When Is Sales Channel Diversification More Effective for Small Foodservice Businesses? The Roles of Organizational Change Capability, Digitalization, and Competitive Intensity
1 Yonsei University
DOI: https://doi.org/10.17287/kmr.2026.55.3.1267
Abstract
Digital transformation, the diffusion of digital platforms, and post-COVID-19 shifts in demand are reshaping the competitive structure of the foodservice industry. Amid these changes, small foodservice businesses are diversifying their sales channels to enhance market access and stabilize revenue. However, prior research on diversification has largely focused on product and business diversification in large firms and manufacturing contexts. Grounded in the resource-based view, this study uses data from the 2024 Survey on the Management Status of the Restaurant Business to examine the effect of sales channel diversification on business performance. It further tests the moderating effects of organizational change capability, digitalization, and competitive intensity. Sales channel diversification is measured by the number of sales channels and the balance of sales among channels. The findings reveal that sales channel diversification is positively associated with business performance, with this effect strengthened by higher levels of organizational change capability and digitalization, whereas competitive intensity does not significantly moderate the relationship. This study reinterprets sales channel diversification as a channel portfolio strategy for these businesses, extending the diversification literature and identifying how internal capabilities and digital infrastructure shape the performance of multichannel operations.
Ⅰ. 서 론
전 세계 외식산업은 디지털 전환, 플랫폼 경제의 확산, COVID-19 팬데믹과 같은 외부 충격에 의해 전례 없는 구조적 변화를 겪고 있다. 한국 또한 소비자의 주문 및 소비 방식이 다변화됨에 따라, 전통적인 홀 영업 중심 구조에서 벗어나 배달, 포장 등 오프-프레미스(off-premise) 채널을 병행하는 방향으로 재편되고 있다. 「외식업체 경영실태조사 보고서(2024)」에 따르면, 총 매출액 대비 판매유형별 매출 비중은 매장 내 취식이 75.4%로 여전히 가장 높았으나, 테이크아웃(13.2%)과 배달(11.4%)의 비중도 상당한 수준에 이르는 것으로 나타났다. 이 가운데 패스트푸드나 제과점 등 일부 업종에서는 배달과 포장이 각각 14.6%와 20.9%를 차지하였으며, 프랜차이즈 업체의 경우 두 채널의 합계 비중이 30%를 상회하는 등 매장 외 판매채널의 확대가 두드러졌다. 이는 외식업체의 운영 방식이 단일 채널 중심에서 홀, 배달, 포장 등 복수의 판매채널을 병행하는 다채널 구조로 변화하고 있음을 시사한다. 통계청 「온라인쇼핑동향조사」에 따르면 2024년 음식서비스 거래액은 약 29조 2,802억 원에 달하였다. 이는 디지털 채널이 단순한 보조 수단을 넘어 외식 수요의 주요 유입 경로로 자리 잡았음을 보여주며, 외식업체의 운영 전반에서 구조적 재편을 요구하는 환경적 압력으로 작동하고 있음을 시사한다.
이러한 환경 변화 속에서 외식업 소상공인은 지속가능한 성장과 성과 극대화를 위해 다양한 전략적 대응안을 모색하고 있다. 선행연구는 소상공인의 주요 대응 전략으로 소셜미디어를 활용한 디지털 마케팅(Dossena et al., 2021), 디지털 전환(Alt, 2021; Lee et al., 2024), 제품 및 서비스 차별화(Kankam-Kwarteng et al., 2020) 등을 제시해 왔다. 최근에는 이러한 전략과 더불어 홀, 배달, 포장 등 다양한 채널을 활용하는 판매채널 다각화 전략이 외식업의 성과를 좌우하는 핵심 전략으로 부상하고 있다. Wang et al.(2024)은 레스토랑의 매장 식사와 배달 병행 운영이 단일 채널 운영에 비해 성과상 이점을 가질 수 있다는 것을 이론적으로 제시하였으며, Li and Wang(2024)은 온디멘드 배달 플랫폼의 활용이 매출 유지와 회복탄력성에 기여한다는 점을 실증하였다. 한편, 다각화의 성과 효과에 대한 기존 연구는 일관된 합의에 도달하지 못하고 있다. 범위의 경제와 자원 보완성에 기반한 긍정적 결과(Hitt et al., 1997; Holcomb et al., 2009)가 제시된 반면, 자원 분산 및 운영 복잡성 증가에 따른 부정적 결과(Berger and Ofek, 1995; Lang and Stulz, 1994; Wan and Hoskisson, 2003)와 역 U 자형 관계와 같은 비선형적 패턴도 보고되고 있다(Palich et al., 2000).
본 연구는 전통적으로 제품군이나 시장 영역의 확장으로 논의되어 온 다각화 개념을 채널 수준으로 확장 하여, 동일한 제품과 서비스를 복수의 판매경로로 제공하는 ‘판매채널 다각화(sales channel diversification)’로 재정의한다. 이는 설비, 인력, 운영 프로세스, 브랜드 등 핵심 자원을 채널 간에 공유함으로써 관련 다각화의 핵심 논리인 자원 공유와 범위의 경제를 실현할 수 있다는 점에서 전략적 의의를 갖는다(Markides and Williamson, 1994; Rumelt, 1982). 기존 연구에서도 산업 및 자원 관련성이 높을수록 자원 공유가 활성화될 수 있음이 제시되었으며(박경미 & 권구혁, 2009), 박경민(2009)은 카테고리 수준의 다각화를 측정하고 성과와의 관계를 분석하였다. 이러한 이론적 배경을 바탕으로, 본 연구는 판매채널 다각화를 자원 제약하에서 동일한 운영 기반을 다수의 판매경로에 배분하고 활용하는 채널 수준의 관련 다각화 전략으로 개념화한다.
한편, 다채널 전략의 성과 효과에 관한 선행연구는 여전히 일관된 결론에 도달하지 못하고 있다. 일부 연구는 다채널 또는 플랫폼 기반 채널 활용이 매출 및 회복탄력성 측면에서 이점을 제공할 수 있다는 것을 제시한 반면(Li and Wang, 2024; Wang et al., 2024), 다른 연구는 채널 간 잠식(cannibalization)과 추가적인 운영 부담이 성과를 제약할 수 있다는 점을 지적하였다(Avery et al., 2012; Kollmann et al., 2012). 따라서 공급 측면의 자원 공유 논리만으로는 판매채널 다각화의 성과를 충분히 설명하기 어려우며, 고객의 채널 선택과 구매 반응이라는 수요 측 메커니즘을 함께 고려할 필요가 있다. 실제로 국내 옴니채널 연구에서도 다양한 채널에서의 고객 경험이 충성도와 지속적 이용에 영향을 미치는 것으로 나타나, 다채널 전략의 성과가 고객 측면의 반응과도 밀접하게 관련될 수 있다는 것을 보여준다(이미아 & 이유재, 2019). 이러한 수요 측 메커니즘은 외식업 맥락에서 특히 중요하다. 외식업의 서비스 특성상 고객의 채널 선택과 재방문 행동이 매출에 비교적 빠르게 반영되기 때문이다.
아울러 다각화 효과는 단순히 몇 개의 채널을 운영하는가만으로는 충분히 포착되기 어렵다. 이에 본 연구는 판매채널 다각화를 채널 수와 채널별 매출 균형도라는 두 차원으로 구분한다. 채널 수는 외식업체가 활용하는 판매경로의 폭을 의미하며, 채널별 매출 균형도는 매출이 복수의 채널에 얼마나 분산되어 있는지를 의미한다. 이는 다각화 수준이 사업 영역의 수뿐만 아니라 각 영역 간 활동 또는 매출의 분포를 함께 반영해야 한다는 기존 다각화 연구의 관점과도 일맥상통한다(Jacquemin and Berry, 1979; Palepu, 1985; Raghunathan, 1995). 채널 수의 확대는 주방 설비, 인력, 운영 노하우 등 기존 자원을 추가 채널로 재배치하여 범위의 경제와 비용 분산을 가능하게 하지만, 동시에 운영 과제가 증가함에 따라 조정 및 통제 비용을 높일 수 있다. 반면 채널별 매출 균형도는 특정 채널에 대한 의존도를 낮추어 수요 변동을 완충하는 데 기여할 수 있으나, 자원 제약이 큰 경우 자원의 분산으로 인해 채널별 효율과 서비스 품질이 약화될 위험도 수반한다.
본 연구는 자원기반관점(Resource-Based View, RBV)을 토대로 판매채널 다각화와 외식업 소상공인의 성과 간 관계를 살펴보고자 한다. RBV 는 가치 있고 희소하며 모방이 어렵고 대체 불가능한 자원의 이질성이 성과 차이를 낳는다는 전제에 기반하므로(Barney, 1991; Wernerfelt, 1984), 판매채널 다각화로 인해 발생하는 채널 간 설비, 인력, 데이터 등의 공유와 활용이 성과에 미치는 영향을 설명하는 데 적합하다. 이러한 맥락에서 판매채널 다각화는 기존 운영 자원을 복수의 판매채널에 활용하는 전략으로, 보유 자원의 특성뿐만 아니라 이를 성과로 전환하는 조건이 중요하다. 따라서 본 연구는 자원 제약적 환경 에서 판매채널 다각화가 조직적 변화역량과 디지털화 같은 내부 실행 조건, 그리고 경쟁강도 같은 외부 환경 조건에 따라 어떻게 성과로 연결되는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 실증 분석에는 농림축산식품부가 주관하고 한국농촌경제연구원(KREI)이 수행한 「외식업체 경영실태조사(2024)」 데이터를 활용하였다.
본 연구는 서비스업 및 소상공인 맥락에서 RBV 의 적용 범위를 확장하고, 다각화의 성과 효과를 공급 측과 수요 측 메커니즘의 관점에서 통합적으로 검토한다는 점에서 학문적 기여가 있을 것이다. 이론적으로는 기존 다각화 연구가 주로 제품 및 사업 수준의 확장에 초점을 맞추어 온 것과 달리, 다각화 논의를 외식업체가 동일한 제품과 서비스를 복수의 판매경로를 통해 제공하는 채널 수준으로 확장한다. 이를 통해 판매채널 다각화 과정에서 채널 간 자원 배분과 활용 문제의 중요성을 강조한다. 실무적으로는 외식업 소상공인이 판매채널을 구성하고 운영 우선순위를 설정하는 데 활용할 수 있는 의사결정의 근거를 제시한다.
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 판매채널 다각화와 외식업 소상공인의 경영성과
선행연구는 다각화를 단일 사업 영역을 넘어 새로운 제품군이나 산업에 진입하여 복수의 사업 포트폴리오를 운영하는 전략으로 정의해 왔다(Ansoff, 1957; Montgomery, 1994). 일반적으로 다각화는 관련 다각화와 비관련 다각화로 구분된다. 관련 다각화는 기술, 시장, 자원 기반이 인접한 사업 간 보완성을 활용하여 시너지를 창출하는 데 초점을 둔다(Markides and Williamson, 1994). 반면 비관련 다각화는 연계성이 낮은 영역으로 확장함으로써 위험을 분산하고 내부 자본시장을 통해 잉여자금을 효율적으로 재배분할 수 있다는 장점을 지닌다(Hoskisson and Hitt, 1990; Montgomery, 1994; Stein, 1997).
본 연구에서 다루는 판매채널 다각화는 동일한 제품과 서비스를 매장 내 식사, 포장, 배달 등 복수의 경로로 제공하는 전략으로, 전통적인 의미의 제품 및 사업 다각화와는 구별된다. 그러나 판매채널 다각화는 채널 간 전략적 연관성이 높고, 주방 설비, 인력, 운영 노하우, 브랜드와 같은 핵심 운영 기반을 공유한다는 점에서 채널 수준의 관련 다각화로 볼 수 있다. 이러한 특성은 관련 다각화 연구에서 강조되어 온 사업 간 자원 공유와 시너지 창출의 논리와 연결된다(Markides and Williamson, 1994). 또한 복수의 채널 간에 제한된 운영 자원을 배분해야 한다는 점에서, 다각화 전략의 내부 자원 배분 논리와도 맞닿아 있다(Stein, 1997). 이에 본 연구는 판매채널 다각화를 자원 제약하에서 복수의 판매채널 간 운영 자원을 배분하고 활용하는 전략으로 개념화한다.
RBV에 따르면 기업의 지속적 경쟁우위는 가치 있고 희소하며 모방이 어렵고 대체 불가능한 자원에서 비롯된다(Barney, 1991). 또한 기업은 보유 자원을 소유하는 데 그치지 않고, 이를 다양한 활동에 구조화, 결합, 활용하는 과정을 통해 성과를 창출할 수(Sirmon et al., 2007) 있다. 외식업체가 보유한 주방 설비와 조리 인력 등의 유형자원, 브랜드 인지도와 운영 노하우 등의 무형자원, 공급업체와의 거래관계와 같은 관계자원은 개별 자원만으로는 쉽게 경쟁우위를 보장하지 못할 수 있다. 그러나 이러한 자원들이 장기간의 운영 경험을 통해 축적된 조리 및 서비스 루틴, 품질관리 방식, 고객 대응 역량과 결합될 경우 경쟁업체가 단기간에 모방하거나 대체하기 어려운 자원 묶음으로 기능할 수 있다. 특히 이러한 자원이 매장 내 식사, 포장, 배달 등 복수의 판매채널에서 병행 활용될 경우, 기존 운영 자원의 활용 범위가 확대되고 고정비가 여러 채널에 분산됨으로써 범위의 경제가 실현될 수 있다(Tagashira and Minami, 2019; Zhang et al., 2010). 따라서 공급 측면에서 판매채널 다각화는 기존 운영 자원의 활용도를 높이고 비용 효율성을 제고함으로써 외식업체의 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.
한편, 기존 연구는 다각화가 보유 자원의 활용 범위를 넓혀 성과 향상에 기여할 수 있지만, 동시에 조정 및 관리 복잡성을 증가시킬 수 있음을 지적해 왔다(Hoskisson and Hitt, 1990). 이에 따라 다각화와 성과 간 관계는 부정적 또는 비선형적 형태로 나타날 수 있다는 연구 결과도 제시되었다(Berger and Ofek, 1995; Lang and Stulz, 1994; Palich et al., 2000). 이와 유사하게, 복수의 판매채널을 운영하는 다채널 전략 연구에서도 성과 효과는 일관되게 나타나지 않았다. 다채널 운영은 시장 도달 범위를 넓히고 추가 수요를 유입시켜 매출 성과를 개선할 수 있지만(Cao and Li, 2015; Herhausen et al., 2015; Li and Wang, 2024), 채널 간 잠식, 추가 운영 부담, 플랫폼 수수료 등으로 인해 성과 효과가 제한될 수도 있다(Avery et al., 2012; Kollmann et al., 2012; Wang et al., 2024). 따라서 공급 측면의 자원 공유 논리만으로는 판매채널 다각화의 성과를 충분히 설명하기 어려우며, 고객의 채널 선택과 구매 반응이라는 수요 측 메커니즘을 함께 고려할 필요가 있다.
외식업은 생산과 소비가 동시에 이루어지고 고객 접점이 빈번한 산업적 특성을 지닌다. 이러한 특성상 판매채널 다각화는 고객의 채널 선택과 구매 행동에 영향을 미치며, 그 결과가 매출에 비교적 즉각적으로 반영될 수 있다. 수요 측 관점에서 판매채널 다각화는 소비자가 자신의 상황과 선호에 맞는 구매 경로를 선택할 수 있게 함으로써 접근성과 이용 편의성을 높이고, 이를 통해 신규 고객 유입, 구매 전환, 재구매 가능성을 높일 수 있다(Ye et al., 2012). 특히 고객이 매장, 포장, 배달 채널을 상황에 따라 병행하거나 전환해 이용하는 경우, 한 채널에서 형성된 업체에 대한 인지도와 긍정적 이용 경험은 다른 채널의 구매로 확장될 수 있다. 따라서 관련성이 높은 판매채널을 함께 운영하는 것은 고객 접점을 확대할 뿐만 아니라 채널 간 수요의 보완성을 높여 성과 향상에 기여할 수 있다(Sohl et al., 2020; Tanriverdi and Lee, 2008). 이러한 논리는 복수의 판매채널 운영이 고객의 접근성과 구매 편의성을 높이고, 고객 유지와 재구매에 긍정적으로 작용할 수 있다는 멀티채널 및 옴니채널 연구와도 일치한다(Lemon and Verhoef, 2016; Neslin and Shankar, 2009). 또한 국내 연구에서도 다양한 채널에서의 고객 경험이 고객의 충성도와 지속적 이용에 영향을 미친다고 제시되어, 판매채널 다각화의 성과가 수요 측 반응을 통해서도 설명될 수 있음을 뒷받침한다.
종합하면, 판매채널 다각화는 기존 운영 자원의 활용도를 높이고 고정비를 분산시키는 공급 측 효과와 함께, 고객 접점과 구매 편의성을 확대함으로써 외식업체의 성과 향상에 기여할 수 있다. 특히 외식업의 판매채널 다각화는 동일한 제품과 서비스를 매장 내 식사, 포장, 배달 등 관련성이 높은 채널을 통해 제공한다는 점에서, 기존 자원의 공유와 채널 간 수요 보완성을 동시에 기대할 수 있다. 이러한 논의를 바탕으로 본 연구는 다음과 같은 가설을 제시한다.
가설 1: 외식업체의 판매채널 다각화 수준은 경영성과와 정(+)의 관계를 보일 것이다.
2.2 조직적 변화역량의 조절효과
외식업에서 판매채널 다각화는 고객 접점을 확장하는 기회를 제공하는 동시에, 채널 운영의 복잡성을 높여 추가적인 조정비용을 유발할 수 있다. 따라서 판매채널 다각화가 경영성과로 전환되는 정도는 채널 확대에 수반되는 운영상 변화를 조직이 얼마나 효과적으로 실행하고 조정할 수 있는지에 따라 달라질 수 있다. RBV는 기업 성과를 내부 자원의 차이로 설명하며, 경쟁우위를 좌우하는 핵심 자원이 무엇(what)인지를 규명하는 데 유용하다(Barney, 1991). 그러나 판매채널 다각화처럼 기존 자원을 복수의 채널에 배분하고 활용해야 하는 상황에서는, 보유 자원이 조직 내부에서 어떻게(how) 활용, 통합, 재구성되어 성과로 이어지는지 역시 중요하다. 이때 조직이 변화를 얼마나 효과적으로 실행하고 조정할 수 있는지, 즉 실행 역량의 수준에 따라 다각화의 성과 전환 정도가 달라질 수 있다. 이러한 맥락에서 자원의 보유를 넘어 이를 운용하고 재구성하는 실행 역량을 함께 고려해야 한다는 필요성이 제기되어 왔다(Eisenhardt and Martin, 2000; Sirmon et al., 2007; Teece et al., 1997). 따라서 본 연구는 외식업체의 조직적 변화역량을 판매채널 다각화와 성과 간 관계를 조절하는 실행 역량으로 개념화한다.
선행연구에 따르면 조직적 변화역량(organizational change capability)은 조직이 변화를 효과적으로 추진하고 실행할 수 있도록 하는 조직 수준의 총체적 능력으로 논의되어 왔다(Heckmann et al., 2016; Judge and Douglas, 2009). 나아가 조직적 변화역량은 변화 과제를 수행하는 과정에서 축적된 경험적 학습과 실행 기반을 포괄하며, 조직이 환경 변화에 대응하여 기존 역량을 재구성하고 새로운 역량을 형성하도록 돕는 일반적 동적역량(generic dynamic capability)으로 간주되기도 하였다(Andreeva and Ritala, 2016; Supriharyanti and Sukoco, 2023). 본 연구는 이러한 변화역량을 외식업 소상공인 맥락에서 메뉴 구성, 서비스 방식, 주문 처리, 인력 배치, 조리 등 운영 요소를 신속하게 조정하는 행동적 민첩성(behavioral agility)의 성격을 지닌 실행 중심의 역량으로 본다.
조직적 변화역량은 판매채널 다각화와 성과 간의 관계를 공급 측면과 수요 측면에서 강화하는 핵심 조절요인으로 기능할 수 있다. 먼저, 공급 측면에서 판매채널 다각화는 채널별 주문 변동성과 서비스 우선순위의 불확실성을 확대하며, 제한된 처리용량 하에서 주문 흐름을 관리하기 위한 추가적인 정보처리 및 조정 활동을 수반한다(Ma et al., 2021; Wang et al., 2024). 이때 조직적 변화역량이 높은 업체는 채널별 주문량 변화에 맞추어 인력, 조리 순서, 주문 처리 방식, 서비스 절차 등을 보다 신속하게 조정할 수 있으며, 이러한 반복적 조정 과정에서 축적된 실행 경험은 운영상의 오류와 지연을 줄이는 데 기여할 수 있다(Argote and Miron-Spektor, 2011; Pavlou and El Sawy, 2011; Sirmon et al., 2007). 그 결과 판매채널 다각화로 인해 발생하는 조정 및 오류 비용이 완화되어 다각화의 성과 창출 효과가 강화될 수 있다. 반면, 조직적 변화역량이 낮은 경우 채널별 주문 흐름과 운영 절차를 적시에 조정하기 어렵기 때문에 운영 혼선이 누적되고, 채널 확대에 따른 기대 효과가 실행상의 비효율로 인해 상쇄될 가능성이 크다.
수요 측면에서도 조직적 변화역량은 판매채널 다각화의 성과 효과를 강화할 수 있다. 판매채널이 확대될수록 고객은 매장, 포장, 배달 등 복수의 접점을 통해 업체와 상호작용하게 되며, 이 과정에서 채널별 정보와 주문 절차가 일관되게 관리되지 않을 경우 탐색 부담과 주문 과정의 불확실성이 증가할 수 있다(Lemon and Verhoef, 2016; Stigler, 1961; Verhoef et al., 2015). 특히 메뉴, 가격, 운영시간, 주문 가능 여부, 서비스 절차 등이 적시에 조정되지 않으면 고객 혼란이나 서비스 불만으로 이어져 다각화의 긍정적 효과가 약화될 수 있다. 반면 조직적 변화역량이 높은 업체는 변화하는 채널 환경에 맞추어 고객에게 제공되는 정보와 운영 절차를 보다 신속하고 일관되게 조정함으로써 정보 불일치와 고객 불확실성을 완화할 수 있다. 선행연구에서도 채널 간 정보 연계와 가용성 정보의 제공은 고객의 구매 반응을 촉진하고, 채널 간 연계는 고객 유지에 긍정적으로 작용할 수 있음이 제시되었다(Gallino and Moreno, 2014; Herhausen et al., 2015; Li et al., 2018). 따라서 조직적 변화역량이 높은 외식업체일수록 판매채널 다각화의 잠재적 효과가 실제 경영성과로 전환될 가능성이 높아지는 반면, 변화역량이 낮은 업체는 고객 혼란과 서비스 불만으로 인해 그 효과가 제한될 수 있다.
이상의 논의를 종합하면, 조직적 변화역량은 공급 측면에서 판매채널 다각화에 수반되는 운영상 조정 부담과 오류 비용을 완화하고, 수요 측면에서는 채널 확대 과정에서 발생할 수 있는 고객 접점의 정보 불일치와 주문 불확실성을 줄임으로써 판매채널 다각화의 성과 효과를 강화하는 조절요인으로 기능할 수 있다. 이에 다음과 같은 가설을 제시한다.
가설 2: 외식업체의 조직적 변화역량이 높을수록 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계가 강화될 것이다.
2.3 디지털화의 조절효과
최근 외식업체들은 매장 운영 전반에 디지털 기술을 점진적으로 도입하고 있으며, 이러한 외식업의 디지털화는 고객 접점 확대, 운영 자동화, 시스템 통합 등 다양한 양상으로 나타나고 있다(Alt, 2021). 본 연구에서는 디지털화를 배달앱이나 예약 플랫폼 등 외부 플랫폼을 활용하는 방식과 POS 단말기, 무인 주문기, 서빙 로봇 등 매장 내부 운영에 디지털 기기를 도입하는 방식으로 구분한다. 외부 플랫폼의 경우 플랫폼 오너가 정보 접근 범위와 운영 규칙을 사전에 설정하므로, 개별 업체가 이를 자신의 운영 방식에 맞게 조정하는 데에는 한계가 있으며(Ghazawneh and Henfridsson, 2013), 이는 독립변수인 판매채널 다각화와 개념적으로 중첩될 소지가 있다. 따라서 본 연구는 개별 업체가 매장 운영 과정에서 활용하고 조정할 수 있는 내부 디지털 인프라, 즉 매장 내부 운영 수준의 디지털화에 주목한다.
구체적으로, 본 연구에서 디지털화는 단순한 기기의 도입이나 보유를 넘어, 주문, 결제, 대기, 조리, 고객 응대 등 매장 내 운영 활동 전반을 디지털 수단으로 연계하여 정보를 효율적으로 처리하고 업무 흐름의 일관성과 안정성을 뒷받침하는 운영 기반을 의미한다. 이는 정보기술 자원의 활용 가치가 기술 자체의 보유만이 아니라 조직의 업무 절차, 운영 루틴 및 보완적 자원과의 연계 속에서 구체화된다는 선행연구의 논의와 부합한다(Melville et al., 2004; Wade and Hulland, 2004). 실제로 정보기술 역량은 조직학습을 통해 기업성과와 연결될 수 있으며(Tippins and Sohi, 2003), 고객 서비스 프로세스에서도 부서 간 지식 공유가 정보기술 자원의 효과를 설명하는 중요한 요인으로 제시된 바 있다(Ray et al., 2005). 나아가 디지털화는 앞서 살펴본 조직적 변화역량과 개념적으로 구분된다. 조직적 변화역량이 환경 변화에 대응하여 운영 방식을 조정하고 실행하는 역량이라면, 디지털화는 매장 운영 정보를 체계적으로 관리하고 업무 흐름을 지원하는 구조적 기반에 해당한다.
디지털화 역시 판매채널 다각화와 경영성과 간의 관계를 공급과 수요 측면에서 조절할 수 있다. 먼저 공급 측면에서 판매채널 다각화는 주문 유입 경로와 처리 절차를 다양화하여 내부의 정보 처리 및 업무 조정 부담을 높인다(Daft and Lengel, 1986; Tushman and Nadler, 1978). 예컨대 매장 식사, 포장, 배달 주문이 동시에 발생할 경우 정보 취합, 주방 전달, 정산 등의 과정에서 높은 수준의 업무 조정이 요구된다. 이때 내부 디지털화 수준이 높은 업체는 늘어난 주문과 채널별 정보를 표준화된 방식으로 통합 관리함으로써 채널 간 업무 흐름을 안정적으로 조정할 수 있다(Mirzabeiki and Saghiri, 2020). 반면 디지털 기반이 충분하지 않은 업체는 여러 채널에서 유입되는 정보가 분절적으로 처리되어 주방 전달 지연, 주문 누락, 정산 오류 등 운영상 병목현상이 발생할 수 있으며, 결과적으로 다각화가 제공하는 매출 확대 기회가 내부 운영 부담의 증가로 상쇄될 가능성이 있다.
다음으로 수요 측면에서, 디지털화는 판매채널 다각화가 고객의 실제 구매 반응으로 이어지는 과정에 영향을 미칠 수 있다. 채널이 다각화될수록 고객 접점이 확장되며, 이 과정에서 주문부터 수령까지 이어지는 서비스 흐름의 안정성은 고객 경험에 중요한 요소로 작용한다(Lemon and Verhoef, 2016; Verhoef et al., 2015). 특히 신속한 서비스 제공이 요구되는 외식업의 특성상 응대 혼선이나 대기시간의 증가는 고객의 이용 부담과 불만을 높일 수 있다(Berry et al., 2002). 내부 디지털화 수준이 높은 업체는 다채널 환경에서도 POS 단말기, 무인 주문기, 서빙 로봇 등을 통해 주문부터 결제, 수령, 응대까지의 과정을 안정적으로 지원하여 고객이 경험하는 이용 불확실성을 완화할 수 있다. Gao and Su(2018) 또한 외식업 맥락에서 셀프주문 기술(self-order technologies)이 고객 수요와 운영 설계에 미치는 영향을 보여준 바 있다. 반면 고객 접점을 지원하는 디지털 기반이 미흡할 경우, 채널의 확장은 오히려 주문 혼선과 대기 지연을 유발하여 고객 경험을 저해하고 긍정적인 구매 반응을 제한할 수 있다.
결론적으로, 디지털화는 판매채널 다각화 과정에서 발생하는 내부 운영의 복잡성과 고객 접점의 불확실성을 완화함으로써, 다채널 운영이 실질적인 경영성과로 연결되는 조건을 강화할 수 있다. 매장 내부의 디지털화 수준이 높을수록 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계는 더욱 강화될 것으로 예상되며, 이에 다음과 같은 가설을 설정한다.
가설 3: 외식업체의 디지털화 수준이 높을수록 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계가 강화될 것이다.
2.4 경쟁강도의 조절효과
외식산업은 낮은 진입장벽과 모방 및 대체의 용이성으로 인해 다수의 소규모 업체가 지역 상권 단위에서 경쟁하는 구조적 특성을 지닌다(Jogaratnam, 2017; Porter, 1979). 이러한 구조에서는 유사한 메뉴와 서비스를 제공하는 업체들이 동일한 고객층을 두고 경쟁하게 되며, 이는 한정된 수요를 둘러싼 지속적인 상호작용으로 나타난다. 선행연구 역시 경쟁을 제한된 자원과 기회를 선점하여 경쟁우위를 확보하려는 기업 간의 역동적인 상호작용으로 이해해 왔으며(Chen and Miller, 2012; Smith et al., 2005), 경쟁강도와 같은 환경적 조건은 특정 전략과 성과 간 관계를 조절할 수 있는 것으로 논의되어 왔다(Jaworski and Kohli, 1993). 이에 본 연구는 경쟁강도를 외식업체가 속한 상권 내 유사한 대안의 밀집으로 인해 형성되는 실질적인 경쟁 압력의 수준으로 정의하고, 공급 측면과 수요 측면으로 구분하여 조절효과를 논의한다.
먼저, 공급 측면에서 높은 경쟁강도는 판매채널 다각화가 창출하는 차별적 가치를 약화시킬 수 있다. RBV에 따르면 지속적인 경쟁우위는 경쟁자가 쉽게 모방하기 어려운 자원이나 역량에 기반한다(Barney, 1991). 그러나 경쟁강도가 높은 환경에서는 경쟁자의 벤치마킹과 대응이 빠르게 이루어지며, 매장 내 식사, 포장, 배달과 같은 판매채널의 확대는 타 업체가 비교적 쉽게 관찰하고 모방할 수 있다(Chen, 1996). 이 경우 판매채널 다각화를 통해 확보하려는 채널 운영상의 희소성과 차별성은 약화될 수 있으며, 다각화가 경영성과로 이어지는 정도도 제한될 수 있다. 나아가 경쟁이 심화될수록 복수의 판매채널에서 고객 확보를 위한 마케팅 및 노출 경쟁이 치열해지며(Jaworski and Kohli, 1993), 업체는 가격, 판촉, 고객 응대 수준 등을 지속적으로 조정해야 한다. 이에 따라 판매채널 다각화에 수반되는 운영 및 관리 부담도 확대될 수 있다(Hübner et al., 2016). 특히 플랫폼 기반 채널에서는 노출 순위, 할인 혜택, 배달비 지원 등 고객 유인을 위한 가시성 확보 노력이 수수료 및 판촉비 부담으로 이어질 수 있다(Oh et al., 2025). 반면 경쟁강도가 낮은 환경에서는 경쟁자의 모방 압력과 노출 경쟁이 상대적으로 완화되고, 복수 채널 운영에 따른 조정 부담도 과도하게 증폭되지 않을 수 있다. 따라서 판매채널 다각화를 통해 확보한 채널 운영상의 차별성과 자원 공유의 효익이 보다 안정적으로 유지될 가능성이 있다.
수요 측면에서도 높은 경쟁강도는 판매채널 다각화가 경영성과로 전환되는 정도를 약화시킬 수 있다. 경쟁이 심화되어 시장 내 유사한 대안이 증가하면, 고객은 여러 업체를 비교하며 선택하는 경향이 강해질 수 있다(Armstrong, 2006). 특히 온라인 환경에서는 정보 탐색 비용이 낮기 때문에 고객의 대안 비교와 전환이 더욱 용이해질 수 있으며(Brynjolfsson and Smith, 2000), 그 결과 개별 업체가 제공하는 채널 편의성의 차별적 가치는 낮아질 수 있다. 또한 치열한 판촉 경쟁은 고객의 가격 민감도를 높이고, 충성도에 기반한 지속적 이용보다 단기적 혜택을 중심으로 업체와 채널을 선택하는 행동을 유발할 수 있다(Mela et al., 1997; Neslin and Shankar, 2009). 반면 경쟁강도가 낮은 환경에서는 고객의 대안 전환 압력과 단기적 혜택 중심의 선택 유인이 상대적으로 낮아질 수 있다. 이 경우 판매채널 다각화가 제공하는 접근성과 이용 편의성이 고객 유지, 반복 구매, 채널 간 수요 보완으로 이어질 가능성이 높다.
종합하면, 경쟁강도가 높을수록 공급 측면에서는 경쟁자의 모방과 비용 상승으로 인해 판매채널 다각화의 차별적 가치와 자원 공유의 효익이 약화될 수 있으며, 수요 측면에서는 고객의 대안 전환 가능성과 가격 민감성이 높아지면서 채널 확장으로 기대되는 접근성과 이용 편의성의 효용이 제한될 수 있다. 따라서 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계는 경쟁강도가 높을수록 약화될 것으로 예상된다. 이에 본 연구는 다음과 같은 가설을 설정한다.
가설 4: 외식업체의 경쟁강도가 높을수록 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계가 약화될 것이다.
Ⅲ. 데이터 및 변수
3.1 데이터 출처 및 샘플 선택
본 연구는 가설 검증을 위해 농림축산식품부가 주관하고 한국농촌경제연구원(KREI)이 수행한 「외식업체 경영실태조사(2024)」 자료를 활용하였다. 해당 조사는 외식산업진흥법 제11조에 근거하여 2015년부터 매년 시행되고 있으며, 2018년에는 국가승인통계(승인번호 제114054호)로 지정되었다. 모집단은 통계청「전국사업체조사」에 따라 음식점업과 주점업으로 분류되는 전체 사업체이며, 업종, 종사자 규모, 지역을 기준으로 한 층화추출을 통해 표본의 대표성을 확보하고 있다.
본 연구는 2024년 조사에서 수집된 3,196개 외식업체를 최종 분석 표본으로 사용하였다. 2023년 조사자료의 경우 주요 경영실적이 코로나19 팬데믹의 영향이 잔존하던 2022년 영업환경을 반영할 가능성이 있어, 외식업체의 구조적 특성과 전략적 선택의 효과를 파악하는 데 제약이 있을 수 있다. 한편, 단일 시점의 횡단자료를 활용하므로 변수 간 인과관계를 엄밀하게 식별하는 데에는 한계가 있으며, 이를 보완하기 위해 업체 특성, 업종, 지역, 규모 등 주요 통제변수를 포함하고 추가적인 강건성 검증을 수행하였다.
「외식업체 경영실태조사」는 매출, 비용, 영업 형태, 판매유형, 인력, 디지털 기기 활용, 경영 애로 요인 등 외식업체의 경영 및 운영 현황을 포괄적으로 조사한다. 2024년 조사자료는 매장 내 식사, 배달, 포장 등 판매유형별 매출 비중과 POS 단말기, 무인 주문기, 로봇 등 디지털 기기 활용 현황을 포함하고 있어, 본 연구의 핵심 변수인 판매채널 다각화와 디지털화를 측정하는 데 적합하다. 또한 경영환경, 운영 변화, 경쟁 상황, 사업 전망 등 외식업체의 내부 역량과 외부 환경을 함께 파악할 수 있는 문항을 포함하고 있어, 본 연구의 조절효과 검증에도 적합한 자료로 판단된다.
분석 표본의 주요 특성을 살펴보면, 사업장 면적은 50㎡ 이상 100㎡ 미만이 41.6%로 가장 높은 비중을 차지하였으며, 30㎡ 이상 50㎡ 미만과 100㎡ 이상 300㎡ 미만이 각각 23.6%와 24.1%로 나타나 표본의 상당수가 소형 및 중소형 점포로 구성되어 있음을 보여준다. 업종별로는 한식이 41.8%로 가장 많았고, 커피 전문점 13.1%, 기타 주점업 8.4% 순으로 나타났다. 지역별로는 수도권 29.0%와 경남권 24.7%의 비중이 상대적으로 높았으며, 연간 매출액은 1억 원 이상 5억 원 미만 구간이 69.5%로 대부분을 차지하였다. 이러한 분포는 본 연구의 분석 표본이 소규모 및 중소규모 외식업체로 구성되어 있음을 보여준다.
3.2 변수 설정
3.2.1 경영성과
본 연구의 종속변수는 외식업체의 경영성과이며, 조사표의 전년 대비 매출 증감률(F1 문항)을 활용하여 측정하였다. 해당 문항에서 응답자는 2023년 대비 2024년 매출 변화에 대해 “줄었음”, “비슷함”, “늘었음” 중 하나를 선택한 뒤, 구체적인 증감률(%)을 직접 기입하였다. 이 문항은 전년 대비 매출 변화의 방향과 크기를 함께 반영한다는 점에서, 외식업체의 최근 성과 변화를 포착하는 지표로 적합하다. 이에 본 연구는 응답자가 기입한 증감률을 100으로 나누어 비율화하였으며, 감소 응답은 음의 값으로, 비슷함 응답은 0으로 처리하였다. 이후 분포의 왜도와 이상치의 영향을 완화하기 위해 $log(1 + 비율)$ 변환을 적용하여 최종 분석 변수로 사용하였다. 이러한 변환은 0을 포함하는 비율 자료를 분석에 활용하면서 극단값의 영향을 줄이고 회귀분석에서 변수 분포를 안정화하는 데 유용하다.
본 변수는 자기보고식 지표라는 점에서 객관성의 한계가 있으나, 비상장 소규모 사업체가 다수인 외식업의 특성상 공식 재무자료 확보가 어렵고, 이러한 지표가 객관적 재무성과와 일정한 정합성을 보인다는 점에서 실용적 대안으로 볼 수(Dess and Robinson Jr, 1984; Wall et al., 2004; Wiklund and Shepherd, 2003).
3.2.2 판매채널 다각화
본 연구는 판매채널 다각화 수준을 독립변수로 설정하였다. 이를 측정하기 위해 조사표의 “총매출액 대비 판매유형별 비중(B21 문항)”을 활용하였다. 일부 선행연구는 기업 다각화를 활동 영역의 수뿐만 아니라, 활동이 여러 영역에 어떻게 분포되어 있는지를 함께 고려해야 한다는 점을 강조하였다(Jacquemin and Berry, 1979; Palepu, 1985; Raghunathan, 1995). 나아가 최근 연구에서도 다각화의 범위와 분포를 구분하여 기업의 전략적 확장을 이해하려는 논의가 이루어지고 있다(Guerras-Martín et al., 2020; Zahavi and Lavie, 2013). 이에 본 연구는 판매채널 다각화를 채널 수와 채널별 매출 균형도, 두 지표로 측정하였다.
첫째, 채널 수는 매장 내 식사, 포장, 배달 중 매출 비중이 0%를 초과하는 판매채널의 개수로 측정하였다. 이는 외식업체가 실제로 몇 개의 판매경로를 활용하고 있는지를 나타내는 지표로, 판매채널 다각화의 폭을 반영한다.
둘째, 채널별 매출 균형도는 판매채널별 매출 비중이 이 특정 채널에 집중되지 않고 여러 채널에 얼마나 고르게 분포되어 있는지를 나타내는 지표로 측정하였다. 이를 위해 식 (1)과 같이 Berry-Herfindahl 지수를 활용하였으며, B21 문항의 채널별 매출 비중을 0과 1 사이의 비율로 환산한 뒤, 각 채널의 매출 비중 $p_i$를 제곱해 합산하고 이를 1에서 차감하여 산출하였다.
여기서 $p_i$는 $i$ 번째 판매채널의 총매출액 대비 매출 비중을 0과 1 사이의 비율로 환산한 값이며, $k$ 는 본 연구에서 고려한 판매채널 유형의 수를 의미한다. 본 연구에서는 매장 내 식사, 포장, 배달의 세 가지 판매채널을 고려하므로 $k = 3$ 으로 설정하였다. 특정 판매채널을 운영하지 않는 경우 해당 채널의 매출 비중은 0으로 처리하였다. 해당 지수가 0에 가까울수록 매출이 특정 채널에 집중되어 있음을 의미하며, 값이 높을수록 매출이 여러 판매채널에 고르게 분포되어 있음을 의미한다. 예를 들어 동일하게 두 개 채널을 운영하더라도 매출이 50:50으로 분포된 경우와 90:10으로 편중된 경우는 채널별 매출 균형도 값이 다르게 나타난다. 해당 지수는 채널별 매출 비중의 균등성과 복수 채널 활용 정도를 함께 반영하므로, 본 연구에서는 매출이 특정 채널에 편중되지 않고 여러 판매채널에 분산되어 있는 정도를 나타내는 지표로 해석한다.
두 지표는 측정 단위가 상이하므로, 회귀분석에서는 해석의 일관성과 상호작용항 구성의 안정성을 높이기 위해 z-점수로 표준화하였다. 표준화는 서로 다른 척도로 측정된 변수의 회귀계수를 비교 가능하게 하며, 조절효과 분석에서 상호작용항으로 인해 발생할 수 있는 비본질적 다중공선성을 완화하는 데에도 유용하다(Aiken et al., 1991). 표준화된 독립변수의 회귀계수는 해당 독립변수가 표준편차 1 단위 변화할 때 종속변수에 미치는 효과로 해석할 수 있다.
3.2.3 조직적 변화역량
조직적 변화역량은 본 연구의 첫 번째 조절변수로, 외부 환경 변화에 대응하여 기업이 보유한 자원을 조정 및 재배치하고 운영체계를 재구성함으로써 기회를 포착하고 위협을 완화하는 능력을 의미한다(Supriharyanti and Sukoco, 2023). 이는 환경 변화에 대한 적응과 자원 재구성을 강조한다는 점에서 동적역량 논의와 이론적 접점을 가진다(Andreeva and Ritala, 2016; Teece, 2007). 이에 본 연구는 조직적 변화역량을 조작화하는 과정에서 동적역량 문헌의 차원 구분과 측정 방식을 참고하였다. 구체적으로는 Teece(2007)가 제시한 기회 탐지(sensing), 기회 포착(seizing), 재구성(reconfiguring) 구분을 이론적 기준으로 삼되, 선행연구를 바탕으로 특정 차원을 중심으로 변수를 구성하였다(Pavlou and El Sawy, 2011; Protogerou et al., 2012; Wilden et al., 2013).
외식업 환경에서는 기회를 탐지하는 것을 넘어, 인식된 기회를 포착하고 자원을 재구성하는 역량이 중요하다. 외식업체는 경기 변동, 계절 수요, 소비 트렌드 및 판매채널 변화에 대응해야 하며, COVID-19 이후 매장 내 식사와 배달 및 포장 간 소비 행동 변화가 나타났듯이(Kim and Hur, 2024), 환경 변화에 대한 인식을 실제 운영 방식의 전환으로 연결해야 한다. 예컨대 매장 방문 수요 감소나 배달 수요 증가에 대응하려면 판매 방식, 인력 운용, 고용 형태, 업종 전환 가능성 등을 조정할 수 있는 실행 역량이 요구된다.
본 연구가 활용한 조사 자료의 문항은 업종 전환 경험(D3-1), 업종 전환 횟수(D3-1-2), 향후 업종 전환 의향(D3-2), 판매유형 비중 변화 계획(F2), 고용 형태 변화(F3)이다. 업종 전환 경험과 향후 업종 전환 의향은 더미변수로 코딩하였으며, 업종 전환 횟수는 표본 내 최댓값을 기준으로 정규화하였다. 판매유형 비중 변화 계획과 고용 형태 변화 문항은 변화 계획이나 실제 변화가 있는 경우 1, 그렇지 않은 경우 0으로 지표화하였다. 이후 각 항목을 z-점수로 표준화하여 측정 단위의 차이를 제거한 뒤, 동일 가중치를 적용한 평균값을 산출하여 최종적인 조직적 변화역량 지표로 사용하였다.
한편 조직적 변화역량을 구성하는 문항들은 서로 다른 변화 관련 경험, 의향, 운영 조정 계획이 결합되어 하나의 개념을 형성하는 형성형(formative) 구성에 가깝다. 이러한 형성형 지표는 구성 개념의 서로 다른 측면을 보완적으로 형성하므로 높은 내적 일관성이 필수적인 전제 조건으로 요구되지 않는다(Coltman et al., 2008; Jarvis et al., 2003). 실제로 문항 간 내적 일관성을 확인한 결과 Cronbach’s α는 0.40으로 낮게 나타났으나, 이는 해당 지표의 형성형 특성에 기인한 것으로 판단하였다.
3.2.4 디지털화
본 연구의 조절변수인 디지털화는 2024년 조사표의 POS 단말기 사용 여부(B16), 무인 주문기 도입 여부(B17), 로봇 도입 여부(B18) 등 세 문항을 활용하여 측정하였다. 각 문항은 기술 도입 여부를 나타내는 이진 변수이며, 표본의 평균 디지털 기기 도입 수는 1.3개로 확인되었다. 본 연구는 단일 기기 도입보다 복수의 기술이 결합될 때 운영 방식의 재구성이 가시화된다고 보았는데, 이는 디지털화와 성과 간의 비선형적 관계를 제시한 선행연구와 부합한다(Bhandari et al., 2023; Li, 2022). 실제로 디지털화 지수의 제곱항을 포함한 추가 분석 결과에서도 경영성과가 약 2개 기기 도입 수준에서 최대화되는 비선형 패턴이 관찰되었다(전환점 = 1.95). 한편 세 가지 기기를 모두 도입한 표본은 제한적이어서1 연속형 지수를 그대로 사용할 경우 소수 관측치가 추정치에 과도한 영향을 미칠 가능성이 있다. 전체 표본 중 2개 이상의 기기를 도입한 업체는 약 15% 수준이다. 따라서 본 연구는 이러한 이론적 근거와 분석 결과를 바탕으로 2개 이상의 디지털 기기를 도입한 업체를 고수준 디지털화 집단으로 정의하고 이를 더미변수로 조작화하였다.
3.2.5 경쟁강도
본 연구에서는 세 번째 조절변수인 경쟁강도를 측정하기 위해 조사표 D2-6 문항을 활용하였다. 해당 문항은 “지난 1년간 귀하의 사업장에서 경험한 주요 경영 애로 요인 중 ‘경쟁 심화’가 어느 정도였습니까?”라는 질문으로 구성되어 있으며, 응답자는 1점(전혀 해당 없음)에서 7점(매우 심각함)까지의 Likert 척도로 응답하였다. 본 연구는 해당 응답값을 외식업체가 체감하는 경쟁 압력의 수준으로 해석하고, 회귀분석에 투입하기 전에 z-점수로 표준화하였다. 표준화는 판매채널 다각화 지표와의 계수 비교를 용이하게 하고, 상호작용항 구성 시 주효과 변수와 상호작용항 간 상관을 완화하는 데 유용하다(Aiken et al., 1991).
경쟁강도를 경영자의 인식에 기반해 측정하는 방식은 선행연구에서도 활용되어 왔다. Jaworski and Kohli(1993)는 시장지향성과 성과 간 관계를 분석하면서 경쟁강도를 “산업 내 경쟁이 매우 치열하다”, “홍보 경쟁이 치열하다”, “가격이 경쟁의 주요 요소이다”, “경쟁사의 행동에 다른 경쟁사들이 빠르게 대응한다” 등의 문항을 통해 측정하였다. 또한 O'Cass and Weerawardena(2010)는 경영자 설문을 통해 지각된 산업 경쟁강도를 측정하고, 경쟁 환경에 대한 경영자의 인식이 기업의 시장학습 및 마케팅 역량 개발과 관련될 수 있음을 보여주었다. 이러한 연구는 경쟁강도를 산업집중도와 같은 객관적 지표뿐만 아니라, 경영자가 체감하는 환경 압력으로도 측정할 수 있음을 보여준다. 특히 외식업은 다수의 업체가 지역 상권 단위에서 유사한 고객층을 대상으로 경쟁하는 산업적 특성을 지니므로(Jogaratnam, 2017; Porter, 1979), 응답자가 보고한 경쟁 심화 수준은 해당 업체가 직면한 실질적인 경쟁 압력을 반영하는 대리변수로 해석할 수 있다.
3.2.6 통제변수
본 연구는 판매채널 다각화와 성과 간의 관계를 분석함에 있어, 결과에 영향을 미칠 수 있는 다양한 조직적, 환경적 요인을 통제하였다. 이러한 변수들은 외식업체의 경영성과에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 선행연구에서도 일관되게 통제되어 왔으며, 이를 모형에 포함함으로써 주요 변수의 효과를 보다 정교하고 신뢰성 있게 추정하였다.
1) 규모: 규모는 전략 실행과 성과 창출에 활용 가능한 자원 기반을 의미한다. 선행연구에 따르면 규모가 큰 기업은 자본 조달 능력, 규모의 경제, 범위의 경제를 바탕으로 다양한 전략을 실행할 수 있는 반면, 규모가 작은 기업은 민첩성과 유연성을 바탕으로 외부 환경 변화에 빠르게 적응할 수 있다(Hitt et al., 1994; Uhlaner et al., 2013). 따라서 규모 효과를 통제하지 않을 경우 판매채널 다각화의 효과가 업체의 자원 보유 수준이나 사업 규모 차이와 혼재되어 추정될 수 있다. 본 연구는 조사표 C1 문항에서 조사된 2023년 연간 매출액을 사업장 규모의 대리변수로 활용하였다. 매출액은 기업 규모를 나타내는 대표적 지표로 기존 전략경영 및 기업성장 연구에서 활용되어 왔으며(Chakravarthy, 1986; Delmar et al., 2003), 본 연구에서는 분포의 왜도와 극단값의 영향을 줄이기 위해 $log(1+매출액)$으로 변환하였다.
2) 종업원 수: 외식업은 노동집약적 산업으로, 종업원 수는 서비스 제공 역량과 운영 용량을 반영하는 핵심 자원이다(Cho et al., 2006). 특히 레스토랑 운영에서 용량은 좌석 수뿐만 아니라 인력 수준에 의해서도 제약될 수 있으며(Kimes, 2004), 인력 배치와 숙련도는 서비스 프로세스의 속도와 처리량을 통해 매출 성과에 영향을 미칠 수 있다. 또한 인력 운영에서 과잉 배치는 비용 증가로 이어지는 반면, 인력 부족은 서비스 오류, 대기시간 증가, 기회손실을 유발할 수 있어 성과와 직결되는 운영상의 트레이드오프가 존재한다(Choi et al., 2009). 따라서 이를 통제하지 않으면 판매채널 다각화의 성과 효과가 사업장의 인력 기반 운영 역량 차이와 혼재되어 추정될 수 있다. 본 연구는 조사표 D1-1 문항에서 응답자가 보고한 종업원 수를 활용하였으며, 분포의 왜도와 0값의 존재를 고려하여 $log(1+종업원 수)$로 변환한 값을 모형에 포함하였다.
3) 업력: 업력은 조직의 경험과 학습 역량을 반영하며, 전략의 실행과 성과 간 관계에 영향을 미칠 수 있는 요인이다. 조직생태학 연구에 따르면 기업은 오래될수록 안정성과 정당성을 확보할 수 있지만, 동시에 조직 관성이 심화되어 환경 변화에 대한 적응 능력이 저하될 수 있다(Hannan and Freeman, 1984). 반면 신생기업은 혁신성과 변화 대응의 유연성에서는 강점을 보일 수 있으나, 정당성과 자원 확보 능력은 상대적으로 취약할 수 있다(Sørensen and Stuart, 2000). 따라서 업력 차이를 고려하지 않으면 판매채널 다각화의 성과 효과가 업체의 생애주기 및 경험 차이와 혼재될 가능성이 있다. 본 연구는 조사표 B1 문항의 개업연도를 활용하였으며, 2024년에서 개업연도를 차감한 값에 1을 더해 업력으로 산출하였다.
4) 프랜차이즈: 프랜차이즈 여부는 외식업체의 자원 접근성, 운영 시스템, 전략적 재량권 차이를 반영하는 요인으로, 성과와 전략 선택에 영향을 미칠 수 있다. 프랜차이즈 사업장은 본부가 제공하는 브랜드 자산, 표준화된 운영 루틴, 마케팅 및 공급망 지원을 통해 운영 효율과 시장 신뢰를 확보할 가능성이 있는 반면, 표준화 요구와 계약 구조로 인해 점포 차원의 자율적 의사결정이 제한되고 로열티 등 비용 부담이 발생할 수 있다(Bradach, 1997; Combs et al., 2004; Lafontaine and Shaw, 2001). 판매채널 다각화의 성과 효과가 본부 지원, 브랜드 효과, 표준화 체계의 영향과 혼재될 수 있으므로, 이를 모형에 포함하였다. 구체적으로 조사표 B13 문항의 운영형태 정보를 활용하여 프랜차이즈 사업장은 1, 독립점포는 0으로 코딩한 더미변수를 사용하였다.
5) 임대료: 임대료는 외식업체의 고정비 구조와 수익성에 영향을 미치는 중요한 비용 요인이다. 외식업은 입지 의존성이 높고 점포 운영에 필요한 고정비 부담이 크기 때문에, 임대료 수준은 업체의 비용 부담과 수익성에 영향을 미칠 수 있다(Parsa et al., 2005). 임대료 수준의 차이를 통제하지 않으면 판매채널 다각화의 성과 효과가 사업장의 비용 구조 차이와 혼재될 수 있으므로, 이를 모형에 포함하였다. 본 연구는 조사표 B7 문항의 임대 조건 정보를 활용하여 임대료 변수를 구성하였다. 해당 문항은 임차보증금, 월세, 매출 대비 수수료, 기타 조건으로 구성되어 있으며, 본 연구는 이를 월 기준 총 임대료로 환산하였다. 구체적으로 임차보증금은 보수적으로 1억 원당 월 40만 원으로 환산하였고, 월세는 응답자가 보고한 금액을 그대로 사용하였다. 매출 대비 수수료는 연간 매출액에 수수료율을 곱한 뒤 월 기준 금액으로 환산하였다. 최종적으로 산출된 월 기준 총 임대료는 분포의 왜도와 극단값의 영향을 줄이기 위해 $log(1+임대료)$로 변환하였다.
6) 업종: 외식업체의 성과와 판매채널 활용 방식은 업종별 고객군, 메뉴 특성, 원가 구조, 인력 의존도, 배달 및 포장 적합성, 경쟁 환경 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 업종 차이를 통제하지 않을 경우 판매채널 다각화의 효과가 업종 고유의 수요 구조나 운영 특성과 혼재될 수 있다. 본 연구는 조사표 A3 문항에서 수집한 업종 정보를 활용하였으며, 한식, 중식, 일식, 서양식, 기타 외국식, 제과점, 패스트푸드, 분식, 커피 전문점, 주점업 등으로 구분된 업종 정보를 더미변수로 변환하여 회귀모형에 포함하였다. 업종 더미는 업종별로 상이한 수요 특성, 비용 구조, 운영 방식의 차이를 통제하기 위한 방법론적 장치로 사용하였다.
7) 지역: 외식업체의 성과는 사업장이 위치한 지역의 시장 규모, 소비 여건, 경쟁 밀도와 같은 외부 환경에 따라 달라질 수 있다. 따라서 지역 차이를 통제하지 않을 경우 판매채널 다각화의 효과가 지역적 특성과 혼재되어 추정될 가능성이 있다. 본 연구는 조사표 A4 문항의 지역 정보를 활용하였으며, 이를 수도권, 영남, 호남, 충청, 강원, 제주 등 대권역 단위로 재코딩한 뒤 더미변수로 포함하였다. 지역 더미를 포함함으로써 지역별 시장 환경 차이가 추정 결과에 미치는 영향을 통제하였다.
3.3 분석방법
본 연구는 판매채널 다각화가 외식업체의 경영성과에 미치는 영향을 검증하기 위해 개별 외식업체를 분석 단위로 한 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였다. 판매채널 다각화는 채널 수와 채널별 매출 균형도의 두 지표로 측정되었으므로, 본 연구는 각 지표를 독립변수로 설정한 별도의 회귀모형을 추정하여 두 차원의 성과 효과를 각각 검증하였다.
분석은 단계별 모형 추정 방식을 적용하였다. 모형 1은 통제변수만을 포함한 기초 모형(baseline model)이며, 모형 2는 독립변수인 판매채널 다각화 지표를 추가한 모형이다. 이후 모형 3, 모형 4, 모형 5에서는 각각 조직적 변화역량, 디지털화, 경쟁강도를 조절변수로 포함하며, 판매채널 다각화 지표와 각 조절변수 간 상호작용항을 추가하였다. 마지막으로 모형 6은 해당 판매채널 다각화 지표, 모든 조절변수, 그리고 모든 상호작용항을 동시에 포함한 완전 모형(full model)으로 설정하였다. 이러한 단계별 추정 방식은 독립변수와 상호작용항이 모형의 설명력에 기여하는 정도를 점진적으로 확인할 수 있다는 장점을 지닌다. 본 연구의 개별 조절효과 모형의 기본 형태는 아래의 (식 2)와 같다.
여기서 $Performance_{i}$는 외식업체 $i$의 전년 대비 매출 증감률의 로그 변환값을 의미한다. $Diversification_{i}$는 판매채널 다각화 지표로, 채널 수 또는 채널별 매출 균형도를 나타낸다. $Moderator_{i}$는 조절변수인 조직적 변화역량, 디지털화, 경쟁강도 중 하나를 의미하며, $Diversification_{i} \times Moderator_{i}$는 판매채널 다각화와 해당 조절변수 간 상호작용항을 의미한다. $Controls_{i}$에는 규모, 종업원 수, 업력, 프랜차이즈 여부, 임대료, 업종 더미, 지역 더미가 포함된다. $\epsilon_{i}$는 오차항을 의미한다.
모든 회귀모형은 표본가중치를 적용하지 않은 일반 최소자승법(Ordinary Least Squares, OLS)으로 추정하였다. 이에 따라 본 연구의 분석 결과는 모집단 전체로의 일반화보다는 분석 표본 내에서 판매채널 다각화와 경영성과 간의 관계 및 조절변수와의 상호작용 패턴을 검토하는 데 초점을 둔다. 또한 외식업체 횡단면 자료의 특성상 이분산성이 존재할 가능성을 고려하여 모든 모형에 HC3 이분산-강건 표준오차(heteroskedasticity-consistent standard errors, HC3)를 적용하였다. HC3는 고레버리지(high leverage) 관측치가 존재할 때 표준오차를 보수적으로 추정하여 이분산성에 따른 추론 편향을 완화한다(Long and Ervin, 2000; Mac Kinnon and White, 1985). 아울러 모형의 다중공선성 여부는 분산팽창계수(Variance Inflation Factor, VIF)를 통해 별도로 점검하였다.
추정 결과의 안정성을 점검하기 위해 다음과 같은 강건성 검증을 수행하였다. 첫째, 통제변수 중 하나인 임대료를 측정할 때 임차보증금의 전월세 환산율을 기존 1억 원당 월 40만 원에서 50만 원으로 변경하여 모형을 재추정하였다. 둘째, 주요 연속형 변수의 극단값 영향을 줄이기 위해 상위와 하위 1% 분위에서 윈저라이징(winsorizing)을 적용하였다. 셋째, 디지털화 변수를 내부 디지털 인프라(POS 단말기, 무인 주문기, 로봇) 대신 외부 플랫폼 활용 여부, 즉 배달앱 활용 여부로 대체하여 동일한 분석을 수행하였다. 넷째, 다각화 효과가 매장 외 판매 비중에서 기인한 것이 아니라는 것을 확인하기 위해 배달판매 비중과 포장판매 비중을 통제변수로 추가하여 기존 모형을 재분석하였다. 다섯째, 디지털화 변수 측정 방식에 따른 민감성을 확인하기 위해 POS 단말기 사용 여부, 무인 주문기 도입 여부, 로봇 도입 여부를 합산한 연속형 지수로 동일 모형을 재추정하였으며, 추가로 제곱항을 포함한 비선형 모형을 통해 임계효과 가능성도 점검하였다. 여섯째, 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계의 비선형 가능성을 검증하기 위해 판매채널 다각화 지표의 제곱항을 추가한 모형을 추정하여 역 U 자형 등 비선형 패턴의 존재 여부를 확인하였다.
Ⅳ. 분석결과
Table 1 기술통계 및 상관관계
| 평균 | 표준편차 | 최대값 | 최소값 | (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | (9) | (10) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| (1) 경영성과 | -0.05 | 0.18 | 0.69 | -1.77 | ||||||||||
| (2) 판매채널 다각화(채널수) | 1.89 | 0.82 | 3 | 1 | 0.10*** | |||||||||
| (3) 판매채널 다각화(채널별 매출 균형도) | 0.24 | 0.23 | 0.67 | 0 | 0.10*** | 0.91*** | ||||||||
| (4) 조직적변화역량 | -0.08 | 0.45 | 2.84 | -0.54 | -0.15*** | 0.15*** | 0.17*** | |||||||
| (5) 디지털화 | 1.09 | 0.46 | 3 | 0 | 0.11*** | 0.33*** | 0.32*** | 0.14*** | ||||||
| (6) 경쟁강도 | 5.65 | 1.04 | 7 | 1 | -0.13*** | 0.06** | 0.07*** | 0.03 | 0.11*** | |||||
| (7) 규모 | 9.90 | 0.84 | 14.28 | 5.38 | 0.17*** | 0.10*** | 0.05** | 0.23*** | 0.05** | 0.08*** | ||||
| (8) 종업원 수 | 1.40 | 0.49 | 4.25 | 0.69 | 0.10*** | 0.12*** | 0.06*** | 0.25*** | 0.10*** | 0.04* | 0.66*** | |||
| (9) 업력 | 9.47 | 6.69 | 51 | 1 | -0.02 | -0.11*** | -0.12*** | -0.06*** | 0.04* | 0.01 | 0.01 | 0.03 | ||
| (10) 프랜차이즈 | 0.33 | 0.47 | 1 | 0 | 0.03† | 0.36*** | 0.35*** | 0.27*** | 0.06*** | 0.08*** | 0.21*** | 0.27*** | -0.15*** | |
| (11) 임대료 | 4.47 | 1.78 | 8.53 | 0 | 0.09*** | 0.11*** | 0.10*** | 0.06*** | 0.02 | 0.04** | 0.09*** | 0.008 | -0.22*** | 0.13*** |
† p<0.10, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
N=3,196
본 연구의 조절변수인 디지털화, 조직적 변화역량, 경쟁강도 역시 주요 변수와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 한편 종업원 수 또한 일종의 규모를 대리하는 변수이기 때문에, 본 연구에서 연간 매출액으로 측정한 규모와 높은 상관을 보였으나(r = 0.66), 분산팽창계수(VIF)가 일반적으로 사용되는 기준치인 10 미만으로 확인되어 다중공선성으로 인한 추정의 불안정성은 제한적인 것으로 판단하였다(Hair et al., 2009; Neter et al., 1996). 또한 규모와 종업원 수를 각각 제외한 대안 모형에서도 핵심 결과의 방향성과 유의성이 유지되는 것으로 나타났다.
주요 회귀분석 결과를 제시하기에 앞서, 자기보고식 설문자료 활용에 따른 동일방법편의(common method bias, CMB) 가능성을 점검하였다. 이를 위해 자기보고식으로 측정된 주요 설문 문항 17개를 대상으로 Harman 의 단일요인 검정(Harman’s single-factor test)을 실시하였다. 분석 결과, 첫 번째 요인이 설명하는 분산 비율은 14.78%로 나타났다. 선행연구에서는 Harman 의 단일요인 검정에서 단일 요인이 도출되거나 첫 번째 요인이 전체 분산의 상당 부분을 설명하는 경우 동일방법편의의 가능성을 검토해 왔다(Fuller et al., 2016; Podsakoff et al., 2003). 본 연구에서는 첫 번째 요인의 설명분산이 전체 분산의 과반에 크게 미치지 않았으므로, 단일 공통요인이 변수 간 관계를 지배할 정도로 동일방법편의가 심각하게 나타났다고 보기는 어려운 것으로 판단하였다. 다만 Harman 의 단일요인 검정은 보완적 진단 절차에 해당하므로, 해석 과정에서 자기보고식 자료가 갖는 한계를 함께 고려하였다.
본 연구에서 제시한 가설들을 검정하기 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 구체적인 결과는 표 2-1
Table 2-1 회귀분석 결과(독립변수: 채널 수, 종속변수: 경영성과)
| 변수 | 모형 1 | 모형 2 | 모형 3 | 모형 4 | 모형 5 | 모형 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 상수 | -0.334*** (0.059) | -0.320*** (0.058) | -0.318*** (0.059) | -0.314*** (0.059) | -0.372*** (0.059) | -0.357*** (0.061) |
| 판매채널 다각화 (채널 수) | 0.009** (0.003) | 0.013*** (0.003) | 0.006† (0.004) | 0.008** (0.003) | 0.010** (0.004) | |
| 조직적 변화역량 | 0.008 (0.011) | 0.028*** (0.004) | ||||
| 판매채널 다각화 ×조직적 변화역량 | 0.014† (0.008) | 0.006† (0.003) | ||||
| 디지털화 | -0.029*** (0.004) | -0.010 (0.011) | ||||
| 판매채널 다각화 ×디지털화 | 0.007* (0.003) | 0.013† (0.008) | ||||
| 경쟁강도 | -0.021*** (0.004) | -0.018*** (0.004) | ||||
| 판매채널 다각화 ×경쟁강도 | 0.003 (0.003) | 0.002 (0.003) | ||||
| 규모 | 0.036*** (0.006) | 0.035*** (0.006) | 0.034*** (0.006) | 0.035*** (0.006) | 0.038*** (0.006) | 0.035*** (0.006) |
| 종업원 수 | -0.005 (0.008) | -0.006 (0.008) | 0.001 (0.008) | -0.006 (0.008) | -0.007 (0.008) | -0.002 (0.008) |
| 업력 | -0.000 (0.001) | -0.000 (0.001) | 0.000 (0.001) | -0.000 (0.001) | -0.000 (0.001) | 0.000 (0.001) |
| 프랜차이즈 | -0.010 (0.007) | -0.013* (0.007) | -0.013* (0.007) | -0.015* (0.007) | -0.011 (0.007) | -0.013† (0.007) |
| 임대료 | -0.002 (0.002) | -0.002 (0.002) | -0.001 (0.002) | -0.002 (0.002) | -0.001 (0.002) | -0.000 (0.002) |
| 업종 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 |
| 지역 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 |
| 표본수(n) | 3,196 | 3,196 | 3,196 | 3,196 | 3,196 | 3,196 |
| R² | 0.146 | 0.148 | 0.169 | 0.149 | 0.161 | 0.181 |
| 수정 R² | 0.139 | 0.140 | 0.161 | 0.141 | 0.153 | 0.172 |
| ΔR² | - | 0.002 | 0.021 | 0.001 | 0.013 | 0.033 |
| Cohen’s f² | - | 0.002 | 0.025 | 0.001 | 0.016 | 0.040 |
† p<0.10, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
괄호 안의 값은 표준오차임
계수와 표준오차는 소수점 셋째 자리까지 반올림하였으며, 유의수준 표시는 반올림 전 추정치의 p-value를 기준으로 함
모형 2의 ΔR²와 Cohen’s f²는 모형 1을 기준으로, 모형 3부터 모형 6까지의 값은 모형 2를 기준으로 산출함
Table 2-2 회귀분석 결과(독립변수: 채널별 매출 균형도, 종속변수: 경영성과)
| 변수 | 모형 1 | 모형 2 | 모형 3 | 모형 4 | 모형 5 | 모형 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 상수 | -0.334*** (0.059) | -0.321*** (0.058) | -0.322*** (0.059) | -0.315*** (0.058) | -0.371*** (0.058) | -0.359*** (0.060) |
| 판매채널 다각화 (채널별 매출 균형도) | 0.012*** (0.003) | 0.017*** (0.003) | 0.009* (0.004) | 0.012*** (0.003) | 0.014*** (0.004) | |
| 조직적 변화역량 | 0.008 (0.011) | 0.029*** (0.004) | ||||
| 판매채널 다각화 ×조직적 변화역량 | 0.012 (0.008) | 0.005 (0.003) | ||||
| 디지털화 | -0.030*** (0.004) | -0.009 (0.011) | ||||
| 판매채널 다각화 ×디지털화 | 0.006† (0.003) | 0.012† (0.007) | ||||
| 경쟁강도 | -0.021*** (0.004) | -0.018*** (0.004) | ||||
| 판매채널 다각화 ×경쟁강도 | 0.003 (0.003) | 0.002 (0.003) | ||||
| 규모 | 0.036*** (0.006) | 0.035*** (0.006) | 0.034*** (0.006) | 0.035*** (0.006) | 0.037*** (0.006) | 0.035*** (0.006) |
| 종업원 수 | -0.005 (0.008) | -0.005 (0.008) | 0.002 (0.008) | -0.006 (0.008) | -0.006 (0.008) | -0.000 (0.008) |
| 업력 | -0.000 (0.001) | -0.000 (0.001) | 0.000 (0.001) | -0.000 (0.001) | 0.000 (0.001) | 0.000 (0.001) |
| 프랜차이즈 | -0.010 (0.007) | -0.014* (0.007) | -0.014* (0.007) | -0.015* (0.007) | -0.012† (0.007) | -0.014* (0.007) |
| 임대료 | -0.002 (0.002) | -0.002 (0.002) | -0.001 (0.002) | -0.002 (0.002) | -0.001 (0.002) | -0.000 (0.002) |
| 업종 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 |
| 지역 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 | 포함 |
| 표본수(n) | 3,196 | 3,196 | 3,196 | 3,196 | 3,196 | 3,196 |
| R² | 0.146 | 0.149 | 0.171 | 0.150 | 0.162 | 0.183 |
| 수정 R² | 0.139 | 0.141 | 0.163 | 0.142 | 0.154 | 0.174 |
| ΔR² | - | 0.003 | 0.022 | 0.001 | 0.013 | 0.034 |
| Cohen’s f² | - | 0.004 | 0.027 | 0.001 | 0.016 | 0.042 |
† p<0.10, * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
괄호 안의 값은 표준오차임
계수와 표준오차는 소수점 셋째 자리까지 반올림하였으며, 유의수준 표시는 반올림 전 추정치의 p-value를 기준으로 함
모형 2의 ΔR²와 Cohen’s f²는 모형 1을 기준으로, 모형 3부터 모형 6까지의 값은 모형 2를 기준으로 산출함
분석 결과, 기초모형인 모형 1에서 규모는 경영성과와 유의한 정(+)의 관계를 보였다 (채널 수 모형: β = 0.036, p < 0.001; 채널별 매출 균형도 모형: β = 0.036, p < 0.001). 이는 규모가 큰 외식업체일수록 전년 대비 매출 증감률이 상대적으로 높게 나타나는 경향이 있다는 것을 의미한다. 반면 종업원 수, 업력, 임대료는 전반적으로 통계적으로 유의하지 않았으며, 프랜차이즈 여부는 일부 모형에서 경영성과와 약한 부(-)의 관계를 보였다. 업종 및 지역 더미는 모든 모형에 포함하여 업종별 수요 및 운영 특성, 지역별 시장 환경의 차이를 통제하였으며, 표에는 모형 포함 여부만 제시하고 개별 더미계수는 생략하였다.
채널별 매출 균형도(β = 0.014, p < 0.001)는 모두 경영성과와 유의한 정(+)의 관계를 보였다. 이는 판매채널 다각화의 폭과 채널별 매출 균형도가 외식업체의 경영성과와 긍정적으로 관련될 수 있음을 보여준다. 따라서 가설 1은 지지되었다. 가설 2는 조직적 변화역량이 판매채널 다각화와 경영성과 간의 관계를 조절하는지를 검증하는 것이다. 분석 결과, 채널 수 기준에서는 판매채널 다각화와 조직적 변화역량의 상호작용항이 정(+)의 방향으로 나타났으며, 모형 3과 완전모형에서 10% 유의수준에서 유의하였다(모형 3: β = 0.014, p < 0.10, 완전모형: β = 0.006, p < 0.10). 반면 채널별 매출 균형도 기준에서는 상호작용항이 정(+) 방향이었으나 통계적으로 유의하지 않았다. 한편 조직적 변화역량의 주효과는 완전모형에서 유의한 정(+)의 관계로 나타났다(채널 수 모형: β = 0.028, p < 0.001, 채널별 매출 균형도 모형: β = 0.029, p < 0.001). 종합하면, 조직적 변화역량의 조절효과는 채널 수 차원에서 제한적으로 확인되었으며, 채널별 매출 균형도 차원에서는 확인되지 않았다. 따라서 가설 2는 제한적으로 지지되었다.
가설 3은 디지털화 수준이 판매채널 다각화와 경영성과 간의 정(+)의 관계를 강화할 것이라는 가설이다. 분석 결과, 채널 수 기준에서는 판매채널 다각화와 디지털화의 상호작용항이 정(+)의 방향으로 나타났으며, 모형 4와 완전모형에서 각각 유의하였다(모형 4: β = 0.007, p < 0.05, 완전모형: β = 0.013, p < 0.10). 채널별 매출 균형도 기준에서도 상호작용항은 정(+) 방향으로 나타났으며, 모형 4와 완전모형 모두에서 10% 유의수준에서 유의하였다(모형 4: β = 0.006, p < 0.10, 완전모형: β = 0.012, p < 0.10). 반면 디지털화의 주효과는 모형 4에서는 음(-)의 관계로 유의했으나, 완전모형에서는 유의하지 않았다. 이는 디지털화가 경영성과와 일관된 직접적 관련성을 보이기보다, 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계가 디지털화 수준이 높은 업체에서 더 크게 나타날 가능성을 시사한다. 가설 3은 대체로 지지되었으나, 일부 결과가 10% 유의수준에서 확인되었다는 점에서 제한적으로 해석할 필요가 있다.
가설 4는 경쟁강도가 판매채널 다각화와 경영성과 간의 정(+)의 관계를 약화시킬 것이라는 가설이다. 분석 결과, 경쟁강도의 주효과는 두 모형 모두에서 유의한 음(-)의 관계로 나타났다. 그러나 판매채널 다각화와 경쟁강도의 상호작용항은 채널 수와 채널별 매출 균형도 기준 모두에서 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 경쟁강도가 외식업체의 경영성과와 부(-)의 관련성을 보이지만, 판매채널 다각화의 효과를 차별적으로 약화시키는 조절효과는 확인되지 않았음을 의미한다. 이러한 결과는 완전모형에서도 동일하게 나타났다. 따라서 가설 4는 지지되지 않았다.
완전모형의 설명력은 채널 수 모형에서 R² = 0.181, 채널별 매출 균형도 모형에서 R² = 0.183으로 나타났다. 다만 모형 간 설명력 변화에 기초하여 산출한 Cohen’s f²를 기준으로 볼 때, 판매채널 다각화 지표와 조절변수 및 상호작용항의 추가 투입에 따른 설명력 증가는 대체로 작은 수준에 머무는 것으로 나타났다(Cohen, 1988). 따라서 본 연구의 결과는 판매채널 다각화 및 관련 역량 요인이 외식업체의 경영성과와 유의한 관련성을 지님을 시사한다. 다만 그 실질적인 영향력은 제한적이며, 판매채널 다각화의 성과 효과는 단기적으로 크게 나타나기보다 점진적으로 누적되는 방식으로 작용할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 추정 결과의 안정성을 확인하기 위해 추가적인 강건성 분석을 실시하였다. 첫째, 통제변수인 임대료를 측정하는 과정에서 임차보증금의 전월세 환산 기준을 기존 1억 원당 월 40만 원에서 월 50만 원으로 상향 조정한 경우에도 주요 추정치의 방향성과 유의성은 전반적으로 동일하게 유지되었다. 둘째, 주요 연속형 변수들에 대해 상위와 하위 1% 수준에서 윈저라이징(Winsorization) 처리를 거친 후 재분석한 결과에서도 핵심 추정치의 방향성은 기존 결과와 일관되게 나타났다. 셋째, 디지털화를 내부 디지털 인프라가 아닌 외부 플랫폼 활용 여부, 즉 배달앱 활용 여부로 대체하여 분석한 결과, 채널 수 기준 모형과 매출 균형도 기준 모형 모두에서 상호작용항은 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 이는 본 연구에서 측정한 디지털화가 외부 플랫폼 활용과 구별되며, 매장 내부 운영 정보를 체계적으로 관리하고 업무 흐름을 조정하는 운영 인프라로 기능할 수 있다는 것을 시사한다. 넷째, 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계가 매장 외 판매 비중의 증가 효과로 설명되는지를 확인하기 위해 배달 및 포장의 매출 비중을 추가로 통제하였다. 분석 결과 주요 추정치의 방향성과 유의성이 강건하게 유지되었으며, 이는 판매채널 다각화의 성과 효과가 배달 및 포장 비중 확대만으로 설명되기 어렵다는 점을 시사한다.
다섯째, 디지털화 변수의 측정 방식에 따른 민감성을 확인하기 위해 POS 단말기 사용 여부, 무인 주문기 도입 여부, 로봇 도입 여부를 합산한 연속형 디지털화 지수로 동일 모형을 재추정하였다. 그 결과 디지털화 지수의 주효과는 유의한 정(+)의 관계를 보였으나(β = 0.033, p < 0.001), 판매채널 다각화와의 상호작용항은 유의하지 않았다(p = 0.542). 앞서 언급한 바와 같이 세 가지 기기를 모두 도입한 표본이 N = 3으로 제한적이라는 점을 고려할 때, 이러한 결과는 본 연구에서 채택한 ‘2개 이상 도입’ 더미변수가 해석 가능성과 추정의 안정성을 고려한 보수적인 조작화 방식임을 뒷받침한다.
마지막으로 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계의 비선형 가능성을 검토하기 위해 채널 수와 채널별 매출 균형도 각각의 제곱항을 포함한 모형을 추가로 추정하였다. 분석 결과 두 제곱항 모두 통계적으로 유의하지 않아, 본 자료에서는 판매채널 다각화와 경영성과 간 비선형 관계를 지지하는 증거가 확인되지 않았다.
Ⅴ. 결론 및 시사점
본 연구는 자원기반관점에서 외식업체의 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계를 실증적으로 분석하고, 조직적 변화역량, 디지털화 수준, 경쟁강도의 조절효과를 검토하였다. 기존 다각화 연구가 주로 기업 수준의 제품 및 사업 다각화에 초점을 두어 온 반면(Hitt et al., 1997; Lang and Stulz, 1994; Palich et al., 2000), 본 연구는 자원 제약과 환경 불확실성이 큰 외식업체 맥락에서 판매채널 다각화의 성과 함의를 분석하였다. 아울러 판매채널 다각화가 성과로 이어지는 과정을 공급 측과 수요 측 메커니즘으로 구분하여 논의함으로써, 기존 다각화 연구가 간과해 온 채널 수준의 전략적 함의를 규명하였다. 분석 결과, 판매채널 다각화는 채널 수 모형과 채널별 매출 균형도 모형 모두에서 경영성과와 정(+)의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이는 판매채널 다각화가 채널 수 확대를 넘어, 채널 포트폴리오 구성 및 매출 배분 방식까지 포괄하는 전략적 선택임을 시사한다.
또한 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계는 업체가 보유한 내부 실행 조건에 따라 달라지는 양상을 보였다. 구체적으로 디지털화의 경우, 판매채널 다각화와의 상호작용항이 채널 수와 채널별 매출 균형도 모형 모두에서 정(+)의 방향으로 나타났다. 이는 디지털화 수준이 높은 외식업체에서 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계가 더 뚜렷하게 나타날 수 있다는 것을 의미하며, 디지털 기반이 운영 데이터 통합, 프로세스 표준화, 채널 간 정합성 관리를 지원하는 역량과 관련될 수 있다는 선행 논의와도 부합한다(Bharadwaj et al., 2013; Warner and Wäger, 2019). 반면 조직적 변화역량의 상호작용항은 채널 수 모형에서만 제한적으로 유의하게 나타났으며, 채널별 매출 균형도 모형에서는 유의하지 않았다. 이는 조직적 변화역량이 신규 채널을 추가하고 운영 방식을 조정하는 과정에서 상대적으로 더 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다(Heckmann et al., 2016; Judge and Douglas, 2009). 한편 경쟁강도의 경우 판매채널 다각화와의 상호작용항이 유의하지 않아, 경쟁강도가 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계를 체계적으로 조절한다는 증거는 확인되지 않았다.
이러한 결과는 판매채널 다각화를 모든 외식업체에 동일하게 적용할 수 있는 보편적 처방으로 이해하기보다, 자원 제약과 운영 부담을 고려하여 선택적으로 설계하고 실행해야 하는 전략으로 이해할 필요가 있다는 것을 보여준다. 즉, 외식업체의 핵심 과제는 채널 확대 자체가 아니라, 채널 포트폴리오의 구성과 운영 부담을 고려하여 채널 확장과 매출 배분을 함께 조정하고, 이를 뒷받침할 실행 역량과 디지털 기반을 확보하는 데 있다.
5.1 이론적 시사점
본 연구는 다음과 같은 이론적 시사점을 제공한다. 첫째, 기존의 제품 및 사업 영역 중심의 다각화 논의를 판매채널 수준에서 재구성하였다는 점에서 의의가 있다. 자원기반관점에 따르면 기업 성과의 차이는 기업이 보유한 자원의 이질성과 결합 방식에서 비롯될 수 있다(Barney, 1991; Wernerfelt, 1984). 이러한 논의를 외식업체 맥락에 적용하여, 판매채널 다각화가 자원 제약이 큰 외식업체의 경영성과를 설명하는 전략적 요인이 될 수 있다는 것을 확인하였다. 이는 외식업체의 다각화가 반드시 새로운 제품이나 사업 영역으로의 확장을 의미하는 것이 아니라, 동일한 제품과 서비스를 복수의 판매채널에 배치하고 운영함으로써 기존 자원의 활용 범위를 넓히는 방식으로도 나타날 수 있다는 것을 시사한다. 예컨대 메뉴 레시피, 서비스 노하우, 고객 정보, 지역 기반 평판 및 고객 관계자본과 같은 자원은 매장 내 식사, 포장, 배달 등 서로 다른 채널에서 활용될 수 있으며, 채널별 운영 루틴과 프로세스에 맞게 재조합될 때 그 가치가 강화될 수 있다.
둘째, 기존 옴니채널 및 플랫폼 기반 채널 연구를 보완하는 분석 틀을 제시하였다. 기존 옴니채널 문헌은 채널 간 통합 수준, 고객 경험의 일관성, 채널 간 시너지와 잠식 문제를 중심으로 논의를 전개해 왔다(Verhoef et al., 2015). 플랫폼 관련 연구 역시 배달 플랫폼이 음식점의 판매채널, 고객 접근성, 매출에 미치는 영향을 주로 조명해 왔다(Li and Wang, 2024). 반면 본 연구는 판매채널 다각화를 채널 수와 채널별 매출 균형도로 구분하여 측정함으로써, 다채널 운영을 채널 포트폴리오의 구성 관점에서 세분화하여 검토하였다.
셋째, 판매채널 다각화와 경영성과 간 관계를 조절하는 내부 실행 조건과 외부 환경 요인을 함께 검토하였다. 구체적으로 조직적 변화역량과 디지털화를 내부 실행 조건으로, 경쟁강도를 외부 환경 요인으로 설정하였다. 분석 결과, 판매채널 다각화의 성과는 디지털화 수준이 높고 조직적 변화역량을 갖춘 업체에서 더 뚜렷하게 나타난 반면, 경쟁강도의 조절효과는 확인되지 않았다. 이는 다각화 전략의 성과가 외부 경쟁 환경보다 내부 실행 조건에 의해 더 크게 좌우됨을 시사하며, 자원을 조직 내부에서 어떻게 결합하고 재구성하는지가 중요하다는 동적역량 및 자원관리 논의와도 연결된다(Sirmon et al., 2007; Teece, 2007).
넷째, 기존 다각화 논의가 주로 공급 측면에서 성과를 설명해 온 점을 보완하여, 수요 측면의 논의를 함께 고려하였다. 특히 외식업에서는 고객의 선택이 매장 내 식사, 포장, 배달 등 복수 경로에서 이루어지고, 서비스 경험의 질이 재구매와 구전에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 산업 특성을 고려하여 본 연구는 자원 공유와 조정비용 절감 같은 공급 측 경로뿐만 아니라, 고객의 이용 범위 확대와 채널 간 경험의 일관성이라는 수요 측 경로를 함께 논의하였다.
5.2 실무적 · 정책적 시사점
본 연구는 다음과 같은 실무적 및 정책적 시사점을 제공한다. 첫째, 판매채널 다각화는 채널 수뿐만 아니라 채널별 매출 분포를 균형적으로 관리하는 것 역시 중요한 전략적 과제이다. 따라서 판매채널 다각화를 새로운 채널을 추가하는 의사결정으로만 이해하기보다, 채널 간 매출 쏠림을 완화할 수 있도록 메뉴 구성, 가격 및 프로모션, 노출 전략을 조정하고 채널 포트폴리오를 관리할 필요가 있다(Verhoef et al., 2015). 이에 정책적으로는 입점 지원에 그치기보다, 외식업체가 복수 채널을 운영할 때 발생하는 추가 고정비와 변동비 부담을 완화하는 한편, 주문, 재고, 고객응대, 정산이 채널별로 분리되어 운영되지 않도록 지원할 필요가 있을 것이다. 이는 복수 채널 운영에서 주문 처리, 재고, 물류 및 고객 접점이 통합적으로 관리되어야 한다는 옴니채널 운영 논의와도 맞닿아 있다(Hübner et al., 2016). 예컨대 POS 주문 통합, 재고 동기화, 정산 자동화를 패키지로 묶어 지원하거나, 외식업체가 이를 단계적으로 도입할 수 있도록 컨설팅과 교육을 병행하는 방안을 고려할 수 있다.
둘째, 외식업체는 판매채널 다각화 전략을 추진할 때 채널 확대와 내부 실행 역량 강화를 함께 고려해야 한다. 본 연구 결과에 따르면 조직적 변화역량의 조절효과는 채널 수 차원에서 제한적으로 확인되었고, 디지털화는 판매채널 다각화와 경영성과 간 정(+)의 관계를 보완하는 방향으로 나타났다. 확대된 채널이 경영성과 측면에서 실질적 의미를 갖기 위해서는 채널 간 자원 배분과 운영 조정을 가능하게 하는 실행 역량이 함께 갖추어져야 한다(Sirmon et al., 2007; Teece, 2007). 특히 디지털화의 경우, 도입 여부만으로 그 의미를 판단하는 대신 도입 수준에 따라 결과가 달라질 수 있음을 확인하였다. 즉, 단일 기기 도입보다 복수 기기가 결합될 때 판매채널 다각화의 성과 효과가 강화되는 것으로 나타났으며, 이는 디지털화가 누적적으로 구축될수록 다채널 운영을 안정적으로 뒷받침할 수 있음을 시사한다(Bharadwaj et al., 2013). 따라서 정책적으로도 장비 보급의 일회성 지원에서 벗어나, 기초 도입부터 확장 도입으로 이어지는 단계형 지원과 함께 현장 컨설팅, 운영 및 디지털 도구 활용 교육을 결합한 패키지형 지원을 제공할 필요가 있을 것이다.
셋째, 점포 유형과 지역을 구분한 보조 분석 결과, 판매채널 다각화의 실무적 함의가 맥락에 따라 달라질 수 있음을 확인하였다. 구체적으로 판매채널 다각화는 독립점포 하위표본에서 유의한 정(+)의 계수로 나타난 반면, 프랜차이즈 하위표본에서는 통계적으로 유의하지 않았다. 독립점포는 판매채널 선택, 주문 처리, 고객 응대, 비용 관리 등을 자체적으로 조정해야 하므로, 채널 포트폴리오 구성과 운영 조정 역량이 성과에 더 직접적으로 연결될 수 있다. 반면 프랜차이즈 점포는 본부의 브랜드, 표준화된 운영체계, 공급망 지원을 활용할 수 있으므로, 개별 점포 차원의 판매채널 다각화 효과가 상대적으로 제한적으로 나타날 수 있다(Bradach, 1997; Combs et al., 2004). 따라서 독립점포는 판매채널 다각화를 추진할 때 운영 효율성, 서비스 품질, 비용 부담을 함께 점검하고, 이를 안정적으로 관리할 수 있는 실행 역량을 확보할 필요가 있다.
지역적 측면에서도 판매채널 다각화의 실무적 의미는 달라질 수 있다. 보조 분석에서는 수도권과 비수도권 모두에서 판매채널 다각화 계수가 정(+) 방향으로 유의하게 나타났으며, 비수도권 표본에서 그 크기가 상대적으로 더 크게 나타났다. 비수도권 점포의 경우 제한된 상권 규모와 접근성 제약을 보완하기 위해 배달과 포장 채널을 활용한 고객 접점 확대와 채널 포트폴리오 조정을 주요 전략적 과제로 고려할 필요가 있다. 반면 수도권 점포는 시장 규모와 수요 기회가 큰 만큼 경쟁 밀도 역시 높기 때문에, 채널별 수익성과 운영 효율을 기준으로 선택과 집중을 강화할 필요가 있다. 따라서 정책적으로도 모든 외식업체에 동일한 방식의 채널 확대 지원을 제공하는 대신, 독립점포와 프랜차이즈, 수도권과 비수도권 등 점포 유형과 지역 조건에 따라 차별화된 컨설팅과 지원 프로그램을 설계할 필요가 있을 것이다.
5.3 한계 및 향후 연구
본 연구의 한계와 향후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 판매채널 다각화가 어떠한 운영 및 고객 반응 경로를 통해 경영성과와 관련되는지를 직접 검증하지 못하였다는 한계가 있다. 자원 공유, 운영 효율성, 고객 접점 확대, 이용 편의성 등을 이론적으로 논의하였으나, 이를 실증적으로 측정하지는 못하였다. 따라서 향후 연구는 POS 매출자료, 주문 및 결제 기록, 고객 리뷰 등 점포 및 채널 단위의 객관적 자료를 활용하여 판매채널 다각화가 성과로 이어지는 경로를 보다 직접적으로 검증할 필요가 있다. 예를 들어 공급 측면에서는 주문 처리시간과 인건비 비중을, 수요 측면에서는 재구매율과 리뷰 평점 등을 활용할 수 있을 것이다.
둘째, 외식업체의 판매채널 운영이 단계적으로 어떻게 발전하는지를 충분히 확인하지 못하였다. 후속 연구에서는 기초 디지털 인프라 구축 단계, 복수 채널 확장과 운영 표준화 단계, 채널 간 정보 연계와 포트폴리오 관리 단계와 같은 발전 경로가 실제로 구분되는지, 그리고 각 단계에서 판매채널 다각화의 성과 함의가 어떻게 달라지는지를 실증적으로 분석할 필요가 있다. 이러한 분석은 외식업체의 성장 단계와 준비 수준에 부합하는 맞춤형 지원 정책의 설계 가능성을 엄밀하게 검토하는 데에도 기여할 수 있을 것이다.
셋째, 본 연구는 한국의 제도적 맥락을 충분히 반영하지 못했다는 한계를 지닌다. 외식업체의 판매채널 운영은 개별 업체의 전략적 선택뿐만 아니라, 정책자금, 배달비 지원, 디지털 전환 지원과 같은 제도적 환경의 영향을 받을 수 있다. 예컨대 2025년 중소벤처기업부는 소상공인 정책자금 3조 7,700억 원 공급 계획을 발표하였으며, 소상공인의 비용 부담 완화를 위한 배달 및 택배비 지원사업 시행계획도 공고한 바 있다. 이러한 제도적 변화는 판매채널 다각화 전략과 경영성과 간 관계를 둘러싼 중요한 맥락으로 작용할 수 있으므로, 제도적 요인을 포함한 분석을 수행할 필요가 있을 것이다.
넷째, 횡단면 설문자료를 기반으로 하였다는 점에서 시간에 따른 누적 효과나 인과 경로를 명확히 규명하는 데 제약이 있다. 패널자료를 활용한 후속 연구를 통해 판매채널 다각화의 동태적 양상을 검토할 필요가 있다. 또한 주요 변수들이 자기보고식 설문으로 측정되었다는 점에서 동일방법편의 가능성을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 Harman 의 단일요인 검정을 통해 동일방법편의 가능성을 점검하였으나, 해당 검정만으로 측정 편향 가능성을 완전히 배제하기는 어렵(Podsakoff et al., 2003). 이를 보완하기 위해 후속 연구에서는 배달앱 주문 건수, POS 연동 자료, 온라인 리뷰 등 객관적 자료를 활용하거나, 설문과 인터뷰 및 2차 자료를 결합한 혼합 방법을 적용할 수 있다.
마지막으로, 분석 대상이 한국 외식업체에 한정되어 일반화 가능성에 제약이 있다. 국가 간 비교 또는 서비스업 전반으로의 확장을 통해 맥락적 차이를 함께 검토할 필요가 있다. 또한 경쟁강도가 인식 기반으로 측정되었다는 점을 고려하면, HHI, CR4 등 객관적 경쟁지표를 병행하여 재검증하는 방향도 고려할 수 있다. 아울러 채널 간 연동 정도, 채널 간 이동률, 채널별 운영 방식의 차이와 같은 질적 속성을 포착하는 지표를 포함함으로써 판매채널 다각화의 구성을 보다 세밀하게 파악할 수 있을 것이다.
