최근 유통산업은 리테일테일(Retailtech)를 기반으로 온?오프라인의 경계가 무너지고, 유통과 물류가 결합하는 신유통 패러다임으로 이행중이다. 새로운 비즈니스 모델로서 빅 데이터, 인공지능(AI) 등의 과학기술을 적극적으로 활용해 상품의 생산, 유통 및 판매의 과정을 개선하며 산업 생태계의 혁신을 불러오고 있다. 예를 들어, 중국의 알리바바(Alibaba), 미국의 아마존(Amazon), 한국의 신세계 등의 기업들은 새롭게 리테일테크 사업부를 조직하고 신선식품과 소매, 외식 등 다양한 분야에서 온·오프라인을 융합한 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 있다.
본 연구는 기술수용모델 (ETAM)에 적용하여 한국과 중국의 두 집단별 인지된 용이성, 인지된 유용성을 통한 사용태도와 행동의도에 미치는 영향도 살펴보았다. 본 연구는 리테일테크를 사용한 경험이 있는 한국인 300명과 중국인 500명을 대상으로 연구 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료의 실증분석은 Smart-PLS 구조방정식 통계 프로그램을 이용하여 경로분석, 신뢰성 분석, 타당성 분석한 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
중국과 한국의 총 효과를 분석한 결과, 리테일테크 활용이 모바일 SNS, 라이브 커머스, 빅 데이터?인공지능(AI), 사물인터넷(IoT). 사용자 특성 요인의 인지된 사용용이성, 용이성 사용태도, 행도의도에 모두 채택하는 것으로 나타났으며 반면에 별도 한국의 대상자 분석결과는 라이브 커머스 개인의 인지된 용이성에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 모바일 SNS 사용자 특성 요인의 개인의 인지된 유용성도 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 빅 데이터(AI)도 개인의 인지된 유용성에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 아울러 중국 소비자별로 분석결과는 빅 데이터?인공지능(AI)도 개인의 인지된 용이성에 영향을 미치지 못하는 것으로 확인된다.
실증분석 결과에 근거하여 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다. 먼저 한국과 중국이 신유통 영역에서 가장 핵심적인 리테일테크로 각광받고 있으며, 최근에는 코로나19 상황으로 인해 언택트(비대면) 관련 리테일테크 활용의 관심도가 급격히 증가하는 추세를 보였고. 이에 따라 양국 기업들이 스마트유통서비스 제공을 위해 가장 수요가 많은 리테일테크 분야는 빅 데이터의 수집, 분석, 모바일쇼핑, 라이브 커머스 등 유통관리 기술이며 인공지능(AI)에 대한 기술 수요도 상대적으로 높게 나타났다. 그러나 중국과 한국을 별도로 비교 분석한 결과는 양국의 소비자 이용에 차이점이 나타났다. 중국을 분석한 결과 중에 유일하게 기각된 빅 데이터은 용이성에 대한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나며. 구체적인 요인은 다음과 같이 분석된다.
중국 리테일테크 발전 현황을 살펴보면 젊은 소비자 대상에게 신유통 기술의 적응력이 높다. 그래서 중국의 알리바바 및 기타 유통 기업들이 젊은 층의 소비자들이 리테일테크 사용 선호도 높이기 위해 주로 오락성, 즐거움, 편리성 등 주요 라이브 커머스 및 모바일 PC 유통 패러다임을 도입 및 개발하였지만 백그라운드 기술(빅 데이터)은 아직 소비자들에게 인지도가 높지 않는 것으로 판단되며, 아울러 한국 이용자들은 라이브 커머스의 용이성, 모바일 SNS의 유용성, 빅 데이터(AI) 유용성에 대해 기각하는 것으로 나타났으며 또한 한국 리테일테크 유통산업의 지능화 서비스 수준은 전반적으로 미국이나 중국 보다 적용 규모 적지만, 다른 나라 대비 비교적 높은 수준으로 평가되어 향후 발전적이고, 전망 또한 긍정적이라 볼 수 있다. 이런 측면에서 한국 국내 인공지능 관련 기술이 활용하는 소매업체에 특화한 스마트 유통 서비스 모델 개발 및 리테일테크를 활용한 실증사업에 대한 정부의 관심과 지원을 강화할 필요가 있다.