글. 길영수 이사(뷰티링크 운영담당) 감수. 노호식 교수(수원대학교 뷰티사이언스연구센터 센터장)
선크림 사용자 조사
금번 선크림 뷰티링크 패널 분석 및 소셜 빅데이터 분석을 통해 히트(베스트)상품 후보군을 정의하였으며, 신뢰성 판정 과정을 거친 20세~59세의 1151명의 실사용 평가 정보를 포함한다.
Ⅰ 선케어 크림 조사대상
Ⅱ 뷰티패널 연령 분포
<데이터 주요내용 및 활용설명서>
활용 가이드 1. 소비자의 구매선택을 돕는 표시광고 영역에서의 뷰티다이어리 데이터의 전략적 활용
지난 7월호에서도 언급했듯이 소비자는 제품 구매단계에서 본인의 피부 타입과의 적합성과 제품 기대속성에 대한 구체적인 정보를 원하고 있다. 이러한 제품 검증 욕구에 맞춰 서비스를 제공하는 리뷰채널들에서 소비자는 <그림2>,<그림3>과 같이 제품별 만족도를 나타냈다.
물론 위의 리뷰데이터가 ‘빅데이터 패러독스’(Big data Paradox) 관점에서 오차를 내포하고 있으며 만족도 차이도 3.9~4.1점으로 순위로서의 의미를 갖지 못하지만 소비자는 이러한 만족도 점수를 토대로 제품을 구매하고 있다.
이러한 소비 트렌드를 고려할 때 기업과 브랜드는 단순한 만족도를 넘어 피부타입, 고민, 기대속성 등 소비자의 제품 검증 욕구에 객관적인 방법으로 대응해야 한다.
활용 가이드 2.
피부고민, 피부타입, 기대속성 영역별 연관성 분석을 통해 소비자 유형별 제품 적합성에 대한 정보제공 필요
선크림 조사 결과 중 <그래프 3>의 전체 만족도 점수를 보면 만족비율이 71.4~91.3% 차이를 보이고 있다. 하지만 소비자는 단순한 만족도가 아니라 본인의 피부타입과 고민에 적합한 제품인가를 확인할 수 있는 정보를 원하고 있다. 예를 들어 <그림4>의 두 제품의 만족 비율를 보면 약 20% 이상의 차이를 보인다. 하지만 피부타입, 고민등으로 고객을 세분화하면 결과는 달라진다.
<그림5>의 의사결정나무분석(Decision Tree Analysis)을 통해 만족도의 영향인자를 분석하고 이를 바탕으로 각 제품에 대해 더 만족하는 고객을 정의할 수 있다.
‘에스쁘아 워터 스플래쉬 선크림’ 제품 이용 고객 중 <그림6>와 같이 피부타입과 제품선택 기준을 갖는 소비자의 경우 만족도는 크게 상승한다.
‘셀퓨전씨 레이저 썬스크린 100’ 제품의 경우에도 현재 91.3%의 높은 만족도를 보이고 있으나 <그림7>과 같이 특정 피부타입과 기대사항을 갖는 소비자의 경우 더 높은 만족도를 보인다. 이상의 정보는 실사용자 평가정보를 기반으로 한 데이터로서 표시광고로 활용할 수 있으며, 소비자들은 단순한 만족도가 아니라 본인 피부타입과 기대사항에 대해 객관적인 정보를 확인할 수 있다.
활용 가이드 3. 콘셉트 기획과 고객 타깃팅을 통해 개발된 제품이라면 높은 만족도를 보이는 소비자 그룹(집단)은 반드시 존재한다.
제품 콘셉트와 타깃 고객에 대한 이해와 <표1>과 <표2>의 평가 및 프로파일 정보를 활용한 층별 분석을 통해 각 제품에 대해 <그림5>,<그림6>과 같은 결과와 같이 더 높은 만족도를 보이는 고객 유형 정의할 수 있다.