J Korean Soc Cosmetol > Volume 28(6); 2022 > Article
비정형데이터를 활용한 코로나-19 팬데믹 이후 화장품 소비트렌드에 관한 연구

Abstract

This study conducted unstructured big data analysis to confirm consumers' perception of cosmetics in the face of increasing non-face-toface consumption due to COVID-19 pandemic. To this end, keywords related to cosmetics were collected through portal sites such as Naver, Daum, and Google using the social network matrix program called Textom. The collection period was set from Jan 2020 to DEC 2021, and a total of 18,672 keywords were collected, and a total of 60 keywords were used for the study by refining unnecessary keywords. The results are as follows. First, performing frequency, TF-IDF analysis, important keywords such as skin, basic makeup, recommendation, use, and brand were presented. Next, semantic network analysis showed that degree centrality was skin, basic makeup, recommendation, use, and brand, closeness centrality was CHANEL, authentication, export, and customize, betweeness centrality was skin, use, brand, products, and basic makeup. Finally, CONCOR analysis resulted in a cluster of five groups: cosmetic attributes, ingredients, products, sales, and using cosmetics. These analysis results confirm consumer perceptions related to cosmetics, key components and sales channels for cosmetics In addition, it is judged that it will propose meaningful implications for establishing effective data presentation and marketing strategies for research related to demand for cosmetics after COVID-19 pandemic.

I. 서 론

미를 추구하는 것은 인간의 본능이다. 과거 전쟁터에서도 투사들은 생명이 오가는 상황에서도 미를 추구하여 갑옷과 무기를 치장하였다. 현재 코로나 상황으로 직접 대면할 기회가 적어짐에도 불구하고 미를 추구하여 화장품에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있다(An, 2022). 코로나는 2019년 12월 31일, 중국 후베이성 우한시에서 발생한 원인 미상의 폐렴이 세계보건기구(WHO)에 보고되면서 코로나바이러스감염증-19(이하 ‘코로나19’) 대유행이 시작되었다(Ok, 2020). 코로나19 펜데믹으로 인해 전 세계 모든 국가의 화장품시장 판도가 크게 바뀌어 가고 있다. 전세계적으로 백신이 개발 되었지만 백신에 대한 불감증과 잦은 코로나 변이 상황으로 인해 비대면을 뜻하는 언택트(Untact) 문화가 확산되면서 화장품에 대한 유통과 소비문화가 많이 변화되는 양상으로 흘러가고 있다. 이러한 비대면 상황에서 비대면으로 가능한 소비, 기능과 스타일 모두 겸비한 마스크 소비, 팬데믹 상황에 맞는 가치 소비로 소비문화에 급격한 변화가 생겨 화장품 시장도 적지않은 영향을 끼치는 것으로 보이고 있다. 마스크를 쓰면 노출되는 부분이 눈과 헤어이기 때문에 다른 부위 화장품 매출은 줄지만 눈과 헤어에 관한 화장품 매출이 오르는 현상도 보이고 있다. 화장품은 민감한 소비 환경과 급변하는 트렌드에 반응하여 신속히 대응해야 한다. 때문에 화장품시장은 소비자의 니즈를 잘 파악하고 알맞게 대처해야 하는 제품이다. 코로나19로 인해 사회적 거리두기가 장기화 되면서 비대면 상황이 지속되고 있다. 즉 비접촉 문화로 인해 외국인 관광객 감소로하여 오프라인 매장에서 온라인 유통으로 유통채널이 변화하고 있다.
반면 비대면유통인 온라인 판매가 성장세를 보이고 있으며 비대면 유통이 부각 되고 있다(Lim & Shin, 2021). 또한 개인 간이나 집단 간에서 서로 연결망(network)을 형성하여 소통하는 사회연결망(socialnetwork)기반으로 소셜 미디어(예: 카페, 블로그 등)가 주요 소통수단이 되고 있다. 사용자들은 서로 정보 공유를 활발히 하면서, 지속적으로 그 중요성이 증대되고 있다(Hwang et al., 2019; Koo et al., 2019; Kim et al., 2019). 코로나19로 인한 여성의 외모관심도와 화장품 구매행동에 관한 연구, Kim(2021)의 코비드19 시대에 인지하고 있는 사회적인 위험과스트레스 등이 화장품을 이용하는 행동에 미치는 영향, 보상에 대한 소비를 매개효과로 연구 등으로 주로 화장품 구매 행동에 연구가 진행된 바 있다(Hong, 2022). 특히 Z세대 여성들은 소셜 미디어 활용 시간이 하루 3~5시간으로 주로 제품에 대한 리뷰나 추천을 많이 하는 것으로 나타나 쇼셜미디어에서 뷰티정보가 활발이 확산 되고 있음을 알 수 있다(Lee & Jang, 2019). 이에 본 연구에서는 코로나19상황에서 비정형데이터를 분석하여 화장품 소비 트랜드가 어떻게 변화하였는지에 대해 알아보고자 한다.

II. 이론적 배경

1. 비정형 데이터

현재 빅데이터에 대해서는 다양한 정의가 내려져 있다. 기존 빅데이터는 엄청난 양의 데이터를 통틀어 빅데이터라고 했지만 최근의 빅데이터는 데이터가 너무 방대하여 일반적인 방법으로 분석하기 어려운 정형데이터나 비정형데이터 집합을 말한다(Kim, 2013). 정형데이터는 DB나 스프레드시트 등 고정된 필드에 저장된 데이터를 말하고 비정형데이터는 정형데이터와 반대로 고정된 필드에 저장되지 않은 이미지나 동영상, 음성데이터 등을 말한다. 온라인의 95%를 차지하는 비정형데이터는 우리가 알고 있는 블로그, 커뮤니티 게시판 등 실시간으로 업로드 되는 각종 뉴스나 유튜브동영상, 음악, 사진등 서식에 고정되어 있지 않은 데이터를 말한다. 빅데이터는 크게 정형데이터, 반정형데이터, 비정형데이터 등 세가지로 나눈다. 비정형데이터는 주로 스마트기기로 생성되는데 우리가 가장 많이 사용하는 카카오톡, 트위터 등 개인과 개인이 상호교류 과정에서 생기는 데이터를 말한다. 오늘날 빅데이터는 주로 비정형데이터에 관심을 두고 있다(Kim, 2013). 왜냐하면 기업들이 소비자에 대한 예측분석을 하기 위해 소비자의 즉흥적이고 진실된 데이터를 원하기 때문이다.
선행연구를 살펴보면 한방화장품에 대한 비정형 데이터를 분석한 결과 한국소비자들은 한방화장품의 유통과정과 포장상태를 매우 중시하고 중국소비자들은 한방화장품의 재료인 제품속성에 더 중시하고 있다는 것을 밝혀냈다(Lee, 2021). Lee(2020)는 트위터 텍스트를 분석하여 할랄화장품에 대한 우려를 조사한 결과 향미, 배송지연, 할랄 제품에 금지된 성분 사용 등 순서로 나타나 할랄제품에 대한 금지된 성분보다 기능이나 배송문제를 더 크게 신경 쓰는 것으로 나타났다. 이와 같이 비정형데이터를 통하여 소비자가 제품에 대해 어떤 부분에 민감한지와 선호하는 방향에 대해 알아낼 수 있다.

2. 화장품 소비트렌드

최근 코로나19로 인해 마스크가 필수이기 때문에 이전의 화려한 화장보다 기초화장에 집중되고 있다. 때문에 화장품트렌드로 인체에 무해 하고 동물실험을 하지 않는 클린뷰티가 각광받고 있다. 즉 비건이나 유기농 등 제품들과 함께 클린뷰티가 트렌드로 급부상하고 있다. 코로나19로 인해 장시간 마스크를 사용하기때문에 피부트러블이 증가하여 인체에 무해한 성분을 사용한 화장품이 새로운 트렌드로 주목 되고 있다(Park & Lee, 2022). 선행연구를 보면 소비자의 환경의식 수준이 높아지면서 클린뷰티 브랜드에 대한 구매의도가 높아지고 있다(Kim & Kwon, 2021). 또한 연꽃, 백렴 등 천연식품 추출물로 만든 바이오 화장품이 쾌락가치, 기능가치를 충족시키면서 브랜드충성도에 유의미한 영향을 미친다(Cho, 2022). 클린뷰티 화장품의 감정적가치, 사회적가치 등 경험가치가 구매만족에 유의미한 영향을 미친다(Jin & Lee, 2022). 즉 소비자들의 니즈가 과거의 단순한 기능성화장품에서 피부에 대한 안전성과 기후변화와 및 환경파괴 등 사회적문제를 의식하여 클린뷰티 화장품을 선호하는 것으로 나타났다.
또 다른 트렌드는 맞춤형 화장품이다. 한국은 2016년에 시작하여 2020년 세계최초로 맞춤형화장품 제도가 시행되었다(Gyeong, 2020). 소비자들의 개성이 뚜렷해지면서 자신에게 맞는 화장품을 찾는 소비자가 늘고 있다. 맞춤형 화장품은 정부에서 K-뷰티를 활성화하고자 만든 제도이다(Ministry of Food and Drug Safety, 2022). 선행연구를 살펴보면 맞춤형 화장품의 전문성 인식도, 사용감 인식도, 성분 인식도 등 맞춤형 화장품의 인식도가 구매의도에 유의미한 영향을 미쳤다(Kim & Shin, 2022). 또 다른 선행연구에서는 AI기반 맞춤형화장품에 대한 연구로 맞춤형화장품의 지각된 유용성과 주관적규범이 구매의도에 유의미한 영향을 미쳤다고 밝혔다(Yang & Lee, 2022). Kim(2021)은 중국, 동남아, 중동 등 각지역별로 맞춤형화장품을 수출할 때 오프라인채널 보다 진입장벽이 낮은 온라인채널을 이용하여 주기적인 분석과 맞춤대응을 해야 한다고 지적하였다. 최근 몇 년사이 한류영향이 전세계적으로 확대되면서 한국화장품에 수요가 급증하고 있다. 특히 블랙핑크 트와이스 등 여성아이돌을 따라하려는 여성 팬층이외에도 BTS나 EXO 등 남자아이돌을 따라하려는 남성팬층도 늘면서 남성화장품 수요도 급증하고 있다. 때문에 이런 트렌드를 캐치하여 빠른 대응이 필요하다.
따라서 본 연구에서는 비정형 데이터인 국내 온라인커뮤니케이션의 키워드들을 분석하여 소비자들이 화장품에 대해 어떤 인식을 가지고 있는지 분석하고자 한다.

III. 내용 및 방법

1. 연구과제

본 연구는 화장품 소비와 관련한 트렌드에 대한 소비자의 인식을 확인하기 위해 비정형 빅데이터를 활용하여 텍스트마이닝 분석을 수행하였다. 즉, 소비자들이 가장 널리 인지하고 있는 주요 이슈 및 키워드 등을 파악해 보고, 이들 단어가 내포하는 연결망을 파악하기 위해 다음의 연구과제를 수립하였다.
연구과제1: 코로나 19 기간 동안 텍스트분석을 통해 ‘화장품 소비 트렌드’에 대한 핵심 키워드 를 파악하고자 한다.
연구과제2: 코로나 19 기간 동안 ‘화장품 소비 트렌드’ 관련 키워드 간 의미연결망을 확인하고 자 한다.
연구과제3: 의미연결망을 통해 도출된 ‘화장품 소비 트렌드’에 대한 소비자의 욕구를 파악하고 자 한다.

2. 연구범위

본 연구의 시간적 범위와 공간적 범위는 다음과 같다. 먼저, 시간적 범위는 코로나 19가 본격적으로 전파·확산되기 시작한 2020년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 설정하였다. 그리고 공간적 범위는 온라인 커뮤니케이션을 대표하는 네이버, 다음 및 구글의 뉴스, 블로그 및 카페로 한정하였다. 한편, 비정형데이터를 수집하기 위해, 소셜 네트워크 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하였다. 텍스톰은 네덜란드 암스테르담 대학에서 개발한 풀텍스트 소프트웨어를 한국어로 분석 가능한 KrKwic를 활용하여 사용자들이 효과적으로 이용할 수 있도록 개발한 텍스트 처리 솔루션프로그램이다.

3. 분석방법

본 연구의 분석절차는 다음과 같다. 먼저, 텍스톰을 활용하여 화장품 소비와 관련한 키워드를 수집하였고, 이를 토대로 데이터 전처리를 수행하였다. 텍스톰은 핵심 키워드의 빈도수에 따라 매트릭스 정보를 제공하기 때문에 비정형 빅데이터를 분석하는데 매우 효과적이다. 둘째, 연구주제와 부합되는 키워드 정제를 수행하였다. 구체적으로, 부사 및 동사와 같은 연관성이 낮은 키워드(Paranyuskin, 2011) 등을 삭제하였다. 또한 키워드가 중복되는 경우, 영향력을 제한시키기 위해 빈도 2회 이상을 키워드를 발췌하는 과정을 수행하였다. 셋째, Ucinet 6 프로그램을 사용하여 중심성 분석을 수행하였다. 넷째, Ucinet 6의 NetDraw를 활용한 시각화 구현 및 주요 키워드 노드 간 연결망을 확인하였다(Nooy, Mrvar & Batagel, 2005). 마지막으로, CONCOR 분석을 통해 군집화를 수행하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 빈도 및 TF-IDF 분석

화장품 소비 트렌드에 대한 총 18,672개의 키워드 중, 본 연구에 사용할 총 60개의 주요 키워드에 대해 다음 <Table 1>과 같이 빈도분석 및 TF-I DF의 결과값을 보여주고 있다. 빈도분석 수행결과, 피부, 기초화장품, 추천, 사용, 브랜드, 제품, 크림, 전문기업, 남성, 아기 등의 순서로 제시되었고, TF-IDF 분석 수행 결과, 기초화장품, 피부, 추천, 브랜드, 순으로 제시되고 있는데, 빈도분석 결과와 유산한 성향을 보이고 있다. TF-IDF 분석은 중요도를 발생시키는 지수로, 빈도분석의 가중치가 중요하다는 것을 의미한다.

2. 시멘틱 네트워크 분석

화장품 소비 트렌드와 관련한 네트워크의 연결정도를 확인하고 있다. 중심성 분석 수행결과는 다음 <Table 2> 및 <Fig. 1>과 같다. 중심성 분석은 크게 연결, 매개, 근접 중심성으로 구분할 수 있는데, 연결중심성은 노드의 활동성을 중요시하고(Neal, 2015), 근접 중심성은 노드의 독립성에 주안을 두며(Freeman, 1979), 매개중심성은 두 개 이상의 키워드 간 연결 관계를 중요시 한다. 연결중심성 분석 결과, 피부, 추천, 기초화장품, 사용, 브랜드 순으로 나타났고, 근접중심성 분석 결과는 샤넬, 인증, 수출, 이벤트, 기부 등의 순으로 제시되었고, 매개 중심성 결과는 피부, 사용, 브랜드, 제품 기초화장품 순으로 나타났다.

3. CONCOR 분석

CONCOR 분석은 비슷한 위치 및 장소에 있는 노도들의 특성 간 관계를 생각하여 연관도가 높은 노도를 그룹화하는 군집 분석의 형태이다(Kim, 2015). CONCOR 분석 결과, <Table 3>에서 알 수 있듯이 속성, 성분, 제품, 판매, 사용대상의 5개 그룹으로 구분되었다. 첫 번째 그룹은 화장품 속성으로, 피부, 여드름, 뷰티, 천연, 건강, 보습, 미백 등의 연결성이 높은 것으로 제시되었다. 두 번째 그룹은 화장품 성분과 관련한 키워드로, 성분, 주름개선, 재료 및 효과, 세 번째 그룹은 제품과 관련한 것으로, 기초화장품, 브랜드, 올인원, 기능성, 로션, 상품, 네 번째 그룹은 화장품 판매와 관련한 것으로, 기업, 산업, 구매, 선물, 세트, 온라인 판매, 샤넬매장, 중국, 국내, 수출, 마지막 그룹은 화장품 사용대상으로 남성, 여성, 아기, 어린이, 임산부 등의 키워드가 높은 연결관계를 보여주고 있다. 이는 각 그룹에서 제시된 키워들들의 연결성이 동시에 출현할 확률이 높기 때문에, 그룹별 화장품 소비에 대한 내용을 예측할 수 있다.

V. 결 론

본 연구는 코로나 19 기간 동안 화장품 사용관 관련하여 소비자들의 인식을 확인하기 위해 비정형데이터를 활용하였다. 데이터 수집은 텍스톰을 활용하였고, 수집기간은 코로나가 시작된 2020년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 2년간을 대상으로 하였다. 데이터 수집 결과, 18,762개의 다양한 키워드가 제시되었고, 이 중 60개의 주요 키워드를 실증분석에 사용하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 연결중심성 분석 결과, 피부, 추천, 기초화장품, 사용, 브랜드 순으로 나타났는데, 이는 코로나 19 기간 동안 색조 화장품 보다는 피부를 간결하게 보호할 수 있는 기초화장에 주안을 두고 있다는 것을 알 수 있다. 즉, 대면 접촉이 감소한 상황에서 화장품 사용도 현저히 감소했음을 유추해볼 수 있다. 그리고, 근접중심성 분석 결과, 샤넬, 인증, 수출, 이벤트, 기부등의 순으로 제시되었는데, 브랜드 화장품을 지향하는 소비자의 욕구를 충족시킬 수 있는 것으로 제안할 수 있다. 매개중심성 분석 결과, 피부, 사용, 브랜드, 제품, 기초화장품 순으로 제시된 것을 알 수 있는데, 이는 소비자들이 피부 미용으로 기초화장품을 선호한다는 것을 알 수 있다. 이러한 연구결과는 코로나 19 이후의 시점에서 화장품 소비 트렌드와 관련하여 심도있는 연구를 수행함으로써 뷰티, 마케팅 및 판매영역의 한 축을 담당하는 화장품에 대한 이해도를 증가시켰다는 점에서 의미가 있다. 또한 기존의 설문지를 통한 연구방법으로는 수행하기가 어려운 소비자의 지각을 비정형 빅데이터를 활용하여 체계적인 연구를 수행하였다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다. 특히, 코로나 19 이후 기존 화장품과 관련한 연구에서 제시되지 않은 판매채널과 같은 속성들이 향후 연구에서는 화장품의 주요 속성을 구성하는 유의미한 자료로 널리 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
둘째, 화장품 판매와 관련하여 선물세트, 온라인, 중국, 수출, 국내, 가격과 같은 키워드가 도출되고 있다. 즉, 최근 온라인 판매에 있어 소비자들이 중요시 하고 있는 신속한 배송을 위한 시스템 구축이 경쟁우위를 갖추는데 핵심이란 것을 알 수 있다. 또한 뷰티와 관련하여 한국이 강점을 지니고 있는데, 온라인 직구배송과 같은 시스템을 통해 국내 화장품 선호도가 높은 중국 및 일본에 적극적으로 수출할 수 있는 채널을 구축하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 또한 배송시간에 대한 옵션을 부여하고, 서비스 지역 범위를 확대하면서 화장품 소비시장을 선점하고 확대해나가는 것이 중요하다는 연구결과를 보여주고 있다. 마케팅 판매의 소셜 빅데이터 분석 도입은 기존의 전통적인 마케팅 방법과 같이 활용하여 추가적인 시사점을 도출하고 고객과 시장에 대한 이해를 데이터에 적용하여 확장할 수 있는 것이 장점이다. 특히 경제력과 인력 측면에서 열세인 중소기업은 빅데이터 분석의 적극적인 활용을 통해 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 전망된다(Hwang et al., 2019). 한편, 천연 제품을 중요시하고 있는 소비자들이 증대되고 있는 상황에서 좀 더 다양한 친환경 화장품을 개발하는 것도 효과적일 것으로 판단된다. 이러한 유의미한 연구결과에도 불구하고 몇 가지 한계점이 발견되어 향후 방향성을 다음과 같이 제안하고자 한다. 첫째, 온라인 커뮤니케이션으로 한정하여 데이터 수집 및 분석을 수행하였는데, 이러한 온라인 커뮤니케이션은 성별 및 연령과 같은 인구통계학적 특성이 반영되지 않아 세대별 화장품 선호도를 파악하는데 한계가 있을 수 있다. 둘째, 본 연구는 코나 19 기간 동안 화장품 사용과 관련한 소비자 트렌드를 반영 하였는데, 향후 연구에서는 코로나 19 이전의 화장품 소비 트렌드를 파악하여 시간적 흐름에 따른 화장품 소비성향을 파악하는 것도 유의미할 것으로 예측해 볼 수 있다.

Fig. 1.
Visualization of keyword analysis
JKSC-2022-28-6-1366f1.jpg
Fig. 2.
Visualization of CONCOR analysis
JKSC-2022-28-6-1366f2.jpg
Table 1.
Result of frequency and TF-IDF analysis
Rank Keyword Frequency TF-IDF Rank Keyword Frequency TF-IDF
1 Skin 734 1268.44 31 Development 149 501.37
2 Basic makeup 593 1307.84 32 Child 148 485.37
3 Recommendation 541 1129.81 33 Effects 147 453.08
4 Use 490 988.06 34 Purchase 145 458.16
5 Brand 488 1056.96 35 Raw materials 140 488.79
6 Products 409 867.93 36 COVID-19 138 452.58
7 Cream 389 965.83 37 Donation 134 514.14
8 Cosmetic company 376 938.21 38 Event 132 494.46
9 Male 305 916.00 39 Photo 131 422.66
10 Baby 285 942.55 40 Market 130 437.44
11 Acne 282 871.29 41 Wrinkle improvement 129 492.93
12 Beauty 272 755.08 42 CHANEL 128 528.62
13 Price 258 811.09 43 Cosmetics industry 127 439.20
14 Sales 258 751.07 44 Female 124 425.44
15 Skin care 238 684.03 45 Moisturizing 124 417.25
16 Gift 235 684.11 46 Domestic 122 406.95
17 Ingredients 228 649.83 47 Customers 121 408.54
18 Set 223 679.16 48 Export 118 450.89
19 Korea 214 654.85 49 Trouble 117 404.61
20 Youth pimples 211 650.34 50 China 116 448.82
21 Care 203 583.44 51 Review 112 388.55
22 Bio 203 628.74 52 Idea 112 370.41
23 Health 202 602.53 53 Merchandise 107 368.87
24 All-in-one 198 689.08 54 Authentication 106 408.99
25 Online 196 614.62 55 Whitening 104 411.29
26 Functional 182 559.60 56 Cosmetic Store 104 389.58
27 Representative 174 536.30 57 Face 103 368.05
28 Natural 174 587.22 58 Ampoule 102 391.36
29 Pregnant Women 159 602.67 59 Customize 101 388.04
30 Lotion 155 502.79 60 Introduction 101 347.11
Table 2.
Results of centrality of cosmetics
Words Degree Centrality Closeness Centrality Betweeness Centrality Words Degree Centrality Closeness Centrality Betweeness Centrality
Skin 3287.00 59.00 13.34 Development 713.00 75.00 3.49
Basic makeup 2285.00 60.00 13.14 Child 648.00 72.00 4.54
Recommendation 2574.00 62.00 11.05 Effects 648.00 65.00 8.03
Use 2061.00 59.00 13.34 Purchase 575.00 65.00 8.42
Brand 1979.00 59.00 13.34 Raw materials 612.00 67.00 7.55
Products 1873.00 59.00 13.34 COVID-19 524.00 71.00 5.35
Cream 1657.00 63.00 9.10 Donation 367.00 86.00 0.99
Cosmetic company 1781.00 63.00 9.70 Event 282.00 86.00 1.66
Male 1417.00 80.00 1.20 Photo 583.00 64.00 10.25
Baby 997.00 78.00 2.92 Market 608.00 76.00 2.73
Acne 1039.00 78.00 1.61 Wrinkle improvement 520.00 80.00 1.21
Beauty 1061.00 63.00 9.86 CHANEL 309.00 92.00 0.63
Price 1340.00 74.00 2.82 Cosmetics industry 492.00 74.00 4.78
Sales 725.00 69.00 6.61 Female 718.00 63.00 10.32
Skin care 1014.00 63.00 10.04 Moisturizing 668.00 66.00 7.92
Gift 978.00 66.00 7.69 Domestic 543.00 72.00 4.88
Ingredients 939.00 62.00 9.55 Customers 452.00 66.00 8.46
Set 1018.00 65.00 8.61 Export 505.00 89.00 0.49
Korea 898.00 71.00 4.47 Trouble 497.00 74.00 2.33
Youth pimples 709.00 71.00 4.53 China 504.00 81.00 1.41
Care 1046.00 64.00 8.86 Review 404.00 67.00 7.66
Bio 874.00 62.00 9.27 Idea 417.00 65.00 9.13
Health 947.00 66.00 8.70 Merchandise 293.00 83.00 1.70
All-in-one 1084.00 83.00 0.59 Authentication 370.00 92.00 0.25
Online 762.00 66.00 8.31 Whitening 458.00 77.00 2.71
Functional 935.00 63.00 9.00 Cosmetic Store 365.00 76.00 3.25
Representative 830.00 72.00 4.92 Face 377.00 71.00 4.58
Natural 610.00 70.00 5.62 Ampoule 357.00 80.00 1.28
Pregnant Women 518.00 85.00 0.42 Customize 336.00 86.00 0.79
Lotion 913.00 67.00 7.81 Introduction 506.00 65.00 7.49
Table 3.
Results of CONCOR analysis
Group Keywords Number
Attributes Skin, Acene, Beauty, Youth pimples, Care, Health, Natural, COVID-19, Moisturizing, Trouble, Authentication, Whitening, Idea, Customize 14
Ingredients Cream, Ingredients, Bio, Effects, Wrinkle improvement, Raw materials 6
Products Basic makeup, Recommendation, Use, Brand, Products, Skin care, All-in-one, Functional, Representative, Lotion, Merchandise, Ampoule 12
Sales Cosmetic company, Cosmetic industry, Price, Sales, Gift, Set, Online, Development, Purchase, Donation, Event, Photo, Market, CHANEL, Export, China, Cosmetic store, Lorea, Introduction, Domestic 20
Use cosmetics Male, Baby, Pregnant Women, Child, Female, Customers, Review, Face 8

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