Current Issue

Journal of the East Asian Society of Dietary Life - Vol. 34 , No. 5

[ Article ]
Journal of the East Asian Society of Dietary Life - Vol. 34, No. 5, pp. 352-364
Abbreviation: J East Asian Soc Diet Life
ISSN: 1225-6781 (Print) 2288-8802 (Online)
Print publication date 31 Oct 2024
Received 28 Aug 2024 Revised 08 Oct 2024 Accepted 08 Oct 2024
DOI: https://doi.org/10.17495/easdl.2024.10.34.5.352

식생활 라이프스타일에 따른 배달음식 앱 이용현황과 선택속성
김옥선1 ; 김슬기2,
1장안대학교 건강과학부 식품영양학과 조교수
2수원대학교 교육대학원 영양교육전공 석사과정

Usage Patterns and Selection Attributes of Food Delivery Apps Based on Dietary Lifestyles
Ok-Sun Kim1 ; Seul-Gi Kim2,
1Assistant Professor, Dept. of Food and Nutrition, Jangan University, Hwaseong 18331, Republic of Korea
2Master Student, Major in Nutrition Education, Graduate School of Education, The University of Suwon, Hwaseong 18331, Republic of Korea
Correspondence to : Seul-gi Kim, Tel: +82-31-299-3680, Fax: +82-31-299-3609, E-mail: qwersg1020@naver.com


Abstract

This study classified clusters based on dietary lifestyle factors and examined the usage patterns and selection attributes of food delivery apps for each cluster. An online survey was conducted from May 2 to June 2, 2023, targeting 250 adults residing in Gyeonggi-do, with 207 valid responses (83.0% response rate) used for analysis after excluding unreliable questionnaires. The analysis showed that the largest group was under 25 years old (61.5%); 45.7% lived in households of 4∼5 members, and 28.4% had a monthly income of less than 500,000 KRW. Factor analysis identified five dietary lifestyle factors: ‘Health-oriented,’ ‘Safety-oriented,’ ‘Dining-out-oriented,’ ‘Convenience-oriented,’ and ‘Gourmet-oriented.’ Three clusters were identified based on these factors: three clusters were identified: ‘Dining Convenience Seekers,’ ‘Health and Safety Seekers,’ and ‘Gourmet Seekers.’ The ‘Dining Convenience Seekers’ were most likely to use food delivery apps 3∼4 times, while the ‘Health and Safety Seekers’ used them 1∼2 times. For all three groups, the most common amount spent per order was 10,000 and 30,000 KRW, and they mostly used the apps at home. The ‘Dining Convenience Seekers’ and ‘Health and Safety Seekers’ used the apps because they allowed simultaneous ordering, payment, and searching, while the ‘Gourmet Seekers’ found them to be more convenient than phone or internet orders. Among the app selection attributes, ‘Origin labeling’ and ‘Nutritional information’ were significantly more important to the ‘Health and Safety Seekers,’ and all clusters prioritized ‘Convenience’ when choosing a food delivery app.


Keywords: dietary lifestyle, food delivery app, usage patterns, selection attributes

서 론

최근 사회·경제적 변화로 인하여 맞벌이 가구와 1인 가구, 혼밥족이 증가하였고, 예상치 못한 코로나 19 팬데믹으로 인하여 배달음식 애플리케이션(이하 배달음식 앱)을 이용한 배달음식 주문시장이 급성장 하였다. 배달음식 시장은 2019년 약 10조 원, 2023년에는 약 26.5조 원까지 성장하였고(Hankyoreh Media Group 2024), 외식서비스업과 정보통신기술이 접목된 푸드테크(Food Tech) 덕분에 장소와 시간의 제약 없이 스마트폰의 배달음식 앱을 이용한 쉽고 빠른 음식 주문이 가능해졌다(Do KH 2015; Park HG 2016; Heo SJ & Bae HJ 2020).

라이프스타일은 개인이나 특정 사회가 가지고 있는 생활양식으로 전체 사회 속에서 뚜렷이 다른 것과 구별되는 특징을 말하며(Gillbert FW & Warren WE 1995; Choi JH 2019), 라이프스타일은 고정된 것이 아니라 개인의 가치관, 태도, 신념 등의 내부적 요인과 사회문화 환경의 변화인 외부적 요인에 의해 바뀔 수 있다(Park SY & Choi SA 2000). 식생활라이프스타일은 식생활과 관련된 먹거리 선택과 구매에 있어 소비자가 가치를 부여하는 행동 양식으로(Um EK 2015) 식생활과 관련된 기본적인 욕구와 음식의 소비, 구매, 식사 방법, 외식 등에 대한 가치와 문화를 반영한다(Sul HK 등 2007). 외식시장의 경쟁이 치열해지면서 기업은 소비자의 요구와 소비행동을 규명하기 위한 식생활라이프스타일을 분석하기 시작하였고(Ambler T 등 2002), 과거에는 외식을 위해 직접 식당을 방문하거나 지역적 한계가 있는 전화 주문에 의존해야 했으나 최근에는 외식업체를 한곳으로 모아 다양한 음식을 언제 어디서나 쉽게 주문할 수 있는 배달음식 앱이 일상화되어 배달음식은 단순한 편의 제공을 넘어 식생활라이프스타일에 따른 새로운 음식 소비패턴으로 자리 잡게 되었다(Cho HA & Chun HJ 2019). 이러한 배달음식의 주문이 모바일 속 앱을 통하여 이루어지면서 배달음식 앱을 어떤 기준으로 선택하고 이용하는지 아는 것은 배달음식 앱 개발 및 개선의 중요한 기준이 될 수 있다. 선택속성은 소비자가 어떤 제품을 구입할 때 의사결정과정에서 고려하는 모든 요소를 뜻하는 것으로 합리적인 판단을 하는데 주요한 요인으로 작용하게 된다(Keeney RL & Raiffa H 1993; Kwon KJ 2021).

선행연구에서 배달음식 앱 이용자의 라이프스타일이 애플리케이션 사용 빈도와 소비자 만족도에 중요한 영향을 미친다고 하였고(Choi JH 2019), Heo SJ & Bae HJ(2020)은 식생활라이프스타일에 따라 배달음식의 소비성향이 다름을 분석하였다. Kim HJ & Kim MR(2019)는 소비자들이 자신의 식습관, 시간 관리 방식, 그리고 생활패턴에 따라 배달음식 앱을 선택적으로 이용한다고 주장하였고, 배달 앱이 제공하는 편리성, 다양한 메뉴 선택의 자유, 결제의 용이성 등이 소비자 만족도를 높인다고 설명하였다. Brunsø K & Grunert KG(1995)의 연구에서는 식생활라이프스타일에 대해 식품과 음식 소비와 관련하여 조리방법, 품질, 쇼핑방법, 구매동기, 소비상황 등 5가지 차원으로 척도를 개발하여 유형화 하였다. Lee WH(2016)는 대학생의 식생활라이프스타일의 요인을 경제가치지향형, 편의지향형, 건강지향형, 맛추구형 외식지향형의 4가지로 명명하였고, Lee JW(2022)의 연구에서는 식생활라이프스타일이 요인을 건강추구형, 편의추구형, 분위기추구형, 미각추구형으로 명명하였다. 선택속성에 대해서 Kim JH & Jeon YJ(2015)의 연구에서는 정보성, 다양성, 가격성, 편리성으로 구분하였고, Yang SJ & Cho YB(2015)의 연구에서는 온라인 구매의 HMR 선택속성으로 음식의 품질, 접근성, 간편성, 기호성, 가격으로 구분하였다. 그러나 선행연구들은 주로 배달음식 앱의 일반적인 소비패턴에 초점을 맞추고 있었으며 식생활라이프스타일 요인과 소비자 군집에 따른 배달음식 앱 이용 현황과 배달음식 앱의 선택속성을 심층적으로 분석한 연구는 아직 부족한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 식생활라이프스타일의 요인을 기반으로 군집을 분류하고 배달음식 앱 이용 현황과 선택속성을 조사하여 다양한 소비자 유형에 따라 달라지는 소비 패턴을 구체적으로 분석하고자 한다. 이러한 분석을 통하여 배달음식 앱 서비스 제공자들이 식생활라이프스타일에 따른 소비자 유형의 요구를 보다 효과적으로 충족시킬 수 있는 방안을 제시하고 배달음식 앱 사용자의 경험을 최적화하여 마케팅 전략의 기초자료로 활용하고자 한다.


연구방법
1. 연구대상 및 기간

본 연구는 2023년 5월 2일부터 6월 2일까지 한 달간 식생활라이프스타일에 따른 배달음식 앱 이용현황과 만족도를 알아보기 위해 경기도에 거주하고 있는 배달음식 애플리케이션 이용경험이 있는 성인 총 250명을 대상으로 온라인 설문조사 툴(네이버 폼)을 활용하여 설문조사를 실시하였다. 조사 수거된 응답 중 응답이 불성실한 설문결과를 제외하고 최종 207명(분석률 83.0%)의 유효응답을 분석하였다.

2. 연구내용 및 방법

본 연구의 설문지의 구성은 식생활라이스스타일과 배달음식 앱, 배달음식 소비성향 및 만족도 관련 선행연구(Seo KH 2007; Kim JD 2016; Moon HJ 2017; Lim SY 2018; Choi JH 2019; Kim HJ & Kim MR 2019; Heo SJ & Bae HJ 2020)를 참고하여 작성하고 대학생들에게 예비조사를 실시하고 수정·보완하여 본 설문지를 구성하였다. 설문내용은 성별, 연령, 월소득, 한 달 식비 등의 인구통계학적 특성과 배달음식 앱의 이용현황에서는 이용장소, 이용횟수, 이용이유, 1회 주문시 평균 구매금액, 배달음식 앱의 인지 경로, 자주 주문하는 메뉴 등을 조사하였다. 식생활라이프스타일을 조사하기 위해 총 25문항을 구성하고, Likert 5점 척도(1점: ‘전혀 그렇지 않다’부터 5점: ‘매우 그렇다’)를 이용하여 평가하였다. 배달음식 앱에 대한 전반적인 만족도도 Likert 5점 척도(1점: ‘전혀 만족하지 않는다’, 5점: ‘매우 만족한다’)를 이용하여 평가하였다.

3. 통계처리

본 연구의 통계분석은 SPSS(Statistics Package for the Social Science, Ver. 26.0. SPSS Inc., Chicago, IL, USA)를 이용하여 분석하였다. 인구통계학적 특성은 빈도와 백분율을 구하였고, 식생활라이프스타일 측정항목에 대한 타당성을 검증하기 위해 주성분 분석을 실시하고 요인회전방법으로 베리맥스를 이용하여 요인분석을 실시한 후 공통성 0.5 이상, 요인적재량 0.5 이상, 고유값(eigen value)이 1 이상인 24개 항목을 최종 선택하였고(Lee HS & Kim Y 2002) 평가항목에 대한 내적일관성을 확인하기 위해 신뢰도 분석을 실시하여 Cronbach’s alpha 값을 구하였다. 또한 식생활 라이프스타일의 요인에 따른 집단세분화를 위해 계층적 군집분석을 실시하여 적절한 군집의 수를 판단한 후 다시 K-평균 군집분석을 실시하였다. 분류된 군집에 따른 인구통계학적 특성과 이용형태, 선택속성에 대한 차이를 검증하기 위해 χ2검정과 일원배치분산분석(one way ANOVA)을 실시하였으며, 일원분산분석 이후 유의수준(p<0.05) 안에서 차이가 있는 항목에 대하여 Duncan’s multipul range test를 이용하여 사후검증을 실시하였다.


결과 및 고찰
1. 조사대상자의 인구통계학적 특성

조사대상자의 인구통계학적 특성은 Table 1과 같다. 조사에 참여한 여성은 132명(63.5%), 남성은 75명(36.2%)으로 여성이 많았다. 연령대는 25세 미만이 128명(61.8%)으로 가장 많았으며 26∼35세 50명(24.2%), 36∼45세 15명(7.2%), 45세 이상 14명(6.8%) 순으로 나타났다. 가구원수는 4∼5인 가구가 95명(45.9%)으로 가장 많았으며, 다음으로 2∼3인 가구 57명(27.5%), 1인 가구 52명(25.1%), 6∼7인 가구 3명(1.4%) 순으로 나타났다. 조사대상자의 한 달 소득은 50만 원 이하가 59명(28.5%)으로 가장 많았으며 다음으로 151∼250만 원이 54명(26.1%)으로 나타났다. 한 달 식비는 25만 원 이하가 64명(30.9%)으로 가장 높게 나타났으며 26∼45만 원이 58명(28.0%), 66∼100만 원 39명(18.8%), 46∼65만 원 35명(16.9%), 101만 원 이상 11명(5.3%) 순으로 나타났다.

Table 1. 
Demographic characteristics
Variable n (%)
Gender Female 132 (63.5)
Male 75 (36.2)
Age (yr) <25 128 (61.8)
26∼35 50 (24.2)
36∼45 15 ( 7.2)
>46 14 ( 6.8)
Number of household 1 52 (25.1)
2∼3 57 (27.5)
4∼5 95 (45.9)
6∼7 3 ( 1.4)
≥8 0 ( 0.0)
Monthly average income
(10 thousand won)
≤50 59 (28.5)
51∼150 48 (23.2)
151∼250 54 (26.1)
251∼350 35 (16.9)
≥351 11 ( 5.3)
Monthly food expenditure
(10 thousand won)
≤25 64 (30.9)
26∼45 58 (28.0)
46∼65 35 (16.9)
66∼100 39 (18.8)
≥101 11 ( 5.3)
Total 207 (100)

2. 인구통계학적 특성에 따른 배달음식앱 이용현황

인구통계학적 특성에 따른 배달음식앱 이용현황은 Table 2와 같다. 배달음식앱 한 달 이용 횟수는 여성의 1∼2회가 37명(17.9%), 남성은 3∼4회가 29명(14.0%)으로 가장 높게 나타났다. 연령별로 분석한 결과 25세 이하의 경우 3∼4회가 45명(21.7%)으로 가장 높게 나타났고, 26∼35세는 5∼6회가 17명(8.2%), 36∼45세는 9회 이상이 5명(2.4%), 46세 이상은 3∼4회가 5명(2.4%)으로 가장 높게 나타났다. 주문 금액은 여성과 남성 모두 1만 원 이상 3만 원 미만이 가장 높게 나타났고, 25세 이하와 26∼35세의 경우 1만 원 이상 3만 원 미만이 가장 높게 나타났고, 36∼45세와 46세 이상의 경우 3만 원 이상 4만 원 이하가 가장 높게 나타났으며 유의적인 차이가 나타났다(p<0.01). Choi JH(2019)의 연구에서는 1만 원 이상 2만 원 미만이 가장 높게 나타났고, 2만원 이상 3만 원 미만이 그 다음으로 높게 나타나 본 연구와 비슷한 경향을 보였다. 이용장소, 이용이유, 이용음식, 배달음식 앱을 알게 된 경로에 대해서는 다중응답 교차분석을 실시하였고, 이용장소는 성별과 연령에 따른 모든 항목에서 ‘집’이 가장 높게 나타났다. 이용이유는 여성과 남성, 25세 이하와 26∼35세, 46세 이상은 ‘주문, 결제, 검색이 동시에 가능해서’, 36∼45세는 ‘전화나 인터넷 주문보다 편리해서’가 높게 나타났다. Heo SJ & Bae HJ(2020)의 배달음식의 소비성향을 분석한 연구에서는 ‘주문이 간편해서’가 가장 높게 나타났고, ‘결제가 간편해서’가 그 다음으로 높게 나타났으며, 주문과 결제 요소가 원인이라는 부분에서 본 연구와 동일한 부분을 찾을 수 있었다. 이용음식으로는 여성과 남성, 25세 이하, 26∼35세는‘패스트푸드’, 36∼45세는 ‘한식’이 46세 이상은 ‘한식’과 ‘중식’이 높게 나타났다. 참여자 중 25세 미만의 낮은 연령대가 많았고, 성별에 따라서도 배달음식 앱을 이용하여 ‘패스트푸드’를 주문하고 있었는데 이는 바쁜 현대사회에서 식사를 빠르고 간편하게 섭취하려는 것이 원인으로 보인다. 배달음식 앱을 알게 된 경로는 성별과 연령에 따른 모든 항목에서 ‘대중매체’가 가장 높게 나타났으며, 잡지나 전광판 등 다른 요인보다도 대중매체의 영향이 큰 것을 알 수 있었다.

Table 2. 
Usage status of food delivery apps based on gender and age


3. 식생활라이프스타일의 요인 적절성

식생활라이프스타일에 대한 문항이 요인분석에 적합한지를 판단하기 위하여 KMO 측도 및 Bartlett의 구형성 검정을 진행하였고 결과는 Table 3과 같다. KMO측도 값이 0.80 이상이면 좋은 것으로 판정하는데(Jung CY 2009), 본 연구의 KMO측도 값이 0.845로 나타나 적합하다고 할 수 있었다. Bartlett의 구형성 검정에서 검정치가 2,084.877, p값은 0.000으로 구형성 검정의 기준치인 p<0.05 이하로 나타나 요인분석에 사용될 문항들이 적합함을 알 수 있었다.

Table 3. 
Appropriateness of factor analysis for dietary lifestyles
Kaiser-Meyer-Olkin measurement 0.845
Examination of the Bartlett Chi-square 2,084.877
DF 276
Significance 0.000

4. 식생활라이프스타일의 요인분석

식생활라이프스타일에 대한 요인분석 결과는 Table 4와 같다. 식생활라이프스타일 25문항 중 공통성이 0.5 미만인 ‘직접 요리를 한다’ 항목을 제거한 후 식생활라이프스타일 항목 24문항을 5개 요인으로 분석하였으며, 요인적재량은 0.536∼0.822로 나타났다. 요인추출 기준은 고유값 1 이상으로 다섯 개를 추출하였다. 요인 1은 ‘올바른 식생활’, ‘아침 식사 유무’, ‘끼니 거름’, ‘영양가 고려’, ‘식사량 조절’, ‘다양한 식단’, ‘식사시간 중요’의 일곱 개의 측정 항목들을 묶어 ‘건강추구형’으로 명명하였고, 항목들의 신뢰도는 0.670으로 나타났다. 요인 2는 ‘여러 회사 비교’, ‘브랜드 이미지 중요’, ‘영양 성분 확인’, ‘유통기한 확인’, ‘유기농 식품 이용’, ‘가격확인’의 여섯 개의 측정 항목들을 묶어 ‘안전추구형’이라고 명명하였고, 항목들의 신뢰도는 0.772로 나타났다. 요인 3은 ‘맛집 선호’, ‘새로운 음식 시도’, ‘식비 절약 안 함’, ‘음식유행 민감’, ‘잦은 외식’의 다섯 개 측정 항목들을 묶어 ‘외식추구형’이라고 명명하였고, 신뢰도는 0.775로 나타났다. ‘인스턴트 음식’, ‘간식 섭취’, ‘빵으로 끼니’, ‘완제품 자주 구입’의 네 개 측정 항목들을 묶어 ‘편의추구형’으로 명명하였고, 신뢰도는 0.754로 나타났다. ‘맛 우선시’, ‘식품 필요 시 구입’의 두 개 측정 항목을 묶어 ‘미식추구형’으로 명명하였고, 신뢰도는 0.555로 나타났다. 신뢰도를 나타내는 Cronbach’s 알파계수는 1에 가까울수록 좋다는 선행연구를 바탕으로 본 연구의 측정 항목들 간의 내적일치도가 신뢰할 만한 수준이라고 할 수 있었다(Jung CY 2009). 추출한 5개 요인들의 설명력은 ‘건강추구형’ 18.471%, ‘안전추구형’ 13.169%, ‘외식추구형’ 11.733%, ‘간편추구형’ 10.484%, ‘미식추구형’이 6.979%로 나타났으며, 총분산설명력은 60.836%로 나타났다. Heo SJ & Bae HJ(2020)의 배달음식의 소비성향을 분석한 연구에서는 식생활라이프스타일을 ‘안전지향’, ‘편의지향’, ‘맛지향’, ‘경제지향’의 4개의 요인으로 추출하였으며, Choi JH(2019)의 연구에서는 식생활라이프스타일 요인을 ‘건강추구형’, ‘탐험추구형’, ‘가격추구형’, ‘안전추구형’, ‘미각추구형’, ‘편의추구형’으로 추출하였고, Kim HJ & Kim MR(2019)의 연구에서는 ‘편의추구형’, ‘건강추구형’. ‘미각추구형’의 3가지로 분류되었다. 각 연구에서 추출된 식생활라이프스타일 요인들은 연구마다 명칭과 유형에서 차이를 보이고 있지만, 본 연구에서 나타난 ‘건강추구형’, ‘안전추구형’, ‘외식추구형’, ‘간편추구형’, ‘미식추구형’과 같은 경향을 찾을 수 있었다.

Table 4. 
Factor analysis for dietary lifestyles
Measurement items Eigen value Factor loading Cronbach’s alpha
Health-oriented 4.433 .670
 Healthy eating habits .822
 Skipping or having breakfast .800
 Skipping meals .768
 Considering nutritional value .740
 Regulating food intake .736
 Various diets .628
 Importance of mealtime .583
% of variance 18.471
Safety-oriented 3.161 .772
 Compare multiple companies .685
 Brand image is important .676
 Check the nutritional content .636
 Check the expiration date .635
 Use organic products .586
 Check the price .536
% of variance 13.169
Dining out-oriented 2.816 .775
 Prefer popular restaurants .764
 Try new foods .736
 Do not save on food expenses .663
 Sensitive to food trends .656
 Dine out frequently .645
% of variance 11.733
Convenience-oriented 2.516 .754
 Instant food .770
 Snack consumption .765
 Meals with bread .725
 Purchase ready-made products .620
% of variance 10.484
Gourmet-oriented 1.675 .555
 Prioritize taste .729
 Purchase food as needed .637
% of variance 6.979
Total % of variance 60.836

5. 식생활라이프스타일에 따른 K-평균 군집분석

식생활라이프스타일 요인의 K-평균 군집분석 결과는 Table 5와 같다. 덴드로그램을 참고하여 군집의 수를 3개로 분류하였고, 군집에 따른 식생활라이프스타일 요인의 차이를 분류한 결과 건강추구형(p<0.001), 안전추구형(p<0.001), 외식추구형(p<0.001), 편의편추구형(p<0.001), 미식추구형(p<0.001)의 모든 요인이 군집에 따라 유의적인 차이가 나타났다. 차이분석 결과 군집 1은 식생활라이프스타일 요인의 평균 점수가 모두 3점 이상으로 다른 군집에 비해 전반적으로 평균 점수가 높았고, 외식추구형은 4점 이상, 편의추구형은 군집 중 가장 높은 평균을 나타내어 ‘외식편의추구군’으로 명명하였다. 군집 2는 안전추구형, 건강추구형, 미식추구형의 평균이 다른 군집 평균보다 유의적으로 높았으므로 ‘건강안전추구군’으로 명명하였다. 군집 3에서는 미식추구형을 제외한 요인들의 평균이 전반적으로 다른 군집보다 낮은 것으로 나타나 ‘미식추구군’으로 명명하였다. 청소년 식생활라이프스타일에 따른 배달 테이크아웃 음식 소비행태를 분석한 Shin YL 등(2021)의 연구에서는 ‘편의 추구형 집단’, ‘미각 추구형 집단’, ‘식생활 고관심 집단’의 3가지 유형으로 분류되었고, 본 연구에서의 ‘외식편의추구군’, ‘미식추구군’, ‘건강안전추구군’과 각각 중복되는 것으로 나타난다. 식생활라이프스타일에 따른 식생활행태와 외식행태를 분석한 Kim JW & Kim HY(2020)의 연구에서는 ‘건강·안전추구 집단’,‘고관여 집단’, ‘미식·본질적 가치추구 집단’의 3가지 유형으로 분류되었으며, 본 연구에서의 ‘건강안전추구군’, ‘미식추구군’과 중복되는 부분을 찾을 수 있다. Jeon JA(2022)의 연구에서는 ‘맛과 신선함을 추구하는 집단’, ‘맛과 편리성을 추구하는 집단’, ‘맛과 요리를 추구하는 집단’, ‘복합성을 추구하는 집단’의 4가지 유형으로 분류되었고 본 연구와는 다르게 요리라는 부분이 추가된 것으로 보인다.

Table 5. 
K-means clustering analysis based on dietary lifestyles
Classification n (%) Health-oriented Safety-oriented Dining out-oriented Convenience-oriented Gourmet-oriented
Cluster 1 60 (29.0) 3.09b 3.90b 4.08b 3.94c 3.14c
Cluster 2 65 (31.4) 3.62c 4.02b 3.01a 2.57a 4.45b
Cluster 3 82 (39.6) 2.66a 3.04a 2.96a 3.02b 4.17a
F-value (p-value) 62.964*** 58.992*** 67.458*** 72.422*** 69.241***
*** p<0.001.
1) ac Means with different superscripts in the same column are significantly different at the p<0.05 by Duncan’s multiple range test.

6. 군집분류에 따른 인구통계학적 특성

군집분류에 따른 인구통계학적 특성에 대한 결과는 Table 6과 같다. 군집에 따라 여성은 건강과 안전을 중요시하는 ‘건강안전추구군’이 많았으며, 남성은 맛을 중요시하는 ‘미식추구군’이 가장 많았다. 연령에 따라서는 연령이 적을 때는 ‘미식추구군’이 많았다가 연령이 증가할수록 건강과 안전을 챙기는 ‘건강안전추구군’이 유의적으로 증가하였다(p<0.001). 1인 가구의 경우 ‘외식편의추구군’이 많았으며, 가구원수가 증가할수록 ‘건강안전추구군’과 ‘미식추구군’이 증가하였으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 월소득에 따라서는 251∼350만 원의 소득이 있는 대상자를 제외한 모든 소득에서 ‘미식추구군’으로 분류된 대상자가 많았고 유의적인 차이가 있었다(p<0.01). 한 달 식비에 따라서는 45만 원 미만의 식비를 사용하는 대상자의 경우 맛을 중요시하는 ‘미식추구군’이 가장 많았고 한 달 식비가 증가할수록 ‘건강안전추구’군이 유의적으로 중가하는 경향을 나타냈다(p<0.01). Shin YL 등(2021)의 연구에서도 남성이 여성보다 ‘미각추구형 집단’이 많은 것으로 나타나 본 연구와 같은 결과를 나타냈다. Heo SJ & Bae HJ(2020)의 연구에서는 1인 가구가 편의·경제추구군으로 분류된 비율이 높았는데 본 연구에서도 1인 가구에서 ‘외식편의추구군’으로 분류된 비율이 높아 선행연구와 유사한 경향을 나타냈다. 이러한 이유는 1인 가구의 경우 1인분 음식을 주문했을 때 배달비의 부담이 크고 일부 배달음식 서비스를 하는 업체에서 1인분 음식의 배달이 제한적이기 때문에 나타난 결과로 사료된다.

Table 6. 
Demographic characteristics based on cluster classification
Variable Total Cluster χ2-value
Dining and convenience seekers
(n=60)
Health and safety seekers
(n=65)
Gourmet seekers
(n=82)
Gender Female 132 (63.8) 37 (17.9) 48 (23.2) 47 (22.7) 4.449
Male 75 (36.2) 23 (11.1) 17 ( 8.2) 35 (16.9)
Age (yr) <25 128 (61.8) 36 (17.4) 28 (13.5) 64 (30.9) 32.612***
26∼35 50 (24.2) 22 (10.6) 21 (10.1) 7 ( 3.4)
36∼45 15 ( 7.2) 1 ( 0.5) 7 ( 3.4) 7 ( 3.4)
>46 14 ( 6.8) 1 ( 0.5) 9 ( 4.3) 4 ( 1.9)
Number of household 1 52 (25.1) 21 (10.1) 15 ( 7.2) 16 ( 7.7) 8.018
2∼3 57 (27.5) 18 ( 8.7) 19 ( 9.2) 20 ( 9.7)
4∼5 95 (45.9) 21 (10.1) 30 (14.5) 44 (21.3)
6∼7 3 ( 1.4) 0 ( 0.0) 1 ( 0.5) 2 ( 1.0)
Monthly average income
(10 thousand won)
≤50 59 (28.5) 12 ( 5.8) 16 ( 7.7) 31 (15.0) 21.885**
51∼150 48 (23.2) 19 ( 9.2) 10 ( 4.8) 19 ( 9.2)
151∼250 54 (26.1) 17 ( 8.2) 16 ( 7.7) 21 (10.1)
251∼350 35 (16.9) 11 ( 5.3) 19 ( 9.2) 5 ( 2.4)
≥351 11 ( 5.3) 1 ( 0.5) 4 ( 1.9) 6 ( 2.9)
Monthly food expenditure
(10 thousand won)
≤25 64 (30.9) 10 ( 4.8) 22 (10.6) 32 (15.5) 20.352**
26∼45 58 (28.0) 23 (11.1) 9 ( 4.3) 26 (12.6)
46∼65 35 (16.9) 9 ( 4.3) 16 ( 7.7) 10 ( 4.8)
66∼100 39 (18.8) 15 ( 7.2) 13 ( 6.3) 11 ( 5.3)
≥101 11 ( 5.3) 3 ( 1.4) 5 ( 2.4) 3 ( 1.4)
1) n (%), ** p<0.01, *** p<0.001.

7. 군집분류에 따른 배달음식 앱 이용현황

군집분류에 따른 배달음식 앱 이용현황을 분석한 결과는 Table 7과 같다. 군집에 따른 배달음식 앱 이용현황을 검정하기 위하여 교차분석을 실시하였고, 이용장소, 이용이유, 이용음식, 배달음식 앱을 알게 된 경로에 대해서는 다중응답 교차분석을 실시하였다. 배달음식 앱 한 달 이용횟수에서 ‘외식편의추구군’과 ‘미식추구군’은 3∼4회 이용한다는 응답자가 가장 많았고, 건강안전추구군’은 한 달에 1∼2회 이용으로 다른 군집보다 적게 나타났으며 유의적인 차이가 있었다(p<0.001). Kim JW & Kim HY(2020)의 연구에서 ‘건강·안전추구집단’은 아침, 점심, 저녁을 주로 가정에서 식사한다는 결과가 있었는데 본 연구의 ‘건강안전추구군’에서도 건강과 안전을 위해 배달음식보다는 주로 가정 내에서 식사를 하는 것으로 나타났다. Ko SH(2014)의 연구에서는 ‘편의 추구형’이 배달음식 앱 이용이 가장 많은 것으로 나타났는데, 본 연구의 결과와도 유사하였다. 식생활라이프스타일에 따른 청년 1인 가구의 식습관 및 식행동을 비교 분석한 Kim DK & Lee SY(2023)의 연구에서 배달 음식을 주 3회 이상 이용하는 비율이 ‘편의형’에서 가장 많았는데 본 연구의 ‘외식편의추구군’에서도 편리성 때문에 집에서 직접 요리를 하는 복잡한 과정보다는 배달음식 앱을 이용하여 음식을 주문하고 있었다. 1회 주문금액은 모든 군집에서 1만 원 이상 3만 원 미만 이용한다는 응답자가 가장 많았고, 다음으로 3만 원 이상 4만 원 미만으로 나타났다. 배달음식 앱 이용장소는 모든 군집이 ‘집’에서 이용한다는 비율이 가장 많았고, 다음으로 한강, 공원, 여행지 등의 ‘야외’에서 이용하고 있었다. 배달음식 앱 이용 이유는 모든 군집에서 ‘주문, 결제, 검색이 동시에 가능해서’ 이용한다는 응답이 가장 많았고, 다음으로 ‘외식편의추구군’과 ‘미식추구군’은 ‘전화나 인터넷보다 편리해서’라고 응답하였고, ‘건강안전추구군’은 ‘배달정보확인 기능’이 있기 때문이라고 하였다. Choi JH(2019)의 연구에서 배달음식 앱 이용 이유로 ‘미식 집단’과 ‘저관심 집단’에서는 ‘검색, 주문, 결제까지 한 번에 가능’이라는 응답이 가장 많았고, ‘고관심 집단’에서는 ‘쿠폰, 적립, 가격 할인의 혜택’이라는 응답이 가장 많아 본 연구의 결과와 유사한 부분을 찾을 수 있었다. 배달음식 앱으로 주문하는 음식은 모든 군집에서 ‘패스트푸드’라고 하였고, 다음으로 외식편의추구군과 미식추구군은 ‘분식’ 건강안전추구군은 ‘한식’이라는 응답자가 많았다. Jeon JA(2022)의 연구에서 배달 앱으로 주문한 음식은 ‘치킨’이 가장 많았으며, 다음으로 ‘패스트푸드’로 나타나 본 연구와 비슷한 경향을 나타냈다. Kim JW & Kim HY(2020)의 연구에서 ‘건강·안전추구 집단’은 선호하는 식당이 한식 음식점, 한식 육류요리 전문점 등으로 나타나 본 연구와 유사한 것으로 나타났다. 배달음식 앱 인지경로에 대해서 모든 군집은 ‘대중매체’를 통하여 알게 되었다는 응답이 가장 많았고, 다음으로 ‘지인소개’, ‘간판 및 전광판’ 순으로 나타났다.

Table 7. 
Usage status of food delivery apps based on cluster classification
Variable Total Cluster χ2-value
Dining and convenience seekers
(n=60)
Health and safety seekers
(n=65)
Gourmet seekers
(n=82)
Usage frequency
(month)
1∼2 47 (22.7) 5 ( 2.4) 25 (12.1) 17 ( 8.2) 32.959***
3∼4 65 (31.4) 20 ( 9.7) 17 ( 8.2) 28 (13.5)
5∼6 42 (20.3) 13 ( 6.3) 18 ( 8.7) 11 ( 5.3)
7∼8 29 (14.0) 13 ( 6.3) 5 ( 2.4) 11 ( 5.3)
≥9 24 (11.6) 9 ( 4.3) 0 ( 0.0) 15 ( 7.2)
Order amount
(10 thousand won)
1≤ p >3 151 (72.9) 43 (20.8) 46 (22.2) 62 (30.0) 3.027
3≤ p >4 51 (24.6) 15 ( 7.2) 18 ( 8.7) 18 ( 8.7)
4≤ p >5 4 (1.9) 2 ( 1.0) 1 ( 0.5) 1 ( 0.5)
5≤ p >7 1 (0.5) 0 ( 0.0) 0 ( 0.0) 1 ( 0.5)
Usage location
(multiple response)
Home 199 (96.1) 60 (29.0) 59 (28.5) 80 (38.6) -
Outdoor 76 (36.7) 39 (18.8) 17 ( 8.2) 20 ( 9.7)
Workplace 55 (26.6) 24 (11.6) 17 ( 8.2) 14 ( 6.7)
University/graduate school 59 (28.5) 31 (15.0) 12 ( 5.8) 16 ( 7.7)
Accommodations 53 (25.6) 28 (13.5) 11 ( 5.3) 14 ( 6.8)
Other 1 (0.5) 0 ( 0.0) 0 ( 0.0) 1 ( 0.5)
Reason for use
(multiple response)
Easy price comparison 24 (11.7) 5 ( 2.4) 8 ( 3.9) 11 ( 5.3) -
Various payment systems 40 (19.4) 11 ( 5.3) 12 ( 5.8) 17 ( 8.3)
Curiosity 6 (2.9) 1 ( 0.5) 3 ( 1.5) 2 ( 1.0)
Recommendation from acquaintances 8 (3.9) 0 ( 0.0) 2 ( 1.0) 6 ( 2.9)
Various benefits 45 (21.8) 15 ( 7.3) 13 ( 6.3) 17 ( 8.3)
Simultaneous ordering, payment, and search 140 (68.0) 49 (23.8) 44 (21.4) 47 (22.8)
Delivery information verification feature 104 (50.5) 41 (19.9) 29 (14.1) 34 (16.5)
Restaurant information provided 68 (33.0) 28 (13.6) 18 ( 8.7) 22 (10.7)
More convenient than phone or internet 120 (58.3) 43 (20.9) 28 (13.6) 49 (23.8)
Ordered food
(multiple response)
Korean cuisine 107 (51.9) 37 (18.0) 26 (12.6) 44 (21.4) -
Western cuisine 63 (30.6) 29 (14.1) 11 ( 5.3) 23 (11.2)
Japanese cuisine 59 (28.6) 29 (14.1) 14 ( 6.8) 16 ( 7.8)
School cuisine 115 (55.8) 47 (22.8) 23 (11.2) 45 (21.8)
Chinese cuisine 80 (38.8) 33 (16.0) 16 ( 7.8) 31 (15.0)
Fast food 134 (65.0) 50 (24.3) 32 (15.5) 52 (25.2)
Late-night snacks 88 (42.7) 38 (18.4) 19 ( 9.2) 31 (15.0)
Desserts 64 (31.1) 34 (16.5) 13 ( 6.3) 17 ( 8.3)
Other 2 (1.0) 0 ( 0.0) 0 ( 0.0) 2 ( 1.0)
App discovery path
(multiple response)
Magazine 2 (1.0) 0 ( 0.0) 0 ( 0.0) 2 ( 1.0) -
Signage and electronic billboards 20 (10.0) 3 ( 1.5) 7 ( 3.5) 10 ( 5.0)
Mass media 174 (87.0) 57 (28.5) 54 (27.0) 63 (31.5)
Referral from acquaintances 61 (30.5) 23 (11.5) 15 ( 7.5) 23 (11.5)
1) n (%), *** p<0.001.

8. 군집분류에 따른 배달음식 앱 선택속성

군집에 따른 배달음식 앱 선택속성에 대한 결과는 Table 8과 같다. 분석결과 ‘외식편의추구군’이 ‘건강안전추구군’과 ‘미식추구군’에 비해 ‘브랜드 이미지’와 ‘음식메뉴다양성’의 평균이 높은 것으로 나타났다. 배달음식 앱 선택속성 중 ‘원산지 표시 여부’와 ‘영양성분 표시 여부’는 ‘건강안전추구군’에서 유의적으로 높게 나타났다(p<0.001). 이러한 결과는 ‘건강안전추구군’이 건강과 안전을 추구하기 때문에 다른 집단에 비해 영양성분 표시와 원산지 표시를 중요하게 생각하는 것으로 사료된다. 군집들과 편리성(p<0.001), 업체 다양성(p<0.001), 저렴한 배달료(p<0.001), 브랜드 이미지(p<0.05), 결제 할인 여부(p<0.001), 할인이벤트 여부(p<0.001), 리뷰이벤트 여부(p<0.001), 포인트 적립 여부(p<0.001), 음식메뉴 다양성(p<0.001), 저렴한 최소주문 금액(p<0.001) 등의 선택속성에서 유의적인 차이가 있었으며, ‘외식편의추구군’과 ‘건강안전추구군’의 평균이 높았다. 모든 군집에서 배달음식 앱을 선택할 때 ‘편리성’을 가장 크게 생각하고 있었으며, 다음으로 ‘외식편의추구군’과 ‘건강안전추구군’의 경우 ‘음식메뉴 다양성’, ‘업체 다양성’, ‘미식추구군’은 ‘업체의 다양성’, ‘음식메뉴 다양성’ 순으로 평균이 높은 것으로 나타났다. Lee JY & Kang SH(2020)의 연구에서 ‘이용 편의 중심의 미식가형’ 응답자들은 메뉴 검색 및 앱 사용 시 신속하고 편리한 절차를 중요하게 생각한다고 분석하였는데 이는 본 연구에서 ‘편리성’이 가장 높게 나타난 결과와 유사한 경향으로 보여진다. Kim HJ & Kim MR(2019)의 연구에서는 배달 또는 테이크아웃 음식 선택 시 가장 중요하게 고려하는 기준이 ‘음식의 맛’이라고 하였고, 음식의 맛과 메뉴의 다양성은 공통적으로 음식 선택 속성의 중요한 요인이 되고 있다고 하였는데, 이는 본 연구에서 ‘음식메뉴 다양성’이 모든 군집에서 평균이 높게 나타난 결과와 비슷한 경향을 보였다. 이러한 결과들로 보아 추후에 배달음식 앱의 개발 또는 개선할 때에는 사용 ‘편의성’을 우선으로 생각해야 할 것으로 사료되며, 다양한 메뉴와 업체를 보유하여 소비자의 선택의 폭을 넓혀 주어야 할 것으로 보여진다.

Table 8. 
Selection attributes of food delivery apps based on cluster classification
Variable Cluster Total F-value
Dining and convenience seekers
(n=60)
Health and safety seekers
(n=65)
Gourmet seekers
(n=82)
Convenience 4.751)±0.47b2) 4.54±0.71b 4.18±0.76a 4.46±0.71 13.066***
Variety of providers 4.58±0.67b 4.32±0.85b 4.01±0.90a 4.28±0.85 8.526***
Affordable delivery fees 4.42±1.29b 4.05±1.45b 3.15±1.54a 3.80±1.54 14.805***
Brand image 3.72±0.92b 3.45±1.03ab 3.20±1.11a 3.45±1.05 4.447*
Single-house delivery option 3.50±1.10 3.25±1.03 3.12±1.12 3.27±1.09 2.130
Discount availability 4.48±0.87b 4.25±0.99b 3.60±1.10a 4.06±1.07 15.213***
Discount event availability 4.58±0.74b 4.31±0.95b 3.70±1.13a 4.14±1.04 15.707***
Review event availability 4.55±0.75b 4.23±1.03b 3.54±1.18a 4.05±1.11 15.570***
Point accumulation availability 3.93±1.01b 3.77±1.13b 2.96±1.17a 3.50±1.19 16.013***
Variety of payment methods 3.67±1.12 3.49±1.05 3.30±1.10 3.47±1.09 1.942
Variety of food menu 4.63±0.66c 4.32±0.89b 3.82±0.92a 4.21±0.91 17.124***
Country of origin labeling 2.87±1.10a 3.40±1.03b 2.67±1.11a 2.96±1.12 8.534***
Visual design of the screen 3.30±1.45 3.18±1.27 3.34±1.07 3.28±1.25 0.294
Nutritional ingredients labelling 2.97±1.26a 3.66±1.04b 2.65±1.06a 3.06±1.19 15.336***
Low minimum order amount 4.52±1.00b 4.18±1.09b 3.46±1.28a 4.00±1.23 15.973***
* p<0.05, *** p<0.001.
1) The scale ranges from 1, indicating strong disagreement, to 5, indicating strong agreement.
2) ac Means with different superscripts in the same row are significantly different at the p<0.05 by Duncan’s multiple range test.


요약 및 결론

본 연구는 식생활라이프스타일의 요인을 바탕으로 군집분석을 진행하고 군집에 따른 배달음식 앱 이용현황과 선택속성을 알아보고자 하였다. 군집에 따른 배달음식 앱 이용 현황과 선택속성을 알아보기 위하여 경기도에 거주하는 성인 250명을 대상으로 2023년 5월 2일부터 6월 2일까지 온라인 설문조사를 실시하고 불성실한 설문지를 제외하고 207부(분석률 83.0%)를 유효응답으로 분석에 이용하였다.

인구통계학적특성에서 25세 미만이 128명(61.5%)으로 가장 많았고, 가구원 수는 4∼5명이 95명(45.7%), 한 달 소득은 50만 원 미만이 28.4%로 가장 많았다. 식생활라이프스타일의 25개 항목을 요인분석을 위해 공통성이 0.5 이하인 ‘요리를 직접한다’ 1개 항목을 삭제하고 24개 항목을 분석한 결과, KMO값은 0.845, Bartlett의 구형성 검정은 p<0.000으로 요인분석이 적합한 것으로 나타났다. 식생활라이프스타일은 ‘건강추구형’, ‘안전추구형’, ‘외식추구형’, ‘간편추구형’, ‘미식추구형’의 5개 요인이 도출되었으며, 5개 요인의 분산설명력은 60.836으로 나타났다. 각 요인의 Cronbach’α 값은 ‘건강추구형(7개 항목)’ 0.670, ‘안전추구형(6개 항목)’ 0.772, ‘외식추구형(5개 항목)’ 0.775, ‘간편추구형(4개 항목)’ 0.754, ‘미식추구형(2개 항목)’ 0.555로 항목의 내적일관성이 있는 것으로 나타났다. 군집의 분류를 위해 계층적 군집분석과 K-평균 군집분석을 실시하여 식생활라이프스타일 5개 요인을 3개의 군집으로 분류하였고, 1군집은 29%, 2군집은 31.4%, 3군집은 39.6%로 나타나 적절한 군집구성 비율을 나타냈다. 1군집은 5개의 식생활라이프스타일 요인 중 ‘외식추구형’과 ‘편의추구형’에서 높은 평균 값을 나타내어 ‘외식편의추구군’으로 명명하였고, 2군집은 ‘안전추구형’, ‘건강추구형’에서 높은 평균 값을 나타내어 ‘건강안전추구군’으로 명명하였으며, 3군집에서는 ‘미식추구형’에서 가장 높은 평균 값을 나타내어 ‘미식추구군’으로 명명하였다. 군집에 따른 인구통계학적 특성에서 ‘외식편의추구군’은 배달음식 앱을 3∼4회 이용한다는 응답이 가장 많았고, ‘건강안전추구군’은 1∼2회 이용한다는 응답이 가장 많아 ‘외식편의추구군’에서 배달음식 앱의 이용이 많은 것으로 나타났다(p<0.001). 배달음식 앱에서 음식을 주문시 1회 사용금액은 세 집단 모두 1만 원 이상∼3만 원 미만이라는 응답이 가장 많았으며, 다음으로 3만 원 이상∼4만 원 미만 순으로 나타났다. 세 집단 모두 ‘가정’에서 이용한다는 응답이 많았고, 배달음식 앱의 사용 이유로 ‘외식편의추구군’과 ‘건강안전추구군’은 ‘주문, 결제, 검색이 동시에 가능해서’라는 응답이 많았고, ‘미식추구군’은 ‘전화나 인터넷보다 편리해서’라고 하였다. 배달음식 앱 선택속성 중‘원산지 표시 여부’와 ‘영양성분 표시 여부’는 ‘건강안전추구군’에서 유의적으로 높게 나타났고(p<0.001), 모든 군집에서 배달음식 앱을 선택할 때 ‘편리성’을 가장 많이 고려하였고, 다음으로 ‘외식편의추구군’과 ‘건강안전추구군’은 ‘음식메뉴 다양성’, ‘업체 다양성’, ‘미식추구군’은 ‘업체의 다양성’, ‘음식메뉴 다양성’ 순으로 고려한다고 하였다. 이러한 결과들을 바탕으로 향후 배달음식 앱 선택속성에 따른 만족도에 대한 영향력을 연구해보고자 한다.


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