Effect of Nail Shop Reservation System on Customer Satisfaction and Behavioral Intention: Focusing Moderating Effect of Online and Offline Reservation Method

Tae-Kyoung Lee; Eun-Young Choi

doi:10.52660/JKSC.2025.31.6.1463

J Korean Soc Cosmetol > Volume 31(6); 2025 > Article

네일샵 예약시스템이 고객만족 및 행동의도에 미치는 영향: 온라인과 오프라인 예약방식의 조절 효과를 중심으로

Research Paper

Journal of the Korean Society of Cosmetology 2025;31(6):1463-1471.

Published online: December 31, 2025

DOI: https://doi.org/10.52660/JKSC.2025.31.6.1463

네일샵 예약시스템이 고객만족 및 행동의도에 미치는 영향: 온라인과 오프라인 예약방식의 조절 효과를 중심으로

이태경¹, 최은영^2,^*

¹한서대학교 일반대학원 미용과학과, 대학원생

²한서대학교 피부미용화장품과학과, 교수

Effect of Nail Shop Reservation System on Customer Satisfaction and Behavioral Intention: Focusing Moderating Effect of Online and Offline Reservation Method

Tae-Kyoung Lee¹, Eun-Young Choi^2,^*

¹Graduate Student, Department of Cosmetic Science, Graduate School, Hanseo University

²Professor, Department of Cosmetology, Hanseo University

본 연구는 이태경의 석사학위논문의 일부를 발췌하여 편집한 것임

^*Corresponding author: Eun-Young Choi
Tel: +82-41-660-1581 E-mail: eychoi@hanseo.ac.kr

Received October 13, 2025 Revised November 4, 2025 Accepted November 11, 2025

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

This study was designed to examine that reservation system in nail shop influenced customer satisfaction, consequently behavioral intentions and moderating effect of online and offline reservation method. For the empirical analysis, an online survey was conducted to Korean women who had used a reservation system, and a total of 500 samples were employed to test the research hypotheses through structural equation modeling (SEM) analysis. The results of this study are as follows. First, the results revealed that reservation system (efficiency, information availability, convenience) influenced positively customer satisfaction. Second, customer satisfaction influenced behavioral intention (reuse intention, WOM intention). Third, in case of online group convenience influenced positively customer satisfaction, while in case of offline group information availability influenced positively customer satisfaction. Forth, the result of a multi-group analysis comparing significant differences between online and offline groups showed that in the online group, higher convenience led to higher satisfaction, whereas in the offline group, higher information availability led to higher satisfaction. The present research confirmed the role and importance of reservation system, in particular difference between online and offline reservation method. Despite some limitations, the findings of this study considerably increase our understanding of reservation system and provide theoretical and practical implications to strategically develop reservation system.

Keywords: Behavioral intention; Customer satisfaction; Reservation method; Reservation system

I. 서 론

최근 온라인 예약시스템이 활성화되면서(Kang & Kim, 2021), 공급이 제한적이며 특정 시간에 수요가 집중되는 경향이 있는 미용 산업에도 예약제의 기능과 역할이 더욱 확대되고 있다(Park, 2014). 예약시스템에 관한 연구는 여행사, 항공사, 호텔과 같은 관광 산업이나 체육 산업 분야에서 주로 다루어지고 있었으나(Lee, 2011), 최근 들어 미용 산업에서도 예약시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히, 최근 양극화 현상과 높은 업종밀집도로 인해 미용 산업 내 경쟁이 치열해지고 있는 상황에서 예약시스템은 미용 산업의 경쟁력을 강화시키고 경영활동에 전략적으로 활용할 수 있는 기회를 마련해주는 요인이 되고 있다(Ji, 2014).

예약시스템은 고객이 원하는 시간에 대기시간 없이 서비스를 이용하기 위한 서비스를 말하며, 고객 입장에서는 불필요한 지체시간을 절약할 수 있으며, 경영자 입장에서는 대기행렬로 인한 내부고객의 심적 부담과 질적 서비스를 구축할 수 있다(Song, 2008). 이러한 특성으로 인해 예약 시스템은 고객 만족에 영향을 미치며(An & Jin, 2020), 고객 만족이 결과적으로 재이용의도와 구전의도라는 행동의도를 유도한다(Kim et al., 2016). 즉, 예약시스템을 활용하는 고객은 시간을 효율적으로 사용함으로써 만족도가 상승하고 재방문으로 이어지는 효과를 얻을 수 있다(Lee & Ko, 2023). 또한, 대부분의 예약시스템이 온라인과 오프라인의 경계를 허물어 O2O(Online to Offline) 서비스 형태를 제공하고 있으며(Moon & Yang, 2021), 모바일 앱을 활용한 비대면 소비문화가 급속도로 성장하고 있는 상황(Lee, 2022)에서 예약시스템의 역할이 점차 중요해지면서 예약시스템에 대한 소비자 인식이 높아질수록 소비자 행동도 높아지는 것으로 나타났다(Lee & Ko, 2023). 그러므로 온라인 예약시스템이 제대로 구축된다면 미용 산업 경영에 파급효과가 클 것으로 기대되는 반면, 복잡한 선택사항과 절차가 요구되는 경우 사용자는 부정적인 감정을 느끼면서 스트레스를 경험하게 되는 등(Moon & Kim, 2024) 예약 과정에서 인지적 불편함을 느끼게 될 수 있는 문제점이 제기되기도 한다(Ji & Yang, 2019).

네일 미용은 예약시스템이 다른 미용 분야에 비해 뒤늦게 정착되었지만 현재 가장 원활하게 이루어지고 있으며(Lim, 2024), 선택의 폭이 넓고 다양하며(Lee et al., 2023) 고객의 유동성이 더 쉽게 일어날 수 있기 때문에 생존력 강화를 위한 예약시스템 구축이 더욱 필요하다(Hwan, 2009). 그러나 1인샵 위주의 소규모 영업을 하는 경우가 많고, 주기적인 방문이 지속적으로 이루어지기 때문에(Youm & Kim, 2019) 현재까지도 온라인과 오프라인 예약이 혼재되어 사용되고 있다(Ji & Yang, 2019).

그러므로 연구의 대부분을 이루는 온라인 예약시스템뿐만 아니라 온라인과 오프라인 예약방식을 구분하여 고객만족과 행동의도에 어떠한 조절적인 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구가 필요하며, 이는 앞으로 네일샵을 운영하는 경영자나 소비자 입장에서 필요한 조건을 이해하는 데 도움이 될 것으로 사료된다. 그러나 온라인 및 오프라인 예약시스템의 비교 연구는 호텔의 액티브 시니어 고객경험가치가 주관적 웰빙 및 고객행동의도에 미치는 영향에서 호텔 예약방법의 조절효과를 중심으로 살펴본 연구(Park & Yun, 2024)가 있으며, 미용 분야에서는 헤어샵 예약방식에 따른 예약업무 과정의 인지적 불편함에 차이가 있는지를 비교한 연구(Ji & Yang, 2019)와 헤어샵 예약방식에 따른 예약시스템 효과 인식의 차이를 비교한 연구(Ji, 2020)가 있으나 구조방정식을 이용하여 온라인 및 오프라인 예약방식의 조절효과를 분석한 연구는 전무한 실정이다.

이에 본 연구에서는 네일샵 예약시스템과 고객만족 및 행동의도와의 구조적 관계를 알아보고 인터넷 예약시스템을 이용하는 방법을 온라인 예약으로, 그 밖에 직접방문이나 전화 등을 통한 방법을 오프라인 예약으로 구분하여 온라인 및 오프라인 예약방식의 조절효과를 분석하였다. 이러한 분석을 통하여 네일샵 예약 시스템 운용상의 시사점을 제시하고 장단점을 보완하여 예약 시스템을 개선하기 위한 기초자료로 제공하고자 한다.

II. 이론적 배경

1. 예약시스템

예약 시스템은 제품이나 서비스를 구매 혹은 계약을 맺기 이전에 약속하는 예비 단계로 고객과 업체 간의 약속이자 수단으로서(Jameson, 2016) 다양한 분야에서 고객들이 원하는 시간과 날짜에 이용할 수 있는 사전 예약을 받는 과정을 의미한다(Yoon, 2014). 대량생산이 가능하지 않아 공급이 제한적인 미용 산업에 있어서 예약시스템은 사전에 서비스를 누릴 수 있는 권리를 획득하게 되어 준비된 서비스를 누릴 수 있고, 공급자의 입장에서도 서비스의 수요를 예측함으로써 수요자를 적절히 분산시킬 수 있는 효과적인 관리체계를 제공한다(Park, 2014).

예약시스템은 예약시스템 품질로도 사용되기도 하며, 예약시스템을 이용하면서 느끼는 편리성, 효율성, 정보제공성, 신뢰성, 정확성 등과 같은 요인들로 분류된다(Park & Ji, 2018; Son & Yang, 2022; Jeon & Jin, 2023). 이러한 다양한 예약시스템의 하위요인 중 네일 미용의 특성을 고려하여 본 연구에서는 예약시스템의 하위요인을 효율성, 정보제공성, 편리성으로 분류하였다.

미용 산업에 있어서 예약시스템과 관련된 선행연구를 살펴보면, 미용실 예약시스템의 편리성과 신속성에 대한 성향이 높을수록 고객신뢰가 높아지는 것으로 나타났으며(Jeon & Jin, 2023), 예약시스템 품질의 하위요인인 편리성, 효율성이 높아지면 고객불만족은 낮아지는 것으로 나타났다(Son & Yang, 2022). 또한, 온라인 예약시스템 품질의 하위요인인 편리성과 부가서비스가 높게 나타날수록 고객만족이 높아진다(Moon & Yang, 2021).

2. 고객만족

고객만족은 고객의 실제 경험과 기대간의 불일치로 인해 발생하게 되는 감정과 구매경험 전의 감정이 결합하여 발생하는 종합적인 심리상태를 의미하며(Oliver, 1980), 재구매의도에 영향을 미치는 중요한 결정 변수이다(Oiver, 1980). 이에 본 연구에서는 고객만족을 예약시스템과 행동의도와의 관계를 설명하는 매개변수로 설정하였다.

미용 산업에 있어서 고객만족과 관련된 선행연구를 살펴보면, 피부미용샵의 예약시스템이 고객만족에 영향을 미치는 것으로 나타났으며(Park, 2014), 예약플랫폼의 서비스 특성인 정보성, 보안성, 유용성, 편리성이 소비자 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Kim & Yang, 2024).

3. 행동의도

행동의도는 계획된 의도를 가지고 실제로 행동을 하려고 하거나 실제로 행동을 하는 개인의 의지 또는 신념(Ajzen, 1991)을 의미하며 재구매의도, 재방문의도, 재이용의도, 구전의도, 추천의도 등의 개념을 포함한다(Bhattacherjee, 2001). 행동의도는 마케팅 분야에서는 핵심적인 요인으로(Hyun & Han, 2009) 기업은 이러한 행동의도를 면밀히 파악하여 관계품질을 유지하면서 기업의 경영전략에 활용하고 있다(Han et al., 2020).

미용 산업에 있어서 행동의도와 관련된 선행연구를 살펴보면, 고객만족은 재이용의도와 추천의도와 같은 행동의도에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며(Ryou & Park, 2013), 재이용의도와 구전의도 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다(Seo & Kim, 2012; Kim, 2016).

III. 내용 및 방법

1. 연구모형 및 가설

본 연구는 네일샵 예약시스템과 고객만족 및 행동의도와의 구조적 인과관계와 예약방식의 조절효과를 검증하기 위해 다음과 같이 연구모형과 가설을 설정하였다(Fig. 1).

H1. 예약시스템은 고객만족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H1a. 효율성은 고객만족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H1b. 정보제공성은 고객만족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H1c. 편리성은 고객만족에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H2. 고객만족은 행동의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H2a. 고객만족은 재이용의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H2b. 고객만족은 구전의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H3. 예약방식이 예약시스템과 고객만족과의 관계를 조절할 것이다.

H4. 예약방식이 고객만족과 행동의도와의 관계를 조절할 것이다.

2. 연구대상 및 자료수집

본 연구는 서울 및 수도권 지역의 네일샵 예약 경험이 있는 20대에서 50대 여성을 대상으로 설정하였다. 사전 조사는 2024년 3월 18일부터 3월 20일까지 2일간 50부를 대면 설문 조사로 실시하였고, 이를 통하여 설문지의 구성과 내용을 수정 및 보완 후 본 조사를 실시하였다. 본 조사는 2024년 4월 12일부터 4월 19일까지 7일간 온라인 설문조사 전문업체인 엔트러스트 서베이에 의뢰하여 실시하였으며, 총 500부를 최종 분석 자료로 사용하였다.

3. 변수의 조작적 정의 및 측정도구

본 연구의 독립변수는 예약시스템이며 매개변수는 고객만족, 종속변수는 행동의도이다. 본 연구를 위해 사용된 측정도구의 내용은 크게 4개의 항목으로 구성하였다.

첫째, 일반적 특성은 연령, 혼인 여부, 거주지, 최종학력, 예약방식 총 5문항으로 구성되었고, 명목척도가 사용되었다.

둘째, 독립변수인 예약시스템은 Kim(2018), Son & Yang (2022)의 연구를 바탕으로 유·무형의 예약시스템을 이용하면서 느끼는 효율성, 정보제공성, 편리성으로 정의하였으며 효율성 4개, 정보제공성 5개, 편리성 4개의 문항을 도출하였다.

셋째, 종속변수인 행동의도는 Seok(2010)의 연구를 바탕으로 특정한 행동을 하려고 하거나 계산된 의도로 정의하였으며, 재이용의도와 구전의도 각 2개의 문항을 도출하였다.

일반적 특성을 제외한 설문지의 문항은 5점 Likert 척도로 ‘매우 그렇다’ 5점, ‘그렇다’ 4점, ‘보통이다’ 3점, ‘그렇지 않다’ 2점, ‘전혀 그렇지 않다’ 1점으로 설정하였으며, 본 연구목적에 적합하게 수정 및 보완하여 측정도구로 사용하였다.

4. 자료분석방법

본 연구에서 수집된 자료는 SPSS 23.0과 AMOS 21.0 통계프로그램을 이용하여 분석하였으며, 구체적인 분석방법은 다음과 같다.

첫째, 조사대상자의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다.

둘째, 주요 변수의 일반적인 경향성과 정상성을 확인하기 위해 평균, 표준편차, 왜도 및 첨도를 실시하였으며, 신뢰도를 검증하기 위해 Cronbach’s alpha 계수를 산출하였다.

셋째, 연구모형의 적합성을 확인하기 위해 확인적 요인분석을 실시하였다.

넷째, 주요 변수의 판별타당성을 확인하기 위해 SPSS를 이용하여 상관관계를 실시하였다.

다섯째, 네일샵 예약시스템, 고객만족, 행동의도와의 관계를 파악하기 위해 AMOS를 이용하여 구조방정식 경로분석을 실시하였다.

여섯째, 네일샵 예약시스템, 고객만족, 행동의도와의 관계에서 온라인 및 오프라인 예약방식의 조절효과를 파악하기 위해 AMOS를 이용하여 집단 간 모형적합도와 모형동일성 검정을 통한 다중집단분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상자의 일반적 특성

조사대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 실시한 결과는 Table 1과 같다. 전체 대상자는 총 500명으로 연령은 20대 125명(25.0%), 30대 125명(25.0%), 40대 125명(25.0%), 50대 125명(25.0%)으로 나타났다. 거주지는 서울 239명(47.8%), 경기도 261명(52.2%)으로 나타났으며, 학력은 4년제 대학교 졸업이 347명(69.4%)으로 가장 높게 나타났으며, 2년제 대학 졸업 67명(13.4%), 고등학교 졸업 이하 60명(12.0%), 대학원 졸업 26명(5.2%) 순으로 나타났다. 예약방식은 전화 예약 125명(25.0%), 방문 예약 125명(25.0%) 온라인 예약 250명(50.0%)으로 나타났다. 따라서 본 연구의 표본은 연령대 및 예약방식이 균형있게 분포되어 있어 가설 검증에 적합한 조건을 갖춘 것으로 판단된다.

2. 측정도구의 타당성 및 신뢰도

본 연구는 잠재변수를 측정하는 관측변수들의 일치성을 나타내는 구성개념의 타당성을 분석하기 위하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석을 실시한 결과 Table 2와 같이 모델 적합도 지수는 χ²=643.114(p<.001), TLI=0.919, CFI=0.932, RMSEA=0.060로 전체적으로 양호한 수준으로 나타났다.

구성타당성을 입증하기 위해 집중타당성과 판별타당성을 검증하고자 하였으며, 확인적 요인분석 결과를 바탕으로 평균분산추출(Average Variance Estimate, AVE)와 개념신뢰도(Composite Construct Reliability, CCR)를 통해 집중타당성이 입증되었다. Table 3과 같이 평균분산추출 값이 각 요인의 상관계수의 제곱인 결정계수 값(ρ2)보다 크게 나타나 판별타당성이 입증되었다. 신뢰도 분석 결과 Cronbach’s α는 0.645~0.84로 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다.

3. 가설검증

연구가설을 검증하기 위해 경로분석을 실시한 결과, 구조모형의 적합도는 Table 4와 같이 χ²=666.637(p<.001), TLI=0.918, CFI=0.929, RMSEA=0.060으로 나타나 만족할 만한 수준인 것으로 확인되었다. 분석결과는 다음과 같다.

첫째, 예약시스템의 하위요인인 효율성(β=0.213, p<.01), 정보제공성(β=0.324, p<.001), 편리성(β=0.366, p<.001) 모두 고객만족에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 H1a, H1b, H1c는 채택되었다. 이와 같은 결과는 피부미용샵의 예약시스템이 고객만족에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 결과(Park, 2014)와 뷰티샵 온라인 예약 편리성이 높을수록 구매 후 만족도가 높게 나타난 결과(Kim & Hwang, 2020) 및 미용 예약플랫폼의 서비스 특성인 정보성, 유용성, 편리성이 높을수록 소비자 만족이 높게 나타난 결과(Kim & Yang, 2024)와 일맥상통한다. 또한, 미용실 예약시스템 품질의 하위요인인 편리성과 효율성이 높아지면 고객불만족은 낮아지는 것으로 나타난 결과(Son & Yang, 2022)와 유사하다.

둘째, 고객만족은 행동의도의 하위요인인 재이용의도(β=5.054, p<.01), 구전의도(β=4.253, p<.01) 모두 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 H2a, H2b는 채택되었다.

결과적으로 이와 같은 결과는 예약시스템의 특성이 고객만족에 영향을 미친다는 기존 연구의 흐름과 일치하며, 나아가 고객만족이 행동의도로 이어지는 매개역할을 수행함을 실증적으로 확인하였다.

4. 예약방식의 조절효과

예약방식의 조절효과 검증을 위해 ‘온라인 집단(n=250)’과 ‘오프라인 집단(n=250)’의 두 집단으로 분류하였다. 온라인 집단과 오프라인 집단이 주요 변수를 동일하게 인식하고 있는지 확인하기 위해 다중집단 확인적 요인분석을 통해 측정동일성 검정을 실시하였다(Table 5). 비제약모형의 모형적합도는 χ²=(p<0.001), TLI=, CFI=, RMSEA=로 집단 간 형태동일성은 문제가 없는 것으로 확인되었다. 즉, 두 집단은 모형 형태뿐 아니라, 잠재변수와 측정변수 간 요인계수의 측정동일성이 확보되어 다중집단 경로분석을 진행하는 데 문제가 없는 것으로 나타났다. 한편, 비제약모형과 제약모형 1, 제약모형 2는 χ² 검정 결과 유의하게 차이가 나는 것으로 확인되었다.

다중집단 구조모형의 경로계수를 비교하기 위해 AMOS의 Pairwise Parameter Comparison 결과표에서 집단 간 경로 차이(Critical Ratio for Difference: CR Dif.)를 확인하였다(Table 6).

온라인 집단의 경우 편리성이 고객만족에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면(β=0.588, p<0.001), 오프라인 집단의 경우 정보제공성이 고객만족에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(β=0.783, p<0.001). 온라인 집단(β=0.996, p<0.001)과 오프라인 집단(β=0.867, p<0.001) 모두 고객만족이 행동의도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 집단의 경우 예약시스템의 편리성이 고객만족에 영향을 미치는 요인으로 나타난 반면, 오프라인 집단의 경우 정보제공성이 고객만족에 영향을 미치는 요인으로 나타났다.

두 집단 간 유의한 차이를 분석한 결과, 온라인 집단과 오프라인 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 나타나는 경로는 정보제공성-고객만족(CR Dif.=-3.373)과 편리성-고객만족(CR Dif.=1.969)로 가는 2개의 경로로 확인되어 예약방식이 예약시스템과 고객만족과의 관계를 조절할 것이라는 가설 H3는 채택되었다. 즉, 정보제공성에서 고객만족으로 가는 경로의 경우 온라인 집단에서는 유의한 결과를 보이지 않았으나 오프라인 집단에서는 정보제공성이 높을수록 고객만족이 높아지는 것으로 나타났다(β=0.783, p<0.001). 편리성에서 고객만족으로 가는 경로의 경우 온라인 집단에서는 편리성이 높을수록 고객만족이 높아지는 것으로 나타났으나(β=0.588, p<0.001), 오프라인 집단에서는 유의한 결과를 보이지 않았다.

위의 결과를 종합해보면 온라인 예약시스템은 편리성을 더 높이고, 오프라인 예약시스템은 정보제공성을 더 높이는 마케팅을 통해 고객만족을 높일 수 있으며 이는 궁극적으로 고객의 행동의도를 촉진시킬 수 있다는 결론을 도출할 수 있다. 특히 온라인과 오프라인 예약방식에 따라 고객이 중요하게 인식하는 요인이 달라지는 결과는 향후 예약방식에 따라 맞춤형 마케팅이 필요하다는 점을 시사한다. 또한, 예약시스템의 불편이나 부정확성과 같은 인지적 불편함이 오프라인이 온라인보다 높게 나타난 결과(Ji & Yang, 2019)와 일맥상통하며, 온라인 예약의 신속성을 높게 평가하고 있는 것으로 나타난 결과(Kim & Moon, 2004)와 유사하다. 또한, 온라인 예약시스템은 시공간의 제약 없이 모바일 기기를 통해 예약이 가능하다는 큰 장점이 있지만, 제한적 및 터치 입력 방식, 상대적으로 작은 스크린 크기, 낮은 해상도 등의 한계를 가지고 있기 때문에(Kim, 2019) 사용자가 편리하게 사용할 수 있는 차별화된 시스템 개선이 요구된다고 할 수 있다.

V. 결 론

본 연구는 네일샵 예약시스템이 고객만족 및 행동의도에 미치는 영향과 오프라인 및 온라인 예약방식의 조절효과를 분석하였다.

첫째, 예약시스템의 하위요인인 효율성, 정보제공성, 편리성 모두 고객만족에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

둘째, 고객만족은 행동의도의 하위요인인 재이용의도와 구전의도 모두 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

셋째, 예약시스템과 고객만족과의 관계에서 예약방식의 조절효과를 살펴본 결과 온라인 집단의 경우 편리성이 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 오프라인 집단의 경우 정보제공성이 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

넷째, 온라인 집단과 오프라인 집단 간의 유의한 차이를 비교한 다중집단 분석 결과 온라인 집단에서는 편리성이 높을수록 고객만족이 높아지는 반면, 오프라인 집단에서는 정보제공성이 높을수록 고객만족이 높아졌다.

이러한 결과를 종합해보면, 온라인 예약의 경우 오프라인 예약과 비교하여 많은 양의 데이터를 다루며, 정보의 거래나 속도도 빠르기 때문에 효율성과 편리성을 제공할 뿐만 아니라(Kim & Kim, 2010), 이를 운영하는 입장에서는 장기적으로 인건비 감소 등 비용 절감을 가져다준다. 반면, 기술적 복합성이나 사용의 불편함에 고객들이 민감하게 반응하기 때문에(Lee, 2020) 예약시스템의 사용 방법을 간소화하여 사용자의 편리성을 높여야 하며 시술자의 특성, 시술 내용, 손톱의 상태에 따라 예상 소요시간을 탄력성있게 적용하여 예측(Lee & Chnag, 2003)함으로써 효율성을 높일 수 있어야 한다. 또한, 온라인 예약시스템의 구조적인 한계로 지적되는 날짜와 옵션의 중복 선택과 시간 옵션의 범위 설정에 대한 한계와 날짜와 시간을 원하는 조건으로 설정할 수 있도록 하는 시스템의 개선과 예약변경 및 취소처리 결과에 대한 불안감(Kim & Moon, 2004)을 해결할 수 있는 개선방법이 필요하다. 또한 편리성을 높이기 위해 예약, 주문, 결제까지 가능한 통합 시스템을 갖춘다거나 최근 발전하고 있는 AI 기술을 활용할 필요가 있다. 오프라인 예약의 경우 온라인 예약보다 상대적으로 시술 메뉴나 가격 등에 대한 구체적인 정보를 알 수 있으며(Choi et al., 2014) 예약 후 예약확인에 대한 처리에 대해 바로 고객이 확인할 수 있다는 장점이 있는 반면, 온라인 예약이 가지는 효율성과 편리성이 상대적으로 낮은 단점을 가지고 있다. 특히, 최근 소비계층으로 주목받고 있는 고령층이 네일 미용에 관심이 높아지고 있기 때문에 상대적으로 온라인 예약에 취약한 이들에 대한 오프라인 예약의 마케팅에도 관심을 가져야 할 것이다. 이와 같은 결과는 자본과 인력이 상대적으로 부족한 소점상이 대부분인 네일 미용은 온라인과 오프라인 예약시스템을 동시에 시행하는 것이 효율적이고 경쟁적인 경영전략(Kim et al., 2022)이라는 시사점을 제공하고 있다.

본 연구는 다른 분야에 비해 예약시스템에 대한 학문적 고찰이 상대적으로 적은 네일 미용에 관한 예약시스템과 고객만족 및 행동의도와의 관계를 분석하였으며, 온라인 예약과 오프라인 예약의 조절효과를 검증함으로써 예약방식에 따른 운용상의 시사점을 제시하였다는 데 의의가 있다. 특히, 예약시스템과 고객만족 및 행동의도와의 영향 관계에서 온라인과 오프라인 예약방식이 어떠한 조절 역할을 하는지에 대해 최초로 검증한 연구로서 학술적 의의가 있다. 그러므로 본 연구가 미래변화에 대응할 수 있는 경쟁력을 갖춘 예약시스템으로 발전하기 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다. 즉, 대다수가 소규모로 운영 중이며 오프라인 예약방식을 선호하는 네일샵 고객의 조건과 요구사항을 충분히 반영한 예약시스템을 개발하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

본 연구에서는 조사대상을 서울과 수도권 지역으로 한정하여 검증하였기 때문에 일반화하여 해석하는 데 제약이 있다. 또한, 다른 산업을 포함하여 미용 산업에 있어서 오프라인과 온라인 예약시스템에 대한 비교 연구 문헌이 전무하다 보니 객관적으로 분석하지 못한 부분이 있다. 향후 예약시스템이 더욱 활성화될 것으로 예상되기 때문에 보다 발전된 서비스 제공과 성공적인 운영 전략 모색을 위해서 이러한 한계점들을 보완한 연구들이 지속적으로 수행될 것으로 기대한다. 또한, 예약시스템의 발전과 함께 불가피하게 발생되는 문제점인 예약 부도와 관련하여 온라인과 오프라인 예약을 비교하는 연구와 시술 간격의 틈새를 이용하는 비예약 고객에 대한 구체적인 대책 방안도 함께 연구되어야 할 것이다.

Fig. 1

Research Model

Fig. 2

Result of Structural Model

Table 1

General Characteristics of Participants

(N=500)
Variables	Categories	Frequency (N)	Percentage (%)
Age (years)	20~29	125	25.0
	30~39	125	25.0
	40~49	125	25.0
	50~59	125	25.0
Residential Area	Seoul	239	47.8
Residential Area	Metropolitan area	261	52.2
Education	High school or less	60	12.0
	College	67	13.4
	University	347	69.4
	Graduate school or more	26	5.2
Reservation Method	Phone Reservation	125	25.0
	Make an appointment	125	25.0
	Online reservation	250	50.0
Total		500	100.0

Table 2

Results of Confirmatory Factor Analysis

Endogenous variable		Exogenous variable	B	β	S.E.	C.R.	CCR	AVE	α
Efficiency	→	Efficiency1	1.105	0.581	0.097	11.424***	0.758	0.458	0.645
	→	Efficiency2	1.166	0.758	0.082	14.297***
	→	Efficiency3	0.662	0.328	0.100	6.588***
	→	Efficiency4	1.000	0.720
Information	→	Information1	0.770	0.640	0.071	10.839***	0.712	0.333	0.699
	→	Information2	0.858	0.515	0.093	9.236***
	→	Information3	0.886	0.547	0.092	9.683***
	→	Information4	0.837	0.507	0.092	9.128***
	→	Information5	1.000	0.598
Convenience	→	Convenience1	0.717	0.641	0.055	13.080***	0.823	0.539	0.756
	→	Convenience2	0.825	0.640	0.063	13.066***
	→	Convenience3	0.823	0.613	0.066	12.520***
	→	Convenience4	1.000	0.734
Satisfaction	→	Satisfaction1	1.000	0.820			0.919	0.740	0.861
	→	Satisfaction2	1.119	0.834	0.051	2.155***
	→	Satisfaction3	0.952	0.715	0.053	17.826***
	→	Satisfaction4	1.055	0.765	0.054	19.550***
Reuse intention	→	Reuse intention1	1.000	0.838			0.832	0.713	0.810
Reuse intention	→	Reuse intention2	1.092	0.817	0.050	21.935***	0.832	0.713	0.810
WOM intention	→	Wom intention1	1.000	0.881			0.878	0.783	0.84
WOM intention	→	Wom intention2	0.866	0.824	0.378	23.141***	0.878	0.783	0.84
Fit Statistics : CMIN=643.114, p=.000, TLI=0.919, CFI=0.932, RMSEA=0.060

Note: B, Regression Weights; β, Standardized Regression Weights; S.E., Standard Error; C.R., Critical Ratio; CCR, Composite Construct Reliability; AVE, Average Variance Extracted; α, Cronbach’s Alpha.

^*** p<.001

Table 3

Correlation Among Study Variables

No	Variables	1	2	3	4	5	6	AVE
1	Efficiency(ρ²)	1						0.458
2	Information(ρ²)	.491(.241)**	1					0.333
3	Convenience(ρ²)	.532(.283)**	.555(.308)**	1				0.539
4	Satisfaction(ρ²)	.565(.319)**	.582(.339)**	.637(.406)**	1			0.740
5	Reuse intention(ρ²)	.377(.142)**	.544(.296)**	.492(.242)**	.742(.551)**	1		0.713
6	WOM intention(ρ²)	.414(.171)**	.509(.259)**	.450(.203)**	.711(.506)**	.800(.64)**	1	0.783

Note: WOM, Word-Of-Mouth; AVE, Average Variance Extracted.

^** p<.01

Table 4

Result of Structural Parameter Estimates and Hypothesis Testing

Hypothesis	Path			B	β	S.E.	C.R.	Result
H1a	Efficiency	→	Satisfaction	0.253	0.213	0.095	2.673**	Adopt
H1b	Information	→	Satisfaction	0.301	0.324	0.087	3.444***	Adopt
H1c	Convenience	→	Satisfaction	0.325	0.366	0.096	3.377***	Adopt
H2a	Satisfaction	→	Reuse intention	7.097	5.054	2.534	2.801**	Adopt
H2b	Satisfaction	→	WOM intention	6.453	4.253	2.232	2.891**	Adopt

Note: WOM, Word-Of-Mouth; B, Regression Weights; β, Standardized Regression Weights; S.E., Standard Error; C.R., Critical Ratio.

^*** p<.001,

^** p<.01

Table 5

Adequacy Test of Model by Involvement

Model	χ²	df	TLI	CFI	RMSEA	Δχ²	Δdf	p
Unconstrained	962.123	462	0.903	0.919	0.047
Constrained11)	995.280	479	0.904	0.916	0.047	33.158	17	0.011
Constrained22)	1011.274	490	0.905	0.916	0.046	49.151	28	0.008
Constrained33)	1068.705	531	0.909	0.913	0.045	106.582	69	0.002
Constrained44)	1108.857	555	0.911	0.910	0.045	146.734	93	0.000

¹⁾ Constrained1: A model in which factor coefficients are constrained to be equal across groups

²⁾ Constrained2: Model with equal covariance constraints

³⁾ Constrained3: A model in which factor coefficients and covariances are constrained to be equal across groups

⁴⁾ Constrained4: A model in which factor coefficients, covariance, and error variance are constrained to be equal across groups.

Table 6

Result of Structural Parameter Estimates and Hypothesis Testing

H	Path			Online			Offline			CR Dif.	Result

				B	β	S.E.	B	β	S.E.
H3	Efficiency	→	Satisfaction	0.220	0.181	0.123	0.005	0.004	0.171	1.023	Reject

H3	Information	→	Satisfaction	0.084	0.101	0.113	0.812	0.783***	4.414	−3.373***	Adopt

H3	Convenience	→	Satisfaction	0.461	0.588***	0.089	0.103	0.103	0.162	1.969*	Adopt

H4	Satisfaction	→	Intentions	1.139	0.886***	0.089	1.114	0.867***	0.082	0.207	Reject

Note: WOM, Word-Of-Mouth; B, Regression Weights; β, Standardized Regression Weights; S.E., Standard Error; C.R., Critical Ratio.

^*** p<.001,

^* p<.05

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