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ISSN : 1226-7953 (Print) / 2287-9137 (Online)
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[ Regular Paper ] | |
JOURNAL OF BROADCAST ENGINEERING - Vol. 29, No. 1, pp. 81-94 | |
Abbreviation: JBE | |
ISSN: 1226-7953 (Print) 2287-9137 (Online) | |
Print publication date 31 Jan 2024 | |
Received 27 Nov 2023 Revised 03 Jan 2024 Accepted 03 Jan 2024 | |
DOI: https://doi.org/10.5909/JBE.2024.29.1.81 | |
IPTV 서비스 가입의도에 나이가 미치는 조절효과에 관한 연구 | |
배해욱a)
; 김동호a), ‡
| |
a)서울과학기술대학교 나노IT디자인융합대학원 정보통신미디어공학과 | |
A Study about Moderating Effect of Age on The IPTV Service Subscription Intention | |
Hae Wook Baea)
; Dong Ho Kima), ‡
| |
a)Dept. of Information Technology & Media Engineering, Seoul National University of Science and Technology | |
Correspondence to : ‡김동호(Kim Dong Ho) E-mail: dongho.kim@seoultech.ac.kr Tel: +82-2-970-6427 | |
Copyright © 2024 Korean Institute of Broadcast and Media Engineers. All rights reserved. “This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited and not altered.” | |
한국의 IPTV 서비스는 2009년 본 서비스를 시작한 이래 유료 방송 시장의 50% 이상을 점유하며 빠르게 가입자 수를 늘려왔으나 최근에는 서서히 성장률의 정체현상을 보이고 있다. 따라서 지속적인 성장을 위해서 1인 가구의 증가 대응, IPTV의 Mobile 환경 지원, Second TV 등의 보급 등으로 꾸준히 20대의 가입자를 신규 확보하려는 노력을 하고 있다. 그러나 이와 같은 노력에도 20대의 IPTV 가입률은 30대 이상보다 현격히 떨어지고 있다. 따라서 세분화되고 다양화되는 IPTV 서비스 가입 나이가 IPTV 서비스 가입의도에 어떠한 조절효과를 미치는지에 대한 검증과 분석이 필요하나 이에 대한 실증적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 IPTV도 하나의 정보시스템으로 보고 통합기술수용이론2를 적용하여 IPTV 가입의도에 나이가 어떠한 조절효과를 미치는지 분석하였다. 연구결과, 가입자의 나이에 따라 IPTV 서비스 가입의도에 가격만족도는 부(-)의 조절효과를 미치고 콘텐츠 경쟁력은 정(+)의 조절효과가 있음을 밝혔다. 따라서 IPTV 서비스 신규 가입자 확보를 위해서는 20대에는 월정액 무료 제공 같은 파격적인 체감가격을 낮추는 노력이 필요하며 전 연령대에서는 오리지널 콘텐츠 제작, 배급 등의 지속적인 IPTV만의 콘텐츠 경쟁력을 확보해야 하는 결론을 제시한다.
Since its launch in 2009, Korea's IPTV service has occupied more than 50% of the paid broadcasting market and has rapidly increased the number of subscribers, but has recently shown a slow slowdown in growth rate. Therefore, efforts are being made to secure subscribers by responding to single-person households, supporting the mobile environment of IPTV, and distributing Second TV. However, the IPTV subscription rate for people in their 20s is lower than that for people in their 30s or older. Therefore, it is necessary to verify and analyze how the segmented and diversified age of subscribing to IPTV services has a moderating effect on the intention to subscribe to IPTV services. In this study, we viewed IPTV as an information system and applied UTAUT2 to analyze the moderating effect of age on intention to subscribe to IPTV. The results of the study revealed that price satisfaction had a negative (-) moderating effect on the intention to subscribe to IPTV services depending on age, and content popularity had a positive (+) moderating effect. Therefore, we conclude that efforts are needed to reduce price satisfaction in those in their 20s, and that continuous content popularity must be secured for all age groups.
Keywords: IPTV, UTAUT-Ⅱ, Hierarchical controlled Regression Analysis, SPSS 27.0 |
국내 IPTV(Internet Protocol Television)는 KT(Korea Telecom)를 비롯하여 LGU+(Lucky Goldstar U+), SKBB(Sun-Kyung Broad-Band) 등이 2009년부터 본격적인 서비스를 시작한 이후로 우수한 인터넷 환경 및 동영상 압축기술, 다양한 STB(Set Top Box) 보급 등을 바탕으로 22년 1,989만의 가입자 확보를 달성하였다[1]. 그러나 23년 5월 과학기술정보통신부의 2022년 하반기 유료방송 가입현황 고시에 따르면 IPTV, 종합유선방송, 위성방송 등 유료방송 가입자 수는 3,624만 명으로 직전 반기보다 24만 명(0.67%) 증가하는 데 그쳤고 IPTV만 전 반기 대비 0.63%(36만 명) 증가하였으며 기타 유료방송은 오히려 감소하였다[2]. 이는 과거같이 IPTV도 더 이상 폭발적인 성장률을 보여주지 못하고 점차 성장이 둔화된다는 반증이다. 이와 같은 상황에서 IPTV 사업자는 신규 가입자 증가가 포화된 중⋅장년층이 아닌 소위 MZ(Millennial Z Generation)세대인 20대로 신규 가입자를 확장하려는 시도를 하고 있다. IPTV 사업자는 사회 전반적인 경제력의 향상과 IT 서비스 소비 활성화에 따른 1인 가구가 증가하는 추세를 바탕으로 MZ 세대 가입자 확보를 위해 2018년부터 Smart Phone과 연계한 IPTV의 Mobile 환경 지원, 포터블 IPTV 상품 출시를 통한 Second TV 보급 등 젊은 세대의 눈높이를 맞추고자 노력하고 있다. 그러나 20대의 IPTV 가입률이 과거의 다른 세대와 같이 빠른 속도로 증가하는 상황도 아니다[3]. 오히려 20대 같은 젊은 층에 대한 지속적인 신규 가입자 확장전략 추구에도 불구하고 2022년 방송매체이용행태조사 현황을 보면 가장 낮은 IPTV 가입률 수치를 보여주고 있다[3][23]. 이는 20대에게는 중⋅장년층과 달리 IPTV의 기술과 서비스가 다르게 인식되고 수용되는 것으로 추정해 볼 수 있다. 선행 연구에 의하면 나이는 스마트 기기나 신기술 수용에 영향을 미치는 중요한 변수이며[4] 신기술 수용의도의 차이를 이해하는데 기초자료로 활용될 수 있다[5]. 그러나 IPTV의 가입 연령을 분석해 보면 20대의 신규 가입자 증가는 오히려 저조한 실정이다. 그럼에도 불구하고, 나이가 실제 IPTV 서비스 가입의도에 어떠한 조절 효과를 미치는지에 관한 실증적인 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 이에 대해서 통합기술수용이론2(UTAUT-2, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology-2)의 변수들을 IPTV 가입자의 서비스 가입 인식까지 확장하여 IPTV 서비스 가입의도에 나이가 어떠한 조절효과를 보이는지 실증적인 연구를 진행하였다. 이를 통해 IPTV 가입의도에 나이가 미치는 조절효과를 분석하고 나아가 IPTV 서비스 신규 고객 확보 전략 수립 시 참고할 수 있는 기초 자료로서의 활용을 본 연구의 목적으로 한다. 본 논문 Ⅱ장은 IPTV의 고객 수 현황과 통합기술수용이론을 기술하고 Ⅲ장에서는 연구결과를 도출하기 위한 연구모형, 연구가설, 측정도구, 자료 해석 등의 과정을 다룬다. 그리고 Ⅳ장과 Ⅴ장에서는 연구결과와 결론을 제시하였다.
방송통신위원회의 2022년 방송매체 이용행태 조사결과를 보면 최근 3년간 IPTV는 전체 유료방송 시장에서 약 52%의 가입률을 보이고 있다[3]. 그 다음이 Digital Cable TV로 약 38%대의 가입률을 보이고 있다[3]. 그림 1과 같이 한국의 유료방송 시장은 실질적으로 IPTV와 Digital Cable TV가 양분하고 있는 실정이다. Digital Cable TV도 통신사 주도의 M&A를 바탕으로 경영권과 사업방향이 안정화되어 과거와 같이 IPTV, Digital Cable TV사간의 격렬한 가입자확보 경쟁은 지양하는 추세이다. 따라서 현재의 IPTV와 Digital Cable TV의 시장 점유율은 지속적으로 유지될 가능성이 높다. 물론, 유료방송 경쟁환경이 OTT(Over The Top)나 YouTube 같은 뉴미디어의 출현으로 급격히 재편될 가능성도 있으나 한국의 경우 아직은 유료방송과 뉴미디어가 상호 경쟁과 협력으로 공존하고 있다.
IPTV 가입자는 2009년 본 서비스를 시작한 이래 지속적으로 증가하는 추세였으나 23년 5월 과학기술정보통신부의 2022년 하반기 유료방송 가입 현황 고시에 따르면 IPTV 가입자만 유일하게 전 반기 대비 0.63%(36만 명) 증가하였으며 기타 유료방송 가입자는 오히려 감소하였다[2]. 이와 같은 이유는 유료방송 시장의 신규 가입자 포화, 글로벌 OTT같은 뉴미디어 서비스로의 가입자 이동 등으로 추정할 수 있다. 이에 따라 IPTV 사업자들은 STB 기능의 업그레이드, AI(artificial intelligence) STB 서비스 출시, 다양한 양방향 서비스 개발, 오리지널 콘텐츠 확보 등으로 서비스와 기술을 개선하며 경쟁력을 강화하고 신규 가입자 확보와 매출 성장을 도모하고 있다. 특히, 20대의 IPTV 서비스 가입률이 다른 연령대보다 현격히 낮은 점은 향후 20대가 잠재적인 IPTV 신규 고객이 될 가능성이 크다는 의미이기도 하지만 반대로 나이에 따른 IPTV의 기술수용 인식이 중⋅장년층 세대와 달라질 수 있음을 내포한다. 그림 2와 같이 MZ 세대를 대변하는 20대는 전반적인 소비 여력의 증가, 인터넷과 IT 친화 생활습관, 개인중심 사고 등으로 IPTV에 다른 연령대보다 더 친화적인 태도를 보일 것으로 기대되나 오히려 실제 서비스 가입률은 지속적인 신규 가입자 유치 활성화 노력에도 불구하고 가장 낮은 것이 현실이다[23].
선행 연구에서 IPTV와 Digital Cable TV는 서비스 융합의 가속화로 대체성이 발생함에 따라 가입자가 상호 이동할 수 있는 연구결과[6]를 고려 시 20대의 IPTV와 Digital Cable TV의 합산 가입률이 절대적으로 낮다는 점은 매우 특이하다. 이로 인해 20대에서는 IPTV와 Digital Cable TV의 상호대체성도 나타나고 있지 않다. 즉, 다른 연령대에서는 그림 2와 같이 IPTV 가입률이 낮으면 상호대체성이 있는 Digital Cable TV의 가입률이 높아지고, IPTV 가입률이 높으면 Digital Cable TV의 가입률이 낮아지는데 반해서 20대는 IPTV와 Digital Cable TV 서비스의 합산 가입률 자체가 다른 세대와 비교 시 63% 정도로 상대적으로 저조하다[3]. 반면에 30대 이상의 중⋅장년층 세대는 IPTV와 Digital Cable TV의 합산 가입률은 약 90%정도로 비교적 일정하게 유지되고 있다[3]. 이와 같은 결과는 Digital Cable TV와 IPTV는 각각 요금 수준이 비슷하고 기능적으로도 유사성이 높아지고 있어 기존 미디어 이용자들은 IPTV로 굳이 전환하려 하지 않는 행태를 보인다는 연구결과[22]와도 일치한다. 이미 통합기술수용이론2를 바탕으로 분석한 연구를 통해 IPTV 서비스 가입의도에 영향을 미치는 요인은 IPTV의 플랫폼 활용성과 가격 만족도임을 확인하였다[20]. 그러나 주목해야 할 점은 IPTV 서비스 가입의도에 영향을 주는 IPTV의 플랫폼 활용성과 가격 만족도가 전 연령대에 동일하게 제공됨에도 불구하고 IPTV 가입자의 연령대 별 가입률에 심한 불균형이 발생한다는 점이다[3]. 유독 20대의 IPTV와 Digital Cable TV 합산 가입률은 다른 세대와 비교 시 매우 낮은 결과를 보인다. 이런 현상은 IPTV가 제공하는 다양한 서비스와 기술이 가입자의 나이대별로 IPTV 가입의도에 다르게 인식되고 수용되는 결과로도 추정해 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 IPTV 서비스 가입의도에 영향을 미치는 요인에 관한 선행연구 결과[20]를 바탕으로 IPTV의 기술적, 서비스적인 면이 가입자의 나이 대에 따라 수용되는 효과를 종합적으로 분석하여 가입자의 나이가 IPTV 가입의도에 미치는 조절효과를 분석하였다.
IPTV는 양방향성을 가진 인터넷 프로토콜 방식으로 일정한 서비스 품질이 보장되는 가운데 텔레비전 수상기 등을 통하여 이용자에게 실시간 방송프로그램을 포함하여 데이터, 영상, 음성, 음향 및 전자상거래 등의 콘텐츠를 복합적으로 제공하는 방송이다[7]. IPTV 서비스의 핵심적인 특징은 실시간 다채널 방송, VOD 서비스, 양방향 서비스로 정의할 수 있다[8]. 기존 지상파, 종편 등의 방송은 전통적인 실시간 방송은 가능하나 채널이 한정되어 있고 VOD 서비스 및 양방향 서비스가 불가능하다. 반면에 OTT 같은 스트리밍 서비스는 IPTV의 VOD 서비스와 기술적으로는 매우 유사하지만 실시간 방송이나 양방향 서비스는 제공하지 못한다[9]. 특히, 글로벌 OTT는 대규모 자본을 투입하여 자체적으로 생산한 콘텐츠를 자사의 플랫폼을 이용하여 독점 서비스하는 형태로 주로 젊은 층의 가입자 수를 빠르게 확보해 나가고 있다. 이에 따라 IPTV도 미디어 시장 경쟁력을 강화하기 위해 전체적인 서비스 개선과 콘텐츠 차별화에 전사적인 노력을 집중하고 있다. IPTV도 단순한 기존 지상파나 영화사 등의 콘텐츠를 재전송하는 단계가 아닌 자체적인 콘텐츠를 제작하여 IPTV 플랫폼에서 서비스하는 모델로 전환을 시도 중이다. 그럼에도 불구하고 20대 같은 젊은 세대의 IPTV 서비스 가입률은 다른 연령대에 비해 많은 차이가 나는 것이 현실이다[23].
통합기술수용이론은 신기술과 서비스가 어떤 요인들에 의해서 일반인에게 수용되는가를 설명하고자 Venkatesh(2003)에 의해 제안된 이론으로 기존의 합리적 행동이론, 계획된 행동이론, 기술수용이론, 동기유발이론, 통합된 TAM(Technology Acceptance Step)-TPB(Theory of Planned Behavior)이론, PC(Personal Computer)활용이론, 혁신확산이론, 사회인지이론 등 8개의 이론을 토대로 통합기술수용이론1이 제안되었다[10]. 통합기술수용이론1에서는 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건이 기술수용 의도와 이용에 영향을 미치는 독립변인으로 설명하였고 실제 사용의도와 이용행동으로 이어진다는 이론을 완성하였다. 또한 표 1과 같이 4가지 독립변인 이외에 성별, 연령, 경험, 자발적인 이용을 조절변수로 제시하였다. 그러나 기존의 통합기술수용이론1에서 쾌락적 동기, 가격효용, 습관의 3가지 독립변인과 성별, 연령, 경험을 조절변수로 제안하여 기존의 통합기술수용이론1보다 사용의도 설명력은 18%, 기술수용 설명력은 12% 향상된 통합기술수용이론2를 2012년에 제안하였다. 통합기술수용이론1과 2의 가장 큰 차이점은 이 모형이 적용되는 조직맥락이다[11]. 통합기술수용이론1은 회사, 정부, 학교, 조직 같은 특정집단 하에서 기술수용 의도와 이용에 대한 예측력을 제고하기 위한 모델이고 통합기술수용이론2는 특정 조직맥락이 아닌 일반적인 소비상황에서의 기술수용 의도와 이용에 대한 예측력을 제고하고 위한 모델이다. 따라서 본 연구는 일반적인 소비자의 상황을 기준으로 하는 것이 적합하여 통합기술수용이론2를 활용하여 연구를 진행하였다.
Step | Independent Variable | Dependent Variable | Moderating Variable | |
---|---|---|---|---|
UTAUT-Ⅱ | Performance Expectancy | Behavioral Intention | Gender, Age | |
Effort Expectancy | Behavioral Intention | Gender, Age, Experience | ||
Social Influence | Behavioral Intention | Gender, Age, Experience | ||
Facilitating Conditions | Behavioral Intention | Use Behavior | Age, Experience | |
Hedonic Motivation | Behavioral Intention | Gender, Age, Experience | ||
Price Value | Behavioral Intention | Gender, Age, Experience | ||
Habit | Use Behavior | Gender, Age, Experience |
본 연구에서 통합기술수용이론2의 독립변수 중 행동의도에 직접적인 영향을 미치지 않은 습관 변수와 OTT, 지상파, Digital Cable TV 대비 차별성이 적은 노력기대 변수는 IPTV 서비스 가입의도에 영향을 미치는 요인이 적을 것으로 사전 판단하여 제외하였고 조절변수는 나이를 선택하였다.
본 연구에서는 통합기술수용이론2의 선행연구 결과를 바탕으로 IPTV 서비스의 가입의도에 나이가 미치는 조절효과의 연구 모형을 아래 그림 3과 같이 구성하였다.
요인들의 구성은 통합기술수용이론2의 구성개념의 변수들 중에서 본 연구에 적합하게 구성하였다. 성과기대는 경쟁관계의 미디어 대비 기술적, 서비스적인 상대적 이점이란 변수를 선택하였고 이를 플랫폼 활용성으로 정의하였다. 사회적 영향의 구성개념 변수 중 이미지를 선택하여 IPTV에 대한 전반적인 인식을 사회적 분위기라 정의하였으며 촉진조건의 구성개념 중 변수는 IPTV 서비스 가입을 촉진하는 여러 객관적 요소를 촉진요인으로 선택하고 서비스이용 편의성으로 정의하였다. 쾌락적 동기의 구성개념 중에서 IPTV 콘텐츠를 시청 시 느껴지는 즐거움의 경험을 선택하고 콘텐츠 경쟁력이란 변수로 정의하였으며 마지막으로 가격가치의 구성개념 중에서 실제 IPTV 서비스 지불 가격에 만족하는 정도인 가격 만족도를 변수로 정의하였다. 행위의도는 해당 기술 및 서비스를 사용 또는 추천하는 정도로서 정의하였다. 따라서 플랫폼 활용성, 사회적 분위기, 서비스이용 편의성, 콘텐츠 경쟁력, 가격 만족도가 IPTV 서비스를 가입하는 의도에 영향을 미치는 요인이며 나이가 가입의도에 영향을 미치는 조절효과가 있다고 가정하였다. 나이는 기존 연구들에서 자주 사용된 조절변수로서 사용의도에 영향을 미치는 쾌락적 요소의 효과는 기술에 더 익숙한 젊은 층에서 더 강하게 나타나는 것으로 보고되는 추세이다[12]. 또한 관심사, 방송시청 순위 및 콘텐츠 선호도, 체감가격, IPTV 서비스 활용도 등이 나이 대에 따라 달라짐으로 IPTV 가입의도에 나이는 충분한 영향을 미치는 요인으로 추정되어 나이를 조절변수로 선택하고 가입의도에 영향을 미치는 조절효과가 있는지 분석하였다.
일반적으로 정보기술 수용과 관련된 선행 연구에서는 성과기대는 상대적 이점을 의미한다[13]. 이는 ‘새로운 기술이 이전 것에 비해 더 낫다고 인식하는 정도’이며 IPTV도 하나의 정보기술시스템으로 인식하면 IPTV는 실시간 방송, VOD, 양방향서비스가 IPTV 단일 플랫폼에서 서비스가 가능하기에 본 연구에서는 성과기대를 플랫폼 활용성으로 정의하고 IPTV 서비스 가입이 다른 경쟁 미디어를 선택했을 경우보다 더 다양한 멀티플랫폼의 활용이란 상대적 이점을 제공해 줄 것이란 개인의 믿음의 정도로 정의하였다. 또한 이러한 플랫폼 활용성이 가입의도에 미치는 영향은 나이에 따라 달라질 것으로 예상하였다. 실제 2022년 발표한 방송통신위원회 방송매체이용행태 조사[3]를 보면 IPTV의 실시간 방송 이용률이 90.7%, VOD 이용률이 58%에 이르는 것으로 발표되었고 멀티 플랫폼으로서의 높은 플랫폼 활용도를 보여주고 있기에 다음과 같은 가설을 설정하였다.
사회적 분위기는 ‘특정기술을 수용함으로써 자신이 속한 집단에서 지위를 향상시켜 준다고 인식하는 정도[14]’이며 2020년 발표한 한국IPTV방송협회의 IPTV 이용자 인식조사 결과를 보면 IPTV를 향후 1~3년간 계속 사용할 의도는 90.6%에 이른다[15]. 특히 IPTV를 해지하고 OTT로 이전할 의향은 25.8%로 낮게 나왔다[15]. 따라서 IPTV에 대한 전반적인 사회적 분위기는 나쁘지 않다. 따라서 사회적 분위기는 본인이 느끼는 IPTV에 대한 전반적인 사회적인 영향 및 트렌드를 인식하는 정도로 정의되며 IPTV의 사회적 분위기에 대한 지지여부는 나이에 따라 달라질 것으로 예상되어 아래와 같은 가설을 설정하였다.
촉진조건은 ‘행동을 달성하기 쉽게 하기 위한 객관적인 요소들[16]’로 정의되며 IPTV 서비스 가입을 유도하는 경쟁 미디어 서비스와의 차별성, 편리성, 결합판매, A/S(After Service) 지원, 다양한 상시 이벤트 개최 등을 서비스 가입 촉진 요소로 정의하였다. 다양한 서비스 요청에 대한 적기 처리 유무도 중요한 고객의 서비스 선택 사항일 수 있다. 2020년 발표한 한국IPTV방송협회의 IPTV 이용자 인식조사 결과에 의하면 IPTV 서비스 만족도가 83.8%에 이르고 있다[15]. 따라서 촉진조건은 서비스이용 편의성으로 정의하고 IPTV 가입의도를 촉진하게 하는 객관적인 요소들에 대한 개인이 느끼는 편리한 정도로 서비스이용 편의성이 IPTV 가입의도에 미치는 영향이 나이에 따라 다를 것이란 가설을 설정하였다.
쾌락적 동기는 ‘기술을 이용함에 있어서의 즐거운 경험[17]’을 의미하며 IPTV나 미디어 산업에서 즐거움의 경험의 핵심은 콘텐츠 경쟁력이다. IPTV는 200개의 다양한 인기 채널과 24만 건 정도의 방대한 VOD 콘텐츠를 보유하고 있다. 2020년 발표한 한국IPTV방송협회의 IPTV 이용자 인식조사 결과를 보면 IPTV 콘텐츠 만족도 관련 항목인 채널 다양성에서는 76%, VOD 다양성 항목에서는 67.5%로 높은 만족도를 보이고 있다[15]. 따라서 쾌락적 동기는 IPTV의 방대하고 다양한 콘텐츠 시청 시 개인이 느끼는 즐거움의 경험 정도로 정의되며 이는 나이에 따라서 가입의도에 미치는 영향이 달라질 수 있기에 아래와 같은 가설을 설정하였다.
가격 효용은 ‘인지된 편익과 지불된 금전적 비용간의 소비자의 인지된 Trade-off 관계[18]’로써 IPTV 서비스 가입 시 지불해야 하는 금전적 비용 대비 얻어지는 이점을 의미한다. 2022년 발표된 방송통신위원회 방송매체이용행태 조사를 보면 IPTV의 ARPU(Average Revenue Per User)는 12,000원대를 넘지 못하고 있다[3]. 이는 추가적인 약정할인, 결합할인, 다 회선 할인 등을 고려하면 실제로는 12,000원대에도 훨씬 더 못 미치는 가격으로 서비스를 제공하고 있다. 이러한 점은 2020년 발표한 한국IPTV방송협회의 IPTV 이용자 인식조사 결과에서도 IPTV의 이용요금 할인의 만족도가 52.4%, 월 이용요금은 50.1%로 비교적 높은 만족도를 확인할 수 있다[15]. 따라서 본 연구에서의 가격 만족도는 IPTV 서비스를 가입 및 유지하는데 드는 비용이 합리적이며 수용 가능하다고 느끼는 정도로 정의하고 나이에 따라 IPTV 가입의도에 미치는 영향이 다를 것으로 판단되어 아래와 같은 가설을 설정하였다.
통합기술수용이론2의 행동의도는 ‘사용자가 지속적으로 시스템을 사용하거나 다른 이에게 추천하고자 하는 의도의 정도[18]’로 정의된다. 본 연구에서는 다른 이에게 IPTV 서비스 가입을 추천하거나 지속적으로 가입상태를 유지하는 의도의 정도로 정의하였다.
본 연구의 변수들을 측정하기 위해 선행연구들에서 사용한 질문 문항은 최대한 인용하였고 추가적인 질문은 생성하여 리커트 5점 척도를 사용하였다. 측정 문항은 표 2와 같다. 독립변수인 플랫폼 활용성, 사회적 분위기, 서비스이용 편의성, 콘텐츠 경쟁력, 가격 만족도는 총 24문항으로 구성되었고 종속변수인 IPTV 가입의도는 3문항으로 구성하였다.
Platform Utilization (5 Questions) |
I often watch IPTV terrestrial broadcasting and channels. |
---|---|
I often watch VOD of IPTV terrestrial dramas, education, movies, sports, etc. | |
Use IPTV to watch sports broadcasts (Olympics, World Cup, etc.) or breaking news with family and friends. | |
Utilize IPTV-linked OTT such as Wave, Season, and U+ Mobile TV on smartphones, pads, and laptops. | |
I often use IPTV games, baduk, kids, economy, and shopping. | |
Social Trends (5 Questions) |
IPTV content is not suggestive or violent, so there is no objection to watching. |
I am aware of legal issues regarding illegal downloading or P2P viewing of IPTV contents. | |
Willingness to join and maintain domestic IPTV for the competitiveness of the domestic media industry. | |
I think that IPTV watching time will increase due to the increase in single-person households and changes in the social environment such as COVID-19. | |
I think that IPTV's socially famous self-content must be watched to keep up with the times and to be able to communicate naturally with people around you. | |
Convenience of Service Use (4 Questions) |
I think it is necessary to have a call center and trouble handling organization that can respond immediately if there is a problem in using the service. |
Make good use of IPTV's additional coupons, occasional events, and accumulated points. | |
I think that the combined IPTV subscription of the existing Internet and mobile phone carriers is more convenient and more beneficial than single IPTV subscription. | |
I think it is more convenient to sign up for IPTV in partnership with IPTV and global OTT than to sign up for individual OTT. | |
Contents Popularity (5 Questions) |
I think there are more things to see in IPTV's own content production/organization news, and I'm willing to watch it. |
Existing contents such as various movies, dramas, and series of IPTV allow you to spend free time well. | |
IPTV is thought to have more contents that infants, students, and the elderly can steadily watch than global OTT. | |
I think it will be more fun to watch IPTV and OTT contents at the same time through partnership with IPTV and global OTT. | |
I often watch broadcasting contents such as news, sports broadcasts, dramas, OCN, and CGV, thinking that they are beneficial. | |
Price Satisfaction (5 Questions) |
I think that IPTV is suitable for subscription and maintenance costs due to the combined discount of the existing Internet and mobile phones. |
I think the price gap with IPTV has narrowed considerably due to the recent price hike of global OTT. | |
Willingness to subscribe and maintain IPTV if discount benefits, free use, and free contract fees are provided when subscribing to IPTV. | |
I think it is rather cost-effective to subscribe to IPTV due to the partnership between IPTV and global OTT. | |
I am willing to migrate service subscriptions from global OTT to IPTV given the price. | |
Intention to IPTV service subscription (3 Questions) |
I am willing to continue subscribing to the IPTV service. |
I am willing to recommend subscribing to the IPTV service to my acquaintances. | |
I am willing to subscribe to IPTV service. |
자료수집은 선행연구를 바탕으로 구성된 측정도구를 최대한 활용하여 설문지를 작성하였고, 전국의 만 20세부터 80세 이하의 응답자를 대상으로 2023년 4월 4일부터 3주간 온라인 설문조사를 시행하였다. 이중 총 452명의 응답을 받아 결측치 분석을 통해 설문 결과 값이 없거나 설문 응답 내용을 전혀 신뢰할 수 없는 데이터는 제외하고 최종적으로 유효한 431명의 응답결과를 확보하였다. 분석절차는 통계프로그램인 SPSS 27로 설문결과를 코딩 및 통계 분석하였다. 조사대상자의 인구통계학적 분석을 위해 빈도분석을 하였고 측정도구에 대해서는 신뢰도 분석과 탐색적 요인분석을 실시하여 집중타당성을 검증하였으며 요인 간 다중공선성을 확인하여 판별타당성도 검증하였다. 마지막으로 IPTV 가입의도에 나이가 미치는 조절효과를 알아보는 위해 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는 관계에서 독립변수와 조절변수의 곱인 상호작용항을 추가하여 모형의 설명력이 통계적으로 유의미한 증가가 발생하는지 분석하였다. 이를 위해 SPSS를 이용한 위계적 조절회귀분석을 진행하였다.
표본의 유효 응답자는 431명이며 인구통계학적 특성은 표 3과 같이 나타났다.
Cases | Ratio(%) | ||
---|---|---|---|
Total | 431 | 100.0 | |
Gender | male | 259 | 60.1 |
Female | 172 | 39.9 | |
Age | 20s | 123 | 28.5 |
30s | 94 | 21.8 | |
40s | 90 | 20.9 | |
50s | 121 | 28.1 | |
60s | 3 | 0.7 | |
Job | Student | 117 | 27.1 |
Office job | 223 | 51.7 | |
self-employment | 39 | 9.0 | |
Public officer | 13 | 3.0 | |
housewife | 26 | 6.0 | |
Others | 13 | 3.0 |
성별은 남성이 여성보다 많고 연령대는 20대와 50대에 이어 30대, 40대, 60대 이상 순으로 나타났다. 직업은 사무직이 가장 높았고, 다음은 학생, 자영업, 전업주부, 공무원 순이다.
우선 측정변수들이 올바르게 측정되었는지를 확인하기 위해서 신뢰성 분석을 수행하였다. 신뢰성 분석을 위해 SPSS 27의 신뢰도 분석을 수행하였고 Cronbach’s α값을 확인하였다. Cronbach’s α값이 0.6 이상이면 측정도구의 신뢰성에 문제가 없다고 판단한다. 분석결과 모든 변수의 신뢰성이 0.6 이상으로 나타났으나 현저하게 신뢰도를 낮추는 사회적 트렌드와 콘텐츠 경쟁력의 1문항씩은 제거하였다. 이로써 모든 변수들의 신뢰성이 0.6 이상으로 나타났으며 충분한 신뢰성을 확보한 것으로 판단되었다. 신뢰성 분석결과는 표 4와 같다.
Factors | Cronbach’s α | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Fac1 | Fac2 | Fac3 | Fac4 | Fac5 | Fac6 | |||
PS 5 | .821 | .112 | .090 | .001 | -.036 | .182 | .854 | |
PS 1 | .791 | .109 | .008 | -.070 | .006 | .116 | ||
PS 2 | .789 | .121 | .041 | -.032 | -.027 | .074 | ||
PS 4 | .750 | .144 | .051 | .050 | -.017 | .043 | ||
PS 3 | .705 | .100 | -.049 | .017 | -.011 | .085 | ||
PU 5 | .177 | .735 | .019 | .058 | .048 | .092 | .725 | |
PU 1 | .174 | .698 | .097 | .070 | .202 | .002 | ||
PU 2 | .229 | .690 | .097 | .103 | .255 | -.131 | ||
PU 4 | .161 | .631 | -.098 | .019 | -.149 | .119 | ||
PU 3 | -.223 | .571 | .058 | -.076 | -.041 | .477 | ||
CSU 1 | .046 | -.044 | .763 | .032 | .129 | -.078 | .711 | |
CSU 3 | -.065 | .110 | .757 | .005 | -.018 | .206 | ||
CSU 4 | .114 | .025 | .730 | -.057 | -.011 | -.058 | ||
CSU 2 | .004 | .015 | .659 | .051 | .142 | .045 | ||
CP 4 | -.025 | -.028 | -.014 | .747 | -.042 | .112 | .690 | |
CP 2 | .012 | .104 | -.021 | .724 | .092 | -.012 | ||
CP 1 | .009 | .139 | .045 | .713 | -.066 | -.030 | ||
CP 5 | .000 | -.043 | .020 | .675 | .035 | .005 | ||
ST 1 | -.017 | .163 | .103 | -.081 | .743 | -.021 | .664 | |
ST 2 | -.032 | .031 | .139 | -.005 | .694 | .007 | ||
ST 3 | -.039 | -.091 | -.064 | -.007 | .681 | -.027 | ||
ST 4 | .041 | .125 | .078 | .113 | .640 | .130 | ||
IIS 2 | .410 | .061 | .052 | .064 | .066 | .807 | .833 | |
IIS 3 | .507 | .147 | .085 | .057 | .047 | .643 | ||
IIS 1 | .552 | .038 | -.030 | .048 | .059 | .576 | ||
Initial Eigenvalue | 5.099 | 2.662 | 2.143 | 1.863 | 1.627 | 1.210 | - | |
Rotation sums of squared loading | 3.924 | 2.425 | 2.222 | 2.117 | 2.106 | 1.811 | ||
Explanatory Variance | 16.695 | 9.900 | 8.899 | 8.667 | 8.566 | 7.342 | ||
Accumulated Variance | 16.695 | 26.595 | 35.494 | 44.161 | 52.727 | 60.069 | ||
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) | .822 | |||||||
Bartlett’s Test of Sphericity | Chi-Square | 3320.598 | ||||||
Df(p) | 300(.000) |
신뢰도 분석 결과 남은 25개의 측정 항목을 대상으로 타당성 분석을 수행하였다. 타당성 분석은 SPSS 27의 Varimax법을 이용하여 요인분석을 통해 판별하게 된다. 요인분석이란 이런 각 설문 문항들 간의 내적 일관성을 확인하는 작업으로 상관관계가 높은 항목들을 묶어내는 것이다. 이렇게 공통적으로 묶이는 각 요인들의 요인 적재치(Factor loading)를 확인하여 유의성을 판단하게 된다. 본 연구의 각 요인들은 모두 0.5를 넘어 유의한 것으로 판단하였다. 또한 일반적으로 고유치(Eigen value)가 1보다 큰 요인을 채택하는데 추출된 6개의 각 요인들의 고유치가 모두 1을 초과하기 때문에 모든 요인을 채택할 수 있다고 판단되었다. 추출된 요인들 6개의 누적분산 설명력은 60.069%로 60%이상이어야 하는 기준을 충족하였으며 요인분석의 적합성은 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)와 Bartlett 구형성 검정을 판단 한 결과 KMO는 0.822로 기준치 0.5 이상을 충족하였고 Bartlett 구형성 검정은 0.000으로 p<0.01를 만족하여 요인분석이 적절한 것으로 판단되었다. 요인분석 결과는 표 4와 같다.
다음은 변수들 간의 상관관계를 확인하기 위해서 상관 분석을 수행하였다. 변수들 사이의 상관관계가 너무 강하게 나타날 경우 다중공선성의 문제가 발생할 수 있고 결과적으로 회귀 모형에 부적절한 영향을 미치게 될 수도 있다. SPSS 27의 피어슨 상관관계 분석을 통해 변수들간의 상관계수를 확인하였다. 상관관계 분석 결과는 표 5와 같다.
Factor | PU | ST | CSU | CP | PS | IIS |
---|---|---|---|---|---|---|
PU | 1 | |||||
ST | .185*** | 1 | ||||
CSU | .111* | .186*** | 1 | |||
CP | .113* | .025 | .027 | 1 | ||
PS | .303*** | -.004 | .077 | .013 | 1 | |
IIS | .311*** | .068 | .097* | .079 | .618*** | 1 |
다음은 공차한계(Tolerance)와 이의 역수인 분산팽창지수(Variance Inflation Factor)를 확인하였다. 이를 통해서 본 연구에서 쓰여진 독립변수가 정말로 그 숫자만큼 독립적인 존재로 판별되는지 확인할 수 있기에 다중공선성 통계량 확인은 매우 중요하다. 일반적으로 공차한계가 0.1보다 크고 분산팽창지수가 10보다 작을 경우 다중공선성의 문제는 없다고 할 수 있으며 확인 결과 문제가 없다 판단되었다. 다중공선성 분석 결과는 표 6과 같이 나타났다.
Dependent variable |
Independent variable |
Multicollinearity statistic | |
---|---|---|---|
tolerance | Variance Inflation Factor | ||
IIS | PU | .860 | 1.163 |
ST | .933 | 1.072 | |
CSU | .956 | 1.046 | |
CP | .987 | 1.014 | |
PS | .901 | 1.110 |
본 연구에서는 IPTV 가입의도에 영향을 미치는 조절변수로 나이를 설정하였다. SPSS를 통해 조절효과를 분석하는 방법은 그림 4와 같이 독립변수가 종속변수에 영향을 미치는 관계에서 독립변수와 조절변수의 곱인 상호작용항을 추가함으로써 모형의 설명력이 통계적으로 유의미한 증가가 생기는지를 파악하는 것이다[19]. 마지막으로 조절효과의 검증은 이러한 상호작용항의 변화량이 유의한지 여부로 판단한다[21].
이를 위해 그림 4와 같이 Step 1에서는 독립변수인 플랫폼 활용성, 사회적 분위기, 서비스이용 편의성, 콘텐츠 경쟁력, 가격 만족도를 투입하였고 Step 2에서는 조절변수인 나이를 투입하였으며 Step 3에서는 각각의 독립변수와 나이의 상호작용항을 추가로 투입하여 조절효과를 검증하였다. 분석결과, Step 1의 설명력은 40.5%(p<.001)로 나타났다. Step 2에서 나이가 투입되어 설명력이 0.9%(p<.05) 증가한 41.5%가 되었으며 Step 3에서 상호작용항이 투입되어 설명력이 2.1%(p<.001) 증가한 43.6%임을 확인하였다. 따라서 위계적 조절회귀분석을 통한 본 연구Step은 통계적으로 유의한 조절효과가 있음을 확인하였다. 이에 따라 좀 더 세부적으로 각각의 독립변수들이 종속변수에 영향을 미치는 관계에서 나이가 가입의도에 미치는 조절효과를 확인하였다.
표 7과 같이 Step1에서 플랫폼 활용성(β=0.118, p<0.001)은 가입의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며 Step 2에서 플랫폼 활용성(β=0.044, p<0.01)은 가입의도에 정(+)의 영향을, 나이(β=0.181, p<0.05)도 가입의도에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 그러나 조절효과 검증단계인 Step 3에서 플랫폼 활용성과 나이의 상호작용항이 가입의도에 미치는 결과가 유의하지 않았다. 이로써 플랫폼 활용성이 가입의도에 영향을 미치는 관계에서 나이의 조절효과는 없음을 확인하였다. 따라서 H1의 가설은 기각되었다.
Step 1 | Step 2 | Step 3 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
β | t | β | t | β | t | |
4.104*** | 4.836*** | 5.498*** | ||||
PU | 0.118 | 2.917*** | 0.044 | 3.227** | 0.128 | 3.190** |
AGE | 0.181 | 2.585* | 0.243 | 3.364** | ||
PU * AGE | -0.022 | -0.569 | ||||
R2 | 0.405 | 0.415 | 0.421 | |||
ᐃR2 | 0.009* | 0.021** | ||||
F | 57.954*** | 50.055*** | 29.402*** |
표 8과 같이 Step 1에서 사회적 분위기는 가입의도에 유의한 영향을 미치지 않았으며 Step 2에서도 마찬가지로 유의하지 않았다. 조절효과가 있는지 확인하는 가장 중요한 Step 3의 상호작용항이 유의하지 않았기에 사회적 분위기가 가입의도에 영향을 미치는 관계에서 나이는 조절효과가 없음을 확인하였다. 따라서 H2의 가설은 기각되었다.
Step 1 | Step 2 | Step 3 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
β | t | β | t | β | t | |
4.104*** | 4.836*** | 5.498*** | ||||
ST | 0.041 | 1.068 | 0.130 | 1.155 | 0.047 | 1.218 |
AGE | 0.181 | 2.585* | 0.243 | 3.364** | ||
ST*AGE | 0.062 | 1.619 | ||||
R2 | 0.405 | 0.415 | 0.421 | |||
ᐃR2 | 0.009* | 0.021** | ||||
F | 57.954*** | 50.055*** | 29.402*** |
표 9과 같이 Step 1에서 서비스이용 편의성은 가입의도에 유의한 영향을 미치지 않았으며 Step 2에서도 마찬가지로 유의하지 않았다. 조절효과 검증을 위한 Step 3의 상호작용항도 역시 유의하지 않았기에 서비스이용 편의성이 가입의도에 영향을 미치는 관계에서 나이는 조절효과가 없음을 확인하였다. 따라서 H3의 가설은 기각되었다.
Step 1 | Step 2 | Step 3 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
β | t | β | t | β | t | |
4.104*** | 4.836*** | 5.498*** | ||||
CSU | 0.030 | 0.791 | 0.031 | 0.086 | 0.046 | 1.225 |
AGE | 0.181 | 2.585* | 0.243 | 3.364** | ||
CSU*AGE | 0.015 | 0.391 | ||||
R2 | 0.405 | 0.415 | 0.421 | |||
ᐃR2 | 0.009* | 0.021** | ||||
F | 57.954*** | 50.055*** | 29.402*** |
표 10과 같이 Step 1에서 콘텐츠 경쟁력은 가입의도에 유의한 영향을 미치는 않는 것으로 파악되었으나 Step 2에서 콘텐츠 경쟁력은 가입의도에 정(+)의 영향을 미치고 나이(β=0.181, p<0.05)도 가입의도에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 조절효과 검증단계인 Step 3에서 콘텐츠 경쟁력과 나이와의 상호작용항(β=0.082, p<0.05)이 가입의도에 정(+)의 효과를 미치는 결과로 유의하게 나왔다. 따라서 나이는 조절효과가 있음을 확인하였다[21]. 따라서 H4의 가설은 채택되었다.
Step 1 | Step 2 | Step 3 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
β | t | β | t | β | t | |
4.104*** | 4.836*** | 5.498*** | ||||
CP | 0.56 | 1.494 | 0.062 | 1.655 | 0.047 | 1.246 |
AGE | 0.181 | 2.585* | 0.243 | 3.364** | ||
CP*AGE | 0.082 | 2.191* | ||||
R2 | 0.405 | 0.415 | 0.421 | |||
ᐃR2 | 0.009* | 0.021** | ||||
F | 57.954*** | 50.055*** | 29.402*** |
표 11과 같이 Step 1에서 가격 만족도(β=0.580, p<0.001)는 가입의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며 Step 2에서 가격 만족도(β=0.044, p<0.01)는 가입의도에 정(+)의 영향을, 나이(β=0.181, p<0.05)도 가입의도에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 분석되었다. 그러나 조절효과 검증단계인 Step 3에서 가격 만족도(β=0.337, p<0.001)와 나이(β=0.243, p<0.01)의 상호작용항(β=-0.107, p<0.05)이 가입의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이로써 가격 만족도가 가입의도에 영향을 미치는 관계에서 나이는 부(-)의 조절효과가 있음을 확인하였다[21]. 따라서 H5의 가설은 채택되었다.
Step 1 | Step 2 | Step 3 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
β | t | β | t | β | t | |
4.104*** | 4.836*** | 5.498*** | ||||
PS | 0.580 | 14.713*** | 0.423 | 5.877*** | 0.337 | 4.336*** |
AGE | 0.181 | 2.585* | 0.243 | 3.364** | ||
PS*AGE | -0.107 | -2.562* | ||||
R2 | 0.405 | 0.415 | 0.421 | |||
ᐃR2 | 0.009* | 0.021** | ||||
F | 57.954*** | 50.055*** | 29.402*** |
본 연구에서는 통합기술수용이론2(UTAUT-2)를 적용하여 나이가 IPTV 가입의도에 미치는 조절효과에 대해서 알아보았다. 현재 IPTV는 가입자 정체기로 신규 가입자를 창출하기 위해서는 이미 포화된 가입률을 보이는 중⋅장년층보다는 IPTV에 많이 가입하지 않은 20대를 집중적으로 공략하는 것이 효과적일 수 있다. 그렇다면 나이가 IPTV 서비스 가입의도에 어떠한 영향을 미치는지 사전에 파악하는 것은 학문적인 필요성과 실무적인 가입자 확보 전략 수립 및 서비스 개선에 효과적일 수 있다. 이러한 관점에서 IPTV 기술과 서비스를 구성하는 요소인 플랫폼 활용성, 사회적 분위기, 서비스이용 편의성, 콘텐츠 경쟁력, 가격 만족도가 IPTV 가입의도에 영향을 미칠 때 나이의 따라서 어떤 조절효과를 보이는지 확인하는 점은 향후 IPTV 사업자의 성장 전략 수립 및 학문적인 가치로서도 중요하다. 분석 결과 IPTV 서비스 가입의도에 콘텐츠 경쟁력과 체감가격이 나이에 따라서 조절효과가 있음을 확인하였다. 이러한 결과들이 시사하는 바는 다음과 같다.
첫 번째로, IPTV 사업자의 콘텐츠 경쟁력은 다양하고 방대한 양적 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 연령층의 서비스 가입을 유도하는 전략이며 이는 효과적이란 사실이다. 이러한 IPTV 콘텐츠 경쟁력은 IPTV 서비스 가입의도에 나이가 정(+)의 조절효과를 보이는 것으로 분석되었고 따라서 IPTV의 기존의 양적 콘텐츠 경쟁력은 나이가 증가함에 따라 더욱 더 강하게 서비스 가입의도에 영향을 미치는 걸 확인할 수 있었다. 또한 이러한 방대하고 다양한 양적 콘텐츠 경쟁력을 기반으로 하여 오리지널 콘텐츠 제작, 배급 같은 질적 콘텐츠 경쟁력 강화정책을 추가하면 전 연령층의 가입자 확대에 큰 역할을 할 것으로 판단된다. 이와 같은 전략은 넷플릭스 같은 글로벌 OTT가 외국시장 진입 시 막대한 자금력과 제작비를 바탕으로 오리지널 콘텐츠를 대량 제작해서 자사의 플랫폼으로만 서비스하고 그 중 성공한 일부의 콘텐츠로 브랜드 홍보효과와 가입자 증가 효과를 톡톡히 누리고 있는 것으로 이미 검증된 바 있다. 이러한 Netflix의 오리지널 콘텐츠 제작, 배급을 통해 경쟁 미디어 대비 자신들만의 독특한 볼거리를 제공하고 콘텐츠 경쟁력을 확보하는 전략을 질적 콘텐츠 경쟁력으로 정의할 수 있다. 이와 경쟁하기 위해서 IPTV도 오리지널 콘텐츠를 자체 제작하여 IPTV 가입자에게 서비스하려는 시도를 하고 있다. 이러한 미디어 경쟁환경을 고려 시 IPTV가 20대의 가입자 확보전략을 더 강화하려면 Netflix같은 거대 글로벌 OTT 같이 IPTV만의 차별화된 볼거리가 있는 킬러 콘텐츠 확보가 절실하다. 특히, 젊은 층이 매력과 흥미를 느낄만한 IPTV만의 컬러가 있는 콘텐츠 제공을 초기 시도가 아닌 지속적이고 적극적으로 제작 및 보급하려는 노력이 반드시 선행되어야 한다.
두 번째로, 가격 만족도는 나이에 따라 가입의도에 영향을 미치지만 이는 부(-)의 효과로 나타났다. 또한 가입의도에 콘텐츠 경쟁력보다 가격 만족도가 나이에 따라 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이는 젊은 층이 IPTV 서비스 가입 시 느껴지는 실질적인 가격만족도는 상대적으로 매우 낮게 느껴지고 가입의도에 상당한 장벽의 역할을 하고 있다는 사실이다. 즉, MZ 세대인 20대의 IPTV 가입자 확대전략을 효과적으로 추진하려면 현재의 20대에 제공되는 실질적인 IPTV 가격만족도를 파격적으로 높여야 한다는 의미이다. 이는 이 연구를 시작한 근원적인 의문점이었던 IPTV의 기술, 서비스와 가격정책이 모든 세대에 동일하게 제공됨에도 불구하고 왜 20대의 IPTV 가입률은 다른 세대에 비해서 현격히 낮은가의 의문점에 대한 하나의 실마리를 제공해 준다. 따라서, 20대 같은 젊은 층에게는 보다 차별화된 요금할인 정책, 멤버십 포인트의 월정액 요금 대체 도입, 결합 폭 확대, OTT와의 통합 요금 상품 제공 등 좀 더 다양하고 파격적으로 가격 만족도를 높이기 위한 포인트가 필요하다는 점이다. 특히, 20대의 경제력을 고려 시 STB 이외에 대형 TV까지 약정기간 동안 무료지원 등으로 별도의 대형 TV 구매 비용을 줄여주는 시도도 매우 효과적일 것으로 판단된다. 20대가 체감할 수 있는 실질적인 가격 만족도 제고와 기존 IPTV가 보유한 양적 콘텐츠 경쟁력 이외에 IPTV만의 볼거리가 있는 질적 콘텐츠 경쟁력 확보 전략을 꾸준히 강화하면 20대 같은 젊은 층의 IPTV 신규 가입이 보다 활성화되어 신규 가입자 확보에 도움이 될 것으로 판단된다. 향후 IPTV 산업이 한국의 통신⋅방송 융합 성공 모델로 Netflix같은 글로벌 OTT와의 경쟁환경에서도 지속적인 성장 산업으로 계속 발전하길 기대한다.
1. | Korea Communications Commission: 2022 Broadcasting Market Competition Assessment Report, pp.4-236, Feb 2023. |
2. | Ministry of Science and ICT Notice: 2023 Number of paid broadcasting subscribers and market share in the second half of 2022, pp.1-12, May 2023. |
3. | Korea Communications Commission: 2022 Broadcast Media Use Behavior Survey, pp.4-498, June 2023. |
4. | Jong-Ok Lee, Yong-Moon Kim “A Study on the Impact of the App-Book Purchasing Behavior of Smart phone Users in Korea,” The Journal of Society for e-Business Studies, Vol.18, No.3, pp.45-67, May 2013. |
5. | A. Morris, J. Goodman, and H. Brading, “Internet Use and Non-use: Views of Older Users,” Universal Access in the Information Society, Vol.6, No.1, pp.43-57, December 2007. |
6. | In-Young Hwang, J-Hun Park, “Convergence and Substitutability between IPTV and Digital Cable TV on Subscribers,” Seoul National University Informatization Policy, Vol.22, No.2, pp.19-34, June 2015. |
7. | Park, Chan Ho, “A Study on the Factors Influencing the VOD Purchase in IPTV,” Master's Thesis of Dankook University, Korea, 2013. |
8. | W.S. KIM, J. Y. KIM, G. S. Park, C. H. Kang, “Technical Trend on IPTV Both Direction Services and Road Map,” Electronics and Telecommunications Trends, Vol.25, No.2, pp.102-123, April 2010. |
9. | OTT market sales and subscriber status in Korea, Japan, and China, Korea Information Society Development Institute, No2, pp.2-49, October 2021, https://eiec.kdi.re.kr/policy/domesticView.do?ac=0000159409 |
10. | Venkatesh.V, Morris.M.G, Davis.G.B, Davis F.D, “User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View,” MIS Quarterly, Vol.27, No.3, pp.425-478, April 2003. |
11. | Byoung-Gyu Chung, “Comparative Analysis of Technology Acceptance Step: Focusing on UTAUT1 and UTAUT2,” Journal of Venture Innovation, Vol.1, No.2, pp.109-121, December 2018. |
12. | Hee-Kyung Kim, Joon-ho Do, “A Study on the Regulatory Standards and Rationale of OTT Adoption,” The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.22, No.4, pp.141-148, Aug 2022. |
13. | YC Kim, “A Study on Effect of Mobile Properties, IT Properties and Involvement on Satisfaction of Smart phone Application: Focused on Fashion Application,” The e-business studies, Vol.12, No.2, pp.49-77, Apr 2011. |
14. | Ajzen. I, “The theory of planned behavior,” Organizational Behavior and Human Decision Process, Vol.50, pp.179-211, Dec 1991. |
15. | Korea IPTV Broadcasting Association; 2020 Announcement of IPTV user perception survey, pp.1-8, October 2022. |
16. | D. K. Sung, D. H. Sung, “Examining Variables Affecting the Intention to Use eBook Reader,” The Korean Publishing Science Society, Vol.36, No.1, pp.45-67, 2013. |
17. | Venkatesh.V, Morris.M.G, Davis,G.B, Davis F.D, “User Acceptance of Information Technology : Toward a Unified View,” MIS Quarterly, Vol.27, No.3, pp.425-478, Sep 2003. |
18. | V. Venkatesh, J. Thong, X. Xu, “Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,” MIS Quarterly, Vol.36, no.1, pp.157-178, Mar 2012. |
19. | Bo Heum Youn, yoon Jae Lee, Seong Jhin Choi, “The Study on the User Behavioral Effects of Perception and Characteristics on the Common Essential Applications of Smartphones,” Journal of Broadcast Engineering Vol.27, pp.415-436, May 2022. |
20. | Hae Wook Bae, Dong Ho Kim, “A Study of Factors affecting subscription to IPTV Service,” JBE Vol.28, No.6, pp.789-800, November 2023. |
21. | R. M. Baron, D. A. Kenny, “The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical considerations,” Journal of Personality and Social Psychology, Vol.51, No.3, pp.1173-1182, 1986. |
22. | Hung Kyu Kim, Hyung Pil Youn, “A Study on the Uses of VOD among IPTV Subscribers,” Broadcasting and Communication, Vol.9, No.2, pp.96-128, 2008. |
23. | KISDI, Single Person Households and media usage, Vol.29, No.9, pp.1-10, May 2023. |
- 1996년 2월 : 경기대학교 생물학과 학사
- 2004년 8월 : 연세대학교 전파통신공학과 공학석사
- 2016년 2월 ~ 현재 : 서울과학기술대학교 나노IT디자인융합대학원 박사과정
- 1997년 3월 ~ 현재 : KT
- ORCID : https://orcid.org/0009-0000-4333-9512
- 주관심분야 : 멀티미디어통신, IPTV, OTT, 실감미디어 전송기술
- 1997년 2월 : 연세대학교 전자공학과 학사
- 1999년 2월 : 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학과 공학석사
- 2004년 8월 : 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학과 공학박사
- 2004년 9월 ~ 2007년 2월 : 삼성종합기술원 및 삼성전자 책임연구원
- 2007년 3월 ~ 현재 : 서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과 교수
- ORCID : https://orcid.org/0000-0001-9136-8932
- 주관심분야 : 멀티미디어통신, 무선이동통신, 실감미디어 전송기술