Earticle

초록

한국어

정보 기술의 발전으로, 공유 경제 서비스는 새로운 형태의 소비 방식으로 자리 잡았다. 특별히 차량을 소유하지 않고 빌려 쓰는 형태인 카 셰어링은 개인들의 이동 수단의 범위를 확장하는 새로운 서비스이다. 차량 소유로 발생하는 비효율성을 줄이고, 교통 문제를 완화하는 등 카 셰어링은 다양한 사회적 이점을 제공하지만, 이를 구현하기 위해서는 개인의 카 셰어링 서비스 이용 패턴을 이해하고 이용자의 서비스 재사용을 유도해야 한다. 본 연구는 개인의 카 셰어링 서비스 재사용 행동을 이해하기 위해 RFMC (Recency, Frequency, Monetary, and Clumpiness) 모델을 활용하였다. 국내 카 셰어링 서비스 업체의 데이터를 분석한 결과, 카 셰어링 서비스 재사용에 Recency, Monetary 는 부의 영향을, Frequency는 정의 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 더욱이 Clumpiness가 높은 집단의 경우, Recency와 Monetary의 효과는 두드러지는 반면, Frequency의 영향은 미미해졌다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 이론적, 실무적 함의를 도출하였다.

영어

Thanks to information technologies, sharing economy services offer a new way of consumption. Carsharing appeared as a novel type of service that transformed the conventional way of personal transportation, from owning a vehicle to using an on-demand service. Allowing users to use a vehicle without owning a car, carsharing provides various social benefits such as the reduction of resource allocation inefficiencies and the alleviation of transportation problems. To strengthen such positive aspects of carsharing service, it is essential to understand an individual’s service usage pattern and reveal factors that affect users’ reuse behavior. This study investigates the factors that have an influence on carsharing reuse of users applying RFMC (Recency, Frequency, Monetary, and Clumpiness) model, the popular model for understanding the reuse likelihood of customers. Using data from a leading carsharing service provider in South Korea, we empirically analyze the effect of RFMC on carsharing reuse behavior. The findings show that recency and monetary values are negatively related to reuse while frequency is positively related to carsharing service reuse. Moreover, the impact of recency and monetary value are more salient whereas the impact of frequency is smaller among users with higher clumpiness. Based on these findings, this study elaborates on theoretical and practical implications.

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
2.1 Carsharing
2.2 Continuous Usage and Reuse Behavior
2.3 RFMC
Ⅲ. Data and Methods
3.1 Dependent Variables
3.2 Independent Variables
3.3 Control Variables
3.4 Logit Model
Ⅳ. Results
Ⅴ. Discussion
5.1 Implications
5.2 Future Research Opportunities
References
Abstract

저자

• 최한별 [ HanByeol Stella Choi | 명지대학교 경영대학 조교수 ]
• 곽찬희 [ Chanhee Kwak | 강남대학교 인공지능융합공학부 조교수 ] 교신저자
• 이준영 [ Junyeong Lee | 충북대학교 경영정보학과 부교수 ]

참고문헌