인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험과 미용 가상경험의 차이

Differences Between Indirect Beauty Salon Experience and Virtual Beauty Experience According to Demographic Characteristics

Article information

J Korean Soc Cosmetol. 2022;28(1):33-39
Publication date (electronic) : 2022 February 28
doi : https://doi.org/10.52660/JKSC.2022.28.1.33
1Graduate Student, Dept. of Beauty Arts, Graduate School, Seokyeong University
2Professor, Dept. of Hair-Makeup Design, College of Beauty Arts, Seokyeong University
최정윤1, 진용미2,
1서경대학교 일반대학원 미용예술학과, 대학원생
2서경대학교 미용예술대학 헤어메이크업디자인학과, 교수
*Corresponding author: Yong-Mi Jin Tel : +82-2-940-7813 E-mail : 65621107jin@hanmail.net
Received 2021 September 24; Revised 2021 December 13; Accepted 2022 January 7.

Trans Abstract

In order to expand the marketing scope of the beauty industry, this study investigated the difference between indirect beauty salon experience and virtual beauty experience according to demographic characteristics. A self-written survey was conducted on the general public, and a total of 308 copies were used as the final analysis data. The collected data were analyzed through SPSS 21.0, and the results of this study are as follows. In terms of differences in indirect experiences, there was a significant difference according to gender, indicating that women were more affected by indirect experiences than men. In terms of differences in virtual experiences, both men and women showed low cosmetic experiences through VR and AR, and in terms of differences in virtual experiences through YouTube media, both men and women showed high results. Therefore, women should continue to carry out marketing strategies using indirect experiences, and since experience marketing experiences using VR and AR are remarkably insufficient in beauty virtual experiences, we hope to contribute to the development of the beauty industry by establishing various marketing strategies suitable for women.

I. 서론

최근 여러 가지 환경의 변화와 IT 기술의 발전으로 소비자는 1차적으로 간접, 가상경험을 통해 제품 또는 매장의 정보를 얻은 뒤 직접경험으로 이어지고 있다. 4차 산업이 본격화되고 있는 가운데 AI의 인공지능, AR, VR을 활용한 마케팅들이 다양한 분야에서 사용되고 있는 시점으로, 현재 미용 산업에서도 SNS나 인터넷 발달로 인해 정보를 쉽게 구할 수 있게 되어 미용실에 대한 접근성이 쉬워지게 되었다. 다른 사람의 미용실 방문 후 리뷰 또한 미용실을 선택함에 있어 깊은 영향을 주고 있는 편이다. 직접적으로 미용실을 방문하지 않아도 내가 원하는 정보를 쉽게 SNS를 통해 얻는 것이 바로 간접경험에 해당한다. 또한 인터넷 리뷰가 소비자들에게 많은 영향을 주고 있는 시점이며, Lee & Lyi(2004)의 선행연구 결과를 보면 인터넷 사용자 약 85%가 온라인 리뷰를 읽은 경험이 있으며, 약 60%는 제품 구매 전 온라인 리뷰를 검색한다고 했다. 이처럼 온라인 리뷰는 소비자들에게 미용실을 방문하기 전 정보를 얻을 수 있는 수단으로 중요한 영향을 끼치고 있는 것으로 나타났다.

간접경험뿐 만 아니라 가상경험에 대한 마케팅도 활발해지고 있는 가운데, Kim et al.(2021)의 트렌드 코리아에 따르면 모바일 쇼핑은 시공간의 제약이 없어 편리하지만 직접 경험할 수 없다는 한계가 있다. 즉 한계를 뛰어넘을 수 있는 게 AR, VR 기술이라고 하였다. 올리브영 명동 플래그십 스토어에서는 증강현실 서비스를 통해 가상 염색 체험이 가능한 ‘컬러링 바’를설치했으며, 스마트 미러를 통해 고객의 피부 상태를 측정해 적합한 화장품을 추천해주는 서비스를 제공하고 있다. Choi et al.(2017)의 선행연구에서 VR은 사용자의 경험을 중심으로 하는 혁신 기술로 2016년부터 본격적으로 대중화 되었으며, 또한 광고, 마케팅 분야에서 제품의 기능적인 부분을 부각시키고 소비자의 오감을 자극시킬 수 있는 새로운 몰입경험과 브랜드를 연결하기 위한 고객 소통 방법으로 가상현실을 활용하고 있는 추세라고 하였다. 그러나 고객경험에 관련된 선행연구들은 (Jung & Park, 2019; Joo & Lim, 2017; Shin, 2020) 주로 고객만족, 감정, 신뢰형성과 같은 소비자 만족에 초점을 맞춰 간접경험, 가상경험에 관한 선행연구들이 미비한 시점이다. 따라서 미용 산업의 마케팅 폭을 넓히고자 인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험과 미용 가상경험의 차이에 대해 알아보고자 한다.

II. 이론적 배경

1. 미용실 간접경험

간접경험이란 언어나 문자 등을 매개로 하는 경험이다(두산 백과).

SNS나 네이버 리뷰 등, 요즘에는 매장을 직접 방문하지 않아도 매장의 후기, 디자이너의 소개 글 등 다양한 방법으로 미용실 매장을 경험할 수 있게 되었다. 이렇게 얻은 정보를 바탕으로 나에게 가장 알맞은 디자이너와 매장을 선택할 수 있다. 또한 간접경험에 포함되는 온라인 리뷰는 인터넷, 가상공간을 통해 다양한 사람들의 부정 또는 긍정적인 반응을 볼 수 있으며 온라인 시장에서의 중요한 정보원 이라고 하였다(Park & Chung, 2006).

Lee & Kim(2018)은 리뷰가 글자의 형태의 넘어 이미지, 영상 등으로 다양한 정보를 제시해주며 이러한 흐름에 맞게 그 중요성은 인지해야 할 것으로 사료된다고 하였다.

2. 미용 가상경험

가상현실(VR)이란 컴퓨터로 만들어 놓은 가상의 세계에서 사람이 실제와 같은 체험을 할 수 있도록 하는 최첨단 기술이다(박문각 지식엔연구소).

Han(2002)의 선행연구에서 가상현실(VR)은 실제 환경과 흡사하게 만들어진 가상의 공간 속에서 시청각, 촉각과 같은 사람의 오감을 자극해 마치 현실에서 느끼는 것처럼 하나의 상황을 간접적으로 체험할 수 있도록 만드는 기술이라 하였다.

AR은 현실에 존재하고 있는 이미지에 가상의 이미지를 합성하여 하나의 영상으로 보여주는 기술을 의미한다(Kim, 2020).

Park(2019)의 연구에서는 VR 체험방 이용자의 이용동기와 만족도의 상관관계에 미치는 영향중 편리성, 오락성이 만족도 양의 상관관계가 있었다고 하였으며 이는 VR이 소비자에게 편리성과 오감을 자극해 만족도가 높아 재이용에 영향을 준 것을 알 수 있다.

아직 미용 산업에 있어 가상경험을 바탕으로 한 마케팅은 시도는 있었지만, 꾸준한 계발이 이루어지지 않은 편이다. 코로나 시대인 만큼 가상경험에 대한 마케팅을 발전시킬 필요가 있다.

III. 내용 및 방법

1. 연구문제

본 연구의 연구목적에 따른 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 조사대상자의 인구통계학적 특성을 알아본다. 둘째, 인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험의 차이를 알아본다. 셋째, 인구통계학적 특성에 따른 미용 가상경험의 차이를 알아본다.

2. 연구대상 및 자료수집

본 연구의 목적에 따른 실증조사 위해 일반인을 대상으로 자기 기입식 설문조사를 실시하였다. 2021년 5월 1일부터 2021 년 5월 3일까지 일반인을 대상으로 예비조사 50부를 실시하였고 문항의 어휘와 질문이 불분명한 부분들을 수정·보완하였다. 본 조사는 2021년 5월 5일부터 2021년 6월 2일까지 총 318부의 설문지를 배포하여 308부를 수거, 응답이 불성실한 10부를 제외한 308부를 최종 분석 자료로 사용하였다.

3. 측정도구의 구성

본 연구의 측정도구로 사용된 설문문항은 크게 인구통계학적 특성, 미용실 간접경험, 미용 가상경험의 41문항으로 구성되었으며 본 연구에 사용된 모든 리커트 척도는 ‘1:전혀 그렇지 않다’에서 ‘5:매우 그렇다’까지의 5점 리커트 척도가 사용되었다. 첫째, 인구통계학적 특성은 연구자의 연구 의도에 따라 5문항으로 구성되었고 명목척도가 사용되었다. 둘째, 미용실 간접 경험은 Kim et al.(2021), Yang et al.(2014)의 연구를 토대로 연구자의 연구 의도에 따라 수정·보완하여 6문항으로 구성되었고 등간척도가 사용되었다. 셋째, 미용 가상경험은 Kim & Jin (2021)의 연구를 토대로 연구자의 연구 의도에 따라 수정·보완하여 8문항으로 구성되었고 등간척도가 사용되었다.

4. 차료 처리 방법

수집된 자료는 SPSS 21.0을 통해 분석되었으며 첫째, 조사대상의 인구통계학적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험의 차이를 알아보기 위해 t-test와 ANOVA 분석을 실시하였다. 셋째, 인구통계학적 특성에 따른 미용 가상 경험의 차이를 알아보기 위해 t-test와 ANOVA 분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상의 인구통계적 특성

조사대상자의 인구통계학적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시한 결과는 Table 1과 같다. 성별은 여자 75.3%, 남자 24.7% 순으로 나타났다. 연령대는 21~30세 60.4%, 20세 이하 30.2%, 31~40세와 41~50세가 각각 3.9%, 51~60세 1.6% 순으로 나타났다. 월 평균 소득은 100만원 미만 70.8%, 200~400만원 미만 14.3%, 100~200만원 10.7%, 400~800만원 미만 3.2%, 1000만원 이상 1.0% 순으로 나타났다. 최종 학력은 대학교(재학생 포함) 79.9%, 대학원 이상(재학생 포함) 7.8%, 고졸 이하 6.5%, 전문대(재학생 포함) 5.8% 순으로 나타났다. 결혼 여부는 미혼 91.9%, 기혼 6.2%, 기타(이혼, 사별, 별거 등) 1.9% 순으로 나타났다.

Demographic characteristics (N=308, %)

2. 인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험의 차이

인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험의 차이를 알아 보기 위해 t-test와 ANOVA분석, 그리고 사후검정으로 Scheffe-test를 실시한 결과는 Table 2와 같다.

Differences in indirect hair salon experience according to demographic characteristics

첫째, 성별에서는 미용실을 선택할 때 주변인의 추천으로 선택하는 편, 리뷰의 내용이 좋을수록 미용사의 신뢰도가 높아짐, SNS를 통해 미용실 정보를 얻는 편, SNS를 통해 알게 된 미용실에 방문한 적이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타 났다.

둘째, 연령대에서는 리뷰의 내용이 좋을수록 미용사의 신뢰도가 높아짐, SNS를 통해 미용실 정보를 얻는 편, SNS를 통해 알게 된 미용실에 방문한 적이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

셋째, 월 평균 소득에서는 미용실 간접경험은 모든 문항에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

넷째, 최종학력에서는 미용실 방문 후 인터넷에 리뷰를 남기는 편에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

다섯째, 결혼 여부에서는 SNS를 통해 알게 된 미용실에 방문한 적이 있음, 미용실 방문 후 인터넷에 리뷰를 남기는 편에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

연령대에서는 주로 MZ세대 1980년대 초~2000년대 초 출생한 밀레니얼 세대들은 디지털 환경에 익숙해 모바일을 통해 많은 정보들을 수집하고 그 경험을 바탕으로 소비까지 이어지는 것으로 나타났다. 그에 비해 X세대 1968년을 전후로 태어난 세대들은 주변인, 사람들의 추천에 영향을 많이 받지만, 디지털 기기 특히 모바일을 통한 정보 수집이 어려워 많은 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 소득 부분에서는 소득이 올라 갈수록 간접경험에 대한 영향이 낮은 것으로 나타났다.

이와 관련된 선행논문인 Oh(2021)에서는 연령대가 낮을수록 SNS, 인터넷 사용 시간이 긴 것으로 나타났다.

Lee(2019)에서는 20대 여성이 SNS 사용 비율이 가장 높았으며, SNS를 통한 마케팅이 고객 만족에 긍정적인 결과를 가져온 것으로 나타났다.

Lee(2019), Oh(2021)의 연구결과에서도 연령대가 높을수록 SNS, 인터넷 사용이 시간이 적은 것으로 나타났다. 연령대가 높을수록 디지털 기기를 활용하는 능력이 젊은 세대들에 비해 떨어지며, 인터넷의 정보에 대한 적시성이 높게 나타나 같은 결과가 나타난 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과로 인해 본 연구를 지지하게 되었다.

따라서 간접경험은 여성, 20~40대에게 영향을 많이 미치는 것으로 나타나 간접경험에 포함되는 SNS나 네이버 리뷰 등을 통한 간접경험 마케팅을 지속적으로 유지하면서 더 다양한 방법으로 발전시킬 필요가 있다.

3. 인구통계학적 특성에 따른 미용 가상경험의 차이

인구통계학적 특성에 따른 미용 가상경험의 차이를 알아보기 위해 t-test와 ANOVA분석 그리고 사후검정으로 Scheffe-test를 실시한 결과는 Table 3과 같다.

Differences in cosmetic virtual experiences according to demographic characteristics

첫째, 성별에서는 AR, VR기술을 통한 가상 염색체험을 해본 적이 있음, 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 자주 봄, 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 보고 산 제품이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

둘째, 연령대에서는 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 자주 봄, 유튜버의 헤어 스타일링을 보고 따라 한 적이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

셋째, 월 평균 소득에서는 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 자주 봄, 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 보고산 제품이 있음, 유튜버의 헤어 스타일링을 보고 따라 한 적이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

넷째, 최종학력에서는 헤어 관련 어플을 이용해 본 적이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

다섯째, 결혼 여부에서는 헤어 관련 어플을 이용해 본 적이 있음, 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 보고 산 제품이 있음에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

아직 VR, AR을 이용한 관련 마케팅 공급이 제대로 이루어 있지 않은 편이다 보니 성별에서는 사용 경험에 대한 설문 결과가 남성, 여성 모두 ‘그렇지 않음’으로 나온 반면, 유튜브를 이용한 가상체험의 경우 성별에서는 둘 다 높은 결과가 나온 것을 볼 수 있으며, 연령대서는 나와 비슷한 조건의 뷰티, 패션 유튜버를 자주 본다는 문항에서 특히 20세 이하와 51세 이상이 ‘그렇다’로 나와 유튜브를 많이 이용하는 것으로 나타났고, 유튜브 이용이 잦다보니 유튜버의 헤어 스타일링을 보고 따라 한적이 있음에서도 ‘그렇다’로 높은 결과가 나왔다.

AR, VR과 관련된 선행논문 Jung(2018)에서는 40대 이후와 남성의 경우 AR을 이용한 어플 경험과 지식이 부족하다는 결과가 나왔다.

또한 유튜브와 관련된 선행논문 Hang(2018)에서는 10대와 20대, 젊은 연령대일수록 유튜브 시청 후 뷰티 정보 실행경험이 높게 나타났으며, 제품 구매에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. Jung(2018)의 연구결과에서도 아직 AR, VR을 이용한 체험마케팅의 인식과 공급이 부족하며, 전 연령과 성별을 아우를 수 있는 컨텐츠의 다양화가 필요하다는 점을 시사한다는 점에서 본 연구결과와 관련됨을 볼 수 있다. 하지만 Hang(2018) 의 선행연구는 대학생을 중심으로 한 연구 결과이며, 나이가 높은 연령의 결과는 나와 있지 않다. 또한 유튜브 관련 미용 선행연구에서는 젊은 연령을 중심으로 한 연구결과가 많아 다양한 연령대의 대한 연구결과가 부족해 비교하기 어려운 시점이다. 따라서 아직 AR, VR을 이용한 체험 마케팅은 성별, 전 연령대에 있어 경험과 인식이 부족한 상태이므로 다양한 컨텐츠의 마케팅이 필요한 것으로 사료된다. 그에 비해 유튜브를 통한 가상경험은 인구통계학적 특성에서 비교적 높은 결과가 많아 유튜브를 활용한 마케팅도 더 구체화시켜 앞으로 더 발전시켜야 될 것으로 사료된다.

V. 결론

본 연구는 인구통계학적 특성에 따른 미용실 간접경험과 미용 가상경험의 차이에 대해 알아보고자 하였다. 현재 코로나19 사태로 인해 언택트 시대란 말이 나올 정도로 인터넷, 모바일을 통한 정보수집, 제품구매가 활발히 이루어지고 있는 시점이다. 또한 IT발전으로 인해 4차 산업에서는 AI를 이용한 인공지능 제품과, VR, AR을 사용한 체험 마케팅이 더 활발해 질 것으로 예상돼 이러한 시대에 걸맞은 다양한 마케팅 전략을 구축해 미용 산업 발전에 기여되길 바란다.

본 연구의 결과는 다음과 같다. 간접경험의 차이에서는 성별에 따른 유의한 차이를 보여 남성보다는 여성이 간접경험에 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며 남성의 경우 지인추천을 더 선호하는 것으로 나타났다. 연령대에서는 나이가 어릴수록 간접경험에 따른 모바일을 이용한 정보 수집이 빠르고 익숙한 MZ 세대의 결과가 높게 나타나 간접경험을 통한 소비와 연결되는 것으로 나타났다. 월평균소득에서는 소득이 올라갈수록 간접경험의 영향이 낮은 것으로 나타났다.

가상경험의 차이에서는 VR, AR을 통한 미용가상경험이 남녀 모두 낮은 것으로 나타났으며, 유튜브 매체를 통한 가상경 험의 차이에서는 남성, 여성 모두 높은 결과가 나타났고, 연령 대에서는 20세 이하와 51세 이상에서 높은 결과가 나타나 이는 경제활동이 적다는 공통점을 가지고 있는 집단으로 유튜브 시청에 조금 더 많은 시간을 할애하는 것으로 예상되며, 유튜브 시청 시간과 반비례하여 ‘패션 유튜버를 보고 산 제품이 있음’ 에서도 결과가 높게 나타나 유튜브 시청이 소비까지 이어지는 것을 알 수 있다. 또한 미혼일수록 가상경험에 대해 높은 결과가 나타나 기혼자보다 자신만의 시간을 더 가질 수 있기 때문에 가상경험에 대한 결과에서도 높게 나온 것으로 보인다.

따라서 연구결과에 따른 결론은 다음과 같다.

첫째, 여성 20~40대의 간접경험을 높이는 방법으로 SNS를 통해 미용에 관한 게시물들을 자주 올려 미용실에 대한 정보와 미용사의 기술 영상을 자주 노출하는 것이 필요하며, 미용실 홍보 전용 SNS, 디자이너의 개인 포트폴리오 관련 SNS를 개설하는 것이 필요하다. 또한 고객 리뷰의 경우 리뷰관련 할인 행사나 리뷰 작성 시 증정품을 주는 행사를 열어 소비자들의 많은 리뷰를 유도하도록 하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 남성의 경우 간접경험에 영향이 적은 것으로 나타났기 때문에 간접경험에 영향을 많이 받는 여성 고객을 유치 후 지인 추천이 라는 할인 행사를 만들어 여성이 남성을 자연스럽게 미용실의 방문을 유도하도록 하는 마케팅을 펼친다면 여성, 남성 모두 만족시킬 수 있는 마케팅 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.

둘째, 가상경험의 경우 인식이 높은 편이였던 유튜브를 활용한 마케팅을 더욱 구체화시켜 다양한 컨텐츠 개발이 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 미용실 간접경험, 미용 가상경험의 차이를 보고자 했으나 간접경험은 유의한 차이가 보인 반면 가상경험에서는 특히 VR, AR을 이용한 체험마케팅 경험이 현저히 부족하며, 선행연구도 많지 않아 더 많은 시도와 후속연구가 필요한 것으로 보인다. 또한 설문조사 시 서울을 중심으로 이루어졌으며, 20대 설문 비율이 높아 연구결과를 일반화하기엔 한계가 있다.

따라서 향후 연구에서는 여러 지역과 연령대 집단을 표본으로 설문조사 하여 다양한 각도에서 설문결과를 얻는 것이 필요하다고 사료된다.

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Article information Continued

Table 1.

Demographic characteristics (N=308, %)

Category Frequency (N) Percentage (%)
Gender male 76 24.7
female 232 75.3
Age group Under 20 93 30.2
21~30age 186 60.4
31~40age 12 3.9
41~50age 12 3.9
51~60age 5 1.6
Average monthly income Less than 1 million won 218 70.8
100~200 million won 33 10.7
200~400 million won 44 14.3
400~800 million won 10 3.2
More than 10 million won 3 1.0
Final education A high school graduate or lower 20 6.5
College of Medicine (including current students) 18 5.8
University (including enrolled students) 246 79.9
Graduate school or higher (including enrolled students) 24 7.8
Marital status Single 283 91.9
married 19 6.2
Others (divorce, bereavement, separation, etc.) 6 1.9
sum 308 100.0

Table 2.

Differences in indirect hair salon experience according to demographic characteristics

Category When choosing a hair salon, I tend to choose it on the recommendation of people around me
The better the review, the more reliable the hairdresser is
I get information about hair salons through SNS
I've visited a hair salon that I learned through SNS
I leave reviews on the internet after visiting a hair salon
M SD M SD M SD M SD M SD
Gender male 3.32 0.96 3.67 0.96 2.87 1.25 2.74 1.24 2.28 1.09
female 3.65 1.16 4.12 0.89 3.85 1.10 3.58 1.31 2.49 1.30
t-value -2.476* -3.708*** -6.114*** -4.921*** -1.419
Age group Under 20 3.75 1.00 4.32A 0.75 3.94A 1.09 3.81A 1.22 2.31 1.37
21~30age 3.52 1.20 3.92AB 0.95 3.56AB 1.27 3.30A 1.36 2.48 1.24
31~40age 3.00 0.60 3.00B 0.85 3.00AB 0.60 2.67AB 0.49 2.67 0.98
41~50age 3.50 1.00 4.00AB 0.60 3.00AB 0.85 2.50AB 1.31 2.83 0.72
51~60age 3.20 1.10 3.80AB 1.64 2.20B 1.10 1.60B 0.55 1.60 0.55
F-value 1.632 7.255*** 5.214*** 7.429*** 1.255
Average monthly income Less than 1 million won 3.61A 1.14 4.09A 0.86 3.67A 1.19 3.50A 1.29 2.35A 1.24
100~200 million won 3.12A 0.93 3.67A 0.85 3.58A 1.20 3.21A 1.32 3.21AB 1.24
200~400 million won 3.93A 1.02 4.18A 0.95 3.55A 1.30 2.98A 1.45 2.43AB 1.26
400~800 million won 3.20A 0.42 3.40A 0.52 3.40A 0.84 3.40A 1.43 2.20AB 0.42
More than 10 million won 1.00B 0.00 1.0B0 0.00 1.00B 0.00 1.00B 0.00 1.00B 0.00
F-value 7.266*** 12.559*** 3.839** 4.113** 4.673**
Final education A high school graduate or lower 3.80 0.77 4.40 0.68 4.00 0.92 3.30 1.30 2.30B 1.59
College of Medicine (including current students) 3.33 1.46 3.78 1.44 3.11 1.64 2.78 1.35 1.56B 0.86
University (including enrolled students) 3.53 1.13 3.99 0.90 3.60 1.21 3.41 1.34 2.43AB 1.22
Graduate school or higher (including enrolled students) 3.92 0.97 4.00 0.83 3.75 1.03 3.42 1.35 3.25A 1.11
F-value 1.423 1.596 1.826 1.293 6.752***
Marital status Single 3.58 1.13 4.02 0.92 3.65 1.21 3.45A 1.32 2.41AB 1.25
married 3.47 0.96 3.84 0.96 3.00 0.82 2.63AB 1.34 3.16A 1.17
Others (divorce, bereavement, separation, etc.) 3.33 1.37 3.67 1.37 3.33 1.86 2.00B 0.89 1.67B 1.03
F-value .203 .755 2.762 6.746** 4.444*
*

p<0.05,

**

p<0.01,

***

p<0.001 Scheffe-test : A>B

Table 3.

Differences in cosmetic virtual experiences according to demographic characteristics

Category I've experienced virtual dyeing through AR and VR technologies
I've used a hair app before
I watch beauty and fashion YouTubers with similar conditions
There's a product that I bought after watching a beauty and fashion YouTuber with similar conditions
I've copied a YouTuber's hairstyle
M SD M SD M SD M SD M SD
Gender male 1.47 0.72 2.38 1.22 3.18 1.26 2.87 1.43 3.42 1.30
female 2.00 1.26 2.71 1.47 3.57 1.03 3.46 1.14 3.66 1.09
t-value -4.503*** -1.936 -2.407* -3.294** -1.444
Age group Under 20 1.73 1.13 2.85 1.55 3.74 1.05 3.53 1.25 3.87 1.06
21~30age 1.97 1.23 2.60 1.40 3.36 1.11 3.28 1.20 3.53 1.13
31~40age 2.00 1.04 2.17 1.11 3.17 1.40 2.83 1.40 3.00 1.48
41~50age 1.67 0.49 2.33 0.49 3.17 0.72 2.67 0.98 3.00 1.21
51~60age 1.00 0.00 1.40 0.55 4.20 1.1 3.40 2.19 4.20 1.10
F-value 1.478 1.984 2.936* 2.020 3.606**
Average monthly income Less than 1 million won 1.93 1.23 2.72 1.48 3.56A 1.02 3.43A 1.15 3.71A 1.03
100~200 million won 1.73 1.04 2.39 1.20 3.52A 1.23 3.64A 1.22 3.70A 1.26
200~400 million won 1.70 1.13 2.52 1.39 3.07A 1.19 2.66A 1.35 2.98A 1.28
400~800 million won 2.00 0.00 2.40 0.52 4.00A 0.94 3.40A 1.43 4.40A 0.52
More than 10 million won 1.00 0.00 1.00 0.00 1.00B 0.00 1.00B 0.00 1.00B 0.00
F-value .935 1.574 6.598*** 7.237*** 9.969***
Final education A high school graduate or lower 1.50 1.24 2.20 1.44 3.70 0.92 3.40 1.23 3.80 0.89
College of Medicine (including current students) 1.89 1.13 2.00 1.28 3.11 1.41 2.89 1.41 3.11 1.32
University (including enrolled students) 1.92 1.21 2.74 1.45 3.50 1.11 3.34 1.26 3.65 1.11
Graduate school or higher (including enrolled students) 1.67 0.64 2.33 0.96 3.33 0.96 3.33 0.87 3.25 1.45
F-value 1.051 2.672* 1.089 .766 2.261
Marital status Single 1.89 1.19 2.69 1.44 3.49 1.08 3.35A 1.22 3.60 1.14
married 1.74 0.93 1.74 0.81 3.42 1.46 3.21A 1.51 3.63 1.30
Others (divorce, bereavement, separation, etc.) 1.33 0.52 2.67 1.03 2.67 0.52 2.00B 0.89 3.33 0.52
F-value .795 4.080* 1.681 3.610* .171
*

p<0.05,

**

p<0.01,

***

p<0.001 Scheffe-test : A>B