AI 챗봇·AR 패션플랫폼의 사용자 수용과 감정 반응 기반 마케팅 설계

User Acceptance and Emotional Response Design for AI Fashion Chatbots and AR Fashion Platforms

연구 내용

AI 챗봇과 AR 패션플랫폼에서 소비자의 수용의도에 영향을 주는 인지·정서 요인을 규명하고 서비스 설계 변수를 도출하는 연구

온라인 패션 환경에서 AI 챗봇과 AR 서비스가 소비자와 상호작용하는 과정에서, 수용의도에 기여하는 인지·정서 경로를 분석합니다. Technology Acceptance Model 기반 신념 구조와 AIDUA 관점의 인간유사 특성(개인화, 의인화, 이해, 친밀감, 참여감)을 연결해, 유용성·용이성과 즐거움 및 공감의 형성 과정을 검증합니다. 또한 증강현실 경험적 가치와 플랫폼 선호 간의 관계를 분석하여, 기술수용 성향에 따른 반응 차이를 설계 요소로 반영하는 차별성을 보유합니다.

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연구 흐름

초기 연구에서는 AI 챗봇의 인간유사 특성이 소비자 수용에 미치는 영향을 기술수용 관점에서 구성하고, 공감 및 신념 형성의 매개 구조를 확인하는 데 집중했습니다. 이후 fashion chatbot 서비스에서 para-social presence 개념을 적용하여 친밀감, 이해, 참여감이 즐거움과 유용성·용이성으로 이어지는 경로를 실증했습니다. 2021~2022년에는 Augmented Reality 패션플랫폼을 대상으로 기술준비도와 경험적 가치의 역할을 검토하며, 서비스 수용의 결정요인을 확장했습니다. 최근에는 감정 반응(공감)과 인지 요인의 결합 효과를 더 정교하게 매핑하는 연구를 수행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

챗봇 개인화 커뮤니케이션 설계
의인화 수준 최적화 가이드
para-social presence 콘텐츠 프레임
공감 기반 고객 응대 시나리오
기술준비도 타겟팅 세그먼트
AR 경험적 가치 측정 지표
용이성·유용성 강화 UI 구성
패션 챗봇 인지부하 최소화 전략
플랫폼 선호도 예측 모형
서비스 수용 KPI 기반 실험 설계