https://doi.org/10.14373/JKDA.2020.26.3.208
본 논문은 석사학위 논문 중 일부임.
접수일 : 2020년 5월 13일, 수정일 : (1차) 2020년 6월 19일, (2차) 2020년 7월 10일, 채택일 : 2020년 7월 20일
†
Corresponding author : Nami Joo, Department of Food &
Nutrition, Sookmyung Women’s University, 100 Cheongpa-ro 47-gil, Youngsan-gu, Seoul 04310, Korea
Tel : 82-2-710-9471, Fax : 82-2-710-9479 E-mail : [email protected]
ORCID : https://orcid.org/0000-0002-8205-0399
식품 관련 앱(APP) 서비스 품질 속성이 서비스 이용자의 지각된 가치와 구매 후 행동의도에 미치는 영향
김세미ㆍ박상현1ㆍ주나미2†
숙명여자대학교 교육대학원 영양교육전공ㆍ
1서울 강서구 어린이급식관리지원센터ㆍ
2숙명여자대학교 생활과학대학 식품영양학과
Effect of Application Service Quality Attributes on Perceived Value and Post-Purchase Behavior Intentions
Semi Kim·Sanghyun Park1·Nami Joo2†
Nutrition Education Graduate School, Sookmyung Women’s University, Seoul 04310, Korea
1
Gangseo Cenger for Children’s Foodservice Management, Seoul 07781, Korea
2
Dept. of Food & Nutrition, Sookmyung Women’s University, Seoul 04310, Korea
ABSTRACT
In modern society, the online to offline (O2O) market has become an emerging market. Based on social and cultural phenomena, the importance of “FOODTECH” linked with mobile applications is growing in the food and restaurant industry. This study examined subjective food application service quality, perceived value, and post-purchase behavior intentions. According to this study, of foodtech service quality attributes, only in- formation, mobility, and reliability had positive (+) relationships with perceived value. However, foodtech service quality attributes did not have a direct impact on behavior intentions. Perceived values had a positive (+) relationship with behavior intentions and showed full mediation effects between foodtech service quality attributes and behavior intentions. Based on these results, future research on the relationship among food ap- plication service quality, perceived value, and post-purchase behavior intentions is needed.
Key words : application service quality, perceived value, post-purchase behavior intentions
서 론
과학기술정보통신부(Ministry of Science and ICT 2019)에 따르면 만 3세 이상 인구 중 스마트폰 이용 자 비율은 89.6%로, 세대별로는 10대 98.4%, 20대 99.9%, 30대 99.9%, 40대 99.5%, 50대 97.7%, 60대 86.3% 등으로 나타났다. 또한, 모바일을 통한 인터넷 이용자는 90.4%로, 20대 99.9%, 30대 99.9%의 이용률 이 타 연령대에 비해 높게 나타났다. 이처럼 국민 대
다수가 스마트폰을 보유하며, 10명 중 9명이 모바일 기기를 이용하여 인터넷에 접속하고 있다.
스마트폰 이용률이 증가하면서 스마트폰을 통한 모바일 쇼핑 비율이 지속적으로 증가하고 있고, 모바 일 쇼핑의 이용자가 늘어남에 따라 새로운 소비패턴 인 O2O(Online to Offline) 시장이 등장하게 되었다(Kim 2016b). O2O 서비스는 일반적으로 온라인과 오프라인 을 유기적으로 연결해주는 서비스를 통칭하며, 유통 비용이 저렴한 온라인과 소비의 발생인 오프라인의 장점을 접목한 새로운 시장이다(Choi 2017). Kim 등 (2016)의 KT경제경영연구소 발간 2017년 ICT 10대 주목 이슈에서는 O2O 시장이 연 300조원 규모로 지속 성장할 것으로 예상했다. 이러한 O2O 산업의 등장과 함께 맞벌이 부부 및 1인 가구의 증가, IT 발전에 따 른 온라인 결제 시스템 진화 등의 사회문화적 변화에 따라 음식(Food)과 IT 기술(Technology)이 결합한 푸 드테크(Foodtech) 시장이 급속도로 성장하고 있으며, 푸드테크 시장이 확대됨에 따라 식재료 개발, 생산부 터 소비자 빅데이터 분석까지 음식과 과학 기술이 결 합된 새로운 가치를 만들어내고 있다(Kim 2016a).
푸드테크는 음식의 물리적, 화학적, 생물학적 구성 을 연구하는 푸드 사이언스(food science)의 응용 영역 으로서 식품의 포장, 유통 등에 IT 기술을 사용하여 생산성을 향상시키는 것을 의미한다(Kim & Kim 2016).
IRS Global(2018)에 따르면 푸드테크는 그간 오프라인 에 머물러 있던 전통 식품 산업에 ICT 기술을 융합 하여 식품 생산에서부터 제조 및 가공, 유통, 배달 서 비스에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 혁명적인 변화를 만들어 내고 있으며, 초기에는 O2O 서비스와 음식 배달 서비스를 중심으로 발전하였으나 여기에 국한하 지 않고 바이오에너지, 생체 재료, 기능성 대체 식품, 지능화된 농장을 의미하는 스마트팜, 사물인터넷과 주방이 접목된 스마트 키친 분야에 이르기까지 광범 위하게 적용ㆍ확대되고 있다. 이처럼 푸드테크 산업 이 발전함에 따라 사람들은 스마트폰을 이용하여 시 공간을 초월해 원하는 것을 즉시 얻을 수 있게 되는 혁명적 변화를 경험하고 있다.
정보통신기술의 발달과 함께 스마트폰 이용자의 모바일 쇼핑 증가, 모바일 주문 및 결제 시스템 상용 화, 1인 가구 및 맞벌이 부부의 증가로 인한 가족 형 태 다양화 등의 사회문화적 변화에 따라 푸드테크의 중요도가 증가하고 있다. 이처럼 푸드테크는 식품 및 외식 시장에 큰 영향을 미치고 있는 새로운 커뮤니케 이션의 유형이라고 판단하여 ‘푸드테크 서비스’를 연구 주제로 선정하였다. 다만, 푸드테크 영역이 광범위하기 때문에 한국농수산식품유통공사(Korea Agro-Fisheries &
Food Trade Corporation 2015)가 국내 외식 산업의 주요 IT 활용을 중심으로 O2O 서비스, 음식 배달 서비스, 맛집 추천 및 예약 대행 서비스, 식재료 및 레시피 배송 서비스로 푸드테크 서비스 유형을 구분한 것을 토대로 영역을 한정하여 연구를 진행하였다.
식품 및 외식 산업 분야에서 O2O 서비스, 배달 서 비스 등과 같은 개별 서비스의 이용 실태를 중심으로 한 선행연구를 살펴보면, Choi(2015)는 소셜커머스와 배달 어플리케이션을 중심으로 고객만족도가 외식상 품 구매 및 재구매 의도에 미치는 영향을 살펴보았 다. 그 결과, 각 어플리케이션을 이용한 외식상품의 고객만족도가 재구매 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 푸드테크 산업 소비자의 배달 앱 기술수용의도에 관한 Kim & Kim(2016)의 연구에 서 수용의도는 정보의 우수성이나 시스템 환경보다 개인적 혁신성이 지각된 유용성에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 배달앱 사용은 쿠폰 등의 혜택과 상관없이 외식업체의 맛과 브랜드 인지도, 사용자 리 뷰를 통한 비교평가를 보고 정보를 쉽게 찾는 경향이 있는 것으로 나타났다. 외식 배달 어플리케이션 서비 스 지속이용의도에 관한 연구에서는 지각된 가치가 이용자 저항에 부(–)의 영향을 주는 것으로 나타났으 나 지속이용의도에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나 타났고, 이용자 저항은 지속이용의도에 부(–)의 영향 을 주는 것으로 나타났다(Kim 2017). 선행연구를 살 펴본 결과, 식품 산업 내 푸드테크 서비스의 종합적 인 이용 실태 및 관련된 모바일 앱의 서비스 품질이 이용자의 가치 지각 및 행동의도에 미치는 영향에 대
Figure 1. The research model and hypothesis.
한 연구는 아직 미흡한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 푸드테크 서비스 이용자를 대상으로 전반 적인 앱 이용 실태를 파악하고, 앱 서비스 품질 속성, 앱 서비스 이용자의 지각된 가치, 구매 후 행동의도 의 구조적 관계를 분석하여 식품 관련 앱 서비스 품 질 속성이 서비스 이용자의 지각된 가치와 행동의도 에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이는 푸드테크 서비스 이용자의 관점에서 구매 후 행동에 영향을 미 치는 중요 요인에 대한 정보를 제공할 수 있을 것이 라 판단되며, 식품 관련 앱을 운영하는 기업이 이용 자가 긍정적인 가치를 느끼고 지속적으로 앱을 사용 할 수 있도록 시스템을 구축하고 높은 품질의 서비스 를 제공함에 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
연구방법 1. 조사기간 및 대상
본 연구는 푸드테크 서비스 이용자의 앱 이용 실 태 및 앱 서비스 품질 속성과 이용자의 지각된 가치 가 구매 후 행동의도에 미치는 영향을 검증하는 데 목 적이 있다. 본 연구는 숙명여자대학교 생명윤리심의 회 심의를 통해 승인(IRB NO. SMWU-1901-HR-145- 01)을 받은 후, 2019년 2월 1일부터 2월 14일까지 서 울ㆍ경기 내 지자체 시설관리공단에서 운영하는 문화ㆍ 체육시설의 스마트폰을 사용하는 성인 남녀를 대상으 로 설문조사를 실시하였다. 총 300부의 설문지를 배 포하였고, 그중 푸드테크 서비스를 사용해 본 경험이 없다고 응답한 6부와 이용경험은 있으나 응답이 불성실 한 3부를 제외한 총 291부를 통계처리에 사용하였다.
2. 조사내용 및 방법
조사대상자의 일반사항을 알아보기 위하여 성별, 나이, 직업, 가족형태, 스마트 사용시간 총 5문항으로
구성하였다. 푸드테크 서비스 이용자의 앱 이용 실태 를 파악하기 위하여 선행연구(Korea Agro-Fisheries &
Food Trade Corporation 2015; Lee 2016; Lee 2018)를 을 참고하여 주로 많이 이용하는 식품 관련 앱, 앱 사 용 방식, 앱 설치 계기, 앱 이용 동기 등 총 4문항으 로 구성하였다. 앱 서비스별 이용 빈도 조사 시 O2O 서비스(카카오톡 식음료 기프티콘, 소셜커머스 식음료 모바일교환권, 스타벅스 사이렌 오더 등), 음식 배달 서비스(배달의 민족, 요기요, 배달통 등), 맛집 추천 및 예약 대행 서비스(망고플레이트, 포잉, 식신핫플레 이트 등), 밀키트(식재료ㆍ레시피 배송) 서비스(잇츠 온, 아이엠어쉐프, 쉐프바스켓 등)로 구분하여 조사하 였다. 앱 서비스 품질은 스마트폰을 통해 푸드테크 서비스 앱을 이용해 본 경험자들이 앱에 대해 느끼는 서비스 품질로 정의하였으며, 측정 항목은 Barnes &
Vidgen (2001)의 WebQual 4.0을 토대로 Yuan(2017)의 연구에서 수정 보완하여 제시한 요인을 기초로 하여 정보성(4문항), 이동성(3문항), 유용성(3문항), 신뢰성 (2문항), 공감성(2문항)으로 구성하였다. 지각된 가치 는 소비자가 제품ㆍ서비스에 대해 인식하는 혜택 및 편익과 사용 중에 경험하는 만족도로 정의하였다. 구 성 문항은 Lee(2016)의 인터넷과 커머스의 지각된 가 치에 대한 연구에서 제시한 가치 지각 측정 도구를 수정ㆍ보완하여 총 7문항으로 구성하였고 Likert 5점 척도로 측정하였다. 구매 후 행동의도는 상품이나 서 비스를 구매한 뒤 형성된 소비자의 태도를 바탕으로 나타난 구체적인 행동으로 정의하였으며, Lee(2016), Yuan(2017)의 선행연구를 참고하여 총 3문항으로 구
Table 1. Exploratory factor analysis and reliability analysis of app service quality attributes.
Variables Factor
1 Factor
2 Factor
3 Factor
4 Factor
5
Cronbach’s Alpha
Foodtech service app provides relevant products and information 0.858 0.791
Foodtech service app provides latest products and information 0.831
Foodtech service app provides exact information 0.666
It is easy to understand information provided by Foodtech service app 0.615
Foodtech service app is convenient to use 0.808 0.823
The function of Foodtech service app is easy to use 0.802
It is easy to understand products and service provided by Foodtech service app 0.708
Foodtech service app is easy to use on the move 0.847 0.818
It is possible to connect to Foodtech service app anywhere 0.771
Foodtech service app is available anytime when I need 0.733
Foodtech service app is safe from snooping attacks 0.903 0.820
Foodtech service app protects personal information 0.888
Products and information provided by Foodtech service is useful to share with other users 0.834 0.720
Foodtech service app make users to promote communal spirit 0.593
Explained variance 2.662 2.396 2.197 1.788 1.077
Variation 19.013 17.117 15.693 12.774 7.693
Cumulative percentage 19.013 36.131 51.824 64.598 72.291
Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy=0.832 Bartlett’s test of sphericity. Chi-Square χ
2=1674.416 (df=91, P＜0.01)**
**P＜0.01
성한 후 모든 문항은 Likert 5점 척도를 사용하여 측 정하였다.
3. 연구모형 및 연구가설
푸드테크 앱 서비스 품질 속성과 푸드테크 앱 서 비스 이용자의 지각된 가치가 구매 후 행동의도에 미 치는 영향을 알아보기 위해 구조방정식 모형을 이용 하였다. 연구모형은 Fig. 1과 같고 각 변수 간에 밀접 한 관계가 있다는 가정에 근거하고 있으며 다음과 같 이 연구가설을 설정하였다.
가설 1. 푸드테크 앱 서비스 품질 속성은 이용자의 지각된 가치에 유의한 영향을 미칠 것이다.
가설 2. 푸드테크 앱 서비스 이용자의 지각된 가치 는 구매 후 행동의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
가설 3. 푸드테크 앱 서비스 품질 속성은 이용자의 구매 후 행동의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.
4. 통계분석
본 연구결과는 SPSS(Statistics Package for Social Science) 23.0 for Windows(SPSS Inc., Chicago, IL, USA) 와 AMOS(Analysis of Moment Structure) 23.0(SPSS Inc., IL, Chicago, USA) 통계 프로그램을 이용하여 분 석하였다. 조사대상자의 일반적 특성, 푸드테크 앱 이 용 실태를 파악하기 위해 빈도분석을 실시하였으며, 측정변수의 기술적 통계값을 알아보기 위하여 기술통 계분석을 실시하였다. t-test를 통해 성별에 따른 측정 변수를 비교하였고, 나이와 직업, 가구형태, 스마트폰 사용시간에 따른 측정변수의 차이를 알아보기 위하여
Table 2. Exploratory factor analysis and reliability analysis of perceived value.
Variables Factor 1 Cronbach’s
Alpha Using Foodtech service app is excellent
choice
0.832 0.870
Using Foodtech service app is generally satisfying
0.796
Food data from Foodtech service app generally fulfills my expectations
0.777
It is worth using Foodtech service app 0.767 I derived a lot of profit by using Foodtech
service app
0.726
Foodtech service app provides good value 0.724 I can save information seeking time by
using Foodtech service app
0.642
Explained variance 3.980
Variation 56.856
Cumulative percentage 56.856
Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy=0.890 Bartlett’s test of sphericity. Chi-Square χ
2=867.271 (df=21, P＜0.01)**
**P＜0.01
분산분석(ANOVA)을 사용하였으며, 사후검증은 Scheffe 를 통해 검증하였다. 모든 측정항목에 대한 Cronbach’s Alpha 계수 검증을 통해 신뢰도 분석을 실시하고, 요인 분석을 진행하기 위하여 표준적합도(Kaiser-Meyer-Olkin, KMO) 검증, 바틀렛 구형성 검증(Bartlett’s Sphericity test)을 실시하였다. 신뢰성과 타당성 분석의 결과를 토대로 구조방정식 모형을 이용하여 본 연구모형의 경로계수를 파악하고 분석하여 가설을 검증하였다.
결 과 1. 측정도구의 신뢰도 및 타당성
앱 서비스 품질 속성 항목에 대한 신뢰도 계수와 탐색적 요인 분석 결과는 Table 1과 같다. 모든 변수 는 5개의 요인으로 구분되었다. 요인 1은 ‘푸드테크 서비스 앱은 관련성 있는 상품과 정보를 제공한다’,
‘푸드테크 서비스 앱은 최신의 상품과 정보를 제공한 다’, ‘푸드테크 서비스 앱은 정확한 정보를 제공한다’,
‘푸드테크 서비스 앱의 상품 및 관련 정보는 이해하 기 쉽다’로 구성되어 요인명을 ‘정보성’으로 명명하였 다. 요인 2는 ‘푸드테크 서비스 앱은 사용하기 편리하 다’, ‘푸드테크 서비스 앱의 기능은 사용하기 쉽다’,
‘푸드테크 서비스 앱이 제공하는 상품과 서비스를 이 해하기 쉽다’로 구성되어 요인명을 ‘유용성’으로 명명 하였다. 요인 3은 ‘이동 중에도 푸드테크 서비스 앱을 이용하기 쉽다’, ‘필요한 장소에서 푸드테크 서비스 앱의 접속이 가능하다,’ ‘내가 필요한 때 푸드테크 서 비스 앱은 이용이 가능하다’로 구성되어 요인명을
‘이동성’으로 명명하였다. 요인 4는 ‘푸드테크 서비스 앱은 외부 해킹으로부터 안전하다’, ‘푸드테크 서비스 앱에서는 개인정보를 안전하게 보호한다’로 구성되어
‘신뢰성’으로 명명하였다. 요인 5는 ‘푸드테크 서비스 를 통해 제공받은 상품은 다른 사람들과 공유하기 용 이하다’, ‘푸드테크 서비스 앱은 공동체 의식이 생기 도록 한다’로 구성되어 요인명을 ‘공감성’으로 명명하
였다. 표준적합도(KMO) 수치는 0.832, 단위행렬(Bartlett) 수치는 1674.416(df=91, P＜0.01)로 적합한 공통요인 이 존재하는 것으로 나타났으며, 총 누적 변량은 72.291%를 설명하는 것으로 나타났다.
지각된 가치 항목에 대한 신뢰도 계수와 탐색적 요인 분석 결과는 Table 2와 같다. ‘푸드테크 서비스 앱을 이용한 것은 탁월한 선택이다’, ‘푸드테크 서비 스 앱의 사용은 전반적으로 만족스럽다’, ‘푸드테크 서비스 앱을 이용해 얻은 식품ㆍ음식 관련 정보는 전 반적으로 나의 기대를 충족시킨다’, ‘푸드테크 서비스 앱을 이용한 것은 가치있는 일이다’, ‘푸드테크 서비 스 앱의 사용은 나에게 이익이 되었다’, ‘푸드테크 서 비스 앱은 좋은 가치를 제공한다’, ‘푸드테크 서비스 앱의 사용으로 정보탐색시간이 절약되었다’ 등 모든 변수가 1개 요인으로 묶였고, 요인명을 ‘지각된 가치’
로 명명하였다. 표준적합도(KMO) 수치 0.890과 단위 행렬(Bartlett) 수치 867.271(df=21, P＜0.01)로 적합한 공통요인이 존재하는 것으로 나타났으며, 총 누적 변
Table 3. Exploratory factor analysis and reliability analysis of behavior intention.
Variables Factor 1 Cronbach’s Alpha I will positively talk about used Foodtech
service app to other person
0.907 0.869
I will recommend used Foodtech service app to other person
0.898
I will consistently use Foodtech service app for food purchasing or information acquisition
0.867
Explained variance 2.381
Variation 79.358
Cumulative percentage 79.358
Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy=0.731 Bartlett’s test of sphericity. Chi-Square χ
2=434.943 (df=3, P＜0.01)**
**P＜0.01
Table 4. Demographic characteristics of the subjects.
Variables Criteria N %
Gender Male 148 50.9
Female 143 49.1
Age (years) 20∼29 141 48.5
30∼39 83 28.5
40∼49 42 14.4
≥50 25 8.6
Job Student 87 29.9
Salaried worker 130 44.7
Self-employer 15 5.2
Public servant 22 7.6
Production worker 2 0.7
Homemaker 13 4.5
Professional 22 7.6
Number of household members
1 65 22.3
2 55 18.9
3∼4 156 53.6
≥5 15 5.2
Hours of using mobiles h＜2 17 5.8
2≤h＜4 59 20.3
4≤h＜6 84 28.9
6≤h＜8 87 29.9
8≤h＜10 27 9.3
h≥10 17 5.8
Total 291 100.0
량은 56.856%를 설명하는 것으로 나타났다.
구매 후 행동의도 항목에 대해 신뢰도 계수와 탐 색적 요인 분석 결과는 Table 3에 제시하였다. ‘이용 해 본 푸드테크 서비스를 주변사람에게 긍정적으로 이야기할 것이다’, ‘이용해 본 푸드테크 서비스를 주 변사람에게 추천할 것이다’, ‘향후 식품ㆍ음식 구매 또는 정보 획득을 위해 지속적으로 푸드테크 서비스 앱을 사용하였다’ 등 모든 변수가 1개의 요인으로 묶 였고, 요인명을 ‘구매 후 행동의도’로 명명하였다. 표 준적합도(KMO) 수치는 0.731이고, 단위행렬(Bartlett) 수치는 434.943(df=3, P＜0.01)으로 적합한 공통요인이 존재하는 것으로 나타났으며, 총 누적 변량은 79.358%
를 설명하는 것으로 나타났다.
2. 조사대상자의 일반적인 특성
조사대상자의 일반적인 특성은 Table 4와 같다. 인 구통계학적 특성 중 성별은 남성(50.9%)이 여성(49.1%)에 비해 약간 많은 것으로 조사되었다. 연령대는 20∼29세 (48.5%) 집단이 가장 많았고, 30∼39세(28.5%), 40∼49세 (14.4%), 50세 이상(8.6%) 순으로 나타났다. 직업은 회 사원(44.7%)이 가장 많았고, 학생(29.9%), 공무원(7.6%), 전문직(7.6%), 자영업(5.2%), 전업주부(4.5%), 생산/기술
직(0.7%) 순으로 나타났다. 가구형태는 3∼4인 가구 (53.6%)가 가장 많았으며, 1인 가구(22.3%), 2인 가구 (18.9%), 5인 이상 가구(5.2%) 순으로 나타났다. 스마 트폰 사용시간은 6∼8시간 미만(29.9%)이 가장 높은 분포를 보였고, 4∼6시간 미만(28.9%), 2∼4시간 미만 (20.3%), 8∼10시간 미만(9.3%), 2시간 미만(5.8%), 10시간 이상(5.8%) 순으로 나타났다.
3. 푸드테크 서비스 앱 이용 실태
푸드테크 서비스 앱 이용 실태에 대한 빈도분석 결 과는 Table 5와 같다. 조사대상자가 주로 많이 이용하
Table 5. App utilization.
Variables Criteria N % Mean±SD
The most-used service O2O service 125 43.0
Delivery service 145 49.8
Restaurant reservation agent service 19 6.5
Meal kit 2 0.7
APP use method Use only one or two apps 209 71.8
Download the required apps 69 23.7
After comparing prices in several applications 13 4.5
APP installation opportunity TVㆍradio 33 11.3
Internetㆍmobile 93 32.0
Newspaper 1 0.3
Acquaintance recommendation 104 35.7
SNS 40 13.7
Installed when purchasing a mobile phone 5 1.7
ETC. 15 5.2
APP usage motivation Because of searching, ordering, and paying at once 4.15±0.80
Because of coupons, mileage, price discount, etc. 3.46±1.08
Because of providing food and food information that I did not know 3.15±1.11
Because of a lot of reviews from other users 3.52±1.01
Because of curiosity to see the ads 2.65±1.08
Because of acquaintance recommendation 3.05±1.15
Because of buying various ingredients and food than offline 2.98±1.10 Scale of grading (5-point Likert scale 1: strongly disagree∼5: strongly agree)
는 식품 관련 앱으로 음식 배달 서비스(49.8%)가 가 장 높았고, O2O 서비스(43.0%), 맛집 추천ㆍ예약 대 행 서비스(6.5%), 밀키트(0.7%) 순으로 나타났다. 배달 의 민족, 요기요, 배달통 등과 같은 음식 배달 서비스 를 이용하는 비율과 카카오톡 식음료 기프티콘, 소셜 커머스 식음료 모바일교환권, 스타벅스 사이렌오더 등과 같은 O2O 서비스를 이용하는 비율이 합쳐서 약 90%를 차지하는 것으로 나타났다. 앱 사용 방식은
‘한두 개의 어플만 사용한다’가 71.8%로 가장 많은 비중을 차지하였으며, ‘그때 그때 필요한 어플을 다운 받아 사용한다’ 23.7%, ‘여러 개의 어플을 다운받아 놓고 가격을 비교하며 사용한다’ 4.5% 순이었다. 앱 설 치 계기는 지인 추천(35.7%)이 가장 많았고, 인터넷ㆍ 모바일(32.0%), SNS(13.7%), TVㆍ라디오광고(11.3%),
기타(5.2%), 스마트폰 구입 시 이미 설치됨(1.7%), 지면 신문(0.3%) 순으로 나타났다. 기타 의견으로는 ‘사람과 의 접촉을 피하고 싶어서’, ‘음식을 직접 사러 나가기 귀찮아서’, ‘필요해서’ 등이 있었다. 앱 이용 동기는
‘검색, 주문, 결제까지 한 번에 가능해서’의 점수가 4.15±0.80으로 가장 높게 나타났고, ‘다른 사용자들의 리뷰가 많아서’ 3.52±1.01, ‘쿠폰, 마일리지, 가격할인 등 혜택 때문에’ 3.46±1.08, ‘내가 알지 못한 식품ㆍ음 식 관련 정보를 제공해줘서’ 3.15±1.11, ‘주변 지인이 추천해줘서’ 3.05±1.15, ‘오프라인보다 다양한 식재료ㆍ 음식 구입이 가능해서’ 2.98±1.10, ‘광고를 보고 호기 심에’ 2.65±1.08 순으로 나타났다.
Table 6. Differences in application service quality attributes, perceived value and behavior intentions according to demo- graphic characteristics.
Service quality attributes Perceived
value
Behavior intention Informativeness Usefulness Mobility Reliability Empathy
Gender Male 3.73±0.610
1)3.96±0.669 4.08±0.620 2.79±0.719 3.20±0.625 3.72±0.551 3.62±0.620 Female 3.65±0.558 3.96±0.589 4.08±0.609 2.76±0.692 3.09±0.686 3.74±0.556 3.72±0.716
t-value 1.108 –0.011 0.024 0.425 1.454 –0.343 –1.287
Age (years) 20∼29 3.71±0.546 3.95±0.583
b4.08±0.602
b2.86±0.720 3.17±0.645 3.76±0.519
c3.66±0.667 30∼39 3.74±0.593 4.08±0.612
b4.20±0.553
b2.67±0.669 3.10±0.651 3.82±0.519
c3.71±0.656 40∼49 3.70±0.659 4.03±0.654
b4.12±0.560
b2.80±0.635 3.21±0.673 3.68±0.584
b3.71±0.708
≥50 3.41±0.603 3.49±0.721
a3.68±0.796
a2.60±0.804 3.10±0.736 3.37±0.662
a3.51±0.674
F-value 2.178 6.006** 4.784** 1.815 0.393 4.719** 0.669
Hours of using mobiles h＜2 3.29±0.767
a3.61±0.669
a3.76±0.550
a2.94±0.917 3.18±0.883 3.47±0.541
a3.59±0.769 2≤h＜4 3.44±0.603
b3.85±0.629
b3.92±0.693
b2.76±0.709 3.08±0.712 3.53±0.572
b3.51±0.673 4≤h＜6 3.77±0.523
b3.98±0.620
b4.12±0.542
b2.79±0.750 3.14±0.638 3.82±0.545
b3.76±0.709 6≤h＜8 3.83±0.540
c4.10±0.645
c4.20±0.640
c2.77±0.664 3.19±0.670 3.81±0.579
b3.71±0.665 8≤h＜10 3.67±0.439
b3.85±0.456
b4.09±0.377
b2.69±0.653 3.13±0.492 3.74±0.372
b3.56±0.489 h≥10 3.84±0.655
c4.04±0.665
b4.16±0.728
b2.79±0.561 3.21±0.502 3.89±0.399
c3.80±0.566
F-value 5.833** 2.495* 2.551* 0.284 0.245 3.537** 1.429
1)
Mean±SD
Scale of grading (5-point Likert scale 1: strongly disagree∼5: strongly agree)
a,b,c
Scheffe test
*P＜0.05, **P＜0.01
4. 인구통계학적 특성에 따른 식품 관련 앱 서비스 품질 속성, 지각된 가치, 구매 후 행동의도 차이 분석
인구통계학적 특성에 따른 푸드테크 앱 서비스 품 질 속성, 지각된 가치, 구매 후 행동의도의 차이를 분 석한 결과는 Table 6에 제시하였다. 본 연구에서는 성 별에 따른 측정변수들의 유의한 차이가 나타나지 않 았으나 연령, 스마트폰 사용시간에 따라서는 일부 측 정변수에서 통계적으로 유의한 차이가 파악되었다.
세부적으로 살펴보면 연령에 따른 측정변수 간 차이 는 정보성, 신뢰성, 공감성, 행동의도에서는 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 유용성, 이동성, 지각된 가치에서 유의한 차이를 보였다. 특히 유용성은 50세 이상에서 가장 낮게 지각하였고(F-value=6.006, P=0.001), 이동성 역시 50세 이상에서 가장 낮게 지각하는 것을 확인하였다(F-value=4.784, P=0.003). 지각된 가치는 30∼39세에서 가장 높게 나타났고, 50세 이상에서 가장
낮게 지각하였다(F-value=4.719, P=0.003). 즉, 50세 이상 이 다른 연령에 비해 푸드테크 서비스 앱을 사용하 고, 앱의 기능을 파악하거나 앱이 제공하는 상품과 서비스를 이해하는 등 유용성에 대한 점수가 유의적 으로 낮았다. 또한 필요한 때나 필요한 장소에서 푸 드테크 서비스 앱을 이용하는 등 이동성에 대한 점수 도 50세 이상이 다른 연령에 비해 낮았다. 유의적이 지는 않았지만 정보성, 신뢰성, 공감성, 구매 후 행동 의도 모든 요인에 대한 점수가 50세 이상이 낮은 것 으로 나타났다. 스마트폰 사용시간에 따른 측정변수 간 차이는 신뢰성, 공감성, 행동의도에서는 유의한 차 이가 나타나지 않았고, 정보성, 유용성, 이동성, 지각 된 가치에서는 유의한 차이를 나타냈다. 정보성과 지 각된 가치는 스마트폰을 10시간 이상 사용하는 조사 대상자들이 가장 높게 지각하였고, 2시간 미만으로 사용하는 조사대상자들이 가장 낮게 지각하였다. 유 용성과 이동성은 스마트폰을 6∼8시간 미만으로 사 용하는 대상자들에게서 가장 높게 지각하였고, 2시간
Figure 2. Verification of theoretical model.
Table 7. The relationship between multiple variables.
Path entry Estimate S.E. β C.R. P
Informativeness → Perceived value 0.355 0.101 0.371 3.521 0.000**
Usefulness → Perceived value 0.012 0.077 0.016 0.160 0.873
Mobility → Perceived value 0.464 0.103 0.504 4.528 0.000**
Reliability → Perceived value 0.152 0.048 0.174 3.162 0.002**
Empathy → Perceived value 0.004 0.039 0.006 0.097 0.923
Perceived value → Behavior intention 1.178 0.153 0.937 7.679 0.000**
Informativeness → Behavior intention –0.161 0.123 –0.134 –1.307 0.191
Usefulness → Behavior intention –0.061 0.084 –0.063 –0.726 0.468
Mobility → Behavior intention 0.044 0.128 0.038 0.343 0.732
Reliability → Behavior intention 0.029 0.056 0.027 0.524 0.600
Empathy → Behavior intention 0.078 0.043 0.104 1.831 0.067
**P＜0.01
미만으로 사용하는 조사대상자들이 가장 낮게 지각하 는 것으로 나타났다.
5. 구조방정식 모형 분석 및 가설검증
‘푸드테크 앱 서비스 품질 속성(정보성, 유용성, 이 동성, 신뢰성, 공감성)’, ‘지각된 가치’, ‘구매 후 행동
의도’의 변수 간 구조적 관계를 파악하기 위해 구조 방정식 모형을 분석한 결과는 Fig. 2에 제시하였다.
본 연구모형은 RMR 0.030, GFI 0.917, AGFI 0.915, CFI 0.968, NFI 0.916, IFI 0.968, RMSEA 0.044로 전 체적으로 적합도 지수가 기준치 이상으로 측정되어 모형적합도의 권장기준을 충족하였다.
연구모형의 각 변수 간 경로계수는 Table 7에 제시
하였다. 푸드테크 앱 서비스 품질 속성이 지각된 가 치에 미치는 영향을 살펴본 결과, 정보성의 표준화된 경로계수는 0.101(C.R.=3.521), 유용성은 0.077(C.R.=0.160), 이동성은 0.103(C.R.=4.528), 신뢰성은 0.048(C.R.=3.162), 공감성은 0.039(C.R.=0.097)로 나타나 정보성, 이동성, 신뢰성만이 지각된 가치에 통계적 유의수준하에서 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 푸드테 크 앱 서비스 품질 속성 중 정보성, 이동성, 신뢰성은 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1 ‘푸드테크 앱 서비스 품질 속성은 이용자의 지각된 가치에 유의한 영향을 미칠 것이다’는 부분 채택되었다. 이용자의 ‘지각된 가치’와 ‘구매 후 행동 의도’에 미치는 영향은 표준화된 경로계수가 0.153 (C.R.=7.679)으로, 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으 로 나타났다. 따라서 가설 2 ‘푸드테크 앱 서비스 이 용자의 지각된 가치는 구매 후 행동의도에 유의한 영 향을 미칠 것이다’는 채택되었다. 푸드테크 앱 서비스 품질 속성이 구매 후 행동의도에 미치는 영향을 살펴 본 결과 푸드테크 앱 서비스 품질 속성 모두 유의적 이지 않아 가설 3 ‘푸드테크 앱 서비스 품질 속성은 이용자의 구매 후 행동의도에 유의한 영향을 미칠 것 이다’는 기각되었다.
고 찰
4차 산업혁명과 함께 부상하고 있는 푸드테크는 오프라인을 중심으로 한 전통 식품 산업에 ICT 기술 을 융합하면서 식품 생산에서부터 제조, 가공, 유통, 배달 서비스에 이르기까지 새로운 서비스 및 가치를 창출해내고 있다. 본 연구에서는 분석 결과를 바탕으 로 식품 관련 앱 서비스 사용을 활성화시키기 위한 전략과 대응방안을 제안하고자 하였다.
첫째, 푸드테크 서비스 앱 이용 실태를 살펴보면, 조사대상자가 주로 많이 이용하는 식품 관련 앱은 음 식 배달 서비스(49.8%)가 가장 높았고 O2O 서비스 (43.0%)가 그 다음으로 높게 나타나 두 서비스의 비
율이 90%를 넘는 것으로 나타났다. 배달앱은 스마트 폰 어플리케이션을 이용하여 음식점을 찾고 음식의 주문부터 대금 결제까지 한 번에 진행할 수 있는 음 식 배달 서비스로 전통적인 식품 산업에 정보통신기 술과 빅데이터를 접목한 푸드테크의 핵심 분야 중 하 나라고 할 수 있다(Kim 2015; Lee 2018). 2010년에 앱 개발업체 ‘스토니키즈’가 최초의 배달앱인 ‘배달통’을 개발하여 사용자의 위치기반을 통해 주변 배달 음식 점 및 메뉴 검색, 주문 전화가 가능한 서비스를 시작 하였고, 2010년 6월에 ‘배달의 민족’과 2012년 8월에
‘요기요’가 배달앱 서비스 시장에 진출하였다(Do 2015). 배달앱은 단순히 음식점을 검색하고 음식을 주 문하는 서비스를 제공하는 것을 넘어서 스마트폰을 통해 음식점과 소비자의 연결고리 역할을 하며 주문 량과 다른 이용자들의 후기 등의 정보를 제공하였다 (TechM 2015). 또한 배달앱 이용자는 음식점과 직접 통화하지 않고 클릭 한 번에 어려움 없이 편리하게 음식을 주문할 수 있게 되면서 푸드테크 영역 중 특 히 음식 배달 서비스가 발전하게 되었다(Korean Woman’s Federation for Consumer 2015). 국내 배달앱 산업은
‘배달의 민족’, ‘요기요’, ‘배달통’ 등 주요 3사가 국내 시장의 90% 이상을 점유하고 있다(Lee 2018). O2O는
‘Online to Offline’의 약자로 온라인과 오프라인이 유 기적으로 융합하여 새로운 가치를 창출하는 활동을 말한다(Kim 등 2016). 초기의 O2O 서비스는 온라인 으로 고객을 유치하여 오프라인 거래를 지원하는 것 을 의미하였으나, 현재는 온라인에서 오프라인으로의 연결과 오프라인에서 온라인으로의 연결 모두를 포함 한다(Kim 등 2016).
앱 사용 방식은 ‘한두 개의 어플만 사용한다’고 응 답한 비율이 71.8%로 가장 높았고, 그 다음은 ‘그때 그때 필요한 어플을 다운받아 사용한다’고 응답한 비 율이 23.7%로 높게 나타났다. 앱 설치 계기는 지인 추천이 가장 많았고, 인터넷ㆍ모바일, SNS, TVㆍ라디 오광고 순으로 나타났으며, 지면신문이 0.3%로 가장 낮게 나타났다. 앱 이용 동기는 ‘검색, 주문, 결제까지 한 번에 가능해서’의 점수가 4.15±0.80으로 가장 높았
다. 반면, ‘오프라인보다 다양한 식재료 음식 구입이 가능해서’가 2.98±1.10, ‘광고를 보고 호기심에’가 2.65±1.08로 3점보다 낮게 나타나 푸드테크 앱 서비스 의 편리성으로 인해 사용한다고 생각할 수 있겠다.
둘째, 각 측정변수의 인구통계학적 차이를 살펴보 면, 연령에 따라 유용성, 이동성, 지각된 가치에 유의 한 차이가 있었는데, 50세 이상이 다른 연령 집단보 다 유의적으로 점수가 낮은 것으로 나타났다. 스마트 폰 사용시간에 따라서는 정보성, 유용성, 이동성, 지 각된 가치에서 유의적인 차이가 있었다. 정보성과 지 각된 가치는 스마트폰을 10시간 이상 사용하는 집단에 서 가장 높았고, 유용성과 이동성은 스마트폰을 6∼8시간 미만으로 사용하는 집단에서 가장 높았다.
셋째, 본 연구에서는 푸드테크 앱 서비스 품질 속 성 중 정보성, 이동성, 신뢰성이 이용자의 지각된 가 치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 선행연구(Song & Kim 2011; Lee 2014; Jeon 등 2016) 의 연구결과와 같았다. Parasuraman 등(1988)은 서비 스 품질은 고객만족을 위한 구성요소 중 하나이고 지 각된 서비스 품질이 높을수록 고객만족이 증가한다고 보았으며, Cronin & Taylor(1992)도 서비스 품질이 고 객만족의 선행변수임을 실증적으로 증명하였다. 따라 서 관련 기업들은 푸드테크 앱을 통해 최신의 상품과 이용 방법에 대해 상세한 정보를 제공하여 이용자들 이 만족감을 느낄 수 있도록 서비스를 구성해야 하 며, 이용자들이 서비스를 필요로 하는 적시에 어디서 나 앱을 이용할 수 있도록 시스템을 안정적으로 구축 하여 이용에 불편함을 느끼지 않도록 하는 것이 중요 하다고 생각된다. 또한, 이용자들의 개인정보가 외부 로 유출되지 않도록 철저히 정보를 관리하고 해킹으 로부터 안전하다는 인식을 심어주는 것이 이용자들의 긍정적인 태도 형성 및 구매 후 행동의도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
넷째, 지각된 가치는 행동의도에 유의한 영향을 미 치는 것으로 나타났다. 선행연구(Anderson 등 1994;
Sohn & Park 2013; Guo 2016; Han 2016)에서도 고객 만족이 재이용의도, 타인추천의향 등과 같은 소비자
행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 본 연 구결과와 유사하였다. 이는 푸드테크 앱 이용자의 만 족도가 높고 긍정적인 태도가 형성될수록 지속이용의 도, 타인추천의도, 구전 등의 행동의도에 긍정적인 영 향을 미친다는 것을 시사한다. 따라서 푸드테크 관련 기업들이 이용자의 구매 후 행동의도를 증진시키기 위해서는 빅데이터를 활용해 이용자의 특성 및 사용 경향성을 분석하고, 서비스에 대한 만족도와 지각된 가치를 높일 수 있는 방안을 강구하는 노력이 필요할 것으로 생각된다.
다섯째, 푸드테크 앱 서비스 품질 속성은 이용자의 구매 후 행동의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으 로 나타났다. 이는 배달앱 서비스품질과 앱 재이용의 도와의 관계를 연구한 Jeon 등(2016)의 연구에서 정보 성과 이동성은 앱 재이용의도에 긍정적인 영향을 미 치지만, 디자인, 공감성, 신뢰성, 시스템능력은 앱 재 이용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 결과 와 유사하였다. 반면, 특급호텔 예식 웹사이트 서비스 품질이 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나 타난 Song & Kim(2011)의 연구결과, 국내 저비용항 공사의 스마트폰 어플리케이션 e-서비스 품질이 재이 용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 Lee(2014) 의 연구결과와는 다른 경향을 보였다.
요약 및 결론
본 연구는 식품 관련 앱 서비스 품질 속성이 지각 된 가치, 구매 후 행동의도에 미치는 영향을 알아보 기 위해 서울ㆍ경기 내 스마트폰 이용 성인 남녀를 모집단으로 선정하여 설문지를 배부하였으며 총 291부 를 통계처리에 사용하였다.
1. 푸드테크 서비스 이용자의 인구통계학적 특성을 살펴보면, 응답자 총 291명 중 연령대는 20∼29세 가 141명(48.5%)으로 가장 많았으며, 직업은 회사원 이 130명(44.7%)으로 가장 많았다. 가구형태는 3∼4인 가구가 156명(53.6%)으로 가장 많았으며, 1인 가구
65명(22.3%), 2인 가구 55명(18.9%), 5인 이상 가구 15명(5.2%) 순으로 나타났다. 스마트폰 사용시간의 분포는 6∼8시간 미만이 87명(29.9%)으로 가장 많 은 비중을 차지하였다.
2. 조사대상자가 주로 가장 많이 이용하는 푸드테크 앱은 ‘음식 배달 서비스’가 49.8%로 가장 높게 나 타났으며, ‘O2O 서비스’가 43.0%, ‘맛집 추천ㆍ예 약 대행 서비스’는 6.5%, ‘밀키트’가 0.7% 순으로 나타났다. 앱 사용 방식은 ‘한두 개의 어플만 사용 한다’가 71.8%로 가장 많은 응답을 보였으며, 앱 설치 계기는 ‘지인 추천’이 35.7%로 가장 많았고, 앱 이용 동기는 ‘검색, 주문, 결제까지 한 번에 가 능해서’가 4.15±0.80로 가장 높게 나타났다.
3. 구조방정식 모형을 분석한 결과, 푸드테크 앱 서비 스 품질 속성 중 정보성, 이동성, 신뢰성은 지각된 가치에 유의한 정(+)의 영향을 주었지만 유용성과 공감성은 지각된 가치에 유의한 영향을 미치지 않 는 것으로 나타났다. 반면, 앱 서비스 품질 속성은 행동의도에 유의한 영향을 미치지 않았지만, 지각 된 가치는 행동의도에 유의한 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
따라서 푸드테크 서비스 앱을 운영하는 기업은 이 용자가 제공하는 서비스에 대해 높은 가치를 인식하 고 긍정적으로 평가할 수 있도록 적극적으로 마케팅 을 해야 할 필요가 있다고 판단된다. 특히 본 연구에 서는 푸드테크 서비스 품질 속성 중 정보성, 이동성, 신뢰성이 푸드테크 서비스의 이용 및 긍정적인 구전 행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라 서 관련 기업들은 푸드테크 서비스 앱을 통하여 정확 한 정보를 바탕으로 다양한 콘텐츠를 제공할 필요가 있고, 접속의 용이성을 높이고 안전한 결제시스템을 운영할 수 있도록 끊임없이 네트워크 환경을 점검하 고 기술투자를 함으로써 이용자들이 만족감을 느낄 수 있도록 유도해야 할 것으로 생각된다. 이렇게 높 아진 이용자의 지각된 가치는 긍정적이고 장기적인 구매 후 행동의도로 이어지는 데 기여할 것으로 판단
된다.
ORCID
김세미: https://orcid.org/0000-0001-9686-4513 박상현: https://orcid.org/0000-0003-2167-7953 주나미: https://orcid.org/0000-0002-8205-0399
REFERENCES
Anderson EW, Fornell C, Lehmann DR (1994): Customer sat- isfaction, market share, and profitability: findings from Sweden. J Mark 58(3):53-66
Barnes SJ, Vidgen R (2001): An evaluation of cyber-book- shops: the WebQual method. Int J Electron Commer 6(1):
11-30
Choi EM (2015): Impact on the degree of satisfaction of eating out goods purchase and repurchase of the smartphone appli- cation -focusing on social commerce and shipping applica- tions-. Masters degree thesis. Kyonggi University. pp.25-54 Choi US (2017): The effect of O2O delivery app on perceived
value, continuous intension; focused on ETAM. Masters de- gree thesis. Kyunghee University. pp.29-74
Cronin JJ, Taylor SA (1992): Measuring service quality: a re- examination and extension. J Mark 56(7):55-68
Do KH (2015). The power of O2O service to change delivery apps and delivery services. Korea Internet & Security Agency.
Seoul. pp.20-25
Guo ZB (2016): A study on the effects of perceived value, sat- isfaction, intention of continuous usage on e-service quality by taxi-call app. Masters degree thesis. Kongju National University. pp.55-62
Han JS (2016): A Study on effects of the service quality and the usage review characteristics of smartphone Majib app on satisfaction and reuse intention of Majib app. Culi Sci &
Hos Res 22(2):234-251
IRS Global (2018). Comprehensive analysis to search for busi- ness strategies related to food tech, a new revolution in th food industry. IRS Global. Incheon. pp.2-25
Jeon HM, Kim MJ, Jeong HC (2016): Influence of smart phone food delivery apps’ service quality on emotional response and app reuse intention - focused on PAD theory -. Culi Sci
& Hos Res 22(2):206-221
Kim DM (2016a). Think of food tech. Available from: https://
www.ksg.co.kr/news/main_newsView.jsp?pNum=107296.
Accessed July 1, 2019
Kim JP, Kim DH, Na H, Hong WG (2016): 2017 ICT Top 10 Issues. KT Digieco. Seoul. pp.47-52
Kim MJ (2017): A study on the continuance intention of deliv- ery application service in the food industry: based on in- tegrated perspective of value-based adoption model and re- sistance factors. Doctors degree thesis. Kyunghee University.
pp.132-150
Kim SH (2015): 2016 The trend of eating out in Korea. Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corporation. Naju. pp.31-165 Kim TH, Kim HS (2016): Delivery app understanding and ac- ceptance among food tech customers using the modified technology acceptance model. J Tour Sci 40(5):127-144 Kim TW (2016b): Exploring the relationship between service
and information quality of O2O delivery app and intention toward reuse: focused on technology acceptance model.
Masters degree thesis. Hanyang University. pp.47-61 Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corporation (2015): 2016
Food trends and forecasts. Korea Agro-Fisheries & Food Trade Corporation. Nuju. pp.42-57
Korean Woman’s Federation for Consumer (2015). Survey on the consumption envirionment of delivery app services.
Available from: https://www.consumer.go.kr/user/ftc/consum- er/cnsmrBBS/80/selectInfoCmprDetail.do?infoId=A0000574&
page=1&row=10&searchCnsmrClId=&searchCnsmrClType=
&upperProductClId=&searchGbn=REGIST_DT&cntntsNm=
&upperCntntsNm=&rnum=2&infoTyIdList=&cntntsId=
00000205&infoRealmIdList=&infoPrdlstIdList=&searchRange
=searchRangeAll&searchKeyword=%EB%B0%B0%EB%8B
%AC%EC%95%B1. Accessed July 1, 2019
Lee K (2016): Quality factor of real estate information web and app and intention of continuous use. Doctors degree thesis.
Kangwon National University. pp.88-158
Lee KH (2018): The effect of service convenience on perceived value, adoption, innovation resistance and behavior intention in food delivery application. Doctors degree thesis. Kyunghee University. pp.53-89
Lee MK (2014): Effects of smartphone application e-service quality on customer satisfaction and repurchase intention. J Korea Entertain Ind Assoc 8(1):47-59
Ministry of Science and ICT (2019): 2018 Survey on the internet usage. Korea Internet & Security Agency. Naju. pp.52-61 Parasuraman A, Zeithaml VA, Berry LL (1988): SERVQUAL:
a multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. J Retail 64(1):12~40
Sohn JK, Park YA (2013): A study on effects of service qual- ity and usage review of smartphone ‘Majib’ application on user satisfaction and reuse intention. J Mark Stud 21(3):1-26 Song YS, Kim YS (2011): Effect of deluxe hotels wedding
web-site quality on web-site satisfaction, trust and purchase intention; deluxe hotels in Seoul. J Korea Contents Assoc 11(6):459-471
TechM (2015). Vendys - Paper meal ticket that was moved to mobile. Available from: https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=
2015032716192728941&ca=. Accessed July 1, 2019 Yuan X (2017): The influence of mobile travel apps service
quality on tourist satisfaction and revisit intention: case study of Chinese tourists visiting Korea. Masters degree thesis. Kyunghee University. pp.23-27
