J Korean Soc Cosmetol > Volume 30(3); 2024 > Article
유튜브 뷰티 콘텐츠 특성과 퍼스널컬러 인식이 20대 여대생의 메이크업 행동에 미치는 영향

Abstract

The characteristics of beauty YouTube content and the perception of personal color can act as important factors for women in modern society who value personal image. Therefore, this study investigated the effects of YouTube beauty content and personal color perception on makeup behavior of female college students in their 20s and analyzed the relationship between the accurate influence of YouTube beauty content and makeup behavior of women in their 20s according to personal color perception. As a result, first, it was found that reliability among the characteristics of YouTube beauty content affects functional and color-oriented among makeup behaviors, information affects functional and color-oriented behavior, color-oriented behavior, satisfaction efficacy behavior, and entertainment affects fashion-oriented behavior and satisfaction-oriented behavior. On the other hand, it was found that the interactivity of YouTube beauty content only affects fashion-oriented behavior. Second, among the sub-factors of personal color perception, direct perception affects fashion-oriented behavior, satisfaction-effective behavior, and color-oriented behavior among makeup behaviors, and color preference recognition affects function-oriented behavior and color-oriented behavior. And among the sub-factors of personal color perception, external advice was found to affect function-oriented and satisfaction-effective behavior.

I. 서 론

현대 사회는 정보화 시대에 걸맞게 인터넷과 정보기술(IT, Information Technology)의 발전이 두드러졌다. 남녀노소 누구나 스마트 기기를 이용해 장소와 시간에 구애 없이 쉽게 인터넷을 이용할 수 있다. 이에 인터넷과 IT 기술 기반의 콘텐츠 산업 역시 빠르게 성장하였으며, 다양한 플랫폼과 분야에서 콘텐츠가 생산되고 있다.
콘텐츠는 텍스트나 이미지, 동영상 등 다양한 형태로 존재하며, 이러한 콘텐츠를 시청하거나 생산 및 공유할 수 있는 플랫폼 또한 다양하게 존재한다. 유튜브(Youtube)는 대표적인 웹 기반 동영상 서비스 플랫폼이며, 현재 전 세계인이 가장 많이 사용하는 미디어 플랫폼으로서 매일 새롭고 다채로운 콘텐츠가 생산된다. 유튜브에는 일상 Vlog부터 요리, 게임, 교육, 동물, 음악, 스포츠, 정치, 경제 등 다양한 분야의 영상들이 있으며, 뷰티 역시 빠질 수 없는 중요한 콘텐츠 분야 중 하나이다. 뷰티 유튜버들은 주로 제품 리뷰나 화장기법을 소개하는 콘텐츠를 제공하고, 시청자들은 이러한 뷰티 유튜버의 영상을 통해 제품 정보를 얻거나 화장기법을 공부하기도 한다. 특히 유명 뷰티 유튜버들의 제품 리뷰나 홍보는 실제 제품 구매에 직접적으로 연결되어 그 영향력을 절대 무시할 수 없다(Kim, 2023).
현대 사회에서 외모는 사회생활의 중요한 상호작용 요소이다. 외모에 대한 사회적 기준에 따라 개인의 심리가 영향을 받기도 하며, 이러한 이유로 외모 관리를 위해 패션, 피부관리, 다이어트, 성형, 메이크업 등의 관심을 유발하기도 한다(Lee & Kim, 2015). 특히 현대는 외모가 개인의 이미지(퍼스널 이미지, Personal Image)를 결정하고, 타인과의 관계에 직·간접적인 영향을 미치기 때문에 퍼스널 이미지의 중요성이 떠오르고 있다. 이러한 외적 요인 중 타인에게 가장 먼저 시각적으로 인지되는 부분은 얼굴이고, 얼굴에서 가장 먼저 인지되는 부분은 메이크업이다. 따라서 첫인상을 결정하는 중요한 요소인 얼굴과 메이크업을 통해 자신의 개성을 표현하거나 아름다움을 표현하려고 한다(Park, 2003; Lee, 2022).
퍼스널컬러는 개개인의 신체색을 기본 요소로 보며, 색의 대립을 신체색에 적용한 이론이다(Itten, 1970; Caygill, 1980). 퍼스널컬러는 크게 온도감과 계절에 따른 유형으로 구분되며, 퍼스널컬러에 따라 개인에게 어울리는 헤어나 의상, 메이크업의 색상이나 형태가 달라지기도 한다. 이러한 퍼스널 컬러는 퍼스널 이미지를 최상으로 표현할 수 있는 핵심적인 요소이며, 따라서 퍼스널 이미지를 중요시 하는 현대 사회에서 퍼스널 컬러 역시 중요한 요인임을 시사한다.
사람들은 나이나 성별, 계절, 경험, 심리, 성격 등에 따라 선호하는 색이 달라질 수 있다(Mahnke, 1996). 여성들의 메이크업 제품 선택 요인에는 ‘컬러’가 중요한 요인으로 나타나는데, ‘컬러가 피부와 맞지 않아’ 메이크업 제품 구매 실패를 경험하기도 한다(Han, 2017; Cho, 2018).
이처럼 뷰티 유튜브 콘텐츠의 특성과 퍼스널 컬러에 대한 인식은 퍼스널 이미지를 중요시 하는 현대 사회 여성에게 중요한 요인으로 작용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 유튜브 뷰티 콘텐츠와 퍼스널컬러 인식이 20대 여대생의 메이크업 행동에 미치는 영향을 연구하여, 유뷰트 뷰티 콘텐츠의 정확한 영향력과 퍼스널컬러 인식에 따른 20대 여성의 메이크업 행동의 연관성을 분석하고자 한다.

II. 이론적 배경

1. 유튜브 뷰티 콘텐츠 특성

현시대는 외모가 하나의 중심이 되는 사고방식의 외모지상주의를 뜻하는 루카즘(Lookism) 이라는 신조어가 생겨날 정도로 외모를 하나의 경쟁력으로 인식할 정도로 중요하게 여기고 있다(Park et al., 2021). 이와 더불어 MZ세대들은 비주얼 콘텐츠를 이용하여 정보를 습득하는 특성을 가지면서(Park, 2016), 시각적인 것만으로도 정보를 습득할 수 있는 뷰티 콘텐츠를 많이 소비하고 있다(Kim et al., 2022). 이에 최근 유튜브(YouTube)에서 메이크업 아티스트, 뷰티크리에이터 등이 메이크업 팁이나, 얼굴형에 맞는 화장법들, 새로 출시된 화장품 등에 관하여 제작한 것을 뷰티 콘텐츠가 최근 많은 인기를 끌고 있다(Zeng & Kim, 2018).
이러한 뷰티 콘텐츠를 정보를 전달하는 것에 있어서 시선, 자세, 제스처, 표정 등의 비언어적 커뮤니케이션이 이용자의 몰입에 유의한 영향을 미치고 있다는 주장들이 최근 들어 하나둘씩 확인되고 있다(Kim et al., 2022). 이에 관련 선행연구(Lee & Woo, 2022; Kim et al., 2022; Lim & Tae, 2023; Hwang, 2018; Kim & Choi, 2022)에서는 뷰티 콘텐츠의 특성으로 신뢰성, 정보성, 창의성, 상호작용성 등 다양하게 제시하고 있다. 이에 본 연구에서는 뷰티 유튜브 콘텐츠 특성에 관한 연구에서 공통적으로 제시하고 있는 정보성, 오락성, 상호작용성, 신뢰성으로 하위요인을 구성하였다.

2. 퍼스널컬러 인식

퍼스널컬러(Personal Color)란 태어나면서부터 타고나는 자신만의 색을 뜻하며 이는 개인이(Personal) 지닌 신체의 색과 조화를 이루어 활기차고 생기가 돌아 보이게 하는 컬러를 말한다(Ryu & Han, 2021). 2005년부터 우리나라에 신향선 대표가 색채연구소를 설립하면서 퍼스널컬러 시스템이 도입되면서(Kim & Youn, 2018) MZ세대를 중심으로 자신의 신체 색에 어울리는 색상을 알아내고 미적 욕구를 충족시킨다는 점에서 인기를 얻고 있다(Hong & Lee, 2023).
이러한 퍼스널컬러 인식도에 관한 선행연구는 주로 메이크업 행동에 대해 연구하였는데, 색채관심도가 높은 집단일수록 메이크업 해동에 변화하는 것으로 나타났다(Hong & Kim, 2012). 그리고 퍼스널컬러 인식수준이 높을수록 메이크업 해동의 만족 중시도 높은 것으로 나타났다(Kim, 2015). 그리고 Woo & Kim(2011)의 연구에서는 퍼스널컬러 인지에 따라 화장품 구매 시 외모 변화에 자신감을 갖고 대인관계에 긍정적인 영향을 미친다고 설명하면서, 인지 요인으로 개인적 선호 및 활용 인식, 외부 조언, 직접적 인식, 을 제시하였다. 한편, Park & Rhie(2013)의 연구에서는 인지 요인을 컬러 활용인식, 컬러관심, 신체컬러 이 3가지를 제시하였다. 이에 본 연구에서는 선행연구를 토대로 외부 조언, 직접적 인식, 색채선호 인식으로 하위요인을 구성하였다.

3. 메이크업 행동

사회생활에서 외모가 중요하게 인식되면서 최근 외모로 사람을 판단한다는 용어인 루키즘(Lookism)이 등장하면서 현대인들의 외모관리 행동에 대한 관심은 높아지고 있다(Shin & Kim, 2023). 즉, 외모에 대한 기준과 평가가 개인의 자존감과 심리적 안녕감에 영향을 주어(Kim & Choi, 2016) 외모관리를 위한 다양한 외모관리행동으로 이어지고 있는 것이다. 이에 사람들은 빠르고 쉽게 외모에 변화를 줄 수 있는 메이크업을 외모관리방법으로 많이 선택하고 있다(Kim & Kim, 2019).
메이크업은 단점을 보완하고 장점을 부각시켜 인상형성에 중요한 역할을 하며(Kim, 2023), 자신의 개성, 아름다운 외모, 삶을 변화시킬 수 있는 수단이다(Park & Lee, 2021). 이에 따라 메이크업을 자주 하는 여성들을 중심으로 퍼스널컬러에 대한 관심이 높아지고 있지만 비용 문제로 MZ세대는 미디어를 통해 퍼스널컬러진단을 간접적으로 경험하고 있다(Hong & Lee, 2023). 즉, 자신에게 어울리는 컬러를 이용하여 더 아름답고 호감가는 이미지를 만들기 위한 메이크업 행동을 하고자 하는 욕구를 미디어를 통해 충족시키고 있는 것이다(Park et al., 2019). 이와 같은 현상으로 최근 여대생의 퍼스널 컬러 인식, 메이크업행동, 자아존중감, 신체이미지 간의 관계(Ahn & Im, 2022)에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

III. 내용 및 방법

본 연구는 설문지를 직접 회수하여 응답내용이 부실하거나 신뢰성이 떨어진다고 판단되는 자료 등은 분석대상에서 제외시켰다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 통계 프로그램을 사용하여 분석하였으며, 유의수준 0.05 수준에서 검증하였다. 구체적인 분석방법은 다음과 같다. 첫째, 유튜브 이용특성을 알아보기 위하여 빈도분석 및 다중응답분석을 실시하였다. 둘째, 측정도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도 검증을 위해 Cronbach’s α계수를 산출하였다. 셋째, 주요 변수의 평균, 표준편차를 알아보기 위하여 기술통계분석을 실시하였고, 각 변수간 상관관계를 알아보기 위하여 상관관계 분석을 실시하였다. 넷째, 유튜브 뷰티 콘텐츠와 퍼스널컬러 인식이 20대 여대생의 메이크업 행동에 미치는 영향을 알아보기 위해서 회귀분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 유튜브 이용특성

유튜브 이용특성에 대해 알아보기 위하여 빈도분석 및 다중응답분석을 실시한 결과는 <Table 1>와 같다. 분석결과 유튜브 시청빈도는 ‘1-2일’ 12명(8.8%), ‘3-4일’ 20명(14.6%), ‘5-6일’ 12명(8.8%), ‘매일’ 93명(67.9%)으로 나타나 대체적으로 매일 유튜브를 시청하는 것으로 볼 수 있고, 유튜브 시청 시간은 ‘1시간 미만’ 20명(14.6%), ‘1시간-2시간 미만’ 33명(24.1%), ‘2시간-3시간 미만’ 45명(32.8%), ‘3시간 이상’ 39명(28.5%)으로 나타나 대체적으로 하루에 2시간-3시간 미만 정도 유튜브를 시청하는 것으로 볼 수 있다.
뷰티 유튜브 시청시간은 ‘30분 미만’ 56명(40.9%), ‘30분-1시간 미만’ 51명(37.2%), ‘1시간 이상’ 30명(21.9%)으로 나타나 대체적으로 하루 30분 미만 뷰티 유튜브를 시청하는 것으로 볼 수 있고, 뷰티 유튜브를 보고 따라해 본 경험여부는 ‘예’ 116명(84.7%), ‘아니오’ 21명(15.3%)으로 나타났으며, 주로 시청하는 뷰티 영상 유형은 ‘뷰티 관련 노하우’ 92명(67.2%), ‘신상 뷰티 아이템 소개’ 80명(58.4%), ‘최신 트렌드 제품 소개’ 75명(54.7%), ‘뷰티 유투버의 파우치 및 화장대 공개’ 45명(32.8%), ‘고가와 저가 제품 비교’ 33명(24.1%) 순으로 나타나 대체적으로 뷰티 관련 노하우를 주로 시청하는 것으로 볼 수 있다.

2. 측정도구의 타당성 및 신뢰도 검증

1) 유튜브 뷰티콘텐츠 특성에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

유튜브 뷰티콘텐츠 특성에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 <Table 2>과 같다. 요인분석 결과에 의하면 KMO 측도는 0.824로 높게 나타났고, Bartlett의 구형성 검정 결과 χ2 =1490.650(df=78, p=.000)로 적절한 것으로 분석되었다. 분석결과 총 4개 요인을 추출하였으며, 전체 설명력은 84.288%로 나타났다. 즉, 요인 1(24.865%)은 ‘정보성’, 요인 2(24.254%)는 ‘상호작용성’, 요인 3(19.930%)은 ‘오락성’, 요인 4(15.239%)는 ‘신뢰성’으로 명명하였다. 4개 요인의 요인 적재치는 모두 0.40 이상으로 나타나 타당성이 검증된 것으로 볼 수 있고, 신뢰도 또한 0.60 이상으로 나타나 신뢰할만한 수준인 것으로 볼 수 있다.

2) 퍼스널컬러 인식에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

퍼스널컬러 인식에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 <Table 3>과 같다. 요인분석 결과에 의하면 KMO 측도는 0.823으로 높게 나타났고, Bartlett의 구형성 검정 결과 χ2=2209.742 (df=136, p=.000)로 적절한 것으로 분석되었다. 분석결과 총 3개 요인을 추출하였으며, 전체 설명력은 73.535%로 나타났다. 즉, 요인 1(31.157%)은 ‘직접적 인식’, 요인 2(24.392%)는 ‘색채선호 인식’, 요인 3(17.986%)은 ‘외부조언’으로 명명하였다. 3개 요인의 요인적재치는 모두 0.40 이상으로 나타나 타당성이 검증된 것으로 볼 수 있고, 신뢰도 또한 0.60 이상으로 나타나 신뢰할만한 수준인 것으로 볼 수 있다.

3) 메이크업 행동에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

메이크업 행동에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 <Table 4>과 같다. 요인분석 결과에 의하면 KMO 측도는 0.708로 높게 나타났고, Bartlett의 구형성 검정 결과 χ2=2420.351 (df=190, p=.000)로 적절한 것으로 분석되었다. 분석결과 총 4개 요인을 추출하였으며, 전체 설명력은 72.696%로 나타났다. 즉, 요인 1(20.435%)은 ‘만족효능’, 요인 2(19.784%)는 ‘유행중시’, 요인 3(16.299%)은 ‘색상중시’, 요인 4(16.178%)는 ‘기능중시’로 명명하였다. 4개 요인의 요인 적재치는 모두 0.40 이상으로 나타나 타당성이 검증된 것으로 볼 수 있고, 신뢰도 또한 0.60 이상으로 나타나 신뢰할만한 수준인 것으로 볼 수 있다.

3. 기술통계 및 상관관계 검증

주요 변수에 대한 기술통계 및 상관관계를 분석한 결과는 <Table 5>와 같다. 먼저 기술통계 분석결과 유튜브 뷰티콘텐츠 특성은 하위요인별 ‘정보성’(M=4.41), ‘오락성’(M=4.29), ‘신뢰성’(M=3.88), ‘상호작용성’(M=3.53) 순으로 나타났고, 퍼스널컬러 인식은 하위요인별 ‘외부조언’(M=4.45), ‘직접적 인식’(M=4.22), ‘색채선호 인식’(M=4.16) 순으로 나타났으며, 메이크업 행동은 하위요인별 ‘만족효능’(M=4.44), ‘색상중시’(M=3.93), ‘기능중시’(M=3.57), ‘유행중시’(M=3.27) 순으로 나타났다.
또한 상관관계 분석결과 유튜브 뷰티콘텐츠 특성의 하위요인별 정보성, 오락성, 상호작용성, 신뢰성은 메이크업 행동의 하위요인별 유행중시, 기능중시, 만족효능, 색상중시와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고(p<.05), 퍼스널컬러 인식의 하위요인별 외부조언, 직접적 인식, 색채선호 인식도 메이크업 행동의 하위요인별 유행중시, 기능중시, 만족효능, 색상중시와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001).

4. 유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 메이크업 행동에 미치는 영향

1) 유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 유행중시에 미치는 영향

유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 유행중시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 6>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 41.8%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=23.743, p<.001). 독립변수별로는 오락성(β=.529, p<.001), 상호작용성(β=.175, p<.05)이 유행중시에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 유튜브 뷰티콘텐츠 특성의 하위요인별 오락성, 상호작용성이 높을수록 유행중시 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 유튜브 뷰티동영상의 오락성이 높을수록 메이크업행동이 상승하고, 상호작용성이 높을수록 피부관리행동이 상승한다는 결과를 제시한(Hwang, 2019)의 연구와 유사한 맥락으로 볼 수 있다.

2) 유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 기능중시에 미치는 영향

유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 기능중시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 7>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 33.3%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=16.500, p<.001). 독립변수별로는 신뢰성(β=.491, p<.001), 정보성(β=.205, p<.05)이 기능중시에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 유튜브 뷰티콘텐츠 특성의 하위요인별 신뢰성, 정보성이 높을수록 기능중시 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 유튜브 뷰티콘텐츠의 신뢰성, 정보성 등이 높을수록 외모관리행동이 높다고 한 Kim(2020)의 연구 결과와 일치한다.

3) 유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 만족효능에 미치는 영향

유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 만족효능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 8>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 18.4%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=7.438, p<.001). 독립변수별로는 정보성(β=.265, p<.01), 오락성(β=.247, p<.05)이 만족효능에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 유튜브 뷰티콘텐츠 특성의 하위요인별 정보성, 오락성이 높을수록 만족효능 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 유튜브 뷰티콘텐츠의 하위요인인 정보성, 오락성 등이 높을수록 콘텐츠 만족도가 높다는 결과를 제시한 (Kim, 2020)의 연구 결과와 유사한 맥락임을 알 수 있다.

4) 유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 색상중시에 미치는 영향

유튜브 뷰티콘텐츠 특성이 색상중시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 9>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 16.4%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=6.476, p<.001). 독립변수별로는 신뢰성(β=.334, p<.01), 정보성(β=.283, p<.01)이 색상중시에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 유튜브 뷰티콘텐츠 특성의 하위요인 별 신뢰성, 정보성이 높을수록 색상중시 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 유튜브 뷰티동영상 특성의 오락성, 메시지 전달능력이 높을수록 색조화장품 구매의도가 상승한다고 한 Hwang(2019)의 연구 결과와 부분적으로 일치한다.

5. 퍼스널컬러 인식이 메이크업 행동에 미치는 영향

1) 퍼스널컬러 인식이 유행중시에 미치는 영향

퍼스널컬러 인식이 유행중시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 10>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 22.9%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=13.156, p<.001). 독립변수 별로는 직접적 인식(β=.430, p<.001)이 유행중시에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널컬러 인식의 하위요인별 직접적 인식이 높을수록 유행중시 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 퍼스널컬러 인식이 메이크업 행동 중 유행성에 미친다는 Seo(2023)의 연구 결과와 일치한다.

2) 퍼스널컬러 인식이 기능중시에 미치는 영향

퍼스널컬러 인식이 기능중시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 11>와 같다. 분석 결과 회귀모형의 설명력은 32.1%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=20.960, p<.001). 독립변수별로는 색채선호 인식(β=.305, p<.01), 외부조언(β=.280, p<.01)이 기능중시에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널컬러 인식의 하위요인별 색채선호 인식, 외부조언이 높을수록 기능중시 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이는 퍼스널컬러에 대해 인식하는 정도가 높을수록 메이크업 행동 시 기능을 중시한다는 것을 의미한다. 이러한 결과는 자신에게 적합한 컬러선호도가 높을수록 컬러를 포함한 물리적 기능을 고려하는 구매심리에 많은 영향을 미친다는 Kim(2023)의 연구 결과와 부분적으로 일치한다.

3) 퍼스널컬러 인식이 만족효능에 미치는 영향

퍼스널컬러 인식이 만족효능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 12>와 같다. 분석 결과 회귀모형의 설명력은 25.0%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=14.810, p<.001). 독립변수별로는 외부조언(β=.277, p<.01), 직접적 인식(β=.247, p<.01)이 만족효능에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널컬러 인식의 하위요인별 외부 조언, 직접적 인식이 높을수록 만족효능 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 나에게 잘 맞는 컬러선호도가 높을수록 립 메이크업제품 온라인 구매만족도가 높아진다고 한 Kim(2023)의 연구 결과와 부분적으로 일치한다.

4) 퍼스널컬러 인식이 색상중시에 미치는 영향

퍼스널컬러 인식이 색상중시에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 13>와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 29.8%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=18.796, p<.001). 독립변수별로는 색채선호 인식(β=.359, p<.001), 직접적 인식(β=.232, p<.01)이 색상중시에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널컬러 인식의 하위요인별 색채선호 인식, 직접적 인식이 높을수록 색상중시 행동도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 퍼스널컬러의 하위요인 중 직접적 인식, 색채선호인식과 상관관계가 있다고 한 Han(2017)의 연구 결과와 일치한다.

V. 결 론

본 연구는 유튜브 뷰티 콘텐츠와 퍼스널컬러 인식이 20대 여대생의 메이크업 행동에 미치는 영향을 연구하여, 유뷰트 뷰티 콘텐츠의 정확한 영향력과 퍼스널컬러 인식에 따른 20대 여성의 메이크업 행동의 연관성을 분석하고자 하였다. 이에 20대 여대생을 대상으로 유튜브 이용특성을 조사한 결과, 매일 2시간-3시간 정도 유튜브를 시청하고 있으며 뷰티 콘텐츠는 응답자 대부분이 최소 30분에서 최대 1시간 정도 시청하는 것으로 나타났다. 그리고 뷰티 콘텐츠를 시청한다고 응답한 사람들 대부분이 따라 해 본 경험이 있다고 응답한 것으로 나타났으므로, 대부분의 20대 여대생은 뷰티 콘텐츠를 소비하기 위해 유튜브를 시청하고 있다고 이해할 수 있다. 그리고 주요 변수들의 영향관계를 분석한 결과, 첫째, 유튜브 뷰티콘텐츠 특성 중 신뢰성은 메이크업 행동 중 기능중시와 색상 중시에, 정보성은 기능중시 행동, 색상중시 행동, 만족효능 행동에, 오락성은 유행중시 행동과 만족효능 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 유튜브 뷰티 콘텐츠의 상호작용성은 유행중시 행동에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 퍼스널컬러 인식의 하위요인 중 직접적 인식은 메이크업 행동 중 유행중시 행동, 만족효능 행동, 색상중시 행동에, 색채선호 인식은 기능중시 행동, 색상중시 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 퍼스널컬러 인식의 하위요인 중 외부조언은 기능중시 행동과 만족효능 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 시사점을 제시하였다.
첫째. 정보전달 성격의 뷰티 콘텐츠가 20대 여대생들의 메이크업 행동에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으므로, 20대 여대생들은 뷰티 콘텐츠를 소비하는 근본적인 이유가 메이크업 제품이나 방법 등과 같은 정보를 얻기 위해서라고 할 수 있다. 그러므로 기업들이 마케팅 수단으로 뷰티 인플루언서나 유뷰버를 통해 뷰티 콘텐츠를 제작할 때, 기업에서 제공하는 정보 외에도 정보제공자가 직접 사용하면서 알게된 새로운 정보들까지도 콘텐츠에 담을 수 있도록 할 필요가 있다. 특히, 유튜브 콘텐츠 이용 특성을 보면 20대 여대생들 대부분 콘텐츠를 따라 하는 경향을 보이고 있으므로 신제품 출시 때 활용하는 방법을 담은 콘텐츠를 제작한다면 홍보효과가 있을 것으로 사료된다.
둘째, 퍼스널컬러 시스템이 국내에 도입된 이후 지금까지 높은 인기를 얻고 있으며, 유튜브에서도 뷰티 콘텐츠 중 하나로서 많이 제작되고 공유되고 있다. 특히, 메이크업 관련 콘텐츠에서는 퍼스널컬러에 따라 메이크업 하는 방법까지도 소개되고 있으므로 20대 여대생의 메이크업 행동에 큰 영향을 미칠 수밖에 없다. 실제로 일부 화장품 기업에서는 퍼스널 컬러를 이용한 제품을 개발 출시하기도 했다. 따라서 기업은 이를 기반으로 새로운 마케팅 전략을 수립할 필요가 있다. 다만, 퍼스널컬러가 이미 국내에 정착한지 오래됐으므로 MBTI와 같이 20대 여대생의 관심사를 반영한다면 해당 콘텐츠를 소비한 여대생을 신규 고객으로 유치할 가능성이 높아질 것으로 사료된다.
본 연구는 20대 여성만으로 제한하여 메이트업 행동에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였기 때문에 메이크업에 관심이 높은 남성들을 고려하지 못했다는 아쉬움이 남는다. 그러므로 후속 연구에서는 연구대상자의 범위를 확대하여 남성들이 인식하는 유튜브 뷰티콘텐츠 특성과 퍼스널컬러가 메이크업 행동에 어떠한 영향을 미치는지 분석할 필요가 있다. 그리고 연구결과를 토대로 앞으로 우리나라 화장품 산업이 마케팅 측면에서 유튜브를 어떻게 전략적으로 활용할지 제시할 수 있을 거라고 기대된다.

Table 1.
YouTube Usage Characteristics
Sortation Frequency (N) Percentage (%)
YouTube View frequency 1-2days 12 8.8
3-4days 20 14.6
5-6days 12 8.8
every day 93 67.9
YouTube viewing time Less than an hour 20 14.6
Less than 1 to 2 hours 33 24.1
Less than 2 to 3 hours 45 32.8
More than 3 hours 39 28.5
Beauty YouTube viewing time Less than 30 minutes 56 40.9
30 minutes to less than 1 hour 51 37.2
More than an hour 30 21.9
Have you seen beauty YouTube and copied it yes 116 84.7
no 21 15.3
I usually watch it Types of beauty videos (Multiple answers) Introducing the new beauty items 80 58.4
Introducing the latest trends 75 54.7
Beauty-related know-how 92 67.2
Beauty YouTuber's Pouch and Dresser Unveils 45 32.8
Compare high-priced and low-priced products 33 24.1
etc 6 4.4
the entire 137 100.0
Table 2.
Validation and Reliability of YouTube Beauty Content Characteristics
Question main cause1
main cause2
main cause3
main cause4
Informativity Mutual actionability Entertainment Reliability
2. You can get information on recent popular products on YouTube beauty content. .888 .219 .025 -.029
4. YouTube beauty content provides know-how related to beauty. .878 -.019 .178 .165
1.YouTube Beauty Content quickly provides updates on beauty-related products and services. .852 .179 .205 .245
3. The information you get from YouTube beauty content is useful. .811 .225 .332 -.084
10. Beauty YouTubers respond quickly to my opinions and questions. .130 .893 .023 .292
8. You can talk to beauty YouTubers on YouTube beauty content. .081 .813 .236 .337
11. YouTube beauty content is free to express my opinion and personality. .230 .799 .330 -.054
9. YouTube beauty content allows users to communicate with each other. .189 .768 .193 .320
6. Time goes by well when you use YouTube beauty content. .177 .253 .880 .074
5. Experience fun while using YouTube beauty content. .173 .078 .822 .349
7. You can watch interesting beauty videos on YouTube beauty content. .248 .252 .808 .139
13. I have confidence in the information of YouTube beauty content that I watch. -.015 .321 .183 .875
12. I think the YouTube beauty content I watch is honest. .232 .315 .261 .818
an eigenvalue 3.232 3.153 2.591 1.981
Variance description (%) 24.865 24.254 19.930 15.239
Accumulated explanation (%) 24.865 49.119 69.049 84.288
Reliability .916 .909 .886 .894
KMO=.824, Bartlett's test χ²=1490.650 (df=78, p=.000)
Table 3.
Validation and Reliability of Personal Color Recognition
Question main cause1
main cause2
main cause3
Direct perception Color preference Recognition Outside advice
6. Color affects the formation of my image. .893 .212 .113
7. The color that suits me is important for appearance. .831 .254 -.140
5. I need to know my personal color through expert diagnosis. .818 .212 .001
11. I know the color of my hair .805 .137 .292
9. I know a color that doesn't suit me. .794 .273 .134
8. I know the right color for me. .753 .245 .385
10. I know my skin tone. .741 .262 .176
12. I know the color of my eyes. .615 -.091 .296
15. The color I'm using matches the color that suits me. .244 .877 .268
16. The color I'm using matches my preferred color. .315 .862 .114
17. If I put on makeup in a color that suits me, it looks lively. .200 .852 .067
13. The color product selection selects a color that matches my skin color. .162 .835 .229
14. The color that matches my preferred color matches. .145 .826 .304
2. I've heard of personal color. .117 .149 .845
3. I want to choose a product that suits my personal color. .118 .174 .828
1. I have experience in receiving education related to color. .075 .205 .755
4. I have received expert advice and diagnosis to know my personal color. .295 .219 .672
an eigenvalue 5.297 4.147 3.058
Variance description (%) 31.157 24.392 17.986
Accumulated explanation (%) 31.157 55.550 73.535
Reliability .929 .940 .828
KMO=.823, Bartlett's test χ²=2209.742 (df=136, p=.000)
Table 4.
Validation and Reliability of Makeup Behavior
Question main cause1
main cause2
main cause3
main cause4
Satisfaction effect The middle of fashion Color focus Functional emphasis
12. Makeup can highlight the advantages and make up for the disadvantages. .916 .079 .163 .048
11. Makeup is very important in image production. .907 .107 .040 .086
14. When you put on makeup, you gain confidence in yourself. .887 .150 .233 .122
13. Makeup can increase favorability in interpersonal relationships .834 .082 .203 .148
15. When I put on makeup, I feel calm and my expression brightens. .719 .214 .116 .166
3. I think fashionable makeup is sophisticated. .038 .911 .123 .175
4. Fashionable makeup products tend to be bought even if they are expensive. .068 .906 .098 .177
1. I'm going to copy the current fashionable makeup. .195 .815 .187 .191
5. Even if it suits me a little less, I aim for fashionable makeup. .089 .800 .017 .366
2. I make sure to buy at least one popular cosmetic product. .281 .795 .160 .026
17. I always carry makeup products to modify. .221 .205 .860 .036
19. My face looks small with blusher and shading. .137 .186 .782 .118
20. I always wear color makeup (eye shadow, lipstick). .176 .235 .767 .130
18. When it comes to makeup, color makeup is more important than basic makeup. .018 -.027 .759 .182
16. I tend to buy color cosmetics even though they are expensive. .354 -.043 .635 .368
8. I tend to buy functional cosmetics even though they are expensive. .105 .126 .079 .841
10. If I use functional cosmetics, I think I will look young. .013 .153 .184 .812
9. Functional cosmetics seem to be good for the skin for some reason. .071 .266 .006 .747
7. When purchasing cosmetics, I think of functionality and buy them. .170 .153 .168 .644
6. Make sure to apply sunscreen and functional cosmetics (grain, wrinkles, moisturizing). .158 .098 .224 .625
an eigenvalue 4.087 3.957 3.260 3.236
Variance description (%) 20.435 19.784 16.299 16.178
Accumulated explanation (%) 20.435 40.219 56.518 72.696
Reliability .926 .928 .864 .832
KMO=.708, Bartlett's test χ²=2420.351 (df=190, p=.000)
Table 5.
Technical Statistics and Correlation Verification
Sortation M±SD YouTube Beauty Content Characteristics
Personal Color Recognition
Makeup behavior
Informativity Entertainment Interactivity Reliability External advice Direct perception Color Preferred Recognition Emphasis on fashion Functional emphasis Satisfaction effect Color emphasis
Informativity 4.41±.565 1
Entertainment 4.29±.668 .454*** 1
Interactivity 3.53±.889 .394*** .492*** 1
Reliability 3.88±.785 .283** .489*** .593*** 1
External advice 4.45±.533 .344*** .282** .213* .318*** 1
Direct perception 4.22±.728 .374*** .408*** .289** .240** .417*** 1
Color Preferred Recognition 4.16±.750 .313*** .230** .227** .460*** .462*** .483*** 1
Emphasis on fashion 3.27±1.070 .263** .620*** .451*** .414*** .258** .473*** .271** 1
Functional emphasis 3.57±.733 .340*** .393*** .266** .515*** .467*** .375*** .488*** .445*** 1
Satisfaction effect 4.44±.668 .365*** .360*** .189* .209* .424*** .408*** .342*** .327*** .310*** 1
Color emphasis 3.93±.769 .307*** .177* .169* .319*** .322*** .430*** .498*** .323*** .413*** .421*** 1

* p<.05

** p<.01,

*** p<.001

Table 6.
The Influence of YouTube Beauty Content Characteristics on Trending City
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) -.926 .620 -1.492 .138
Informativity -.125 .145 -.066 -.868 .387
Entertainment .848 .134 .529 6.312*** .000
Interactivity .211 .106 .175 1.992* .048
Reliability .095 .117 .070 .813 .418
R2=.418, Adj. R2=.401,F=23.743***, p=.000

* p<.05,

*** p<.001

Table 7.
Effects of YouTube Beauty Content Characteristics on Functional Intention
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) .446 .455 .981 .328
Informativity .265 .106 .205 2.500* .014
Entertainment .162 .098 .148 1.650 .101
Interactivity -.147 .078 -.178 -1.889 .061
Reliability .458 .086 .491 5.332*** .000
R2=.333, Adj. R2=.313, F=16.500***, p=.000

* p<.05,

*** p<.001

Table 8.
Effects of YouTube Beauty Content Characteristics on Satisfaction Efficacy
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) 2.003 .458 4.369 .000
Informativity .313 .107 .265 2.928** .004
Entertainment .247 .099 .247 2.485* .014
Interactivity -.052 .078 -.070 -.670 .504
Reliability .047 .087 .055 .541 .590
R2=.184, Adj. R2=.159, F=7.438***, p=.000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 9.
The Effects of YouTube Beauty Content Characteristics on Color Intention
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) 1.605 .534 3.006 .003
Informativity .385 .125 .283 3.093** .002
Entertainment -.069 .116 -.060 -.597 .552
Interactivity -.096 .091 -.111 -1.055 .293
Reliability .327 .101 .334 3.243** .001
R2=.164, Adj. R2=.139, F=6.476***, p=.000

** p<.01,

*** p<.001

Table 10.
The Effects of Personal Color Recognition on Trending City
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) -.165 .721 -.228 .820
Outside advice .127 .178 .063 .714 .477
Direct perception .631 .132 .430 4.785*** .000
Color preference recognition .049 .131 .034 .375 .708
R2=.229, Adj. R2=.211, F=13.156***, p=.000

*** p<.001

Table 11.
Effects of Personal Color Awareness on Functionality
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) .142 .463 .307 .759
Outside advice .385 .114 .280 3.371** .001
Direct perception .111 .085 .111 1.314 .191
Color preference recognition .298 .084 .305 3.529** .001
R2=.321, Adj. R2=.306, F=20.960***, p=.000

** p<.01,

*** p<.001

Table 12.
The Effect of Personal Color Perception on Satisfaction Efficacy
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) 1.586 .444 3.576 .000
Outside advice .347 .110 .277 3.166** .002
Direct perception .226 .081 .247 2.785** .006
Color preference recognition .085 .081 .095 1.051 .295
R2=.250, Adj. R2=.234, F=14.810***, p=.000

** p<.01,

*** p<.001

Table 13.
The Effects of Personal Color Recognition on Color Intention
Sortation Non-standardized coefficient
Standardization coefficient
t p
B S.E. β
(Several) .988 .494 1.999 .048
Outside advice .086 .122 .060 .705 .482
Direct perception .244 .090 .232 2.702** .008
Color preference recognition .368 .090 .359 4.090*** .000
R2=.298, Adj. R2=.282, F=18.796***, p=.000

** p<.01,

*** p<.001

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