Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association (한국의상디자인학회지)

Korea Fashion and Costume Design Association (한국의상디자인학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Satisfaction and Dissatisfaction with Korean Cosmetics Using Amazon Review Big Data

아마존 리뷰 빅데이터를 활용한 한국 화장품 만족과 불만족에 관한 연구

  • Hee Ra Kim (Department of Home Economic Education, Dongguk University-Seoul) ;
  • Oh-Sun Ha (Academic Affairs Team, Dongguk University-Seoul) ;
  • Hye Won Shin (Department of Home Economic Education, Dongguk University-Seoul)
  • 김희라 (동국대학교-서울 가정교육과) ;
  • 하오선 (동국대학교-서울) ;
  • 신혜원 (동국대학교-서울 가정교육과)
  • Received : 2024.10.16
  • Accepted : 2024.11.15
  • Published : 2024.12.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

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.

Keywords

References

  1. 김지영, 후완서, 간형식. (2020). 온라인리뷰의 힘. 상품학 연구, 38(4), 21-30.
  2. 김진아 오윤경. (2018). 온라인전용 브랜드 화장품의 구매행태와 만족도. 아시안뷰티화장품학술지. 16(1), 32-41.
  3. 김제림. (2024. 7. 8). 10년 만에 화려하게 부활한 화장품株 "만리장성 넘어 美·중동으로" 수출 다변화. 매일경제. https://www.mk.co.kr/news/economy/11061718
  4. 김희량. (2024. 6. 27). "K-뷰티, 무섭네"···美서 화장품 강국 프랑스 제쳤다 [언박싱]. 헤럴드경제. https://news.heraldcorp.cor/view.php.ud=20240627050516
  5. 박재훈, 김예림, 강수빈. (2021). 글로벌 화장품 브랜드의 소비자 만족도 분석: 텍스트마이닝 기반의 사용자 후기 분석을 중심으로. 품질 경영학회지. 49(4), 595-607.
  6. 박상언, 강주영. (2023). 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드. 경기:위키북스.
  7. 박은주, 김지은. (2008). 화장품 온라인 시장에서 쇼핑 성향, 쇼핑몰 특성, 소비자 만족, 충성도의 관계. 복식문화연구. 16(4), 696-708, https://doi.org/10.29049/RJCC.2008.16.4.696
  8. 박찬, 유창조. (2006). 온라인에서 구전 커뮤니케이션이 상표평가에 미치는 영향에 관한연구. 소비자학 연구. 17(1), 73-93.
  9. 박혜진. (2020). 뉴 노멀 시대의 빅 데이터 분석을 통한 화장품 트렌드에 대한 연구. 한국 화장품미용학회지. 10(3), 465-480.
  10. 백현미, 안중호, 하상욱. (2011). 제품 가격에 따른 온라인 리뷰 유익성 결정 요인에 관한 연구. 한국전자거래학회지. 16(3), 93-112. https://doi.org/10.7838/JSEBS.2011.16.3.093
  11. 송만석, 조윤재, 임미주. (2022). 밀레니얼 소비자의 화장품 구매후 개별정서 반응: 텍스트 마이닝 기법을 이용한 만족/보통/불만족 속성의 평가. 아시안뷰티화장품학술지. 20(4), 461-479.
  12. 이나경, 김다인. (2024. 3. 21). [판 커진 韓이커머스 시장] 토종 이커머스 vs 알테쉬, 300조 '쩐의 전쟁' 치열. 아주경제. https://www.ajunews.com/view/20240321144330228
  13. 이뢰, 문완규, 김종호. (2007). 중국 소비자의 외제 화장품 속성지각이 만족도 및 충성도에 미치는 영향. 경영경제학회지. 30(1), 145-178.
  14. 이은희, 배승희. (2023). 빅데이터를 활용한 색조화장품의 구매 요인에 관한 연구: 토픽모델링과 Concor 분석을 중심으로. 한국응용과학기술학회지. 40(4), 724-732.
  15. 이지현, 김주덕. (2016). 인터넷 블로그 화장품 후기가 소비자 구매 행동에 미치는 영향. 한국 화장품미용학회지. 6(1), 7-19.
  16. 이호근, 곽현. (2013). 온라인 소비자 리뷰의 효과에 영향을 미치는 요인에 대한 고찰. 한국정보화진흥원 정보화정책. 20(3), 3-17.
  17. 이효진. (2022. 3. 31). 지난해 화장품 수출 91억 8,000만달러, 역대 최고 수출액 달성. 코스인코리아닷컴. https://www.cosinkorea.com/news/article.html?no=43597
  18. 임희숙, 신재욱. (2021). 빅데이터 분석을 통한 화장품 트렌드 변화 추이에 관한 연구 -텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로-. 일러스트레이션 포럼. 66, 85-95.
  19. 최영호. (2022. 12. 25). 온라인 리뷰를 사용해서 다양한 세대에 마케팅하는 방법. 매드타임스. https://www.madtimes.org/news/articleView.html?idxno=15944
  20. 최현빈. (2024. 6. 29). K뷰티에 푹 빠진 세계 최대 이커머스 아마존, 스타 브랜드 찾아 키우겠다. 한국일보. https://www.hankookilbo.com/News/Read/A2024062710370002048
  21. 한상용. (2024. 6. 17). 中이커머스 빅3, 5년간 매년 41% 성장…韓시장도 빠르게 장악. 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/view/AKR20240616037800003?input=1195m
  22. Bearden, William O., & Teel, Jesse E. (1983). Selected Determinants of Consumer Satisfaction and Complaint Reports. Journal of Marketing Research. 20(1), 21-28. https://doi.org/10.1177/002224378302000103
  23. Blei, D. M. (2012). Probabilistic Topic Models. Communications of the ACM. 55(4), 77-84. https://doi.org/10.1145/2133806.2133826
  24. Chang, J., Boyd-Graber, J., Gerrish, S., Wang, C., & Blei, D. M. (2009). Reading Tea Leaves: How Humans Interpret Topic Models. Advances in neural information processing systems. 22, 288-296.
  25. KEY NOTES for MANAGEMENT:2024년 07월. (2024. 7. 17). 뷰티누리. https://www.beautynury.com/m/goods/view/105264/cat/20
  26. Park, J. (2020). Framework for sentiment-driven evaluation of customer satisfaction with cosmetics brands. IEEE ACCESS. 98526-98538.
  27. Sievert, C., & Shirley, K. (2014). LDAvis: A Method for Visualizing and Interpreting Topics. Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces(63-70). Baltimore: Association for Computational Linguistics.