패션 온라인 플랫폼에서 AI 알고리즘 가격설정이 공정성 지각과 소비자 반응에 미치는 영향

Abstract

기술의 발전과 함께 전자 상거래 시장은 점점 더 확대되고 자동화, 디지털화된 거래 방식은 자원들이 보다 효율적으로 배분되고, 좋은 품질의 제품이나 서비스가 합리적인 가격에 제공될 수 있는데 기여한다. 특히, 온라인 상거래 플랫폼의 AI 알고리즘 가격설정은 각종 소매업 분야에서 널리 활용되고 있으며, 판매자에게 매력적인 가격전략으로 통한다. 소비자의 입장에서 이는 온라인 상의 수많은 가격정보를 분석하여 최저가를 찾아준다는 이점이 있지만, 한편 재고에 따른 동일 제품 내 가격 차이가 불공정하다는 인식을 가질 수 있다. 특히 패션 제품은 다양한 색상과 사이즈에 따라 재고 수량에 큰 차이가 있으므로, AI 알고리즘으로 인한 가격 차이가 발생할 가능성이 더 높다. 더욱이 가격은 마케팅 믹스에 있어서 중요한 요소이므로 소비자의 가격 공정성 지각을 높이는 것은 실제 패션산업 환경에서 기업의 이윤 상승과 기업이미지 제고에 긍정적인 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 가격 차이로 인한 가격 공정성 지각과 관련된 선행연구들을 살펴보면 효과적인 멀티채널 전략을 구축하기 위한 온·오프라인 채널 간 가격 차이와 관련하여 집중되어 있으며, 리테일러의 판단에 의한 가격차이가 아닌 AI 기술이 도입된 서비스로 인한 가격차이가 소비자의 가격 공정성 지각과 행동의도에 미치는 영향을 알아본 연구는 찾기가 힘들다. 공정성 이론과 분배적 공정성 이론에 따르면, 가격 불공정성은 개인이 본인의 결과를 비교대상의 결과와 비교할 때 유발되며, 소비자는 교환 관계에 투자한 만큼 그에 상응하는 보상을 받을 권리가 있다고 설명한다. 또한 이러한 판단은 주관적이며 소비자 자신의 이익에 의해 편향되는 경향이 있으므로 동등한 크기를 가진 가격 불평등에 대해서는, 불평등이 소비자에게 손해일 때에 이득일 때보다 더 불공정하다고 지각된다. 한편, 쌍방 권한의 원칙과 귀인이론에 따르면, 판매자의 입장에서 정당한 비용 상승으로 인한 가격차이는 소비자에게 공정한 것으로 받아들여질 수 있지만, 판매자가 상황을 통제하고 있거나, 가격 차이의 원인이 판매자의 내부에 있다고 인식하면 판매자에게 가격 차이의 책임이 있는 것으로 간주한다. 나아가 만약 달리 제시된 증거가 없다면 판매자가 가격 차이에 대한 책임이 있다고 생각한다. 이에 본 연구에서는 패션 온라인 플랫폼에서 AI 알고리즘 가격설정으로 인해 동일 제품에 가격차이가 발생한 상황에서 가격차이에 대한 이유정보제공 여부가 소비자의 가격 공정성 지각과 플랫폼 지속이용의도에 미치는 영향과 그 경로를 확인하고, 이를 조절하는 가격차이(손해/이득)의 효과를 알아보고자 한다. 나아가, 기술과 관련된 소비자의 개인 특성 변수의 조절효과를 밝힘으로써 AI 알고리즘 가격설정으로 인한 가격차이와 관련된 마케팅적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구는 가격차이(손해/이득)와 이유정보제공 여부에 따른 네 가지 가상의 패션 온라인 플랫폼 자극물을 직접 제작하여 실험에 사용하였으며, 연구문제를 검증하기 위해 국내에 거주하는 20-30대 남녀를 대상으로 온라인 설문 조사를 수행하였다. 총 343부의 응답 표본을 수집하였으며 이 중 선별 문항을 통과하지 못한 응답 77부와 불성실한 응답 9부를 제외한 257부가 SPSS 25.0을 통한 최종 분석에 사용되었다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가격차이(손해/이득)와 이유정보제공 여부가 가격 공정성 지각에 유의한 효과를 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로, 가격차이에 대한 이유가 제공 되었을 때, 제공 되지 않았을 때보다 가격 공정성 지각이 더 높았으며, 이득인 가격차이가 손해인 가격차이에 비해서 가격 공정성 지각이 더 높은 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 가격 공정성 지각에 대한 가격차이(손해/이득)와 이유정보제공 여부의 상호작용 효과를 확인하였다. 구체적으로, 손해인 가격차이일 경우에는 가격차이에 대한 이유정보제공 여부에 상관없이 불공정하다고 지각하였으나, 이득인 가격차이일 경우에는 이유정보제공 여부에 따라 가격 공정성 지각에 유의한 차이가 나타났다. 이는 이득인 가격차이일 경우에 가격차이에 대한 이유정보를 소비자에게 제공함으로써 소비자가 느낄 수 있는 가격 불공정성을 완화시켜줄 수 있음을 의미한다. 둘째, 기술 불안감은 이유정보제공 여부가 가격 공정성 지각에 미치는 영향을 조절하는 것으로 나타났다. 기술 불안감이 높은 집단에서는 이유정보제공 여부가 가격 공정성 지각에 미치는 긍정적인 영향이 강화되는 것으로 나타났다. 이는 특히, 온라인 거래 및 기술에 대해 불안감을 많이 느끼는 소비자들로 하여금 가격차이에 대한 이유정보를 제공해줌으로써 가격 불공정성 지각을 줄여줄 수 있다는 것으로 해석할 수 있다 셋째, 이유정보제공 여부가 가격 공정성 지각을 완전매개하여 지속이용의도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이를 통해 이유정보제공 여부에 따라 소비자가 지각하는 가격 공정성이 달라지며, 가격 공정성은 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 마지막으로, 기술 불안감이 이유정보제공 여부와 지속이용의도에 대한 가격 공정성 지각의 매개효과를 조절하는 것으로 나타났다. 앞선 결과와 마찬가지로 기술 불안감이 높은 집단에서 이유정보가 제공 되었을 때 가격이 공정하다고 지각하며 플랫폼 지속이용의도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이에 가격 공정성 지각에 미치는 요인들이 소비자 행동의도에도 유의미한 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 판매자의 주관적 판단에 의한 가격 차이와 관련된 기존의 연구들과 달리 AI 알고리즘 기술로 인해 야기된 가격 차이가 소비자의 가격 공정성 지각에 미치는 영향에 대해 확인하였다. 또한, 공정성 이론과 쌍방 권한의 원칙을 바탕으로 동일 제품 내 가격차이가 발생한 상황에서 소비자의 인지적 반응인 가격 불공정성 지각을 완화시키고 긍정적인 플랫폼 지속이용의도를 이끌어 내는 경로를 확인하였다는 점에서 학문적 의의를 지닌다. 한편, 가격차이로 인한 소비자의 가격 불공정성 지각을 완화시키고 긍정적인 행동의도를 이끌어낼 수 있는 대안으로 이유정보제공 여부의 효과와 소비자 특성인 기술 불안감에 따른 이유정보제공 여부의 효과를 규명하였다. 이에 본 연구는 가격 공정성 지각에 영향을 미칠 수 있는 실제 마케팅 환경요소와 소비자의 특성을 규명하였다는 점에서 실무적인 의의가 있다. 본 연구의 결과들을 통해 패션 산업의 전자 상거래 환경에서 AI 알고리즘 가격설정 기술을 효과적으로 활용함으로써, 소비자의 스마트한 쇼핑의 기회와 패션 기업의 매출 향상을 달성할 수 있기를 기대한다.

With the advancement of technology, the e-commerce market is expanding. Automated and digitized trading methods contribute to more efficient allocation of resources and the availability of good-quality products or services at reasonable prices. In particular, AI algorithm pricing for e-commerce platforms is widely used in various retail sectors and is known as an attractive pricing strategy for retailers. From the consumer's point of view, this has the advantage of analyzing a large number of price information online to find the lowest price, but on the other hand, it can be recognized that a price difference within the same product is unfair due to inventory level. In particular, fashion products vary greatly in inventory quantity depending on various colors and sizes resulting in a higher possibility of price difference due to AI algorithms. Moreover, since prices are an important factor in marketing mix, increasing consumers perception of price fairness has a positive effect and is causing a rise in corporate profits and the enhancement of corporate image in the fashion industry environment. Nevertheless, the previous studies related to price fairness perceptions have been more focused on price differences between online and offline channels to build effective multi-channel strategies. Few studies have investigated the impact of price differences due to services introduced by AI technology. According to equity theory and distributive justice theory, price inequality is caused when an individual compares his or her results to comparable results, and the consumer has the right to receive corresponding compensation as much as the investment in the exchange relationship is made. In addition, this judgement is subjective and tends to be biased by the consumers own interests. For price inequalities of equal size, it is perceived as more unfair when it is disadvantaged than when inequality is advantaged to consumers. On the other hand, the dual entitlement principle and attribution theory states that price differences due to legitimate cost increases can be considered fair to consumers, but if the seller is in control of the situation or the cause of the price difference is inside the seller, consumers consider the seller to be responsible for price differences. Furthermore, if there is no evidence presented otherwise, the seller is responsible for the price difference. Therefore, the purpose of this study is to identify the impact of whether or not to provide reasonable information on consumers' perception of price fairness and continuance intention in fashion online platform context and also the moderating effect of price differences (disadvantage/advantaged) due to AI algorithm pricing. Furthermore, by revealing the moderating effect of variables related to the individual characteristics of technology-related consumers, we would like to present marketing implications related to price differences caused by AI algorithm pricing. This study produced and used four hypothetical fashion online platform stimuli based on price differences(disadvantaged/advantaged) and whether or not to provide reasons for price differences. An online survey targeting men and women in their 20s and 30s residing in Korea was conducted to verify the research questions. A total of 343 response samples were collected, of which 257 responses were used for the final analysis through SPSS 25.0, excluding 77 responses that failed to pass the screening questions and 9 insincere responses. To summarize the results of this study, first, the results show whether or not to provide reasons for price differentiation had a significant effect on price fairness perception. Price fairness perception was higher when the reasons for the price difference were provided than when it was not provided. Also, price differences (disadvantaged/advantaged) had a significant effect on price fairness perceptions. Specifically, price fairness perception was higher when in an advantaged price difference than in a disadvantaged price difference. Furthermore, the moderating effect of price differences(disadvantaged/advantaged) was shown to be significant in the relationship between whether or not to provide the reasons for price differences and price fairness perceptions. Specifically, disadvantaged price differences were perceived to be unfair regardless of whether the reasons for price difference were provided or not, but advantaged price differences resulted in a significant difference in price fairness perceptions depending on whether the reason was provided or not. This means that in the case of advantaged price difference, providing consumers with reasonable information about the price difference can mitigate unfairness that consumers may feel due to price inequality. Second, consumers technological insecurity was shown to significantly moderate the effect of providing reasons for price difference on the perception of price fairness. In groups with low technological insecurity, there was no significant difference in the perceived price fairness according to whether the reasons were provided or not. On the other hand, in groups with high technological insecurity, there was a significant difference in the perceived price fairness depending on whether or not reasons were provided. This can be interpreted as reducing the perception of price unfairness by providing reasonable information about price differences, especially for consumers who are very anxious about online transactions and technologies. Third, the relationship between whether or not to provide reasons for price difference and the continuance intention was fully mediated by the perception of price fairness. Theres a significant difference in the perception of price fairness depending on whether or not reasons were provided and the perception of price had a positive effect on the continuance intention. Lastly, consumers technological insecurity significantly moderated the mediating effect of price fairness perception on the relationship between whether or not to provide reasons and continuance intention. As with the prior results, the price was perceived as fair when the reason was provided in the group with high technological insecurity and it positively affected the continuance intention for the fashion online platform. As a result, it was confirmed that the factors affecting the perception of price fairness had a significant impact on consumer behavior. The current study provides several academic and practical implications. This study identifies the impact of price differences caused by AI algorithmic techniques on consumers' perception of price fairness, unlike previous studies related to price differences based on sellers' subjective judgments. It also has an academic implication in that it identifies a path that mitigates consumers' price unfairness perception which is a cognitive response and elicits a positive continuance intention for the fashion online platform in the context when there are price differences within the same product based on equity theory and dual entitlement principle. Moreover, this study confirms the effect of providing reasons for price difference as an alternative to mitigate consumers' perception of price unfairness and elicit the intention of positive behavior. In addition, this study suggests that providing reasonable information for price difference can be an effective marketing strategy especially for consumers who have high level of technological insecurity. Therefore, this study has practical implications in that it identifies actual marketing environmental factors and consumer characteristics that can affect price fairness perceptions. Through the results of this study, we hope for fashion retailers to improve their sales outcome by effectively utilizing AI algorithm pricing technology and for consumers to achieve smart shopping opportunities in the fashion industry's e-commerce environment.