글. 길영수 이사(뷰티링크 운영담당) 감수. 노호식 교수(수원대학교 뷰티사이언스연구센터 센터장)

탈모방지 샴푸 조사

탈모증상 수준에 따라 효능 인지 만족도와 10개 제품 타깃 고객 점유율에서 큰 차이

이번 탈모방지샴푸 조사대상은 뷰티링크 패널 분석 및 소셜 빅데이터 분석을 통해 10개의 히트(베스트)상품을 선 별 조사했다. 조사에 참여한 패널은 탈모와 관련된 고민을 갖고 있는 948명의 여성을 대상으로 하였으며, 실사용 평 가 정보의 신뢰성 판정을 통과한 839명에 대한 데이터를 포함한다.

Ⅰ 탈모방지 샴푸 조사대상

Ⅰ 탈모방지 샴푸 조사대상

Ⅱ 여성 뷰티패널 연령 분포

[그래프 1]. 여성 뷰티패널 연령 분포
[그래프 1]. 여성 뷰티패널 연령 분포

Ⅲ 여성 뷰티패널 탈모고민 분포

 

[그래프 2]. 여성 뷰티패널 탈모고민 분포
[그래프 2]. 여성 뷰티패널 탈모고민 분포

데이터 주요내용 및 활용 가이드

뷰티링크 조사의 데이터 활용 목적은 단순한 제품별 만족도의 비교가 아니라 전반적인 사용성, 효능・효과, 향, 사용감에 대한 만족 그룹과 불만족 그룹의 차이가 왜 발생하는가를 이해하는데 초점을 두고 있다. 아래의 그래프 3과 4는 탈모 증상단계를 초기 탈모와 중기 이상의 증상 수준으로 구분했을 때 전체 만족도와 탈모효과에 만족하는 그룹의 비율 차이를 분석한 결과다. 두 가지 케이스 모두에서 초기 탈모그룹의 만족도가 높은 것을 확인할 수 있다. 이는 제품 설계단계 및 마케팅 단계에서 타깃 그룹을 올바르게 선정하는 것이 얼마나 중요한가를 나타내고 있다.

[그래프 3]. 증상 수준별 전반적인 사용만족도
[그래프 3]. 증상 수준별 전반적인 사용만족도
[그래프 4]. 증상 수준별 탈모방지 효과 만족도
[그래프 4]. 증상 수준별 탈모방지 효과 만족도

활용 가이드 2. 프로파일 조사와 탈모방지샴푸 조사 분리 운영을 통한 신뢰성 향상

뷰티링크는 이러한 연관관계 분석의 신뢰성 향상을 위해 패널 프로파일 조사와 탈모방지 샴푸 조사를 분리하여 진행했다. 패널 프로파일 조사는 <표1>의 4개 영역 30개 소비자 특성을 파악하고, 탈모방지샴푸 조사는 <표2>의 24개 샴푸 사용 후 반응 결과를 수집하였다.

[표 1]. 2019년 뷰티패널 프로파일 조사항목 : 소비자 특성정보
[표 1]. 2019년 뷰티패널 프로파일 조사항목 : 소비자 특성정보

활용 가이드 3. 50여 개 소비자 특성과 제품평가간의 본인만의 가설을 찾아라

패널 프로파일 조사 30개 소비자 특성과 탈모방지샴푸 조사의 24개 샴푸 사용 후 반응 결과를 활용하여 서로 다른 다양한 가설을 수립하고 이에 대한 결과를 원데이터 상태로 확인할 수 있다.

[표 2]. 2019년 탈모제품 사용 후 평가 정보조사
[표 2]. 2019년 탈모제품 사용 후 평가 정보조사

활용 가이드 4. 소비자 유형과 소비자 반응에 대한 이해로부터 차이를 만들어라

<그래프5>의 결과는 탈모방지 샴푸의 3개 타깃그룹과 비타 깃 그룹의 제품 이용 점유율 분석 결과다. 점유율 현황에서 주목할 점은 제품 이용 후 효과를 인지할 가능성이 있는 높 은 타깃 그룹의 제품별 점유율의 차이가 크다는 사실이다. 각 기업이 의도한대로 타깃 고객에게 효과적으로 제품을 침 투시키기 위해서는 무엇보다 소비자의 이해를 바탕으로 한 제품 기획과 고객 소통이 필요하다. 제품 기획 및 마케팅 콘 셉트를 도출하기 위해서는 정량적인 데이터뿐만 아니라 고 객의 소리를 언어로 이해하는 것이 필요하다.

<표3>의 내용에서와 같이 계량화된 정보뿐만 아니라 실사 용자의 이용후 만족, 불만족 요인에 대한 2000여 개의 고 객 피드백을 제품별, 소비자 유형별로 나누어 분석할 수 있 고, 이를 통해 차별적인 제품 콘셉트를 기획 할 수 있다.

[그래프 5]. 탈모 유형별 제품 이용현황
[그래프 5]. 탈모 유형별 제품 이용현황
[표 3]. 제품별 실사용자 긍정-부정 고객 평가 후기(일부 내용)
[표 3]. 제품별 실사용자 긍정-부정 고객 평가 후기(일부 내용)

활용 가이드 5. 본인만의 가설로 데이터로부터 인사이트를 도출하라.

데이터는 변수와 숫자의 집합이다. 이러한 변수와 숫자의 집합안에는 무수히 많은 정보가 숨겨져 있다. 데이터를 활 용하는 기획자와 연구원이 본인만의 가설을 통해 데이터를 이해 해야한다.

 

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