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인터넷과 스마트 폰의 보급으로 손쉽게 온라인에서 상품을 구입하는 소비자들이 많아지고 있다. 이 과정에서 소비자의 사용 기록, 거래 상세정보, 구매 후기 등 여러 기록들이 데이터화 되고 있다. 이러한 데이터를 기반으로 온라인 쇼핑몰은 고객에게 맞춤화 된 추천시스템을 활용하여 편의를 제공하고 있다. 본 연구는 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 추천시스템의 품질요소인 다양성, 참신함, 정확성이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향을 미치는 지를 연구한다. 이를 위해 신뢰도와 온라인 스토어 이미지의 이중매개효과를 회귀분석과 SPSS Macro 및 bootstrapping 방법을 활용하여 검증하였다(Hayes 2013). 결과로 추천시스템의 품질요소들(다양성, 참신함, 정확성)이 온라인 스토어 이미지를 거쳐 구매의도에 이르는 경로와 추천시스템의 품질요소들(다양성, 참신함, 정확성)이 신뢰도와 온라인 스토어 이미지를 거쳐 구매의도에 미치는 간접경로에 이중매개효과가 유의한 것으로 검증되었다. 하지만 추천시스템의 품질요소들 중 참신함, 정확성이 신뢰도를 거쳐 구매의도에 이르는 경로는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.
Due to the development of the Internet and mobile communication, the online shopping industry has also developed. As online purchases continue to increase, consumer data are collected on the web pages, such as consumer information, transaction details. Based on these data, online shopping malls are using an algorithm-based recommendation system. The purpose of this study is to examine the dual mediating effect of trust and online store image by applying regression analysis using SPSS Macro and bootstrapping method in the influence of the recommendation system’s quality factors (Diversity, Novelty, Accuracy) used in online shopping malls on purchase intention (Hayes 2013). As a result, this research shows that the recommendation system’s quality factors positively affect purchase intention, which has dual mediating effects with trust and online store image. However, the recommendation system’s quality factors (Novelty, Accuracy) were not significant in the path to purchase intention over the trust. These findings demonstrate the need to develop the quality factors of the recommendation system. It also provides useful insights for the company’s executives or researchers that to captivate consumers’ purchase intention, they need to increase the recommendation system’s quality factors such as Diversity, Novelty, and Accuracy.
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Recommendation System’s Quality Factor (Diversity, Novelty, Accuracy), Trust, Online Store Image, Purchase Intention
