항공사 탑승수속 셀프서비스에 대한 승객의 기술 수용성 분석: MZ세대 및 Gen-Z세대 탑승객의 인식을 중심으로

항공운송산업에 있어 COVID-19 글로벌 펜더믹은 서비스 패러다임 변화의 큰 변곡점이 되었다. 항공운송산업에서 사전 방역 및 감염병 전파를 막기 위한 용도로 활용되었던 비대면 서비스가 COVID-19가 종식된 후 글로벌 항공교통수요 및 항공교통량의 폭발적인 증가 그리고 4차 산업 혁명에 따른 ICT(information, communication technology) 기술의 급격한 발전에 힘입어 항공사의 서비스 중심으로 자리 잡게 된 것이다. 과거 항공사 직원이 탑승수속 카운터에서 대면으로 직접 승객에게 서비스를 제공하는 것이 서비스의 핵심 가치로 인식되었지만, 이제는 승객들도 비대면 서비스를 선호하는 현상이 대세로 자리잡고 있기 때문이다. 일례로 항공사 직원의 미소와 친절한 태도가 과거에 항공사 서비스 품질을 퍙기하는 핵심변수들 중 하나였다면, 이제는 온라인 혹은 셀프서비스 기술이 빠르고 오류 없이 승객에게 서비스 피드백을 줄 수 있는가가 항공사 서비스 품질을 결정하는 핵심변수라고 해도 과언이 아닐 것이다(Seo et al., 2021).

하지만 이러한 ICT 기술과 셀프서비스 기술의 고도화에도 불구하고 여전히 공항 출국장의 항공사 탑승수속 현장에서 이러한 신기술 적용은 여전히 승객의 니즈를 충족시키지 못하고 있는 실정이다. 출국장 현장에서는 항공기 출도착 지연 혹은 결항 시 즉각적으로 이러한 서비스 실패를 회복하기 위해서 직접 항공사 직원이 대면으로 승객들의 연결편 문제를 해결해야 하는 등 여전히 셀프서비스 기술은 제약이 많은 것이 현실이기 때문이다. 아울러 이러한 기술적 제약 외에도 승객들은 세대 차이에 따라 여전히 셀프서비스 카운터 설치댓수, 사용안내 부족 등 여러 가지 불편함을 이유로 들어 탑승객마다 셀프서비스에 대한 기술 수용성의 차이를 호소하고 있다. 따라서 본 연구는 항공사 탑승수속 셀프서비스에 대한 승객의 기술 수용성을 실증 분석하고자 하였다. 항공사 입장에서 수많은 하드웨어적 혹은 소프트웨어적 문제점이 있을 수 있고 이에 따라 탑승객의 기술 수용성에 정(+) 혹은 부(-)의 영향을 미칠지 모른다. 하지만 이번 연구에서는 항공사라는 서비스 제공자 입장보다는 서비스 수요자인 탑승객들의 입장에서 보편적으로 인식하는 기술수용성의 차이를 파악하고자 하였다. 이를 위해 어린 시절부터 가장 비대면 서비스 혹은 셀프서비스 기술에 친숙하게 자라온 Gen-Z 및 MZ 세대 탑승객의 인식을 중심으로 기술 수용성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 Gen-Z 및 MZ 세대 탑승객을 중심으로 신기술 수용성을 분석하고 기타 세대들이 이들 세대와 달리 어떻게 기술 수용성 측면에서 어떠한 인식의 차이를 보이는 지 실증적으로 비교·분석하였다. 이러한 실증분석 결과를 토대로 본 연구자는 항공사 셀프서비스 기술이 항공사 탑승수속 현장에서 빠르고 불편함 없이 모든 세대에게 보편적으로 수용될 수 있는 연구자적 시사점을 제언하였다.

기술기반 셀프서비스(TBSS, technology based self service)는 고객 스스로 서비스를 수행할 수 있도록 해주는 대안적 서비스 전달 방법으로, 그 역할과 중요성이 증대되고 있다. 일반적으로 TBSS에 대한 연구는 첫째, 셀프서비스 사용자들의 프로파일 및 사용자와 비사용자의 차이를 밝히는 연구. 둘째, TBSS 만족과 불만족을 분류하거나 TBSS의 품질을 구분하는 연구에 초점을 맞추고 있다.

소비자들이 셀프서비스를 사용하는 이유와 이용자들의 특성과 관련된 연구를 살펴보면 다음과 같다. 셀프서비스 이용자들의 특성을 연구한 첫 번째 연구 가운데 하나는 Langeard et al.(1981)에 의해서 진행되었다(Collier, 2006). 연구결과, 셀프서비스 옵션 이용에 있어서 비관적인 응답자에 비해서 이용을 희망하는 응답자들이 교육수준이 높으며, 젊고, 미혼인 것으로 나타났다. 또한, 응답자 대부분은 참가자가 스스로 비용 및 편익을 통제할 수 있을 때만 셀프서비스를 선택한다는 결과가 나타났다. 그리고 시간과 지각된 통제성이 셀프서비스 기술 사용자들에게 매우 중요하며, 인적 상호작용에 대한 욕구는 풀 서비스를 사용할 것인지 또는 셀프서비스를 사용할 것인지를 결정하는 데 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(Collier, 2006).

Bateson(1985)은 소비자가 셀프서비스 옵션과 전통적인 서비스 전달 시스템 중 선택해야 하는 상황에 직면하였을 때의 선택 과정을 연구하였다. 초기 연구 단계에서 탐색 결과, 셀프서비스 옵션을 선택하는 경우, 시간, 노력, 효율성, 통제성, 의존성, 인적 접촉 및 위험과 같이 7개의 차원이 존재한다는 것을 확인하였다. 두 번째 연구 단계에선, 비사용자와 비교했을 때, 셀프서비스 사용자들은 서비스 사용 시, 시간 감소와 더불어 통제성이 한층 증가하며 사람에게 비의존적이게 된다고 하였다. 그리고 인적 접촉을 줄여 줄 뿐만 아니라 더욱 효율적이라고 평가하였다. 반면, 비이용자들은 위험을 중요한 요소로 평가하였으며, 효율성과 시간 차원에서는 차이가 없다고 지각하는 것으로 나타났다(Bateson, 1985),

2020년 이후 사회가 직면한 유례없는 4차 산업 혁명 기술의 발전으로 모든 산업 분야가 마찬가지이겠지만 특히 서비스업 및 여행에서 소비자들은 온라인 리뷰를 읽은 후 의사결정을 하는 소비태도가 기본으로 자리매김하였다. 연구자들은 후기(리뷰)를 읽고 소비를 결정하는 소비자 행동에 있어서 연령(세대간 차이)이 중요한 인과적 요인으로 작용하고 있다고 지적한다(Casalegno et al., 2022).

세대 코호트 이론(GCT, generation cohort theory)은 이러한 차이를 이해하기 위한 이론적 기초를 제공하며, 소비자의 태도, 가치관, 신화, 행동이 형성기 동안 경험한 주요 역사적 사건과 사회적 조건에 의해 형성된다고 가정한다(Inglehart, R., 2020). 이 이론에 따르면 소비자의 태도 및 행동은 태어난 시대와 ICT 기술 혁신, 러시아-우크라이나 전쟁, 세계적인 전염별 발발 및 최근 미-중 관세 갈등과 같은 사회·경제적 사건 등 한 시대를 특징짓는 주요 역사적 사건에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, AI 기술의 보급과 적용의 증가로 인해 세대마다 뚜렷하게 다른 소비 패턴이 형성되었다.

Gen-Z세대는 가속화되는 일상이 모두 디지털로 연결되는 시대에서 태어나 성장해 왔다. 따라서 MZ 세대에 이어 Gen-Z세대는 오프라인 모임보다 온라인을 통해 기후 변화 문제와 같은 사회 지속 가능성 관련 이슈에 대해 더 많은 참여와 사회 활동을 보여주는 세대 집단을 대표한다(Confetto et al., 2023). 세대 코호트 이론 관련한 국외 선행연구들을 살펴보면 MZ세대 (학문적으로 1981년생부터 1996년생 사이 태어난 세대)와 Gen-Z 세대 (학문적으로 1997년부터 2012년 사이 태어난 세대)들은 모든 연령대를 통틀어 가장 사회적, 환경적으로 의식적이고 활동적인 사람으로 묘사된다(Chen et al., 2022).

하지만 항공운송 및 항공서비스 분야에서 이러한 MZ세대와 Gen-Z세대의 공유된 가치를 이해하고 그들의 실제 소비행동 (의사결정 행위)에 어떻게 연결되는 지에 대한 연구가 미진하였다. MZ세대와 Gen-Z세대의 의사결정은 인식과 책임감 같은 내부 요인과 소셜 미디어와 같은 외부 영향에 의해 형성되는 것으로 알려져 있다 (Salinero et al, 2022). 특히 Gen-Z세대는 인터넷, 소셜 미디어, 스마트폰을 통해 자란 디지털 네이티브 세대로 알려져 있다.

Prayag et al.(2022)은 해외여행을 하는 Gen-Z세대 여행자들이 다른 세대 코호트에 비해 여행비용 절약 및 로컬 지역 음식 검색 등과 관련된 지속 가능한 관행에 더 많이 참여할 가능성이 높다고 밝혔다. Gen-Z세대와 MZ 세대 여행객들은 특히 동기 집단들 사이에서 여행지 로컬 맛집, 명소 등 온라인 입소문 추천을 공유할 가능성이 높다고 언급하였다.

셀프서비스 기술의 효율성을 묻는 총 4개의 설문문항에 대한 응답결과 및 산술평균은 Table 1에 제시되어 있다. Table 1에 따른 효율성 관련 응답결과를 분석하면 ‘E1) 및 E2) 설문문항에서는 탑승객들 중 세대 간 응답결과에서 통계적으로 유의한 차이가 발생하지 않았다.

하지만 ‘E3) 셀프서비스기술 덕에 탑승수속 체크인 속도가 빨라졌다’와 ’E4) 셀프서비스기술은 공항 내 여객의 시간활용에 큰 도움을 준다‘에서 세대 간 유의한 응답의 차이를 나타냈다. 주목할만한 점은 탑승수속 체크인 속도와 관련하여 20대 승객의 응답평균은 4.309로 전체 응답자들 중 가장 높게 나타났다는 것이다. Table 2에 제시된 분산분석 결과 효율성 관련 E3) 및 E4) 설문문항의 F-값 및 유의확률 값은 각각 3.712 (p=.012) 및 2.761(p=.042)로 분석되어 95% 신뢰수준에서 탑승객 세대 간 유의한 응답결과의 차이가 있는 것이 판명되었다. 아울러 레빈의 분산의 동질성 검정 결과 E3)에서는 유의확률 값이 .139 그리고 E4)에서는 .069로 모두 기준치인 .05를 상회하는 것으로 나타나 분산분석을 수행함에 문제가 없는 것으로 나타났다. 20대 소위 Gen-Z세대 탑승객들은 셀프체크인 카운터 처리 속도가 매우 빠르다고 인식한 반면에, 30대 이상 탑승객들은 아직 셀프체크인 카운터를 통한 탑승수속의 속도가 유인 카운터에 비해 유의미하게 빨라졌다고 체감하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 20대 탑승객들은 공항 출국장 현장에서 셀프체크인 카운터를 사용하는 빈도도 높지만, 스마트폰을 활용한 모바일 체크인에 더욱 특화된 세대로서 Off-Airport App을 통한 모바일 수속을 하는 경우가 많았기 때문인 것으로 판단된다.

셀프서비스 기술의 확신성을 묻는 총 4개의 설문문항에 대한 응답결과 및 산술평균은 Table 3에 제시되어 있다. Table 3에 따른 확신성 관련 응답결과를 살펴보면 총 4개 문항에서 모두 세대 간 통계적으로 유의한 차이가 발생하였다. 4개 설문항목들 중 세대 간 가장 유의미한 응답결과의 산술평균 차이를 보인 문항은 다음과 같다.

첫째, ‘C1) 셀프서비스기술로 인해 탑승수속 과정에서 오류가 거의 사라졌다’는 설문문항에서 Gen-Z 탑승객들의 응답은 4.018인 반면 나머지 세대들은 상대적으로 낮은 3점대 분포를 나타냈다. 둘째, Gen-Z 탑승객들은 ‘C2) 셀프서비스기술의 성숙도 및 비대면 서비스품질 수준은 높다고 인식한 반면에, 나머지 탑승객들은 상대적으로 낮은 응답 결과를 보여주었다(3.707∼4.093).

분산분석 결과 확신성 관련 C1) 및 C2) 설문문항의 F-값 및 유의확률 값은 각각 5.722(p=.001) 및 4.346(p=.005)으로 99% 신뢰수준에서 탑승객 세대 간 매우 유의한 차이가 있는 것으로 판명되었다. 분산의 동질성 검정 결과도 C1)에서 유의확률 값이 .837 그리고 C2)에서 .079로 모두 기준치인 .05를 상회하는 것으로 나타나 분산분석 결과의 신뢰성에도 무리가 없는 것으로 나타났다. Gen-Z 탑승객들은 성인이 되기 전 코로나-19를 거치면서 비대면 서비스에 특화된 세대이다. 따라서 셀프서비스 기술성숙도 및 관련 서비스품질에 대한 매우 긍정적인 인식을 보여주었다. 하지만 다른 세대들은 아직 현장 셀프체크인 시 유인 탑승수속카운터에 상대적으로 익숙하고, 셀프체크인 수속과정에서 오류 발생 시 현장 직원의 서비스에 의존하는 경우가 많아 상대적으로 응답 점수가 낮았던 것이다(Table 4).

셀프서비스 기술의 용이성을 묻는 총 4개의 설문문항에 대한 응답결과 및 산술평균은 Table 5에 제시되어 있다. Table 5에 따른 용이성 관련 응답결과를 살펴보면 총 4개 문항에서 모두 세대 간 통계적으로 유의한 차이가 발생하였다. 앞서 효율성 및 확신성 관련 설문문항과 달리 셀프서비스 기술의 용이성에 대해서는 20대 Gen-Z세대 탑승객과 MZ세대 탑승객이 유사한 응답 분포를 보여주었다. Table 6에 따른 용이성 관련 응답결과를 분석하면 20대 및 30대 탑승객들은 공통적으로 탑승수속에서 셀프서비스 기술을 편하게 이용할 수 있다고 응답했다. 또한 셀프서비스가 비대면 서비스이기 때문에, 향후 유인(有人) 체크인카운터의 대면 탑승수속보다 비대면 탑승수속 서비스가 탑승객 본인에게 더욱 자연스럽고 편하다는 인식을 보여주었다. 이러한 고객 서비스 트렌드를 바탕으로 탑승수속에서 셀프체크인 카운터 설치 및 비대면 서비스 제공은 더욱 가속화 및 확산될 것으로 판단된다.

분산분석 결과, 용이성 관련 총 4개 문항에서 모두 99% 신뢰수준에서 매우 유의한 세대 간 차이를 나타냈다. 레빈의 분산의 동질성 검정결과 역시 최소값이 .080으로서 모든 문항에서 수용가능한 기준치인 .05를 상회하는 것으로 나타났다. 특히 20대에서 40대 사이 탑승객들은 공통적으로 셀프서비스는 사용하기 쉽다 혹은 쉽게 배울 수 있다는 공감대가 있었기 때문에 세대 간 인식의 차이(응답 분포)는 무차별했다. 하지만 50대 이상 탑승객들은 ICT 기술 혁신에 따른 셀프서비스 기술의 효율성 혹은 확신성에는 공감하면서 아직까지 항공사 직원 도움 없이 탑승수속하기는 불편하다는 인식을 적극 표출한 것이다.

셀프서비스 기술의 유용성을 묻는 총 4개의 설문문항에 대한 응답결과 및 산술평균은 Table 7에 제시되어 있다. Table 7에 따른 유용성 관련 응답결과를 분석하면 U1), U2) 및 U4) 설문문항에서는 탑승객 세대 간 통계적으로 유의한 인식의 차이를 보여주었다.

반면에 ‘U2) 셀프체크인 키오스크에 대한 이용 안내가 잘 되어 있다’라는 설문문항에서는 탑승객들 중 세대 간 응답결과에서 통계적으로 유의한 차이가 발생하지 않았다. U2) 문항에 대해서 Gen-Z 탑승객의 응답평균은 3.782, MZ 탑승객은 3.791 및 40대 탑승객은 3.766으로 매우 유사한 분포를 보여주었다. 반면 50대 이상 탑승객들은 3.384로 상대적으로 낮은 응답분포를 보여주었다. 탑승객들은 모두 현장에서 셀프체크인 키오스크에 대한 사용 안내가 충분하지 않기 때문에 할 수 없이 항공사 직원 유인 카운터를 이용하게 되거나, 항공기 지연, 결항 혹은 연결편 등 스케쥴 변동 시 셀프체크인 카운터에서 전혀 변경 발권 등의 후속조치를 하지 못하기 때문에 항공사 직원 카운터로 발길을 돌려야 하기 때문이다. 그 외에도 단체 발권 문제 혹은 대형 수하물 탑승수속 등은 여전히 셀프서비스로 탑승수속하기 어려운 기술적인 측면이 산재해 있어 항공사 직원의 도움을 받을 수 밖에 없는 실정이다. 이런 이유로 셀프서비스 기술의 다른 효과들에 비해 유독 유용성 변수에 대해서 전체 평균 응답점수가 상대적으로 낮았던 것으로 판단된다.

분산분석 결과 유용성 관련하여 F-값 및 유의확률은 U1)은 2.721(p=.045), U3)는 3.330(p=.020) 및 U4)는 6.599(p<.001)로 분석되어 95%∼99% 신뢰수준에서 탑승객 세대 간 매우 유의한 차이가 있는 것으로 판명되었다. 분산의 동질성 검정 결과에서도 U4) 문항의 분산의 동질성 유의확률 값이 .087로 나타나 기준치인 .05를 상회하는 것으로 나타나 분산분석 결과의 신뢰성에도 무리가 없는 것으로 나타났다(Table 8).

항공사의 셀프서비스 체크인카운터 및 셀프백드랍 등 셀프서비스 기술에 대한 사용의도를 묻는 총 4개의 설문문항에 대한 응답결과 및 산술평균은 Table 9에 제시되어 있다. 본 분석결과를 살펴보면 “T4) 셀프서비스 이용은 승객들 사이에서 빠르게 보편화 될 것이다”라는 설문문항을 제외하고 나머지 3개 문항들에서 모두 세대 간 응답의 차이는 무차별했던 것으로 나타났다. 코로나-19 종식 이후 엔데믹, 가파르게 성장하는 글로벌 항공교통 수요 그리고 4차 산업 ICT 기술혁명 시대를 맞이함에 따라 셀프서비스 기술은 이제 항공사를 이용하는 탑승객 입장에서 피할 수 없는 현실임을 모든 세대에 걸쳐 대체적으로 인정하고 있는 것이다. 특히 ‘T2) 항공사 및 공항에서 셀프서비스기술 분야와 빈도는 점차 증가할 것이다’ 그리고 ‘T3) 항공사는 앞으로 셀프서비스를 승객들에게 적극 권장할 것이다’라는 문항에는 20대에서 50대 이상 전 연령층에 걸쳐 응답평균이 5점 척도 기준으로 4.0 이상의 매우 높은 응답결과가 도출되었다.

다만 T4) 문항에 대한 분산분석 결과 F-값 및 유의확률 값은 각각 4.129 (p=.007)로 분석되어 99% 신뢰수준에서 세대 간 매우 유의한 인식의 차이가 드러났다. 항공사의 셀프서비스기술이 탑승객들 사이에서 빠르게 보편화될 것이라는 인식에 대해 Gen-Z 및 MZ세대 탑승객들은 각각 4.181 및 4.197로 응답하여 매우 동의한다는 인식을 보여주었다. 반면에 40대 이상 탑승객들은 아직 셀프서비스 기술은 시기상조일 수 있다는 조심스러운 입장을 견지한 것으로 판단된다. 레빈의 분산의 동질성 검정결과 역시 유의확률 값이 .230으로 기준치인 .05를 상회하는 것으로 나타났다(Table 10).