Personalized Technology Services for In-store Shopping

매장 내 개인화 기술은 소비자의 쇼핑 패턴을 변화시키는 동시에 끊김 없는 옴니채널 쇼핑 경험을 지원함에 따라 많은 주목을 받고 있다. 해당 기술은 실제 매장에서 끊김 없는 쇼핑 경험을 위해 매장 내 디지털 장치(예: 스마트 미러, 보조 로봇)로 운영되는 기술 기반 개인화를 의미한다. 선행 연구는 주로 개인화 기술 서비스(PTS)의 개념화를 중심으로 이루어졌으며, PTS의 역할에 대한 연구는 제한적이다. 리테일 분야에서 PTS에 대한 지식 향상을 위해 본 연구는 첫째, 매장 내 쇼핑을 위해 PTS에 중요한 촉진요인과 장애요인을 파악하고자 한다. 둘째, 식별된 PTS 촉진요인과 장애요인에 대한 소비자의 인식이 통합, 고객 인게이지먼트 및 쇼핑 만족에 어떻게 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 리테일 환경에서 쇼핑 시 PTS 사용 경험이 있는 미국 소비자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 연구 1에서 탐색적 요인 분석(EFA)을 통해 PTS의 다섯 가지 촉진요인(쾌락적가치, 실용적가치, 자기 효능감, 공동 생성, 동기화)과 세 가지 장애요인(개인 정보 보호 문제, 상호 작용 부적합, 신뢰 부족)이 도출되었다. 연구 2에서는 구조 방정식 모델링(SEM)을 통해 분석한 결과 제안된 모델이 전반적으로 지지되었다. 연구 결과, PTS의 세 가지 촉진요인(쾌락적 가치, 공동 생성, 동기화)과 두 가지 장애요인(상호 작용 부적합, 신뢰 부족)은 통합에 영향을 미쳤으며, 통합은 고객 인게이지먼트를 증가시켜 쇼핑 만족을 향상시키는 것으로 나타났다.

In-store personalized technology is gaining attention as it transforms consumers’ shopping patterns while supporting seamless omnichannel shopping experiences. In-store personalized technology refers to technology-enabled personalization operated with an in-store digital device (e.g., smart mirrors, assistant robots) for a seamless shopping experience in a physical store. Due to its relative novelty, much remains unknown about the role of personalized technology service (PTS) with past research mainly focusing on conceptualizations of PTS. To enhance current knowledge of PTS in retailing, this study has two purposes. The first is to identify key drivers and barriers important to PTS for in-store shopping. The second is to examine how consumers’ perceptions of the identified PTS driver and barrier factors affect integration, customer engagement, and shopping satisfaction. Two studies were conducted using a web-based survey method with US consumers who have used PTS while shopping in retail stores. In Study 1, an exploratory factor analysis (EFA) reveals five drivers (i.e., hedonic, utilitarian, self-efficacy, co-creation, and synchronicity) and three barriers (i.e., privacy concerns, interaction misfit, and lack of confidence) of PTS. In Study 2, structural equation modeling (SEM) shows overall support for the proposed model. Three drivers (hedonic value, co-creation, and synchronicity) and two barriers (interaction misfit and lack of confidence) of PTS have significant effects on integration. Moreover, integration increases customer engagement, thereby enhancing shopping satisfaction.