 e-business 학부 부교수*** SAP Korea

**** 아주대학교 e-business 학부 부교수

시스템 다이내믹스 기법을 활용한 온라인 쇼핑몰의 전략에 관한 연구

92 경영정보학연구 제18권 제3호

relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's

purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by

(1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3)

having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing

the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables

are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing

behavior study.

Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing

behaviors. For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increas-

ing factor of word of mouth effect. Additionally, The higher products' quality, the more word of mouth

effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's

buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but

also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing

strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis

method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph.

Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive

advantage.

However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model

has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model.

The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree

of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally,

word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing

factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more

realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.

Keywords : TAM, PAM, System Dynamics TPB, E-commerce

Ⅰ. 서 론

인터넷 관련 기술이 지속적으로 발전함에 따

라서 인터넷 기술을 기반으로 하고 있는 다양한

전자상거래가 이루어지고 있다. 이러한 인터넷

상거래 중에서도 웹 사이트(Web-Site)를 통하여

기업과 소비자 간의 전자상거래(B2C, Business

to Customer)가 활성화 되고 있는 상황이다. 따

라서 기업은 소비자 중심의 마케팅 전략을 수립

하고 고객과의 관계를 더욱 밀접하게 하는 방안

을 모색하고 있다. 지금까지 B2C 온라인 쇼핑몰

에 관한 연구는 활발하게 진행되어 왔지만 대부분

의 연구들은 TAM(Technology Acceptance Model),

TPB(Theory of Planned Behavior), DIT(Diffusion

of Innovations)와 같은 이론을 기반으로 한 실증

연구를 통해 온라인 쇼핑몰 이용에 영향을 주는

요인들을 찾는데 중점을 두고 있으며, 전자상거

래의 도입 및 확산에 대한 이론적인 연구나 실증

연구를 통한 소비자 만족도 및 행태, 구매의도 등

의 조사에 치중하고 있는 실정이다. 소비자 만족


제18권 제3호 경영정보학연구 93

외부변수

인지된

유용성

인지된

사용용이성

태도 행위의도실제시스템

사용

Davis[1989]의 기술수용모델(Technology Acceptance Model)

도 및 행태, 구매의도에 관한 대다수의 연구들은

설문지를 통하여 얻어진 데이터를 분석하는 방

법으로 진행되고 있다.

하지만 급속도로 변하는 시장 환경 및 소비자

행태 등을 고려해 볼 때 앞서 언급한 설문을 기

반으로 한 연구들의 결과는 정적인 특성을 지니

고 있어 시간의 흐름에 따라 연구결과를 동적으

로 보여주기 어려운 한계점을 지니고 있다[Legris

et al., 2002]. 즉, 초기구매(수용)와 재구매(수용)

는 서로 다른 시간에 차이를 두고 일어나고 있으

며 그 발생원인 역시 다르다. 그러하기에 실증연

구를 통해서는 시간을 축으로 하는 구매와 재구

매에 대한 연결성에 대한 연구는 결여되어 있다.

따라서 이러한 한계점을 극복하기 위해 온라인

쇼핑몰에 관련된 요인들을 보다 동적으로 표현

함으로써 분석결과 예측 및 적용 가능한 모형을

개발할 필요성이 있다고 볼 수 있다.

본 연구에서는 B2C 전자상거래를 대표하는 온

라인 쇼핑몰의 소비자 상품 구매 및 재구매 요인

을 분석하기 위한 동태적인 모형을 구축하였다.

이를 위해 TAM과 TPB를 중점적으로 연구한 문

헌 등을 통하여 온라인 쇼핑몰의 구매의도에 영

향을 미치는 요인들을 파악하고 실험 모델에 추

가함으로써 보다 현실적인 모형을 표현하고자 하

며 시스템 다이내믹스 시뮬레이션 분석을 통하여

시간의 흐름에 따라 구매, 재구매에 관련된 요인

의 변화를 살펴보고자 한다. 본 연구에서 제시한

온라인 쇼핑몰에 대한 동태적인 모형을 통해 온

라인 쇼핑몰은 향후 급속도로 변화하는 내․외부

시장 환경 변화에 보다 능동적으로 대처하는 것

이 가능하며 온라인 시장의 경쟁 우위를 모색하

는데 도움을 줄 수 있을 것이라고 예상된다.

본 연구는 다음과 같이 구성되어 있다. 먼저

제 Ⅱ장에서는 ① TAM과 TPB, ② 고객 만족도,

③ 온라인 커뮤니티, ④ 광고, ⑤ 구전효과 등에

대한 기존 문헌연구를 통한 이론적 배경과 본 연

구의 의의를 설명하고, 제 Ⅲ장에서는 연구모형

및 연구방법론을 소개하고자 한다. 제 Ⅳ장에서

는 연구모형을 기초로 하여 시뮬레이션을 실시

하고 그 결과를 분석하고자 한다. 마지막으로 본

연구에 대한 결론 및 한계점, 향후 연구방향을 제

시하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 TAM, TPB

지금까지 B2C 전자상거래를 대상으로 수많은

연구가 진행되어 왔으며 소비자가 온라인 쇼핑

몰에서 상품을 구입하는 요인에 대한 연구가 대

부분을 차지하고 있는 실정이다. 특히, 쇼핑몰 이

용에 있어 인터넷 사이트의 정보기술 이용한다

고 가정하여 TAM을 기초로 쇼핑몰 사이트 이용

에 영향을 주는 요인을 찾고자 하는 연구를 진행

하였다[Shang et al., 2005; Davaraj et al., 2002;

Gefen et al., 2003]. Davis [1999]이 발표한 TAM



인지된 유용성

인지된

사용 용이성

태도

주관적 규범

인지된 행위

통제

행위 의도 행동

TPB(Theory of Planned Behavior)

은 TRA(Theory of Action)를 기초로 하여 최종

사용자들이 컴퓨터 수용 요인에 관하여 설명함

으로써 입증하였다[Chau, 1996; Hu et al., 1999

Sznjna, 1996; Venkatesh and Davis, 1996, 2000].

TAM[Davis, 1989]은 인지된 유용성 및 인지된

사용 용이성이 행위 의도와 실제 시스템 사용을

결정한다는 이론이며 아래 과 같다.

TAM은 본 연구에서는 요인들 중 인지된 유용성

과 인지된 사용 용이성이 소비자가 실제로 제품

을 구매하는데 영향을 줄 것이라 가정하여 본 모

형을 포함하였다.

또한, 본 연구에서는 TAM의 내용과 더불어

TRA를 기반으로 하고 있는 TPB의 요소들에 대

하여 고려하여 모델을 설계 하였다. TPB는 명확

하고 뚜렷한 믿음들이 주어진 행동을 인식하게

하고, 이러한 결과로서 실제적 행동을 야기시킨

다는 사회심리학의 기본적인 이론을 바탕으로 한

다[Ajzen, 1985, 1988 and 1991]. TPB는 태도, 주

관적 규범, 지각된 행위 통제가 계획되고 실현되

는 행위에 영향을 주게 되는지에 대한 프레임 워

크를 제공 하고 있다. 첫 번째 변수인 태도는 행

동 또는 대상물에 대한 긍정적이거나 부정적인

평가와 같은 일반적인 느낌의 정도를 나타낸다

[Fishbein and Ajzen, 1975; Ajzen, 1991]. 두 번째

변수는 주관적 규범이다. 주관적 규범은 어떠한

행동을 취할 것인지 혹은, 말 것인지에 대한 인지

된 사회적 영향을 의미한다. 사회적 영향이란 주

위의 다른 사람의 의견이 의사결정자에게 미치는

영향을 의미한다. 마지막 세 번째 요소인 지각된

행위 통제의 경우에는 어떤 행동이나 상품 채택

을 하도록 하는 자신감과 유용한 자원을 일컫는

다. 즉, 의사 결정자가 어떠한 행위를 하는데 있

어서, 행동을 용이하게 하는 물질적 자원과 그 행

동을 할 수 있는 능력 등을 포함하여 일컫는다.

따라서, 본 연구에서는 이러한 TPB를 구성하고

있는 요소들을 인터넷 쇼핑몰에서의 구매행위와

유기적으로 연결하여 모형을 만들었다. TPB를 구

성하는 요소들은 아래 와 같다.

요약한다면, 온라인 쇼핑몰과 관련하여 쇼핑을

구매하는 과정에 있어서 구매를 결정하는 요인

들 중에 인지된 유용성과 인지된 사용 용이성은

온라인 쇼핑몰을 이용하는 사용자가 상품과 쇼

핑몰에 대하여 느끼는 요인이라고 할 수 있으며,

주관적 규범은 온라인 쇼핑몰을 경험한 사용자

들에 의해서 영향을 받게 되는 요인이라고 할 수

있다. 온라인 커뮤니티와 구전 효과 등에 의해서

영향을 받는다고 본 연구에서는 가정하였다. 지

각된 행위 통제는 사용자가 의사결정을 하는데

있어서 사용자의 능력이나 자신감 등과 같은 내

적인 힘과 시간이나 돈과 같은 외적인 자원을 말



TPB 요소 연구 모형에서의 의미

인지된 유용성 온라인 쇼핑몰이 사용자에게 유용한 정도.

인지된 사용 용이성 온라인 쇼핑몰 사용이 쉬운(편리한) 정도.

주관적 규범구전효과와 온라인 커뮤니티등과 같은 영향력 있는 집단(가족, 친구 등)에 의하여 받는 의사결정의 영향력의 정도.

인지된 행위 통제성사용자가 가지고 있는 시간 및 제공받을 수 있는 정보기술 인프라(온라인 쇼핑몰의 서버 및 사용 가능한 컴퓨터의 성능, 통신선로의 대역폭)

실험 모델의 TPB 요소

하고 있다[Taylor and Todd, 1995]. 따라서 본 연

구에서는 사용자가 가지고 있는 시간 그리고, 사

용자가 제공받을 수 있는 온라인 쇼핑몰의 서버,

사용자의 컴퓨터 성능, 통신선로의 대역폭 등과

같은 정보기술 인프라를 본 요인으로 한정 지었

다. 정보기술 인프라가 효과적인 성능을 제공 한

다면 사용자는 보다 빠르게 온라인 쇼핑을 할 수

있을 것이며, 반대로 효과적이지 않은 성능을 제

공한다면 사용자는 원하는 정보에 접근 하는데

있어서 보다 많은 시간을 투자해야 할 것이다. 이

러한 본 연구와 관련된 TPB의 요인들을 정리 하

면 과 같다.

2.2 고객 만족도

고객만족도는 구매한 제품, 서비스 또는 구매

하는 행동과 관련해서 얻어지는 경험에 대한 감

정적 반응의 정도이다[Westbrook and Reily,

1983]. 따라서 이러한 고객이 느끼는 만족도는 크

게 두 가지의 측면에서 볼 수 있는데 소비경험의

결과적인 측면과 소비경험과 과정에 대한 평가

로 나뉘어 볼 수 있다.

소비경험의 결과로 보는 관점에서는 인지적

측면, 기대-불일치 패러다임, 누적적인 측면으로

볼 수 있다. 인지적 측면은 소비자가 지불한 일정

한 대가에 대하여 적절하게 보상이 이루어졌는

지에 대하여 느끼는 인지적인 정도이다[Howard

and Sheth, 1979]. 또 다른 소비경험의 결과로 보

는 관점은 기대-불일치(expectation discrepancy

paradigm)의 관점에서 바라보는 고객 만족이다

[Cadotted et al., 1987; Halsted, 1999; Oliver,

1980; Oliver and DeSarbo, 1988; Swan and

Trawick, 1981; Szymanski and Henard, 2001].

기대-불일치 패러다임에서 고객이 최종적으로 느

끼는 고객만족도는 제품에 대한 순수한 성능과

품질에 대해서만 가지게 되는 만족뿐만 아니라

제품을 구매하기 전에 가지고 있던 제품에 대한

기대감과 제품의 경험을 비교하여 최종적인 고객

만족도가 이루어진다는 개념이다[Oliver, 1980].

즉 소비자들은 제품의 성능만으로 제품에 대한

만족을 결정하는 것이 아니라, 가지고 있었던 성

능에 대한 기대와 경험한 제품의 성능을 비교하

여 만족도를 결정한다는 것이다. 또한, 소비자가

추론한 불일치가 지각된 불일치보다 만족과 구매

의도를 더 잘 설명하며[Swan and Trawick, 1981],

Tse and Wilton [1981]은 지각된 불일치가 추론

된 불일치에 비해 만족을 더 잘 설명한다고 하였

다. 이러한 연구들을 통하여 보다 발전된 기대-불

일치 패러다임에서는 긍정적 불일치, 부정적 불

일치뿐만 아니라 기대, 성과도 만족 등에 직접적

영향을 준다고 한다[Oliver and Desarbo, 1988].

누적적 개념의 고객만족도는 시간의 경과에 따

라 여러 번의 거래와 서비스에 대한 경험에 대하

여 누적된 총체적인 만족도이다[Anderson, et al.,

1994]. Foenell et al.[1996]의 연구에 따르면, 소비

자가 과거에서 현재까지 누적된 전반적인 고객



만족을 시간의 흐름에 따라 잘 설명할 수 있다고

이야기 하고 있다.

또한, 소비 경험과 과정에 대한 고객의 평가로

보는 관점에서는 선택된 대안과 그 대안에 대한

평가를 고객 만족이라고 정의하며, 이러한 고객

만족은 소비 경험의 결과가 아닌 소비경험 자체

에 대한 고객의 평가라고 할 수 있다[Engel and

Blackwell, 1986].

온라인 쇼핑몰에 관련된 고객 만족도에 관한

기존의 연구들로는 제품정보의 신뢰성, 제품의

다양성, 제품의 효율적인 탐색, 과거의 구매자료

보유 등이 고객만족도에 영향을 준다고 하였으

며[Alba et al., 1997], Loshe and Spiller[1999]의

연구에 따르면 제품, 서비스, 촉진활동 등이 온라

인 쇼핑몰의 소비자 행동에 중요한 특징이라고

밝히고 있다. 이러한 온라인 쇼핑몰에서 고객 만

족도에 영향을 주는 요인들로는 다음과 같은 요

소들을 볼 수 있다.

첫째, 온라인 쇼핑몰이 포함하는 콘텐츠 특성

과 관련된 고객 만족도의 경우에는, 정보탐색이

이루어지는 온라인 쇼핑몰의 디자인이나 정보검

색 및 탐색의 효율성 같은 측면은 사용자에게 긍정

적인 만족을 줄 수 있다[Bellizzi, 1993]. Eighmey

[1997]의 연구에 따르면 쇼핑몰의 디자인, 검색기

능, 실제에 가까운 제품 표현 기능과 같은 콘텐츠

특징들은 고객의 관심을 유발할 수 있다고 하였

다. 이러한 콘텐츠가 온라인 쇼핑몰에서고객만족

에 영향을 주는 중요한 요인으로 정보의 정확성,

정보의 관련성, 정보검색 그리고, 탐색의 효율성

이라고 볼 수도 있다[Delone, et al., 1992].

둘째, 온라인 쇼핑몰이 제공하는 제품과 관련

된 기존의 연구 결과, 고객만족에 영향을 주는 요

소로서 가격, 제품의 품질, 제품의 다양성 등을

꼽고 있다[Bishop, 1984; Doyle, 1984; Sawyer

and Dickson, 1984; Schechter, 1984; Zeithaml,

1988]. 유사한 결과의 연구로서 Jarvenpaa와 Todd

[1997]의 연구에 따르면 온라인 쇼핑몰의 제품의

품질, 가격, 상품의 다양성은 소비자에게 주는 제

품 인식이며, 이러한 제품 인식은 사용자들에게

긍정적인 영향을 준다고 하였다. 또한, Szymanski

와 Hise[2000]의 연구에 따르면, 제품의 다양성은

상품 정보제공 및 상품 정보를 이용하는 것을 포

함하는 것이며 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비

자가 온라인 상점의 제품이 다양할수록 소비자

의 구매만족이 증가한다고 주장하였다.

마지막으로 셋째로는 사이트의 반응 속도에

관련된 요소를 볼 수 있다. Zhang et al.[2000]의

연구에 따르면 사이트의 반응 속도는 웹 사이트

를 사용하는 고객의 만족도에 긍정적인 영향을

미친다고 하였다. 이는 사이트의 반응 속도가 빠

르면 빠를수록 상품검색 및 구매에 걸리는 시간

이 줄어들게 되어 결과적으로 고객 만족도에 직

접적인 영향을 미친다고 볼 수 있다.

고객만족도는 고객 충성도와 재구매율에 많은

영향을 미치는 요소로 발표되었다[Anderson and

Sullivan, 1993; Tayor and Baker, 1994, Geva and

Goldman, 1990].

따라서 본 연구는 시간의 흐름에 따라 온라인

쇼핑몰을 이용한 고객의 만족도를 보고자 하기

때문에 기대-불일치 관점의 고객만족도 보다는

시간의 경과에 따른 누적적 만족도의 관점에서

고객만족도를 측정하고자 한다.

2.3 온라인 커뮤니티

인터넷 비즈니스를 움직일 수 있는 7가지 중요

요인 중 하나는 가상 온라인 커뮤니티이다[Martin,

1999]. Scully와 Wood[1999]는 온라인 커뮤니티

가 B2B 마켓플레이스에서 가장 중요한 성공 요

인이라는 사실을 연구를 통하여 밝힌바 있다. 인

터넷 비즈니스에서 온라인 커뮤니티를 통해 고

객의 의도를 파악하여 적절한 전략을 세운다면

재구매를 창출하여 고객 보유율이 올라가게 됨

으로써 이익을 얻을 수 있다. 소비자들은 온라인

커뮤니티를 통해 기업이 판매한 제품에 관해 칭

찬과 불만을 자유롭게 공유하여 구전 효과(word



of mouth)를 일으키게 된다. 따라서 기업은 온라

인 커뮤니티의 모니터링을 통해 고객의 의견을

파악하여 제품이나 서비스 개발에 활용해야 할

것이다. 기존의 마케팅 방법이 수동적이었던 반

면 최근 들어 온라인 커뮤니티로 인해 고객이 시

장흐름에 영향을 줄 수 있는 능동적인 마케팅 형

태로 변화하고 있다고 볼 수 있다.

2.4 광고

사람들의 태도는 단지 인지에 대한 신념 또는

속성들뿐만 아니라 느낌이나 감정에 따라 형성

된다[Dube et al., 1996]. 광고는 새로운 브랜드 인

식의 강화, 상품의 기능성의 인식 강화, 그리고

좋은 상품 속성에 대한 환기와 같은 세 가지 이

유로 브랜드에 대한 태도에 영향을 줄 수가 있다

[Wansink et al., 1998]. 이러한 광고 효과는 제품

수명주기(PLC, Product Life Cycle)에 따라 도입기

(introduction), 성장기(growth), 성숙기(maturity),

쇠퇴기(Decline)의 4단계로 나누어지며 각 단계

에 따라서 다르게 적용된다[Rossister and Percy,

1987]. 제품수명주기를 시장점유율(market per-

formance)과 시간의 흐름으로 나타낸 것은 와 같이 표현할 수 있다.

제품 수명 주기(Product Life Cycle)

첫 번째 단계인 도입기는 제품이 시장에 처음

진입하는 단계이며, 강도가 높은 광고가 필요한

단계이다. 두 번째 단계인 성장기에는 제품 차별

화 전략의 제품인 경우에 강도 높은 광고를, 유사

제품의 전략일 경우에는 다소 낮은 광고를 필요

로 한다. 세 번째 단계인 성숙기 단계에서는 브랜

드를 강조하는 제품일 경우에는 강도가 높은 광

고를, 그렇지 않은 경우에는 낮은 강도의 광고를

요구한다. 마지막 단계인 쇠퇴기의 단계에서는

거의 광고를 필요로 하지 않는 수준에 이르게 된

다[Strang, 1980]. 따라서 본 연구에서는 광고의

강도를 시간의 흐름에 따라 초기에는 높은 강도

의 광고에서 점차적으로 낮은 강도의 광고를 적

용하고자 한다.

또한, 적절한 강도의 광고를 적용함으로써 새

로운 시장을 목표로 하는 브랜드를 성공적으로

고객에게 인식을 주기 위해서는 제공하려는 상

품이 기존의 상품과 비교하여 보다 유용성이 있

다는 것을 인지시켜야 하는데 광고가 이를 가능

하게 할 수 있다[Wansink et al., 1998]. Rogers와

Chen[2002]은 광고를 통한 상대적인 이점을 주장

하고 있는데, 상대적인 이점이란 잠재적인 수용

자들이 같은 일을 수행할 때 기존의 방법들보다

더 효율적으로 만들어 주는 혁신(브랜드, 제품,

또는 의사 결정자들에게 새롭다고 지각되는 서

비스)들이라고 생각하는 영역을 포착하는 것을

말한다.

2.5 구전 효과

Whyte[1954]는 에어컨의 확산에 대한 연구를

통하여 에어컨이 군집 현상을 보이며 설치되는

현상을 통하여 이웃 간의 구전 커뮤니케이션을

통하여 이루어 졌다는 사실을 발견하면서 구전

효과(Words of mouth)라는 용어를 사용하기 시

작 하였다. 구전 효과에 대한 개념은 많은 연구결

과로 다양한 정의를 가지고 있다. 개인들의 경험

에 기초한 대면 커뮤니케이션(face-to-face)이라

할 수 있으며[Brogida, Nisbett, 1977], Richins

[1983]은 부정적 구전은 다른 사람에게 불만족한



제품이나 소매상에 대해 이야기 하는 것이라고

하였다. 또한, 언어를 통한 커뮤니케이션의 기능

뿐만 아니라 개인이나 집단에 미치는 개인적 영

향력이라고 하였다[Bayus, 1993]. 또한 구전효과

는 특정 주제에 관한 소비자들 간의 개인적인 직

간접 경험을 토대로 긍정적 혹은 부정적인 내용의

정보를 비공식적으로 교환하는 의사소통 행위나

과정이다[Silverman, 2000]. 고객만족[Anderson,

1998; Blodget et al., 1997; Engel et al., 1967;

Fornell et al., 1996; Mooradian and Oliver, 1997;

Richins, 1983, 1987; Singh, 1990; Spreng et al.,

1995; Swan and Oliver, 1989], 지각된 서비스 품

질[Bitner, 1990; Wakefield and Blodgett, 1999;

Zeithaml, 1996]이나 구매 혹은 소비 경험[West-

brook, 1980]은 구전 의도를 높이고 긍정적인 구

전 효과의 발생과 구전 활동의 횟수를 증가하는

데 영향을 준다고 하였다. 구전 효과의 확산은 일

반적으로 대중적 채널(mass advertising)의 경우

초기 확산에는 효과적이지만 개인적 채널(word

of mouth)은 개개인에 의해 전파가 이루어지기

때문에 시간이 경과하면서 혁신을 전파하는데

효과적이다[Rogers, 1983]. 본 연구에서 구전효과

는 상품을 구매한 소비자들이 상품에 대한 만족

도 및 경험을 바탕으로 기존의 구매의도를 가진

소비자들에게 상품구매의도에 영향을 미칠 것이

라 가정하여 본 모형의 주요 요인으로 포함하고

자 한다.

2.6 시스템 다이내믹스

시스템 다이내믹스는 Forrester[1961]가 “산업

동태론”을 발표 하면서 시작 되었다. 초기의 시

스템 다이내믹스는 그 탄생 배경에 따라 산업 동

태론으로 불리다가 사회과학의 다양한 분야에

활용되어 국가 경제 모델링과 같은 거시적 연구

를 거쳐 1980년대에는 의사 결정자의 역할과 같

은 미시적인 연구에 초점을 두어 발전 하여 왔다

[Forrester, 1980: 1987].

시스템 다이내믹스 접근 방식의 가장 큰 특징

은 관심 대상을 연구 하고자 하는 특정 변수가

시간에 따라 동태적으로 변화 하는 과정에 초점

을 두기 때문에 모델 파라미터의 값을 정확하게

구하기 보다는 시간의 경과에 따른 시스템의 동

태적인 변화에 관심을 두는 것이다[Meadows,

1980].

Ⅲ. 연구 모형

기존의 통계적인 기법으로는 TAM을 이용한

소비자의 구매 활동에 대하여 설명하고 있으며,

재구매 활동에 관하여는 PAM(Post Acceptance

Model)을 통하여 설명하고 있다. 그러나, TAM

의 경우에는 초기 구매에 초점을 두고 있으며,

PAM의 경우에는 지속적인 소비자 행동에 초점

을 두고 있어 서로 다른 시간대를 가진 횡적인

연구라는 한계점을 가지고 있었다. 또한, 구매와

재구매 2가지 행동을 서로 연관지어 행동을 분석

할 수가 없었다. 이러한, 단점을 보완하고자 본

연구에서는 시간의 흐름에 따라 각 요소들이 주

는 피드백 현상으로 시간의 흐름에 따라 동적으

로 보여주는 시스템 다이내믹스 기법을 사용하

고자 한다. 고객의 상품 구매와 재구매 행위에 따

라서 크게 2가지 연구 모형을 제시하고 최종적으

로 전체적인 모형을 보여줌으로써 구매와 재구

매에 영향을 주는 요소들의 변화에 따라 고객의

행동이 어떠한 결과를 나타내는지 보도록 한다.

구매와 재구매를 통하여 소비자가 보여주는 결

과를 분석함으로서 해당 단계에 있는 소비자에

게 각기 다른 전략을 적용할 수 있을 것이다. 소

비자가 구매 및 재구매 행동을 하는데 영향을 주

는 요소들은 크게 2가지의 측면인 온라인 쇼핑몰

을 구성하고 있는 웹 사이트의 기능적인 측면과

상품적인 측면으로 보고자 한다. 기능적인 측면

이란 소비자가 온라인 쇼핑몰 이용에 있어서 원

활한 쇼핑을 제공할 수 있는 요소들이라고 할 수

있으며, 팝업(pop-up)창, 멀티미디어 기능, 사이



purchsing

joint user

activ e customer

inactiv ing

f irst dropping

site f unctionalsatisf action

purchasingf raction

site reponds time

richness of multimedia

site internal ev ent

needs satisf action

number of product

ease of use

usef ulness

number of product

number ofcontents

words of mouth

dropf raction

온라인 쇼핑몰의 소비자 상품 구매패턴 모델

온라인 쇼핑몰에서의 회원 가입

트 반응속도, 컨텐츠의 수 등으로 구성하였다. 상

품적인 측면이란 온라인 쇼핑몰에서 제공하고

있는 상품의 품질, 종류, 수량으로 볼 수 있다.

3.1 온라인 쇼핑몰 상품 구매 단계

온라인 쇼핑몰 상품 구매 단계는 기존의 오프

라인 쇼핑몰 사용자들이 온라인 쇼핑몰을 이용

하는 상품을 구매하게 되는 행동으로 볼 수 있다.

이는 인터넷의 급속한 확산으로 인해 오프라인

사용자들의 인터넷 사용이 증가한 것이 하나의

원인으로 볼 수 있다. 따라서, 온라인 쇼핑몰의

측면에서 온라인 쇼핑몰을 이용할 수 있는 잠재

고객이 증가 되었다고 말 할 수 있다. 이러한 인

터넷의 확산은 시간이 흐름에 따라 S자 형태의

곡선으로 보여지는데 이는 인터넷 관련 환경이

초기에는 지수적으로 증가 하다가 어느 시점에

도달하게 되면 점차 감소하거나 일정 수준을 유

지하기 때문이다. 잠재적 고객이 된 소비자들은

온라인 쇼핑몰에 회원 가입 행동을 나타내게 된



온라인 쇼핑몰의 소비자 상품 재구매 패턴 모델

다. 아래 은 온라인 쇼핑몰에서 소비자

가 회원으로 가입하는 과정을 나타내고 있다.

위 를 보듯이 회원 가입에 영향을 주

는 요인들은 사용 용이성(ease of use), 유용성

(usefulness), 광고 효과, 구전 효과(word of mouth)

과 같이 네 가지로 구분하였다. 사용 용이성과 유

용성은 앞에서 언급한 기술수용모델에서 초기에

소비자가 기술 혹은 상품을 받아들이고자 할 경

우 소비자가 인지하는 요인으로써 본 연구에서

는 온라인 쇼핑몰 이용에 관한 사용 용이성과 유

용성으로 나타내었다. 광고 효과는 온라인 쇼핑

몰이 시장에 진입하는 초기 단계에서는 강하게

나타나며 시간이 지남에 따라 점차 그 효과가 줄

어들게 된다. 구전 효과는 온라인 쇼핑몰을 통해

서 구매활동을 경험한 고객이 온라인 쇼핑몰 가

행동과 구매 행동에 영향을 정(+)의 관계로 주게

된다.

아래 와 같이 온라인 쇼핑몰에 가입

한 고객은 상품을 구매하거나 상품을 구매하지

않고 회원을 탈퇴하는 과정을 볼 수 있다. 상품

구매에 영향을 미치는 요인으로는 기능적 측면

과 상품적 측면으로 같이 크게 두 가지로 나누어

보고자 한다. 기능적 측면은 온라인 쇼핑몰이 제

공하는 이벤트, 멀티미디어 기능, 사이트 반응속

도, 컨텐츠 수에 영향을 받으며 상품적 측면은 컨

텐츠 수와 상품 수에 영향을 받는다. 따라서 구매

행동에 직접적으로 영향을 주는 요인들로는 기

능적 측면, 상품적 측면, 쇼핑몰의 사용 용이성,

쇼핑몰의 유용성, 구전효과 등으로 볼 수 있다.

3.2 온라인 쇼핑몰 구매 및 재구매 단계

아래 과 같이 온라인 쇼핑몰에서 상

품을 한번이라도 구매한 소비자의 경우 온라인

쇼핑몰 회원으로 남아 있으면서 상품의 재구매

의도를 가지게 되는 단계를 거치게 된다. 여기서

온라인 쇼핑몰이 제공하는 상품의 수가 적어지

게 되면 잠재적인 구매활동의 단계에 들게 되며

도중에 상품 재구매 의도를 가지게 되거나 온라

인 쇼핑몰을 탈퇴 하게 된다.

CRM(Customer Relationship Management)은

기업 활동 전략을 고객 지향적으로 함으로써, 다

양한 방법으로 고객과 만나면서 고객의 정보를

활용하여 기업의 매출이 증가 하게 된다[Dyche,

2002]. 또한, 고객 중심의 전략으로서 마케팅, 판

매, 서비스 등을 통하여 장기적인 고객 관계를 유



온라인 쇼핑몰의 상품 구매 및 재구매 패턴 모델

지하여 가치가 높은 고객을 확보할 수 있다[Kala-

kota and Robinson, 1999]. 기업의 CRM 전략에

영향을 줄 수 있는 고객의 의견은 온라인 커뮤니

티를 통하여 이루어지며, 발생되는 상호작용은

커뮤니케이션의 쌍방향성, 일관성 증대 통하여

이루어지게 되어 소비자의 충성도를 높이게 된

다[Spalter, 1996]. 따라서, 충성도가 높은 소비자

의 경우에는 재구매 의도에 보다 강한 행동을 보

여주게 된다[Hellier et al., 2003]. 재구매 의도를

가지고 있는 소비자에게 영향을 주는 요인은 사

이트 기능 만족과 상품에 대한 확증(confirma-

tion)이 사용자 만족도로 이어져 상품 재구매에

직접적으로 영향을 주게 된다고 모델을 가정하

였다. 사용자 만족도와 재구매 의도는 구전효과

에 영향을 주게 되어 온라인 쇼핑몰의 초기 회원

가입과 구매에 영향을 미치게 된다. 이러한 요인

들의 피드백에 의해 온라인 쇼핑몰에서 소비자

의 구매 및 재구매 패턴 모형을 구축할 수 있으

며 아래 와 같이 나타낼 수 있다.

Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 분석

본 장에서는 온라인 쇼핑몰에서 소비자의 상

품 구매와 재구매에 영향을 주는 요인들의 변화

에 따른 소비자의 구매 행동의 변화를 알아보고

자 시뮬레이션을 실시하였다. 총 6개의 시나리오

로 구분하였으며 각 시나리오의 세부적인 결과

를 시뮬레이션을 통해 도출하여 분석하고자 한

다. 요인들의 변화 범위는 0~1의 값을 가지게 되

며 변화를 주는 요인을 제외한 나머지 요인들은



온라인 쇼핑몰의 가입 및 구매

0.5의 중간 값을 입력하여 시뮬레이션을 실시하

였다. 각 요인의 가지는 값의 의미는 0의 값에 근

접 할수록 요인은 적은 영향을 주게 되고 1에 근

접할수록 많은 영향을 주도록 설정하였다.

4.1 구매 시뮬레이션 결과

구매 시뮬레이션은 온라인 쇼핑몰에 가입한

소비자 최초로 상품을 구매하는 단계로 볼 수 있

다. 소비자의 회원가입 및 구매 활동에 관련된 시

뮬레이션은 3가지 요인 즉, 상품의 수, 컨텐츠 수,

멀티미디어 사용 등이 있으며 각 요인들의 변화

에 따라 온라인 쇼핑몰의 가입 소비자 수와 구매

소비자 수를 동태적으로 보여주게 된다.

위 은 온라인 쇼핑몰의 가입 및 구매

에 관련된 모든 요인들의 값을 중간값 (0.5)으로

입력하여 나타난 결과이다. 여기서 온라인 쇼핑

몰의 가입자 수는 2번 곡선이며 구매자의 수는 3

번 곡선으로 나타나 있다. 2번 곡선을 보듯이 시

간이 흐름에 따라 사이트에 가입을 하는 사용자

의 수는 S자 곡선 형태를 보이고 있으며 어느 정

도의 시점에 도달 하였을 경우에 값이 더 이상

증가하지 않는 패턴을 보여주고 있다. 실제 구매

활동을 하고 있는 구매자 수의 곡선(3번)은 시간

의 흐름에 따라 조금씩 증가하는 모습을 보여주

고 있다. 따라서 구매자의 누적 곡선(1번)도 지속

적으로 증가하는 형태를 보여주고 있다. 다음은

구매 시뮬레이션에 영향을 미치는 요인들의 값

을 조정하여 나타난 결과를 분석하고자 한다.

4.1.1 시나리오 1-상품 수의 변화

웹상에는 수많은 온라인 쇼핑몰이 존재하며

쇼핑몰의 특성에 따라 취급하는 상품의 종류와

수에는 많은 차이가 존재한다. 즉, 온라인 쇼핑몰

에서 판매하는 상품의 수가 많으면 많을수록 회

원가입 및 상품을 구매하는 소비자가 많을 것으

로 생각할 수 있다. 이러한 경우 온라인 쇼핑몰에

서 판매하는 상품 수의 변화에 따라서 고객의 구

매에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여

상품 수를 변화시켰으며 그 결과는 아래 과 같다.



온라인 쇼핑몰 상품수의 증가

온라인 쇼핑몰 상품수의 감소

먼저, 온라인 쇼핑몰에서 제공하는 상품의 수

를 증가(0.5 → 0.8)시켜 고객의 구매 패턴을 분석

해 본 결과, 구매자의 누적 곡선(1번)에 다소 많

은 변화가 있음을 알 수 있다. 변화를 주지 않았

을 때의 누적 곡선이 변화를 주었을 경우에 보다

왼쪽으로 치우치며 보다 급격한 기울기를 나타

내고 있다. 즉, 누적곡선이 증가하는 시간이 다소

짧아지면서 급격하게 증가하는 형태를 보이고

있다.

반면, 아래 같이 상품의 수가 줄였을



온라인 쇼핑몰 컨텐츠 수의 증가

경우 상품의 수에 변화를 주지 않았던 그래프에

비해 상품 구매 고객의 수(3번)가 다소 줄어들었

으며 구매자 누적 곡선(1번)의 경우 좀 더 우측으

로 이동하고 기울기가 완만해 진 것을 알 수 있

다. 이는 상품구매시간이 다소 지연되었으며 실

제 구매자의 수가 줄어들었다는 것을 알 수 있다.

이는 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 상품의 수

가 많을수록 고객의 구매 활동이 증가한다는 것

을 보여주고 있다. 따라서 온라인 쇼핑몰을 이용

하는 고객에게 적은 수의 상품을 제공하는 것보

다는 가능한 많은 수의 상품을 제공하는 것이 고

객의 구매 활동을 증가시키는 하나의 방안으로

볼 수 있다.

4.1.2 시나리오 2-컨텐츠 수의 변화

온라인 쇼핑몰은 쇼핑몰 특성에 따라 단일 제

품을 판매하거나 다양한 종류의 상품을 판매한

다. 또한 상품 정보뿐만 아니라 쇼핑 정보도 함께

제공하여 보다 많은 컨텐츠를 보유하여 고객에

게 제공하기도 한다. 본 절에서는 온라인 쇼핑몰

이 제공하는 컨텐츠의 수에 따라 구매에 어떠한

영향을 미치는지 알아보기 위해 시뮬레이션을

통해 결과를 도출하였다.

위 를 보듯이 온라인 쇼핑몰의 컨텐

츠 수를 증가(0.5 → 0.8) 시켰을 경우 구매자수

곡선(3번)이 증가함을 볼 수 있다. 구매자 누적

곡선(1번)의 경우 변화를 주지 않았을 경우 보다

급격한 기울기의 상승이 나타나는데 이는 누적

구매자 수가 급격하게 증가하고 있음을 보여주

고 있다.

반면 보다 적은 컨텐츠 수를 제공하는 온라인

쇼핑몰의 경우 아래 과 같이 나타났다.

컨텐츠의 수를(0.5 → 0.2)로 감소 시켰을 경우 구

매자의 수(3번)는 급격한 감소를 보이고 있다. 또

한, 누적 구매자 곡선(1번)의 경우에도 변화를 주

기 전의 곡선보다 낮은 기울기를 보여주고 있다.

따라서 온라인 쇼핑몰은 소비자에게 구매를

위한 다양한 컨텐츠를 제공함으로써 온라인 쇼

핑몰에 대한 고객의 만족도를 증가시키고 나아

가 더 많은 상품을 판매할 수 있을 것이라 보

인다.



온라인 쇼핑몰 컨텐츠 수의 감소

온라인 쇼핑몰 멀티미디어 기능 증가

4.1.3 시나리오 3-멀티미디어 사용 여부

최근 많은 온라인 쇼핑몰들이 고객의 구매의

사결정을 보다 용이하게 하기 위해 상품 및 쇼핑

정보를 멀티미디어 기능을 이용하여 표현하고자

노력하고 있는 실정이다. 본 절에서는 온라인 쇼

핑몰이 상품 및 쇼핑에 관한 정보를 멀티미디어

를 이용할 경우 소비자의 구매에 어떠한 영향을

미치는지를 알아보고자 한다. 먼저, 다양한 멀티

미디어 기술을 이용하는 온라인 쇼핑몰의 경우

소비자 구매패턴은 아래 과 같다.

멀티미디어기능을 증가(0.5 → 0.8)하였을 경우

구매 곡선(3번)과 구매자 누적 곡선(1번) 모두 곡

선의 기울기가 중간 값(0.5)의 결과로 나타난 곡



온라인 쇼핑몰 멀티미디어 기능 감소

선의 기울기보다 낮아진 것을 볼 수 있다. 반면

멀티미디어 기능을 감소(0.5 → 0.2)하였을 경우 아

래 와 같은 구매패턴을 보여주고 있다.

위 를 보듯이 구매자 곡선(3번)과 구

매자 누적 곡선(1번)의 경우 증가하는 패턴을 보

이고 있다. 따라서 온라인 쇼핑몰에서 멀티미디

어 기능이 많이 사용될 경우 구매자의 구매 패턴

을 감소시키는 요인으로 나타나는데 이는 멀티

미디어 기능이 해당 온라인 쇼핑몰의 웹 페이지

를 보여주는 과정에서 많은 양의 데이터를 처리

해야 하므로 웹 사이트 반응 속도를 저하시키기

때문이다. 따라서 소비자의 상품 구매를 촉진시

키기 위해서는 과도한 멀티미디어 기능의 사용

을 자제하여야 할 것이며 온라인 쇼핑몰이 고객

에게 보다 빠른 정보를 제공함으로써 고객의 요

구와 상품구매의사결정을 내림에 있어 편리함과

신속함을 제공해 주어야 할 것이다.

4.2 상품 재구매 시뮬레이션 결과

상품의 재구매는 온라인 쇼핑몰에서 구매 경

험이 있는 고객이 다시 상품을 구매 하는 행동의

과정으로 볼 수 있다. 재구매에 관련된 소비자의

구매 패턴을 동태적으로 관찰하기 위한 시뮬레

이션의 3가지 요인은 온라인 커뮤니티, 상품의

질, 그리고 소비자 확신이 있으며 각 요인들의 변

화에 따라 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하는

고객 수, 전체 고객 수, 재구매와 구매 고객 수,

구전 효과의 결과를 알아볼 수 있다. 따라서 측정

하고자 하는 요인을 제외한 다른 요소들은 중간

값(0.5)으로 동일하게 입력하고 측정 요인을 변화

시켜 시간의 흐름에 따른 변화를 살펴보고자 한

다. 아래 은 소비자의 재구매 활동에

관한 모든 요인들에게 중간 값을 주었을 때 그

결과 값의 변화를 나타내고 있다. 아래 결과 값을

기준으로 각 요인 값의 변화를 주었을 때 나타나

는 결과를 통하여 분석하고자 한다.

4.2.1 시나리오 4-온라인 커뮤니티 활동성

본 절에서는 온라인 커뮤니티의 활동이 재구

매에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 온라인

커뮤니티 활동을 증가(0.5 → 0.8)하였다. 아래 를 보듯이 커뮤니티의 활동이 증가함에 따



온라인 쇼핑몰 재구매

온라인 커뮤니티 활동성 증가

라 구매자 수(4번)와 전체 고객의 수(3번)에는 영

향을 주지 않고 구전 효과(5번)의 경우 기울기가

급격하게증가하고 있음을 볼 수 있다.

이에 반해 아래 를 보면 온라인 커

뮤니티 활동을 감소(0.5 → 0.2)하였을 경우 구전효

과(5번)가 급격하게 감소하는 것을 보여주고 있

다. 이는 온라인 커뮤니티 활동이 상품 구매에 직

접적으로 영향을 미치기 보다는 구전효과에 더



온라인 커뮤니티 활동성 감소

온라인 쇼핑몰 제품 품질 증가

많은 영향을 미친다고 볼 수 있다.

4.2.2 시나리오 5-제품의 품질

본 절에서는 제품의 품질이 상품구매와 구전효

과 등에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한

다. 아래 을 보듯이 제품의 품질이 증

가(0.5 → 0.8)함에 따라 구매 활동을 하는 구매자

와 구전 효과가 증가하는 것을 알 수 있다. 이는

높은 제품의 품질을 경험한 구매자들이 아직 경



온라인 쇼핑몰 제품 품질의 감소

험하지 못한 사용자들에게 자신의 상품사용경험

을 전달함으로서 구전 효과는 증가한다고 볼 수

있다. 또한 높은 품질의 제품의 경우에는 낮은 품

질의 제품에 비하여 소비자의 구매 행동에 영향

을 준다는 것을 알 수 있다.

반면 아래 을 보듯이 온라인 쇼핑몰

이 제공하고 있는 제품의 품질이 낮을 경우(0.5

→ 0.2)에는 구매 활동을 하고 있는 고객과 전체

고객의 수가 감소하는 것을 알 수 있다. 이는 낮

은 품질을 경험한 구매자들이 구매 경험이 없는

고객들에게 부정적인 영향을 주어 구매자 수가

줄어들게 되었다고 볼 수 있다.

4.2.3 시나리오 6-제품의 확신

본 절에서는 소비자가 상품을 구매한 이후 그

상품에 대해 주관적으로 느끼는 감정이 구매와

재구매에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 한

다. 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 상품들이 일반

적으로 구매자에게 상품에 대한 높은 확신을 유

발시키는 경우 아래 과 같은 패턴이 나

타난다. 여기서 확신에 대한 입력 값을 증가(0.5

→ 0.8)시켰으며 이에 따라 전체 고객의 수, 구매

자 수, 구전효과 등이 증가하는 형태를 보이고 있

다. 이는 상품에 대한 높은 확신이 소비자에게 구

매 후 느끼는 만족도에 직접적인 영향을 주게 되

고 만족을 느끼는 사용자가 구전효과에 긍정적

인 영향을 준다는 것을 알 수 있다.

반면 온라인 쇼핑몰이 제공하는 제품이 구매

자들에게 확신을 주지 못할 경우 구매자 수, 전체

고객 수, 구전 효과 등에 부정적인 영향을 준다는

것을 아래 을 통해 알 수 있다. 제품에

대해 구매자들이 느끼는 확신을 감소(0.5 → 0.2)하

였을 경우 구매자의 수, 전체 고객의 수, 구전 효

과가 감소하는 것을 볼 수 있다. 이는 제품 경험

후에 느끼는 확신감이 만족도에 직접적으로 영

향을 미치며 만족도가 낮을 경우자신의 경험이

구매 이전의 사용자들에게 상품 구입에 대해 부

정적인 영향을 주기 때문에 전체 고객의 수, 구매

고객의 수가 크게 감소하는 것을 볼 수 있다. 따

라서 온라인 쇼핑몰이 상품을 구매하는 고객을

많이 보유하기 위해서는 고객이 제품에 대해 높



온라인 쇼핑몰 제품에 대한 낮은 확신

온라인 쇼핑몰 제품에 대한 높은 확신

은 확신을 가지도록 해야 할 것이다.

Ⅵ. 결 론

구매와 재구매에 영향을 주는 요인들에 관한

기존의 연구들은 많이 진행되어왔다. 하지만, 기

존의 연구들은 설문지를 통하여 통계학적 분석

의 연구들이 대부분을 차지하고 있다. 이러한 연

구의 결과는 크게 2가지의 문제점을 가지고 있

다. 첫 번째는 시간의 흐름에 따라서 문제의 분석



이 어렵다는 것이다[Legris, 2002]. 즉, 연구 결과

가 연구가 행하여진 시점에 대한 결과이고, 시간

의 흐름에 따라서 어떠한 변화를 초래할지 예측

하기 어렵다는 것이 문제점으로 남아 있었다. 두

번째는 피드백 효과를 고려 할 수가 없다. 실제로

우리가 살아가는 세상의 문제들은 여러 가지 요

소들이 서로에게 상호 긍정적 혹은 부정적인 영

향을 주어가면서 변화를 일으키고 있다[Sterman,

2000]. 이러한 피드백 효과를 기존의 대부분의 설

문지 분석을 통한 통계학적 기반의 연구에서는

많은 한계점을 가지고 있었다. 따라서, 급변하는

사회의 여러 가지 요소들을 고려하여 기업 전략

등을 세우고자 할 때 보다 현실적이지 못하는 경

우가 존재 하였다. 본 연구에서는 이러한 한계점

을 극복하고자 시스템 다이내믹스 기법을 이용

하여 온라인 쇼핑몰에서소비자의 상품 구매 및

재구매에 영향을 주는 요인들의 변화에 따라 소

비자 행동이 어떠한 동태적 변화를 보여주는지

살펴보았다. 실시한 실험은 크게 구매와 재구매

2가지에 영향을 주는 요인들의 입력 값을 변화시

키면서 살펴보았으며, 각 요인들은 크게 사이트

의 기능적인 측면과 상품적인 측면으로 구분되

어서 구성하였다. 기존의 진행되었던 연구들은

구매와 재구매를 서로 연관하여 보여주지 못하

는 한계점을 가지고 있었지만 본 연구에서는 구

매와 재구매는 서로 에게 피드백을 주며 긍정적

혹은 부적정인 영향을 주도록 하였다.

실험에 따른 결과를 정리하여 보면 다음과 같

다. 상품 구매 단계에서는 상품의 수가 많을수록

구매 수에 긍정적인 영향을 주게 되어, 짧은 시간

내에 구매 수가 급격하게 증가하는 것을 알 수

있다. 온라인 쇼핑몰에서 한 가지 종류의 제품을

판매하는 것 보다는 다양한 종류의 제품을 판매

하여 한 번에 소비자가 원하는 모든 것을 구매

할 수 있는 원 스톱 쇼핑(one stop shopping)을

지향하는 것이 판매량을 증가 시킬 수 있는 방안

이라고 볼 수 있다. 또한, 온라인 쇼핑몰에서 제

공하는 컨텐츠가 다양할수록 제품을 구매하는

구매자의 수는 증가하는 것을 보여주고 있다. 따

라서 온라인 쇼핑몰에서는 다양한 컨텐츠를 통

하여 소비자 원하는 다양한 제품군과 정보를 제

공하는 것이 판매량을 증가 시킬 수 있는 방법

중의 하나라고 할 수 있다. 반면에, 온라인 쇼핑

몰의 웹 페이지가 멀티미디어로 표현하는 내용

이 많으면 많을수록 소비자의 구매를 감소시키

는 것을 알 수 있다. 이러한 이유로는 소비자에게

보이는 해당 웹 페이지가 많은 멀티미디어의 내

용을 담고 있을 경우에, 소비자의 컴퓨터 성능,

인터넷 선의 대역폭, 기타 기술적인 환경적 요인

들에 의하여 웹 페이지 반응 속도가 느려지게 보

여 질 수 있다. 따라서, 사이트의 반응 속도가 느

려질수록 소비자가 웹 페이지에 대한 만족도는

떨어지게 되어 구매 의도가 감소한다[Zhang et

al., 2000].

재구매 단계에서의 보인 결과로는, 온라인 커

뮤니티 활동이 소비자의 재구매 활동에 대하여

긍정적인 영향을 주기 보다는 구전효과에 보다

긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 온라

인 커뮤니티를 통하여 소비자가 상품에 직접적

으로 구매의도를 느끼기보다는 해당 온라인 쇼

핑몰에 대한 서비스나 정보 제공에 대한 만족도

를 느끼기 때문에, 이러한 만족도를 바탕으로 주

위 사람들에게 영향을 주게 되어 구전효과가 높

아진다고 볼 수 있다. 온라인 쇼핑몰에서 제공하

는 제품의 품질이 높을수록 구전효과에 가장 많

은 긍정적인 영향을 준다고 보여 주고 있다. 제품

을 구매하여 경험한 소비자들이 제품 품질에 대

한 긍정적인 만족도를 경험하지 못한 소비자들

에게 알려 줌으로서 구전효과가 증가한다고 볼

수 있다. 마지막으로 제품을 구매한 후에 해당 상

품에 대하여 소비자가 주관적으로 느끼는 감정

은 구매자 수, 구전 효과, 전체 고객 수에 모두 긍

정적인 영향을 볼 수 있다. 이는 제품을 경험한

후에 느끼는 총체적인 만족감이 긍정적일수록

제품의 판매량, 구전 활동 등에 긍정적인 영향을

주는 것을 알 수 있다. 따라서, 고객이 구매하여



경험한 제품에 대하여 총체적인 만족감을 통하

여 확신을 가지게 하는 것이 재구매 활동을 유도

하고 구전 효과를 발생시킬 수 있는 전략이라고

볼 수 있다.

따라서, 본 연구에서 제시한 방법론은 위의 결

과와 같이 각각의 요소들이 서로 어떠한 영향을

미치는가에 국한된 것이 아니라 각각의 요소들

이 결과에 대한 피드백을 주고 이에 따른 결과는

시간의 흐름에 따른 동적인 결과를 보여주고 있

다. 기업이 수립한 전략이 선택한 부분에서 어떠

한 영향을 주어 어떠한 변화량을 보여주는지 시

간의 흐름에 따라 예측 할 수 있을 뿐만 아니라,

주변의 다른 요소에는 어떠한 영향을 주는지 예

상 할 수 있다. 이러한 방법론을 통하여 기업이

수립한 전략이 다른 부분에서 발생할 수 있는 부

정적인 영향을 미리 예측할 수 있을 것이다. 따라

서, 본 연구는 기업 보다 효율적이고 정확한 전략

을 수립하고 제시할 수 있어 경쟁사회에서 보다

경쟁 우위에 설 수 있는 기회를 가질 수 있도록

혜안을 제공할 수 있다.

Ⅶ. 한계점 및 향후 연구과제

시스템 다이내믹스연구 방법은 기존의 통계학

적 기반의 연구 방법에 비하여 시간의 흐름에 따

라 원하는 요소에 대하여 동태적인 관찰이 가능

하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 실제의 사회

는 수치화 할 수 있는 요소들만 존재 하는 것이

아니라, 그렇지 못한 요소들도 존재하고 있다.

즉, 모든 요소들을 고려하여 다이내믹스 기법을

적용하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에,

일정 연구 주제 범위를 정하고 살펴보고자 하는

요소를 선별하여 시뮬레이션 모델을 만들어야

한다[Sterman, 2002]. 따라서, 본 연구의 제한적

인 사항들은 다음과 같다고 볼 수 있다.

첫째, 제품들의 가격적인 측면과 소비자가 느

끼는 브랜드 등에 대한 인지도 등을 제외하고 하

였기 때문에, 향후 연구에서는 가격과 브랜드가

구매와 재구매 등에 어떠한 영향을 줄 수 있는지

에 대하여 알아 볼 수 있다.

둘째, 고객이 느끼는 만족도에 대한 가치는 고

객이 부담하는 다양한 비용에 대하여 고객이 얻

는 이익이며[Hauser and Urban, 1986], 고객에게

가치를 제공하는 것이 기업의 성공적인 전략이

므로 고객과의 관계를 중요시해야 한다고 한다

[Gronroos and Ravald, 1996]. 이러한 고객 가치

는 절대적으로 느끼는 감정이 아니라 상대적으

로 느끼는 감정이기 때문에 본 연구에서는 제한

적으로 고려하고 실험을 하였다.

셋째, 구전 효과가 발생되어 다른 사용자에게

영향을 주는 요소는 개인마다 다르고 지역마다

다른 문화를 가지고 있는데 이러한 부분에서도

모든 요소를 고려하지 않았다. 본 연구에서 살펴

보고자 하는 부분이 구전 효과에 초점을 맞춘 것

이 아니라 구매와 재구매 활동에 초점을 맞추어

실험을 하였기 때문에 제한적으로 놓고 실험을

하였다.

넷째, 사이트가 제공하는 링크의 수, 이미지의

크기, 상품의 배열방법등과 같은 사용자 인터페

이스디자인 등은 구매와 연관을 가지고 있다

[Lohse and Spiller, 1998]. 따라서, 사이트가 상품

에 대하여 어떠한 방법을 제품을 보여주고, 배치

하고 전체적인 사이트의 이미지를 소비자에게

전달하느냐가 판매량에 영향을 주고 있다. 이러

한 시각적인 부분에 대해서는 본 연구에서 고려

하지 못하고 상품의 수에 대해서만 고려하였기

때문에 향후 디자인이 어떠한 영향을 미치는지

에 대해서고 고려하고 연구를 한다면 보다 현실

적인 모델이 되리라 예상 된다.

마지막으로, 본 연구에서 제시하고 있는 시뮬

레이션의 모델과 같은 상황의 온라인 쇼핑몰 사

용자들을 구매와 재구매 사용자들을 통한 실증

적 기반의 연구를 통한 내용과 시뮬레이션 결과

를 비교한다면 기존의 실증적 연구에서 가지고

있는 한계점을 동일한 도메인의 연장선에서 의

미 있는 결과가 나타날 것이라고 예상 된다.



본 연구에서 제시한 방법론은 현실에 존재 하

는 다양한 요소들이 서로 어떻게 영향을 주고 그

러한 영향에 의하여 변화하는지에 대해 시간의

흐름에 따라 분석할 수 있기 때문에 기업이 세운

전략이 어떠한 효과를 줄 수 있는지 예측할 수

있는 기회를 준다. 본 연구주제는 온라인 쇼핑몰

이라는 부분에서 대해서만 측정하였지만, 향후

위에서 제시한 제한 사항 등을 고려하여 연구 한

다면 보다 현실에 가까운 결과를 얻을 수 있는

방법론이라고 생각한다.

[1] Anderson, E.W. and Sullivan, M.W., "The

Antecedents and Consequences of Customer

Satisfaction for Firms," Marketing Science,

Vol. 12, 1993, pp. 125-143.

[2] Anderson, E.W., Fornell, C., and Lehman,

D.R., "Customer Satisfaction, Market Share,

and Profitability: Finding from Sweden,"

Journal of Marketing, Vol. 58, 1994, pp. 53-66.

[3] Anderson, J.C. and Narus, J.A., "Business

Marketing: Understanding What Customer

Value Is," Harvard Business Review, November

/December, 1998.

[4] Alba, J., Lynch, J., Weitz, B., Janiszewski, C.,

Lutz, R.,Sawyer, A. and Wood, S., "Interactive

Home Shopping: Consumer Retailer, and

Manufacture Incentives to Participate in

Electronic Marketplaces," Journal of Market-

ing, Vol. 61, 1997, pp. 38-53.

[5] Ajzen, I., Attitudes, Personality, and Behavior,

Dorsey Press: Chicago, IL., 1988.

[6] Ajzen, I., "From Intentions to Actions: A

Theory of Planned Behavior," in Action

Control: From Cognition to Behavior, J.

Kuhl and J Beckmann (eds.), Heidelberg:

Springer, 1985, pp. 11-39.

[7] Ajzen, I., "The Theory of Planned Behavior,"

Organizational Behavior and Human Decision

Processes, Vol. 50, 1991, pp. 179-211.

[8] Bayus, B.L., "Word of Mouth: The Indirect

Effects of Marketing Efforts," Journal of

Advertising Research, Vol. 25, 1985, pp. 31-39.

[9] Bellizzi, J.A., "The Effect of Color in Store

Design," Journal of Retailing, Vol. 59, No. 1,

1993, pp. 21-45.

[10] Bishop, W.R. Jr., "Competitive Intelligence,"

Progressive Grocer, March, 1984, pp. 19-20.

[11] Bitner, Mary Jo, "Evaluating Service Encou-

nters: The Effect of Physical Surroundings

and Enployee Responses," Journal of Market-

ing, Vol. 54, Aprill, 1990, pp. 69-82.

[12] Blodgett, Donald H. Granbois and Rockney

G. Walters, "The Effect of Perceived Justice

on Complainants, Negative Word-of-Mouth

Behavior and Repatronage Intentions," Jou-

rnal of Retailing, Vol. 69, Winter, 1993, pp.

399-428.

[13] Borgida, E. and Nisbett, R., "The Differential

Impact on Abstract vs Concrete Information

on Decision," Journal of Applied Social

Psychology, Vol. 7, No. 3, 1977, pp. 258-271.

[14] Cadotte, E.R., Woodruff, R.B., and Jenkins,

R.L., "Expectations and Norm in Models of

Consumer Satisfaction," Journal of Marketing

Research, Vol. 24, 1987, pp. 305-314.

[15] Chau, p. Y.K., "An Empirical Assemssment

of a Modified Technology Acceptance Model,"



Journal of Management Information Systems,

Vol. 13, No. 2, 1996, pp. 185-204.

[16] Cisek, C.R., "Using a Marketing Approach

to Improve the Demand and Use of Family

Planning Demand and Use of Family Plann-

ing Service: MEXFAN Case Study," SOMARC

Occasional Paper, Vol. 18, 1993, pp. 1-8.

[17] Davis, F.D., Bogozzi, R.p. and Warshaw,

p.R., "User Acceptance of Computer Tech-

nology: A Comparison of Two Theoretical

Models," Management Science, Vol. 53, No. 8,

1989, pp. 982-1003.

[18] DeLone, W.H. and McLean, E.R., "Informat-

ion Systems Success: The Quest of the

Dependent Variable," Information Systems

Research, Vol. 3, 1992, pp. 60-95.

[19] Devaraj, S., Fan, M., and Kohli, R., "Antece-

dents of B2C Channel Satisfaction and Pre-

ference: Validating e-Commerce Metrics,"

Information System Research, Vol. 13, 2002,

pp. 316-333.

[20] Doyle, M., "New Ways of Measuring Value,"

Progressive Grocer, March, 1984, pp. 15-19.

[21] Dube, L., Chattopadhyay, A. and Letarte, A.,

"Should Advertising Appeals Match the

Basis of Consumers Attitudes?" Journal of

Advertising Research, November/December,

1996, pp. 82-89.

[22] Dyche, J., The CRM Handbook: A Business

Guide to Customer Relationship Manage-

ment, Pearson Education, Inc., 2002.

[23] Eighmey, J., "Profiling User Response to

Commercial Web Sites," Journal of Advertis-

ing Research, Vol. 37, May-June, 1997, pp.

9-66.

[24] Engel, James F. and Roger D. Blackwell

(1987), Consumer Behavior, New York:

Holt, Rinhart, and Winston, 1987, pp. 87-97.

[25] Engel, J.F., R,D, Blackwell, and p.W. Niniard,

Consumer Behavior, 5th Ed., Hinsdale,

Ilinois; CBS College Publishing, 1986, pp.

463-488.

[26] Fishbein, M. and Ajzen, I., Beliefs, attitude,

intention, and behavior. An introduction to

theory and research. Reading, MA: Addison-

Wesley, 1975.

[27] Fornell, Clases, Michael D. Johnson, Eugene

W. Anderson, Jaesung Cha, and Barbara

Everitt Bryant, "The American Consumer

Satisfaction Index: Nature, Purpose, and

Findings," Journal of Marketing, Vol. 60,

October, 1996, pp. 7-18.

[28] Gefen, D., Karahanna, E., and Straub, D.W.,

"Trust and TAM in Online Shopping: An

Integrated Model," MIS Quarterly, Vol. 27,

No. 1, 2003, pp. 51-90.

[29] Geva, A. and Goldman, A., "Duality in

Consumer Post-Purchase Attitude," Journal

of Economic Psychology, Vol. 12, 1990, pp.

141-164.

[30] Gronroos, C. and Ravald, A., "The Value

Concept and Relationship Marketing," Euro-

pean Journal of Marketing, Vol. 30, 1996, pp.

19-30.

[31] Halstead, D., "The Use of Comparison Stan-

dard in Customer Satisfaction Research and

Management: A review and proposed typol-

ogy," Journal of Marketing Theory and Practice,

Vol. 7, 1999, pp. 13-26.

[32] Hauser, J.R. and Urban, G., "The Value

Priority Hypotheses for Consumer Budget

Plans," Journal of Consumer Research, Vol. 12,

1986, pp. 446-462.

[33] Hellier, p. K., Geursen, G.M., Carr, R.A., and

Rickard, J.A., "Customer Repurchase Inten-

tion: A General Structural Equation Model,"



European Journal of Marketing, Vol. 37, 2003,

pp. 1762-1800.

[34] Howard, J.A. and Sheth, J.N., The Theory of

Buyer Behavior, New York: John Wiley and

Sons. Inc., 1979.

[35] Hu, p. J., Chau, p. Y.L., Liu Sheng, O.R. and

Tam, K, Y., "Examining the Technology

Acceptance Model Using Physician Accep-

tance of Telemedicine Technology," Journal

of Management Information Systems, Vol. 16,

No. 2, 1999, pp. 91-112.

[36] Jarvenpaa, S.L. and Todd, p. A., "Consumer

Reaction to Electronic Shopping on WWW,"

International Journal of Electronic Commerce,

Vol. 1, No. 2, 1997, pp. 132-136.

[37] Karakota, R. and Marcia R., e-Business:

Roadmap for Success, Addision Wesley.,

1999.

[38] Legris, p., Ingham, J., and Collertte, p., "Why

do people use information technology?: A

critical review of the technology acceptance

model," Information and Management, Vol. 40,

2002, pp. 191-204.

[39] Loshe, G.L. and Spiller, p., "Quantifying the

Effect of User Interface Design Features on

Cyberstore Traffic and Sales," Conference on

Human Factors and Computing Systems: CHI

1998, 1988, pp. 18-23.

[40] Mooradian, Todd A. and James M. Oliver,

"I Can’t Get No Satisfaction: the Impact of

Personality and Emotion on Postpurchase

Processes," Psychology Marketing, Vol. 14,

July, 1997, pp. 379-393.

[41] Oliver, R.L., "A Cognitive Model of the

Antecedents and Consequences of Satisfac-

tion Decisions?" Journal of Marketing Research,

Vol. 17, 1980, pp. 460-469.

[42] Oliver, R.L. and DeSarbo, W.S., "Response

Determinants in Satisfaction Judgments,"

Journal of Consumer Research, Vol. 41, 1988,

pp. 495-507.

[43] Richins, "Negative Word of Mouth by Dis-

satisfied Consumer: A Pilot Study," Journal

of Marketing, Vol. 47, Winter, 1983, pp. 68-78.

[44] Richins, "Word of Mouth Communication as

Negative Information," Advanceds in Consu-

mer Research, Vol. 11, Thomas C. Kinner, ed

Ann Arbor, MI: Association for Consumer

Research, 1984, pp. 697-702.

[45] Rogers, E.M., Diffusion of Innovation, First

Edition, Etats-Unions Free Press: New York,

1983.

[46] Rogers, S., and Chen Q., "Post-Adoption

Attitudes to Advertising on the Internet,"

Journal of Advertising Research, Vol. 42, No.

5, 2002, pp. 95-104.

[47] Rossister, J.R and Percy, L., Advertising and

Promotion Management, McGRAW-HILL,

1987.

[48] Sawyer, A.G. and Dickson, p., Psychological

Perspective on Consumer Response to Sales

Promotion in Research on Sales Promotion,

Marketing Science Institute, 1984.

[49] Schechter, L., "A Normative Conception of

Value," Progressive Grocer, 1984, pp. 12-14.

[50] Shang, R.A., Chen, Y.C. and Shen, L., "Ex-

trinsic versus Intrinsic Motivations for Con-

sumers to Shop On-line," Information and

Management, Vol. 42, No. 3, 2005, pp. 410-

413.

[51] Singh, Jagdip, "Voice, Exit, and Negative

Word-of-Mouth Behaviors: An Investigation

across Three Service Categorise," Journal of

the Academy Science, Vol. 18, No. 1, 1990, pp.

1-15.

[52] Silverman G., The Secrets of Word-of-Mouth



Marketing, Amacom, New York, 2000.

[53] Spalter, M., "Maintaining a customer focus

in an interactive age: the seven I’s to suc-

cess," in Forrest, E., Mizerski, R. (Eds),

Interactive Marketing, NTC Business Books,

Lincolnwood, IL., 1996.

[54] Sperng, Richard A., Gilbert D. Harrell and

Robert D. Mackoy, "Service Recovery: Im-

pact on Satisfaction and Intentions," Journal

of Service Marketing, Vol. 9, No. 1, 1995, pp.

15-23.

[55] Sterman, J.D., "All moderls are wrong: re-

flections on becoming a systems scientist,"

System Dynamic Review, Vol. 18, No. 4, 2002,

pp. 501-531.

[56] Sterman, J.D., Business Dynamics: System

Thinking and Modeling for a Complex

World, McGrawHill., 2000.

[57] Strang, R.A., The Promotional Planning

Process, New York: Praeger., 1980.

[58] Swan, John E. and Richard L. Oliver, "Post-

purchase Communications by Consumers,"

Journal of Retailing, Vol. 65, Winter, 1989, pp.

516-533.

[59] Swan, J.E. and Trawick, I.F., "Disconfirma-

tion of Expectation and Satisfaction with a

Retail Service," Journal of Marketing, Vol. 57,

1981, pp. 49-67.

[60] Szymanski, David M. and David H. Henard,

"Customer Satisfaction: A Meta-Analysis of

the Empirical Evidence," Journal of the

Academy of Marketing Science, Vol. 29, No. 1,

2001, pp. 16-35.

[61] Szajna, B., "Empirical Evaluation of the Rev-

ised Technology Acceptance Model," Manage-

ment Science, Vol. 42, 1996, pp. 85-92.

[62] Szymanski, D.M. and Hise, R.T., "e-Satisfac-

tion: An Initial Examination," Journal of Ret-

ailing, Vol. 76, No. 3, 2000, pp. 309-322.

[64] Tayor, S.A. and Baker, T.L., "An Assessment

of the Relationship between Service Quality

and Customer Satisfaction in the Formation

of Consumers Purchase Interntion?" Journal

of Retailing, Vol. 70, 1994, pp. 163-178.

[65] Taylor, S. and Todd, p., "Understanding in-

formation technology usage: A test of com-

peting models," Information Systems Research,

Vol. 6, No. 2, 1995, pp. 144-176.

[66] Tse, D.K. and Wilton, p. C., "Model of Con-

sumer Satisfaction Formation: An Exten-

sion," Journal of Marketing Research, Vol. 25,

1981, p. 204.

[67] Venkatech, V. and Davis, F.D., "A Theoreti-

cal Extension of the Technology Acceptance

Model: Four Longitudinal Field Studies,"

Management Science, Vol. 46, 2000, pp. 186-

204.

[68] Wakefiled, Kirt L. and Jeffrey G. Blodgett,

"Consumer Response to Intangible and Tan-

gible Service Factor," Psychology and Market-

ing, Vol. 16, January, 1999, pp. 51-68.

[69] Wansink, B., Kent, R.J. and Hoch S.J., "An

Anchoring and Adjusting Model of Pur-

chase Quantity Decisions," Journal of Market-

ing Research, Vol. 35, February, 1998, pp.

71-81.

[70] Westbrook, R.A. and Reily, D., "Value-Dis-

confirmation of Expectations Theory of Con-

sumer A Satisfaction," In Advances in Consu-

mer Research, 1983.

[71] Westbrook, Robert A., "Product/Consump-

tion-Based Affective Responses and Post-

purchase Processes," Journal of Marketing

Research, Vol. 24, August, 1987, pp. 258-270.

[72] Whyte, William, H., Jr., "The Web of Word

of Mouth," Fortune, Vol. 50, November, 1954,



pp. 140-143.

[73] Zeithamal, V.A., "Consumer Perceptions of

Price, Quality, and Value: A Means-End

Model and Synthesis of Evidence," Journal

of Marketing, Vol. 52, july, 1988, pp. 2-22.

[74] Zeithaml, Leonard L. Berry and A. Parasura-

man, "The Behavioral Consequences of

Service Quality," Journal of marketing, Vol. 60,

April, 1996, pp. 31-46.

[75] Zhang, p., Small, R.V., von Dran, G.M., and

S. Barcellos, "A Two Factor Theory for

Website Design." Proceeding of the 33rd

Hawaii International Conference on System

Science: HICSS, 2000, pp. 1-10.



STOCK:

active__customer(t) = active__customer(t - dt) + (purchsing + repeat__purchasing - inactiving) * dt

INIT active__customer = 20

INFLOWS:

purchsing = joint_user * purchasing_fraction

repeat__purchasing = internal__perspective_user * user_satisfaction

OUTFLOWS:

inactiving = delay(active__customer*(1-number_of__product), 3)

STOCK:

idle_customer(t) = idle_customer(t - dt) + (inactiving - second_dropping - customer__reintentioning)

* dt

INIT idle_customer = 10

INFLOWS:

inactiving = delay(active__customer * (1-number_of__product), 3)

OUTFLOWS:

second_dropping = idle_customer * drop_fraction

customer__reintentioning = idle_customer * intention__fraction

STOCK:

internal__perspective_user(t) = internal__perspective_user(t - dt) + (customer__reintentioning - re-

peat__purchasing - third_dropping_) * dt

INIT internal__perspective_user = 5

INFLOWS:

customer__reintentioning = idle_customer * intention__fraction

OUTFLOWS:

repeat__purchasing = internal__perspective_user * user_satisfaction

third_dropping_ = internal__perspective_user * drop_fraction

STOCK:

joint_user(t) = joint_user(t - dt) + (site_joinning - purchsing - first_dropping) * dt

INIT joint_user = 50

INFLOWS:

site_joinning = potential_customer * join_fraction

OUTFLOWS:

purchsing = joint_user * purchasing_fraction



first_dropping = joint_user * drop_fraction

STOCK:

potential_customer(t) = potential_customer(t - dt) + (internet_user-site_joinning) * dt

INIT potential_customer = 50

INFLOWS:

internet_user = IT_evironment

OUTFLOWS:

site_joinning = potential_customer * join_fraction

STOCK:

purchasing__Stock(t) = purchasing__Stock(t - dt) + (puchasing_sum) * dt

INIT purchasing__Stock = 0

INFLOWS:

puchasing_sum = purchasing

repeat_purchasing_Stock(t) = repeat_purchasing_Stock(t - dt) + (repeat_purchasing_sum_) * dt

INIT repeat_purchasing_Stock = 0

INFLOWS:

repeat_purchasing_sum_ = repeat__purchasing

Converter:

confirmation = 0.5

CRM_efective = SMTH3(Ecoummunity, 50, 0)

drop = second_dropping+third_dropping_

drop_fraction = 0.3

ease_of_use = 0.5

Ecoummunity = 0.5

intention__fraction = (CRM_efective * quality__of_product)

join_fraction = (advertize+ease_of_use+usefulness+words_of_mouth)/4

needs_satisfaction = number_of_contents * number_of__product

number_of_contents = (0.5 + richness_of__multimedia)/2

number_of__product = 0.5

purchasing_fraction = ((ease_of_use+usefulness + words_of_mouth)/ 3) * needs_satisfaction *

site_functional_satisfaction

quality__of_product = 0.5

richness_of__multimedia = site_internal__event * 0.5

site_functional_satisfaction = (number_of_contents+site_reponds__time)/2

site_internal__event = 0.5



site_reponds__time = 1-richness_of__multimedia

total_customers = active__customer+idle_customer+internal__perspective_user

usefulness = 0.5

user_satisfaction = (confirmation+site_functional_satisfaction)/2

words_of_mouth = (intention__fraction+user_satisfaction)/2

GRAPH:

advertize = GRAPH(time( ))

(1.00, 0.775), (3.30, 0.875), (5.60, 0.95), (7.90, 0.92), (10.2, 0.86), (12.5, 0.73), (14.8, 0.65), (17.1, 0.485),

(19.4, 0.4), (21.7, 0.345), (24.0, 0.33)

IT_evironment = GRAPH(time( ))

(1.00, 50.0), (3.30, 105), (5.60, 115), (7.90, 170), (10.2, 290), (12.5, 480), (14.8, 655), (17.1, 730), (19.4, 775),

(21.7, 785), (24.0, 795)



◆ 저자소개 ◆

이상근 (Lee, Sang-Gun)현재는 아주대학교 경영대학 e-business 학부 부교수로 재직 중이다. Univer-sity of Nebraska-Lincoln에서 경영학박사(2003)를 취득하였고, 대한경영학회 편집이사, Samsung SDS Journal of IT Service 편집위원, Information Systems Review 편집위원을 역임하였다. 그의 논문은 Information & Manage-ment, International Journal of Information Management, International

Journal of Production Research, Industrial Management Data Systems,

Journal of Internet Commerce, Small Business Economics (forthcoming)

등 다수의 국제 저널을 포함하여 40여 편이 게재되었다.

민석기 (Min, Suk Ki) 현재는 SAP Korea에서 Technology Consultant로 일하고 있다. 아주대학교 컴퓨터 공학 및 경영학 학사(2005)와 동 대학의 경영정보학 (MIS) 석사(2007)를 취득하였다. 또한 다수의 SAP Consultant Certification증을 소지하고 있다. 관심 연구분야는 ERP와 Organization Security로 그의 논문은 삼성 SDS Journal of IT Service에 게재되었다.

강민철 (Kang, Mincheol)현재 아주대학교 경영대학 e-비즈니스학부에 부교수로 재직 중이다. 한국항공대학교 항공전자공학과에서 학사(1984), 미국 뉴욕주립대 (SUNY at Albany)에서 전산학 석사(1989), 미국 Rensselaer Polytechnic Institute (RPI)에서 공학박사(1996) 학위를 취득하였다. 삼보컴퓨터에서 연구원, 삼성SDS에서 경영컨설턴트, 그리고 계명대학교 경영학부 경영정보학 전공의 조교수로 근무한 바 있으며, 주요 연구분야는 e-Business, Multi-Agents, Computational Organiza-tion Theory 등 이다.

이 논문은 2008년 03월 25일 접수하여 1차 수정을 거쳐 2008년 08월 14일 게재확정되었습니다.

AbstractⅠ. 서론Ⅱ. 이론적 배경2.1 TAM, TPB2.2 고객 만족도2.3 온라인 커뮤니티2.4 광고2.5 구전 효과2.6 시스템 다이내믹스

Ⅲ. 연구 모형3.1 온라인 쇼핑몰 상품 구매 단계3.2 온라인 쇼핑몰 구매 및 재구매 단계

Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 분석4.1 구매 시뮬레이션 결과4.2 상품 재구매 시뮬레이션 결과

Ⅴ. 결론Ⅶ. 한계점 및 향후 연구과제참고문헌Appendix-사용된 수식

/ColorImageDict > /JPEG2000ColorACSImageDict > /JPEG2000ColorImageDict > /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages true /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict > /GrayImageDict > /JPEG2000GrayACSImageDict > /JPEG2000GrayImageDict > /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict > /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False

/Description > /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ > /FormElements false /GenerateStructure true /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles true /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /NA /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /LeaveUntagged /UseDocumentBleed false >> ]>> setdistillerparams> setpagedevice

Documents

시스템 다이내믹스 기법을 활용한 온라인 쇼핑몰의 전략에 관한 연구: …apjis.or.kr/pdf/MIS018-003-5.pdf · 인지된 사용 용이성 온라인 쇼핑몰