온라인 에이전트가 제시하는 정보의 응집성 정도가 소비자의 가격민감도에 미치는 영향

이두희; 김경진; 나준희

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이두희 김경진 나준희

저널정보: 한국경영학회 경영학연구 경영학연구 제35권 제1호

발행연도: 2006.2

수록면: 131 - 154 (24page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

기존의 연구에 의하면 온라인 에이전트가 제품 간 가격경쟁을 유도하여 소비자의 가격민감도를 높인다고 한다. 반면에,Linch and Ariely(2000)에 의하면 온라인 에이전트가 제품 간 품질차이를 명확히 제공하여 소비자의 가격민감도를 오히려 낮춘다고 한다. 이에 대하여 본 연구자들은 상반된 두 연구결과에 대한 새로운 해석으로, 온라인 에이전트가 제시하는 제품정보의 응집성(cohesiveness) 정도가 소비자의 가격민감도에 영향을 줄 수 있음에 주목하였다.본 연구자들은 가설검증을 위해 3개의 실험을 실행하였다.실험 1 결과, 온라인 에이전트에 의해 제시된 정보의 응집성이 높은 경우 소비자는 제품의 가격속성 보다는 품질속성에 더욱 주목하여 가격민감도가 낮아졌다. 반면에 제시된 정보의 응집성이 낮은 경우 소비자는 제품 간 품질속성보다는 가격 속성에 더욱 주목하여 가격민감도는 높아졌다.실험 2에서는 제품군의 가격수준이 소비자의 가격민감도에 영향을 미칠 수 있음을 고려하였다. 연구결과, 저가격 제품에 서는 제시정보의 응집성 정도가 소비자의 가격민감도에 영향을 미쳤지만, 고가격 제품에서는 영향을 미치지 않았다. 실험 3은 실험 2 결과의 일반화 가능성을 증대시키기 위해 설계되었다. 즉, 제품군의 특성(가격중시 제품 vs. 품질중시 제품)이 응집성 효과에 영향을 미칠 수 있다는 대안적 설명에 대한 실험이다. 연구결과, 대안적 설명은 제거되었다.결론적으로 본 연구자들은 Ritov, Gati, and Tversky(1990)의 유사성 판단이론을 바탕으로 온라인 에이전트가 제시하는 정보의 제시유형이 소비자의 가격민감도에 영향을 미칠 수 있음을 보여주었다. 단, 그것은 저가격 제품군에만 해당되었다.

Prior research has found out that online agents derive higher price sensitivity on consumers from price competition. On the contrary, Linch and Ariely(2000) contend that online agents make price sensitivity lower by providing distinct product qualities intensely.With regard to these opposite opinions, we suggest that the cohesiveness of information provided by online agents may affect the price sensitivity of consumers. This is a creative point of view about online agents' effects on price sensitivity.We carried out 3 experiments in order to prove our hypotheses. In Experiment 1, we found out that if online agents provide product information more cohesively, consumers pay more attention to the quality of alternatives than price, and then their price sensitivity become blunt. On the other hand, when online agents provide information less cohesively, consumers take more notice of the price of the alternatives than their quality, and this makes their price sensitivity higher. That is, cohesiveness of information provided by online agents affected the price sensitivity of consumers. Attention of attributes information mediated price sensitivity of consumers.In Experiment 2, we included the possibility inferred by prior researches that the price level of product category may impact the cohesiveness of price sensitivity. According to the results, cohesiveness of information affected price sensitivity of low-priced product only, whereas, it does not in case of higher-priced product.On the other hand, we suggested an alternative explanation that cohesiveness of information might brings features of product category (attention to price vs. attention to quality) into largely and could influence price sensitivity in experiment 2. That is to say, when the attributes information of the price-attention product category is given cohesively, consumers tend to more pay attention to price information and price sensitivity grows much higher, while in case of cohesiveness of the attributes information of quality-attention product category,consumers more pay attention to quality information, so price sensitivity lowers. Specifically, experiment 2 has the experiment design of 2 (price level of product category:low price and attention to quality vs. high price and attention to price) × 2 (cohesiveness: more cohesiveness vs. less cohesiveness) Therefore, alternative explanation says that the results of Ex. 2 may be influenced by a confounding effect - price level and product category.For ruling out this explanation, we used between subjects design of 2 (price level of productcategory: low price and attention to price vs. high price and attention to quality) × 2 (cohesiveness: more cohesiveness vs. less cohesiveness). The experiment design was parsimonious.If cohesiveness effect shows in the product category of low price and price attention, we could prove that cohesiveness effect arises not by product category level but by price level.The result of Experiment 3 revealed that the alternative explanation was erase. Weenhanced the generalizability of Experiment 2.Conclusively, we have shown that the similarity of judgment theory developed by Ritov,Gati, and Tversky(1990) may play an important role in predicting the price sensitivity of consumers with the product information provided by online agents, only in low-priced product category.

#Cohesiveness #Online Agents #Price Sensitivity #Similarity of Judgment Theory

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이두희

소속기관 고려대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 TOP 5% 인문학 > 어문학 > 문학 일반

논문수 43 이용수 7,251

김경진

소속기관 한국경영학회

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 8 이용수 1,238

나준희

소속기관 한국교통대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 TOP 10% 복합학 > 과학기술학

논문수 71 이용수 7,979

이 논문과 함께 이용한 논문

중ㆍ소형 커피전문점의 커피 가격 민감도 분석 : 테이크아웃 전문점을 중심으로

박규은 , 이은용 관광레저연구 2014 .08

신념 요인, 지각된 즐거움, 신뢰가 스마트의류 수용에 미치는 영향 : 스마트의류 가격 민감도의 조절효과

노미진 , 박현희 산업경제연구 2011 .08

중국 소비자의 태블릿 PC의 지속적 수용의도에 관한 연구

김영 , 박철 기업과혁신연구 2017 .08

스마트 디바이스의 수용요인 및 시장세분화 연구 : 통합기술수용모형(UTAUT)과 개인 혁신성을 중심으로

정지범 , 허종호 , 박혜경 외 1명 대한경영학회지 2018 .01

전과정 평가를 기반으로한 GUI 디자인 개발 방법론 연구 : SNS형 웹캐스트 GUI를 중심으로

위장훈 한국과학예술융합학회 2017 .12

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)