J Korean Soc Cosmetol > Volume 30(6); 2024 > Article
성인여성의 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동의 관계에서 신뢰의 매개효과 연구

Abstract

This study aimed to analyze the mediating effect of trust between the characteristics of live commerce and beauty product purchase-related behavior targeting adult women. Live commerce has become an important form of marketing that influences consumers’ purchasing behavior through various characteristics such as information provided in real time and interactivity. This study examined the impact of these characteristics of live commerce on consumers’ beauty product purchase-related behavior and confirmed that trust mediates the relationship in this process. As a result of the study, convenience of use and enjoyment during use had a great influence on consumers, and brand trust also showed higher levels. These results not only provide a clear idea of how to approach selling aesthetic products through live commerce, but also contribute to understanding the relationship between live commerce, consumer trust, and purchase-related behavior. Future research is required to consider additional variables or analyze the reasons for people who do not use live commerce.

I. 서 론

최근 코로나로 인한 비대면 소비 트렌드가 확산하면서 보다 적극적으로 이용자가 인플루언서나 판매자와 직접 실시간, 양방향으로 소통하는 방식의 라이브 커머스가 커머스 시장에서 가장 각광받는 분야로 자리 잡아가고 있다(Chung, 2021). 현대 사회에서 온라인과 디지털 기술의 발전은 지속적으로 새로운 기술과 서비스를 등장시키고 있으며(Moon, 2024), 그에 따른 디지털 전환시대 속에서 라이브 커머스를 통한 소비는 더욱더 활발해지고 있다(Jang, 2022). 또한 성인 여성들의 사회활동과 경제활동의 지속적인 증가로 생활수준이 향상되면서 뷰티제품 구매에 대한 관심도가 증가하였다. 라이브 커머스는 비용이나 송출에 부담이 없어 브랜드, 유통 업체, 크리에이터 등이 직접 방송을 진행하는 사례가 증가하고 있다(Song, 2023). 대표적인 라이브 스트리밍 커머스 업체 예로는, 한국의 카카오 라이브 쇼핑, 네이버 라이브 쇼핑, 중국의 타오바오 라이브 쇼핑, 틱톡 라이브 쇼핑 등을 비롯한 모바일 라이브 스트리밍 플랫폼 앱이 연달아서 생겨나고 있다(Song, 2021). 라이브 커머스의 장점은 비교적 적은 비용과 시간으로 마케팅을 할 수 있으며, 특별한 기술이나 장비 및 장소에 구애 없이 상품을 판매 할 수 있다는 것이다(Kim, 2021). 소비자들이 실시간으로 제품을 구매하고 피드백을 주고받을 수 있는 이 방식은 전통적인 쇼핑 방식과 차별화된 장점을 제공한다. 이러한 환경에서 소비자 행동과 신뢰 요소를 정확히 이해하는 것은 매우 중요하다. 또한 뷰티 제품은 소비자가 직접 사용해보지 않으면 효과나 품질을 확신하기 어려운 제품군에 속한다. 이런 특성상, 라이브커머스에서의 신뢰는 제품에 대한 구체적인 정보 제공, 리뷰와 사용자의 경험 공유 등을 통해 강화될 수 있다. 뷰티 제품을 구매하는 소비자의 행동 패턴을 이해하고, 어떤 요소들이 구매 결정을 유도하는지 연구하는 것이 중요하다. 최근 라이브 커머스와 관련한 선행연구를 살펴보면 라이브커머스 특성이 충성도에 미치는 영향(Oh, 2022), 라이브 커머스 및 쇼호스트 특성이 구매 의도에 미치는 영향(Kim, 2021), 라이브 커머스의 특성이 시청자 행동에 미치는 영향 연구(Song, 2023), 라이브 커머스 소비자의 재구매의도에 미치는 영향: 뷰티, 패션과 엔터테인먼트 분야를 중심으로(Song, 2021)등 라이브 커머스에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 기존 선행연구를 살펴보면 라이브 커머스의 특성을 활용한 뷰티제품판매 구매관련행동과 신뢰에 관한 연구는 미비한 실정이다. 라이브커머스는 많은 브랜드와 판매자들이 경쟁하는 장이기 때문에, 소비자를 효과적으로 끌어들이고 신뢰를 구축하는 전략은 경쟁 우위를 확보하는 중요한 요소가 된다. 연구를 통해 어떤 요소들이 소비자에게 긍정적인 영향을 미치는지 파악하면, 더 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다. 라이브커머스에서의 소비자 경험이 긍정적이면, 이들은 다른 소비자들에게도 추천할 가능성이 높고, 기업은 장기적인 고객 충성도를 형성할 수 있을 것이다.
따라서 본 연구의 목적은 성인 여성이 지각한 라이브 커머스 특성을 파악하고, 라이브커머스 특성이 신뢰와 뷰티 제품 구매 행동에 미치는 영향을 알아봄으로서 라이브 커머스를 활용하는 뷰티 제품 판매자와 기업들이 소비자를 만족시킬 수 있는 요인이 무엇인지 살펴봄으로서 뷰티 마케팅 전략 수립에 필요한 기초 자료를 제공하고자 한다.

II. 이론적 배경

1. 라이브 커머스

라이브 커머스(live commerce)는 실시간 스트리밍 방송(live-streaming video)과 전자상거래(e-commerce)가 결합한 합성어이다(Jang, 2022). 라이브 커머스는 모바일 웹, 어플리케이션 등을 통해서 실시간으로 상품 및 서비스를 판매하는 새로운 온라인 구매 플랫폼으로, 크리에이터가 실시간으로 제품을 소개하고 소비자의 질문에 맞춤 서비스로 답변을 주기도 한다(Song, 2023). 국내 전체 온라인 쇼핑 시장에서 라이브 커머스 시장이 점유하는 비율은 2% 수준이지만 라이브 방송+이커머스 결합이라는 독특한 특성 때문에 구매전환율이 많게는 20%까지 성장할 것으로 예상되어 최근 가장 각광받고 있는 커머스 플랫폼으로 이목을 끌고 있다(Oh, 2022). 선행연구에 따르면 라이브 커머스의 특성을 다양하게 설명하고 있는데, Song(2023)은 상호작용성, 오락성, 사용용이성, 경제성을 뷰티 라이브 커머스의 특성으로 보았다. 본 연구에서는 라이브 커머스의 특성을 4가지 상호작용성, 오락성, 사용용이성, 매력성으로 설정하여 뷰티제품 관련행동과의 관계를 살펴보았다.

2. 신뢰

신뢰란 사전적 의미로 ‘확고하게 믿고 의지하는 것’을 의미한다. 즉, 어떤 대상에 대해 의심 없이 믿음을 가지고 기대하는 상태를 의미한다. 또한 주관적인 경험이나 감정에 기반하며, 종종 경험에 의해 형성된다(Rousseau et al., 1998). 본 연구에서는 라이브 커머스 특성과 소비자의 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 성인여성이 지각하는 라이브 커머스에 대한 신뢰가 중요한 요인으로 작용할 것으로 판단되어 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 매개변수로 선정하였다. 신뢰는 제품신뢰와 브랜드 신뢰로 나누어 살펴보았는데, 제품신뢰란 소비자가 특정 제품이 자신의 기대를 충족시킬 것이라고 믿는 정도를 의미한다(Ganesan, 1994). Kim & Kim(2006)은 브랜드신뢰를 소비자가 특정 브랜드가 제공하는 제품이나 서비스의 품질, 성능, 일관성 등에 대해 가지는 긍정적인 기대를 의미한다고 하였다. 본 연구에서 신뢰는 라이브 커머스를 통해 얻게 되는 제품신뢰와 브랜드신뢰를 의미하며, 점수가 높으면 높을수록 제품신뢰와 브랜드신뢰가 높아지는 것을 의미한다.

3. 구매관련행동

구매관련행동에 대한 논문들은 소비자의 구매 결정 과정, 구매 의도, 구매 만족도 등을 설명하고 있다. Park & Jeong(2012)은 소비자가 특정 제품이나 서비스를 구매하려는 의향을 구매의도라 하였다. 구매의도는 소비자의 태도, 인식, 감정, 브랜드 신뢰, 제품 품질 등의 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 온라인 환경에서 소비자의 구매 행동은 오프라인과 다소 다른 양상을 보이며, 웹사이트의 신뢰성, 정보 품질, 편의성 등이 구매행동에 중요한 영향을 미친다(Kim & Choi, 2014). 본 연구에서는 구매관련행동은 라이브 커머스를 통한 뷰티제품 구매관련 행동을 의미하며, 점수가 높으면 높을수록 구매관련 행동이 높아지는 것을 의미한다.

III. 내용 및 방법

1. 연구문제 및 모형

본 연구는 시대의 요구에 지속적으로 발전하는 온라인 문화 속에서 각광받고 있는 라이브 커머스의 특성이 신뢰와 뷰티제품 구매관련행동에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 다음과 같이 연구문제를 설정하였다.
첫째, 성인여성이 지각한 라이브 커머스 특성이 신뢰에 미치는 영향은 어떠한가?
둘째, 성인여성이 지각한 라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향은 어떠한가?
셋째, 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰(제품신뢰, 브랜드신뢰)가 매개하는가?
본 연구의 연구모형은 다음과 같다(Fig. 1).

2. 연구대상 및 기간

본 연구는 라이브커머스를 통해 뷰티제품을 구매한 경험이 있는 성인여성을 대상으로 라이브 커머스 특성이 신뢰와 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향을 알아보기 위해, 2024년 2월 22일부터 2024년 3월 17일까지 네이버폼과 오프라인 설문지를 활용하여 총 320부 배포하였다. 이 중 불성실한 응답 20부를 제외한 300부를 최종분석에 사용하였으며, 설문지 배포 시 본 연구의 목적과 취지를 설명하였고, 연구에 동의한자가 설문에 참여할 수 있도록 하였다.

3. 설문도구 및 내용

연구대상자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위해 Oh(2023) 등의 도구를 수정·보완하여 총 8문항으로 명목 척도를 사용하였다. 라이브 커머스 특성을 알아보기 위해 Song(2021) 등의 도구를 수정·보완하여 사용하였으며, 상호작용성 4문항, 오락성 5문항, 사용용이성 4문항, 매력성 4문항으로 총 17문항으로 구성하였다. 각 문항은 5점 Likert 척도(①전혀 그렇지 않다~⑤매우 그렇다)를 사용하였으며, 점수가 높으면 높을수록 하위요인인 상호작용성, 오락성, 사용용이성, 매력성의 정도가 높은 것을 의미한다. 제품신뢰와 브랜드신뢰를 알아보기 위해 Yoon(2000) 등의 도구를 수정·보완하여 사용하였으며, 제품신뢰 2문항, 브랜드신뢰 3문항으로 총5문항으로 구성하였으며, 5점 Likert 척도(①전혀 그렇지 않다~⑤ 매우 그렇다)를 사용하였다. 뷰티제품 구매관련행동을 알아보기 위해 선행연구 Hwang(2019), Jeon(2023)의 도구를 수정·보완하여 4문항으로 각 문항은 5점 Likert 척도 (①전혀 그렇지 않다~⑤매우 그렇다)를 사용하였으며, 구체적 내용은 Table 1과 같다.

4. 자료분석

본 연구의 실증분석은 모두 유의수준 5%에서 검증하였으며, 통계처리는 SPSSWIN 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석(Frequency Analysis)을 실시, 라이브커머스 특성, 신뢰, 뷰티제품 구매관련행동에 대한 문항들의 타당도 검증을 위하여 요인분석을, 신뢰도는 Cronbach's a의 계수로 판단하였다. 라이브커머스의 특성, 신뢰, 뷰티제품 구매관련행동의 평균과 표준편차를 알아보기 위하여 기술통계분석을 실시하였다. 라이브커머스의 특성, 신뢰, 뷰티제품 구매관련행동과의 관계를 알아보기 위하여 상관분석을 실시하였고, 라이브커머스 특성이 신뢰와 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 라이브커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과를 검정하기 위하여 위계적 회귀분석과 소벨테스트(Sobel test)를 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 변수의 신뢰도와 타당도

1) 라이브커머스 특성의 요인분석

라이브커머스 특성의 요인분석조사 결과는 Table 2와 같다. 라이브커머스 특성에 대한 타당도 검증을 위해서 주성분 분석(Principal Component Analysis)방법과 직교회전방법인 VARIMAX를 사용하여 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였다. 본 연구에서는 KMO 값이 0.879로 높으므로 변수 쌍들의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 요인분석의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형성 검정치(Test of Sphericity)는 근사 카이제곱값이 3156.671로 유의수준이 .000으로 나타나 요인분석 사용이 적합하다는 것을 알 수 있다. 요인을 추출하기 위한 방법으로는 각 요인이 기존변수의 정보를 어느 정도 설명하는지를 나타 내는 고유값(eigen-value)을 이용하여, 고유값이 1.0 이상인 요인에 한하며 요인적재량이 0.5 이상인 항목들을 기준으로 설정하여 요인수를 4개로 결정하였다. 그 결과 요인 1은 고유값이 3.715, 설명비가 21.85%로 나타났으며 이용한 라이브커머스에서 진행자와 시청자 간, 그리고 시청자들 사이에서 실시간으로 소통이 가능하며 쇼핑 관련 문의에 즉각적인 피드백을 받을 수 있고, 제품 리뷰 정보를 상호 교환 할 수 있는가에 대한 내용으로 구성되어 ‘상호작용성’ 요인으로, 요인 2는 고유값이 2.994, 설명비가 17.61%로 라이브 커머스는 다양한 제품을 짧은 시간에 쉽게 구매 할 수 있고, 원하는 정보와 상품을 빠르게 찾을 수 있으며, 원하는 장소와 시간에 접속이 가능해 편리성과 제품 선택과 구매 절차의 간편함 등에 대한 내용으로 구성되어 ‘사용용이성’ 요인으로 명명하였다. 요인 3은 고유값이 2.777, 설명비가 16.33%로 나타났으며 라이브 커머스 방송에서 상품 정보 수집, 다양한 이벤트, 흥미로운 컨텐츠 그리고 진행자 및 다른 소비자들과의 상호작용에서 느끼는 즐거움 등에 대한 내용으로 구성되어 ‘오락성 요인’으로, 요인 4는 고유값이 2.540, 설명비가 14.93%로 시청하는 라이브 커머스 진행자의 뛰어난 외모와 세련된 스타일, 그리고 친화력 있는 모습돠 호감 등에 대한 내용으로 구성되어 ‘매력성’ 요인으로 명명하였다.

2) 신뢰의 요인분석

신뢰의 요인분석 조사 결과는 Table 3과 같다. 신뢰에 대한 타당도 검증을 위해서 주성분분석(Principal Component Analysis)방법과 직교회전방법인 VARIMAX를 사용하여 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였다. 본 연구에서는 KMO값이 0.823으로 높으므로 변수 쌍들의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 요인분석의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형성 검정치(Test of Sphericity)는 근사 카이제곱값이 778.456으로 유의수준이 .000으로 나타나 요인분석 사용이 적합하다는 것을 알 수 있다. 요인을 추출하기 위한 방법으로는 각 요인이 기존변수의 정보를 어느 정도 설명하는지를 나타내는 고유값(eigen-value)을 이용하여, 고유값이 1.0 이상인 요인에 한하며 요인적재량이 0.5 이상인 항목들을 기준으로 설정하여 요인수를 2개로 결정하였다. 그 결과 요인 1은 고유값이 2.538, 설명비가 50.75%로 나타났으며, 라이브 커머스에서 판매하는 제품의 브랜드가 믿을만한지, 품질이 좋은지, 가치가 있는 브랜드라고 생각하는지 등에 대한 내용으로 구성되어 ‘브랜드신뢰’ 요인으로 명명하였다. 요인 2는 고유값이 1.525, 설명비가 30.49%로 라이브 커머스에서 보여 준 것과 동일한 제품의 수령, 시연해준대로 제품을 사용 할 수 있음에 대한 내용으로 구성되어 ‘제품신뢰’ 요인으로 명명하였다.

3) 뷰티제품 구매관련행동의 요인분석

뷰티제품 구매관련행동의 요인분석 조사 결과는 Table 4와 같다. 뷰티제품 구매관련행동에 대한 타당도 검증을 위해서 주성분분석(Principal Component Analysis)방법과 직교회전방법인 VARIMAX를 사용하여 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였다. 본 연구에서는 KMO 값이 0.819로 높으므로 변수 쌍들의 상관관계가 다른 변수에 의해 잘 설명되는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 요인분석의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형성 검정치(Test of Sphericity)는 근사 카이제곱값이 763.885로 유의수준이 .000으로 나타나 요인분석 사용이 적합하다는 것을 알 수 있다. 요인을 추출하기 위한 방법으로는 각 요인이 기존변수의 정보를 어느 정도 설명하는지를 나타내는 고유값(eigen-value)을 이용하여, 고유값이 1.0 이상인 요인에 한하며 요인적재량이 0.5 이상인 항목들을 기준으로 설정하여 요인수가 1개로 추출되었다. 고유값은 3.079, 설명비는 76.97%로 나타났으며, 라이브 커머스를 통해 뷰티제품을 재구매하고, 라이브 커머스를 통해 얻은 정보를 통한 뷰티제품 구매, 제품을 다른 사람들에게 추천 할 의향이 있는지, 라이브 커머스를 통해 알게 된 진행자의 소개로도 제품을 구매할 의향이 있는지에 대한 내용으로 구성되어 ‘뷰티제품 구매관련행동’ 으로 요인명을 명명하였다.

2. 일반적 특성

일반적 특성조사 결과는 Table 5와 같다. 연령은 ‘30대’가 32.2%, ‘20대’가 29.3%, ‘40대’가 23.0%, ‘50대 이상’이 15.5% 순이었고, 최종학력은 ‘고졸’이 32.6%, ‘전문대재학/졸업’이 28.6%, ‘대학교재학/졸업’이 21.7%, ‘대학원재학/졸업’이 17.1% 순이었다. 월소득은 ‘200-300만원 미만’이 30.9%, ‘200만원 미만’이 26.0%, ‘300-400만원 미만’이 22.0%, ‘500만원 이상’이 11.2%, ‘400-500만원 미만’이 9.9% 순이었으며, 라이 브커머스 이용빈도는 ‘한달에 1-3번’은 32.6%, ‘일주일에 1-3번’은 23.0%, ‘거의 매일’은 16.8%, ‘1년에 1-3번’은 15.1%, ‘거의 이용하지 않는다’는 12.5%이었다.
주로 이용하는 라이브커머스 플랫폼으로는 ‘인스타그램’이 29.9%, ‘11번가, 인터파크, 쿠팡 등 오픈마켓’이 23.7%, ‘네이버쇼핑’이 23.4%, ‘유튜브’가 13.1% 순이었고, 라이브커머스를 통해 구매한 제품의 유형으로는 ‘기초화장품’이 34.1%, ‘색조화장품’이 20.7%, ‘모발화장품’과 ‘바디화장품’이 각각 13.6%, ‘기타’가 11.2%, ‘향수’가 6.8% 순으로 조사되었다.

3. 라이브커머스 특성, 신뢰, 뷰티제품 구매관련행동

라이브커머스 특성, 신뢰, 뷰티제품 구매관련행동 조사 결과는 Table 6과 같다. 라이브커머스 특성 전체 평균은 3.63점으로 보통보다 높은 수준이었으며, ‘사용용이성’(M=3.91)> ‘매력성’(M=3.57)> ‘상호작용성’(M=3.54)> ‘오락성’(M=3.53) 순으로 조사되었다. 신뢰 전체의 평균은 3.66점으로, ‘제품신뢰’(M=3.85)> ‘브랜드신뢰’(M=3.53) 순으로 나타났으며, 뷰티제품 구매관련행동의 평균은 3.66점으로 보통보다 높은 수준으로 나타났다.

4. 라이브 커머스 특성, 신뢰, 뷰티제품구매관련행동과의 상관관계

라이브 커머스 특성, 신뢰, 뷰티제품 구매관련행동과의 상관관계조사 결과는 Table 7과 같다. 신뢰는 라이브커머스 특성의 오락성(r=.652, p<.001), 사용용이성(r=.603, p<.001), 상호작용성(r=.543, p<.001), 매력성(r=.461, p<.001) 순으로 정의 상관이 높았고, 세부적으로 신뢰의 제품신뢰, 브랜드신뢰는 라이브 커머스 특성과 모두 유의미한 정의 상관이 있는 것으로 나타났다. 구매행동은 라이브 커머스 특성의 오락성(r=.628, p<.001), 상호작용성(r=.580, p<.001), 매력성(r=.478, p<.001), 사용용이성(r=.467, p<.001) 순으로 정의 상관이 높았고, 신뢰의 브랜드신뢰(r=.757, p<.001), 제품신뢰(r=.673, p<.001) 순으로 정의 상관이 높은 것으로 나타났다.

5. 라이브 커머스 특성이 신뢰에 미치는 영향

1) 라이브 커머스 특성이 신뢰에 미치는 영향

라이브 커머스 특성이 신뢰에 미치는 영향조사 결과는 Table 8과 같다. 라이브 커머스 특성이 신뢰에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, adj R2=0.533로 전체 변동의 53.3%로 회귀모형을 설명하고 있음을 알 수 있다. 변수 간 다중공선성을 진단하기 위하여 분산팽창계수(VIF : variable inflation factor)와 허용치(tolerance)를 살펴보았으며, 일반적으로 분산팽창계수가 10이상이거나 허용치가 0.1보다 작으면 다중공선성의 문제가 있다고 판단하게 된다. 본 분석에서 변수들의 VIF값은 모두 10 이하였고, 허용치는 0.1보다 크게 나타나 다중공선성의 문제는 발생하지 않았다. 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의한 것을 알 수 있으며(F=87.390, p<.001), 라이브 커머스 특성의 사용용이성(b=.343, p<.001)>오락성(b=.323, p<.001)>상호작용성(b=.142, p<.01)>매력성(b=.096, p<.05) 순으로 신뢰에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 성인여성이 지각하는 라이브 커머스 특성 중 사용용이성과 오락성, 상호작용성, 매력성이 높을수록 라이브 커머스의 신뢰가 높아지는 것으로 보인다. 라이브 커머스를 통해 고객의 신뢰를 얻을 수 있는 방법 중 하나로 소비자가 라이브 커머스에 접근이 용이하고, 재미를 더한 오락성과, 판매자와 고객과의 상호작용이 활발하며, 라이브 커머스 진행자의 매력성이 주요한 요인 중에 하나임을 알 수 있었다. 또한 Lu & Chen(2021)의 보고에서 라이브 커머스에서 인플루언서와의 가치 유사성을 높게 인식할수록 신뢰가 높아지고, 이를 통해 제품 품질에 대한 불확실성이 줄어든다는 주장과 비슷한 결과를 보였다.

2) 라이브 커머스 특성이 제품신뢰에 미치는 영향

라이브 커머스 특성이 제품신뢰에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, adj R2=0.390로 전체 변동의 39.0%로 회귀모형을 설명하고 있으며, 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의하였다(F=49.530, p<.001). 라이브 커머스 특성 중 사용용이성(b=.289, p<.001)> 오락성(b=.276, p<.001)> 상호작용성(b=.127, p<.05) 순으로 제품신뢰에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타나, 라이브 커머스 특성 중 사용용이성과 오락성, 상호작용성이 높을수록 라이브커머스에서 소개하는 제품의 신뢰가 높아지는 것을 의미한다. 라이브 커머스를 통한 제품신뢰를 높이는 요인 중 하나로 라이브 커머스 사용용이성과 오락성, 상호작용성이 높을수록 뷰티제품에 대한 신뢰가 높아지는 것으로 라이브 커머스 진행자의 매력성은 제품신뢰와는 크게 관련이 없는 것으로 조사되었다. 이는 Wongkitrungrueng and Assarut(2020)은 라이브 방송에서 소비자는 판매자의 외모와 개성 등을 통해 상징적 가치를 평가 할 수 있다고 예상했으나, 이러한 요소들이 제품 신뢰와는 연관이 없다는 결과를 보여준것과 유사하다.

3) 라이브 커머스 특성이 브랜드 신뢰에 미치는 영향

라이브 커머스 특성이 브랜드신뢰에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, adj R2=0.449으로 전체 변동의 44.9%로 회귀모형을 설명하고 있다. 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의하였다(F=62.694, p<.001). 라이브 커머스 특성 중 사용용이성(b=.320, p<.001)> 오락성(b=.298, p<.001)> 상호작용성(b=.127, p<.05) 순으로 브랜드 신뢰에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 라이브 커머스 특성 중 사용용이성과 오락성, 상호작용성이 높을수록 제품의 브랜드신뢰가 높아지는 것을 의미한다. 이를 통해 라이브 커머스를 통한 뷰티 브랜드신뢰를 높이는 방법 중 하나로 라이브 커머스 진행자의 매력성 보다는 라이브커머스 접근성과 재미, 상호작용성이 뷰티 브랜드신뢰를 높힐 수 있는 것으로 보인다. 이는 라이브 커머스의 오락성과 상호작용성이 브랜드 이미지에 긍정적인 영향을 미친다는 Yoon et al.(2024)의 연구결과와 일치한다.

6. 라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향

라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향 조사 결과는 Table 9와 같다. 라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, adj R2=0.467로 전체 변동의 46.7%로 회귀모형을 설명하고 있으며, 모형에 대한 분산분석 결과 추정된 모형은 유의하였다(F=67.410, p<.001). 라이브 커머스 특성의 오락성(b=.295, p<.001)> 상호작용성(b=.249, p<.001)>사용용이성(b=.160, p<.01)> 매력성(b=.146, p<.01) 순으로 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이는 라이브 커머스 특성 중 오락성과 상호작용성, 사용용이성, 매력성이 높을수록 뷰티제품 구매관련행동이 높아지는 것을 의미하는 것으로, 편의성은 재구매의도에 유의미한 영향을 미친다는 Kim & Kim(2015)의 연구결과와 유사하였다.

7. 라이브 커머스 특성과 뷰티제품구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과

라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과를 알아보기 위해 Baron과 Kenny(1986)가 제안한 3단계 매개효과 검증방법을 사용하였다. Baron과 Kenny(1986)의 연구에 의하면, 매개역할은 세 단계의 위계적 회귀분석을 통해 검증될 수 있다. 먼저 첫 단계에서 독립변수가 매개변수에 유의미한 영향을 미치는지를 검증하고, 두 번째 단계에서는 독립변수가 종속변수에 유의미한 영향을 미치는지를 검증하며, 마지막 세 번째 단계에서는 독립변수와 매개변수가 동시에 종속변수에 유의미한 영향을 미치는지를 검증해야 한다. 이 때 종속변수에 대한 독립변수의 영향력이 세 번째 단계에서보다 두 번째 단계에서 더 커야 매개효과를 나타낸다고 할 수 있으며(부분 매개 효과, partial mediating), 특히 세 번째 단계에서의 종속변수에 대한 독립변수의 영향력이 유의하지 않을 경우에는 매개변수가 완전 매개효과(complete mediating)를 보인다고 한다. 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과를 살펴본 결과는 Table 10, Table 11과 같다.
① 1단계: 라이브 커머스 특성이 신뢰에 미치는 영향
1단계에서는 라이브커머스 특성의 사용용이성(b=.343, p<.001), 오락성(b=.323, p<.001), 상호작용성(b=.142, p<.01), 매력성(b=.096, p<.05) 순으로 매개변수인 신뢰에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
② 2단계: 라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향
2단계에서는 라이브커머스 특성의 오락성(b=.295, p<.001), 상호작용성(b=.249, p<.001), 사용용이성(b=.160, p<.01), 매력성(b=.146, p<.01) 순으로 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
③ 3단계: 라이브 커머스 특성과 신뢰가 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향
3단계에서는 독립변수에 매개변수인 신뢰를 추가 투입하여 설명력은 68.5%로 유의미하게 상승하였다(ΔF=207.926, p<.001). 뷰티제품 구매관련행동에 대한 영향력은 신뢰(b=.685, p<.001), 라이브커머스 특성의 상호작용성(b=.152, p<.01), 매력성(b=.080, p<.05) 순으로 높은 영향력을 미치는 것으로 나타났고, 이는 신뢰와 라이브 커머스 특성의 상호작용성, 매력성이 높을수록 뷰티제품 구매관련행동이 높은 것을 의미한다.
따라서, 1단계와 2단계에서 유의미한 상호작용성과 매력성은 3단계에서 여전히 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나, 신뢰는 상호작용성, 매력성과 뷰티제품구매 관련행동과의 관계를 ‘부분매개’ 하는 것을 알 수 있었다. 1단계와 2단계에서 유의미한 오락성과 사용용이성은 3단계에서 더 이상 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 신뢰는 오락성, 사용용이성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계를 ‘완전매개’ 하는 것을 알 수 있었다. 매개효과를 검증하기 위해서 소벨테스트(Sobel test) 결과, 라이브 커머스 특징 중 상호작용성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과는 유의미하였고(Z=2.563, p<.05), 라이브 커머스 특징 중 오락성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과는 유의미하였다(Z=4.954, p<.001). 라이브 커머스 특징 중 사용용이성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과는 유의미하였으며(Z=6.565, p<.001), 라이브커머스 특징 중 매력성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과는 유의미한 것으로 나타났다(Z=2.002, p<.05).

1) 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 제품신뢰의 매개효과

라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 제품신뢰의 매개효과 조사결과는 Table 12, Table 13과 같다.
① 1단계: 라이브 커머스 특성이 제품신뢰에 미치는 영향
1단계에서는 라이브커머스 특성의 사용용이성(b=.289, p<.001), 오락성(b=.276, p<.001), 상호작용성(b=.127, p<.05) 순으로 매개변수인 제품신뢰에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
② 2단계: 라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향
2단계에서는 라이브 커머스 특성의 오락성(b=.295, p<.001), 상호작용성(b=.249, p<.001), 사용용이성(b=.160, p<.01), 매력성(b=.146, p<.01) 순으로 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
③ 3단계: 라이브 커머스 특성과 제품신뢰가 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향
3단계에서는 독립변수에 매개변수인 제품신뢰를 추가 투입하여 설명력은 57%로 유의미하게 상승하였다(ΔF=72.758, p<.001). 뷰티제품 구매관련행동에 대한 영향력은 제품신뢰(b=.414, p<.001), 라이브 커머스 특성의 상호작용성(b=.197, p<.001), 오락성(b=.180, p<.01), 매력성(b=.110, p<.05) 순으로 높은 영향력을 미치는 것으로 나타났고, 이는 제품신뢰와 라이브커머스 특성의 상호작용성, 오락성, 매력성이 높을수록 뷰티제품 구매관련행동이 높은 것을 의미한다. 따라서, 1단계와 2단계에서 유의미한 상호작용성과 오락성은 3단계에서 여전히 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나, 제품신뢰는 상호작용성, 오락성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계를 ‘부분매개’ 하는 것을 알 수 있었다. 1단계와 2단계에서 유의미한 사용용이성은 3단계에서 더 이상 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 제품신뢰는 사용용이성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계를 ‘완전매개’ 하는 것을 알 수 있었다.
매개효과를 검증하기 위해서 소벨테스트(Sobel test) 결과, 상호작용성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 제품신뢰의 매개효과는 유의미하였고(Z=2.003, p<.05), 오락성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 제품신뢰의 매개효과는 유의미하였으며(Z=3.601, p<.001), 사용용이성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 제품신뢰의 매개효과는 유의미하였다(Z=4.614, p<.001).
2) 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 브랜드신뢰의 매개효과
라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 브랜드신뢰의 매개효과를 살펴본 결과는 Table 14, Table 15와 같다.
① 1단계: 라이브 커머스 특성이 브랜드신뢰에 미치는 영향
1단계에서는 라이브 커머스 특성의 사용용이성(b=.320, p<.001), 오락성(b=.298, p<.001), 상호작용성(b=.127, p<.05) 순으로 매개변수인 브랜드신뢰에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
② 2단계: 라이브 커머스 특성이 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향
2단계에서는 라이브 커머스 특성의 오락성(b=.295, p<.001), 상호작용성(b=.249, p<.001), 사용용이성(b=.160, p<.01), 매력성(b=.146, p<.01) 순으로 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
③ 3단계: 라이브 커머스 특성과 브랜드신뢰가 뷰티제품 구매관련행동에 미치는 영향
3단계에서는 독립변수에 매개변수인 브랜드신뢰를 추가 투입하여 설명력은 64%로 유의미하게 상승하였다(ΔF=144.611, p<.001). 뷰티제품 구매관련행동에 대한 영향력은 브랜드신뢰(b=.562, p<.001), 라이브 커머스 특성의 상호작용성(b=.178, p<.001), 오락성(b=.127, p<.05), 매력성(b=.097, p<.05) 순으로 높은 영향력을 미치는 것으로 나타났고, 이는 브랜드신뢰와 라이브커머스 특성의 상호작용성, 오락성, 매력성이 높을수록 뷰티제품 구매관련행동이 높은 것을 의미한다. 따라서, 1단계와 2단계에서 유의미한 상호작용성과 오락성은 3단계에서 여전히 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나, 브랜드신뢰는 상호작용성, 오락성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계를 ‘부분매개’ 하는 것을 알 수 있었다. 1 단계와 2단계에서 유의미한 사용용이성은 3단계에서 더 이상 뷰티제품 구매관련행동에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, 브랜드신뢰는 사용용이성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계를 ‘완전매개’ 하는 것을 알 수 있었다.
매개효과를 검증하기 위해 소벨테스트(Sobel test) 결과, 상호작용성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 브랜드신뢰의 매개효과는 유의미하였고(Z=2.142, p<.05), 오락성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 브랜드신뢰의 매개효과는 유의미하였으며(Z=4.179, p<.001), 사용용이성과 뷰티제품 구매관련행동과의 관계에서 브랜드신뢰의 매개효과는 유의미하였다(Z=5.627, p<.001). 이는 Jo & Yoon(2021)의 보고에 의하면 온라인 쇼핑몰에서 제공하는 제품의 브랜드가 고객에게 뛰어난 제품이나 서비스를 제공하기 위해 최선을 다할 것이라고 믿는 정도인 브랜드신뢰가 구매의도에 유의한 정(+)의 영향을 준다는 연구결과와 유사하였다.

V. 결 론

본 연구는 라이브 커머스를 통해 뷰티제품을 구매한 경험이 있는 성인여성을 대상으로 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매행동과의 관계에서 신뢰의 매개효과를 알아보고자 시행되었다. 성인여성이 주로 이용하는 라이브 커머스 플랫폼으로는 ‘인스타그램’이 29.9%, ‘11번가, 인터파크, 쿠팡 등 오픈마켓’이 23.7%, ‘네이버쇼핑’이 23.4%, ‘유튜브’가 13.1% 순으로 다양한 플랫폼을 통해 제품을 구매하는 경향이 있는 것으로 보인다. 라이브 커머스를 통해 구매한 제품의 유형으로는 ‘기초화장품’이 34.1%, ‘색조화장품’이 20.7%, ‘모발화장품’과 ‘바디화장품’이 각각 13.6%, ‘기타’가 11.2%, ‘향수’가 6.8% 순으로 조사되었는데, 라이브커머스를 통해 다양한 뷰티제품을 구매하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 기존에 사용하던 제품이었거나 라이브 커머스의 다양한 프로모션 등이 구매를 유도했을 것으로 보이며 이와 관련한 심도 있는 연구진행도 필요해 보인다. 라이브 커머스를 통한 뷰티제품 구매관련행동에 영향을 미치는 요인으로 라이브 커머스의 오락성, 상호작용성, 사용용이성, 매력성 순으로 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타나 라이브 커머스를 운영하려는 운영자들은 단순히 제품을 소개하는 것에서 벗어나 오락성과 고객과의 소통, 사용용이성, 매력성을 나타내기 위한 노력이 필요할 것이다. 특별히 라이브 커머스 특성과 뷰티제품 구매관련행동과의 매개변인으로 설정한 신뢰는 라이브 커머스의 특징 중 오락성, 사용용이성이 신뢰를 완전매개로 하여 뷰티제품 구매행동으로 이어지는 것으로 보아 라이브 커머스를 운영한다고 해서 구매로 이어지는 것이 아니고, 라이브 커머스의 오락성과 사용용이성이 고객들로 하여금 신뢰를 갖게 하고 이것이 구매행동으로 나타난 것으로 보인다. 또한 뷰티제품 구매행동을 일으키는 요인으로 라이브 커머스의 사용용이성만이 제품신뢰와 브랜드신뢰를 완전매개하여 구매로 이어지는 것을 확인하였는데 이는 라이브 커머스의 사용용이성이 매우 중요한 요인 중 하나로 보인다. 다양한 제품을 짧은 시간에 쉽게 구매가 가능할 수 있도록 하고, 필요한 정보와 상품의 설명도 간략하고 쉽게 전달할 수 있도록 다양한 마케팅 방법이 필요할 것이다. 이를 위해 원하는 장소와 시간에 접속할 수 있도록 방송시간 사전공지나 알림을 보내주는 것과 다양한 결제 링크 서비스를 사용하여 보다 쉽게 구매할 수 있도록 방법도 좋을 것이다.
본 연구를 통해 에스테틱 프로그램이나 화장품을 라이브 커머스를 통해 고객들에게 판매하게 된다면 어떤 부분을 중점적으로 다루어야 할지 예측할 수 있었다. 본 연구의 한계점은 전체 성인여성을 대상으로 연구를 수행하지 못해 연구결과를 일반화하는데 한계가 있다. 추후 라이브 커머스 특성이 브랜드신뢰 및 뷰티제품 구매관련 행동에 영향을 미치는 추가적인 변인들을 찾아볼 것과 브랜드를 좀 더 구체적으로 브랜드 평판, 브랜드 인지도 등의 변수를 고려하여 연구를 진행해 볼 것을 제언한다.

Fig. 1.
Research model
JKSC-2024-30-6-1311f1.jpg
Table 1.
Composition and Measurement of Questionnaire
Variable Question Measure References
Demographics 8 Nominal Oh(2023), Song(2023), Researcher
Live Commerce Characteristics Interactivity 4 5 Likert Yeo(2014), Jo & Lim(2019), Oh(2023), Researcher
Entertainment 5 5 Likert Xue et al.(2020), Oh(2020), On & Lee(2020), Kim(2021), Kim(2022), Researcher
Ease of use 4 5 Likert Song(2021), Kim et al.(2015), Song(2023), Researcher
Attractiveness 4 5 Likert Song et al.(2017), Song(2021), Researcher
Trust Product trust 2 5 Likert Wongkitrun & Assarut(2020), Choi & Ma(2023), Researcher
Brand trust 3 5 Likert Yoon(2000), Gown(2017), Nam(2017), Cho & Yoon(2021), Researcher
Behaviors related to purchasing beauty products 4 5 Likert Hwang(2019), Jeon(2023), Researcher
Total 34
Table 2.
Factor Analysis of Live Commerce Characteristics
Division Factor
1 2 3 4
Interactivity In the live commerce I used, it is possible to communicate with the host through a chat window. .835 .096 .223 .163
The live commerce I used allows two-way communication between viewers. .788 .218 .210 .148
Interactivity In the live commerce I used, you can receive immediate feedback on shopping-related inquiries in real time. .781 .124 .259 .105
In the live commerce I used, it is possible to exchange product review information with other viewers in real time. .781 .167 .164 .069
Ease of use Live commerce makes it easy to purchase a variety of products in a short period of time. .216 .807 .174 .006
Live Commerce allows you to quickly and easily find the information and products you want. .164 .802 .214 .194
Live commerce is convenient because you can access it at any location and time of your choice. .150 .787 .103 .191
Live commerce provides convenient product selection and purchase procedures. .064 .778 .175 .053
Entertainment I enjoy the process of collecting information about products during live commerce broadcasts. .122 .30 .782 .147
I enjoy various events on live commerce broadcasts. .374 .065 .762 .175
Entertainment I feel happy while using live commerce broadcasting. .316 .368 .729 .161
I am interested in the content shown in live commerce broadcasts. .475 .244 .606 .258
While using live commerce broadcasting, I enjoy the interaction process between the host and other consumers. .516 .137 .530 .302
Attractiveness The host of the live commerce I watch has an outstanding appearance. -.018 .074 .179 .812
The host of the live commerce I watch has a cool fashion style and I want to emulate him. .137 .075 .115 .785
Attractiveness The host of the live commerce I watch has a sophisticated image, so I like this host. .238 .162 .129 .737
The host of the live commerce I watch is very friendly and makes people want to talk. .505 .182 .198 .586
Eigenvalues 3.715 2.994 2.777 2.540
Dispersion rate 21.852 17.614 16.337 14.939
Cumulative dispersion rate 21.852 39.466 55.803 70.743
Reliability (Cronbach’s α) .881 .888 .852 .796
KMO = .879, Bartlett’s test result χ²=3156.671 (df=136, p=.000)
Table 3.
Factor Analysis of Trust
Division Factor
1 2
Brand Trust I think the beauty product brands sold on Live Commerce are trustworthy. .878 .253
I think the quality of the beauty product brands sold on Live Commerce is good. .877 .227
I believe that beauty product brands sold through live commerce are valuable. .852 .232
Product Trust I received the same beauty products I purchased from Live Commerce. .143 .936
I can use beauty products as shown in Live Commerce. .502 .692
Eigenvalues 2.538 1.525
Dispersion rate 50.753 30.498
Cumulative dispersion rate 50.753 81.251
Reliability (Cronbach’s α) .887 .711
KMO = .823, Bartlett’s test result χ²=778.456 (df=10, p=.000)
Table 4.
Factor Analysis of Beauty Product Purchasing Behavior
Division Factor
1
Behaviors related to purchasing beauty products I am willing to repurchase beauty products through live commerce. .904
I want to purchase beauty products using the information I gained through live commerce. .894
I am willing to recommend beauty products purchased through Live Commerce to others. .861
I am willing to purchase beauty products thanks to the introduction of the presenter, whom I met through live commerce. .849
Eigenvalues 3.079
Dispersion rate 76.978
Cumulative dispersion rate 76.978
Reliability (Cronbach’s α) .899
KMO = .819, Bartlett’s test result χ²=763.885 (df=6, p=.000)
Table 5.
General Characteristics
Division Frequency (N) Percentage (%)
Years 20s 89 29.3
30s 98 32.2
40s 70 23.0
Over 50s 47 15.5
Highest education level High school graduate 99 32.6
College/Graduation 87 28.6
University attendance/graduation 66 21.7
Graduate school attendance/graduation 52 17.1
Monthly income Less than 2 million won 79 26.0
Less than 2-3 million won 94 30.9
Less than 3-4 million won 67 22.0
Less than 4-5 million won 30 9.9
More than 5 million won 34 11.2
Frequency of live commerce use Almost every day 51 16.8
1-3 times a week 70 23.0
1-3 times a month 99 32.6
1-3 times a year 46 15.1
Rarely used 38 12.5
Live Commerce Platform (Multiple responses, total = 582) Naver Shopping 136 23.4
Instagram 174 29.9
Open markets such as 11th Street, Interpark, Coupang, etc. 138 23.7
Personal shopping mall 47 8.1
You tube 76 13.1
Etc 11 1.9
Products purchased through live commerce (Multiple responses, total = 589) Basic cosmetics 201 34.1
Color cosmetics 122 20.7
Hair cosmetics 80 13.6
Body cosmetics 80 13.6
Perfume 40 6.8
Etc 66 11.2
Total 304 100.0
Table 6.
Live Commerce Characteristics, Trust, and Behavior Related to Purchasing Beauty Products
Division Mean SD
Live Commerce Characteristics Interactivity 3.54 .87
Entertainment 3.53 .69
Ease of use 3.91 .67
Attractiveness 3.57 .66
Live Commerce Characteristics 3.63 .57
Faith Product Trust 3.85 .69
Brand Trust 3.53 .67
Faith 3.66 .61
Behaviors related to purchasing beauty products 3.66 .73
Table 7.
Correlation between Live Commerce Characteristics, Trust, and Beauty Product Purchasing Behavior
Division Live Commerce Characteristic
Faith
I
A B C D E F G H
Live Commerce Characteristic Interactivity 1
Entertainment .681*** 1
Ease of use .401*** .523*** 1
Attractiveness .454*** .550*** .357*** 1
Live Commerce Characteristic .831*** .889*** .701*** .724*** 1
Faith Product trust .471*** .562*** .515*** .399*** .617*** 1
Brand Trust .497*** .599*** .558*** .421*** .657*** .590*** 1
Faith .543*** .652*** .603*** .461*** .715*** .845*** .930*** 1
Behaviors related to purchasing beauty products .580*** .628*** .467*** .478*** .687*** .673*** .757*** .807*** 1

*** p<.001

A: Interactivity, B: Entertainment, C: Ease of use, D: Attractiveness, E: Live Commerce Characteristic, F: Product trust, G: Brand Trust, H: Faith I: Behaviors related to purchasing beauty products

Table 8.
Impact of Live Commerce Characteristics on Trust
Dependent variable Independent variable B b t p R2 adj R2 F
Faith (Constant) .770 4.625*** .000 .539 .533 87.390***
Interactivity .099 .142 2.619** .009
Entertainment .285 .323 5.296*** .000
Ease of use .310 .343 7.400*** .000
Attractiveness .089 .096 2.019* .044
Faithh Product trust (Constant) 1.024 4.736*** .000 .399 .390 49.530***
Interactivity .101 .127 2.059* .040
Entertainment .278 .276 3.967*** .000
Ease of use .296 .289 5.450*** .000
Attractiveness .091 .086 1.591 .113
Brand Trust (Constant) .600 3.010** .003 .456 .449 62.694***
Interactivity .098 .127 2.155* .032
Entertainment .290 .298 4.499*** .000
Ease of use .319 .320 6.355*** .000
Attractiveness .088 .086 1.659 .098

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 9.
Impact of Live Commerce Characteristics on Beauty Product Purchasing Behavior
Dependent variable Independent variable B β t p R2 adj R2 F
Behaviors related to purchasing beauty products (Constant) .572 2.692** .008 .474 .467 67.410***
Interactivity .208 .249 4.308*** .000
Entertainment .311 .295 4.523*** .000
Ease of use .173 .160 3.238** .001
Attractiveness .161 .146 2.864** .004

** p<.01,

*** p<.001

Table 10.
Verification Results of the Mediating Effect of Trust (dependent variable: behavior related to purchasing beauty products)
Step Variable B β R2 F Whether the mediation conditions are met
1step: Independent → Mediated Interactivity .099 .142** .539 87.390 ***
Entertainment .285 .323***
Ease of use .310 .343***
Attractiveness .089 .096*
2step: Independence → Dependence Interactivity .208 .249*** .474 67.410 ***
Entertainment .311 .295***
Ease of use .173 .160**
Attractiveness .161 .146**
3step: Independence/Mediation → Subordination Interactivity .127 .152** .690 132.835***
Entertainment .078 .073 ×
Ease of use -.081 -.075 ×
Attractiveness .088 .080*
.819 .685*** ba

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

a : Completely mediated,

b : Partial mediation

Table 11.
The Impact of Live Commerce Characteristics and Trust on Beauty Product Purchasing Behavior
Division Dependent variable : Behaviors related to purchasing beauty products
Model 1
Model 2
B β B β
(Constant) .572 -.058
Live Commerce Characteristic Interactivity .208 .249*** .127 .152**
Entertainment .311 .295*** .078 .073
Ease of use .173 .160** -.081 -.075
Attractiveness .161 .146** .088 .080*
Faith .819 .685***
R2 .474 .690
adj R2 .467 .685
Δ R2 .216
F 67.410*** 132.835***
ΔF 207.926***

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 12.
Verification Results of the Mediating Effect of Product Trust (dependent variable: beauty product purchase-related behavior)
Step Variable B β R2 F Whether the mediation conditions are met
1step: Independent → Mediated Interactivity .101 .127* .399 49.530 ***
Entertainment .278 .276***
Ease of use .296 .289***
Attractiveness .091 .086 ×
2step: Independence → Dependence Interactivity .208 .249*** .474 67.410 ***
Entertainment .311 .295***
Ease of use .173 .160**
Attractiveness .161 .146**
3step: Independence/Mediation → Subordination Interactivity .164 .197*** .577 81.422 ***
Entertainment .190 .180**
Ease of use .044 .041 ×
Attractiveness .122 .110*
.436 .414*** ba

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

a : Completely mediated,

b : Partial mediation

Table 13.
Verification Results of the Mediating Effect of Brand Trust (dependent variable: beauty product purchase-related behavior)
Step B β R2 F Whether the mediation conditions are met
1 step: Independent → Mediated Interactivity .098 .127* .456 62.694 ***
Entertainment .290 .298***
Ease of use .319 .320***
Attractiveness .088 .086 ×
2 step: Independence → Dependence Interactivity .208 .249*** .474 67.410 ***
Entertainment .311 .295***
Ease of use .173 .160**
Attractiveness .161 .146**
3 step: Independence/Mediation → Subordination Interactivity .149 .178*** .646 108.753***
Entertainment .134 .127*
Ease of use -.021 -.020 ×
Attractiveness .108 .097*
.609 .562*** ba

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

a : Completely mediated,

b : Partial mediation

References

Choi, S. J., & Ma, I. H. (2023). A Study of Promoting Regional Products through Live Commerce Focused on Building Consumer Trust. Korea Internet Electronic Commerce Society, 23(6), 143-166.
crossref
Ganesan, S. (1994). Determinants of long-term orientation in buyer-seller relationships. Journal of Marketing, 58(2), 1-19.
crossref pdf
Hwang, H. S. (2019). (The) Effect of Youtube Beauty Video Charateristics on Women in Their 10s to 20s Beauty Managing Behavior and Product Purchase Intention, Master’s thesis, Seokyeong University.
Jang, J. S. (2022). Research on factors influencing consumers’ live commerce use behavior and continued use intention, Master’s thesis, Seoul National University.
Jeon, H. E. (2023). Impact of beauty influencer information characteristics on beauty product purchase intention - Focusing on adolescent consumers’ appearance interest -, Master’s thesis, Chung-Ang University.
Jeong, S. W. (2021). The Effect of Live Commerce Detailed Attributes on Purchase Satisfaction and Repurchase Intention-The moderating effect of individual innovation-Ph.D. thesis, Dankook University.
Jo, Y. J., & Yoon, S. J. (2021). Effects of Online Experiential Value of Beauty Consumers on Consumer Happiness, Brand Trust and Purchasing Intent: Focusing on the Moderating Role of SNS Word-of-Mouth Information Characteristics, Journal of Korea.
Kim, D. J., & Kim, Y. J. (2015). A study on the structural relationship between social commerce characteristics, trust, customer satisfaction, and repurchase intention as perceived by restaurant consumers. Korea Restaurant Industry Association, 11(26), 45-59.
Kim, S. J. (2021). Effects of Live Commerce Attributes and ShowHost Attributes on Purchase Intention-Including the Moderating Effects of Participant Interaction-, PhD thesis, Hoseo University.
Kim, S. M., & Choi, J. W. (2014). A study on consumer purchasing behavior in online shopping malls: Focusing on the influence of reliability and information quality. Journal of Electronic Commerce, 14(1), 19-38.
Kim, S. S., & Kim, Y. H. (2006). A study on the determinants of brand equity: Focusing on the mediating effect of brand trust. Advertising Research, 17(3), 7-31.
Lee, J. S. (2013). The impact of salespeople’s empathetic communication on customer satisfaction and purchase-related behavior, Master’s thesis, Kyunghee University.
Lu, B., & Chen, Z. (2021). Live streaming commerce and consumers’ purchase intention: An uncertainty reduction perspective. Information Management, 58:103509.
crossref
Moon, B. J. (2023). Impact of live commerce characteristics on perceived usefulness, perceived ease of use, and intention to continue using: - Moderating effect of user interaction level -, Doctoral thesis, Dong-A University.
Oh, S. J. (2022). The Effect of Live Commerce Characteristics on Loyalty: Mediating Effect of Engagement and Moderating Effect of Reliability, PhD thesis, Gachon University.
Park, C. G., & Jeong, Y. H. (2012). The impact of emotional advertising on brand attitude and purchase intention: Focusing on purchase-related behavior. Korean Journal of Advertising and Public Relations, 14(3), 7-31.
Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., & Camerer, C. (1998). Not so different after all: A cross-discipline view of trust. Academy of Management Review, 23(3), 393-404.
crossref
Song, J. Y. (2023). Study on the impact of live commerce characteristics on viewer behavior, Master’s thesis, Korea University.
Song, W. D. (2021). The Effects of Live Commerce Customer’s Repurchase Intention-Focused on Beauty, Fashion and Entertainment-, PhD thesis, Kongju University.
Wongkitrungrueng, A., & Assarut, N. (2020). The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers. Journal of Business Research, 117:543-556.
crossref
Yoon, J. M., et al (2024). The effects of Live Commerce Characteristic on Brand image, Trust and Repurchase Intention. Korean Industrial Management Association, 22(9), 1-15.
crossref


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