모바일 기기 사용의 빠른 증가는 소비자가 온라인 쇼핑을 하는 방법을 변화시키고 있다. 데스크탑은 부차적인 터치 포인트로 변화하고 있다. 하지만, 모바일 기기는 데스크탑에 비해 낮은 전환률을 가지고 있다(3.45% vs. 1.27%). 이러한 상황을 기기 전환으로 일부 설명할 수 있으나, 관련 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 온라인 구매 경로에서 기기전환이 전환률에 미치는 역할을 탐색하고 이러한 관계를 조절하는 요인을 분석하고자 한다.
기존 연구와의 관계
기존 연구는 모바일 기기의 프로모션이나 구매행동 성과 등에 초점을 맞춰왔다. 예를 들어 위치기반 프로모션 성과가 지리적 거리와 시간에 따라 어떻게 달라지는지 분석하였다. 또한 모바일 타겟팅의 효과에 날씨가 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 모바일 채널과 구매행동과 관련된 연구도 있다. 관련 연구로는 모바일 쇼핑의 수용이 온라인 쇼핑 행동에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였으며, 브랜드 모바일 어플의 수용이 브랜드 구매행동에 미치는 영향을 분석하였다. 기기 전환과 관련된 연구로는 소비자가 작은 기기에서 큰 기기로 이동할 수 록 수익이 증가한다는 결과가 보고되었다. 이러한 상황에서 본 연구는 모바일 기기에서 큰 기기로 전환될 때, 왜 전환률이 높아지며, 어떠한 상황에서 이러한 효과가 강화되고 약화되는지 분석하고자 한다.
개념적 모델
멀티채널과 소비자여정의 연구들은 쇼핑과 구매의 전후 과정과 상호작용에 초점을 맞춰왔다. 이러한 과정에서 디바이스의 특징과 상황적 요인들은 소비자가 각 단계에서 어떠한 기기를 사용할지에 대해 중요한 영향을 미친다. 구매 결정 전 단계에서는 정보처리가 정교화 되어 있지 않고 위험이 낮은 단계이다. 따라서 보다 편리하게 정보를 검색할 수 있는 모바일 기기를 활용하게 된다. 하지만 구매 결정단계에서는 여러 대안들을 평가해야 하며, 잘못된 선택으로 인한 위험을 감소할 필요가 있다. 따라서 정교화 된 정보처리를 필요로 하기 때문에, 보다 큰 화면의 기기를 이용하려 한다. 또한, 모바일 기기는 거래 위험이 높기 때문에, 더 안전하다고 지각되는 기기를 사용하기 위해 거래를 지연한다. 또한 이러한 거래 위험은 제품 카테고리 수준과 고객 수준에 따라 달라질 수 있다.
연구가설
모바일 기기는 정보 검색이 필요할 때, 언제 어디서나 할 수 있다. 따라서 사람들은 직장, 공공장소, 매장 등 다양한 장소에서 빈번하게 모바일 기기로 정보를 검색한다. 하지만, 구매 단계에서는 구매 위험을 줄이기 위해 자세한 정보를 확인해야 하며, 때문에, 큰 화면의 기기를 사용하기를 원한다. 예를 들어 작은 모바일 기기는 대안을 비교하는데 어렵다. 즉, 초기 구매여정에서는 모바일 기기로 정보를 검색하지만, 이후에는 정교한 정보처리를 위해 데스크탑으로 기기를 전환하여 지각된 위험을 감소할 수 있다. 따라서 모바일에서 데스크탑으로 전환하는 경우 전환률이 상대적으로 높아질 것이다.
기기전환이 전환률에 미치는 효과는 제품 유형과 고객경험 요인에 따라 조절될 것이다. 기능적 위험은 제품이 예상한 기능을 하지 못할 위험을 말하며, 이러한 위험은 모바일보다 데스크탑에서 줄어들 것이다. 또한, 모바일에서 데스크탑으로 전환하는 경우 소비자는 스마트 쇼퍼라는 기분을 느껴, 심리적 위험을 줄일 수 있다. 이처럼 지각된 위험은 기기전환이 전화률을 높이는 원인이 된다. 따라서 제품의 기능적 위험, 재무적 위험, 안전 위험이 높을수록 이러한 효과는 강화될 것이다. 만약 제품의 가격이 높다면 소비자는 더 위험을 느끼게 되어, 이러한 효과가 강화될 것이다.
반면, 소비자가 소매상이나 제품 카테고리에 경험이 많다면, 구매로 인한 지각된 위험이 낮을 것이다. 따라서, 모바일 기기에서 데스크탑으로 전환할 필요를 적게 느끼게 될 것이다. 그 결과 기기전환이 전환률에 미치는 긍정적 효과가 감소할 것이다.
데이터
유럽에 위치한 온라인 소매상으로부터 개인수준의 로그데이터를 제공받아 분석에 활용하였다. 로그 데이터 중 1) 2개 이상의 세션을 거치고 2) 같은 제품을 구매하며 3) 30분 이상의 지연을 가지고 4) 2개 이상의 기기를 전환한 37,378개의 고객 샘플을 산출하였다. 기술통계에서 데스크탑-데스크탑의 전환률은 9.2%며, 모바일-데스크탑의 전환률은 13.4%로 나타났다. 다른 외생요인을 통제하기 위해, pc-모바일 버전의 홈페이지 전환률을 비교하여 유의하지 않음을 확인하였으며, 요일, 성별, 나이, 시간도 통제하였다.
다음 제품 카테고리의 위험성을 평가하기 위해, 설문조사를 실시하였다. 위험은 재무, 기능, 안전, 심리적, 사회적 위험으로 구분된다. 최종 분석에서는 다중공선성 문제로 기능+재무, 안전, 심리+사회 등으로 통합하였다.
연구방법
우선 기기전환그룹(모바일-pc)/기기전환그룹(pc-모바일/비전환그룹 간의 자가선택 문제를 해결하기 위해 propensity score matching 방법을 활용하였다. 각 개인수준의 인구통계, 해당 소매점 경험, 전환률, 세션 간 시간, 요일, 세션 시간 등을 통제변수로 매칭시켰다. 하지만, 이 방법은 잠재적 외생변수를 통제할 수 없기 때문에, sensitivity test(양성진단 민감도 = 양성/(음성+양성))를 추가로 수행하였다.
분석방법으로는 multinomial logistic regression을 활용하였다. 다항분포 로지스틱 회귀분석은, 개인수준의 임의적인 이질성을 모델에 포함할 수 있다. 분석 결과 데스크탑으로 전환하면 전환률이 높아졌으며, 기능+재무/안전 위험과 가격이 높아질수록 긍정적 효과가 강화되었다. 반면, 소비자가 제품 카테고리 경험이 많거나, 소매점 경험이 많은 경우에는 이러한 효과가 약화되었다.
시나리오 분석
경영적 시사점을 제공하기 위해 추가적으로 시나리오 분석을 실시하였다. 3가지 시나리오(평균/높은위험+적은경험 소비자/낮은위험+많은경험 소비자)로 분석한 결과, 마지막 상호작용 기반 모델에 비해 스마트폰의 경우 156.2%/646.8%/78.7% 더 기여할 수 있는 것으로 나타났다.
시사점 및 한계점
첫째, 경영자는 모바일 기기의 낮은 전환률을 염려하기 보다는 소비자의 기기전환 경로를 나타내는 것임을 인지해야 한다. 둘째, 모바일 기기 사용 데이터는 경영자에게 탐색에서 구매로 전환되는 지점에 관한 정보를 제공한다. 리타겟팅 광고 등을 이용할 수 있다. 셋째, 멀티 디바이스는 상대적으로 전환률이 더 높고 기기특징이 서로 보완함으로써 성과를 높일 수 있다. 따라서 크로스 디바이스 쇼핑환경을 적절히 구축하기 위해 노력해야 한다. 한계점으로는 모든 디바이스 정보를 분석하지 않았다(지리, 시간, 랩탑). 또한, 하나의 소매상 웹사이트를 토대로 연구를 진행하였다.