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

[그림 1]. 선크림 조사대상

Ⅱ 뷰티패널 연령 분포

[그림 1]. 선크림 조사대상
[그래프 1]. 뷰티패널 연령 분포
[그래프 2]. 선케어 구매선택 기준
[그래프 2]. 선케어 구매선택 기준

<데이터 주요내용 및 활용설명서>

활용 가이드 1. 소비자의 구매선택을 돕는 표시광고 영역에서의 뷰티다이어리 데이터의 전략적 활용

[그림 2]. 화해 선크림 랭킹
[그림 2]. 화해 선크림 랭킹

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.

[그림 3]. 글로우픽 선크림 랭킹
[그림 3]. 글로우픽 선크림 랭킹

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.

[그래프 3]. 뷰티 다이어리 제품별 전체 만족도
[그래프 3]. 뷰티 다이어리 제품별 전체 만족도
[그림 5]. 의사결정나무분석 : 만족도 영향인자 도출
[그림 5]. 의사결정나무분석 : 만족도 영향인자 도출
[그림 6]. 소비자 유형별 만족도
[그림 6]. 소비자 유형별 만족도
[그림 7]. 소비자 유형별 만족도
[그림 7]. 소비자 유형별 만족도

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.

[표 1]. 선크림 다이어리 조사항목 1: 평가항목
[표 1]. 선크림 다이어리 조사항목 1: 평가항목
[표 2]. 선크림 다이어리 조사항목 2: 패널 프로파일 정보
[표 2]. 선크림 다이어리 조사항목 2: 패널 프로파일 정보

 

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