맞춤형 스마트 뷰티 인식과 브랜드 전략에 관한 연구

요약

목적

본 연구는 맞춤형 스마트 뷰티 인식과 개선방향에 대해 알아보고, Pine & Gilmore의 체험이론을 중심으로 브랜드 태도와 구매의도에 영향을 미치는지 검증하고자 한다.

방법

전국에 거주하는 20-40대의 여성 255명을 대상으로 자료를 수집하였고, SPSS WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, Varimax를 통한 요인분석, Cronbach's α계수를 이용하여 신뢰도분석, 특성에 따른 차이점은 One-way-ANOVA, 사후검증으로 Scheffe분석, 변수들간 상관관계 분석과 영향력 검증을 위해 다중회귀분석과 단순회귀분석을 실시하였다.

결과

맞춤형화장품은 측정기기로 나의 상태를 정확히 진단하여 처방해주는 화장품으로 인식했고, 체험해본 스마트 뷰티 서비스는 얼굴 측정 및 가상 메이크업으로 나타났다. 앞으로 체험하고 싶은 맞춤형 스마트 뷰티 서비스는 피부상태 측정을 통한 피부관리 전•후에 대한 효과 정보였고, Pine & Gilmore의 체험경제 이론이 브랜드 태도와 구매의도에 미치는 영향을 보면 교육적체험(β=0.313), 현실도피적체험(β=0.195), 심미적체험이 높을수록(β=0.357) 브랜드태도가 높아지고, 브랜드태도가 높을수록(β=0.667) 구매의도가 높아진다는 것을 알 수 있었다.

결론

맞춤형 화장품의 신뢰도가 높지만 비싸다는 인식에 합리적인 가격을 바라는 것을 알 수 있었고 스마트 뷰티 서비스는 측정오류의 개선과 제공 정보의 신뢰성, 추가적으로 비교 분석 기능을 바라는 것으로 나타났다. 또한 Pine & Gilmore의 체험경제 이론처럼 소비자가 직접 체험 후 얻은 만족도가 높을수록 브랜드 이미지와 구매의도가 높아지는 것을 알 수 있었다. 이러한 이론을 근거로 뷰티 분야에 기초 자료로 활용하길 기대한다.

Abstract

Purpose

This study seeks to discover how customized smart beauty recognition can produce positive results, and to demonstrate that it affects brand attitudes and purchasing intentions of buyers. Pine & Gilmore's experience theory will be used as a basis for this study. This study focuses on customized cosmetics as a type of beauty product.

Methods

Data were gathered from 255 women between the ages 20 and 40 from all over Korea. Different tools were used to analyze the data, including the SPSS WIN 21.0 program, Varimax for regression analysis, and Cronbach's α coefficient for reliability analysis. Differences in characteristics were conducted using a one-way-ANOVA, follow-up verification, and correlation analysis between variables and influence verification.

Results

Customized cosmetics helped accurately diagnose and prescribe the consumer’s condition with measuring devices. The smart beauty service that the consumer’s experienced was face measurement and virtual makeup. In the future, the consumer ’s would like to experience the effect of skin care before and after skin condition measurement as a smart beauty service. Looking at the impact of Fine & Gilmore's theory of experience economy on brand attitude and purchase intention, the higher the educational experience (β=0.313), the more realistic the experience (β=0.195), the higher the aesthetic experience (β=.357) and the higher the brand attitude (β=0.667). The intention to purchase clearly increases with these positive experiences.

Conclusion

This study concluded that although customized cosmetics are highly reliable but expensive, buyers still want to purchase them at a reasonable price. It was also discovered that smart beauty services want improvements in measurement errors, the reliability of the information provided, and the ability to perform additional comparative analysis. Moreover, like Pine & Gilmore's theory of experience economy, it was determined that the higher the satisfaction consumers have after their experience, the higher the brand image and the intention to purchase. We hope to use this theory as important information for continuing research in the beauty industry.

中文摘要

目的

调查定制型智能美容认识和改善方向,以Pine & Gilmore的体验理论为中心,验证是否影响品牌态度和购买意图。

方法

以居住在全国的255名20-40岁女性为对象收集资料,利用SPSS WIN 21.0程序进行分析,利用Varimax进行因素分析,利用Cronbach'sα系数进行信任度分析,特证差异采用One-way-ANOVA,事后验证采用Scheffe分析,为了验证变量间的关系和影响力,实施了多重回归分析和单纯回归分析。

结果

量身定制的化妆品是用测量仪器准确诊断我的状态并开具药方的化妆品,体验过的智能美妆服务表现为脸部测量及虚拟妆容。 今后想体验的定制型智能美容服务是关于皮肤状况测量前后护肤效果的信息,从Pine & Gilmore的体验经济理论对品牌态度和购买意图的影响表明,教育体验(β=0.313),逃避现实的体验(β=0.195),审美体验越高(β=0.357)品牌态度越高,品牌态度越高(β=0.667)可以看出购买意图越高。

结论

可以看出,定制化妆品的信赖度很高,但是价格昂贵,因此希望得到合理的价格。并且发现智能美容服务需要改进测量误差、提供信息的可靠性和额外的比较分析功能。此外,与 Pine & Gilmore 的体验经济理论一样,发现直接体验后获得的满意度越高,品牌形象和购买意愿就越高。基于这一理论,预计它将被用作美容领域的基础数据。

Introduction

최근 세계 경제는 4차 산업혁명 시대로 2016년 다보스 포럼에서'4차 산업혁명'의 화두가 등장한 이후 기술융합으로 대변되는 산업구조 패러다임의 전환이 빠르게 이루어지고 있다(Won et al., 2018). 제4차 산업혁명은 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things), 모바일 등 다양한 부문의 신기술 융합을 통한 사회의 혁명적 변화를 지칭한다(Park, 2019). 스마트 기술을 활용한 새로운 형태의 정보 커뮤니케이션은 다양한 형태의 서비스로 삶 속에 파고들었고 이제는 일상적인 생활 공간에서도 다양한 스마트 디바이스를 어렵지 않게 찾아볼 수 있게 되었다(Oh et al., 2017). 뷰티 업계에도 증강현실(AR), 가상현실(VR), 인공지능(AI) 기술을 이용한 상품과 서비스가 출시되고 있고, 정보통신기술(information and communications technologies, ICT)의 융합으로 빅 데이터, 모바일, IoT 등을 서비스 데이터로 치환하는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 AI 기술 접목이 본격화되고 있다(Cha & Han, 2020). 뷰티에 IT기술을 융합한 스마트 뷰티 상품과 서비스. 이를 일컬어 '스마트 뷰티(Smart Beauty)'또는 '뷰티 테크(Beauty Tech)'라 부른다(Lee & Kim, 2019). 이처럼 스마트 뷰티 산업에 발 맞춰 국내에선 2017년 3월30일 보건복지부는 산•학•연 전문가 40여명이 참여하는 화장품 산업 발전 기획단을 출범하고, 연구개발(R&D), 해외진출, 인프라, 제도개선 등 4개 분과위원회를 구성하여 분기별 정기 회의를 거쳐 화장품 산업의 경쟁력 강화를 위한 지원방안(Lee et al., 2020)을 모색하였다. 이에 따라 식품의약품안전처에서는 화장품법 제도 개선을 진행하였고 그 핵심 내용 중 하나가 바로 맞춤형화장품의 정의 및 맞춤형화장품 판매업 영역을 신설하는 것이었으며, 2018년 2월 20일 이와 같은 내용이 화장품법(일부)개정법률로 국회 본회의를 통과하게 되었다(Kong & Kim, 2018). 식품의약품안전처가 2020년 3월부터 맞춤형화장품 제도를 실시하면서 대한민국에는 맞춤형화장품의 시대가 열리게 되었다(Choi, 2019). 맞춤형 화장품이란 수입 또는 제조된 화장품의 내용물에 다른 내용물이나 식품의약품안전처장이 지정한 원료를 더하여 혼합한 화장품과 수입 또는 제조된 화장품의 내용물을 소분(小分)한 화장품이다(Jung & Kim, 2020). 기존 화장품은 생산자 중심으로 미리 제품을 대량 생산하여 불특정 다수 소비자에게 만들어 판매하는 방식이라면(Kang & Im, 2019), 맞춤형 화장품은 고객 피부에 맞는 화장품을 사용 횟수, 사용량, 사용 방법까지 처방하여(Hong & Kim, 2020), 소비자 중심의 개별 요구에 따라 혼합•소분하여 판매하는 방식이다(Kang & Im, 2019). 점점 개인의 취향을 중요시하는 소비층이 늘어나고 이들이 곧 뷰티 시장의 주 소비층으로 부상하면서(Lee & Song, 2020b), 제품 브랜드와의 정신적 자극과 교감, 교류를 가질 수 있도록 하는 체험적 마케팅으로 변화되고 있다(Lee, 2018).
기존에 체험 마케팅 대다수는 제품 시연이나 단순한 경험의 성격으로 한시적인 홍보 방식에 머물렀던 과거와 달리 제품을 직접 만져보거나 발라보지 않고도 모바일 어플리케이션에 AR 기술을 접목시켜(Kim, 2017) 가상메이크업을 하거나, 어플리케이터를 장착한 제품들의 출시(Hwang & Yoon, 2018)로 피부 측정 및 분석, 데일리 차트 보관, 화장품 큐레이션, online to offline (O2O) 뷰티 관리 등 개인 맞춤형 서비스를 제공(Heo et al., 2020)하면서 그 방식이 발전되고 있다. 현대의 소비자들은 구매과정에서 자극되는 감각과 정서를 중시하며 자신의 라이프스타일에 적합한 보다 직접적인 커뮤니케이션 체험 욕구를 갖는다(Kim et al., 2020). 소비자의 커뮤니케이션이 온 오프라인으로 확장되며 화장품업체들의 소비자 접점을 찾으려는 노력(Shin & Kim, 2017)을 하고 있다. 긍정적인 서비스품질을 경험 한 고객은 제공받은 서비스에 만족하며 재구매 의도나 충성도까지 결정하게 된다고 한다(Oh et al., 2017). 참여 경험을 통해 기능적 가치를 대신할 수 있는 감성적 가치를 제공하고 이를 브랜드 충성도 결정의 핵심 요인으로 간주한다(Kim et al., 2020). Pine & Gilmore의 저서 고객 체험의 경제학(The experience economy)에서는 체험을 범용품, 제조품, 서비스의 단계를 거처 상위개념으로 정의 내렸으며, 진정한 의미의 체험은 고객이 제품의 생산과정에 직접적으로 참여하는 것으로 정의하였다(Lee & Lee, 2013).
체험에는 단순히 감각적 측면뿐 아니라 엔터테인먼트적 측면, 교육적 측면, 현실도피적 측면, 미적측면이 존재한다고 하여 차세대 체험 마케팅 전략을 제시하였다(Park et al., 2007). 이는 Schmitt에 비하여 상당히 거시적인 접근법으로서 자사의 제품이 경쟁사들과의 가격전쟁에 휩쓸려 범용품화 되는 것을 방지하기 위해서는 자사의 제품이나 서비스에 '체험'이라는 가치를 더해야 한다고 주장했고 이들은 체험을 상품으로 간주했다(Lee & Lee, 2013). 소비자는 제품 구매 시 제품의 객관적 품질보다 주관적으로 판단하고 평가하는 지각된 품질에 의해 제품을 평가하는 경우가 많으며 지각된 품질은 구매 의도에 매우 큰 영향을 미친다(Lee & Li, 2021)고 한다. 이는 구매의사 결정과정 중 중요한 변수로 실제 화장품 구매 의도와 기업의 성과 측정에 중요한 변수로 고려된다(Oh, 2020). 따라서 본 연구는 이러한 시대적 흐름에 발 맞추어 국내 맞춤형 스마트 뷰티의 인식 및 개선 방향과 Pine & Gilmore의 체험 마케팅 이론을 중심으로 브랜드 태도와 구매의도까지 영향을 미치는지 알아보고자 한다.

Methods

1. 연구참여자 및 기간

본 연구는 맞춤형 스마트 뷰티 서비스를 접할 기회가 많은 실제 시장상황을 반영하여 전국에 거주하는 20-40대 일반인 여성 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사 기간은 2021년 8월 4일부터 동년 8월 5일까지 2일 동안 온라인 리서치 전문기관을 통해 설문조사를 실시하여 데이터를 수집하였다. 총 255부를 배부하여 255부가 회수되었으며, 설문지 총 255부를 최종 분석 자료로 사용하였다.

2. 측정 도구

1) 설문지 구성

본 연구에서 사용된 설문지는 맞춤형화장품 인식에 대한 Lee & Song (2020b)의 문항을 참고하였고 스마트 뷰티 인식에 대한 Cha & Han (2020)의 문항을 Pine과 Gilmore의 체험마케팅 이론에 대한 Park et al., (2007)의 선행연구의 측정항목을 토대로 본 연구의 목적에 맞게 문항을 수정, 보완하여 재구성하여 제작한 설문지를 사용하였다. 본 연구의 설문지 구성은 크게 3가지 요인으로, 조사 대상자의 일반적 특성 4문항, 맞춤형 화장품 인식 및 개선 6문항, 스마트 뷰티 인식 및 개선 5문항과 스마트 뷰티 체험에 관한 시나리오를 주어 교육적 체험요인 3 문항, 현실도피적 체험요인 3문항, 심미적체험요인 3 문항과 브랜드 태도에 관한 문항 3문항, 구매의도에 관한 문항 3문항 이렇게 총 30문항으로 구성하였다.

2) 자료 분석

본 연구의 수집된 자료는 Statistical Package for the Social Science (SPSS) WIN 21.0 프로그램(IBM, USA)을 이용하여 분석하였고 분석기법은 다음과 같다. 첫째, 표본의 인구통계학적특성을 살펴보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 설문지의 항목이 측정변수를 측정하는데 있어 타당한지의 여부를 확인하기 위해 Varimax 직각회전방법을 통한 요인분석을 실시하였고, 변수들의 신뢰성을 확인하기 위해 Cronbach's α계수를 이용하여 신뢰도를 실시하였다. 셋째, 인구통계학적 특성에 따른 차이점을 확인하기 위해 분산분석(One-way-ANOVA)를 실시하였으며, 사후검증의 경우 Scheffe 분석을 실시하였다. 넷째, 변수들 간의 상관관계를 살펴보기 위해 상관관계 분석을 실시하였다. 다섯째, 변수들의 영향력을 검증하기 위해 다중회귀분석과 단순회귀분석을 실시하였다.

Results and Discussion

1. 연구참여자의 일반적 특성

인구통계학적 특성은 연령의 경우 20-29세 69명(27.1%), 30-39세 96명(37.6%), 40-49세 90명(35.3%)으로 30-39세가 많은 것으로 나타났다. 거주지역의 경우 서울 78명(30.6%), 경기도/인천 85명(33.3%), 강원도 3명(1.2%), 충청도 19명(7.5%), 전라도 10명(3.9%), 경상도 60명(23.5%)으로 경기도/인천이 많은 것으로 나타났다. 직업의 경우 전문/기술직 32명(12.5%), 사무/관리직 102명(40.0%), 학생 26명(10.2%), 영업/서비스직 26명(10.2%), 전업주부 47명(18.4%), 기타 22명(8.6%)으로 사무/관리직이 많은 것으로 나타났다. 월 평균 소득의 경우 100 만원 미만 60명(23.5%), 100-200 만원 미만 51명(20.0%), 200-350 만원 미만 95명(37.3%), 350-500 만원 미만 29명(11.4%), 500 만원 이상 20명(7.8%)으로 200-350 만원 미만이 많은 것으로 나타났다.

2. 맞춤형 화장품 인식 및 개선

맞춤형 화장품 인지 여부의 경우 '예' 138명(54.1%), '아니오' 117 명(45.9%)으로 '예'가 많은 것으로 나타났다. 맞춤형 화장품 이미지의 경우 기존에 만들어져 있는 제품을 조합해 주는 화장품 26명(10.2%), 측정기기를 통해 분석된 결과로 처방해주는 화장품 111명(43.5%), 원하는 성분에 따라 즉석에서 제조해 주는 화장품 87명(34.1%), 의사들이 직접 만들어 판매하는 화장품 9명(3.5%), 일반 화장품과는 다른 기능성이 있는 화장품 22명(8.6%)으로 측정기기를 통해 분석된 결과로 처방해주는 화장품이 높게 나타났다. 맞춤형 화장품 구매이유의 경우 '나의 상태를 정확히 진단하여 만든 화장품이라 신뢰가 가서' 159명(62.4%), '일반 화장품 보다 효능, 효과가 좋을 것 같아서' 47명(18.4%), '일반 화장품보다 성분이 더 좋을 것 같아서' 47명(18.4%), '현재 사용 중인 일반 화장품(피부 트러블 등)에 만족하지 못해서' 19명(7.5%), '차별화된 제품에 대한 관심과 흥미' 17명(6.7%)으로 '나의 상태를 정확히 진단하여 만든 화장품이라 신뢰가 가서'가 많은 것으로 나타났다. 맞춤형 화장품으로 필요한 제품으로는 기초 화장품 149명(58.4%), 기능성 화장품 71명(27.8%), 색조 화장품 20명(7.8%), 모발 화장품 10명(3.9%), 바디용 화장품 4명(1.6%), 방향용 제품 1 명(0.4%로 나타났다. 맞춤형 화장품 우려되는 부분의 경우 '구매방식이 번거롭거나 구입 경로가 어려울 것이다' 37명(14.5%), '일반 화장품 보다 가격이 너무 높을 것이다' 160명(62.7%), '품질이 보장되지 않고 교환/환불이 어려울 것이다' 40명(15.7%), '일반 화장품과 별 차이가 없을 것이다' 13명(5.1%), '맞춤형이어도 나에게 맞지 않을 것이다' 5명(2.0%)으로 '일반 화장품 보다 가격이 너무 높을 것이다'가 많은 것으로 나타났다. 맞춤형 화장품 바라는 부분의 경우 합리적인 가격 133명(52.2%), 구입의 편리성 32명(12.5%), 품목의 다양성 13명(5.1%), 맞춤 방식의 전문성 및 신뢰성 69명(27.1%), 품질의 고급화 및 차별화된 취향 반영 8명(3.1%)으로 합리적 가격이 많은 것으로 나타났다.

3. 스마트 뷰티 인식 및 개선

체험해본 스마트 뷰티 서비스의 경우 두피 측정 5명(10.4%), 피부 상태 측정 23명(47.9%), 얼굴 측정 및 가상메이크업 27명(56.3%), 체형 측정 및 가상 피팅 8명(16.7%), 가상 헤어 스타일링 11명(22.9%)으로 얼굴측정이 많은 것으로 나타났다. 체험하고 싶은 스마트 뷰티 서비스(다중응답)의 경우 두피 측정을 통한 두피관리 전•후에 대한 효과정보 71명(27.8%), 피부 상태 측정을 통한 피부관리 전•후에 대한 효과정보 148명(58.0%), 얼굴 측정을 통한 메이크업 컬러 및 스타일 시뮬레이션 107명(42.0%), 체형 측정 및 가상 피팅을 통한 체형관리 효과정보 및 스타일 시뮬레이션 65 명(25.5%), 가상 헤어 스타일링을 통한 헤어 컬러 및 스타일 시뮬레이션 64명(25.1%), 네일 측정을 통한 네일아트 컬러 및 스타일 시뮬레이션 4명(1.6%)으로 피부 상태 측정을 통한 피부관리 전•후에 대한 효과정보가 많은 것으로 나타났다. 스마트 뷰티 서비스 중요부분의 경우 제공 정보의 신뢰성이 103 명(40.4%), 제공 정보의 최신성 23명(9.0%), 제공 정보의 다양성 54 명(21.2%), 유사 제품군의 연관성 15명(5.9%), 제공 서비스의 접근성 24명(9.4%), 제공 서비스의 편리성 36명(14.1%)으로 제공 정보의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 스마트 뷰티 체험 후 개선할 사항의 경우 쉬운 조작 변경 및 속도 35명(13.7%), 측정의 오류 94명(36.9%), 측정 후 연관성 35명(13.7%), 시각적 요소 44명(17.3%), 색감 자동 보정 6명(2.4%), 실제 사이즈에 따른 사용자별 적용 41명(16.1%)으로 측정의 오류가 많은 것으로 나타났다. 스마트 뷰티 추가기능의 경우 검색 기능 12명(4.7%), 후기 작성 기능 26명(10.2%), 제품 구매 기능 46명(18.0%), 쉬운 설명 및 조작 기능 48명(18.8%), 비교 분석 기능 90명(35.3%), 다양한 뷰티 정보 연계 서비스 33명(12.9%)으로 비교 분석 기능이 많은 것으로 나타났다.

4. 측정도구의 타당성 및 신뢰도 분석

본 연구에서 활용한 측정 변수의 타당성 및 신뢰도 검증을 위해 요인분석 및 신뢰도 분석을 실시하였다. 요인분석 방법으로는 주성분분석(principal components analysis)추출모델을 사용하였고, 회전방식의 경우 직각회전 방식인 배리 맥스(Varimax)회전 방식을 이용하였다. 정보의 손실을 최소화하기 위해 요인적재 값이 미달인 항목들은 제거 후 분석을 실시하였다. 척도의 타당성과 더불어 추가로 요인분석을 통해 선정된 설문 항목에 대한 신뢰도(reliability) 검증을 실시하였다. 신뢰도 분석의 경우 크론바하 알파(Cronbach's α) 계수를 이용해 검증을 실시하였다. 체험, 브랜드 태도, 구매의도에 대한 요인분석 및 신뢰도 검증 결과는 Table 1과 같다.

1)체험의 요인분석 및 신뢰도 분석

요인분석결과 고유값 1.0이상으로 추출된 요인은 총 3개의 요인으로 구분하였으며, 각각의 요인명은 '교육적체험', '현실도피적체험', '심미적체험'이다. 표본 적합도를 판단하는 KMO 값은 0.770으로 나타났으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 근사카이제곱이 406.686으로 자유도 21일 때, 유의수준 5%이내에서 유의확률 0.000으로 나타나 요인분석을 수행하기에 적합한 것으로 나타났다. 또한 각 요인별 측정항목의 요인분석결과 요인적재치가 0.4이상의 수치를 보이고 있어 측정항목의 타당성이 충분한 것으로 판단되었다. 신뢰도를 분석 결과 Cronbach's α의 각각의 계수도 모두 0.6보다 높이 나타남으로써 내적 일관성이 있는 항목으로 구성되어 있음을 보여주어 문제없이 분석에 투입하였다.

2) 브랜드태도 및 구매의도 요인분석 및 신뢰도 분석

브랜드태도 및 구매의도에 대한 요인분석 및 신뢰도 검증 결과 Table 1과 같다. 요인분석결과 고유값 1.0이상으로 추출된 요인은 총 2개의 요인으로 구분하였으며, 각각의 요인명은 '브랜드태도', '구매 의도'이다. 표본 적합도를 판단하는 KMO 값은 0.865로 나타났으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 근사카이제곱이 483.783으로 자유도 15일 때, 유의수준 5%이내에서 유의확률 0.000으로 나타나 요인분석을 수행하기에 적합한 것으로 나타났다. 또한 각 요인별 측정항목의 요인분석결과 요인적재치가 0.4이상의 수치를 보이고 있어 측정항목의 타당성이 충분한 것으로 판단되었다. 신뢰도를 분석 결과 Cronbach's α의 각각의 계수도 모두 0.6보다 높이 나타남으로써 내적 일관성이 있는 항목으로 구성되어 있음을 보여주어 문제없이 분석에 투입하였다.

5. Pine & Gilmore의 체험경제 이론이 브랜드 태도와 구매의도에 미치는 영향

1) 인구통계학적 특성에 따른 차이분석

연령, 거주지, 직업, 월 평균 소득에 따라 교육적체험, 현실도피적 체험, 심미적체험, 브랜드태도, 구매의에 차이를 살펴보기 위해 분산분석(one-way-ANOVA)를 실시하였다. 사후검정의 경우 Scheffe 분석을 실시하였다.
먼저 연령에 따른 현실도피적 체험의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=5.445, p<0.01). 구체적으로 살펴보면 40-49세(M=3.38, SD=0.75)의 평균값이 가장 높게 나타났고, 다음은 30-39세(M=3.13, SD=0.84), 20-29 세(M=2.96, SD=0.82) 순으로 나타났다. Scheffe 사후분석 결과 40-49 세와 20-29세가 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01). 연령에 따른 심미적 체험의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=5.202, p<0.01). 구체적으로 살펴보면 40-49세(M=3.60, SD=0.54)의 평균값이 가장 높게 나타났고, 다음은 20-29세(M=3.36, SD=0.58), 30-39세(M=3.35, SD=0.58) 순으로 나타났다. Scheffe 사후분석 결과 40-49세와 20-29세, 40-49세와 30-39세가 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 이외 교육적 체험(F=0.414, p>0.05), 브랜드태도(F=2.085, p>0.05), 구매의도(F=1.523, p>0.05)의 경우 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다(Table 2).
거주지에 따른 교육적 체험의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=2.732, p<0.05). 구체적으로 살펴보면 경기도/인천(M=3.92, SD=0.60)의 평균값이 가장 높게 나타났고, 다음은 서울(M=3.85, SD=0.57), 경상도(M=3.82, SD=0.64), 충청도(M=3.66, SD=0.55), 전라도(M=3.60, SD=0.52), 강원도(M=2.83, SD=0.29) 순으로 나타났다. 브랜드태도의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=2.579, p<0.05). 구체적으로 살펴보면 전라도(M=3.57, SD=0.47)의 평균값이 가장 높게 나타났고, 다음은 경상도(M=3.49, SD=0.57), 경기도/인천(M=3.46, SD=0.56), 서울(M=3.41, SD=0.61), 충청도(M=3.19, SD=0.67), 강원도(M=2.44, SD=0.96) 순으로 나타났다. 이외 현실도피적 체험(F=1.049, p>0.05), 심미적체험(F=1.887, p>0.05). 구매의도(F=1.542, p>0.05)의 경우 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다(Table 3).
직업에 따른 교육적 체험의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=3.912, p<0.05). 구체적으로 살펴보면 학생(M=4.06, SD=0.54)의 평균값이 가장 높게 나타났고, 다음은 전문/기술직(M=3.92, SD=0.46), 사무/관리직(M=3.89, SD=060), 전업주부(M=3.81, SD=0.70), 영업/서비스직(M=3.62, SD=0.48), 기타(M=3.43, SD=0.54) 순으로 나타났다. Scheffe 사후분석 결과 학생과 기타가 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.01). 심미적 체험의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(F=3.643, p<0.01). 구체적으로 살펴보면 전문/기술직(M=3.54, SD=0.45)의 평균값이 가장 높게 나타났고, 다음은 전업주부(M=3.51, SD=0.56)와 사무관리직(M=3.51, SD=0.59), 학생(M=3.50, SD=0.56), 기타(M=3.14, SD=0.64), 영업/서비스직(M=3.13, SD=0.49) 순으로 나타났다. 이외 현실도피적 체험(F=1.187, p>0.05), 브랜드태도(F=1.977, p>0.05), 구매의도(F=1.230, p>0.05)의 경우 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다(Table 4).
월 평균 소득에 따른 현실도피적 체험의 경우 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다(F=0.676, p>0.05). 이외는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 월 평균 소득에 따른 차이 분석 결과는 Table 5와 같다.

2) 상관관계 분석

교육적체험, 현실도피적 체험, 심미적체험, 브랜드태도, 구매의도의 상관관계를 분석하였다. 변수 간의 영향 관계를 조사하기 전에 상관관계를 분석하는 것은 통계적 유의성을 알아보고자 하는 사전 조치이다. 분석결과 Table 6과 같이 모든 변수는 통계적으로 유의한 수준에서 정(+)적 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 교육적체험(r=0.496, p<0.001), 현실도피적체험(r=0.465, p<0.001), 심미적체험(r=0.577, p<0.001)은 브랜드 태도와 정(+)적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 브랜드태도의 경우 구매의도(r=0.667, p<0.001)와 정(+)적 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

3) 체험이 브랜드태도에 미치는 영향

체험이 브랜드 태도에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과 Table 7과 같다. 회귀분석을 실시하기 위하여 종속변수의 자기상관과 독립변수 간의 다중공선성을 검토하였다. 종속변수의 자기 상관은 Durbin-Watson 지수를 이용하였으며, Durbin-Watson 지수가 1.942로 나타나 자기상관이 없이 독립적이다. 독립변수간 다중공선성은 VIF(분산팽창요인) 지수를 이용하였고, 독립변수 간 VIF지수는 1.166-1.515로 10 미만이므로 다중공선성이 없는 것으로 나타났다. 따라서 본 데이터는 회귀분석을 실시하기에 적합하다. 다중회귀분석 결과(F=69.043, p<0.001) 교육적체험(p<0.01), 현실도피적체험(p<0.001), 심미적체험(p<0.001)은 브랜드태도에 정(+)의 유의한 영향을 주었다. 즉, 교육적체험이 높을수록(β=0.313), 현실도피적체험이 높을수록(β=0.195), 심미적체험이 높을수록(β=0.357) 브랜드태도가 높아진다. 이중 심미적체험이 가장 큰 영향을 주었고, 다음은 교육적체험, 현실도피적체험 순으로 나타났다. 이러한 변수들이 종속변수를 설명하는 설명력은 45.2%이다.

4) 브랜드 태도가 구매의도에 미치는 영향

브랜드태도가 구매의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 단순회귀분석을 실시한 결과는 Table 8과 같다. 회귀분석을 실시하기 위하여 종속변수의 자기상관을 검토하였다. 종속변수의 자기 상관은 Durbin-Watson 지수를 이용하였으며, Durbin-Watson 지수가 2.146으로 나타나 자기상관이 없이 독립적이다. 따라서 본 데이터는 회귀분석을 실시하기에 적합하다. 단순회귀분석 결과(F=202.703, p<0.001) 브랜드태도(p<0.001)은 구매의도에 정(+)의 유의한 영향을 주었다. 즉, 브랜드태도가 높을수록(β=0.667) 구매의도가 높아진다. 이러한 변수가 종속변수를 설명하는 설명력은 44.52%이다.

Conclusion

본 연구는 맞춤형 스마트 뷰티 인식과 개선 방향과 Pine & Gilmore의 체험이론을 중심으로 브랜드 태도와 구매의도에 영향이 미치는지 검증하는데 목적을 두고, 전국에 거주하는 20-40대 일반인 여성 255명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는SPSS WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, Varimax를 통한 요인분석, Cronbach's α계수를 이용하여 신뢰도분석, 특성에 따른 차이점은 One-way-ANOVA, 사후검증으로 Scheffe분석, 변수들간 상관관계 분석과 영향력 검증을 위해 다중회귀분석과 단순회귀분석으로 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다.
첫째, 맞춤형 화장품 인지 여부의 경우 138명(54.1%)으로 예가 많은 것으로 나타났지만 '아니오'가 117명(45.9%)으로 맞춤형 화장품에 대한 인식이 그리 높지 않은 것을 알 수 있었다. 이는 아직 대중화되어 있지 않기 때문이라 사료된다. 맞춤형 화장품 이미지는 111명(43.5%)이 측정기기를 통해 분석된 결과로 처방해주는 화장품으로 높게 나타났고 맞춤형 화장품 구매이유는 159명(62.4%)이 '나의 상태를 정확히 진단하여 만든 화장품이라 신뢰가 가서'가 많은 것으로 나타나 맞춤형 화장품의 신뢰도가 높고 인식이 긍정적임을 알 수 있었다. 맞춤형 화장품으로 필요한 제품으로는 기초 화장품 149명(58.4%), 기능성 화장품71명(27.8%)으로 나타나 화장품 구매의 목적이 피부에 직접적 개선효과를 기대하기 때문이라고 사료된다. 맞춤형 화장품 우려되는 부분의 경우 160명(62.7%)으로 일반 화장품보다 가격이 너무 높을 것이다가 압도적으로 높게 나와 Lee & Song (2020b)의 연구 결과와도 일치한다. 맞춤형 화장품 바라는 부분의 경우 합리적인 가격 133명(52.2%)으로 앞서 우려되는 부분에서 일반 화장품 보다 가격이 너무 높을 것이다 라고 인식한 결과라고 사료된다.
둘째, 체험해본 스마트 뷰티 서비스의 경우 56.3%으로 얼굴 측정 및 가상 메이크업으로 나타나 Cha & Han (2020)의 연구와 같은 결과를 얻었다. 또한 체험하고 싶은 스마트 뷰티 서비스(다중응답)는 피부 상태 측정을 통한 피부관리 전•후에 대한 효과정보 148명(58.0%), 얼굴 측정을 통한 메이크업 컬러 및 스타일 시뮬레이션 107명(42.0%)으로 각각 나타났다. 스마트 뷰티 체험 후 개선할 사항은 측정의 오류 94명(36.9%), 스마트 뷰티 서비스에서 가장 중요한 부분은 제공 정보의 신뢰성이 103명(40.4%)으로 나타나 아직 정확하고 쉽게 인식되는 기술과 정보에 대한 신뢰도가 낮음을 알 수 있었다. 스마트 뷰티 추가기능의 경우 비교 분석 기능 90명(35.3%)이 많은 것으로 나타나 비교분석의 세부적인 기능을 넣으면 소비자의 만족을 높일 수 있을 것으로 예상한다.
셋째, Pine & Gilmore의 체험경제 이론이 브랜드 태도와 구매의도에 미치는 영향을 보면 연령에 따라 현실도피적 Scheffe 사후분석 결과, 40-49세와 20-29세가 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 있는 것으로 나타났고(p<0.01), 심미적 체험의 경우 40-49세와 20-29세, 40-49세와 30-39세가 통계적으로 유의한 수준에서 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05).
거주지에 따른 교육적 체험(F=2.732, p<0.05), 브랜드태도(F=2.579, p<0.05)의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 직업에 따른 교육적 체험(F=3.912, p<0.05), 심미적 체험(F=3.643, p<0.01)의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
월 평균 소득에 따른 교육적 체험(F=3.144, p<0.05), 심미적 체험(F=3.786, p<0.01), 브랜드태도(F=2.991, p<0.05), 구매의도(F=3.192, p<0.05)의 경우 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 교육적체험(r=0.496, p<0.001), 현실도피적 체험(r=.465, p<0.001), 심미적체험(r=0.577, p<0.001)은 브랜드 태도와 정(+)적 상관관계가 있는 것으로 나타나 브랜드태도의 경우 구매의도(r=0.667, p<0.001)와 정(+)적 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
교육적체험이 높을수록(β=0.313), 현실도피적 체험이 높을수록(β=0.195), 심미적체험이 높을수록(β=0.357) 브랜드태도가 높아진다. 이중 심미적체험이 가장 큰 영향을 주었고, 다음은 교육적체험, 현실도피적 체험 순으로 나타났다. 브랜드태도가 높을수록(β=.667) 구매의도가 높아진다는 것을 알 수 있었다.
이상의 결과를 미루어 보면 맞춤형 화장품은 비싸다는 인식이 있지만 대체적으로 긍정적이고 신뢰도가 높은 것을 알 수 있었고, 스마트 뷰티 서비스는 측정오류의 개선과 제공 정보의 신뢰성과 비교 분석 기능을 바라는 것을 알 수 있었다.
또한 Pine & Gilmore의 체험경제 이론처럼 소비자가 직접 체험 후 얻은 만족도가 높을수록 브랜드 이미지와 구매 의도가 높아지는 것을 알 수 있었다.
일반 화장품과 차별화된 맞춤형 스마트 뷰티의 효과를 높이기 위해서는 소비자가 직접 구매 과정을 적극적으로 참여할 수 있도록 유도해야 하고 일회성이 아닌 지속적인 맞춤형 스마트 뷰티 서비스를 제공하는 전략을 세워야 한다고 사료된다.
본 연구는 모든 한국 여성들에게 일반화하기에는 표본의 수가 다소 부족함이 있었으나 소비자들의 맞춤형 스마트 뷰티에 대한 인식과 개선 방향, 체험 마케팅의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

NOTES

Author's contribution
DEK performed experiments and DEK and YSK designed, analyzed data, and wrote the manuscript together. All figures are created by the authors. All authors read and approved the final manuscript.

NOTES

Author details
Do-Eun Kim (Graduate student), Department of Cosmetics Engineering, Graduate School of Konkuk University, 120 Neungdong-ro Gwangjin-gu, Seoul 05029, Korea; Young-Sam Kim (Professor), Department of Image Industry, Graduate School of Engineering, Konkuk University, 120 Neungdong-ro Gwangjin-gu, Seoul 05029, Korea.

Table 1.
Experience, brand attitude, purchase intent factors, and reliability analysis
Experience factor
Factor name Commonality Factor loadings Eigen value
Cronbach's α
Educational (α=0.600) Educational 1 0.751 0.832 24.149(1.690)
Educational 2 0.691 0.750
Escapist (α=0.711) Escapist 1 0.811 0.873 22.928(1.605)
Escapist 2 0.741 0.783
Aesthetic (α=0.654) Aesthetic 1 0.709 0.811 22.792(1.595)
Aesthetic 2 0.662 0.692
Aesthetic 3 0.526 0.522
Brand attitude (α=0.699) Brand Attitude 1 0.841 0.909 39.226(2.354)
Brand Attitude 2 0.571 0.601
Brand Attitude 3 0.613 0.527
Purchase Intention (α=0.757) Purchase Intention 1 0.701 0.793 27.337(1.640)
Purchase Intention 2 0.601 0.715
Purchase Intention 3 0.668 0.810
Table 2.
Analysis of age differences
Category Age group M SD F P Scheffe
Educational experience 20-29(a) 3.79 0.55 0.414 0.661 -
30-39(b) 3.81 0.63
40-49(c) 3.87 0.61
Escapist experience 20-29(a) 2.96 0.82 5.445 0.005** c>a
30-39(b) 3.13 0.84
40-49(c) 3.38 0.75
Aesthetic experience 20-29(a) 3.36 0.58 5.202 0.006** c>a,b
30-39(b) 3.35 0.58
40-49(c) 3.60 0.54
Brand attitude 20-29(a) 3.33 0.63 2.085 0.126 -
30-39(b) 3.40 0.55
40-49(c) 3.52 0.61
Purchase intention 20-29(a) 3.33 0.77 1.523 0.220 -
30-39(b) 3.41 0.63
40-49(c) 3.51 0.66

** p<0.01

Table 3.
Analysis of different regions
Category Area M SD F p Scheffe
Educational experience Seoul 3.85 0.57 2.732 0.020* -
Gyeonggi-do/Incheon 3.92 0.60
Gangwon-do 2.83 0.29
Chungcheong-do 3.66 0.55
Jeolla-do 3.60 0.52
Gyeongsang-do 3.82 0.64
Escapist experience Seoul 3.28 0.80 1.049 0.390 -
Gyeonggi-do/Incheon 3.15 0.86
Gangwon-do 3.17 0.58
Chungcheong-do 2.84 0.73
Jeolla-do 3.35 0.58
Gyeongsang-do 3.13 0.83
Aesthetic experience Seoul 3.47 0.59 1.887 0.097 -
Gyeonggi-do/Incheon 3.49 0.57
Gangwon-do 2.89 0.51
Chungcheong-do 3.16 0.62
Jeolla-do 3.63 0.40
Gyeongsang-do 3.43 0.55
Brand attitude Seoul 3.41 0.61 2.579 0.027* -
Gyeonggi-do/Incheon 3.46 0.56
Gangwon-do 2.44 0.96
Chungcheong-do 3.19 0.67
Jeolla-do 3.57 0.47
Gyeongsang-do 3.49 0.57
Purchase intention Seoul 3.47 0.66 1.542 0.177 -
Gyeonggi-do/Incheon 3.40 0.73
Gangwon-do 2.44 1.02
Chungcheong-do 3.32 0.56
Jeolla-do 3.47 0.42
Gyeongsang-do 3.48 0.67

* p<0.05

Table 4.
Analysis of professional differences
Category Job M SD F p Scheffe
Educational experience Specialized/Technical (a) 3.92 0.46 3.912 0.002** c>f
Office/Management(b) 3.89 0.60
Student(c) 4.06 0.54
Sales/service (d) 3.62 0.48
Housewife(e) 3.81 0.70
Others(f) 3.43 0.54
Escapist experience Specialized/Technical (a) 3.31 0.66 1.187 0.316 -
Office/Management(b) 3.18 0.92
Student(c) 3.13 0.69
Sales/service (d) 2.90 0.87
Housewife(e) 3.30 0.71
Others(f) 3.00 0.77
Aesthetic experience Specialized/Technical (a) 3.54 0.45 3.643 0.003** -
Office/Management(b) 3.51 0.59
Student(c) 3.50 0.56
Sales/service (d) 3.13 0.49
Housewife(e) 3.51 0.56
Others(f) 3.14 0.64
Brand attitude Specialized/Technical (a) 3.50 0.57 1.977 0.083 -
Office/Management(b) 3.45 0.59
Student(c) 3.53 0.58
Sales/service (d) 3.18 0.57
Housewife(e) 3.50 0.57
Others(f) 3.20 0.70
Purchase intention Specialized/Technical (a) 3.57 0.52 1.230 0.296 -
Office/Management(b) 3.44 0.75
Student(c) 3.44 0.70
Sales/service (d) 3.28 0.58
Housewife(e) 3.47 0.57
Others(f) 3.48 0.80

** p<0.01

Table 5.
Analysis of differences according to monthly average income
Category Job M SD F P Scheffe
Educational experience Less than 100 (a) 3.77 0.72 3.144 0.015* -
Less than 100-200(b) 3.70 0.62
Less than 200-350 (c) 3.81 0.47
Less than 350-500 (d) 4.05 0.62
More than 500 (f) 4.13 0.56
Escapist experience Less than 100 (a) 3.11 0.77 0.676 0.609 -
Less than 100-200(b) 3.11 0.78
Less than 200-350 (c) 3.17 0.83
Less than 350-500 (d) 3.22 0.82
More than 500 (f) 3.43 1.00
Aesthetic experience Less than 100 (a) 3.29 0.64 3.786 0.005** d>a
Less than 100-200(b) 3.42 0.59
Less than 200-350 (c) 3.41 0.51
Less than 350-500 (d) 3.71 0.49
More than 500 (f) 3.68 0.57
Brand attitude Less than 100 (a) 3.34 0.58 2.991 0.019* f>a,b
Less than 100-200(b) 3.33 0.70
Less than 200-350 (c) 3.42 0.49
Less than 350-500 (d) 3.51 0.64
More than 500 (f) 3.82 0.65
Purchase intention Less than 100 (a) 3.31 0.68 3.192 0.014* f>a,b
Less than 100-200(b) 3.31 0.77
Less than 200-350 (c) 3.43 0.54
Less than 350-500 (d) 3.53 0.79
More than 500 (f) 3.87 0.69

** p<0.01,

* p<0.05

Table 6.
Correlation analysis results
Category Experience factor
Educational Escapist Aesthetic Brand attitude Purchase intention
Educational 1
Escapist 0.255*** 1
Aesthetic 0.371*** 0.530*** 1
Brand attitude 0.496*** 0.465*** 0.577*** 1
Purchase intention 0.486*** 0.346*** 0.479*** 0.667*** 1

*** p<0.01

Table 7.
Regression analysis results of experience on brand attitudes
Model Unstandardized coefficients
Standardization coefficients
t Sig. Collinearity statistics
B SE β TOL VIF
(constant) 0.496 0.211 2.350 0.020
Educational 0.312 0.050 0.313 6.214 0.000*** 0.858 1.166
Escapist 0.143 0.040 0.195 3.536 0.000*** 0.715 1.398
Aesthetic 0.372 0.060 0.357 6.209 0.000*** 0.660 1.515

*** p<0.001.

Table 8.
Regression analysis results on the effect of brand attitude on purchase
Model Unstandardized coefficients
Standardization coefficients
t Sig.
B SE β
(constant) 0.826 0.185 4.462 0.000
Brand attitude 0.759 0.053 0.667 14.237 0.000***

*** p<0.001.

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