헤어미용종사자를 대상으로 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 수용 기대와 사용의도에 미치는 영향
요약
목적
본 연구는 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용 기대와 음성 AI 사용의도에 미치는 영향에 관해 알아보고자 한다.
방법
20-30대 헤어미용종사자를 대상으로 자료를 수집하였고, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 22.0을 이용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 회귀분석이 사용되었다.
결과
조사대상의 일반적 특성은 성별은 여자, 연령은 20대, 학력은 대학교 재학/졸업, 현 직장 근무 기간은 1년에서 2년 미만, 월 급여는 150-200만 원 미만, 근무시간은 8시간 이하, 유일은 주 2회, 직원 수는 10명 이상, 가장 적합하다고 생각하는 음성 AI 서비스 상담 항목은 두피관리가 가장 높게 나타났고, 타당성 및 신뢰도는 음성 AI 미용체험 서비스가 관심도, 유용성, 신뢰성, 용이성의 네 개의 요인, 음성 AI 서비스 수용 기대가 성과기대, 사용기대의 두 개의 요인, 음성 AI 사용 의도가 사용의도의 하나의 요인이 도출되었으며, 음성 AI 서비스 수용 기대와 음성 AI 사용의도는 음성 AI 미용체험 서비스에 정(+)적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
결론
본 연구의 결과는 미용산업의 발전을 위한 기초자료로 활용되기를 바라며, 미용산업에서는 음성 AI 미용체험 서비스의 프로그램 개발을 계획하고 진행해야 할 것으로 사료된다.
핵심용어: 음성 AI, 미용체험 서비스, 수용 기대, 사용의도
Abstract
Purpose
This study aimed to investigate the impact of voice artificial intelligence (AI) beauty experience services on the acceptance expectations of voice AI services and the intention to use voice AI.
Methods
We collected data from hairdressing professionals in their 20s and 30s and analyzed them using Statistical Package for the Social Sciences version 22.0. The analysis methods included frequency, factor, reliability, and regression analyses.
Results
The general characteristics of the survey participants were as follows: female gender, age in the 20s, college education (enrolled/graduated), work experience of <2 years, monthly salary under 1.5–2 million KRW, working hours of ≤8, working days of 2 per week, and >10 employees in the workplace. Scalp management was the most preferred voice AI service consultation topic. Validity and reliability tests revealed interest, usefulness, reliability, and ease of use as factors for voice AI beauty experience services; performance expectations and usage expectations as factors for the acceptance expectations of voice AI services; and usage intention as a factor for the intention to use voice AI services. Acceptance expectations of voice AI services and the intention to use voice AI demonstrated a positive and significant impact on voice AI beauty experience services.
Conclusion
The results of this study provide foundational data for the development of the beauty industry. The beauty industry should plan and implement the development of voice AI beauty experience service programs.
Keywords: Voice AI, Beauty experience service, Acceptance Expectation, Intent to use
中文摘要
目的
本研究旨在调查语音人工智能(AI)美容体验服务对语音AI服务的接受期望以及使用语音AI的意愿的影响。
方法
我们收集了20多岁和30多岁的美发专业人士的数据，并使用社会科学统计包22.0版对其进行分析。分析方法包括频数分析、因子分析、可靠性分析和回归分析。
结果
调查对象的总体特征为：女性、年龄20多岁、大专以上学历(在校/毕业)、工作经验<2年、月薪在1.5-200万韩元以下、工作时间≤8 ，每周工作 2 天，并且工作场所的员工人数超过10人。头皮管理是最受欢迎的语音AI服务咨询主题。有效性和可靠性测定结果为语音AI美容体验服务方面突出兴趣、有用性、可靠性和易用性等四个因素；语音AI服务接受期待方面突出性能期待和使用期待等两个因素；语音AI使用意愿方面突出使用意向一个因素，发现语音AI服务接受期待和语音AI使用意愿对语音AI美妆体验服务有正向(+)显着影响。
结论
希望本次研究结果能够作为美容行业发展的基础数据，并认为美容行业应规划并着手开发语音AI美容体验服务方案。
关键词: 语音AI, 美妆体验服务, 接受期望, 使用意向, 美容行业
Introduction
최근 4차 산업혁명시대에 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이 급격하게 발전함에 따라 여러 분야에서 AI의 전략적 활용 방안에 대한 관심이 높아지고 있다( Lee et al., 2022). 음성 AI는 개방형 플랫폼의 구조에서 창출되며 음성인식이라는 인터페이스를 통해서 사용자의 요구사항을 받아 처리한 서비스 결과를 전달하는 것으로( Kang, 2021) 데이터를 기반으로 사용자의 요구를 충족시키며( Hoy, 2018) 주로 대화형이나 개인비서 에이전트, 인공지능 스피커, 음성 대화 질의응답 시스템 등이 있다( Jeon & Lee, 2021). 음성 AI는 일일이 텍스트를 입력해야 하는 텍스트 기반의 '챗봇(Chatbot)'과 비교 시 사용하기 편리하고 대화를 통해 사용자와 친밀감을 형성한다는 특징이 있기 때문에 높은 관심을 받고 있다( Yoon & Lee, 2021). 또한 AI가 높은 표현력을 가지고 있을수록 사용하는 사람들은 AI를 사회적 존재로 이해하기도 한다( Heerink et al., 2009). 이러한 관심 속에 음성 AI의 기술 분야는 성능의 향상과 발전, 관련 기술의 적용 범위 확대 등 많은 노력이 이루어지고 있는 실정이다( Park, 2021). 또한 음성 AI를 사용하는 사용자들의 요구를 파악하여 이에 알맞은 플랫폼을 제공하는 것이 중요하다. 현대의 미용 서비스업은 빠르게 발전되어 가고 있으며 고객의 니즈에 맞춰 다양한 서비스의 변화가 이루어지고 있으며, 다른 산업과의 연계를 이루면서 창의적으로 부가가치를 높이기 위한 방안을 모색하고 있다( Kim & Lee, 2018). 본 연구는 미용산업과 연계하여 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용 기대와 사용의도에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 알아보고자 한다.
음성 AI에 관련된 선행연구를 살펴보면 Lee et al. (2020)은 인공지능에 기반한 저시력인들을 위한 음성 지원 앱의 개발을 연구하여 저시력인 뿐 아니라 시력이 약한 노인분들과 안과 질환에서 회복 중인 환자 등에게도 활용될 수 있는 것을 확인하였고, Park & Lee (2022)는 음성 어시스턴트의 사용 경험 누적에 따른 사용자의 기대 변화에 대한 연구를 하여 인간성을 부여한 디바이스는 그렇지 않은 디바이스에 비해 전반적으로 사용자의 만족도가 높게 나타나고 사용 후 기대감이 충족되는 것을 확인하였으며, Yoon & Lee (2021)는 음성쇼핑 서비스에 대해 MZ 세대와 베이비붐 세대의 인식차이를 비교 연구하여 MZ 세대는 친밀감이 이용의도에 정의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 서비스 수용에 관련된 선행연구를 살펴보면 Yoo (2022)는 호텔의 언택트 서비스 특성, 수용의도, 관계지속의도 간의 영향관계를 연구하여 수용의도는 관계지속의도에 정의 영향을 미치는 것을 확인하였고, Jang et al. (2022)은 O2O플랫폼 배달서비스 특성이 수용의도에 미치는 영향을 연구하여 지각된 가치 중 쾌락적 가치, 정보적 가치가 수용의도와 조절효과가 나타난 것을 확인하였으며, Chiang at al. (2022)은 대만 인플루언서 라이브방송에서 서비스품질 요인과 제품 특성이 신규 브랜드 수용의도에 미치는 영향을 연구하여 생방송 만족도와 제품 만족도는 신규 브랜드 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 사용의도에 관련된 선행연구를 살펴보면 Kim (2022)은 전문대학생이 인식한 스마트 학습기기의 용이성 및 유용성이 사용의도에 미치는 영향을 연구하여 전문대학생이 지각한 스마트 기기의 유용성 및 용이성은 사용의도에 영향을 주는 것을 확인하였고, Park (2022)는 관광객의 숙박 애플리케이션에 대한 수용동기, 신뢰, 사용의도 간의 미치는 영향을 연구하여 수용동기, 신뢰는 사용의도에 정의 영향을 미치는 것을 확인하였으며, Jung & Kang (2021)은 대학생 온라인수업의 지속적 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 연구하여 학업적성취도, 지각된 유용성, 학습몰입이 지속적 사용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이처럼 음성 AI, 수용 기대, 사용의도에 관한 연구는 현재 꾸준하게 이루어지고 있지만 음성 AI와 미용산업과 관련한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 미용산업도 디지털 기술과 혁신이 빠르게 발전하고 확산되는 4차 산업혁명 시대의 흐름에 알맞은 많은 연구가 이루어져야 할 것이라고 판단된다.
이에 본 연구는 음성 AI 미용체험 서비스와 음성 AI 서비스 수용 기대, 사용의도에 관한 연구를 통해 미용 서비스의 새로운 방향 제시와 더불어 미용산업에 기여할 수 있는 효율적이고 실증적인 자료를 제공하는데 목적이 있다.
Methods
1. 연구대상 및 자료수집
본 연구의 조사 대상은 헤어미용종사자를 대상으로 실시하였다. 본 조사는 2022년 11월 14일부터 12월 14일까지 자기기입식 설문지를 사용하여 350부를 배포하여 연구자가 직접 수집하였고, 350부를 최종 분석 자료로 사용하였다.
2. 측정도구
1) 설문지 구성
본 연구를 위해 사용된 측정도구 내용은 총 4개 항목으로 구성하였다. 첫 번째 일반적 특성 관한 문항은 명목 척도로 성별, 연령, 학력, 현 직장 근무기간, 월 급여, 근무시간, 휴일, 직원 수, 적합한 음성 AI 서비스 상담 항목의 9문항으로 연구자가 구성하였고, 두 번째 음성 AI 미용체험 서비스에 대한 18문항은 Yoon (2021), Zhang (2020), Fu (2021), IM & Lee (2022)의 연구에서 사용된 설문 문항을 참고하여 재구성하였으며, 세 번째 음성 AI 서비스 수용 기대에 대한 9문항은 Zhang (2020)의 연구에서 사용된 설문 문항을 참고하여 재구성하였다. 네 번째 음성 AI 사용의도에 대한 10문항은 Kim (2018), Li (2019), Im (2021), Yi (2020)의 연구에서 사용된 설문 문항을 참고하여 재구성하는 등 총 46문항으로 구성되었다. 본 연구에 사용된 모든 리커트 척도는 '1:전혀 그렇지 않다'에서 '5: 매우 그렇다'까지의 5점 리커트 척도가 사용되었다.
2) 자료분석
수집한 자료를 분석하여 연구 문제를 검정하기 위해 SPSS 22.0이 사용되었고, 자료의 분석방법은 연구 문제에 맞게 순차적으로 적용되었으며, 다음과 같다.
첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도 분석을 하였다.
둘째, 음성 AI 미용체험 서비스, 음성 AI 서비스 수용 기대, 음성 AI 사용의도의 차원을 알아보기 위해 요인분석과 신뢰도분석을 실시하였다. 요인의 추출방법으로 주성분분석법이 사용되었고, 요인의 회전 방법으로는 Varimax가 사용되었다.
셋째, 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용 기대에 미치는 영향을 알아보기 위해 회귀분석을 사용하였다.
넷째, 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 사용의도에 미치는 영향을 알아보기 위해 회귀분석을 사용하였다.
Results
1. 조사대상의 일반적 특성
조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과는 다음 Table 1과 같다. 성별의 경우 여자 79.4%, 남자 20.6%로 여자의 비율이 더 높게 나타났다. 연령의 경우 20대 75.1%, 30대 24.9%로 20대의 비율이 더 높게 나타났다. 학력의 경우 대학교 재학/졸업이 73.4%로 가장 높게 나타났고, 대학원 재학 이상 11.4%, 전문대학 재학/졸업 10.9%, 고졸이하 4.3% 순으로 나타났다. 현 직장 근무 기간의 경우 1년에서 2년 미만이 52.6%로 가장 높게 나타났고, 5년 이상 20.3%, 2년에서 3년 미만 14.3%, 3년에서 5년 미만 12.9% 순으로 나타났다. 월 급여의 경우 150만 원에서 200만 원 미만이 67.1%로 가장 높게 나타났고, 200만 원에서 250만 원 미만 12.3%, 250만 원에서 300만 원 미만 10.9%, 300만 원에서 400만원 미만 7.1%, 400만 원 이상 2.6% 순으로 나타났다. 근무시간의 경우 8시간 이하가 48.0%로 가장 높게 나타났고, 9시간 24.9%, 10시간 21.4%, 11시간 3.7%, 12시간 이상 2.0% 순으로 나타났다. 휴일의 경우 주 2회가 58.9%로 가장 높게 나타났고, 주 1회 17.1%, 기타 15.7%, 주 1회+월 1회 5.1%, 주 1회+월 2회 1.7%, 2주에 1회 1.4% 순으로 나타났다. 직원 수의 경우 10명 이상이 26.6%로 가장 높게 나타났고, 5명에서 7명 미만 22.6%, 7명에서 10명 미만 18.3%, 3명 미만 16.9%, 3명에서 5명 미만 15.7% 순으로 나타났다. 가장 적합하다고 생각하는 음성 AI 서비스 상담 항목의 경우 두피관리가 31.4%로 가장 높게 나타났고, 염색 26.6%, 스타일링 22.0%, 커트 13.4%, 펌 6.6% 순으로 나타났다.
2. 음성 AI 미용체험 서비스, 음성 AI 서비스 수용 기대, 음성 AI 사용의도의 타당성 및 신뢰도
1) 음성 미용체험 서비스의 타당성 및 신뢰도
음성 AI 미용체험 서비스 문항의 타당성을 검증하기 위해 요인분석 한 결과 Table 2와 같이 네 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과, χ2=4315.368 (df=153, Sig=0.000), KMO값 0.945로 나타났으며, 공통성은 0.614 이상으로 나타났다. 첫 번째 요인은 '관심도' 요인으로 요인적재값은 0.737-0.799로 나타났으며, 고유값은 3.883, 분산설명비율은 21.5%로 나타났다. 두 번째 요인은 '유용성' 요인으로 요인적재값은 0.572-0.723로 나타났으며, 고유값은 3.102, 분산설명비율은 17.2%로 나타났다. 세 번째 요인은 '신뢰성' 요인으로 요인적재값은 0.629-0.830로 나타났으며, 고유값은 3.006, 분산설명비율은 16.6%로 나타났다. 네 번째 요인은 '용이성' 요인으로 요인적재값은 0.582-0.763로 나타났으며, 고유값은 2.846, 분산설명비율은 15.8%로 나타났다.
요인분석 결과 도출된 네 개의 요인이 전체 분산의 71.3%이상 설명되고 있는 것으로 나타났다.
신뢰도 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach's α가 0.840-0.902로 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다.
2) 음성 AI 서비스 수용 기대의 타당성 및 신뢰도
음성 AI 서비스 수용 기대 문항의 타당성을 검증하기 위해 요인분석 한 결과 Table 3과 같이 두 개의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과, χ2=2418.657 (df=36, Sig=0.000), KMO값 0.903로 나타났으며, 공통성은 0.670 이상으로 나타났다. 첫 번째 요인은 '성과기대' 요인으로 요인적재값은 0.740-0.840로 나타났으며, 고유값은 3.585, 분산설명비율은 39.8%로 나타났다. 두 번째 요인은 '사용기대' 요인으로 요인적재값은 0.795-0.879로 나타났으며, 고유값은 3.289, 분산설명비율은 36.5%로 나타났다.
요인분석 결과, 도출된 두 개의 요인이 전체 분산의 76.3%이상 설명되고 있는 것으로 나타났다.
신뢰도 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach's α가 0.907-0.918로 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다.
3) 음성 AI 사용의도의 타당성 및 신뢰도
음성 AI 사용의도 문항의 타당성을 검증하기 위해 요인분석 한 결과 Table 4와 같이 하나의 요인이 도출되었다. Bartlett의 단위행렬 점검 결과, χ2=1882.806 (df=45, Sig=0.000), KMO값 0.933로 나타났으며, 공통성은 0.603 이상, 전체설명력 67.4%로 나타났다. 신뢰도 검증 결과, 신뢰도 계수인 Cronbach's α가 0.945로 나타나, 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 나타났다.
3. 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용 기대에 미치는 영향
음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용 기대에 미치는 영향에 대한 회귀분석 결과는 Table 5와 같다. 음성 AI 서비스 수용 기대의 하위요인인 성과기대 요인은 음성 AI 미용체험 서비스의 유용성, 용이성, 신뢰도, 관심도 요인이 유의미하게(p<0.001) 영향을 미치는 것으로 나타났고 유용성, 용이성, 신뢰도, 관심도 변수가 성과기대 요인을 예측하는데 46.7%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 유용성(β=0.386), 용이성(β=0.349), 신뢰성(β=0.320), 관심도(β=0.317) 순으로 유의미하게 정(+)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 유용성, 용이성, 신뢰도, 관심도가 높아질수록 성과기대도 높아지고 있음을 의미한다.
음성 AI 서비스 수용성 기대의 하위요인인 사용기대 요인은 음성 AI 미용체험 서비스의 용이성, 관심도, 신뢰성, 유용성 요인이 유의미하게( p<0.001) 영향을 미치는 것으로 나타났고 용이성, 관심도, 신뢰성, 유용성 변수가 사용기대 요인을 예측하는데 21.3%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 용이성(β=0.303), 관심도(β=0.233), 신뢰성(β=0.219), 유용성(β=0.168) 순으로 유의미하게 정(+)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 용이성, 관심도, 신뢰성, 유용성이 높아질수록 사용기대도 높아지고 있음을 의미한다. 또한 Kim (2022)의 연구에서 인공지능 챗봇 서비스의 용이성, 유동성이 수용태도에 정(+)적으로 영향을 미치고 있는 것으로 나타나 본 연구의 결과와 유사함을 확인하였다. 이러한 결과는 음성 AI 미용체험 서비스가 AI 기술을 보다 쉽게 접할 수 있는 기회가 될 것이며 미용종사자의 업무 효율성을 높일 수 있을 것이라 판단된다.
4. 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 사용의도에 미치는 영향
음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 사용의도에 미치는 영향에 대한 회귀분석 결과는 Table 6와 같다. 음성 AI 사용의도 요인은 음성 AI 미용체험 서비스의 용이성, 관심도, 신뢰성, 유용성 요인이 유의미하게( p<0.001) 영향을 미치는 것으로 나타났고 용이성, 관심도, 신뢰성, 유용성 변수가 음성 AI 사용 의도 요인을 예측하는데 67.9%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 독립변수의 영향력을 살펴보면 용이성(β=0.464), 관심도(β=0.400), 신뢰성/유용성(β=0.392) 순으로 유의미하게 정(+)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 용이성, 관심도, 신뢰성, 유용성이 높아질수록 음성 AI 사용의도도 높아지고 있음을 의미한다. 또한 Bae & Park (2022)의 연구에서 인공지능(AI)가상비서 서비스 특성 중 용이성이 소비자의 이용의도에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타나 본 연구의 결과와 유사함을 확인하였다. 이러한 결과는 미용산업에 서의 음성 AI 기술의 활용한다면 고객들은 더욱 편리하고 맞춤화된 서비스를 제공 받을 수 있을 것이며 이는 미용산업의 발전에도 긍정적인 영향을 미칠 것이라 판단된다.
Conclusion
본 연구는 20-30대 헤어미용종사자를 대상으로 음성 AI 미용체험 서비스와 음성 AI 서비스 수용 기대, 사용의도 간의 영향관계를 규명하여 미용산업의 성장과 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다.
전국에 거주하는 20-30대 헤어미용종사자를 대상으로 자기기입식 설문지법을 통해 수집된 자료 350부는 SPSS 22.0을 사용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 회귀분석을 실시하였다.
연구결과는 다음과 같았다. 첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과 성별은 여성, 연령은 20대, 학력은 대학교 재학/졸업, 현 직장 근무기간은 1-2년 미만, 월 급여는 150-200만 원 미만, 근무시간은 8시간 이하, 휴일은 주 2회, 직원 수는 5-7명 미만, 적합한 음성 AI 서비스 상담 항목은 두피관리가 가장 높게 나타났다. 둘째, 설문문항들을 요인분석한 결과 음성 AI 미용체험 서비스는 관심도, 유용성, 신뢰성, 용이성의 네 가지 요인이 도출되었고 전체 설명력은 71.3%이상, 신뢰도계수는 0.840이상으로 나타났다. 음성 AI 서비스 수용기대는 성과기대, 사용기대의 두 가지 요일이 도출되었고 전체 설명력은 76.3%이상, 신뢰도계수는 0.907 이상으로 나타났다. 음성 AI 사용의도는 사용만족도의 한 가지 요인이 도출되었고 전체 설명력은 67.4%, 신뢰도계수는 0.945로 나타났다. 셋째, 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용기대에 미치는 영향을 알아보기 위해 회귀분석한 결과 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 서비스 수용기대의 성과기대, 사용기대 모두 정(+)적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 음성 AI 미용체험 서비스가 음성 AI 사용의도에 미치는 영향을 알아보기 위해 회귀 분석한 결과 음성 AI 미용체험 서비스는 음성 AI 사용의도에 정(+)적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이에 미용산업에서는 두피, 모질, 퍼스널컬러와 같은 고객의 특성에 따른 맞춤형 서비스를 제공하거나 예약 시스템에 적용하는 등 다양한 음성 AI 프로그램의 개발방안을 모색하는 것이 고객들의 기대에 부응하고 이는 새로운 시대의 흐름에 맞는 변화를 통하여 미용산업이 더욱 성장할 수 있는 방법이라 사료된다. 본 연구의 결과가 미용산업의 발전을 위한 기초자료로 활용되기를 바라며, 본 연구는 20-30대의 헤어미용종사자를 대상으로 표본을 구성하였으므로 연구 결과를 일반화하기에는 한계가 있다. 향후 연구에서는 다양한 연령층과 피부, 메이크업, 네일 등 타 미용분야와의 음성 AI 프로그램을 접목한 연구가 이루어지길 기대한다.
Table 1.
General characteristics (N=350, %)
|
Items |
Total
|
|
Frequency (N) |
Percentage(%) |
|
Gender |
Men |
72 |
20.6 |
|
Women |
278 |
79.4 |
|
Age |
20s |
263 |
75.1 |
|
30s |
87 |
24.9 |
|
Education level |
Graduated from high school |
15 |
4.3 |
|
Currently attending or graduated from college |
38 |
10.9 |
|
Currently attending or graduated from university |
257 |
73.4 |
|
Currently attending or graduated from graduate school |
40 |
11.4 |
|
Current job period |
<1–2 years |
184 |
52.6 |
|
<2–3 years |
50 |
14.3 |
|
<3–5 years |
45 |
12.9 |
|
>5 years |
71 |
20.3 |
|
A monthly salary |
1.5–2 million won |
235 |
67.1 |
|
>2–2.5 million won |
43 |
12.3 |
|
>2.5–3 million won |
38 |
10.9 |
|
>3–4 million won |
25 |
7.1 |
|
>4 million won |
9 |
2.6 |
|
Working hours |
<8 h |
168 |
48.0 |
|
9 h |
87 |
24.9 |
|
10 h |
75 |
21.4 |
|
11 h |
13 |
3.7 |
|
7 |
2.0 |
|
Holiday |
Once a week |
60 |
17.1 |
|
Twice a week |
206 |
58.9 |
|
Once a week+once a month |
18 |
5.1 |
|
Once a week+twice a month |
6 |
1.7 |
|
Once every two weeks |
5 |
1.4 |
|
Others |
55 |
15.7 |
|
Number of employees |
<3 people |
59 |
16.9 |
|
<3–5 people |
55 |
15.7 |
|
<5–7 people |
79 |
22.6 |
|
<7–10 people |
64 |
18.3 |
|
>10 people |
93 |
26.6 |
|
Suitable voice AI service counseling item |
Hair cut |
47 |
13.4 |
|
Hair coloring |
93 |
26.6 |
|
Hair permanent wave |
23 |
6.6 |
|
Hair styling |
77 |
22.0 |
|
Scalp care |
110 |
31.4 |
|
Total |
350 |
100.0 |
Table 2.
Validity and reliability of voice AI beauty experience services
|
Items for voice AI beauty experience services |
Factor 1
|
Factor 2
|
Factor 3
|
Factor 4
|
Commonality |
|
Interest |
Usefulness |
Reliability |
Ease |
|
I want to know more about the contents and services of voice AI service-related beauty services |
0.799
|
0.301 |
0.181 |
0.140 |
0.781 |
|
I would like to know more about the association between voice AI service-related technology and beauty services |
0.794
|
0.202 |
0.135 |
0.148 |
0.711 |
|
I want to know how the use of voice AI service-related technology will affect beauty services |
0.767
|
0.224 |
0.179 |
0.208 |
0.713 |
|
I want to know the impact of voice AI beauty services on consumers |
0.760
|
0.171 |
0.174 |
0.299 |
0.726 |
|
I have a desire to interact with people who are interested in beauty services using voice AI service-related technologies |
0.737
|
0.171 |
0.244 |
0.240 |
0.690 |
|
I believe voice AI will save me time to find and select information |
0.284 |
0.723
|
0.152 |
0.353 |
0.751 |
|
I believe that customer curiosity or interest can be satisfied through voice AI. |
0.306 |
0.715
|
0.226 |
0.264 |
0.725 |
|
I believe that voice AI will be provided with unexpected information |
0.217 |
0.691
|
0.354 |
0.166 |
0.677 |
|
I believe that voice AI is worth using for customized services |
0.282 |
0.595
|
0.273 |
0.308 |
0.674 |
|
I believe that voice AI will provide information tailored to the customer’s taste |
0.257 |
0.572
|
0.387 |
0.157 |
0.655 |
|
Voice AI protects customer information and usage (search) records |
0.182 |
0.133 |
0.830
|
0.080 |
0.746 |
|
I believe that voice AI can safely use customized services for customers |
0.179 |
0.317 |
0.777
|
0.228 |
0.788 |
|
I believe that voice AI provides services tailored to customer preferences based on customer interactions |
0.227 |
0.337 |
0.656
|
0.322 |
0.699 |
|
I tend to trust Voice AI’s customer-tailored services |
0.241 |
0.265 |
0.629
|
0.339 |
0.716 |
|
I believe that voice AI will be easy to access and convenient to use |
0.202 |
0.383 |
0.181 |
0.763
|
0.802 |
|
Voice AI can recommend and use information anytime and anywhere |
0.221 |
0.387 |
0.210 |
0.729
|
0.774 |
|
I believe that the voice AI’s reservation system will be accurate |
0.286 |
0.078 |
0.329 |
0.627
|
0.590 |
|
I believe that voice AI can be used in various ways |
0.339 |
0.253 |
0.137 |
0.582
|
0.614 |
|
Unique value |
3.883 |
3.102 |
3.006 |
2.846 |
|
|
Explained variance (%) |
21.571 |
17.232 |
16.698 |
15.808 |
|
|
Cumulative variance (%) |
21.571 |
38.803 |
55.501 |
71.310 |
|
|
Reliability coefficient (Cronbach’s α) |
0.902 |
0.881 |
0.869 |
0.840 |
|
Table 3.
Validity and reliability of acceptance expectations for voice AI services
|
Voice AI service acceptance level question |
Factor 1
|
Factor 2
|
Commonality |
|
Expectation of result |
Expectation for use |
|
The voice AI service will help me improve the productivity of the consultation I want |
0.840
|
0.269 |
0.778 |
|
The voice AI service will increase the effectiveness of the consultation you want |
0.836
|
0.309 |
0.794 |
|
The voice AI service will be useful for consulting work |
0.787
|
0.336 |
0.732 |
|
The voice AI services will allow you to get things done faster |
0.780
|
0.248 |
0.670 |
|
The voice AI services will make the task you are trying to process easier |
0.740
|
0.366 |
0.681 |
|
The use of voice AI will be easy to learn |
0.286 |
0.879
|
0.854 |
|
Becoming proficient in using voice AI will be easy |
0.284 |
0.855
|
0.812 |
|
Voice AI services will be easy to use |
0.353 |
0.823
|
0.801 |
|
The process of using voice AI will be clear and understandable |
0.345 |
0.795
|
0.751 |
|
Unique value |
3.585 |
3.289 |
|
|
Explained variance (%) |
39.833 |
36.541 |
|
|
Cumulative variance (%) |
39.833 |
76.374 |
|
|
Reliability coefficient (Cronbach’s α) |
0.907 |
0.918 |
|
Table 4.
Validity and reliability of the intention to use voice AI
|
Intention to use voice AI questions |
Factor 1
|
Commonality |
|
Usage satisfaction |
|
You will be very satisfied with the service you use through the voice AI service |
0.864 |
0.747 |
|
You will often use voice AI services |
0.862 |
0.744 |
|
We will use the voice AI service function |
0.843 |
0.710 |
|
Services available through voice AI services will meet customer expectations |
0.828 |
0.686 |
|
The voice AI service will be used |
0.820 |
0.673 |
|
Services used through voice AI services will show satisfactory results |
0.818 |
0.669 |
|
The voice AI service will also be used by other devices |
0.810 |
0.656 |
|
The service used through the voice AI is what the customer wanted |
0.796 |
0.634 |
|
I am also willing to buy the next AI device to be released |
0.789 |
0.623 |
|
You will be satisfied with the service you use through the voice AI service |
0.777 |
0.603 |
|
Unique value |
6.744 |
|
|
Explained variance (%) |
67.440 |
|
|
Cumulative variance (%) |
67.440 |
|
|
Reliability coefficient (Cronbach’s α) |
0.945 |
|
Table 5.
Impact of voice AI beauty experience services on the acceptance expectations of voice AI services
|
Subordinate variable (Acceptance expectations) |
Independent variable (Beauty experience service) |
Coefficient (B) |
Standard error of the coefficient (SEB) |
β |
t
|
p
|
|
Intention to use |
(Constant) |
0.000 |
0.030 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Ease |
0.464 |
0.030 |
0.464 |
15.294***
|
0.000 |
|
Interest |
0.400 |
0.030 |
0.400 |
13.199***
|
0.000 |
|
Reliability |
0.392 |
0.030 |
0.392 |
12.931***
|
0.000 |
|
Usefulness |
0.392 |
0.030 |
0.392 |
12.925***
|
0.000 |
|
Adjusted R2=0.467, F =77.510, p =0.000***
|
|
Usage expectations |
(Constant) |
0.000 |
0.047 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Ease |
0.303 |
0.047 |
0.303 |
6.371***
|
0.000 |
|
Interest |
0.233 |
0.047 |
0.233 |
4.913***
|
0.000 |
|
Reliability |
0.219 |
0.047 |
0.219 |
4.606***
|
0.000 |
|
Usefulness |
0.168 |
0.047 |
0.168 |
3.535***
|
0.000 |
|
Adjusted R2=0.213, F =24.612, p =0.000***
|
Table 6.
Impact of voice AI beauty experience services on the intention to use voice AI
|
Subordinate variable (Intention to use) |
Independent variable (Beauty experience service) |
Coefficient (B) |
Standard error of the coefficient (SEB) |
β |
t
|
p
|
|
Intention to use |
(Constant) |
0.000 |
0.030 |
|
0.000 |
1.000 |
|
Ease |
0.464 |
0.030 |
0.464 |
15.294***
|
0.000 |
|
Interest |
0.400 |
0.030 |
0.400 |
13.199***
|
0.000 |
|
Reliability |
0.392 |
0.030 |
0.392 |
12.931***
|
0.000 |
|
Usefulness |
0.392 |
0.030 |
0.392 |
12.925***
|
0.000 |
|
Adjusted R²=0.679, F =185.601, p =0.000***
|
References
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