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COVID-19 팬데믹 이후 패션 리테일러들은 온라인 채널을 강화하기 위하여 IT를 이용한 다양한 방법을 적용 중이다. 그리하여, 본 연구는 온라인 리테일링 테크놀로지의 하나인 사이즈 추천 테크놀로지의 효과를 검증하고자 시작되었다. 본 연구의 목적은 사이즈 추천 테크놀로지의 서비스 품질을 밝히고, 이것이 소비자의 지각된 가치와 만족에 이르는 경로를 검증하는 것이다. 따라서 본 연구는 웹사이트 아마존 미케니컬 터크 (Mechanical Turk)의20세 이상 65세 미만 여성 워커(worker)를 대상으로 219부의 자료를 수집하여 SPSS 27.0과 Process Macro를 이용하여 분석을 이행하였다. 연구의 결과및 내용은 다음과 같다. 첫째, 사이즈 추천 테크놀로지의 서비스 품질 하위차원은 사용 편의성과 신뢰성으로 나타났다. 둘째, 사용 편의성과 신뢰성은가치와 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 가치의 부분 매개 효과가 확인되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략적 제언을 하였다. 가까운 미래에 사이즈 추천 테크놀로지가 온라인 패션 리테일링에서 강화된 개인화 서비스의 주축이 될 것을 기대한다.
Fashion retailers are trying to find ways to adapt new ways using the technology after the Covid-19 pandemic to strengthen online channels. Thus, this study was started to examine the effect of the size recommendation technology. The purpose of this study is to explore the dimensions of the service quality of the size recommendation technology and to examine the path. Therefore, data from 219 females aged 20 to 65 on the Amazon Mechanical Turk website are collected and analyzed using SPSS 27.0 and Process Macro. The results of the study are as follows. First, the dimensions of service quality were explored as ease of use and reliability. Second, ease of use and reliability have a significant effect on the perceived value and satisfaction. Third, perceived value partially mediates between service quality and satisfaction. Based on the results this study proposed strategies for the commercialization of size recommendation. In the nearest future size recommendation technology will play a major role to strengthen the personalized service.
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Size Recommendation Technology, Data convergence, Service Quality, Online Retailing, Fashion
