The Determinants of purchasing the Charged Contents in the Smart-media environment

Changjun Lee, Ahreum Hong, 황준석 (2014) · Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)

한국 smart-media 환경에서 유료 콘텐츠 구매 비율이 12.56% 에 머무는 paradox 를 진단한다. KISDI Media Panel 2012 (N=10,319) 로 프로빗 모형 1 차 분석과 Heckman 선택 모형 2 단계로 sample selection bias 보정 후, smart-pad 사용 빈도 (+0.051), opinion leader 역할 (블로그 +0.260, 카페 +0.278, SNS +0.360, cloud +0.440) 가 유료 구매 가능성을 강하게 높임을 보인다. 콘텐츠 type (앱·뉴스·영상·방송·음악) 별로 결정 요인이 분기.

• RQ: smart-media 환경에서 어떤 소비자 특성 (device 선택, 혁신성, 라이프스타일, opinion leader 역할) 이 유료 콘텐츠 구매 의사를 결정하며, 콘텐츠 type 별로 어떻게 다른가
• 방법론: 프로빗 모형 (1 차 구매 결정), Heckman 선택 모형 (2 단계 sample selection bias 보정), 요인분석
• 데이터: KISDI Media Panel 2010~2012, 2012 personal data + media diary, N=10,319 stratified sample
• 주요 발견: (i) 유료 앱 사용률 12.56% vs smart-phone 보급률 54.43%, (ii) Probit 에서 smart-pad 사용 빈도 +0.051 (p<0.05) > smart-phone +0.036 (p<0.01), (iii) Opinion leader 역할 변수가 가장 강한 효과: 블로그 +0.260, 인터넷 카페 +0.278, SNS +0.360, cloud 서비스 +0.440 (모두 p<0.01), (iv) Heckit 결과 콘텐츠 type 별 결정요인 분기: 영상/방송은 smart-pad (+0.107~+0.129), 뉴스/책은 smart-phone (+0.009, 모빌리티), (v) 연령 −0.112 (p<0.01)
• 시사점: à la carte VOD 형 서비스 도입 + opinion leader 역할자 (블로그·SNS 운영자) 타겟 마케팅 + smart-pad 사용자 영상 콘텐츠 차별화 — 콘텐츠 산업 진흥의 micro-segmentation 단서

요약

본 conference 논문은 한국 ICT ecosystem (Content-Platform-Network-Device) 의 vitality 가 device 보급 속도 (smart-phone 54.43%) 에 비해 유료 콘텐츠 부문 (12.56%) 에서 부진한 paradox 를 진단한다. 콘텐츠 산업의 sustainable revenue 는 광고 의존이 아닌 consumer-paid 모델로 전환되어야 하고, 글로벌 경쟁력 확보를 위해서도 유료 소비 문화의 정착이 핵심. Changjun Lee · Ahreum Hong · 황준석 는 어떤 소비자가 왜 유료 구매를 하는가 를 KISDI Media Panel 의 대규모 micro data 로 식별한다.

Brandtzæg et al. (2011) 의 user typology (network user vs advanced user vs entertainment user), Cacioppo et al. (1984) 의 Need for Cognition (NFC) 척도, Rogers-Shoemaker (1971) 의 innovative user 정의를 차용해 독립변수 구성. 프로빗 모형 로 1차 구매 결정 요인 추정 후, Heckman 선택 모형 2 단계 모형으로 sample selection bias 보정 — 1 단계 구매 여부 → 2 단계 유료 금액 (콘텐츠 type 별). 핵심 발견: smart-pad 사용 빈도 (+0.051) 가 smart-phone (+0.036) 보다 강한 효과. Opinion leader 역할 변수가 매우 강한 효과 — 블로그 운영 (+0.260), 인터넷 카페 운영 (+0.278), SNS 사용 (+0.360), cloud 서비스 사용 (+0.440), 모두 p<0.01.

콘텐츠 type 별 결정요인 분기. (a) 앱: CHAR9 (분노 잘 안 함) −0.393, CONBEHV4 (인터넷 평판 중요) +0.236 — 신중·careful 소비자. (b) 뉴스/책: smart-phone 빈도 +0.009 (모빌리티) + 블로그·SNS·cloud·카페 모두 양 — opinion leader 효과. (c) 영상/영화: smart-pad +0.107 (스크린 사이즈), 연령 −0.056. (d) 방송: smart-pad +0.129 + smart-phone +0.042 + opinion leader 변수들 양 — 모빌리티 + 시간민감성. (e) 음악: CHAR8 (감정 변화) +0.096, LIFESTY7 (스포츠 관람) +0.051. 황준석 author page 의 2 기 (도구 확산기, 2007~2013) 의 디지털 콘텐츠 라인의 consumer demand side empirical baseline 작업. 한계: (i) PICMET conference paper 의 robustness 검증 한계, (ii) KISDI Media Panel 의 self-report bias, (iii) panel 단년 분석.

핵심 결과

Probit 결과 (1 차 구매 결정, 표 3)

변수	Coefficient	Std. Error	p-value
Fre.Phone (스마트폰 빈도)	+0.036	0.005	0.000***
Fre.Pad (스마트패드 빈도)	+0.051	0.025	0.039*
LIFESTY6 (공연 관람)	+0.061	0.017	0.000***
LIFESTY7 (스포츠 관람)	+0.075	0.021	0.000***
CONBEHV10 (인터넷 가격 탐색)	+0.151	0.027	0.000***
BLOG (블로그 운영)	+0.260	0.070	0.000***
iN.CAFE (카페 운영)	+0.278	0.056	0.000***
SNSU (SNS 사용)	+0.360	0.059	0.000***
CLOUD (cloud 사용)	+0.440	0.080	0.000***
Game (게임 1순위 앱)	+0.348	0.086	0.000***
Bank (뱅킹 1순위 앱)	+0.545	0.164	0.001***
AGE	−0.112	0.020	0.000***

Heckit (2 단계) 결과 — 콘텐츠 type 별 핵심 결정 요인

Type	핵심 요인 (계수)
앱	CHAR9 (분노 안 함) −0.393, CONBEHV4 (인터넷 평판) +0.236
뉴스/책	Fre.Phone +0.009, SNSU +0.148, CLOUD +0.161, iN.CAFE +0.102
영상/영화	Fre.Pad +0.107, LIFESTY4 (종교) +0.055, AGE −0.056
방송	Fre.Pad +0.129, Fre.Phone +0.042, BLOG +0.405, SNSU +0.518, CLOUD +0.739
음악	CHAR8 +0.096, LIFESTY7 +0.051

방법론 노트

프로빗 모형 은 이산 종속변수 (유료 구매 여부 0/1) 의 결정 요인 추정. Heckman 선택 모형 은 sample selection bias 보정 — 1 단계에서 구매 여부 selection equation 추정 후, 2 단계 outcome equation (구매 금액) 에 Inverse Mills Ratio 를 추가해 selectivity 보정.

Probit 1단계:

$$P(y_i = 1 | X_i) = \Phi(X_i \beta)$$

여기서 $\Phi$ 는 표준정규 CDF, $y_i$ = 유료 앱 구매 경험 더미, $X_i$ = 디바이스·라이프스타일·opinion leader 변수.

Heckit 2단계 (콘텐츠 type 별):

$$y_i^{cost} = X_i \gamma + \rho \sigma_\epsilon \cdot \lambda(X_i \beta) + \eta_i$$

여기서 $\lambda(\cdot)$ 는 Inverse Mills Ratio, $\rho$ 는 selection·outcome equation 의 error correlation. 식별 전략: (a) 1 단계 selection equation 의 exclusion restriction (구매 여부에는 영향을 주지만 구매 금액에는 영향을 안 주는 변수), (b) 콘텐츠 type 별 분리 추정으로 type-specific 결정 요인 식별, (c) 5 점 Likert 척도의 lifestyle/character 변수로 latent trait 측정.

연구 계보

본 paper 는 (a) Brandtzæg et al. (2011) 의 internet user typology, (b) Cacioppo-Petty-Feng Kao (1984) 의 Need for Cognition 척도, (c) Agarwal-Prasad (1998), Zhong (2013) 의 ICT innovativeness 측정, (d) Rogers-Shoemaker (1971) 의 innovative user 정의, (e) Lin (2004), Kang (2002) 의 디지털 미디어 early adopter 분석, (f) Leonard-Barton (1985) 의 opinion leader 이론 의 결합. 황준석 author page 의 2 기 (도구 확산기, 2007~2013) 의 디지털 콘텐츠·smart-media 라인의 demand-side empirical baseline. 같은 해 supply-side 분석 Platform openness and the productivity of content providers: A meta-frontier analysis (platform openness 와 콘텐츠 사업자 productivity) 와 보완 관계. Changjun Lee · Ahreum Hong 콤비의 첫 paper.

See also

• 황준석
• Changjun Lee
• Ahreum Hong
• Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)
• 프로빗 모형
• Heckman 선택 모형
• 디지털 콘텐츠
• 스마트 미디어
• paid-content
• Platform openness and the productivity of content providers: A meta-frontier analysis

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이 문서를 가리키는 페이지

논문 (3)

• A socio-technical analysis of factors affecting the adoption of smart TV in Korea
• Platform openness and the productivity of content providers: A meta-frontier analysis
• Prospect of the Next-generation digital content industry: Three perspective approach to the User acceptance of the Realistic content technology

수록처 (1)

• Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET)

주제 (2)

• 디지털 콘텐츠
• 스마트 미디어