PPM 모델에 의한 MNO 서비스 이용자의 MVNO 전환 의도 분석

서비스 전환의 관점에서 보면 Push 요인은 특정 서비스를 이용하던 이용자가 해당 서비스에 대해 부정적인 감정을 느끼게 해 해당 서비스에서 떠나게 하는 요소이다. Bansal(2005)은 Push의 구성 변수를 낮은 품질, 낮은 만족, 낮은 가치, 낮은 신뢰, 높은 가격을 꼽았다^[8]. SNS(Social Networking Service) 서비스 간 전환 의도에 관해 연구한 Chang(2014)은 후회와 불만족(dissatisfaction)을 각각 Push를 구성하는 변수로 설정했다^[14]. 여러 연구에서는 불만족으로 측정된 Push 요인이 전환 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다^[11][14]. 한편 Push 요인으로 설정한 낮은 신뢰 또한 다수 연구에서 전환 의도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다^[8][15]. 이외에도 심리학적 관점과 경제학점 관점을 종합해 타인의 행동과 의도에 대한 긍정적 기대에 기반을 두고 취약성을 감수하고자 하는 의도를 신뢰라 하였고, 상대방에게 영향을 줄 수 있는 역량과 기술 그리고 상대방이 정직하다고 믿는 진실성과 상대방의 이득을 최대한으로 하기보다는 좋은 일을 하길 바라는 자비심의 개념을 포함한 것이 신뢰라고 하였다. 선행연구에 등장한 Push 요인의 주요 변수를 정리하면 표 1과 같다.

Table 1.

Major variables of Push factors that appeared in previous studies

서비스 전환 관점에서 보면 Pull 요인은 전환하고자 하는서비스가 지금 이용하고 있는 서비스에 비해 더욱 매력적으로 보이게 만드는 요소이다. 즉, MVNO 서비스를 이용하고 싶게 만드는 긍정적인 요인들이 Pull 요인에 해당한다. 다수의 연구에서는 대안의 매력(alternative attractiveness)으로 측정된 Pull 요인이 전환 의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다^[10][11][12]. Hou(2011)는 신규 서비스에 대한 동료들의 추천이 서비스 전환에 많은 영향을 준다고 하였다^[16]. 즉, 주변인의 영상 전화기 보유 정도와 주변인의 영상통화 이용 정도가 영상통화 서비스의 지속적 이용에 직간접적으로 영향을 미치는 것을 확인하였다. 손제영(2018)은 사회적 영향을 나타내는 변수로 전통적으로 가장 많이 사용된 것은 주관적 규범이며, 추천, 구전 등도 사회적 영향을 형성하는 주요 변수로 많이 다루어졌음을 확인하였다^[17]. 선행연구에 등장한 Pull 요인의 주요 변수를 정리하면 표 2와 같다.

Table 2.

Major variables of Pull factors that appeared in previous studies

Mooring 요인은 서비스 전환과정에서 Pull 요인과 Push 요인에 영향과는 달리 전환 의도에 영향을 미치는 긍정적 혹은 부정적 요소로 정의한다. 다수의 선행연구는 Mooring의 세부 변인으로 전환비용을 꼽고 있다^{[10][11][12][15]}. 전환비용이란 서비스를 전환하고자 하는 소비자가 새로운 서비스로 전환하는데 지급해야 하는 경제적 혹은 정서적 비용으로 정의했다. 즉, 현재 이용하던 멤버십이 사라질 수 있으며, 계약에 따라 위약금을 지급하는 등 서비스를 전환하는 행위는 많은 것을 변화시키므로 실제 전환에 제약을 가한다. 서비스를 전환하면 익숙하던 시스템이 아닌 새로운 시스템에 대해 알아야 하는 수고도 발생하고 이 과정에서 시간과 노력이 들어간다. 이러한 요소들은 서비스를 전환하고자 할 때 가로막는 전환비용이다.

또한, 선행연구들은 Mooring의 세부 변인으로 사용자 저항을 설정했다^[11][15]. 새로운 혁신제품이나 서비스를 수용하기 위해서는 해당 제품이나 서비스에 대해 얼마나 적응하고 활용할 수 있는지에 관한 사용자의 저항이 선행적으로 극복되어야만 서비스에 대한 수용 의도로 이어질 수 있다. 따라서 저항과 수용은 공존하게 된다는 것을 의미한다. 선행연구에 등장한 Mooring 요인의 주요 변수를 정리하면 표 3과 같다.

Table 3.

Major variables of Mooring factors that appeared in previous studies

심층 인터뷰는 다양한 현장 의견을 구하기 위해 MNO 자회사 2개, 중소 사업자 2개, 지방 소재 중소 사업자 1개로 구성하였다. 인터뷰는 2023년 9월 11일부터 9월 22일 사이에 대상자를 직접 방문하여 약 1시간 정도 진행했다. 다만, 지방 소재 제주방송 MVNO의 경우 전화 인터뷰를 했다. 인터뷰 방법은 의견과 생각을 자유롭게 제시하는 비구조화 방법으로 진행했으며, 내용은 사전 양해를 구한 후 녹취하고, 녹취 내용을 근거로 미흡한 부분은 추가 인터뷰를 통해 연구의 질을 높였다. 인터뷰 주제는 연구에서 수행하고자 하는 연구문제에 맞게 PPM 모형의 각 요인(Push, Pull, Mooring)에 부합한 주제로 설정하고, MVNO 서비스 활성화 방안의 1개 주제를 추가하여 총 4개 주제로 구성했다.

인터뷰 결과 Push 요인으로는 불만족과 낮은 신뢰가 요인으로 확인되었다. MNO 서비스에 대한 불만족은 비싼 5G 요금제, 다양하지 않은 요금제 종류, 불필요한 무제한 요금제 등 통신요금에 대한 것이 많았다. 또한, 신뢰는 서비스 가입 시 요금제 선택의 강제, 약정 및 위약금, 장기 가입자들에 대한 부족한 혜택, 줄어든 멤버십 등이 낮은 신뢰의 원인이었다.

인터뷰 결과 Pull 요인으로는 대안의 매력과 사회적 영향이 요인으로 확인되었다. MVNO의 매력으로는 저렴한 요금제, MNO와 동일 통화품질, 비대면 인터넷 가입, 무약정, 자급제폰 사용 등이다. 또한, MZ 세대의 소문 및 추천, 1인 가구의 증가, 단말기 성능의 상향 평준화, 단말기 온라인 구매 등의 사회적 영향이 있었으며 선행연구와 유사한 결과임을 확인하였다.

인터뷰 결과 Mooring 요인으로는 멤버십 혜택, 결합할인 등의 전환비용이 나타났다. 또한, Mooring 요인인 사용자 저항으로 불편한 고객센터, 취약한 개인정보 관리, 위치 정보 확인 어려움 등이 작용하는 것으로 확인하였다. 특히 고객센터 대응의 부족함이 문제임을 다수의 사업자가 제시하였다.

마지막으로 MVNO 사업자가 생각하는 MVNO 서비스 활성화 방안으로는 도매제공 대가 인하, MNO와 같은 5G 요금제 출시, 신분증 스캐너 도입의 개선 등이 제시되었다.

대표적인 Push 요인은 불만족과 낮은 신뢰이다. 이에 기존 MNO 서비스에 대한 불만족과 낮은 신뢰가 MVNO 서비스로의 전환 의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.

• 가설 1-1: MNO 서비스 이용에 대한 불만족은 MVNO 서비스로의 전환 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 1-2: MNO 서비스 이용에 대한 낮은 신뢰는 MVNO 서비스로의 전환 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

대표적인 Pull 요인은 대안의 매력과 사회적 영향이다. 이러한 요인이 기존 MNO 서비스에서 MVNO 서비스로의 전환 의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다.

• 가설 2-1: MVNO 서비스의 대안의 매력은 MVNO 서비스로의 전환 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 2-2: MVNO 서비스의 사회적 영향은 MVNO 서비스로의 전환 의도에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

대표적인 Mooring 요인은 전환비용과 사회적 저항이다. 이러한 요인들이 직접 전환 의도에 영향을 미치기도 하지만, Push 요인 또는 Pull 요인과 결합하여 전환 의도에 미치는 영향을 조절하는 변수로 작용하기도 한다. 예를 들어 Push와 Pull이 모두 전환 의도에 양적인 관계를 보이더라도 이 요소들이 이를 음의 관계로 바꿀 수 있다. 이러한 결과들을 바탕으로 다음과 같은 가설을 설정하였다.

• 가설 3-1: 전환비용은 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 3-2: 전환비용은 Push 요인과 결합했을 때 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 3-3: 전환비용은 Pull 요인과 결합했을 때 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 3-4: 사용자 저항은 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 3-5: 사용자 저항은 Push 요인과 결합했을 때 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
• 가설 3-6: 사용자 저항은 Pull 요인과 결합했을 때 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것이다.

전환 의도는 소비자가 현재 사용하고 있는 제품 및 서비스에 대한 불만으로 인해 새로운 대안으로 변화를 시도하는 전환 행동이 다양한 요인에 의해 발생한다. 따라서 다음과 같은 가설을 설정하였다.

• 가설 4-1: MNO 서비스 이용자의 MVNO 서비스로의 전환 의도는 전환 행동에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

신뢰성 검증을 위해 크론바흐(Cronbach) α값을 활용하였다. 신뢰성의 평가 기준은 0.5~0.6 사이이면 수용 가능 단계, 0.7 이상이면 신뢰성을 충분히 갖췄다고 판단한다. 신뢰성을 높이기 위해 설문에 제시된 일부 문항인 불만족 1번 문항, 낮은 신뢰 3번과 4번 문항, 대안의 매력 4번 문항, 사회적 영향 4번 문항, 서비스 전환비용 1번, 4번, 5번 문항, 사용자 저항 1번 문항, 전환 행동 3번 문항 등 총 10개 문항이 삭제되었다. 신뢰성을 평가하는 또 다른 지표는 잠재변수 합의 분산에 초점을 둔 합성신뢰도(Dillon Goldstein’s rho) 값이다. 일반적으로 합성신뢰도 값은 0.7보다 크면 단일 차원으로 간주할 수 있다. 이 지표는 측정항목이 잠재변수를 어느 정도 설명하는지를 고려하기 때문에 때로는 크론바흐 α보다 더 나은 지표로 간주되고, 각 지표의 상관관계 행렬에 대한 고유 분석을 포함한다. 이 메트릭의 사용은 첫 번째 고윳값의 중요도에 따라 결정된다. 잠재변수가 1차원인 경우 고윳값이 1보다 훨씬 더 커야 하고, 두 번째 고윳값은 1보다 작아야 한다.

이를 기반으로 분석한 결과, 크론바흐 α값의 경우 대부분 잠재변수가 0.7 이상으로 평가되었다. 표 6과 같이 전환 의도는 0.9 이상으로 탁월한 내적 신뢰성을 확보하였으며, 전환 행동 역시 0.658이지만 받아들일 수 있는 범주에 있어 분석에 활용하였다. 다음으로 합성신뢰도 역시 모든 변수가 0.7 이상으로 신뢰성을 갖추었다. 1차 고윳값은 모두 1보다 크고, 전환 의도는 4.14로 1보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 2차 고윳값 역시 모두 1보다 작게 나타나 신뢰성을 확보하였다.

Table 6.

Evaluation of the reliability of latent variables

다음으로 살펴볼 것은 적재 값(loading)과 공통성(Communality)이다. 적재 값은 잠재변수와 지표 간의 상관관계이며, 공통성은 적재 값을 제곱한 값이다. 이는 잠재변수로 설명되는 변동성의 양을 나타낸다. 적재 값의 수준이 0.7보다 크면 지표의 변동성 중 0.72 ≈ 50% 이상이 잠재 구조에 의해 포착된다는 의미이다. 표 7과 같이 적재 값은 모두 0.7 이상으로 측정 문항의 지표 신뢰도가 확보되었다. 공통성 역시 모든 측정 문항이 0.7 이상으로 나타났으며 몇몇 측정 문항이 상대적으로 낮은 수치를 나타냈지만, 사회과학 연구의 특성상 잠재변수 구성을 위해 감내할 수 있는 수준이다.

Table 7.

Measurement variable weights, loadings, commonality of latent variables

집중 타당성은 하나의 구성 개념에 대해 둘 이상의 측정 도구가 상관관계를 갖는 정도로 정의되고, 보통 C.R(Composite Reliability), 평균분산 AVE(Average Variance Extracted)로 판단되며, C.R 값은 0.7 이상, AVE 값은 0.5 이상이면 집중 타당성이 있는 것으로 여겨진다.

구조모형의 전체 적합도는 Stone-Geisser Q2 test 통계량으로 검증할 수 있다. 이 수치는 구조모형의 적합성을 나타내며, 기준치는 모든 값이 모두 양수(+)여야 한다. 그러나 모형 적합도에 대한 추론 통계 테스트를 수행할 수 없다는 특징이 있다. 이에 대안으로 비모수적 테스트를 구조 모델 평가에 적용한다. GoF(Good of Fitness) 지수는 측정값과 구조 모델 모두에서 품질을 설명하는 의사 적합도 측정치이다. GoF는 공통성의 평균과 R2의 기하학적 평균으로 계산된다. 각 요인에서 추출된 평균분산의 제곱근이 요인 간의 상관계수보다 클 경우, 측정모형의 판별 타당성이 존재한다. 표 8의 결과와 같이 AVE의 제곱근이 상관계수보다 크게 나타났으므로, 모든 구성개념 간의 판별 타당성이 존재한다.

Table 8.

Good of Fitness Summary for PLS

아울러 모든 개념의 상관계수 절대값도 기준치 0.837을 초과하지 않으므로 구성개념들 간 다중공선성의 문제가 없고 구성개념들은 전체적으로 판별 타당성이 있다.

Table 9.

The validity of discrimination between variables

연구문제에서 설정한 PPM 변수의 가설에 대한 전체적인 1차 검증 결과는 표 10과 같다.

Table 10.

Hypothesis test result – stage 1

가설 1-1의 검증 결과, 불만족은 전환 의도에 아무런 영향을 미치지 못함으로 기각되었다. 가설 1-2의 경우, 낮은 신뢰는 전환 의도에 양의 효과(β=0.150, p<0.000***)를 미치는 것으로 나타나 가설이 채택되었다. 선행연구에서 낮은 신뢰가 사용전환 의도에 유의미한 영향을 미친다는 것이 본 연구에서도 검증되었다. 이는 MNO 3사가 제공하고 있는 서비스가 MVNO 서비스보다 이용자에게 이익과 신뢰감을 주지 못하고 있음을 의미한다.

가설 2-1의 경우, MVNO의 대안의 매력(β=0.213, p<0.000***)이 전환 의도를 갖는데 긍정적인 역할을 하는 것으로 나타나 가설이 채택되었다. 심층 인터뷰에서 확인한 MVNO의 저렴한 통신요금, 인터넷을 통한 편리한 가입 등이 이용자에게 매력적인 요인으로 작용한 것으로 보인다. 가설 2-2의 경우, 사회적 영향과 전환 의도의 관계에서도 양의 영향(β=0.224, p<0.000***)을 미치는 것으로 나타나 가설이 채택되었다. 이는 최근 통신서비스 이용자 주위에 MVNO를 이용하는 사람들이 많아지고 지인들의 MVNO 사용추천이 전환 의도에 영향을 미치고 있음을 의미한다.

가설 3-1의 검증 결과, 서비스 전환비용은 전환 의도에 아무런 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나 기각되었다. 가설 3-4의 경우, 사용자 저항은 전환 의도에 가장 큰 음의 효과(β=-0.496, p<0.000***)를 보여주고 있어 가설이 채택되었다. 심층 인터뷰에서 확인된 고객센터 불편함, 개인정보 관리 취약함, 위치확인 서비스의 어려움 등이 원인일 가능성이 있다.

가설 4-1의 경우, 전환 의도는 전환 행동에 가장 큰 양의 효과를 나타내어 가설이 채택되었다. MVNO로 전환 의도가 있는 경우 실제 전환 행동으로 이어질 가능성이 있음이 검증되었다. 종합하면, 낮은 신뢰, 대안의 매력, 사회적 영향, 사용자 저항의 요인이 전환 의도에 영향을 미친다는 가설이 채택되고 이러한 전환 의도가 전환 행동에도 영향을 미친다는 가설 또한 채택되었다.

1차 PPM 가설 검증에 이어 2차 가설 검증은 Mooring 변수의 조절 효과를 분석하였다. 먼저 불만족과 전환비용이 전환 의도로 가는 경로가 기각됨에 따라 낮은 신뢰와 대안의 매력, 사회적 영향이 전환 의도로 이어지는 데에 있어 사용자 저항이 어떤 조절 효과(interaction)를 보이는지 확인하였다. 결과는 표 11과 같다.

Table 11.

Mooring regulatory effect hypothesis test results – stage 2

기본 1차 모형에 Mooring 변수가 Push와 Pull 요인에 어떤 조절 효과를 나타내는지 분석한 결과, 사용자 저항은 Push 요인인 낮은 신뢰와 결합했을 때 MVNO 서비스로의 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것으로 가정한 가설 3-5의 경우, 전환 의도에 양의 효과를 미치는 것으로 나타나 이 가설은 기각되었다.

또한, 사용자 저항이 Pull 요인인 대안의 매력과 결합했을 때 전환 의도에 부정적인 영향을 미칠 것으로 가정한 가설 3-6의 경우, 전환 의도에 음의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 모델 3에서는 기각되었으나 모델 5(β=-0.043, t-value=-2.142, p<0.032*)에서 채택되어 가설을 지지하는 결과이다. 대안의 매력이 모든 모형에서 높게 전환 의도에 영향을 미치고 있으나 사용자 저항이 동시에 반영되면 전환 의도가 음의 효과가 나타나는 것이다.

종합적으로 모델 5를 최종 정리하면 다음과 같다. 불만족에서 전환 의도로 가는 가설은 기각되었으며, 낮은 신뢰는 전환 의도에 긍정적인 영향을 미친다. 전환비용은 전환 의도에 아무런 영향을 미치지 못한다. 사용자 저항은 전환 의도에 음의 효과를 나타내고 있으며, 대안의 매력과 사회적 영향은 전환 의도에 음의 효과를 나타내고 있다. 또한, 사용자 저항은 낮은 신뢰의 전환 의도를 떨어뜨리는 효과를 나타내고 있으며, 낮은 신뢰를 기각시키지는 않는다. 대안의 매력과 사회적 영향이 높은 수준으로 전환 의도에 양의 영향을 미치고 있었으나 사용자 저항이 동시에 발현되면 모두 음의 효과로 변환되어 이용자의 전환 의도를 막는 것으로 나타났다.

전환 의도와 전환비용에 인구 통계적 요소가 어떻게 반영되는지 분석하였다. 개인의 특성은 성별, 연령, 학력 수준, 월평균 소득으로 구성하였고, 서비스 기술 특성은 LTE와 5G를, 단말기 브랜드는 삼성과 애플 등으로 하였다. 가입 특성은 가입 기간으로, 이용 특성은 월 이용요금, 데이터 사용량, 음성통화량과 결합상품 여부로 하였다. 또한, 데이터 쉐어링 기능 사용 여부도 기본으로 구성하였다. 결과는 표 12와 같다.

Table 12.

Hypothesis test result – stage 3

결과를 살펴보면, 정성적 연구결과와 같이 나이가 어릴 수록 전환 의도가 높게 나타났으며, 월 소득이 높을수록 전환 의도가 높다. 이는 소득이 높을수록 전환비용에 대한 민감도가 낮고, 전환장벽을 낮추는 결과로 해석된다. 서비스 기술 방식은 LTE를 사용하는 사용자일수록 전환 의도가 높게 나타났고, 단말기 구매 형태에서는 애플 이용자가 전환 의도가 높은 것으로 나타났다. 가입 기간이 짧을수록 전환 의도가 높게 나타났고, 기존의 이용요금이 높을수록 작게나마 전환 의도가 높게 나타났다. 또한, 결합상품을 사용할수록 전환 의도가 낮게 나타났는데, 결합상품으로 인한 가격할인이 폭넓게 있기 때문으로 판단된다. 데이터 쉐어링을 할수록 전환 의도가 높게 나타났는데, 이는 단말기와 함께 사용하는 스마트 워치, 테블릿 PC 등의 데이터 이용에 대한 부담이 전환 의도 및 행동에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 데이터 사용량이 많을수록 전환 의도가 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 헤비 사용자이거나 데이터를 많이 사용한다고 느끼는 이용자일수록 저렴한 요금제보다는 MNO 사업자의 다량 데이터 요금제 및 다양한 혜택 등에 더 중요성을 느끼는 것으로 판단된다.

경로 추정치 간의 차이는 t검정을 통해 유의성을 검정하며, 이 접근법의 검정 통계는 두 하위 그룹에서 경로 추정치의 표준 오차 여부에 따라 구성해야 한다. 동일하다면 검정 통계는 다음과 같이 계산된다. 다만 같은 경로의 같은 방향의 채택된 부분의 경로 차이를 검증하는 것이므로 한 그룹의 경로가 기각이나 음과 양으로 나눠지면 해당 검정법을 진행할 수 없다.

결과를 정리하면 표 13과 같다. 대안의 매력과 전환 의도에서 사용해본 그룹과 사용 안 해 본 그룹을 비교한 결과 사용해본 그룹이 전환 의도가 더 높게 나타났고 이에 대해서 통계적으로 유의(Z value=2.241, p value=0.000)한 것으로 나타났다. 이는 사용해 본 그룹이 대안의 매력에 대해서 훨씬 더 많은 경험을 했기 때문으로 판단된다. 사용자 저항과 전환 의도의 관계에서는 사용 안 해 본 그룹이 사용자 저항이 높아질수록 전환 의도가 떨어지는 것으로 나타났으며 통계적으로도 유의(Z value=2.184, p-value=0.029)한 것으로 사용 안 해 본 그룹의 사용자 저항이 전환 의도에 더 많은 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Table 13.

Verifying group-to-group differences