아마존 리뷰 빅데이터를 활용한 한국 화장품 만족과 불만족에 관한 연구
A Study on Satisfaction and Dissatisfaction with Korean Cosmetics Using Amazon Review Big Data
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 아마존 이커머스에서 한국 화장품 리뷰를 분석해 소비자의 만족과 불만족 요인을 알아보고, 한국 화장품에 대해 관심이 있는 토픽에 대해 살펴보았다. 연구방법으로 TF-IDF 분석과 LDA 토픽모델링 분석이 사용되었다. 연구결과 만족요인으로는 기초화장품과 색조화장품 모두에서 긍정적인 감정, 지속적인 사용, 사용감과 관련된 키워드가 나타났으며, 불만족 키워드로는 부정적인 감정, 부작용, 비용, 용기에 대한 키워드가 추출되었다. 특히 색조화장품에서는 색상의 기대 불일치와 사용감이 불만족 요인으로 나타났다. 소비자들이 한국 화장품에 대해 언급하는 것을 살펴보면 마스크 팩은 가성비가 있는 좋은 품질, 에센스는 안전한 성분과 효과, 파운데이션 쿠션은 자연스러운 사용감과 커버력, 립스틱은 색감과 지속력이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 부작용을 나타내는 화장품 성분과 독창적인 화장품 성분에 대한 관심도 있는 것으로 나타났다. 포장 및 배송도 환불과 연결되는 주요 요소로 안전한 포장, 빠른 배송이 소비자 만족에 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 또한 SNS 관련 토픽으로 긍정적인 반응, 인플루언서 마케팅이 중요한 홍보수단이 될 수 있음을 알 수 있었다.
Abstract
This study analyzed reviews of Korean cosmetics on Amazon to investigate factors related to customer satisfaction and dissatisfaction, and examined topics of interest regarding Korean cosmetics. TF-IDF analysis and LDA topic modeling analysis were used as research methods. The results revealed that keywords related to positive emotions, continued use, and usage experience emerged as satisfaction factors for both skincare and makeup products. Dissatisfaction keywords included negative emotions, side effects, cost, and packaging. Specifically, for makeup products, dissatisfaction was driven by mismatches in color expectations and usage experiences. When examining what consumers mentioned about Korean cosmetics, it was found that mask packs are considered a good value and of good quality, essences are praised for their safe ingredients and effectiveness, foundation cushions are valued for their natural feel and coverage, and lipstick is noted for its color and lasting power. There was also interest in cosmetic ingredients that may cause side effects and in unique cosmetic ingredients. Packaging and delivery, particularly safe packaging and fast delivery, were also shown to be key factors linked to consumer satisfaction. Additionally, SNS-related topics indicated that positive reactions and influencer marketing could serve as important promotional tools.
참고문헌 (27)
- 김지영, "온라인리뷰의 힘", 상품학 연구, 38(4), pp.21~30 (2020)
- 김진아, "온라인전용 브랜드 화장품의 구매행태와 만족도", 아시안뷰티화장품학술지, 16(1), pp.32~41 (2018)
- "10년 만에 화려하게 부활한화장품株 “만리장성 넘어 美·중동으로” 수출다변화" (2024)[URL]
- (2024)[URL]
- 박재훈, "글로벌 화장품 브랜드의 소비자 만족도 분석 : 텍스트마이닝 기반의 사용자 후기 분석을 중심으로", 품질 경영학회지, 49(4), pp.595~607 (2021)
- 박상언, "파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드" (2023), 위키북스
- 박은주, "화장품 온라인 시장에서쇼핑 성향, 쇼핑몰 특성, 소비자 만족, 충성도의 관계", 복식문화연구, 16(4), pp.696~708 (2008)
- 박찬, "온라인에서 구전 커뮤니케이션이 상표평가에 미치는 영향에 관한연구", 소비자학 연구, 17(1), pp.73~93 (2006)
- 박혜진, "뉴 노멀 시대의 빅 데이터 분석을통한 화장품 트렌드에 대한 연구", 한국 화장품미용학회지, 10(3), pp.465~480 (2020)
- 백현미, "제품 가격에 따른온라인 리뷰 유익성 결정 요인에 관한 연구", 한국전자거래학회지, 16(3), pp.93~112 (2011)
- 송만석, "밀레니얼 소비자의 화장품 구매후 개별정서 반응 : 텍스트 마이닝 기법을 이용한 만족", 보통, 아시안뷰티화장품학술지, pp.2022, 20(4)[DOI]
- "토종 이커머스 vs 알테쉬, 300조 ‘쩐의전쟁’ 치열" (2024)[URL]
- 이뢰, "중국 소비자의 외제화장품 속성지각이 만족도 및 충성도에 미치는영향", 경영경제학회지, 30(1), pp.145~178 (2007)
- 이은희, "빅데이터를 활용한 색조화장품의 구매 요인에 관한 연구 : 토픽모델링과 Concor 분석을 중심으로", 한국응용과학기술학회지, 40(4), pp.724~732 (2023)
- 이지현, "인터넷 블로그 화장품 후기가 소비자 구매 행동에 미치는 영향", 한국 화장품미용학회지, 6(1), pp.7~19 (2016)
- 이호근, "온라인 소비자 리뷰의 효과에 영향을 미치는 요인에 대한 고찰", 한국정보화진흥원 정보화정책, 20(3), pp.3~17 (2013)
- "지난해 화장품 수출 91억8,000만달러, 역대 최고 수출액 달성" (2022)[URL]
- 임희숙, "빅데이터 분석을 통한 화장품 트렌드 변화 추이에 관한 연구-텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로-", 일러스트레이션 포럼, 66, pp.85~95 (2021)
- "온라인 리뷰를 사용해서다양한 세대에 마케팅하는 방법" (2022)[URL]
- "K뷰티에 푹 빠진 세계 최대이커머스 아마존, 스타 브랜드 찾아 키우겠다" (2024)[URL]
- "中이커머스 빅3, 5년간 매년41% 성장…韓시장도 빠르게 장악" (2024)[URL]
- Bearden, William O., "Selected Determinants of Consumer Satisfaction and Complaint Reports", Journal of Marketing Research, 20(1), pp.21~28 (1983)
- Blei, D. M, "Probabilistic Topic Models", Communications of the ACM, 55(4), pp.77~84 (2012)
- Chang, J., "Reading Tea Leaves : How Humans Interpret Topic Models", Advances in neural information processing systems, 22, pp.288~296 (2009)
- "KEY NOTES for MANAGEMENT:2024년 07월" (2024)[URL]
- Park, J., "Framework for sentiment-driven evaluation of customer satisfaction with cosmetics brands", IEEE ACCESS, pp.98526~98538 (2020)
- Sievert, C., "LDAvis: A Method for Visualizing and Interpreting Topics", Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces, pp.63~70 (2014), Association for Computational Linguistics