AI 기반 대중음악 소비자의 소비동기와 소비행동에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 AI 기반 대중음악 소비동기란 무엇인가?

AI 기반 대중음악 소비동기는 AI 음악 플랫폼 사용자들이 AI 기술을 매개로 음악을 소비하는 구체적인 이유를 의미한다. 이는 정보 탐색, 오락, 자기표현, 사회적 상호작용, 현실도피 및 기분전환 등의 하위 요인으로 구성되며, 소비자의 욕구 충족과 구매 행동을 유발하는 심리적 요인으로 작용한다.

Q: AI 기반 대중음악 서비스에서 소비자의 만족이 소비 행동으로 이어지는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, AI 기반 대중음악 서비스에서 소비자의 이용만족도는 소비동기가 소비행동에 미치는 영향을 부분적으로 매개하는 것으로 나타났다. 특히 기술수용태도가 높은 소비자일수록 이용만족이 소비행동으로 더욱 강하게 전이되는 경향을 보였다. 이는 만족도와 기술수용태도가 소비 행동을 결정하는 중요한 요인임을 시사한다.

장팡

doi:10.35174/JKCI.2025.09.25.3.309

학술저널

저자정보: 장팡 (세종대학교)

저널정보: 한국문화산업학회 문화산업연구 문화산업연구 제25권 제3호

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본 연구는 AI 기반 대중음악 서비스 이용자들의 소비동기와 소비행동 간의 관계를 실증적으로 분석하고, 이 과정에서 이용만족도의 매개효과와 기술수용태도의 조절효과를 함께 검토함으로써, AI 음악 서비스에 대한 소비자 행동의 심리적·행동적 메커니즘을 구체적으로 규명하고자 하였다. 연구 결과, 정보 탐색, 오락, 사회적 상호작용, 현실도피 및 기분전환 등 다양한 소비동기가 기술적·심리적 만족에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 AI 음악 서비스를 통해 소비자들이 다양한 목적을 충족하고 있음을 보여준다. 반면, 자기표현 동기는 만족도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나, AI 기반 환경에서는 감정적 안정이나 기능적 효용이 자아표현보다 더 중요한 역할을 함을 시사한다. 또한, 모든 소비동기 요인들이 소비행동에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 특히 감정적 안정 및 사회적 연결을 추구하는 동기의 영향력이 두드러졌다. 이는 AI 기반 대중음악 서비스의 기획 및 콘텐츠 개발 시 감성적 요소와 상호작용 설계의 중요성을 강조하는 결과로 해석된다. 아울러 PROCESS 모형 분석 결과, 이용만족도는 소비동기와 소비행동 간 관계를 부분적으로 매개하고 있으며, 기술수용태도는 이 매개 관계를 조절하는 변수로 작용하였다. 특히 기술수용 수준이 높은 소비자일수록 이용만족도가 소비행동으로 이어지는 경향이 더욱 강하게 나타났는데, 이는 향후 AI 음악 서비스의 타겟 마케팅 전략 수립 시 기술수용 수준을 고려한 이용자 세분화의 필요성을 제기한다. 본 연구 결과는 AI 기반 대중음악 서비스가 감정적 안정과 사회적 연결 욕구를 충족할 수 있는 감성적·상호작용적 콘텐츠 개발과 함께, 이용자의 기술수용 수준에 따른 세분화된 마케팅 전략 수립이 효과적임을 시사한다.

This study empirically analyzed the relationship between consumers’ motivations for using AI-based popular music services and their consumption behaviors. It further examined the mediating effect of user satisfaction and the moderating effect of technology acceptance attitude to elucidate the psychological and behavioral mechanisms underlying consumer behavior in the context of AI music services. The results revealed that various consumption motivations—such as information seeking, entertainment, social interaction, escapism, and mood enhancement—had significant effects on both technical and psychological satisfaction. This suggests that consumers fulfill diverse objectives through AI music services. In contrast, self-expression motivation did not significantly impact satisfaction, implying that in AI-based environments, the fulfillment of emotional stability and functional needs may take precedence over self-expression.
Moreover, all sub-factors of consumption motivation positively influenced consumption behavior, with emotional stability and social connection emerging as particularly strong drivers. These findings highlight the importance of incorporating emotional and interactive elements in the planning and development of AI-based music services. The PROCESS model analysis further confirmed that user satisfaction partially mediated the relationship between consumption motivation and behavior, and that technology acceptance attitude moderated this mediating effect. Specifically, users with higher levels of technology acceptance were more likely to translate their satisfaction into active consumption behaviors, emphasizing the necessity of consumer segmentation strategies based on technology acceptance levels. The findings of this study suggest that developing emotionally engaging and interactive content that fulfills users’ needs for emotional stability and social connection, along with implementing segmented marketing strategies based on users’ levels of technology acceptance, will be effective for AI-based popular music services.

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