J Korean Soc Cosmetol > Volume 28(3); 2022 > Article
헤어살롱 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향: 전환비용의 조절효과

Abstract

This study was conducted to verify the moderating effect of switching costs on the effect on hair salon service scape on revisit intention. The subjects of this study were 1,380 beauty salon customers, and data were collected through self-response questionnaires on service scape, switching costs and revisit intention. The research methods are as follows. First, frequency analysis was performed to examine the general characteristics of the study subjects. Second, reliability was verified by calculating reliability coefficients of service scape, revisit intention and conversion cost. Third, correlation analysis was conducted to examine the relationship between service scape, revisit intention and conversion cost. Fourth, multiple regression analysis was conducted to examine the effect of service scape and conversion costs on revisit intention. Finally, hierarchical regression analysis was conducted to verify the moderating effect of conversion costs in the effect of service scape on revisit intention. The results of this study were as follows. First, a significant positive correlation was found between service scape, switching costs, and revisit intention. Second, service scape and switching costs had a significant positive effect on revisit intention. Third, in the effect of service scape on revisit intention, switching costs showed a moderating effect. Based on the results of this study, ways to increase the revisit intention of hair salon customers were discussed.

I. 서 론

서비스 산업에서 새로운 고객의 유치와 더불어 고객의 재방문은 마케팅 분야뿐만 아니라 미용 산업에서도 매우 중요하다. 고객이 경험한 서비스에 감동하거나, 사업장의 분위기, 환경적 단서, 물리적 환경 등이 만족스러우면, 미래의 서비스를 계속해서 반복적으로 이용할 것이기 때문이다. 따라서 고객의 재방문 의사에 영향을 미치는 요인들 또한 서비스 산업에서 중요하게 관심을 갖고 고려하는 분야이다. 다만, 올해는 코로나 19의 여파로 전년 대비 미용 분야의 창업과 폐업이 모두 감소하였으며, 매출도 함께 급격히 변동하는 추세이다. 특히 미용 서비스를 제공하는 종사자와 고객 간의 밀접한 접촉이 불가피하며 매장 내 고객이 대기하는 환경 때문에 미용실도 코로나 19로 인한 서비스업의 부진으로부터 자유로울 수 없었다(KB Financial Group Management Report, 2020). 다만, 미용 서비스의 경우 대체하기 어렵기 때문에 이후 확진자가 감소되거나 코로나가 종식되면 관련 매출은 다시 증가할 것으로 예측하고 있다.
이러한 상황에서 미용 산업의 경우 프랜차이즈 미용실의 발전으로 경쟁이 더욱 심화되고 있으며, 연간 매출액이 5,000만원 미만인 헤어살롱이 약 67%인 반면, 연 매출 5억 원 이상인 헤어살롱은 전체 2.4%로 수익이 양극화되어 있다(KB Financial Group Management Report, 2020). 따라서 중소 규모의 미용 사업체의 경우 기존 고객의 재방문은 지속적인 사업의 영위를 위해서 매우 중요한 과제이다. 고객의 재방문 의사가 중요한 이유는 서비스 분야에서 신규고객 확보에 소요되는 비용은 기존 고객을 유지하는 비용에 비해 5배 이상이 들며, 일반적으로 서비스에 만족한 기존 고객을 통해 65%의 새로운 영업이 이루어지기 때문이다(Burnham & Mahajan, 2003). 따라서 고객의 재방문의도를 높일 수 있는 방안이 중요하다. 이에 이용 고객의 재방문의도를 예측하는 변인에 대한 연구는 매우 중요한 의미를 갖는다. 특히 고객의 재방문을 결정짓는 서비스 환경과 이를 변경할 것인지를 결정하는 전환비용에 대한 연구의 필요성이 있다. 그러나 대부분의 선행 연구들을 살펴보면, 고객의 재방문과 브랜드 이미지를 높이기 위한 노력에 치중되어 있다(Kim & Jin, 2018; Park, 2019; Kim & Park, 2020). 이러한 노력들도 매우 중요하나 경영 자원의 투입은 한정적이기 때문에 경영자의 입장에서는 서비스 스케이프를 높이기 위하여 자원을 무한히 투입할 수 없으며 이에 신중할 수밖에 없다. 따라서 고객이 서비스의 전환을 결정하는데 미치는 영향이 서비스 스케이프와 어떻게 상호작용을 하며, 조절효과를 나타내는지에 대한 연구가 필요하다. 결국 소비자가 영업장을 장기적으로 이용할 것인지와 이를 변경할 것인지를 판단하는 데 있어 중요한 전환비용이 사업장의 영속성을 가져오는 열쇠가 될 수 있기 때문이다. 물론 기존의 선행 연구에서도 고객의 재방문의도가 서비스품질, 외부환경, 고객만족도, 기회비용 등의 다양한 요인들로 설명하고 있다는 것을 볼 수 있다. 다만 이와 관련하여 뷰티 및 미용 산업에서 서비스 스케이프와 전환비용에 대한 연구들이(Kim, 2020; Park, 2019; Kim & Jin, 2018; Eom & Kim, 2020)이 진행되었으나 전환비용의 조절효과에 대한 연구는 부족한 현실이다. 따라서 본 연구는 헤어살롱의 서비스 스케이프가 전환비용을 조절변수로 하여 고객의 재방문의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다.

II. 이론적 배경

1. 서비스 스케이프

서비스 스케이프(Service Scape)란 분위기, 환경적 단서, 물리적 환경 등의 용어와 혼용되어 사용되고 있다. 이는 ‘Service’와 풍경, 경치 등의 뜻인 Land Scape의 접미사인 ‘Scape’를 합성한 것으로 인간이 창조한 서비스 환경을 의미한다(Lee, 2012). Baker(1986)는 이러한 서비스 스케이프를 5가지 하위요인인 주변 요소와 기능성, 심미성, 안정성 및 편의성으로 분류하였다. 미용 분야의 선행연구들을 살펴보면, Park(2019)은 서비스 스케이프가 미용 및 뷰티종사자의 조직유효성을 비롯한 고객행동 의도 인식과 고객지향성에 정(+)적인 영향을 미치며, 재방문의도를 높인다고 하였고, Kim & Jin(2018)은 서비스 스케이프가 프랜차이즈 미용실의 소비자 의사결정과 브랜드 이미지에 영향을 미친다고 하였다. Kim(2020)은 미용실 서비스 스케이프의 모든 요인이 고객 만족과 고객 신뢰를 높이고, 외부환경 및 맞춤서비스가 고객 만족과 고객 신뢰를 매개로 재방문의도에 영향을 미친다고 하였다. 더욱이 Eom & Kim(2020)은 여성이 주요 고객이 아닌 남성 전문 바버샵의 경우에도 서비스 스케이프와 직원 전문성은 모두 고객 만족도와 재방문의도에 영향을 미친다고 하였다. Kim & Park(2020)은 네일샵의 서비스 스케이프가 고객 만족도와 정(+)적 상관이 있으며, 재방문의도에 영향을 미친다고 하였다. Lee & Chae (2012)는 미용서비스업의 서비스 스케이프가 직무만족과 고객지향성, 고객의 행동에 영향을 미친다고 보았고, Kim(2020)의 연구에서는 뷰티 서비스 업체의 서비스 스케이프가 고객충성도에 정(+)적인 영향을 주며, 고객 만족을 매개로 충성도에 영향을 주었다. Park & Na(2020)의 연구에서는 미용실의 물리적, 사회적 환경의 서비스 스케이프 모두가 고객의 공감에 일부 정(+)적인 영향을 미친다고 하였다.
미용 외 서비스 분야의 선행연구들을 살펴보면, 파인다이닝 레스토랑의 경우 심미성과 주변 요소가 브랜드 이미지에 영향을 미치며(Kim, 2001), 호텔 레스토랑(Lee & Park, 2005), 중식 프랜차이즈(Seo, 2013)의 서비스 스케이프는 브랜드 충성도와 행동 의도에 영향을 미치며, 서비스 스케이프가 점포이미지, 고객 만족도, 재방문의도에 모두 정(+)적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다(Lee & Son, 2014). 한식당과 관련된 연구에서도 서비스 스케이프의 공간성, 심미성, 청결성, 편리성 등이 지각된 가치에 영향을 미치며, 궁극적으로 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Seo & Yoo, 2017). 프랜차이즈 커피전문점의 서비스 스케이프가 소비자의 인지적, 감정적, 행동 의욕적 태도에 영향을 미치며, 정서적 태도 즉 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Kim & Lee, 2014). 또한 골프장의 경우 서비스 스케이프가 고객의 내적 반응 및 재방문의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Gu, 2014). 이처럼 다양한 서비스 업종 분야에서 서비스 스케이프는 고객의 인지적, 정서적, 감정적 부분에 영향을 주며 궁극적으로는 고객의 만족도를 높여 재방문의도를 높이는 역할을 하는 것으로 볼 수 있다.
이와 같이 선행연구들을 종합해서 보면, 서비스 스케이프는 브랜드 이미지 및 충성도, 점포이미지, 고객만족도, 고객의 인지적, 정서적, 감정적 태도에 영향을 주며, 고객의 재방문의도를 높인다. 따라서 서비스 스케이프는 고객의 재방문을 유도하기 위한 중요한 요인이다.

2. 재방문의도

재방문의도는 고객이 기업의 서비스나 재화를 제공받은 후 미래에도 서비스를 반복적으로 계속 이용하려는 가능성을 의미한다(Canniere et al., 2010). 미용분야의 선행연구들을 살펴보면, Kim & Jin(2013)은 미용실 직원의 서비스품질이 고객만족도와 재방문의도에 영향을 미치며, 고객만족도가 재방문의도에 미치는 영향을 확인하였다. Kim(2020)은 외부환경과 개인 맞춤 서비스가 매개변수로 재방문의도에 영향을 미친다고 보았다. Park(2022)은 미용산업 종사원의 비언어적 커뮤니케이션이 고객 신뢰를 매개로 재방문의도에 영향을 미친다고 보았으며, 미용종사자의 외적이미지와 인적서비스 품질에 관한 연구에서는 고객 만족과 재방문의도에 정(+)적인 영향을 미쳤다(Kim et al., 2021).
미용 외 서비스 분야의 선행연구들을 살펴보면, 호텔 레스토랑의 물리적 환경이 좋을수록 재구매, 재방문, 재이용이 높은것으로 나타났고(Choi, 2008), 사업장의 명성, 고객 만족도가 높을수록 재방문의도가 높았다(Kim, 2016). 또한 브런치 카페의 경우 위생, 편의시설 등이 재방문에 영향을 미친다고 보았으며(Ko et al., 2017). 커피전문점 이용 고객의 점포에 대한 신뢰 수준과 이미지가 재방문의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Jo & Seo, 2011). 전시회의 경우 서비스품질, 경험 가치, 만족도가 높을수록 재방문의도가 높았다(Kim, 2016). 편의점을 대상으로 한 연구에서도 물리적 환경인 쾌적성, 편의성, 심미성이 신뢰와 고객 만족에 영향을 주며, 신뢰는 또한 고객 만족에 영향을 미치고, 재방문의도는 신뢰와 고객 만족에 모두 영향을 미치는 것으로 나타났다(Kim, 2012).
이와 같이 선행연구들을 종합해보면 재방문의도는 마케팅에서 가장 중요한 변인이고, 방문 경험이 있는 고객을 지속적으로 오게 하는 것이 효율적이며 성공적인 마케팅이라 할 수 있다. 이는 미용 산업을 포함한 고객이 방문하는 서비스 분야에 모두 해당되며, 기존에 존재하고 있는 고정 고객의 재방문의도는 중요한 변수임을 알 수 있다. 다만, 기존의 선행연구에서는 물리적 환경이나, 편의시설, 서비스품질 등 서비스 스케이프를 포함한 가치들이 재방문의도에 정(+)적인 영향을 미친다는 점을 강조한 반면, 본 연구에서는 전환비용이 조절효과로 사용되어 재방문의도에 미치는 영향을 살펴보았다는 점이 차별되는 점이다.

3. 전환비용

전환비용은 기존에 서비스를 제공하던 곳에서 다른 서비스 제공자로 변경할 때 얻는 혜택과 잃게 되는 비용을 의미한다. 소비자는 경제적 손실뿐 아니라 기존의 서비스 제공자와의 관계가 단절됨으로써 일어나는 손실로 내외적 손실 및 심리적, 감정적 손실 모두를 의미한다(Park, 2014). 장기적으로는 서비스 제공자와 관계 유지에 들었던 기간, 노력, 비용으로도 정의할 수 있다(Byun & Kim, 2009). 관련된 선행연구들을 살펴보면, 고객 만족이 높을수록 전환비용도 높아진다(Lee & Rhee, 2016).
마케팅 연구에서 전환비용이 재이용에도 영향을 미치는 것으로 나타났다(Burnham & Mahajan, 2003). 이는 서비스 제공자의 전환이 시간, 노력, 비용 등의 추가 지불로 일어나기 때문이며 전환비용은 재이용 및 브랜드 충성도와도 밀접한 관련이 있음을 알 수 있다(Jones et al., 2000).
미용 산업에서의 경우를 살펴보면, 미용 서비스에서 고객의 혜택이 고객만족도에 영향을 미치며 전환비용이 조절효과를 보였다(Lee et al., 2015).
타 서비스 분야의 연구들을 살펴보면, 패스트푸드 영업장의 가치, 고객 만족, 신뢰 및 전환비용이 고객충성도에 영향을 미치며(Byun et al., 2007), 프랜차이즈 커피전문점의 경우 고객에 대한 혜택이 전환비용에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Shin & Yoo, 2017). 또한 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용이 조절변수로 사용된 연구는 없었으나, 이동전화서비스의 고객만족이 고객충성도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과를 살펴본 연구에서는 전환비용에 의해 조절 효과가 나타났다(Lee & Kim, 2003).
Lee & Ha(2018)의 연구에서는 전환비용 자체가 직접적인 고객의 서비스 이탈을 설명하지는 못하지만, 낮은 전환비용은 고객의 이탈 가능성을 매우 높일 수 있다고 보았다. 다만, 타 서비스 업종에 비하여 미용 서비스 분야 산업에서 전환비용을 함께 살펴본 연구가 많이 부족하다. 그러므로 본 연구에서는 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과를 검증해보고자 한다.

III. 내용 및 방법

1. 연구가설 및 연구모형

Kim(2020)은 미용실 서비스 스케이프가 재방문의도에 정(+)의 영향을 미친다고 하였고, Burnham & Mahajan(2003)Jones et al.(2000)은 전환비용이 재이용과 밀접한 영향을 가진다고 하였다. 또한 Lee & Ha(2018)의 연구에서는 전환비용 자체가 직접적인 고객의 서비스 이탈을 설명하지는 못하지만, 낮은 전환비용은 고객의 이탈 가능성을 매우 높일 수 있다고 보았다. 이에 본 연구의 연구 목적에 따른 연구가설은 아래와 같으며, 연구모형은 <Fig. 1>과 같다.
첫째, 서비스 스케이프, 전환비용, 재방문의도는 유의미한 정(+)의 상관이 있을 것이다.
둘째, 서비스 스케이프와 전환비용은 재방문의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
셋째, 서비스 스케이프와 재방문의도의 관계에서 전환비용은 조절효과를 보일 것이다.

2. 연구대상과 자료수집

본 연구는 서울, 경기, 인천 수도권 지역의 헤어살롱을 이용하는 고객을 대상으로 하였다. 자료 수집은 자기기입식 설문지로 본 조사는 2020년 03월 15일에서 4월 10일까지 실시하였다. 설문 응답은 코로나 상황을 고려하여 이메일 및 인터넷 설문 참여를 통해 실시하였다. 설문조사에서 연구 윤리성을 확보하기 위하여 대상자에게 연구의 목적과 절차, 참여자의 비밀 보장, 자료에 대한 처리 및 익명 보장의 원칙 등을 설명하였고, 연구 및 정보제공 동의서를 받았다. 총 1450부의 설문지를 배부 하여 1400부가 회수되었으며 문항에 결측치가 있거나 불성실하게 응답한 설문지를 제외한 총 1380부를 최종 분석에 사용하였다. 설문응답의 지역별 분포는 서울이 510부(37.0%), 경기 713부(51.6%), 인천 157부(11.4%)이었다.

3. 측정도구

본 연구에서 사용된 측정도구는 다음 <Table 1>에 제시한 바와 같다.

1) 일반적 특성

연구대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 성별, 연령, 용돈 및 월평균 소득, 헤어샵 이용기간, 1년 헤어미용 지출비용에 관련한 5문항을 명목척도로 구성하였다.

2) 서비스 스케이프

서비스 스케이프를 측정하기 위하여 Park(2019), Kim & Jin(2018)의 연구에서 사용된 설문 문항을 수정 보완하여 총 25문항으로 구성한 측정도구가 사용되었으며, 측정은 ‘전혀 그렇지 않다’가 1점이며 ‘매우 그렇다’가 5점인 리커트 척도를 사용하였다. 본 측정도구의 하위요인은 주변 요소(6문항), 기능성(5문항), 심미성(4문항), 안정성(6문항), 편의성(4문항)의 5가지 요인으로 구성되어 있으며, 리커트 5점 척도를 사용하였다.

3) 재방문의도

재방문의도를 측정하기 위하여 Gun & Kim(2018)의 재방문 의도 척도를 이용하였다. 측정은 ‘전혀 그렇지 않다’가 1점이며 ‘매우 그렇다’가 5점인 리커트 척도를 사용하였다. 재방문의도는 단일요인의 총 8문항으로 구성되어 있으며, 리커트 5점 척도를 사용하였다.

4) 전환비용

전환비용을 측정하기 위하여 Burnham & Mahajan(2003)의 연구에서 사용되고, Lee(2016)의 연구에서 수정 보완한 문항을 본 연구자가 재구성하였다. 원 문항의 경우에도 3개 문항으로 측정되었으며, ‘전혀 그렇지 않다’가 1점이며 ‘매우 그렇다’가 5점인 리커트 척도를 사용하였다. 문항 구성의 내용은 새로운 미용실을 찾아보거나 다른 미용실로 바꾸는데 시간과 비용이 어느 정도 소비되는지, 얼마 정도의 번거로움과 귀찮음 등을 묻는 단일요인의 총 3문항으로 구성되어 있으며, 리커트 5점 척도를 사용하였다.

4. 자료처리 및 분석

본 연구자료의 통계 처리는 SPSS 23.0 프로그램을 사용하였다. 분석은 유의수준 5%에서 검증하였다. 자료처리를 위한 분석은 다음과 같다. 첫째, 연구대상자의 일반적인 특성을 살펴보기 위해서 빈도분석을 하였다. 둘째, 서비스 스케이프, 재방문의도, 전환비용의 신뢰도 계수를 산출하여 신뢰도를 검증하였다. 셋째, 서비스 스케이프, 재방문의도, 전환비용의 관계를 살펴보기 위하여 상관관계 분석을 하였다. 넷째, 서비스 스케이프와 전환비용이 재방문의도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 하였다. 마지막으로 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과를 검증하기 위하여 위계적 회귀분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상자의 일반적 특성

조사대상자의 일반적 특성은 빈도분석을 실시하였고, 결과는 <Table 2>에 제시한 바와 같다. 성별은 여성이 55.7%로 높은 비율을 보였으며 남성은 44.3%였다. 연령은 30대가 28.8%로 많았고 40대 26.4%, 50대 이상 19.6%, 20대 19.3%, 10대 5.8%의 순이었다. 용돈 및 월평균 소득은 200~300만 원 미만이 31.1%로 높았고, 300~400만 원 미만 19.9%, 100~200만 원 미만 17.5%, 50만 원 미만 10.1%, 50~100만 원 미만 9.1%, 400~500만 원 미만 6.9%, 500만 원 이상 5.4%의 순이었다. 헤어샵 이용 기간은 2~3년 미만 22.3%, 1년 미만과 1~2년 미만이 동일하게 각각 21.8%, 3~5년 미만 15.7%, 10년 이상 9.8%, 5~10년 미만 8.6%의 순으로 나타났다. 1년 헤어미용 지출 비용은 30~40만 원 미만 22.3%로 많았고, 20~30만 원 미만 21.5%, 10~20만 원 미만 17.0%, 10만 원 미만이 14.4%, 40~50만 원 미만 13.0%, 50만 원 이상 11.7%의 순이었다.

2. 주요 변인들의 타당성 및 신뢰도 분석결과

측정 문항들이 적절하게 측정되고 있는지를 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였고, 결과는 <Table 3>에 제시한 바와 같다. 탐색적 요인분석은 직각회전방식인 베리맥스(Varimax)를 사용하여 고유값(eigenvalue)이 1 이상인 요인을 추출하였고, 요인의 적재값이 .50 이상인지를 확인하였다. 또한 측정개념과 다른 요인에 적재되거나 적재값이 .50 미만의 문항은 제외하였다. 각 요인을 측정한 문항에 탐색요인분석 후 고유값이 1 이상인 요인을 추출한 결과, 서비스 스케이프, 재방문의도, 전환비용 3개의 요인으로 추출되었으며, 적재값이 최소 .540으로 나타났으며, 누적 분산비율은 53.975%로 분석되었다. 이를 구체적으로 살펴보면, 요인 1은 ‘편한 가운을 입고 있어 편리하다’부터 ‘샵의 실내온도가 적절하다’까지 서비스 스케이프에 관한 요인으로 구성되었으며, 요인 2는 ‘가격인상을 하여도 계속 재방문한다’부터 ‘고객의 개인적 관심은 재방문에 영향을 미친다’로 재방문의도에 관한 요인이었으며, 요인 3은 ‘다른 헤어살롱으로 바꾸는데 너무 많은 비용이 든다’, 일반적으로 ‘다른 헤어 살롱으로 바꾸는 일은 성가신 것이다’로 전환비용에 관한 요인으로 구성되었다.
문항의 신뢰도 분석 결과 서비스 스케이프 신뢰도 계수인 Cronbach's α는 .959, 재방문의도 Cronbach's α는 .838, 전환비용 Cronbach's α는 .827로 신뢰성에 전혀 문제가 없는 것으로 나타났다.

3. 주요 변인들의 상관관계분석

서비스 스케이프, 재방문의도, 전환비용의 상관관계분석을 실시한 결과는 다음 <Table 4>와 같다. 서비스 스케이프는 재방문의도(r=.511, p<.001)와 유의한 정(+)적 상관을 보였으며, 전환비용(r=.214, p<.001)과도 유의한 정(+)적 상관을 보였다. 또한 재방문의도는 전환비용(r=.449, p<.001)과도 유의한 정(+)적 상관을 보였다.

4. 서비스 스케이프와 전환비용이 재방문의도에 미치는 영향

서비스 스케이프와 전환비용이 재방문의도에 미치는 영향에 대한 다중회귀분석 결과는 <Table 5>와 같다. 각 변수의 상관은 .214-.511 사이에 분포되어 있어 변수들 간의 .90 이상의 높은 상관을 보이는 변수가 없었다. 이에 다중공선성의 문제가 없을 것으로 판단된다. 이에 회귀분석을 실시하기 전 공차(tolerance), 분산팽창지수(VIF)를 살펴보고 독립변수들 간의 다중공선성을 검증한 결과를 봤을 때, 공차의 값이 0.1 이상, VIF 값이 10 이하로 다중공선성 문제가 없다고 판단된다. 재방문의도에 미치는 영향을 살펴보면, 서비스 스케이프와 전환비용 모두 유의미하게(p<.001) 정(+)적으로 재방문의도에 영향을 미치며, 38.2%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 각 변수별 영향력을 각각 살펴보면 서비스 스케이프 β=.435, 전환비용 β=.356의 순으로 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Park(2019), Kim & Jin(2018)의 연구에서 뷰티종사자 및 프랜차이즈 미용실의 서비스 스케이프가 고객의 재방문의도를 높인다는 결과와 같으며, Lee(2016)의 연구에서 전환비용이 고객 이탈의 주요 변인이 될 수 있음을 시사한 내용과도 유사한 결과이다. 또한 타 서비스업인 골프장의 경우에도 서비스 스케이프가 재방문의도에 영향을 미친다는 Gu(2014)의 결과와 같으므로 본 연구의 결과를 지지한다.

5. 전환비용의 조절효과

서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과를 분석하기 위하여 재방문의도에 영향을 미치는 주요 변인인 연령, 용돈 및 월평균 소득, 헤어샵 이용 기간, 1년 헤어미용 지출 비용을 포함하였으며, 성별의 경우 재방문의도에 별다른 차이가 없었기에 제외한 후 위계적 회귀분석을 실시한 결과는 <Table 6>과 같다.
위계적 회귀분석에서 1단계의 모형1에서는 재방문의도에 대한 통제변수인 연령, 용돈 및 월평균 소득, 헤어샵 이용 기간, 1년 헤어미용 지출 비용을 투입하였다. 통제변수는 재방문의도의 일원변량분석(one-way ANOVA)을 통하여 유의미한 차이를 보이는 변수를 설정하였다. 이러한 통제변수를 추가한 이유는 종속변수인 재방문의도에 유의미한 영향을 미치며, 이를 투입하는 것이 실제 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 순수한 조절효과를 분석할 수 있기 때문이다. 2단계의 모형에서는 통제변수에 독립변수인 서비스 스케이프를 추가하여 재방문의도에 미치는 영향을 분석하였으며, 3단계의 모형3에서는 조절변수인 전환비용을 추가로 투입하였다. 4단계인 모형4에서는 독립변수와 조절변수의 상호작용항을 투입하였고, 조절효과 검증은 독립변수와 조절변수를 동시에 투입한 모형3의 R2 값과 모형4에서 독립변수와 조절변수의 상호작용항을 추가 투입하였다. 이때 증가한 R2(ΔR2)값을 비교해 통계적으로 유의미하다면, 조절효과가 있다.
첫째, 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향을 분석한 모형2에서 R2=.332로 재방문의도가 서비스 스케이프에 의해 설명되는 비율이 33.2%이다. F값은 136.749(p<.001)이므로 추정된 회귀모형은 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 서비스 스케이프(β=.498, p<.001)는 재방문의도에 유의미한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 Kim & Jin(2018), Park(2019)의 연구와 Kim & Park(2020)의 연구에서 뷰티 및 프랜차이즈 미용실의 서비스 스케이프가 고객의 의사결정 및 행동 의도에 영향을 미치는 결과와 같으며, 본 연구에서 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향을 완전히 지지한다.
둘째, 전환비용이 재방문의도에 미치는 영향을 분석한 모형3에서 R2=.415로 재방문의도가 전환비용에 의해 설명되는 비율이 41.5%이다. F값은 162.386(p<.001)이므로 추정된 회귀모형은 유의미한 것으로 나타났다. 즉, 전환비용(β=.190, p<.001)은 재방문의도에 유의미한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 Lee(2019)의 연구에서 낮은 전환비용이 고객 이탈 가능성을 높일 수 있다는 점에서 본 연구의 결과를 부분적으로 지지한다.
셋째, 전환비용의 조절효과를 분석하기 위해 상호작용항을 추가로 투입한 모형4의 R2=.424이며 F값은 144.571(p<.001)로 나타나, 추정된 회귀모형은 유의미한 것으로 나타났다. 조절효과 분석 결과에서 서비스 스케이프와 전환비용의 상호작용항(β=.126, p<.001)이 재방문의도에 유의미한 정(+)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절효과 분석을 위해 모형3과 모형4의 R2 값을 비교한 결과는 R2값의 차이가 ΔR2 =.009(p<.001)로 유의하게 증가한 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과에 따라 전환비용은 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 조절효과가 나타났다. 이러한 결과는 Lee & Kim(2003)의 연구에서 고객충성도에 전환비용이 조절효과를 보인다는 점에서 본 연구의 결과를 지지한다. 즉 전환비용이 높을수록 서비스 스케이프로 인한 재방문의도는 더욱 증가하였다.

V. 결 론

본 연구는 헤어살롱의 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과를 검증하고자 실시하였다. 연구대상은 서울, 경기, 인천 수도권 지역의 헤어살롱을 이용하는 고객 1400명을 대상으로 실시하였고, 이 중 불성실한 설문을 제외한 1380부를 최종 연구대상으로 선정하였다. 이후 연구대상자의 일반적 특성을 살펴보기 위하여 빈도분석을 실시하였고, 서비스 스케이프, 재방문의도, 전환비용의 신뢰도를 검증하였으며, 각 변수간의 관계를 살펴보기 위하여 상관관계 분석을 하였다. 또한 서비스 스케이프와 전환비용이 재방문의도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 다중회귀분석을 실시하였으며, 마지막으로 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과를 검증하기 위하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 결과에 따른 결론은 다음과 같다.
첫째, 서비스 스케이프, 전환비용, 재방문의도 간에는 유의한 정(+)적 상관이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 서비스 스케이프가 브랜드 이미지, 고객충성도, 행동 의도, 고객만족도, 재방문의도 등 영업장의 다양한 변인에 영향을 미치며, 특히 고객의 재방문에 영향을 미치는 것으로 나타난 다른 연구들과도 일맥상통한다(Kim, 2020; Lee & Park, 2005; Seo, 2013; Lee & Son, 2014; Seo & Yoo, 2017). 특히 서비스 스케이프와 고객의 재방문의도와의 관계에서 정(+)적인 상관관계를 보이는 것은 뷰티 분야의 연구인 Kim & Jin(2018), Park(2019)의 연구와 골프장 서비스업에 관한 연구인 Gu(2014)의 결과에서도 확인되었다. 더불어 본 연구에서는 기존의 연구가 서비스 스케이프와 재방문의도에 주로 관심을 둔 것과는 달리 본 연구에서는 서비스 스케이프, 재방문의도의 관계에서 전환비용의 조절효과를 고려한 모형을 살펴보았다는 점에서 학문적 의의가 있다고 본다. 이러한 관점에서 향후 실제 미용 현장에서 고객에게 전환비용을 고려한 서비스 제공에 관심을 가져야 한다. 또한 실무 현장에서 서비스 스케이프와 전환비용을 고려한 추가 연구의 발판을 마련했다는 점을 의의로 볼 수 있다.
둘째, 서비스 스케이프와 전환비용은 재방문의도에 유의미한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 서비스 스케이프 수준이 높고, 전환비용이 높을 때 재방문의도가 높게 나타남을 의미한다. 이러한 결과는 고객이 인식하는 물리적 환이 만족도와 재방문의도에 영향을 미친다는 Kim(2012)의 결과와도 일치한다. 다만, 기존의 연구에서 서비스 스케이프와 전환비용이 직접 재방문의도에 미치는 영향을 살펴본 연구 결과가 없어 직접 비교하기에 어려운 점이 있다. 이에 본 연구를 통하여 서비스 스케이프와 전환비용이 직접 재방문의도에 미치는 영향이 정(+)적임을 확인하였고, 향후 관련 연구의 필요성을 제기하였다는데 그 의의가 있다. 그러므로 재방문의도를 높이기 위하여 서비스 스케이프와 전환비용에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
셋째, 서비스 스케이프가 재방문의도에 미치는 영향에서 전환비용의 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과는 고객 혜택이 고객만족도에 영향을 미치며 전환비용이 조절효과를 가진다는 Shin & Yoo(2017)의 결과와 유사하다. 다만, 서비스 스케이프와 재방문의도의 관계에서 전환비용의 조절효과를 직접 살펴보거나 유사한 변인을 추가한 연구가 없어 다양한 비교분석이 어려운 점이 있다. 이에 재방문의도를 높이기 위해서는 서비스 스케이프 뿐만 아니라 전환비용을 함께 높일 수 있는 여러가지 방안을 같이 고려해야 하며 이에 영향을 줄 수 있는 변인에 대한 추가적인 연구가 필요함을 시사한다.
마지막으로 본 연구의 결과를 토대로 시사점을 살펴보면, 헤어살롱의 환경 조성에 세심한 관심을 가질 필요가 있으며, 적절한 실내온도, 공기, 조용함, 조명의 밝기, 실내의 습도, 향기 등 쾌적한 환경을 지속적으로 유지해야 할 필요성이 있다. 다만, 고객의 전환비용도 조절효과로 재방문 의도에 영향을 미치기 때문에 헤어살롱 경영 시 주변요소, 기능성, 안정성, 심미성, 편의성의 서비스 스케이프를 넘어서는 무리한 실내 인테리어나 비용을 투입하는 것에 신중해야 할 것이라 사료된다. 즉 헤어살롱에서 최상의 서비스와 물리적 심리적 환경을 고객에게 제공한다는 점은 정말 중요하지만, 고객은 현재 이용하는 미용실에서 다른 미용실로 대체할 수 있는지의 여부나 이를 바꾸는데 드는 비용을 총체적으로 고려하기 때문에 미용경영자는 전자에만 치중하지 않고, 적정선을 지키며 다각도로 살펴보는 것이 경영을 하는데 필요한 점이라 사료된다.
본 연구의 결론 및 시사점과 의의를 바탕으로 후속 연구를 위한 제언은 다음과 같다.
첫째, 본 연구는 서울, 경기, 인천 수도권 지역을 중심으로 연구대상을 제한하였기에 연구 결과의 일반화에 한계가 있다. 따라서 넓은 신뢰성 확보를 위해 후속 연구에서는 연구대상과 지역의 범위를 더욱 확대하여 연구할 것을 제안한다. 더불어 설문 조사한 지역들과 헤어살롱을 이용하는 고객들의 일반적 특성과 이용실태를 서로 비교함으로써 이러한 특성들 간의 상관 관계나 영향을 미치는 연구를 함께 제안한다.
둘째, 헤어살롱을 이용한 고객의 재방문의도는 복합적으로 영향을 받는 변인이기에 사업장의 다양한 환경과 서비스를 제공하는 미용 종사자의 개인 역량과도 관련이 있을 수 있다. 이에 후속 연구에서는 재방문의도와 관련된 다양한 변인들을 개인적 특성과 사업장 환경 등의 복합적인 관점에서 함께 살펴볼 필요가 있다.
셋째, 본 연구는 설문조사의 양적 데이터를 근거하여 결과를 살펴보았다. COVID-19 팬데믹이라는 상황과 자기보고식 설문, 비대면 방식의 제한된 연구 방법 등으로 연구 변수들과의 구조적 관계를 검증하는 모형에는 한계가 있을 수 있다. 이에 후속 연구에서는 연구모형을 더욱 세분화시켜서 구조방정식모형(AMOS)을 활용한 공분산구조분석을 통해 연구모형 적합도를 살펴볼 필요성이 제기된다. 이러한 방식은 단순한 회귀분석을 통한 직접적인 인과관계만을 파악하는 것이 아닌 여러 개의 종속변인을 가지는 회귀모형을 동시에 검증이 가능하기 때문이다. 또한 측정의 오차를 염두하고, 이론 모형에 대한 통계적 평가를 할 수 있어서 향후 미용 산업 분야에서 기존에 연구한 이론들을 바탕으로 개발한 이론적 모형을 수용하거나 새롭게 내용을 추가하고 수정할 수 있기 때문에 향후 지속적인 연구를 위하여 제언하는 바이다.

Fig. 1.
Research model of this study
JKSC-2022-28-3-449f1.jpg
Table 1.
Questionnaire composition
Item Scale Num of questions Sources
Demographic Gender, Age, Allowance and average monthly income, Hair shop usage period, 1 year hair beauty expenditure Nominal scale 5 Researcher
Service Scape Surrounding factors Interval 5 Likert cale 6
Functionality 5 Park (2019)
Aesthetics 4 Kim & Jin (2018)
Stability 6 Revise·Supplement
Convenience 4
Revisit Intention Single factor Interval 5 Likert cale 8 Gun&Kim (2018)
Switching Costs Single factor Interval 5 Likert cale 3 Burnham & Mahajan (2003), Lee (2016) Revise·Supplement
Sum 41
Table 2.
Demographic characteristics of the research subjects
Item Frequency (N) Percent (%)
Gender Male 611 44.3
Female 769 55.7
Age 10s 80 5.8
20s 267 19.3
30s 398 28.8
40s 364 26.4
Over 50s 271 19.6
Allowance and average monthly income Less than ₩500,000 139 10.1
₩500,000 ~ less than ₩1,000,000 126 9.1
₩1,000,000 ~ less than ₩2,000,000 242 17.5
₩2,000,000 ~ less than ₩3,000,000 429 31.1
₩3,000,000 ~ less than ₩4,000,000 274 19.9
₩4,000,000 ~ less than ₩5,000,000 95 6.9
Over than ₩5,000,000 75 5.4
Hair shop usage period Less than 1 year 301 21.8
Less than 1~2 years 301 21.8
Less than 2~3 years 308 22.3
Less than 3~5 years 217 15.7
Less than 5〜10 years 118 8.6
Over than 10 years 135 9.8
1 year hair beauty expenditure Less than ₩100,000 199 14.4
₩100,000 ~ less than ₩200,000 235 17.0
₩200,000 ~ less than ₩300,000 297 21.5
₩300,000 ~ less than ₩400,000 308 22.3
₩400,000 ~ less than ₩500,000 180 13.0
Over ₩500,000 161 11.7
Table 3.
Factor analysis and reliability analysis
Service Scape Revisit Intention Switching Costs
Service Scape24 .766 .127 .108
Service Scape14 .762 .290 -.152
Service Scape13 .758 .270 -.110
Service Scape12 .756 .250 -.103
Service Scape15 .745 .254 -.117
Service Scape8 .739 .075 .187
Service Scape11 .731 .023 .175
Service Scape9 .721 .115 .196
Service Scape22 .713 .159 -.009
Service Scape7 .711 .037 .230
Service Scape21 .698 .173 .055
Service Scape6 .687 .225 -.001
Service Scape23 .686 .192 .096
Service Scape5 .681 .086 .347
Service Scape20 .677 .156 .227
Service Scape19 .673 .165 .041
Service Scape10 .671 -.031 .238
Service Scape18 .665 .117 .190
Service Scape4 .656 .069 .373
Service Scape2 .634 .142 .376
Service Scape25 .633 .185 .224
Service Scape16 .615 -.095 .220
Service Scape17 .611 -.089 .255
Service Scape3 .579 .168 .192
Service Scape1 .543 .120 .443
Revisit Intention8 .322 .767 .070
Revisit Intention7 .279 .761 .132
Revisit Intention6 .237 .693 .218
Revisit Intention3 .100 .687 .210
Revisit Intention2 .107 .647 .192
Revisit Intention1 .114 .646 .096
Revisit Intention4 .197 .643 .055
Revisit Intention5 .285 .540 .117
Switching Costs2 .027 .046 .770
Switching Costs1 -.021 .180 .733
Switching Costs3 -.012 .402 .577
Eigen values 12.187 3.750 3.493
Variance Explained (%) 33.853 10.418 9.704
Cumulative variance (%) 33.853 44.271 53.975
Cronbach's α .959 .838 .827
Table 4.
Correlation analysis of variables
Category 1 2 3
1. Service Scape 1
2. Revisit Intention .511*** 1
3. Switching Costs 214*** .449*** 1

*** p<.001

Table 5.
Effect of service quality on intention of revisit
Independent variable Dependent variable: intention to revisit
B SE p t p tolerance VIF
(constant) 1.365 .088 15.594 .000
Service Scape .454 .023 .435 20.040*** .000 .954 1.048
Switching Costs .219 .013 .356 16.430*** .000 .954 1.048
R2=.382 adj R2=.381 F = 425.494***

*** p<.001

Table 6.
Mediation effect of revisit intention
Variance Revisit Intention
Model 1
Model 2
Model 3
Model 4
B t B t B t B t
(Constant) 3.540 83.966 1.697 17.511 1.332 14.102 1.329 14.183
Age -.008 -.683 .031 2.986*** .030 3.085** .030 3.084**
Income -.034 -4.048*** -.033 -4.476*** -.031 -4.457*** -.029 -4.230***
Usage period .065 7.970*** .052 7.160*** .035 5.094*** .034 5.062***
Expenditure .069 8.560*** .038 5.204*** .021 3.084** .018 2.666**
Service Scape .498 20.551*** .448 19.503*** .448 19.656***
Switching Costs .190 13.941*** .194 14.363***
Interaction .126 4.739***
F 50.020*** 136.749*** 162.386*** 144.571***
R2 .127 .332 .415 .424
ΔR2 .205*** .083*** .009***

** p<.01,

*** p<.001

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