J Korean Soc Cosmetol > Volume 30(6); 2024 > Article
성인들의 맞춤형화장품 선호도 및 구매의도에 대한 영향요인 연구

Abstract

The customized cosmetics market continues to grow around the beauty and cosmetics industry in response to consumer demand for personalized content. This study was conducted to understand the awareness and preference for customized cosmetics. A total of 416 adult men and women residing in South Korea from August 2023 were surveyed for their awareness, purchase preference, and intention to recommend customized cosmetics. The collected data was statistically analyzed using SPSS ver. 25.0 for Windows. The results showed that the study participants were ‘well aware’ (13.5%) of customized cosmetics and most often learned them through ‘recommendations from acquaintances’ (39.2%). The primary purchase route was ‘online shopping’ (50.2%), the most desired product type was ‘skincare’ (71.6%), and the purchase cycle was ‘every 6 months’ (37.0%). The most influential factor for purchase was ‘personalization’ (66.8%). The preference for purchasing factors indicated that ‘quality and service’ (M=4.23) were the highest and the overall purchase preference score averaged 4.12 points. According to a comparative analysis based on general characteristics, significant differences existed in some areas by gender, region of residence, education level, and occupation. Additionally, 85.4% of the respondents expressed an intention to recommend customized cosmetics. These findings can serve as foundational data for studies aimed at promoting customized cosmetics and enhancing the industry’s competitiveness.

I. 서 론

개인의 미용 관심도가 점차 증가함에 따라 뷰티·코스메틱 산업에도 그에 맞는 변화가 이루어지고 있다(Lee, 2022). 최근 화장품 업계는 소비자들의 다양한 요구와 인식에 맞춰 점차 세분화하고 있으며, 각 개인의 가치관과 생활양식에 따라 자아실현과 만족을 추구하는 방향이 다르므로 안전하고 부작용이 최대한 적으며, 유효성이 높은 고급화장품에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있는 추세이다(Kim, 2021; Lee & Park, 2023). 맞춤형화장품은 소비자 개인의 피부색, 피부 유형, 선호도, 성별, 연령 및 기타 특별한 요구사항들을 모두 반영하여 그에 맞는 최적의 성분과 제품 등을 추천받아 제조되는 방식으로 진행되며, 맞춤형화장품의 제품효과와 고객 만족도를 향상하는 것으로 알려져 있다(Lee & Song, 2020; Kim & Sin, 2022). 구매자의 개성과 취향 등을 적극적으로 반영하여 소비자들은 종종 자신을 위해 특별히 고안된 제품이라고 느끼며, 스킨케어 및 미용 관심도에 대한 남다른 소유감을 제공하여 맞춤형화장품에 대한 만족감을 한층 더 극대화할 수 있다(Jeong et al., 2023). 이에 소비자들은 자신의 고유한 피부 특성을 고려한 화장품을 통해 개별화된 화장품 경험을 끊임없이 추구하고 있으며, 인터넷과 SNS 등의 급격한 발달로 맞춤형화장품에 대한 정보를 더욱 쉽고 간편하게 접할 수 있게 되면서 화장품 시장에서의 맞춤형 제품의 수요를 증가시키고 있다(Lee & Choi, 2020; COSIN, 2022). 또한, 정보 기술과 함께 인공지능(AI) 및 사물인터넷(IoT) 기술 등의 융합으로 맞춤형화장품의 개발에 다수의 기회가 열리고 있는 시점에서 소비자와 화장품 기업 간의 상호작용이 증대되면서 맞춤형화장품 분야의 시장은 급속하게 성장하고 있다(K-health, 2020, Kipris, 2023).
따라서 본 연구는 국내 성인들의 맞춤형화장품 인지도 및 제품 구매 선호도와 추천 의도를 조사하여 일반적 특성에 따라 집단별 비교연구를 제시하고, 상호관계를 심층적으로 분석하여 맞춤형화장품 시장의 현 상태를 파악하고자 한다. 이에 본 연구는 맞춤형화장품 분야의 영역 확대 및 시장 경쟁력을 강화를 위한 역할에 이바지하는 데 그 목적을 두고 있으며, 맞춤형화장품의 제품 개발 및 마케팅 전략 활용에 유용한 정보를 제공하는 데 의의가 있다.

II. 이론적 배경

1. 맞춤형화장품

1) 맞춤형화장품 정의 및 개념

맞춤형화장품이란 개인의 피부 상태나 취향에 맞춰 원료를 배합해 만드는 제품이며, 국내에선 2020년 3월 14일부터 맞춤형 화장품 판매업 제도가 도입되어 본격적으로 시행되었다(KLIC, 2020). 일반적으로 맞춤형화장품은 개인별 피부 문제점을 효과적으로 개선하고, 개인이 선호하는 취향을 제품에 반영하기 위한 목적으로 고객 개인별 피부 특성과 색, 향 등의 취향에 따라 화장품에 각종 영양성분이나 색소·향료 등을 조합해 판매하는 화장품으로 알려져 있다(KLIC, 2020; Jeong et al., 2023).
맞춤형화장품의 개념에는 개인의 소비 취향에 맞춰 제품을 판매하는 것부터 피부 유형에 따른 제품 종류 구분으로 소비자 본인의 피부 유형에 따라 제품을 선택하는 것, 정확한 피부진단을 통해 전문가가 제품을 추천하거나 제조해 판매하는 것 모두 포함된다(COSIN, 2022; Jeong et al., 2023).

2) 맞춤형화장품 국내 시장 현황

한국은 전 세계에서 첫 번째로 맞춤형화장품을 법으로 제정하고, 미래 화장품 산업 경쟁력을 강화하기 위해 관련 제도 개선과 산업 인프라 구축에 앞장서고 있다(MFDS, 2021). 국내 맞춤형화장품 시장 규모는 2021년 USD 35.43 million(480억 8백만 원)으로 그 성장률은 전년(2020) 대비 58.38% 증가한 것으로 예측된다(Fig. 1). 한국은 맞춤형화장품 제도화 국가로 민간 위주의 시범 비즈니스 모델이 확산하고 있는 단계이며, 현재 시장 규모는 일본보다 작을 것으로 추정되나, 향후 정부 주도의 시장 및 관련 인력 양성이 활발해지면 더욱 다양한 비즈니스 유형과 수출이 활성화될 것으로 예측된다(MFDS, 2021).

3) 맞춤형화장품 글로벌 시장 현황

식품의약품안전처에서 2021년 보고된 「맞춤형화장품의 세계시장 동향 조사·분석 자료집」을 살펴보면, 세계 맞춤형화장품의 세계시장의 규모는 2021년 기준 USD 11억 4,400만 달러(한화 약 1조 5,314억 7천만 원)로 추산되고 있으며, 2025년에는 USD 약 40억 500만 달러(한화 약 5조 3,613억 9천만원)까지 성장할 것으로 예측된다. 또한, 맞춤형화장품 비즈니스 시장 규모는 2021년 USD 436억 4천만 달러(성장률 7.2%)로 추정되며, 2025년 USD 581억 6천만 달러(성장률 7.6%)로 성장할 것으로 전망한다(Table 1).
이러한 성장세는 소비자들의 피부 유형과 특성에 따라 개인 맞춤형화장품을 사용하고자 하는 요구에 기인한다(Kcosmetics). 기존의 화장품 기업들뿐만 아니라 신규 기업들도 매년 발생하여 기술의 발전과 함께 경쟁력 확보를 위한 시장 진입의 형태로 볼 수 있으며, 맞춤형화장품 시장의 추세는 앞으로 더욱 강화될 것으로 예상된다(MFDS, 2021).

2. 인지도 및 제품인지도

인지도란 인간이 가지고 있는 지식 · 정보의 의미 있는 결합체이며, 어떤 행동을 했을 때 어떤 결과가 도출된다는 것을 마음속으로 미리 그려보는 내적 지도를 의미한다(KSLP, 2010; Jeong et al., 2023). 특히, 인지도는 일반적으로 브랜드 또는 제품이 얼마나 잘 알려져 있는지를 나타내며, 제품 인지도는 소비자들이 특정 제품을 인지하고 있는 정도를 의미한다(Koo et al., 2013; Jeong et al., 2023).

3. 선호도 및 구매 선호도

선호도란 어떤 대상을 특별히 가려서 좋아하는 정도를 말하는데, 특히 마케팅에서 소비자의 태도에 영향을 미치는 주관적·의식적·행동적 차원의 경향으로 소비자의 브랜드나 제품 선택에 밀접하게 영향을 미치며, 소비자의 선호도에 대한 이해를 바탕으로 효과적인 마케팅 전략 및 커뮤니케이션 프로그램을 수립할 수 있다(KPRCA, 2020; Kim & Kim, 2022).
구매 선호도란 소비자가 특정 상품이나 서비스를 선택하거나 구매할 때 어떤 제품, 브랜드, 또는 판매처를 선호하는 정도를 나타내는 지표이며, 이는 소비자의 구매 결정 과정에 중요한 역할을 하며, 마케팅 전략과 제품 · 서비스 개발에 영향을 미친다(Anderson & White, 2018; Kumar & Reinartz, 2018; Hernandez & Rodriguez, 2019). 구매 선호도는 다양한 요인에 따라 형성되며, 소비자의 욕구, 가치관, 경험, 제품 인지도, 가격, 품질, 편의성 등과 관련이 있다(Johnson & White, 2016; Chen & Liu, 2017; Thompson & Lewis, 2020).

4. 추천 의도

추천 의도는 소비자가 특정 제품이나 브랜드를 다른 사람에게 추천하려는 의도를 나타내는 지표로 이는 제품이나 브랜드의 인지도, 만족도, 신뢰도, 품질, 가치 등과 관련이 있으며, 소비자의 긍정적인 경험과 태도에 영향을 받는다. 추천 의도는 제품 또는 브랜드의 마케팅 및 소비자 행동 연구에서 중요한 주제 중 하나로 간주하며, 다양한 조사와 분석을 통해 측정된다(Clark, 2016; Brown, 2019; Johnson, 2019; Smith, 2021).

III. 내용 및 방법

1. 연구 문제

본 연구는 맞춤형화장품 제품에 대한 소비자들의 인지도 및 구매 선호 정도에 근거하여 맞춤형화장품 시장의 경쟁력 향상을 위한 기초 데이터를 확보하기 위해 일반적 특성에 따른 맞춤형화장품의 구매 선호도 차이 및 전반적인 맞춤형화장품 구매 선호도를 검증하고자 하였다. 따라서 본 연구는 다음과 같은 연구 문제를 설정하였다.
1. 조사대상자들의 맞춤형화장품의 인지도에 대하여 알아본다.
2. 조사대상자들의 전반적인 맞춤형화장품 구매 선호도를 알아본다.
3. 조사대상자들의 일반적 특성에 따른 맞춤형화장품 구매 선호도 차이를 알아본다.
4. 조사대상자들의 맞춤형화장품 추천 의도를 알아본다.

2. 연구 대상 및 자료수집

본 연구는 맞춤형화장품에 관한 인지도 및 구매 선호도에 대한 요인별 분석을 위해 국내 성인남녀를 대상으로 한 온라인 설문 조사를 시행하였으며, 편의 표집으로 조사하였다. 본 연구의 측정 도구에 대한 정확한 평가와 신뢰성 및 타당성 있는 데이터 수집을 위해 예비조사를 거쳐 본조사를 수행하였으며, 2023년 8월 8일부터 2023년 8월 21일까지 약 2주의 기간에 걸쳐 실시하였다. 설문지는 총 423부를 배부하여 항목별 선행질문과 비교하였을 때 빠지거나 다른 응답을 한 7부를 제외한 나머지 416부를 최종 분석 자료로 사용하였다.

3. 설문지 구성

본 연구는 Kim & Lee(2020), Kwon & Jeon(2020), Lee & Song(2020), Kim et al(2022), Jeong et al(2023)의 선행연구를 참고하여 설문 문항을 수정 및 보완하였다. 맞춤형화장품 인지도 및 구매 선호도에 대한 예비조사 분석 결과, 일반적 특성의 범위 확장 및 맞춤형화장품 구매 및 이용주기, 맞춤형화장품 추천 의도 관련 항목이 필요한 것으로 나타나 각각의 요인별 구성 문항을 추가하였으며, 이를 바탕으로 설문 문항을 재구성하였다. 설문지의 내용 중에 조사대상자의 일반적 특성은 성별, 나이, 거주지역, 혼인상태, 최종학력, 직업(직종), 월평균 소득(세전)의 7문항으로 구성하였다. 또한, 맞춤형화장품 인지도 6문항, 맞춤형화장품 구매 선호도 23문항, 맞춤형화장품 추천 의사 1문항의 요소를 구성하였다. 설문의 내용은 맞춤형화장품 인지 정도, 맞춤형화장품 정보 인지 경로, 맞춤형화장품 구매 및 이용 방법, 구매 및 이용하고자 하는 맞춤형화장품 제품의 유형, 맞춤형화장품 구매 및 이용주기, 맞춤형화장품 구매 자극 요소와 지각된 품질 및 서비스, 맞춤형화장품 특허기술, 맞춤형화장품 소재 및 디자인, 맞춤형화장품 가격, 정보 및 경험, 제품인지도, 맞춤형화장품 추천 의도 내용까지 총 37문항으로 구성되었다.

4. 자료 분석 방법

본 연구의 분석을 위하여 수집된 자료는 SPSS ver. 25.0 프로그램을 이용하였으며, 본 연구의 구체적 자료처리 및 분석 방법은 다음과 같다.
첫째, 조사대상자의 일반적 특성에 탐색을 위한 빈도분석을 시행하였다.
둘째, 측정 도구의 타당성을 검증하기 위한 탐색적 요인분석을 시행하였으며, 신뢰도를 검증하기 위하여 Cronbach’s α계수를 산출하였다.
셋째, 맞춤형화장품 인지도에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 차이가 있는지를 알아보기 위하여 교차분석을 시행하였다.
넷째, 맞춤형화장품 구매 선호도에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따른 차이가 나타나는지 알아보기 위한 독립표본 t-test 및 일원 변량분석(One way ANOVA)을 시행하였으며, 사후검정 방법으로는 Duncan test를 실시하였다.
다섯째, 맞춤형화장품 추천 의도에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 차이가 있는지를 알아보기 위하여 교차분석을 시행하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 일반적 특성

조사대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 시행한 결과는 Table 2와 같다. 분석 결과 성별은 ’남성‘ 115명(27.6%), ’여성‘ 301명(72.4%)으로 나타났으며, 연령은 ’20대‘ 146명(35.1%), ’30대‘ 200명(48.1%), ’40대 이상‘ 70명(16.8%)으로 나타났다. 거주지역은 ’서울‘ 141명(33.9%), ’경기‘ 108명(26.0%), ’경상‘ 92명(22.1%), ’충청‘ 38명(9.1%), ’전라‘ 23명(5.5%), ’강원, 제주’ 14명(3.4%) 순으로 나타났으며, 결혼 여부는 ‘미혼’ 311명(74.8%), ‘기혼’ 105명(25.2%)으로 나타났다.
학력은 ‘고졸 이하’ 26명(6.3%), ‘2/3년제 (재)졸업’ 116명(27.9%), ‘4년제 대학 (재)졸업’ 256명(61.5%), ‘대학원 (재) 졸업’ 18명(4.3%)으로 나타났고, 직업은 ‘관리/사무직’ 141명(33.9%), ‘판매/서비스직’ 86명(20.7%), ‘기술/생산직’ 49명(11.8%), ‘전문직’ 39명(9.4%), ‘학생’ 36명(8.7%), ‘자영업’ 33명(7.9%), ‘주부’ 18명(4.3%), ‘공무원/교육자’ 14명(3.4%) 순으로 나타났으며, 월평균 소득은 ‘200만 원 미만’ 42명(10.1%), ‘200-300만 원 미만’ 190명(45.7%), ‘300-400만 원 미만’ 148명(35.6%), ‘400만 원 이상’ 36명(8.7%)으로 나타났다.

2. 맞춤형화장품 인지도

맞춤형화장품 인지도에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 차이가 있는지를 알아보기 위하여 교차분석을 시행한 결과 다음과 같다.

1) 맞춤형화장품 인지 정도

맞춤형화장품 인지 정도에 대해 분석한 결과는 Table 3과 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘매우 잘 알고 있음’ 56명(13.5%), ‘잘 알고 있음’ 213명(51.2%), ‘보통’ 109명(26.2%), ‘잘 모름’ 38명(9.1%)으로 나타나 전체 64.7%가 맞춤형화장품에 대해 인식하고 있으며, 비교적 잘 알고 있는 것으로 볼 수 있다. 또한, 맞춤형 화장품을 인지하고 있는 대상을 나타낸 김소혜 외(2022)의 연구 결과에서 ’잘 알고 있음‘ 정도의 수준으로 본 연구 결과와 일치하는 것을 알 수 있었다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 거주지역, 결혼 여부, 학력, 직업에 따라서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 먼저 성별에 따라서는 남성보다 여성의 경우 상대적으로 맞춤형화장품에 대해 잘 알고 있는 것으로 나타났으며, 연령에 따라 비교적 연령이 적을수록 맞춤형화장품에 대해 잘 알고 있는 것으로 나타났다. 또한, 거주지역에 따라서는 경상 지역의 경우 상대적으로 맞춤형화장품에 대해 잘 알고 있는 것으로 나타났으며, 결혼 여부에 따라서는 기혼보다 미혼의 경우 상대적으로 맞춤형화장품에 대해 잘 알고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 학력에 따라 비교적 학력이 높을수록 맞춤형화장품에 대해 잘 알고 있는 것으로 나타났으며, 직업에 따라 전문직이나 학생, 판매/서비스직 순으로 맞춤형화장품에 대해 잘 알고 있는 것으로 나타났다.

2) 맞춤형화장품 정보 인지 경로

맞춤형화장품 정보 인지 경로에 대해 분석한 결과는 Table 4와 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘주변 지인의 권유’가 163명(39.2%)으로 가장 높게 나타났고, ‘온라인 광고’ 156명(37.5%), ‘행사·전시·박람회’ 65명(15.6%), ‘판매인의 권유(오프라인)’ 18명(4.3%), ‘본 설문’ 14명(3.4%) 순으로 나타나 대체로 주변 지인의 권유나 온라인 광고를 통해 맞춤형화장품 관련 정보를 인지하게 된 것으로 알 수 있다. 이는 맞춤형화장품 정보의 인지 경로 대상을 나타낸 Kim at al(2022), Jeong et al.(2023)의 연구 결과와 본 연구가 유사한 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 거주지역, 학력에 따라서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 먼저 거주지역에 따라서는 서울, 충청, 경상 지역의 경우 대체로 주변 지인의 권유를 통해 맞춤형화장품 정보를 알게 된 것으로 나타났으나 경기, 강원, 제주 지역의 경우 온라인 광고를 통해, 전라 지역의 경우 주변 지인의 권유 또는 온라인 광고를 통해 알게 된 것으로 나타나 차이를 보였다. 또한, 학력에 따라서 고졸 이하나 2/3년제 (재)졸업의 경우 대체로 주변 지인의 권유를 통해 맞춤형화장품 정보를 알게 된 것으로 나타났으나 4년제 대학 (재)졸업이나 대학원 (재)졸업의 경우 온라인 광고를 통해 알게 된 것으로 나타나 차이를 보였다.

3) 맞춤형화장품 구매 및 이용 방법

맞춤형화장품 구매 및 이용 방법에 대해 분석한 결과는 Table 5와 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘인터넷 쇼핑몰(온라인)’이 209명(50.2%)으로 가장 높게 나타났고, ‘전문 매장 방문’ 120명(28.8%), ‘모바일 앱’ 46명(11.1%), ‘행사·전시·박람회’ 22명(5.3%), ‘백화점’ 19명(4.6%) 순으로 나타나 대체로 인터넷 쇼핑몰(온라인)에서 맞춤형화장품을 구매 및 이용하고자 하는 것으로 볼 수 있다. 이는 맞춤형화장품 제품의 구매 의사 및 이용 여부 대상을 나타낸 Jeong et al.(2023)의 연구 결과와 본 연구가 유사한 결과를 보이는 것을 알 수 있었다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 연령, 거주지역, 학력에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 먼저 연령에 따라서는 다소 차이는 있으나 연령별 50% 이상이 인터넷 쇼핑몰(온라인)에서 맞춤형화장품을 구매 및 이용하고자 하는 것으로 나타났고, 거주지역에 따라 다소 차이는 있었으나 각 지역 모두 대체로 인터넷 쇼핑몰(온라인)에서 맞춤형화장품을 구매 및 이용하고자 하는 것으로 나타났다. 또한, 학력에 따라서는 고졸 이하나 2/3년제 (재)졸업, 4년제 대학 (재)졸업의 경우 대체로 인터넷 쇼핑몰(온라인)에서 맞춤형화장품을 구매 및 이용하고자 하는 것으로 대학원 (재)졸업의 경우 전문 매장 방문을 통해 구매 및 이용하고자 하는 것으로 나타나 차이를 보였다.
COVID-19의 세계적 유행에 따라 사회적 위험으로 인한 다양한 요소들로 인해 오프라인 쇼핑이 일부 제한되어 온라인 쇼핑 이용률이 증가하였으며(Lee, 2020; Choi, 2020), 이러한 추세는 화장품 소비심리와 구매 행동에 영향을 미쳐 온라인 쇼핑을 더 선호하는 경향이 나타남(Lim & Seo, 2021)을 알 수 있었다. 또한, 최근 온라인 쇼핑, 소셜 네트워크(SNS)의 이용률이 더욱 증가했기 때문에(Lee, 2022) 응답 비율이 다소 높은 것으로 해석되었으며, 이에 부응하여 소셜 미디어를 활용한 맞춤형화장품 제품 출시 및 홍보, 온·오프라인을 연계한 맞춤 서비스를 제공하는 등의 적극적인 마케팅 활동 등이 필요할 것으로 사료된다.

4) 구매 및 이용하고자 하는 맞춤형화장품 유형(다중응답)

구매 및 이용하고자 하는 맞춤형화장품 유형을 분석한 결과는 Table 6와 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘스킨케어 제품’이 298명(71.6%)으로 가장 높게 나타났고, ‘메이크업 제품’ 192명(46.2%), ‘헤어 제품’ 123명(29.6%)으로 나타나 대체로 스킨케어 제품을 구매 및 이용하고자 하는 것으로 볼 수 있다. 이는 맞춤형화장품 품목 선호 대상을 나타낸 Kim et al(2022)의 연구 결과와 본 연구가 일치하는 것을 알 수 있었다. 이처럼 색조 제품에 집중했던 과거와 달리 스킨케어에 대한 중요성의 인식이 늘어남(KCA, 2020)에 따른 결과로 해석되며, 뷰티 시장 최대 제품군인 스킨케어 제품의 소비자 관심도에 따라 맞춤형화장품 수요가 높은 제품의 개발 영역 확대가 필요할 것으로 사료된다.

5) 맞춤형화장품 구매 및 이용주기

맞춤형화장품 구매 및 이용주기에 대해 분석한 결과는 Table 7과 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘6개월 단위’가 154명(37.0%)으로 가장 높게 나타났고, ‘3개월 단위’ 140명(33.7%), ‘1년 단위 이상’ 42명(10.1%), ‘월 단위’ 41명(9.9%), ‘판매자의 권장 주기’ 39명(9.4%) 순으로 나타나 대체로 6개월 단위로 맞춤형화장품을 구매 및 이용하는 것으로 볼 수 있다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 거주지역, 학력에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 먼저, 성별에 따라서는 다소 차이는 있었으나 남·녀 모두 대체로 6개월 단위나 3개월 단위로 맞춤형화장품을 구매 및 이용하는 것으로 나타났고, 연령에 따라서는 20대의 경우 대체로 6개월 단위로 맞춤형화장품을 구매 및 이용하는 것으로 나타났으나 30-40대 이상의 경우 3개월 단위로 구매 및 이용하는 것으로 나타나 차이를 보였다. 연령대별 일반화장품 구매 주기 행동을 나타낸 Go(2020)의 연구 결과에서 30대의 구매 주기는 본 연구와 일치함에 반해 20대는 1개월 이하 1회, 30대 이상은 5-6개월 이상 1회의 구매 주기로 맞춤형화장품과 일반화장품의 구매 및 이용주기에 대한 구매 의도의 차이가 있는 것을 알 수 있었다. 또한, 거주지역에 따라서는 강원, 제주 지역의 경우 대체로 월 단위로 맞춤형화장품을 구매 및 이용하는 것으로 나타났으나 서울, 경기, 충청 지역의 경우 3개월 단위로, 경상, 전라 지역의 경우 6개월 단위로 구매 및 이용하는 것으로 나타나 차이를 보였으며, 학력에 따라서는 고졸 이하나 2/3년제 (재)졸업, 대학원 (재)졸업의 경우 대체로 3개월 단위로 맞춤형화장품을 구매 및 이용하는 것으로 나타났으나 4년제 대학 (재)졸업의 경우 6개월 단위로 구매 및 이용하는 것으로 나타나 차이를 보였다.

6) 맞춤형화장품 구매 자극 요소

맞춤형화장품 구매 자극 요소에 대해 분석한 결과는 Table 8과 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘개인화(맞춤형)’이 278명(66.8%)으로 가장 높게 나타났고, ‘경험 또는 호기심’ 88명(21.2%), ‘마케팅’ 32명(7.7%), ‘제품 디자인’과 ‘유행성’이 각 9명(2.2%) 순으로 나타나 대체로 개인화(맞춤형)가 구매 자극 요소인 것으로 볼 수 있다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 연령, 거주지역, 학력, 직업에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 먼저, 연령에 따라서는 다소 차이는 있었으나 각각의 연령 모두 50% 이상 개인화(맞춤형)가 구매 자극 요소라고 생각하는 것으로 나타났고, 거주지역에 따라서도 다소 차이는 있으나 각각의 지역 모두 50% 이상이 개인화(맞춤형)가 구매 자극 요소라고 생각하는 것으로 나타났다. 또한, 학력에 따라서는 고졸 이하의 경우 개인화(맞춤형)나 경험 또는 호기심이 구매 자극 요소라고 생각하는 것으로 나타났으나 2/3년제 (재)졸업이나 4년제 대학 (재)졸업, 대학원 (재)졸업의 경우 개인화(맞춤형)가 구매 자극 요소라고 생각하는 것으로 나타나 그 차이를 보였으며, 직업에 따라서는 다소 차이는 있었으나 각각의 직업 모두 50% 이상 개인화(맞춤형)가 구매 자극 요소라고 생각하는 것으로 나타났다.
이처럼 맞춤형화장품이 가진 개인화(맞춤형)의 특성을 더욱 강화하고, 맞춤형화장품의 구매 자극 요소를 높여 기존 일반화장품과의 차별화에 대한 필요성을 제안하며, 많은 소비자들의 구매 및 재구매를 유도할 수 있도록 온·오프라인 여러 수단을 이용한 적극적인 마케팅 홍보 및 다양한 제품군 출시 등의 추가 전략이 중요하게 작용할 것으로 사료된다.

3. 맞춤형화장품 구매 선호도

맞춤형화장품 구매 선호도에 대해 알아보고, 조사대상자의 일반적 특성에 따라 차이가 있는지를 알아보기 위하여 독립표본 t-test 및 일원 변량분석(One way ANOVA)을 시행한 결과이다. 사후검정 방법으로는 Duncan test를 실시하였다.

1) 전반적인 맞춤형화장품 구매 선호도

전반적인 맞춤형화장품 구매 선호도에 대해 알아보기 위한 기술 통계분석을 시행한 결과 Table 9과 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘품질 및 서비스’(M=4.23)가 가장 높게 나타났으며, ‘가격 및 경험’(M=4.11), ‘소재 및 디자인’(M=4.06), ‘특허기술’(M=4.01), ‘브랜드’(M=3.95) 순으로 전반적인 맞춤형화장품 구매 선호도는 평균 4.12점으로 나타났다.

2) 일반적 특성에 따른 맞춤형화장품 구매 선호도 차이

일반적 특성에 따라 맞춤형화장품 구매 선호도에 차이가 있는지를 분석한 결과는 Table 10과 같다. 분석 결과 성별에 따라 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 소재 및 디자인, 가격 및 경험, 브랜드에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.01), 남성보다 여성의 경우 상대적으로 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 소재 및 디자인, 가격 및 경험, 브랜드 선호도가 높은 것으로 나타났다.
거주지역에 따라서는 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 가격 및 경험, 브랜드에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 특히 서울 지역의 경우 상대적으로 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 가격 및 경험, 브랜드 선호도가 높은 것으로 나타났고, 서울, 경상 지역의 경우 상대적으로 품질 및 서비스 선호도가 높은 것으로 나타나 차이를 보였다.
학력에 따라서는 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 가격 및 경험에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 고졸 이하 2/3년제 (재)졸업에 비해 4년제 대학 (재)졸업이나 대학원 (재)졸업의 경우 상대적으로 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 가격 및 경험 선호도가 높은 것으로 나타났다.
직업에 따라서는 구매 선호도의 하위요인별 가격 및 경험에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 공무원/교육자의 경우 자영업이나 전문직보다 상대적으로 가격 및 경험 선호도가 높은 것으로 나타났다.
이 외에 연령, 결혼 여부, 월평균 소득에 따라서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다(p>.05).

4. 맞춤형화장품 추천 의도

맞춤형화장품 추천 의도에 대해 분석한 결과, Table 11과 같다. 분석 결과 전체적으로 볼 때, ‘매우 그렇다’ 130명(31.3%), ‘그렇다’ 225명(54.1%), ‘보통이다’ 58명(13.9%), ‘그렇지 않다’ 3명(0.7%)으로 나타나 전체 85.4%가 맞춤형화장품 추천 의도가 있는 것으로 볼 수 있다.
조사대상자의 일반적 특성에 따라서는 성별, 연령, 학력에 따라 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 먼저 성별에 따라서는 남성보다 여성의 경우 상대적으로 맞춤형화장품 추천 의도가 높은 것으로 나타났고, 연령에 따라서는 비교적 연령이 적을수록 맞춤형화장품 추천 의도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 학력에 따라서는 비교적 학력이 높을수록 맞춤형화장품 추천 의도가 높은 것으로 나타났다.
추천 의도는 고객 만족과 제품의 재이용 의도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다(Kim & Lee, 2020; Sim & Kim, 2021). 맞춤형화장품의 추천 의사가 없는 소비자의 추천 의도 및 재구매 요인을 강화하기 위해 맞춤형화장품 제품의 기술, 품질 및 기능 부분 등을 적극적으로 개선하여 맞춤형화장품의 특별 가치를 더욱더 높이며, 기타 단점들을 보완하여 맞품형화장품 제품에 대한 이해도 및 접근성을 높이는 방식의 마케팅 요소가 중요하게 작용할 것으로 사료된다.

V. 결 론

본 연구는 국내 성인남녀 416명을 대상으로 온라인 설문조사를 시행하여 맞춤형화장품의 인지도 및 전반적인 구매 선호도, 일반적 특성에 따른 맞춤형화장품 구매 선호도 차이, 추천 의도를 조사하여 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 이의 상호관련성을 알아봄으로써 맞춤형화장품 기술 및 시장 활성화를 위한 방향 또는 방안 등을 모색하는데 기초자료로 제공하고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 조사대상자들 전체에서 맞춤형화장품 인지도 조사 결과, ‘잘 알고 있음’ 수준으로 맞춤형화장품에 대한 인지를 하고 있었으며, 소비자들의 맞춤형화장품의 인식이 이전보다 높아진 것을 알 수 있었다. 맞춤형화장품 정보 인지 경로는 ‘주변 지인의 권유’의 응답률이 가장 높게 나타났다. 맞춤형화장품 구매 및 이용 방법으로 ‘인터넷 쇼핑몰(온라인)’의 응답률이 높았으며, 구매 및 이용하고자 하는 맞춤형화장품의 유형은 ‘스킨케어 제품’의 응답률이 가장 높게 나타났다. 맞춤형화장품의 구매 및 이용주기는 ‘6개월 단위’의 응답률이 가장 높게 나타났으며, 맞춤형화장품의 구매 자극 요소는 ‘개인화(맞춤형)’가 가장 높게 나타났다.
둘째, 조사대상자들 전체에서 맞춤형화장품 구매 선호도 조사 결과, ‘품질 및 서비스’의 요인이 가장 높게 나타났고, ‘가격 및 경험’, ‘소재 및 디자인’, ‘특허기술’, ‘브랜드’ 순으로 나타났다.
셋째, 일반적 특성에 따라 맞춤형화장품 구매 선호도 차이 분석 결과, 성별에 따라 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 소재 및 디자인, 가격 및 경험, 브랜드에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 여성의 경우 상대적으로 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 소재 및 디자인, 가격 및 경험, 브랜드 선호도가 높은 것으로 나타났다. 거주지역에 따라서는 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 가격 및 경험, 브랜드에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 서울 지역의 경우 상대적으로 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 가격 및 경험, 브랜드 선호도가 높은 것으로 나타났고, 서울, 경상 지역의 경우 상대적으로 품질 및 서비스 선호도가 높은 것으로 나타나 차이를 보였다. 학력에 따라서는 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 가격 및 경험에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 고졸 이하 2/3년제 (재)졸업보다 4년제 대학 (재)졸업이나 대학원 (재)졸업의 경우 상대적으로 전반적인 구매 선호도와 하위요인별 품질 및 서비스, 가격 및 경험 선호도가 높은 것으로 나타났다. 직업에 따라서는 구매 선호도의 하위요인별 가격 및 경험에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 공무원/교육자의 경우 자영업이나 전문직보다 상대적으로 가격 및 경험 선호도가 높은 것으로 나타났다.
넷째, 조사대상자들 전체에서 맞춤형화장품 추천 의도 조사 결과, ‘그렇다’가 가장 높게 나타났으며, 전체 대상자의 85.4%가 맞춤형화장품 추천에 긍정적인 의도를 가지는 것을 알 수 있었다.
이상과 같은 결과로 볼 때 설문 조사를 통하여 분석한 맞춤형화장품 시장은 이전보다 높은 대중들의 인식 수준과 구매 및 선호 비율로 현재 꾸준한 성장기인 것으로 파악되었으며, 맞춤형화장품 분야 전반에 걸쳐 접근성을 더욱 높이기 위해 단순 제품 제조기술 및 추천시스템 정도의 서비스를 넘어 소비자들의 의견을 적극 수렴하여 반영한 제품의 상품화 추진과 브랜딩이 요구된다는 사실이 명확해졌다고 할 수 있다. 또한, 본 연구를 통해 소비자 개인의맞품형화장품에 대한 다양한 기대를 충족시키기 위한 제품 연구 개발 및 마케팅 요소의 연구 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료되며, 맞춤형화장품의 본질에 부합하는 차별화된 기술 및 마케팅 전략 또는 소비자들의 구매 및 재구매 요인을 강화하여 산업 경쟁력을 제고할 필요성이 있음을 시사한다.

Fig. 1.
Size and Growth Rate of Domestic Customized Cosmetics Market
JKSC-2024-30-6-1366f1.jpg
Table 1.
Size and Growth Rate of Global Customized Cosmetics Market (Unit : USD Million, %)
Division 2019 2020 2021 (E) 2022 (E) 2023 (E) 2024 (E) 2025 (E)
Market Size of Customized Cosmetics 655 753 1,144 1,603 2,218 2,975 4,005
Growth Rate (%) 16.4 15.0 51.9 40.1 38.4 34.1 34.6
Market Size of Customized Cosmetics Business 38,020 40,720 43,660 46,840 50,310 54,070 58,160
Growth Rate (%) - 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6
Table 2.
General Characteristics of Study Subjects
Division N %
Sex Male 115 27.6
Female 301 72.4
Age 20s 146 35.1
30s 200 48.1
40s and Above 70 16.8
Residential Area Seoul 141 33.9
Gyeonggi 108 26.0
Chungcheong 38 9.1
Gyeongsang 92 22.1
Jeolla 23 5.5
Gangwon, Jeju 14 3.4
Marital status Single 311 74.8
Married 105 25.2
Educational level ≤High School 26 6.3
Junior College Diploma 116 27.9
≥University Diploma 256 61.5
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 18 4.3
Occupation Technical/Production Positions 49 11.8
Administrative/Management Positions 141 33.9
Sales/Service Positions 86 20.7
Self-Employed 33 7.9
Professionals 39 9.4
Public Servants/Educators 14 3.4
Student 36 8.7
Housewife 18 4.3
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 42 10.1
Between 2 to 3 Million KRW 190 45.7
Between 3 to 4 Million KRW 148 35.6
More Than 4 Million KRW 36 8.7
Total 416 100.0
Table 3.
Awareness Level of Customized Cosmetics
Division Awareness Level of Customized Cosmetics
χ2 (p)
Not at all familiar Somewhat familiar Familiar Very familiar
Sex Male 11 (9.6) 38 (33.0) 62 (53.9) 4 (3.5) 14.867** (.002)
Female 27 (9.0) 71 (23.6) 151 (50.2) 52 (17.3)
Age 20s 13 (8.9) 27 (18.5) 86 (58.9) 20 (13.7) 14.001* (.030)
30s 16 (8.0) 55 (27.5) 99 (49.5) 30 (15.0)
40s and Above 9 (12.9) 27 (38.6) 28 (40.0) 6 (8.6)
Residential Area Seoul 18 (12.8) 34 (24.1) 71 (50.4) 18 (12.8) 24.704 (.054)
Gyeonggi 13 (12.0) 32 (29.6) 52 (48.1) 11 (10.2)
Chungcheong 2 (5.3) 10 (26.3) 18 (47.4) 8 (21.1)
Gyeongsang 4 (4.3) 17 (18.5) 58 (63.0) 13 (14.1)
Jeolla 1 (4.3) 8 (34.8) 9 (39.1) 5 (21.7)
Gangwon, Jeju 0 (.0) 8 (57.1) 5 (35.7) 1 (7.1)
Marital status Single 26 (8.4) 73 (23.5) 162 (52.1) 50 (16.1) 10.764* (.013)
Married 12 (11.4) 36 (34.3) 51 (48.6) 6 (5.7)
Educational level ≤High School 3 (11.5) 9 (34.6) 12 (46.2) 2 (7.7) 23.079** (.006)
Junior College Diploma 14 (12.1) 37 (31.9) 53 (45.7) 12 (10.3)
≥University Diploma 21 (8.2) 60 (23.4) 141 (55.1) 34 (13.3)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 0 (.0) 3 (16.7) 7 (38.9) 8 (44.4)
Occupation Technical/Production Positions 3 (6.1) 16 (32.7) 26 (53.1) 4 (8.2) 38.209* (.012)
Administrative/Management Positions 15 (10.6) 39 (27.7) 65 (46.1) 22 (15.6)
Sales/Service Positions 2 (2.3) 23 (26.7) 51 (59.3) 10 (11.6)
Self-Employed 6 (18.2) 10 (30.3) 15 (45.5) 2 (6.1)
Professionals 1 (2.6) 6 (15.4) 24 (61.5) 8 (20.5)
Public Servants/Educators 4 (28.6) 3 (21.4) 4 (28.6) 3 (21.4)
Student 6 (16.7) 4 (11.1) 22 (61.1) 4 (11.1)
Housewife 1 (5.6) 8 (44.4) 6 (33.3) 3 (16.7)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 7 (16.7) 6 (14.3) 24 (57.1) 5 (11.9) 14.970 (.092)
Between 2 to 3 Million KRW 15 (7.9) 54 (28.4) 97 (51.1) 24 (12.6)
Between 3 to 4 Million KRW 13 (8.8) 34 (23.0) 75 (50.7) 26 (17.6)
More Than 4 Million KRW 3 (8.3) 15 (41.7) 17 (47.2) 1 (2.8)
Total 38 (9.1) 109 (26.2) 213 (51.2) 56 (13.5)

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 4.
Information Awareness Route for Customized Cosmetics
Division Information Awareness Route for Customized Cosmetics
χ2 (p)
Online advertising Recommendation from Acquaintances Events, Exhibitions, and Trade Shows Salesperson's Recommendation (Offline) This Survey
Sex Male 31 (27.0) 55 (47.8) 18 (15.7) 7 (6.1) 4 (3.5) 8.886 (.064)
Female 125 (41.5) 108 (35.9) 47 (15.6) 11 (3.7) 10 (3.3)
Age 20s 59 (40.4) 55 (37.7) 21 (14.4) 7 (4.8) 4 (2.7) 8.000 (.433)
30s 74 (37.0) 74 (37.0) 38 (19.0) 8 (4.0) 6 (3.0)
40s and Above 23 (32.9) 34 (48.6) 6 (8.6) 3 (4.3) 4 (5.7)
Residential Area Seoul 55 (39.0) 62 (44.0) 17 (12.1) 2 (1.4) 5 (3.5) 35.105* (.020)
Gyeonggi 41 (38.0) 37 (34.3) 19 (17.6) 6 (5.6) 5 (4.6)
Chungcheong 9 (23.7) 14 (36.8) 10 (26.3) 5 (13.2) 0 (.0)
Gyeongsang 36 (39.1) 39 (42.4) 13 (14.1) 1 (1.1) 3 (3.3)
Jeolla 7 (30.4) 7 (30.4) 4 (17.4) 4 (17.4) 1 (4.3)
Gangwon, Jeju 8 (57.1) 4 (28.6) 2 (14.3) 0 (.0) 0 (.0)
Marital status Single 119 (38.3) 116 (37.3) 55 (17.7) 12 (3.9) 9 (2.9) 6.092 (.192)
Married 37 (35.2) 47 (44.8) 10 (9.5) 6 (5.7) 5 (4.8)
Educational level ≤High School 8 (30.8) 11 (42.3) 2 (7.7) 4 (15.4) 1 (3.8) 23.038* (.027)
Junior College Diploma 37 (31.9) 45 (38.8) 27 (23.3) 6 (5.2) 1 (.9)
≥University Diploma 103 (40.2) 101 (39.5) 32 (12.5) 8 (3.1) 12 (4.7)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 8 (44.4) 6 (33.3) 4 (22.2) 0 (.0) 0 (.0)
Occupation Technical/Production Positions 14 (28.6) 25 (51.0) 6 (12.2) 4 (8.2) 0 (.0) 33.944 (.203)
Administrative/Management Positions 48 (34.0) 53 (37.6) 28 (19.9) 6 (4.3) 6 (4.3)
Sales/Service Positions 39 (45.3) 34 (39.5) 10 (11.6) 2 (2.3) 1 (1.2)
Self-Employed 10 (30.3) 15 (45.5) 2 (6.1) 3 (9.1) 3 (9.1)
Professionals 14 (35.9) 13 (33.3) 10 (25.6) 2 (5.1) 0 (.0)
Public Servants/Educators 8 (57.1) 5 (35.7) 1 (7.1) 0 (.0) 0 (.0)
Student 16 (44.4) 12 (33.3) 5 (13.9) 0 (.0) 3 (8.3)
Housewife 7 (38.9) 6 (33.3) 3 (16.7) 1 (5.6) 1 (5.6)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 17 (40.5) 12 (28.6) 9 (21.4) 0 (.0) 4 (9.5) 19.560 (.076)
Between 2 to 3 Million KRW 80 (42.1) 76 (40.0) 22 (11.6) 8 (4.2) 4 (2.1)
Between 3 to 4 Million KRW 45 (30.4) 60 (40.5) 28 (18.9) 10 (6.8) 5 (3.4)
More Than 4 Million KRW 14 (38.9) 15 (41.7) 6 (16.7) 0 (.0) 1 (2.8)
Total 156 (37.5) 163 (39.2) 65 (15.6) 18 (4.3) 14 (3.4)

* p<.05

Table 5.
Customized Cosmetics Purchase and Usage Methods
Division Customized Cosmetics Purchase and Usage Methods
χ2 (p)
Specialty Stores Online Shopping Mall Mobile App Events, Exhibitions, and Trade Shows Department Store
Sex Male 31 (27.0) 55 (47.8) 16 (13.9) 6 (5.2) 7 (6.1) 2.358 (.670)
Female 89 (29.6) 154 (51.2) 30 (10.0) 16 (5.3) 12 (4.0)
Age 20s 49 (33.6) 74 (50.7) 7 (4.8) 8 (5.5) 8 (5.5) 20.461** (.009)
30s 55 (27.5) 100 (50.0) 28 (14.0) 13 (6.5) 4 (2.0)
40s and Above 16 (22.9) 35 (50.0) 11 (15.7) 1 (1.4) 7 (10.0)
Residential Area Seoul 39 (27.7) 75 (53.2) 16 (11.3) 7 (5.0) 4 (2.8) 32.794* (.036)
Gyeonggi 22 (20.4) 59 (54.6) 16 (14.8) 6 (5.6) 5 (4.6)
Chungcheong 8 (21.1) 15 (39.5) 7 (18.4) 5 (13.2) 3 (7.9)
Gyeongsang 39 (42.4) 43 (46.7) 4 (4.3) 1 (1.1) 5 (5.4)
Jeolla 6 (26.1) 11 (47.8) 2 (8.7) 3 (13.0) 1 (4.3)
Gangwon, Jeju 6 (42.9) 6 (42.9) 1 (7.1) 0 (.0) 1 (7.1)
Marital status Single 96 (30.9) 153 (49.2) 31 (10.0) 20 (6.4) 11 (3.5) 9.242 (.055)
Married 24 (22.9) 56 (53.3) 15 (14.3) 2 (1.9) 8 (7.6)
Educational level ≤High School 7 (26.9) 8 (30.8) 3 (11.5) 2 (7.7) 6 (23.1) 47.919*** (.000)
Junior College Diploma 34 (29.3) 48 (41.4) 18 (15.5) 12 (10.3) 4 (3.4)
≥University Diploma 70 (27.3) 148 (57.8) 21 (8.2) 8 (3.1) 9 (3.5)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 9 (50.0) 5 (27.8) 4 (22.2) 0 (.0) 0 (.0)
Occupation Technical/Production Positions 19 (38.8) 19 (38.8) 5 (10.2) 5 (10.2) 1 (2.0) 29.278 (.399)
Administrative/Management Positions 32 (22.7) 76 (53.9) 19 (13.5) 7 (5.0) 7 (5.0)
Sales/Service Positions 28 (32.6) 46 (53.5) 7 (8.1) 4 (4.7) 1 (1.2)
Self-Employed 10 (30.3) 15 (45.5) 3 (9.1) 1 (3.0) 4 (12.1)
Professionals 13 (33.3) 18 (46.2) 4 (10.3) 3 (7.7) 1 (2.6)
Public Servants/Educators 4 (28.6) 8 (57.1) 2 (14.3) 0 (.0) 0 (.0)
Student 12 (33.3) 18 (50.0) 3 (8.3) 1 (2.8) 2 (5.6)
Housewife 2 (11.1) 9 (50.0) 3 (16.7) 1 (5.6) 3 (16.7)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 14 (33.3) 19 (45.2) 2 (4.8) 2 (4.8) 5 (11.9) 20.021 (.067)
Between 2 to 3 Million KRW 62 (32.6) 93 (48.9) 18 (9.5) 12 (6.3) 5 (2.6)
Between 3 to 4 Million KRW 40 (27.0) 72 (48.6) 22 (14.9) 6 (4.1) 8 (5.4)
More Than 4 Million KRW 4 (11.1) 25 (69.4) 4 (11.1) 2 (5.6) 1 (2.8)
Total 120 (28.8) 209 (50.2) 46 (11.1) 22 (5.3) 19 (4.6)

* p<.05,

** p<.01,

** p<.001

Table 6.
Types of Customized Cosmetics Desired for Purchase and Usage (Multiple Responses)
Division Types of Customized Cosmetics Desired for Purchase and Usage
Skincare Products Makeup Products Hair Products
Sex Male 72 (62.6) 28 (24.3) 58 (50.4)
Female 226 (75.1) 164 (54.5) 65 (21.6)
Age 20s 105 (71.9) 74 (50.7) 45 (30.8)
30s 139 (69.5) 91 (45.5) 62 (31.0)
40s and Above 54 (77.1) 27 (38.6) 16 (22.9)
Residential Area Seoul 108 (76.6) 69 (48.9) 27 (19.1)
Gyeonggi 81 (75.0) 43 (39.8) 31 (28.7)
Chungcheong 24 (63.2) 15 (39.5) 12 (31.6)
Gyeongsang 59 (64.1) 51 (55.4) 40 (43.5)
Jeolla 14 (60.9) 7 (30.4) 9 (39.1)
Gangwon, Jeju 12 (85.7) 7 (50.0) 4 (28.6)
Marital status Single 220 (70.7) 153 (49.2) 87 (28.0)
Married 78 (74.3) 39 (37.1) 36 (34.3)
Educational level ≤High School 19 (73.1) 8 (30.8) 4 (15.4)
Junior College Diploma 71 (61.2) 52 (44.8) 24 (20.7)
≥University Diploma 196 (76.6) 122 (47.7) 85 (33.2)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 12 (66.7) 10 (55.6) 10 (55.6)
Occupation Technical/Production Positions 28 (57.1) 17 (34.7) 21 (42.9)
Administrative/Management Positions 111 (78.7) 65 (46.1) 21 (14.9)
Sales/Service Positions 65 (75.6) 49 (57.0) 18 (20.9)
Self-Employed 27 (81.8) 7 (21.2) 13 (39.4)
Professionals 21 (53.8) 16 (41.0) 27 (69.2)
Public Servants/Educators 13 (92.9) 5 (35.7) 4 (28.6)
Student 21 (58.3) 23 (63.9) 13 (36.1)
Housewife 12 (66.7) 10 (55.6) 6 (33.3)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 27 (64.3) 26 (61.9) 17 (40.5)
Between 2 to 3 Million KRW 149 (78.4) 91 (47.9) 36 (18.9)
Between 3 to 4 Million KRW 97 (65.5) 66 (44.6) 54 (36.5)
More Than 4 Million KRW 25 (69.4) 9 (25.0) 16 (44.4)
Total 298 (71.6) 192 (46.2) 123 (29.6)
Table 7.
Purchase and Usage Cycle for Customized Cosmetics
Division Purchase and Usage Cycle for Customized Cosmetics
χ2 (p)
On a Monthly Basis Every 3 Months Every 6 Months More than 1 Year Recommended Frequency by Seller
Sex Male 10 (8.7) 35 (30.4) 37 (32.2) 14 (12.2) 19 (16.5) 11.053* (.026)
Female 31 (10.3) 105 (34.9) 117 (38.9) 28 (9.3) 20 (6.6)
Age 20s 12 (8.2) 34 (23.3) 67 (45.9) 19 (13.0) 14 (9.6) 16.894* (.031)
30s 23 (11.5) 80 (40.0) 65 (32.5) 14 (7.0) 18 (9.0)
40s and Above 6 (8.6) 26 (37.1) 22 (31.4) 9 (12.9) 7 (10.0)
Residential Area Seoul 18 (12.8) 56 (39.7) 44 (31.2) 14 (9.9) 9 (6.4) 65.369*** (.000)
Gyeonggi 7 (6.5) 40 (37.0) 39 (36.1) 11 (10.2) 11 (10.2)
Chungcheong 2 (5.3) 24 (63.2) 6 (15.8) 4 (10.5) 2 (5.3)
Gyeongsang 5 (5.4) 16 (17.4) 51 (55.4) 7 (7.6) 13 (14.1)
Jeolla 4 (17.4) 2 (8.7) 10 (43.5) 3 (13.0) 4 (17.4)
Gangwon, Jeju 5 (35.7) 2 (14.3) 4 (28.6) 3 (21.4) 0 (.0)
Marital status Single 28 (9.0) 107 (34.4) 117 (37.6) 30 (9.6) 29 (9.3) 1.486 (.829)
Married 13 (12.4) 33 (31.4) 37 (35.2) 12 (11.4) 10 (9.5)
Educational level ≤High School 5 (19.2) 9 (34.6) 6 (23.1) 2 (7.7) 4 (15.4) 21.259* (.047)
Junior College Diploma 15 (12.9) 44 (37.9) 36 (31.0) 17 (14.7) 4 (3.4)
≥University Diploma 19 (7.4) 79 (30.9) 107 (41.8) 22 (8.6) 29 (11.3)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 2 (11.1) 8 (44.4) 5 (27.8) 1 (5.6) 2 (11.1)
Occupation Technical/Production Positions 8 (16.3) 18 (36.7) 10 (20.4) 8 (16.3) 5 (10.2) 39.705 (.070)
Administrative/Management Positions 14 (9.9) 55 (39.0) 48 (34.0) 12 (8.5) 12 (8.5)
Sales/Service Positions 9 (10.5) 24 (27.9) 36 (41.9) 8 (9.3) 9 (10.5)
Self-Employed 1 (3.0) 17 (51.5) 12 (36.4) 1 (3.0) 2 (6.1)
Professionals 1 (2.6) 11 (28.2) 17 (43.6) 4 (10.3) 6 (15.4)
Public Servants/Educators 2 (14.3) 6 (42.9) 3 (21.4) 1 (7.1) 2 (14.3)
Student 2 (5.6) 5 (13.9) 21 (58.3) 6 (16.7) 2 (5.6)
Housewife 4 (22.2) 4 (22.2) 7 (38.9) 2 (11.1) 1 (5.6)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 2 (4.8) 7 (16.7) 22 (52.4) 7 (16.7) 4 (9.5) 15.593 (.211)
Between 2 to 3 Million KRW 19 (10.0) 59 (31.1) 74 (38.9) 19 (10.0) 19 (10.0)
Between 3 to 4 Million KRW 17 (11.5) 58 (39.2) 47 (31.8) 14 (9.5) 12 (8.1)
More Than 4 Million KRW 3 (8.3) 16 (44.4) 11 (30.6) 2 (5.6) 4 (11.1)
Total 41 (9.9) 140 (33.7) 154 (37.0) 42 (10.1) 39 (9.4)

* p<.05,

*** p<.001

Table 8.
Factors Stimulation Purchase of Customized Cosmetics
Division Factors Stimulating Purchase of Customized Cosmetics
χ2 (p)
Personalization (Customized) Experience or Curiosity Marketing Product Design Trendiness
Sex Male 73 (63.5) 32 (27.8) 7 (6.1) 2 (1.7) 1 (.9) 5.506 (.239)
Female 205 (68.1) 56 (18.6) 25 (8.3) 7 (2.3) 8 (2.7)
Age 20s 119 (81.5) 21 (14.4) 6 (4.1) 0 (.0) 0 (.0) 30.106*** (.000)
30s 114 (57.0) 52 (26.0) 18 (9.0) 8 (4.0) 8 (4.0)
40s and Above 45 (64.3) 15 (21.4) 8 (11.4) 1 (1.4) 1 (1.4)
Residential Area Seoul 93 (66.0) 30 (21.3) 13 (9.2) 4 (2.8) 1 (.7) 41.617** (.003)
Gyeonggi 62 (57.4) 33 (30.6) 8 (7.4) 3 (2.8) 2 (1.9)
Chungcheong 21 (55.3) 8 (21.1) 7 (18.4) 1 (2.6) 1 (2.6)
Gyeongsang 77 (83.7) 10 (10.9) 2 (2.2) 0 (.0) 3 (3.3)
Jeolla 16 (69.6) 4 (17.4) 2 (8.7) 1 (4.3) 0 (.0)
Gangwon, Jeju 9 (64.3) 3 (21.4) 0 (.0) 0 (.0) 2 (14.3)
Marital status Single 214 (68.8) 62 (19.9) 22 (7.1) 8 (2.6) 5 (1.6) 4.913 (.296)
Married 64 (61.0) 26 (24.8) 10 (9.5) 1 (1.0) 4 (3.8)
Educational level ≤High School 12 (46.2) 12 (46.2) 0 (.0) 0 (.0) 2 (7.7) 29.159** (.004)
Junior College Diploma 70 (60.3) 26 (22.4) 14 (12.1) 1 (.9) 5 (4.3)
≥University Diploma 183 (71.5) 47 (18.4) 17 (6.6) 7 (2.7) 2 (.8)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 13 (72.2) 3 (16.7) 1 (5.6) 1 (5.6) 0 (.0)
Occupation Technical/Production Positions 28 (57.1) 13 (26.5) 5 (10.2) 1 (2.0) 2 (4.1) 45.666* (.019)
Administrative/Management Positions 88 (62.4) 36 (25.5) 15 (10.6) 1 (.7) 1 (.7)
Sales/Service Positions 61 (70.9) 18 (20.9) 1 (1.2) 4 (4.7) 2 (2.3)
Self-Employed 17 (51.5) 9 (27.3) 3 (9.1) 3 (9.1) 1 (3.0)
Professionals 34 (87.2) 2 (5.1) 2 (5.1) 0 (.0) 1 (2.6)
Public Servants/Educators 10 (71.4) 3 (21.4) 1 (7.1) 0 (.0) 0 (.0)
Student 28 (77.8) 5 (13.9) 3 (8.3) 0 (.0) 0 (.0)
Housewife 12 (66.7) 2 (11.1) 2 (11.1) 0 (.0) 2 (11.1)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 30 (71.4) 7 (16.7) 4 (9.5) 0 (.0) 1 (2.4) 15.013 (.241)
Between 2 to 3 Million KRW 136 (71.6) 38 (20.0) 12 (6.3) 2 (1.1) 2 (1.1)
Between 3 to 4 Million KRW 92 (62.2) 33 (22.3) 12 (8.1) 7 (4.7) 4 (2.7)
More Than 4 Million KRW 20 (55.6) 10 (27.8) 4 (11.1) 0 (.0) 2 (5.6)
Total 278 (66.8) 88 (21.2) 32 (7.7) 9 (2.2) 9 (2.2)

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 9.
Overall Purchase Preference for Customized Cosmetics
Division Mean SD
Purchase Preference for Customized Cosmetics Quality and Service 4.23 .535
Patent technology 4.01 .720
Materials and Design 4.06 .698
Price and Experience 4.11 .554
Brand 3.95 .674
Total 4.12 .431
Table 10.
Differences in Customized Cosmetics Purchase Preference by General Characteristics
Division Purchase Preference for Customized Cosmetics
Total
Quality and Service
Patent technology
Materials and Design
Price and Experience
Brand

M SD M SD M SD M SD M SD M SD
Sex Male 4.06 .540 3.98 .547 3.73 .729 3.86 .617 3.78 .685 3.96 .419
Female 4.30 .520 4.02 .776 4.19 .642 4.20 .497 4.02 .659 4.19 .420
t-value (p) -4.068*** (.000) -.604 (.547) -5.984*** (.000) -5.331*** (.000) -3.227** (.001) -5.029*** (.000)
Age 20s 4.27 .523 4.06 .731 4.10 .691 4.11 .560 3.89 .714 4.15 .421
30s 4.20 .535 3.98 .730 4.01 .729 4.11 .555 4.01 .654 4.10 .439
40 s and Above 4.27 .562 3.96 .669 4.14 .613 4.10 .546 3.92 .635 4.13 .435
F-value (p) .819 (.442) .717 (.489) 1.210 (.299) .013 (.987) 1.562 (.211) .419 (.658)
Residential Area Seoul 4.29b .495 4.01 .811 4.17 .638 4.22b .544 4.10b .663 4.19b .443
Gyeonggi 4.17ab .645 3.96 .778 4.00 .743 4.14ab .548 3.96ab .656 4.09ab .478
Chungcheong 3.99a .498 3.98 .625 3.93 .689 3.93a .639 3.93ab .572 3.97a .378
Gyeongsang 4.35b .382 4.11 .503 4.07 .634 4.02ab .501 3.79ab .656 4.17ab .343
Jeolla 4.11ab .565 3.99 .586 3.91 .949 4.04ab .587 3.70a .914 4.02ab .414
Gangwon, Jeju 4.21ab .668 3.73 .924 4.00 .832 3.89a .525 4.00ab .555 4.01ab .498
F-value (p) 3.492** (.004) .889 (.488) 1.340 (.246) 2.983* (.012) 3.208** (.007) 2.527* (.029)
Marital status Single 4.24 .524 4.04 .734 4.08 .709 4.13 .564 3.96 .685 4.14 .431
Married 4.23 .569 3.91 .672 4.01 .665 4.05 .520 3.92 .640 4.08 .433
t-value (p) .139 (.890) 1.500 (.134) .879 (.380) 1.208 (.228) .599 (.549) 1.093 (.275)
Educational level ≤High School 3.90a .655 3.96 .456 4.13 .593 4.06ab .506 3.81ab .649 3.95a .460
Junior College Diploma 4.11ab .526 3.91 .707 3.93 .726 3.98a .539 3.91ab .612 4.01ab .411
≥University Diploma 4.32b .498 4.04 .743 4.12 .685 4.17b .565 4.00b .688 4.19b .424
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 4.28b .608 4.20 .751 4.03 .776 4.18b .436 3.72a .826 4.17b .459
F-value (p) 8.118*** (.000) 1.269 (.285) 2.111 (.098) 3.034* (.029) 1.697 (.167) 6.021** (.001)
Occupation Technical/Production Positions 4.09 .554 4.11 .469 3.94 .801 3.95a .559 3.86 .568 4.04 .423
Administrative/Management Positions 4.24 .558 3.98 .717 4.13 .719 4.21ab .592 4.00 .702 4.15 .445
Sales/Service Positions 4.25 .424 4.07 .758 4.06 .648 4.09ab .487 3.94 .700 4.14 .375
Self-Employed 4.14 .644 3.84 .634 3.98 .667 3.98a .490 3.95 .604 4.02 .457
Professionals 4.33 .449 4.18 .554 4.14 .606 3.97a .615 3.90 .709 4.18 .355
Public Servants/Educators 4.39 .459 3.96 .671 4.14 .633 4.30b .573 3.93 .805 4.22 .340
Student 4.30 .468 3.90 1.017 3.94 .684 4.15ab .532 3.94 .641 4.12 .487
Housewife 4.14 .825 3.81 .877 3.97 .795 4.17ab .374 4.06 .662 4.05 .616
F-value (p) 1.169 (.319) 1.132 (.342) .779 (.606) 2.143* (.038) .340 (.935) .934 (.480)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 4.26 .572 3.87 1.019 3.96 .666 4.13 .536 3.92 .689 4.10 .529
Between 2 to 3 Million KRW 4.26 .528 3.99 .735 4.08 .754 4.11 .546 3.88 .713 4.12 .431
Between 3 to 4 Million KRW 4.19 .556 4.09 .609 4.10 .638 4.14 .550 4.04 .609 4.14 .402
More Than 4 Million KRW 4.26 .444 3.91 .626 3.92 .660 3.97 .627 4.03 .676 4.08 .442
F-value (p) .455(.714) 1.488(.217) .975(.404) .940(.421) 1.679(.171) .235(.872)
Total 4.23 .535 4.01 .720 4.06 .698 4.11 .554 3.95 .674 4.12 .431

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Duncan : a < b

Table 11.
Intention to Recommend Customized Cosmetics
Division Intention to Recommend Customized Cosmetics
χ2 (p)
Strongly disagree Disagree Neutral Agree Strongly agree
Sex Male 0 (.0) 0 (.0) 21 (18.3) 70 (60.9) 24 (20.9) 10.105* (.018)
Female 0 (.0) 3 (1.0) 37 (12.3) 155 (51.5) 106 (35.2)
Age 20s 0 (.0) 1 (.7) 14 (9.6) 73 (50.0) 58 (39.7) 13.006* (.043)
30s 0 (.0) 2 (1.0) 28 (14.0) 116 (58.0) 54 (27.0)
40s and Above 0 (.0) 0 (.0) 16 (22.9) 36 (51.4) 18 (25.7)
Residential Area Seoul 0 (.0) 1 (.7) 18 (12.8) 71 (50.4) 51 (36.2) 21.377 (.125)
Gyeonggi 0 (.0) 1 (.9) 21 (19.4) 56 (51.9) 30 (27.8)
Chungcheong 0 (.0) 1 (2.6) 9 (23.7) 15 (39.5) 13 (34.2)
Gyeongsang 0 (.0) 0 (.0) 5 (5.4) 59 (64.1) 28 (30.4)
Jeolla 0 (.0) 0 (.0) 2 (8.7) 15 (65.2) 6 (26.1)
Gangwon, Jeju 0 (.0) 0 (.0) 3 (21.4) 9 (64.3) 2 (14.3)
Marital status Single 0 (.0) 3 (1.0) 42 (13.5) 161 (51.8) 105 (33.8) 4.894 (.180)
Married 0 (.0) 0 (.0) 16 (15.2) 64 (61.0) 25 (23.8)
Educational level ≤High School 0 (.0) 0 (.0) 8 (30.8) 9 (34.6) 9 (34.6) 31.085*** (.000)
Junior College Diploma 0 (.0) 1 (.9) 27 (23.3) 65 (56.0) 23 (19.8)
≥University Diploma 0 (.0) 2 (.8) 22 (8.6) 144 (56.3) 88 (34.4)
Currently Enrolled in Graduate School or Graduated 0 (.0) 0 (.0) 1 (5.6) 7 (38.9) 10 (55.6)
Occupation Technical/Production Positions 0 (.0) 0 (.0) 11 (22.4) 26 (53.1) 12 (24.5) 17.906 (.655)
Administrative/Management Positions 0 (.0) 1 (.7) 19 (13.5) 77 (54.6) 44 (31.2)
Sales/Service Positions 0 (.0) 1 (1.2) 8 (9.3) 51 (59.3) 26 (30.2)
Self-Employed 0 (.0) 0 (.0) 8 (24.2) 17 (51.5) 8 (24.2)
Professionals 0 (.0) 0 (.0) 5 (12.8) 17 (43.6) 17 (43.6)
Public Servants/Educators 0 (.0) 0 (.0) 1 (7.1) 9 (64.3) 4 (28.6)
Student 0 (.0) 1 (2.8) 3 (8.3) 21 (58.3) 11 (30.6)
Housewife 0 (.0) 0 (.0) 3 (16.7) 7 (38.9) 8 (44.4)
Monthly Average Income Less Than 2 Million KRW 0 (.0) 1 (2.4) 5 (11.9) 23 (54.8) 13 (31.0) 4.594 (.868)
Between 2 to 3 Million KRW 0 (.0) 1 (.5) 22 (11.6) 105 (55.3) 62 (32.6)
Between 3 to 4 Million KRW 0 (.0) 1 (.7) 24 (16.2) 79 (53.4) 44 (29.7)
More Than 4 Million KRW 0 (.0) 0 (.0) 7 (19.4) 18 (50.0) 11 (30.6)
Total 0 (.0) 3 (.7) 58 (13.9) 225 (54.1) 130 (31.3)

* p<.05,

*** p<.001

References

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