∗Corresponding author: Mi-Young Yoon I. 서 론
IT 기술의 발달과 디지털 이용세대의 확산, 코로나 19 바이러스 장기화로 인한 언택트(Untact) 문화가 현시대에 새로운 소비형태로 증가하고 있다. 디지털 기술의 발전을 통하여 판매원과 대면 없이 또는 접촉을 최소화해 비대면 형태로 물건을 구매하거나 서비스를 제공하는 비대면 형태가 새로운 소비 경향을 나타내고 있다는 것이다. 새로운 소비 트렌드에 맞춰 온라인 플랫폼을 통한 체험 마케팅과 비대면 서비스가 강화되고 있다. 또한, 변화된 소비문화에 발맞춰 고객의 체험에 무게를 두며 시·공간의 제약이 없고 비용 절감의 효과가 있는 인터넷, 스마트폰, 태블릿 등 디바이스의 특성을 이용한 차별화 전략을 앞세운 마케팅이 두각을 드러내고 있다. 클라우드 전자상거래 플랫폼 공급자 Demandware는 미국의 미용브랜드 72%가 판매촉진을 위해 증강현실을 이용하고 있으며, IDC(International Date Corporation)에 따르면 증강현실 및 가상현실에 대한 전세계 총지출이 2019년 기준 168억 달러를 기록하였으며 2023년에는 1,600억에 도달한다고 전망했다.
뷰티 산업도 예외가 아니기에 증강현실과 가상현실을 기반으로 하는 서비스가 많이 생겨났다. IT 기술인 증강현실은 뷰티 어플리케이션과 융합되어 가상 메이크업 서비스로 사용자 또는 고객들에게 메이크업하지 않아도 마치 메이크업을 한 것과 같은 느낌을 주며 이러한 경험을 통하여 소비자는 제품을 간·직접적으로 체험할 수 있게 되었다. 증강현실이 융합된 뷰티 어플리케이션을 통하여 가상 메이크업을 체험하도록 하는 코스메틱 브랜드의 등장, 단순히 체험에만 그치지 않고 뷰티어플리케이션을 통하여 체험 후 화장품을 구매하도록 유도하는 새로운 마케팅 요소로 변화되었음을 알 수 있다. 이러한 온라인 구매 소비자의 기호도가 상승하고, 새로운 소비문화가 형성됨에 따라 고객의 만족도를 높이는 맞춤형 쇼핑에서 더 나아가 소비자에게 체험의 기회를 제공하는 것이 더욱 중요해진다. 최근 증강현실 기술을 활용한 모바일 어플리케이션을 대상으로 한 선행연구가 시작되고 있는데, Park(2018)은 증강현실(AR) 기술을 활용한 모바일 애플리케이션의 체험에 대한 연구, Yoon(2016)은 화장품 브랜드 앱과 화장품 앱의 사용실태와 선호도 조사연구(Jeong, 2018)는 코스메틱 AR앱 체험마케팅이 브랜드태도에 미치는 영향에 대한 연구가 그것이다. 뷰티 산업에서의 증강현실 체험에 대한 연구는 미비한 실정이라고 할 수 있겠다.
따라서 본 연구는 변화하는 시대에 증강현실의 체험요소들에 대하여 알아보고, 화장품 구매 행동, 구매장소, 화장품 구매장소에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지를 실증적으로 연구하고자 한다. 이는 향후 증강현실의 체험요소가 포함된 뷰티 산업 마케팅에 다양한 플랫폼을 개발하는데 기초자료가 될 것이다.
II. 이론적 배경
1. 체험 마케팅 개념
체험(Experience)은 사전적 의미로 자기가 몸소 겪거나, 또는 그러한 경험을 뜻하며 주관과 객관으로 나누기 전의 개인의 주관에 직접으로 볼 수 있는 생생한 의식 과정이나 내용을 뜻하며 어떠한 자극에 대한 반응을 일컫는다(Naver Encyclopedia of Knowledge).
기업은 소비자들이 제품의 기능적인 특징과 소비의 편익을 추구하기 위해 다양한 제품군의 기능적인 특성과 편익을 비교함으로써 제품의 구매 의사결정을 내린다고 생각해 왔으며 기업은 제품에 대한 정보만을 소비자에게 일방적, 단일 차원 방법으로만 커뮤니케이션에 중점을 두었다(Yang, 2019). 체험 마케팅을 통해 기업은 제품에 가치를 더하고 고객에게 브랜드에 대한 긍정적인 이미지를 줄 수 있으며 브랜드와 소비자 간의 유대감을 형성하기 위하여 소비자의 감성과 느낌에 더욱 집중하며 거기에 맞는 자극을 해야 한다. Pine and Gilmore(1999)의 체험경제 이론의 체험요소에는 엔터테인먼트 체험, 교육적 체험, 현실 도피적 체험, 심미적 체험 4가지로 구성되어 있다.
엔터테인먼트 체험의 경우 가장 오래된 체험의 형태이며, 기업이 제공하는 환경에 수동적으로 참여하는 형태이다. 이러한 형태는 신체적인 감각 등을 통하여 소극적으로 상황에 흡수 됨으로서 스스로 즐길 수 있는 특성을 가진다. 교육적 특성의 경우 체험을 통하여 정보를 얻고 기술 향상을 인지하는 정도이며 소비자는 동시에 즐거운 감정과 제품에 대한 정보를 제공받을 수 있다(Ryu, 2020). 현실 도피 체험의 경우 소비자가 체험에 몰입되었을 때 발생하는 것이며, 일탈의 욕구, 현실 도피 욕구를 강하게 느끼게 되는 현상이다. 심미적 체험의 경우 대상을 통하여 미를 발견하는 것이다. 체험을 통하여 느끼는 애착, 친근, 즐거운 마음 등을 통하여 물리적 환경에 만족을 느낀다(Yong, 2016). 즉, 소비자는 체험 장소에 몰입하는 것만으로도 즐거움과 긍정적 감정을 느끼며 물리적 환경이 제공하는 다양한 오감이 여러 종류의 감정에 영향을 주며 심미적 체험은 증강현실 어플리케이션에서 사용되는 UI 디자인이나 시각적 이미지나 사진, 아이콘 등을 예로 들 수 있다(Jeong, 2018).
2. 화장품 구매 행동
구매 행동은 소비자가 제품이나 서비스의 구매 필요성을 인식하고 구매하고자 하는 제품, 서비스에 대한 정보탐색, 대체안 평가, 구매결정, 구매 후 평가 등으로 일련의 구매과정에서 발생할 수 있는 행동을 의미한다(Oh, 2011). 소비자들은 소비형태에 다양한 특성을 가지며 새로운 정보를 알게 되었거나, 기분 전환을 위해, 트렌드를 따라가기 위해 상품을 구매한다. 여러 항목을 비교하여 가격, 품질, 목적에 맞는 제품이나 서비스를 구매하기도 한다(Park, 2015).
최근 온라인 구매 행동이 지속적인 성장을 이어가고 있다. 오프라인 매장에 설치한 증강현실, 가상현실, 키오스크, 챗봇, 인공지능 등의 기능이 있는 모바일 어플리케이션을 통해 소비자는 다양한 메이크업 제품 등을 간접적으로 경험하고 경험을 통해 소비까지로 이어지며 비대면 형태의 구매 행동이 늘어나고 있다. 구인 구직 플랫폼인 사람인에서는 언택트 소비현황을 성인남녀 3,280명을 대상으로 조사한 결과 최근에 언택트 소비가 증가했으며 소비는 주로 온라인 쇼핑이 90.3%를 차지한다. 통계청 2020년 7월 온라인 쇼핑 동향에서는 모바일 쇼핑 거래액은 전년 동원 대비 21.2% 증가했으며 온라인 쇼핑 중 모바일 비중은 67.8%를 차지한다고 보고하였다. 언택트 소비로 온라인시장이 강세인 만큼 뷰티 산업에서 또한 가상현실, 증강현실 등을 활용한 제품에 관한 정보나 추천 서비스 등 다양한 형태로 여러 브랜드에서 도입되어 온라인 시장 내 필수 서비스로 자리 잡을 것으로 기대하는 바이다.
3. 증강현실의 개념
증강현실은 현실에 존재하지 않는 가상공간에 몰입하도록 하는 가상현실과는 구분되는 개념이다(Kim, 2019). 가상현실과 증강현실 모두 실제 존재하지 않는 현실을 가상으로 구현하여 사용자가 이를 인지하도록 하는 공통점이 있다. 다만 증강현실은 실제 현실에 가상의 정보를 더해 보여주는 방식이고, 가상현실은 모두 허구의 상황이 제시된다는 점에서 차이가 있다(Pakr, 2019). 또한, 증강현실은 복합된 시각과 촉각 청각까지도 모두 표현할 수 있기에 감각적 몰입이 가능하다. 즉 현실 세계와 가상 세계를 실시간으로 이어주고 혼합하여 사용자에게 제공하는 기술을 통하여 몰입감이 향상되고 현실감이 제공된다. 그리고 현실과 가상의 상호작용을 통해 실시간으로 얻은정보를 전달하여 사용자의 감각을 확장하는 기술이다(Choi & Kim, 2012). 이를 통하여 사용자는 실제 현실에서 오감을 통해 더욱더 다양하게 사용자의 감각을 확장하여 실제로 느끼기에 어려운 시각, 촉각, 청각 등을 체험할 수 있게 되었다(Gung, 2019).
코로나 19 장기화에 따라 뷰티 산업에 언택트(Untact, 비대면)마케팅이 상승하는 추세이다. 소비자가 직접 화장품을 사용하고 구매했던 오프라인 구매에서 온라인 구매 중심으로 소비 트렌드가 변화하고, 온라인 플랫폼을 통한 마케팅과 비대면 서비스가 강화되고 있다. 모바일 뷰티 어플리케이션을 통하여 소비자는 다양한 메이크업 제품 등을 간접적으로 경험하고 구매할 수 있다. 이러한 뷰티 산업의 언택트(Untact, 비대면) 소비문화를 주도하는 모바일 어플리케이션은 뷰티 산업의 특성상 직접적인 체험과 확인 후 소비하는 과정의 한계점을 보완하였으며 스마트폰 내에 증강현실 어플리케이션을 통해 화장품을 체험하고 구매할 수 있다는 장점이 있다.
III. 내용 및 방법
1. 연구대상 및 자료수집
본 연구는 광주광역시에 거주하는 20세부터 49세까지 남녀 250명을 대상으로 하였다. 코로나 19 바이러스 감염으로 인해 사회적 거리 두기 2.5단계에 해당하였으므로 전화와 이메일로 연구에 동의를 얻고 서약서를 받은 후 인터넷으로 설문조사를 실시하였다.
2. 연구방법
본 연구에서는 Kim(2020), Pakr(2018), Yoon(2016), Lee (2012), Jeong(2010), Jeong(2018), Jo(2005), Choi(2017)의 선행연구와 Pine and Gilmore의 4가지 체험요인인 오락적, 심미적, 현실도피적 체험요소를 기반으로 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험 관련 문항은 교육적 요소 3문항, 현실 도피성 요소 3문항, 심미성 요소 3문항, 상호작용성 요소 3문항, 몰입감 요소 3문항, 현존감 요소 3문항과 화장품 구매 행동에 관련된 문항 4문항, 일반적 특성인 연령, 성별, 직업, 결혼여부, 교육정도, 경제 수준으로 6문항으로 총 30문항으로 구성하였다.
3. 자료분석방법
첫째, 조사대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 측정도구의 타당성 검증을 위하여 탐색적 요인분석실시, 신뢰도 검증을 위하여 Cronbach's α계수를 산출하였다. 셋째, 화장품 구매 행동에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 차이가 있는지 알아보기 위하여 교차분석을 실시하였다. 넷째, 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 차이가 있는지를 알아보기 위하여 독립표본 t-test 및 일원변량분석(One way ANOVA)를 실시하였으며, 사후검정으로 Duncan test를 실시하였다. 다섯째, 화장품 구매행동에 따라 증강현실뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지를 알아보기 위하여 일원변량분석(One way ANOVA)를 실시하였으며, 사후검정으로 Duncan test를 실시하였다.
IV. 결과 및 고찰
1. 조사대상자의 일반적 특성
조사대상자의 일반적 특성에 대해 알아보기 위하여 빈도분석을 실시한 결과 성별은 남성 30명(13.8%), 여성 187명(86.2%)으로 나타났고, 연령은 20-29세 104명(47.9%), 30-39세 59명(27.2%), 40-49세 54명(24.9%)으로 나타났다. 결혼여부는 기혼 149명(68.7%), 미혼 68명(31.3%)으로 나타났고, 학력은 고졸 이하 50명(23.0%), 대학교 재학 60명(27.6%), 대학교 졸업 이상(2년제 포함) 107명(49.3%)으로 나타났다. 직업은 학생 52명(24.0%), 회사원 50명(23.0%), 판매/서비스직 32명(14.7%), 프리랜서 30명(13.8%), 개인사업 21명(9.7%), 공무원 18명(8.3%), 경영/관리직 14명(6.5%) 순으로 나타났고, 월평균 가구소득은 200만 원 이하 39명(18.0%), 200-300만 원 이하 51명 (23.5%), 300-400만 원 이하 93명(42.9%), 400만 원 이상 34명(15.7%)으로 나타났다.
2. 측정 도구의 타당성 및 신뢰도 검증
증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 2와 같다. 분석결과 아이겐 값(Eigen Value)은 1이상인 요인만을 선택하는데 총 6개의 요인이 추출되었다. 속성의 설명력을 뜻하는 누적분산값은 91.243%로 나타났고, 각 하위요인별 ‘상호작용성’이 15.650%, ‘몰입감’이15.496%, ‘현실 도피성’이 15.439%, ‘현존감’이 15.151%, ‘심미 가장 많이 구매하는 화장품 종류를 분석한 결과는 전체적으로 볼 때, ‘메이크업 화장품’이 112명(51.6%)으로 가장 높게 나타났고, ‘기초화장품’ 61명(28.1%), ‘기능성 화장품’ 34명(15.7%), ‘모발 화장품’ 10명(4.6%) 순으로 나타나 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 볼 수 있다. 이는 최인영(2019)의 연구에서 메이크업 화장품, 기초 화장품, 모발 화장품순으로 본 연구결과와 일치한다. 메이크업에 가장 관심도가 높은 20대의 비중이 가장 높아 메이크업 화장품이 가장 많이 나온 것으로 사료된다. 조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 결혼여성’이 14.786%, ‘교육성’이 14.721%로 나타났다. 즉, 6개 요인의 요인 적재치는 0.40 이상으로서 구성개념의 타당성이 검증되었다고 볼 수 있고, 각 요인의 신뢰도 또한 0.60 이상으로 나타나 신뢰도가 검증됨을 알 수 있다.
Table 1.
General characteristics of the person surveyed
Table 2.
Validation of Feasibility and Reliability of Experience Elements of Augmented Reality Beauty Applications
Table 3.
The type of cosmetics that you buy the most
| Sortation | The type of cosmetics that you buy the most | χ2 (p) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Basic cosmetics | Make-up Cosmetics | Hair Cosmetics | Functional cosmetics | |||
| Gender | Male | 18(60.0) | 5(16.7) | 4(13.3) | 3(10.0) | 27.296∗∗∗ (.000) |
| Female | 43(23.0) | 107(57.2) | 6(3.2) | 31(16.6) | ||
| Age | 20's | 14(13.5) | 81(77.9) | 3(2.9) | 6(5.8) | 66.857∗∗∗ (.000) |
| 30's | 17(28.8) | 23(39.0) | 3(5.1) | 16(27.1) | ||
| 40's | 30(55.6) | 8(14.8) | 4(7.4) | 12(22.2) | ||
| Married status | Married | 25(16.8) | 98(65.8) | 6(4.0) | 20(13.4) | 42.069∗∗∗ (.000) |
| Single | 36(52.9) | 14(20.6) | 4(5.9) | 14(20.6) | ||
| Final educational background | Below high school graduation | 21(42.0) | 17(34.0) | 0(.0) | 12(24.0) | 41.199∗∗∗ (.000) |
| A four-year student (Include Colleges) | 6(10.0) | 50(83.3) | 1(1.7) | 3(5.0) | ||
| Four-year graduation or higher | 34(31.8) | 45(42.1) | 9(8.4) | 19(17.8) | ||
| Occupation | Student | 3(5.8) | 46(88.5) | 0(.0) | 3(5.8) | 108.894∗∗∗ (.000) |
| Office worker | 14(28.0) | 16(32.0) | 6(12.0) | 14(28.0) | ||
| A public officer | 6(33.3) | 5(27.8) | 4(22.2) | 3(16.7) | ||
| Sales/Service Jobs | 5(15.6) | 27(84.4) | 0(.0) | 0(.0) | ||
| Self-employment | 9(42.9) | 7(33.3) | 0(.0) | 5(23.8) | ||
| Management/Administrative Position | 3(21.4) | 8(57.1) | 0(.0) | 3(21.4) | ||
| Freelancer | 21(70.0) | 3(10.0) | 0(.0) | 6(20.0) | ||
| Average monthly salary | less than 2 million won | 15(38.5) | 18(46.2) | 0(.0) | 6(15.4) | 51.214∗∗∗ (.000) |
| Less than 2 to 3 million won | 11(21.6) | 22(43.1) | 0(.0) | 18(35.3) | ||
| Less than 3 to 4 million won | 20(21.5) | 63(67.7) | 4(4.3) | 6(6.5) | ||
| More than 4 million won | 15(44.1) | 9(26.5) | 6(17.6) | 4(11.8) | ||
| Total | 61(28.1) | 112(51.6) | 10(4.6) | 34(15.7) | ||
Table 4.
Sources of information on cosmetics
| Sortation |
Sources of information on cosmetics |
χ2 (p) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mass media | Internet search | Friend or Neighbor | Cosmetics salesperson | Etc | |||
| Gender | Male | 0(.0) | 18(60.0) | 9(30.0) | 0(.0) | 3(10.0) | 15.385∗∗ (.004) |
| Female | 9(4.8) | 119(63.6) | 17(9.1) | 27(14.4) | 15(8.0) | ||
| Age | 20's | 3(2.9) | 70(67.3) | 14(13.5) | 14(13.5) | 3(2.9) | 56.522∗∗∗ (.000) |
| 30's | 3(5.1) | 46(78.0) | 0(.0) | 10(16.9) | 0(.0) | ||
| 40's | 3(5.6) | 21(38.9) | 12(22.2) | 3(5.6) | 15(27.8) | ||
| Married status | Married | 6(4.0) | 101(67.8) | 14(9.4) | 19(12.8) | 9(6.0) | 7.250 (.123) |
| Single | 3(4.4) | 36(52.9) | 12(17.6) | 8(11.8) | 9(13.2) | ||
| Final educational background | Below high school graduation | 3(6.0) | 23(46.0) | 6(12.0) | 3(6.0) | 15(30.0) | 58.730∗∗∗ (.000) |
| A four-year student (Include Colleges) | 0(.0) | 41(68.3) | 14(23.3) | 5(8.3) | 0(.0) | ||
| Four-year graduation or higher | 6(5.6) | 73(68.2) | 6(5.6) | 19(17.8) | 3(2.8) | ||
| Occupation | Student | 0(.0) | 41(78.8) | 9(17.3) | 2(3.8) | 0(.0) | 90.560∗∗∗ (.000) |
| Office worker | 3(6.0) | 34(68.0) | 3(6.0) | 10(20.0) | 0(.0) | ||
| A public officer | 3(16.7) | 6(33.3) | 6(33.3) | 0(.0) | 3(16.7) | ||
| Sales/Service Jobs | 0(.0) | 18(56.3) | 2(6.3) | 9(28.1) | 3(9.4) | ||
| Self-employment | 0(.0) | 18(85.7) | 0(.0) | 3(14.3) | 0(.0) | ||
| Management/Administrative Position | 0(.0) | 8(57.1) | 0(.0) | 3(21.4) | 3(21.4) | ||
| Freelancer | 3(10.0) | 12(40.0) | 6(20.0) | 0(.0) | 9(30.0) | ||
| Average monthly salary | less than 2 million won | 3(7.7) | 9(23.1) | 12(30.8) | 6(15.4) | 9(23.1) | 75.318∗∗∗ (.000) |
| Less than 2 to 3 million won | 0(.0) | 30(58.8) | 6(11.8) | 12(23.5) | 3(5.9) | ||
| Less than 3 to 4 million won | 0(.0) | 73(78.5) | 5(5.4) | 9(9.7) | 6(6.5) | ||
| More than 4 million won | 6(17.6) | 25(73.5) | 3(8.8) | 0(.0) | 0(.0) | ||
| Total | 9(4.1) | 137(63.1) | 26(12.0) | 27(12.4) | 18(8.3) | ||
Table 5.
Place of purchase for cosmetics
| Sortation | Place of purchase for cosmetics | χ2 (p) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Department Store | Internet shopping mall | Home shopping | Mart | Brand Shop | Etc | |||
| Gender | Male | 0(.0) | 12(40.0) | 9(30.0) | 3(10.0) | 6(20.0) | 0(.0) | 69.367∗∗∗ (.000) |
| Female | 35(18.7) | 61(32.6) | 0(.0) | 6(3.2) | 76(40.6) | 9(4.8) | ||
| Age | 20's | 19(18.3) | 35(33.7) | 0(.0) | 0(.0) | 50(48.1) | 0(.0) | 97.177∗∗∗ (.000) |
| 30's | 13(22.0) | 23(39.0) | 0(.0) | 0(.0) | 23(39.0) | 0(.0) | ||
| 40's | 3(5.6) | 15(27.8) | 9(16.7) | 9(16.7) | 9(16.7) | 9(16.7) | ||
| Married status | Married | 26(17.4) | 47(31.5) | 0(.0) | 0(.0) | 73(49.0) | 3(2.0) | 61.597∗∗∗ (.000) |
| Single | 9(13.2) | 26(38.2) | 9(13.2) | 9(13.2) | 9(13.2) | 6(8.8) | ||
| Final educational background | Below high school graduation | 11(22.0) | 10(20.0) | 6(12.0) | 9(18.0) | 11(22.0) | 3(6.0) | 75.774∗∗∗ (.000) |
| A four-year student (Include Colleges) | 7(11.7) | 37(61.7) | 0(.0) | 0(.0) | 16(26.7) | 0(.0) | ||
| Four-year graduation or higher | 17(15.9) | 26(24.3) | 3(2.8) | 0(.0) | 55(51.4) | 6(5.6) | ||
| Occupation | Student | 4(7.7) | 29(55.8) | 0(.0) | 0(.0) | 19(36.5) | 0(.0) | 196.657∗∗∗ (.000) |
| Office worker | 11(22.0) | 14(28.0) | 0(.0) | 0(.0) | 25(50.0) | 0(.0) | ||
| A public officer | 0(.0) | 6(33.3) | 6(33.3) | 6(33.3) | 0(.0) | 0(.0) | ||
| Sales/Service Jobs | 11(34.4) | 9(28.1) | 0(.0) | 0(.0) | 12(37.5) | 0(.0) | ||
| Self-employment | 4(19.0) | 2(9.5) | 0(.0) | 0(.0) | 15(71.4) | 0(.0) | ||
| Management/Administrative Position | 2(14.3) | 4(28.6) | 0(.0) | 0(.0) | 2(14.3) | 6(42.9) | ||
| Freelancer | 3(10.0) | 9(30.0) | 3(10.0) | 3(10.0) | 9(30.0) | 3(10.0) | ||
| Average monthly salary | less than 2 million won | 3(7.7) | 3(7.7) | 0(.0) | 6(15.4) | 24(61.5) | 3(7.7) | 57.957∗∗∗ (.000) |
| Less than 2 to 3 million won | 9(17.6) | 11(21.6) | 3(5.9) | 3(5.9) | 22(43.1) | 3(5.9) | ||
| Less than 3 to 4 million won | 19(20.4) | 38(40.9) | 3(3.2) | 0(.0) | 30(32.3) | 3(3.2) | ||
| More than 4 million won | 4(11.8) | 21(61.8) | 3(8.8) | 0(.0) | 6(17.6) | 0(.0) | ||
| Total | 35(16.1) | 73(33.6) | 9(4.1) | 9(4.1) | 82(37.8) | 9(4.1) | ||
Table 6.
Experience Elements of Augmented Reality Beauty Application
Table 7.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications by gender
| Sub-factor | Gender | t-value | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Male |
Female |
|||||
| M | SD | M | SD | |||
| Education | 2.80 | 1.261 | 3.12 | 1.153 | -1.406 | .161 |
| Escapeness | 2.63 | 1.450 | 3.30 | 1.256 | -2.638∗∗ | .009 |
| Aesthetic | 3.60 | 1.380 | 2.98 | .920 | 2.383∗ | .023 |
| Interactivity | 3.20 | 1.243 | 3.36 | 1.196 | -.677 | .499 |
| Immersion | 3.08 | 1.016 | 3.54 | 1.258 | -2.225∗ | .031 |
| Presence | 3.12 | 1.150 | 3.24 | 1.133 | -.506 | .613 |
| Total | 3.07 | 1.069 | 3.26 | .849 | -.896 | .376 |
Table 8.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications according to age
| Sub-factor | Age | F-value | p | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20's | 30's | 40's | ||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 3.03 | 1.217 | 2.89 | 1.212 | 3.37 | .983 | 2.540 | .081 |
| Escapeness | 3.42 | 1.333 | 2.93 | 1.325 | 3.11 | 1.160 | 2.917 | .056 |
| Aesthetic | 2.82a | .832 | 2.75a | 1.053 | 3.88b | .855 | 29.634∗∗∗ | .000 |
| Interactivity | 3.32a | 1.231 | 2.97a | 1.353 | 3.77b | .766 | 6.688∗∗ | .002 |
| Immersion | 3.48 | 1.332 | 3.36 | 1.390 | 3.58 | .796 | .445 | .641 |
| Presence | 3.12 | 1.171 | 3.16 | 1.206 | 3.48 | .940 | 1.959 | .144 |
| Total | 3.20a | .893 | 3.01a | .945 | 3.53b | .704 | 5.292∗∗ | .006 |
Table 9.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications depending on marital status
| Sub-factor | Married status | t-value | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Married | Single | |||||
| M | SD | M | SD | |||
| Education | 3.05 | 1.224 | 3.15 | 1.050 | -.583 | .560 |
| Escapeness | 3.35 | 1.331 | 2.89 | 1.181 | 2.477∗ | .014 |
| Aesthetic | 2.83 | .966 | 3.59 | .925 | -5.466∗∗∗ | .000 |
| Interactivity | 3.25 | 1.262 | 3.54 | 1.035 | -1.802 | .073 |
| Immersion | 3.44 | 1.356 | 3.54 | .921 | -.642 | .522 |
| Presence | 3.13 | 1.196 | 3.41 | .962 | -1.836 | .068 |
| Total | 3.17 | .943 | 3.35 | .724 | -1.525 | .129 |
Table 10.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications according to final educational background
| Sub-factor | Final educational background | F-value | p | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Below high school graduation | A four-year student (Include Colleges) | Four-year graduation or higher | ||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 3.59b | .874 | 3.15a | 1.324 | 2.80a | 1.120 | 8.598∗∗∗ | .000 |
| Escapeness | 3.27ab | 1.270 | 3.53b | 1.349 | 3.00a | 1.260 | 3.353∗ | .037 |
| Aesthetic | 3.64b | .999 | 3.02a | 1.036 | 2.82a | .908 | 12.386∗∗∗ | .000 |
| Interactivity | 3.79b | .883 | 3.37a | 1.229 | 3.11a | 1.262 | 5.627∗∗ | .004 |
| Immersion | 4.00b | .849 | 3.34a | 1.379 | 3.30a | 1.244 | 6.180∗∗ | .002 |
| Presence | 3.39 | .966 | 3.16 | 1.225 | 3.17 | 1.154 | .767 | .466 |
| Total | 3.61b | .596 | 3.26a | .979 | 3.03a | .883 | 7.903∗∗∗ | .000 |
Table 11.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications by occupation
| Sub-factor | Occupation | F-value | p | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Student | Office worker | A public officer | Sales/Service Jobs | Self-employment | Management/Administrative Position | Freelancer | ||||||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 3.17bc | 1.333 | 2.50a | 1.029 | 3.50c | 1.024 | 3.66c | 1.035 | 2.67ab | .856 | 2.50a | 1.084 | 3.57c | .947 | 6.522∗∗∗ | .000 |
| Escapeness | 3.46bc | 1.364 | 2.66a | 1.126 | 3.61c | 1.290 | 3.67c | 1.341 | 3.29abc | 1.180 | 2.76ab | 1.476 | 3.10abc | 1.135 | 3.272∗∗ | .004 |
| Aesthetic | 2.83ab | .942 | 2.50a | .674 | 4.59d | .451 | 3.13b | .986 | 2.78ab | .627 | 3.05b | 1.190 | 3.63c | .890 | 16.830∗∗∗ | .000 |
| Interactivity | 3.31b | 1.243 | 2.60a | 1.190 | 4.06c | .461 | 3.72bc | 1.189 | 3.62bc | 1.166 | 3.19ab | 1.099 | 3.66bc | .965 | 6.087∗∗∗ | .000 |
| Immersion | 3.38ab | 1.422 | 2.99a | 1.261 | 3.33ab | .572 | 4.14c | 1.148 | 3.46abc | 1.293 | 3.57abc | 1.323 | 3.78bc | .760 | 3.405∗∗ | .003 |
| Presence | 2.97a | 1.137 | 2.83a | 1.123 | 3.94b | .608 | 3.99b | 1.156 | 2.98a | .853 | 3.02a | .965 | 3.29a | 1.089 | 6.046∗∗∗ | .000 |
| Total | 3.19bc | .963 | 2.68a | .801 | 3.84d | .435 | 3.72d | .712 | 3.13abc | .828 | 3.02ab | .660 | 3.50cd | .804 | 8.370∗∗∗ | .000 |
Table 12.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications according to the types of cosmetics purchased the most
| Sub-factor | The type of cosmetics that you buy the most | F-value | p | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Basic cosmetics | Make-up Cosmetics | Hair Cosmetics | Functional cosmetics | |||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 2.85b | .918 | 3.33b | 1.305 | 1.97a | .987 | 2.98b | .857 | 6.049∗∗ | .001 |
| Escapeness | 2.86a | 1.141 | 3.63b | 1.304 | 2.30a | 1.281 | 2.72a | 1.111 | 9.634∗∗∗ | .000 |
| Aesthetic | 3.16 | 1.018 | 3.01 | 1.008 | 2.70 | 1.567 | 3.17 | .838 | .806 | .492 |
| Interactivity | 3.13b | 1.075 | 3.61b | 1.245 | 2.17a | 1.509 | 3.17b | .854 | 6.398∗∗∗ | .000 |
| Immersion | 3.19b | 1.058 | 3.74b | 1.284 | 1.93a | 1.004 | 3.58b | 1.009 | 8.872∗∗∗ | .000 |
| Presence | 3.15 | 1.014 | 3.35 | 1.203 | 2.37 | 1.310 | 3.15 | .954 | 2.587 | .054 |
| Total | 3.06b | .846 | 3.45b | .850 | 2.24a | 1.214 | 3.13b | .666 | 8.124∗∗∗ | .000 |
Table 13.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications according to sources of information on cosmetics.
| Sub-factor | Sources of information on cosmetics | F-value | p | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mass media | Internet search | Friend or Neighbor | Cosmetics salesperson | Etc | ||||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 3.89b | .882 | 2.90a | 1.172 | 2.96a | 1.321 | 3.36ab | .960 | 3.78b | .900 | 4.159∗∗ | .003 |
| Escapeness | 3.89 | .882 | 3.10 | 1.326 | 3.17 | 1.334 | 3.33 | 1.377 | 3.56 | 1.042 | 1.248 | .292 |
| Aesthetic | 3.96cd | .873 | 2.81a | .983 | 3.47bc | 1.148 | 2.95ab | .478 | 4.17d | .432 | 12.704∗∗∗ | .000 |
| Interactivity | 3.89bc | .882 | 3.05a | 1.279 | 3.31ab | .884 | 3.98bc | .762 | 4.33c | .560 | 8.444∗∗∗ | .000 |
| Immersion | 3.22 | .667 | 3.40 | 1.349 | 3.33 | .859 | 3.84 | 1.265 | 3.81 | .810 | 1.234 | .297 |
| Presence | 3.78b | .928 | 3.07a | 1.190 | 3.12a | 1.058 | 3.56ab | 1.025 | 3.70b | .740 | 2.668∗ | .033 |
| Total | 3.77bc | .796 | 3.06a | .926 | 3.23ab | .705 | 3.50abc | .642 | 3.89c | .620 | 5.848∗∗∗ | .000 |
Table 14.
Differences in experience factors of augmented reality beauty applications depending on the place of purchase of cosmetics
| Sub-factor | Place of purchase for cosmetics | F-value | p | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Department Store | Internet shopping mall | Home shopping | Mart | Brand Shop | Etc | |||||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 3.50bc | 1.147 | 2.85ab | 1.159 | 4.11c | .726 | 3.67bc | .289 | 2.99ab | 1.222 | 2.44a | .441 | 4.245∗∗ | .001 |
| Escapeness | 3.70b | 1.232 | 3.16ab | 1.308 | 3.67b | 1.155 | 2.22a | 1.167 | 3.20ab | 1.319 | 2.22a | .333 | 3.475∗∗ | .005 |
| Aesthetic | 2.98ab | .867 | 3.12ab | 1.091 | 4.44c | .441 | 4.41c | .494 | 2.70a | .842 | 3.56b | .667 | 11.274∗∗∗ | .000 |
| Interactivity | 3.66ab | 1.251 | 2.99a | 1.237 | 4.33b | .500 | 3.89ab | .333 | 3.32a | 1.217 | 3.56ab | .333 | 3.596∗∗ | .004 |
| Immersion | 3.86b | 1.200 | 3.11ab | 1.271 | 3.70ab | .841 | 3.33ab | .500 | 3.70ab | 1.277 | 2.78a | .333 | 3.278∗∗ | .007 |
| Presence | 3.73 | 1.053 | 3.11 | 1.197 | 3.37 | 1.099 | 3.15 | .835 | 3.11 | 1.163 | 3.04 | .111 | 1.852 | .104 |
| Total | 3.57ab | .823 | 3.06a | .930 | 3.94b | .600 | 3.44ab | .245 | 3.17a | .907 | 2.93a | .286 | 3.319∗∗ | .007 |
Table 15.
Differences in the experience factors of augmented reality beauty applications according to the average purchase cost when purchasing cosmetics once
| Sub-factor | Average purchase cost for one cosmetic purchase | F-value | p | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| less than 100,000 won | less than 200,000 won | over 200,000 won | ||||||
| M | SD | M | SD | M | SD | |||
| Education | 2.82a | 1.101 | 3.50b | 1.241 | 3.18ab | 1.025 | 7.805∗∗ | .001 |
| Escapeness | 3.14 | 1.338 | 3.42 | 1.296 | 3.01 | 1.137 | 1.442 | .239 |
| Aesthetic | 2.91a | .963 | 3.27b | 1.065 | 3.20b | 1.039 | 3.060∗ | .049 |
| Interactivity | 3.10a | 1.179 | 3.64b | 1.143 | 3.61b | 1.239 | 5.492∗∗ | .005 |
| Immersion | 3.39 | 1.272 | 3.59 | 1.216 | 3.54 | 1.144 | .583 | .559 |
| Presence | 3.03a | 1.134 | 3.49b | 1.105 | 3.39ab | 1.075 | 4.175∗ | .017 |
| Total | 3.07a | .875 | 3.49b | .828 | 3.32ab | .904 | 5.269∗∗ | .006 |
3. 기술 통계적 분석
1) 가장 많이 구매하는 화장품 종류
가장 많이 구매하는 화장품 종류를 분석한 결과는 전체적으로 볼 때, ‘메이크업 화장품’이 112명(51.6%)으로 가장 높게 나타났고, ‘기초화장품’ 61명(28.1%), ‘기능성 화장품’ 34명(15.7%), ‘모발 화장품’ 10명(4.6%) 순으로 나타나 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 볼 수 있다. 이는 최인영(2019)의 연구에서 메이크업 화장품, 기초 화장품, 모발 화장품 순으로 본 연구결과와 일치한다. 메이크업에 가장 관심도가 높은 20대의 비중이 가장 높아 메이크업 화장품이 가장 많이 나온 것으로 사료된다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직업, 월평균 가구소득에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.001). 먼저 성별에 따라서는 남성의 경우 기초화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 여성의 경우 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였다(p<.001). 연령에 따라서는 20-29세, 30-39세의 경우 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 40-49세의 경우 기초화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Lee(2018)의 연구에서 연령이 낮을수록 색조 제품을 많이 구매한다는 결과와 유사하다. 이는 연령이 낮을수록 외모에 대한 관심도가 높다고 할 수 있겠다. 또한, 결혼 여부에 따라서는 기혼의 경우 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 미혼의 경우 기초화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Kwak (2004)의 연구에서 미혼이 기혼보다 기초 화장품을 더 사용한다는 연구결과와 같다. 학력에 따라서는 고졸이하의 경우 기초화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 대학교 재학이나 대학교 졸업 이상(2년제 포함)의 경우 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Jeon (2015)의 연구에서 대학교 졸업 이상의 경우 상대적으로 메이크업에 관심이 더 많으며 이는 대부분의 대학 졸업 후 취업준비를 하면서 색조 화장을 하고, 취업 후 경제적으로 점점 윤택해지면서 다양한 색조 화장에 관심을 둔다는 연구 결과와 일치한다. 직업에 따라서는 공무원이나 개인사업, 프리랜서의 경우 기초화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 학생, 회사원, 판매/서비스직, 경영/관리직의 경우 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였고, 월평균 가구소득에 따라서는 400만 원 이하의 경우 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 400만 원 이상의 경우 기초화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Bae(2003)의 연구에서 소득이 높을수록 기초 화장품 사용개수가 많은 것으로 나타났으며, Kwak(2004)의 연구에서는 월평균 소득이 높을수록 새로운 디자인 제품에 대한 구매의욕이 많아 월평균 소득이 높을수록 다른 소비자보다 더 기초화장품을 구매한다는 연구결과와 일치한다.
2) 화장품에 대한 정보원
화장품에 대한 정보원을 분석한 결과 전체적으로 볼 때, ‘인터넷 서치’가 137명(63.1%)으로 가장 높게 나타났고, ‘화장품판매원’ 27명(12.4%), ‘친구나 이웃’ 26명(12.0%), ‘대중매체’ 9명(4.1%) 순으로 나타나 대체적으로 인터넷 서치를 통해 화장품에 대한 정보를 얻는 것으로 볼 수 있다. Lim(2014)과 Kim (2013)의 연구 결과에 따르면 20-40대 여성 소비자들은 화장품 관련 정보원의 결과로 인터넷이 가장 높게 나와 본 연구결과와 일치한다. 이는 스마트폰과 디지털이 발달함에 따라 누구나 원하는 정보를 비교적 쉽게 얻을 수 있어 스스로 검색한 정보에 영향을 많이 받아 인터넷의 비중이 높은 것으로 사료된다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 학력, 직업, 월평균 가구소득에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.01). 먼저 성별에 따라서는 남성의 경우 인터넷이나 친구나 이웃을 통해 화장품에 대한 정보를 얻는 것으로 나타났으나 여성의 경우 인터넷이나 화장품 판매원을 통해 화장품에 대한 정보를 얻는 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Kim (2011)와 Lee(2014)의 연구에서 여성 소비자는 화장품 구매 시판매원에게 성분에 대한 문의를 많이 하며, 전문적인 정보를 제공 받고자 판매원의 영향이 남성이 비해 여성이 높은 것으로 나타나 본 연구결과와 유사하다. 연령에 따라서는 20-29세, 30-39세의 경우 대체적으로 인터넷 서치를 통해 화장품에 대한 정보를 얻는 것으로 나타났으나 40-49세의 경우 인터넷 서치나 친구나 이웃을 통해 화장품에 대한 정보를 얻는 것으로 나타나차이를 보였다. 이는 Jo(2009), Yang(2012)의 연구에서 20대, 30대가 인터넷의 비율이 가장 높게 나온 것과 유사한 결과를 보였고, Lee(2018)의 연구에서는 20대는 화해 등의 어플리케이션을 통하여 정보를 확인한다. 또한, 한국 소비자와 중국 소비자 모두 스마트폰 어플리케이션의 활용도가 높게 나타나 화장품에 대한 정보를 인터넷을 통하여 정보를 얻는다는 Hong (2019)의 연구결과와 일치한다. 이러한 결과는 최근 어플리케이션을 통하여 화장품에 관한 정보를 얻는 소비자가 늘어난 것으로 볼 수 있다.
3) 화장품 구매장소
화장품 구매장소를 분석한 결과 ‘브랜드샵’이 82명(37.8%)으로 가장 높게 나타났고, ‘인터넷 쇼핑몰’ 73명(33.6%), ‘백화점’35명(16.1%), ‘홈쇼핑’과 ‘대형마트’가 각 9명(4.1%) 순으로 나타나 대체적으로 브랜드샵에서 화장품을 구매하는 것으로 볼 수 있다. 조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 결혼여부, 학력, 직업, 월평균 가구소득에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.001). 성별에 따라서는 남성의 경우 대체적으로 인터넷 쇼핑몰에서 화장품을 구매하는 것으로 나타났으나 여성의 경우 브랜드샵에서 화장품을 구매하는 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 남성에 비하여 여성의 경우 다양한 정보원을 통해 성분이나 정보를 얻기 위해 브랜드샵이 높게 나타난 Lee(2014)의 연구결과와 같다. 연령에 따라서는 20-29세의 경우 대체적으로 브랜드샵에서 화장품을 구매하는 것으로 나타났으나 30-39세의 경우 브랜드샵이나 인터넷 쇼핑몰에서, 40-49세의 경우 인터넷 쇼핑몰에서 화장품을 구매하는것으로 나타나 차이를 보였다.
4) 전반적인 증강현실 뷰티 어플리케이션 체험요소
전반적인 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 대해 알아보기 위하여 기술통계분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘몰입감’(M=3.47)이 가장 높게 나타났고, ‘상호작용성’(M=3.34), ‘현존감’(M=3.22), ‘현실도피성’(M=3.21), ‘교육성’(M=3.08), ‘심미성’(M=3.06) 순으로 나타났으며, 전반적인 증강현실 뷰티어플리케이션의 체험요소는 평균 3.23점으로 나타났다. 이는 증강현실 뷰티 어플리케이션 체험요소인 흥미성, 교육성, 일탈성, 인지성 중 몰입감이 높다는 Kim(2020)의 연구와 유사하다.
5) 성별에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
성별에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지 분석한 결과 체험요소의 하위요인별 현실 도피성, 심미성, 몰입감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 여성의 경우 남성에 비해 상대적으로 현실 도피성, 몰입감이 높은 것으로 나타났고 남성의 경우 심미성이 높은 것으로 나타났다. 이는 So(2013)의 연구에서 남성의 경우는 여성에 비해 엔터테인먼트와 미적 체험요소가 높게 측정되고 여성의 경우 현실 도피성이 높게 측정된 연구결과와 유사하다.
6) 연령에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
연령에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지 분석한 결과 체험요소의 하위요인별 심미성, 상호 작용성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.01). 20-29세, 30-39세의 경우 40-49세 이하의 경우 상대적으로 전반적인 체험요소와 하위요인별 심미성, 상호작용성이 높은 것으로 나타났다. 이는 Lee & Lee(2017)의 연구에서 연령대가 낮을수록 새로운 콘텐츠를 받아들이는데 거부감이 적고 긍정적인 영향을 미치는다는 연구결과와 같다.
7) 결혼여부에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
결혼여부에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지 분석한 결과 체험요소의 하위요인별 현실 도피성, 심미성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 기혼의 경우 미혼에 비해 상대적으로 현실 도피성이 높은 것으로 나타났으며 미혼의 경우 기혼에 비하여 상대적으로 심미성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Kim (2020)의 연구에서 미혼이 기혼보다 미적 체험을 선호한다는 결과와 관련이 있다.
8) 최종학력에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
최종학력에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지를 분석한 결과 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 현실도피성, 심미성, 몰입감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 고졸 이하의 경우 대학교 재학이나 대학교 졸업 이상(2년제 포함)에 비해 상대적으로 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 심미성, 상호작용성, 몰입감이 높은 것으로 나타났다. 대학교 재학의 경우는 대학교 졸업이상(2년제 포함)에 비해 상대적으로 현실 도피성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Ha(2017)의 연구에서 고졸이하가 대학원 재학/졸업에 비해 상대적으로 하위요인별 상호작용, 현존감이 높은 것으로 나타나 본 연구의 연구결과와 유사하다.
9) 직업에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
직업에 따라 체험요소에 차이가 있는지를 분석한 결과 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 현실 도피성, 심미성, 상호작용성, 몰입감, 현존감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.01). 먼저 판매/서비스직이나 프리랜서의 경우 상대적으로 전반적인 체험요소와 하위요인별 몰입감이 높은 것으로 나타났고 공무원의 경우 교육성, 현실 도피성, 심미성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다.
10) 가장 많이 구매하는 화장품 종류에 따른 증강현실 뷰티어플리케이션의 체험요소 차이
가장 많이 구매하는 화장품 종류에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지를 분석한 결과는 체험요소와 하위요인별 교육성, 현실도피성, 상호작용성, 몰입감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.01), 기초화장품이나 메이크업 화장품, 기능성 화장품을 가장 많이 구매하는 경우 모발 화장품을 가장 많이 구매하는 경우에 비해 상대적으로 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 상호작용성, 몰입감이 높은 것으로 나타났고, 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 경우 기초화장품이나 모발 화장품, 기능성 화장품을 가장 많이 구매하는 경우에 비해 상대적으로 현실도피성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다.
11) 화장품에 대한 정보원에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
화장품에 대한 정보원에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는 분석한 결과 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 심미성, 상호작용성, 현존감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 대중매체나 기타 경로로 정보를 얻는 경우 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 심미성, 상호작용성, 현존감이 높은 것으로 나타났고, 대중매체나 화장품 판매원, 기타 경로로 정보를 얻는 경우 인터넷 서치, 친구나 이웃을 통해 정보를 얻는 경우에 비해 상대적으로 상호작용성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다. 이는 Kim(2012)의 연구에서 백화점 매장에서의 체험 마케팅이 소비자들이 몰입감과 상호작용에 긍정적인 영향을 미친다는 연구결과와 일치한다.
12) 화장품 구매장소에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의체험요소 차이
화장품 구매장소에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지를 분석한 결과 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 현실 도피성, 심미성, 상호작용성, 몰입감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.01). 먼저 홈쇼핑에서 화장품을 구매하는 경우 상대적으로 전반적인 체험요소가 높은 것으로 나타났고, 홈쇼핑이나 백화점에서 화장품을 구매하는 경우 하위요인별 교육성, 현실 도피성, 몰입감이 높은 것으로, 홈쇼핑이나 대형마트에서 화장품을 구매하는 경우 상대적으로 심미성, 상호작용성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다. Lee(2015)의 연구에서 대형복합쇼핑몰에서 차별적인 체험서비스와 엔터테인먼트적 체험요소에 따라 상호작용성이 높아진다는 연구결과 유사하다.
13) 화장품 1회 구매 시 평균 구매비용에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이
화장품 1회 구매 시 평균 구매비용에 따라 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소에 차이가 있는지를 분석한 결과는 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 심미성, 상호작용성, 현존감에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 10만 원 이하에 비해 20만 원 이하나 20만 원 이상의 경우 상대적으로 전반적인 체험요소와 하위요인별 교육성, 심미성, 상호작용성, 현존감이 높은 것으로 나타났다. 이는 Lee(2020)의 구매비용 금액이 높아짐에 따라 서비스를 받음으로써 브랜드에 대한 만족도와 상호작용성이 높아진다는 연구결과와 유사하다.
V. 결 론
소비문화가 변화하는 만큼 다양한 방법의 마케팅이 생겨났으며 마케팅의 수단인 체험 마케팅은 우리가 일상에서 쉽게 접할 수 있게 되었다. 뷰티 산업에서는 첨단기술이 융합된 증강현실, 가상현실의 체험형 플래스십 스토어, 모바일 어플리케이션을 통해 소비자는 오프라인 구매에서 온라인 구매 중심으로 체험하며 비대면 서비스를 제공받고 제품 구매까지 이어지고있다.
이를 바탕으로 본 연구에서는 Pine and Gilmore(1999)의 체험경제이론의 체험요소를 기반으로 교육성, 심미적 요인과 현실 도피성과 구매 행동의 차이를 연구하였으며, 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 화장품 구매 행동에 관해 살펴본 결과 가장 많이 구매하는 화장품 종류는 전체적으로 볼 때, ‘메이크업 화장품’이112명(51.6%)으로 가장 높게 나타났고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 났다. 먼저 연령에 따라 20-29세, 30-39세는 메이크업 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났으나 40-49세의 경우 기초 화장품을 가장 많이 구매하는 것으로 나타났다.
둘째, 화장품 정보원에 관해 살펴본 결과 ‘인터넷 서치’가137명(63.9%)으로 가장 높게 나타났으며 화장품 판매원, 친구나 이웃, 대중매체 순으로 분포되어있다. 화장품 구매장소의경우 ‘브랜드샵’이 82명(37.8%)로 가장 높고, ‘인터넷 쇼핑몰’73명(33.6%), ‘백화점’(16.1%), ‘홈쇼핑’과 ‘대형마트’가 4.1%로 나타났다. 화장품에 대한 정보원에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션의 체험요소 차이에서는 대중매체나 화장품 판매원, 기타경로로 정보를 얻는 경우 인터넷 서치, 친구나 이웃을 통해 정보를 얻는 경우에 비해 상대적으로 상호작용성이 높은것으로 나타났다.
셋째, 화장품 구매장소에 따른 증강현실 뷰티 어플리케이션체험요소 차이에서는 홈쇼핑에서 화장품을 구매하는 경우 상대적으로 전반적인 체험요소가 높은 것으로 나타났고, 홈쇼핑이나 백화점에서 구매하는 경우 하위요인별 교육성, 현실 도피성, 몰입감이 높으며 대형마트에서 구매하는 경우 상대적으로 심미성, 상호작용성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구를 통해, 증강현실의 체험요소들이 구매 행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보아 구매 행동 결정의 중요 요인으로 파악할 수 있으며, 이는 향후 증강현실의 체험요소가 포함된 뷰티 산업 마케팅에 다양한 플랫폼을 개발하여 결정적인 작용을 할 가능성이 있음을 시사하는 것이다. 증강현실 체험서비스를 활용하여 화장품 구매 행동으로 연결하기 위해서는 사용자, 즉 소비자의 체험 만족도를 증진 시키기 위한 다양한 노력이 요구된다. 그러나 본 연구가 광주지역의 20세 이상부터 49세까지를 연구대상으로 하였고 특정 지역으로 국한되어 일반화하기에는 무리가 있으므로 향후 연구에서는 다양한 지역과 포괄적인 연구대상의 선정으로 체계적인 연구가 진행되어야 할 것이며, 연구 조사 시 다양한 유형의 증강현실 뷰티 어플리케이션을 이용한 체험 마케팅을 비교 분석하여 다루지 못하였고, 뷰티 산업의 특성상 여성 집단이 상대적으로 풍부하여 향후 남녀노소가 신뢰도 높게 맞춤형 콘텐츠 요인 등이 다양해지면 집단에 따른 격차를 완화할 수 있을 것이라 기대해 볼 수있다.
본 연구는 뷰티 산업에서 증강현실 뷰티 어플리케이션 체험이 구매 행동 결정의 요인으로 작용 될 수 있으며 향후 높아지는 소비자의 수준과 다양한 소비변화에 맞추어 뷰티 산업에서 증강현실 체험을 통한 다양한 마케팅 기초연구 자료로 활용되기를 기대해 본다.
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