*Corresponding author: Se-Hee Lee Tel : +82-53-819-1366 E-mail : I. 서 론
현대인의 웰빙과 두피 건강에 대한 관심이 날로 증가함에 따라, 헤드스파 산업은 급속도로 확장되고 있다. 특히 2030세대를 중심으로 두피 건강과 탈모 예방에 대한 인식이 높아지면서(Lee, 2024) 헤드스파 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 최근 국민건강보험공단의 자료에 따르면, 2020년 ‘탈모증’질환 진료 인원 중 20대와 30대가 42.9%를 차지하여 젊은 층의 두피 건강에 대한 관심이 크게 증가했음을 보여준다
또한, 헤드스파 산업은 단순한 미용 서비스를 넘어 건강과 웰빙을 아우르는 종합적인 케어 서비스로 진화하고 있다(Kim, 2016). 이는 소비자들이 외모 관리뿐만 아니라 스트레스 완화와 전반적인 건강 증진을 위해 헤드스파를 찾는 경향이 늘어나고 있기 때문이다. 헤드스파 산업은 글로벌 시장으로 빠르게 확장되고 있으며, 국내 브랜드들이 일본, 말레이시아 등 해외 시장에 진출하며 한국의 두피 관리 기술을 세계에 알리고 있다. 이는 K-뷰티의 영향력이 헤드스파 분야로까지 확대되고 있음을 시사한다.
기존 연구들은 주로 헤드스파의 물리적 또는 생리적 효과검증(Kim, 2016; Oh & Lee, 2011; Park & Han, 2010)과 이용 경험 분석(Park & Jeong, 2018), 산업 현황 파악(Jeon & Jang, 2008)과 관련 상품 개발(Shin, 2022)에 초점을 맞춰왔으며, 이러한 연구들은 소비자의 직접적인 인식 변화 및 트렌드 분석을 수행하지 못한 한계가 있다.
이에 본 연구는 헤드스파에 대한 소비자 인식을 심층적으로 분석하고, 빅데이터를 활용하여 주요 키워드를 도출하여 분석하여, 헤드스파 산업의 시장 전략 및 발전 방향을 제시한다는 점에서 차별성을 가진다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 키워드를 추출하고, 네트워크 분석 및 토픽 분석을 통해 헤드스파 산업의 발전 방향과 시장 전략 수립에 중요한 기초 자료를 제공할 수 있을 것이다. 또한, K-뷰티 시대의 미용융합기술과 관련한 연구의 방향과 헤드스파 산업의 발전에 기여할 것이다. 특히 웰빙에 대한 소비자 인식 증가와 전인적 건강 관리에 대한 관심이 높아지고 있는 현시점에서, 본 연구는 헤드스파 산업의 성장 잠재력을 분석하고 향후 발전 방향을 제시하는 데 기여할 것으로 기대되며, 스트레스 완화와 두피 건강 개선에 대한 소비자 수요 증가를 반영하여, 헤드스파 서비스의 효과적인 마케팅 전략 수립에도 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
II. 이론적 배경
1. 헤드스파 관련 연구 동향
헤드스파 산업은 1990년대 이후 웰빙과 미용 산업의 발전과 함께 꾸준히 성장해왔으며, 최근에는 건강과 웰빙을 아우르는 종합적인 케어 서비스로 진화하고 있다(Kim, 2016). Verified Market Reports(2025)에 따르면, 헤드스파 기계 시장은 2024년부터 2030년까지 높은 성장률이 예상되며, 개인 손질과 자기 관리에 대한 인식 증가로 수요가 늘어날 것으로 예측된다. 헤드스파 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 초음파 진동, 적외선 열, 수력 관리 기술 등 다양한 방법을 활용하여 두피를 정화하고 혈액 순환을 자극하며 모발 성장을 촉진하는 등 다양한 효과를 제공한다. Homedics, Therabody, Panasonic 등 주요 기업들이 혁신적인 제품을 출시하고 있으며, 이는 시장의 성장을 더욱 가속화하고 있다. 또한, 헤드스파 산업의 글로벌화도 빠르게 진행되고 있다. 예를 들어, 국내 브랜드인 헤드스파K는 말레이시아에 3호점을 오픈하는 등 해외 시장으로 확장하고 있으며, 한국의 두피 및 탈모 기술이 글로벌 시장의 표준이 될 수 있도록 노력하고 있다(Cosinkorea, 2023). 이는 서론에서 언급한 K-뷰티의 영향력이 헤드스파 분야로 확대되고 있음을 뒷받침한다.
시장 규모 측면에서도 헤드스파 산업은 큰 성장을 보이고 있다. Research Nester(2024)에 따르면, 헤드 마사지기 시장 규모는 2023년 31억 9천만 달러에서 2036년 71억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 6.4%의 연평균 성장률(CAGR)을 나타낸다. 이러한 성장은 서론에서 언급한 2030세대의 두피 건강과 탈모 예방에 대한 높아진 인식과 밀접한 관련이 있다.
헤드스파 관련 연구는 서론에 언급한 바와 같이 이전 연구는 주로 헤드 스파 트리트먼트의 영향 검증, 사용자 경험 분석, 산업 동향 파악 및 관련 제품 개발에 중점으로 진행되었다. 특히, 헤드스파의 스트레스 완화 효과(Oh & Lee, 2011; Chu & Park, 2017)와 두피 건강 개선 효과(Kim, 2016; Kang, 2021)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이는 소비자들의 스트레스 완화와 전반적인 건강 증진 욕구와 맞닿아 있다.
향후 헤드스파 관련 연구는 더욱 다양화될 것으로 예상된다. 특히, 헤드스파의 심리적 효과, 장기적인 두피 건강 개선 효과, 그리고 헤드스파와 다른 건강 관리 방법과의 시너지 효과 등에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
2. 텍스트마이닝을 활용한 미용관련 연구동향
텍스트마이닝은 비정형 데이터인 텍스트를 분석하여 유용한 정보와 의미를 발굴하는 과정으로, 최근 미용 분야 연구에서 새로운 분석 방법으로 주목받고 있다. 이 기법은 대량의 텍스트 데이터에서 패턴을 찾아내고 의미 있는 정보를 추출하는 데 효과적이며, 미용 산업의 트렌드 분석과 소비자 인식 조사에 활발히 활용되고 있다.
예를 들어, 비정형 빅데이터를 활용하여 디지털 헬스케어에 대한 소비자 인식을 연구한 사례(Seo, 2023)는 텍스트마이닝 기법을 통해 디지털 헬스케어 분야에서의 소비자 니즈와 트렌드를 파악하여 미용 산업과의 연계 가능성을 제시하였다. 또한, 빅데이터와 사회연결망 분석을 활용하여 타투에 관한 사회현상을 분석한 연구(Seo, 2021)는 텍스트마이닝으로 타투에 대한 사회적 인식 변화와 미용 산업에서의 위치를 조명하였다.
그리고 코로나19 발병 전후의 헤어스타일 트렌드 변화를 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 통해 조사한 연구(Lee et al., 2021)는 팬데믹이 미용 산업, 특히 헤어스타일 트렌드에 미친 영향을 데이터 기반으로 분석하여 의미 있는 결과를 도출하였다. 비건 뷰티 동향과 소비자 인식을 비정형 데이터 분석을 통해 연구한 사례(Lee et al., 2024)는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 비건 뷰티에 대한 소비자들의 인식과 시장 트렌드를 분석하였다.
이외에도, 텍스트마이닝을 통한 가상 인플루언서 연구(Lee, 2023), 빅데이터 네트워크 분석을 통한 미래 미용 교육 방향에 대한 연구(Kim et al., 2024), 소셜미디어 데이터를 활용하여 뷰티 트렌드를 분석한 연구(Lee & Choi, 2024; Lee et al., 2022; Choi et al., 2022; Park, 2020; Ahn, 2023; Kim, 2023), 온라인 리뷰 데이터를 텍스트마이닝하여 화장품 브랜드의 만족도를 연구한 선행 연구(Song et al., 2022) 등이 있다. 이러한 연구들은 텍스트마이닝 기법이 미용 산업의 트렌드 파악과 소비자 인식 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
텍스트마이닝을 활용한 미용 관련 연구는 앞으로도 더욱 다양화될 것으로 예상된다. 특히 소셜미디어 데이터 분석, 온라인 리뷰 분석, 그리고 실시간 트렌드 모니터링 등의 영역에서 텍스트마이닝의 활용이 증가할 것으로 보인다. 이는 미용 산업의 빠른 변화와 소비자 니즈의 다양화에 대응하기 위한 효과적인 도구로 자리 잡을 것이다. 본 연구에서도 이러한 텍스트마이닝 기법을 활용하여 헤드스파에 대한 소비자 인식과 트렌드를 분석하고자 하며, 이를 통해 헤드스파 산업의 현재 위치를 파악하고 미래 발전 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
III. 내용 및 방법
1. 연구 문제
본 연구는 헤드스파에 대한 소비자의 인식을 탐구하기 위해, 개인 두피 건강 관리 필요성의 증대와 연계된 이슈를 중심으로 빅데이터 분석을 통해 주요 키워드를 도출하고자 한다. 더불어, 텍스트마이닝 기법을 통해 다양한 키워드의 동향을 분석하고, 이를 바탕으로 유의미한 시사점을 도출하고자 다음과 같은 연구 과제를 설정하였다. 이러한 분석을 통해 헤드스파 시장 및 사용자 행태에 대한 심층적 이해를 추구하고자 한다.
과제 1: SNS에서 ‘헤드스파’에 대한 소비자 인식을 탐구하기 위해 텍스트마이닝 분석을 수행하고, 도출된 키워드의 빈도와 그에 따른 분석 결과를 확인한다.
과제 2: ‘헤드스파’와 관련된 주요 키워드를 활용하여 네트워크 분석인 CONCOR를 통해 군집 분석 결과를 도출한다.
과제 3: 토픽 분석 결과를 바탕으로 헤드스파의 최신 동향을 파악하고, 헤드스파 산업에서 적용 가능한 주제별 컨셉 살롱의 방향을 제안한다.
2. 데이터 수집
본 연구의 텍스트마이닝을 위한 데이터 수집 기간은 2022년 1월부터 2024년 12월까지 약 3년간으로 설정하였다. 연구 문제의 키워드 추이를 확인하기 위해, 온라인 공간의 범위는 네이버, 다음, 그리고 구글과 같은 포털사이트로 한정하였으며, 카페, 블로그 및 뉴스를 매체로 선정하였다.
연구를 위한 자료 수집은 빅데이터 프로그램인 텍스톰(https://textom.co.kr)을 이용하였다. 이 프로그램은 텍스트마이닝 기술을 이용한 빅데이터 분석 서비스 제공 시스템으로, 웹 환경에서 실시간 대용량 자료 수집부터 저장, 데이터 처리 및 정제, 다양한 분석 데이터를 생성하고 제공하며, 형태를 시각화하는 기능이 있다. 이러한 이유로 최근 사회현상 분석에 많이 이용되고 있다(Seo, 2021). 텍스톰은 사용자 친화적인 빅데이터 솔루션 프로그램으로, 비정형 빅데이터 수집에 널리 사용되고 있으며(Lee et al., 2022), 유의미한 정보를 제공하는 프로그램으로 비정형 데이터를 분석하는 데 매우 효과적이다(Lee et al., 2024).
3. 분석 방법
헤드스파에 대한 소비자 인식 키워드를 확인하기 위한 분석 방법과 절차는 다음과 같다. 먼저, 본 연구 과제의 핵심 키워드인 ‘헤드스파’의 데이터를 수집한 후 불용어를 제거하고 어근, 접두 및 접미사 등을 제거하여 일반 명사, 형용사, 동사의 핵심 키워드를 중심으로 전처리 및 정제 과정을 거쳐 텍스트마이닝 분석을 수행한다.
키워드 정제 후 빈도 및 TF-IDF 분석을 진행한다. 빈도 분석은 텍스톰을 통해 수집된 단어들의 출현 빈도를 분석하여 가장 많이 사용된 키워드를 파악한다. 이는 소비자들이 헤드스파에 대해 어떤 단어를 주로 사용하는지, 어떤 주제에 관심을 가지는지 파악할 수 있도록 한다.
또한, TF-IDF 분석은 단어 빈도(TF)와 역문서 빈도(IDF)를 곱하여 특정 문서 내에서 단어의 중요도를 측정하는 분석 방법이다. 이 TF-IDF 값이 높을수록 해당 단어가 특정 문서에서 중요하고 특징적인 용어임을 나타낸다. 이를 통해 헤드스파 관련 문서에서 핵심 키워드를 추출하고, 각 키워드의 중요도를 비교 분석할 수 있다.
텍스톰을 활용하여 수집된 키워드의 월별 빈도 변화 추이를 분석하기 위해 2022년 1월부터 2024년 12월까지의 데이터를 수집하여 시계열 분석을 진행한다. 이는 구글 뉴스, 네이버 웹문서/지식인/블로그/뉴스/카페, 다음 웹문서/티스토리/카페/뉴스 등의 다양한 온라인 채널의 데이터를 활용하여 헤드스파에 대한 사회적 관심도 변화 추이를 파악하고, 특정 시기에 관심도가 높아지는 요인을 분석할 수 있도록 한다.
네트워크 분석으로 CONCOR 분석을 통해 동시에 출현하는 단어 사이의 관계를 분석하고, 구조적 등위에 위치한 단어들을 군집화하여 키워드 간의 상호 연계성을 파악한다. 이를 통해 헤드스파 관련 키워드들이 어떤 그룹으로 분류되는지 분석할 수 있다.
또한, 토픽 분석을 통해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델링을 사용하여 텍스트 데이터에서 잠재된 주제를 발견하고 분석한다. 이를 통해 헤드스파 관련 텍스트 데이터에서 주요 주제를 도출하고 각 주제의 특징과 의미를 분석한다.
IV. 결과 및 고찰
1. 빈도 및 TF-IDF 분석
헤드스파에 대한 키워드 수집 결과, 51,826개의 단어들이 도출되었으며, 텍스톰을 통한 데이터 정제 과정으로 의미 없는 불용어 즉 ‘수’, ‘분’, ‘원’, ‘점’, ‘후’, ‘일’, ‘곳’, ‘것’, ‘등’, ‘번’ 등과 어근, 접두, 접미사 등 39개의 단어를 제거하고 본 연구에 사용될 핵심 키워드 50개를 선정하였다. 이에 대한 빈도 분석 결과와 TF-IDF는 다음 Table 1과 같다.
빈도 분석 결과를 살펴보면, ‘스파’ 키워드는 101,099회, ‘헤드’ 키워드는 97,587회로 빈도가 가장 높게 제시되었고, 다음으로 ‘두피’, ‘관리’, ‘헤어’, ‘미용실’, ‘샴푸’, ‘탈모’, ‘케어’ 키워드가 순서대로 제시되었다. 이는 미용실로 대표되는 헤어 미용 분야에서 스타일 변화 뿐 아니라 헤드스파에 대한 관심도가 증가하고 있음을 보여준다(Lee, 2024). 또한 두피와 모발 케어에 대한 인식과 헤드스파 이용에 영향이 있음을 알 수 있었다(Park & Jung, 2018). 다음 키워드로 ‘살롱’, ‘추천’, ‘클리닉’, ‘펌’, ‘마사지’, ‘후기’의 순으로 제시되었으며, 이 중 ‘추천’은 10,317회, ‘후기’는 9,316회, 상위 45위 키워드인 ‘리뷰’는 3,243회로 기록되었다. 소비자들은 구매 의사결정에서 개인 추천과 다른 소비자의 리뷰 및 후기를 확인하는 경향이 있으며, 이러한 정보가 구매 결정에 영향력이 있음을 보여준다(Kwon, 2014). 이와 같은 경향은 헤드스파를 이용하는 소비자들에게도 연관이 있음을 시사한다.
또한, ‘힐링’, ‘호텔’, ‘트리트먼트’, ‘서비스’, ‘건강’, ‘프리미엄’, ‘편안’, ‘느낌’ 등의 키워드에서 헤드스파는 단순한 두피 관리를 넘어 전신의 건강과 정신적 안정을 도모함을 알 수 있다(Park, 2019). 이는 헤드스파가 단순한 트리트먼트를 넘어 전문적인 테라피로 발전하고 있으며, ‘건강’과 ‘서비스’측면에서 중요한 의미를 갖고 현대인들에게 전신의 건강과 정신적 안정을 제공하는 종합적인 웰빙 서비스로 자리잡고 있음을 시사한다.
한편, TF-IDF 분석은 단어 빈도(TF)와 역문서 빈도(IDF, Inverse Document Frequency)를 조합하여 문서 내 특정 단어의 상대적인 중요성을 측정하는 방법으로, 문서 내 주요 단어의 중요성을 제시하는 지표이다(Kim, 2023). 본 연구의 TF-IDF 분석에서는 ‘두피’(TF-IDF: 44,720.75), ‘관리’(TF-IDF: 43,316.38), ‘헤어’(TF-IDF: 37,645.02)가 가장 높은 점수로 나타났다. 이는 이 단어들이 헤드스파 관련 문서에서 특히 중요하고 특징적인 용어임을 보여준다. 주목할 만한 키워드로는 ‘탈모’(TF-IDF: 27,591.2)로 나타나 헤드스파가 탈모 관리와 밀접한 관련이 있음을 시사한다(Kim, 2016). 다음 중요도는 ‘마사지’(TF-IDF: 20,034.02), ‘힐링’(TF-IDF: 16,001.39)으로 나타났는데 이는 헤드스파에서 마사지가 중요한 요소이며(Oh & Lee, 2011) 단순한 두피 관리를 넘어 힐링 경험을 제공함을 알 수 있다. 이는 전반적인 모발 건강, 탈모 예방, 그리고 정신적 안정까지 아우르는 종합적인 관리 방법으로 인식되고 있음을 보여준다(Jeon & Jang, 2008).
2. 시계열 분석
최근 3년간의 흐름에 따른 변화 추이를 파악하기 위해, 2022년 1월부터 2024년 12월까지의 데이터를 수집하여 분석하였다. 다양한 채널(구글 뉴스, 네이버 웹문서/지식인/블로 그/뉴스/카페, 다음 웹문서/티스토리/카페/뉴스)의 데이터를 활용하였다. 데이터 수집 채널로 살펴본 추세선은 한국의 온라인 생태계를 보여주고 있으며, 네이버와 구글이 많은 비중을 차지하며 상대적으로 다음의 영향력은 적게 나타나고 있음을 시사한다.
데이터 수집을 위한 분석 키워드는 ‘헤드스파’이며, 시간 단위는 월별로 설정하였다. 분석에 활용한 지표는 단어 빈도수이며, 분석 결과는 다음 Fig. 2와 같다.
2022년은 코로나19 팬데믹의 후기 시기로, 단계적 일상 회복과 사회적 거리두기 일부 해제 등 위드 코로나를 인식하는 시기였다. 2022년 상반기에는 헤드스파 관련 키워드 빈도수가 비교적 낮았으나, 하반기부터 점차 증가하는 추세를 보였다. 이는 코로나19 팬데믹 이후 건강과 웰빙에 대한 관심이 높아지면서(Yoo, 2024) 헤드스파에 대한 수요가 증가한 것으로 해석될 수 있다.
2023년에는 헤드스파 관련 키워드 빈도수가 전반적으로 높은 수준을 유지했으며, 특히 여름철에 가장 높은 빈도수를 기록했다. 이는 여름철 휴가 시즌과 함께 헤드스파에 대한 관심이 증가하는 계절적 요인이 작용한 것으로 보인다(Park & Jung, 2018).
2024년에는 지속적인 상승 추세와 함께 11월과 12월에 대부분의 플랫폼에서 언급 빈도가 급격히 증가하였다. 이는 헤드스파에 대한 관심이 크게 높아진 시기로 볼 수 있다. 이는 미용 산업 트렌드의 변화로, 과거에는 헤어 스타일링 중심의 미용 서비스가 주를 이루었으나, 최근에는 두피 건강 관리와 탈모 예방 등 기능적인 측면을 강조하는 미용 서비스가 인기를 얻고 있음을 보여준다(Lee, 2024). 헤드스파는 이러한 트렌드에 부합하는 서비스로, 소비자들의 관심이 높아졌으며, 헤드스파 관련 업체들은 SNS 마케팅을 통해 소비자들에게 헤드스파의 효능과 장점을 적극적으로 홍보하고 있다. 이러한 마케팅 활동은 소비자들의 헤드스파에 대한 인지도를 높이고, 관심도를 증가시키는 데 기여한 것으로 사료된다.
또한, 집에서 간편하게 두피 관리를 할 수 있는 헤드스파 제품들이 출시되면서 소비자들의 접근성이 높아졌다. 홈 뷰티 시장의 성장과 함께 셀프 헤드스파에 대한 관심이 증가하는 추세다. 본 연구의 시계열 분석에 따라 2022년부터 2024년까지 헤드스파에 대한 사회적 관심도 변화 추이를 파악하고, 헤드스파 시장의 성장 가능성을 예측하며, 관련 산업 트렌드를 파악할 수 있었다.
3. 네트워크 분석
텍스톰에서 네트워크 분석은 네트워크 전체에 대한 구조적 기술 통계량을 분석하는 것으로, CONCOR는 동시에 출현하는 단어 사이의 관계를 분석하여 구조적 등위에 위치한 단어들을 군집화하는 분석 기법이다. 본 연구에서는 헤드스파 관련 키워드의 네트워크 분석을 위해 연결 중심성과 아이겐벡터 중심성을 분석하였다. 그러나 모든 키워드에서 연결 중심성이 1, 아이겐벡터 중심성이 0.141로 동일한 수치로 나타났다. 이러한 결과는 네트워크 내의 모든 키워드가 균등하게 연결되어 있음을 시사하며, 특정 키워드가 특별히 중심적인 역할을 하지 않는다는 것을 의미한다.
이에 따라 본 연구에서는 분석의 명확성과 해석의 용이성을 높이기 위해, 연결 중심성과 아이겐벡터 중심성의 결과를 제외하고 CONCOR 분석 결과만을 제시하였다. CONCOR 분석을 통해 동시에 출현하는 단어들 사이의 관계를 분석하고, 구조적 등위에 위치한 단어들을 군집화하여 키워드 간의 상호 연계성을 파악하였다. 키워드 간의 상호 연계성을 파악하고, 이를 바탕으로 다음 Table 2 및 Fig. 2에서 제시된 그룹화 결과를 도출하였다. 분석 결과는 4개의 주요 군집으로 분석되었다.
첫 번째 군집은 ‘핵심 서비스 및 효과’다. 이는 헤드스파의 핵심 서비스 내용과 직접적인 효과를 나타내는 군집으로, ‘스파’, ‘헤드’, ‘관리’, ‘샴푸’, ‘탈모’, ‘케어’, ‘마사지’, ‘힐링’, ‘효과’, ‘사용’, ‘제품’ 등의 키워드를 통해 헤드스파가 두피와 모발 건강 개선, 스트레스 해소, 웰빙 증진을 목표로 하며, 전문 제품을 사용하여 다양한 관리 과정을 제공하는 종합적인 서비스로 구성되어 있음을 알 수 있다.
두 번째 군집은 ‘관련 미용 분야’로, 헤드스파가 두피 관리를 넘어 전반적인 미용 및 웰빙 산업의 일부로 자리잡고 있음을 보여주는 군집이다. ‘두피’, ‘피부’, ‘뷰티’, ‘에스테틱’, ‘위치’ 등의 키워드를 통해 두피 건강이 피부 건강과 연관되며, 헤드스파가 뷰티 및 에스테틱 서비스와 밀접하게 관련되어 종합적인 미용 관리의 일환으로 인식됨을 알 수 있다.
세 번째 군집은 ‘서비스 제공 장소 및 방식’으로, 헤드스파 서비스가 제공되는 장소와 관련 서비스를 나타내는 군집이다. ‘헤어’, ‘미용실’, ‘살롱’, ‘클리닉’, ‘펌’, ‘염색’, ‘컷’, ‘트리트먼트’, ‘추천’, ‘예약’, ‘고객’, ‘만족’, ‘리뷰’, ‘가격’, ‘프리미엄’, ‘전문’, ‘디자이너’, ‘공간’ 등의 키워드를 통해 헤드스파가 주로 전문 헤어 관리 시설에서 제공되며, 일반적인 헤어스타일링 서비스와 함께 제공될 수 있음을 알 수 있다. 또한, 고객 만족도를 중시하는 프리미엄 서비스로 인식되며, 전문 디자이너에 의해 제공되고 있음을 나타낸다.
마지막 군집은 ‘부가 서비스’로, 헤드스파가 호텔에서 제공되는 특별한 서비스로 인식될 수 있음을 시사하는 군집이다. ‘호텔’키워드를 통해 호텔에서 제공되는 헤드스파가 고급스러운 환경에서 이루어지는 프리미엄 서비스이며, 휴식과 결합하여 제공되는 부가 서비스로 인식될 수 있음을 알 수 있다. 이는 호텔 투숙객들에게 특별한 경험을 제공하고, 호텔의 웰니스 프로그램의 일부로 포함될 수 있음을 나타낸다. 이러한 점을 고려할 때, ‘호텔’은 헤드스파 서비스가 제공되는 장소와 그 서비스의 성격을 명확히 구분하기 위해 독립된 군집으로 나타난 것으로 이해할 수 있다.
4. 토픽 분석
본 연구에서는 토픽 결과를 분석하였으며, 최적 토픽 개수를 계산하기 위해 파라미터를 다음과 같이 조정하였다. 문서의 토픽 분포를 조정하는 매개변수 Alpha는 0.5, 토픽의 단어 분포를 조정하는 매개변수 Beta는 0.01, 모델 훈련 시 반복 횟수인 Iterations은 50, 만들고 싶은 그룹 수 즉 토픽 수는 10, 그룹 내에 들어갈 단어의 수인 토픽 단어 수 30으로 설정하였다. 최적 토픽 성능 계산 결과는 다음 Table 3과 같다.
LDA 토픽 모델링의 최적 토픽 개수를 결정하기 위해 Perplexity와 Coherence 점수를 계산하였다. Perplexity는 모델의 정확도를 나타내는 지표로, 점수가 낮을수록 정확도가 높고, Coherence는 토픽의 의미론적 일관성을 나타내는 지표로, 점수가 높을수록 일관성이 높다. 위 표는 토픽 수에 따른 Perplexity와 Coherence 점수를 나타낸다. Perplexity는 낮을수록, Coherence는 높을수록 좋은 모델로 평가된다.
본 연구 결과, Perplexity는 토픽 수가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보이지만, 그 폭이 크지 않다. Coherence는 토픽 수가 8개 이상일 때 급격하게 감소하는 경향을 보인다. 따라서 최적의 토픽 수는 6개로 판단된다. 이는 모델의 정확도와 토픽의 의미론적 일관성을 동시에 고려한 결과이다.
최적 토픽 성능 결과로 도출된 6개의 토픽을 LDA 토픽 모델링으로 분석한 결과, 각 토픽의 주요 단어와 주제는 다음 Table 4와 같다.
먼저, “호텔 연계 헤드스파”는 주요 키워드인 ‘스파’, ‘헤드’, ‘헤어’, ‘호텔’, ‘두피’ 외에 ‘트리트먼트’, ‘케어’, ‘추천’, ‘관리’ 등의 단어를 통해 고급 호텔 스파에서 제공하는 프리미엄 헤어 및 두피 관리 서비스를 연상시킨다. 이는 휴식과 힐링을 중시하는 고객층을 타겟으로 하며, 호텔의 고급스러운 이미지와 스파의 전문성을 결합하여 시너지 효과를 창출할 수 있다.
두 번째 토픽인 “미용실 중심 헤드스파”는 ‘헤드’, ‘두피’, ‘헤어’, ‘관리’, ‘미용실’, ‘케어’ 등의 핵심 키워드와 함께 ‘제품’, ‘펌’, ‘탈모’ 등의 단어가 나타나 미용실에서 제공하는 다양한 헤어 시술과 두피 관리 프로그램(탈모 관리 포함)을 포괄하는 주제임을 알 수 있다. 이는 일반적인 미용실에서 제공하는 서비스를 중심으로, 고객의 다양한 니즈를 충족시키는 데 초점을 맞춘 것으로 분석할 수 있다.
세 번째 토픽인 “스파 중심 헤드스파”는 ‘스파’, ‘헤드’, ‘두피’, ‘헤어’, ‘미용실’ 등의 주요 키워드와 함께 ‘호텔’, ‘시간’, ‘샴푸’, ‘살롱’ 등의 단어가 나타나 스파 시설을 갖춘 공간에서 제공하는 전문적인 헤어 및 두피 관리 서비스임을 강조할 수 있다. 이는 휴식과 힐링을 강조하는 스파의 특징과 헤어 및 두피 관리의 전문성을 결합하여 고객에게 최상의 경험을 제공하고자 하는 것으로 해석할 수 있다.
네 번째 토픽은 탈모 관리에 특화된 헤어 및 두피 관리 서비스를 나타내는 “탈모 전문 헤드스파”다. ‘헤드’, ‘스파’, ‘관리’, ‘두피’, ‘헤어’, ‘미용실’, ‘탈모’ 등의 핵심 키워드와 함께 ‘후기’, ‘마사지’, ‘케어’ 등의 단어가 나타나 탈모 문제로 고민하는 고객들을 위한 전문적인 상담 및 관리 서비스를 제공할 수 있다. 이는 탈모라는 특정 문제에 대한 전문성을 강조하여 고객의 신뢰를 얻고 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞출 수 있다.
다섯 번째 토픽인 “프리미엄 헤드스파”는 ‘스파’, ‘두피’, ‘헤드’, ‘헤어’, ‘미용실’, ‘관리’, ‘탈모’, ‘클리닉’, ‘케어’, ‘염색’ 등의 다양한 키워드를 통해 고품질의 제품과 서비스를 제공하는 프리미엄 헤어 및 두피 관리 서비스다. 이는 일반적인 서비스보다 높은 수준의 전문성과 시설을 갖추고 고객에게 최상의 만족을 제공하는 데 초점을 맞춘다.
마지막으로, “피부관리 중심 헤드스파”는 ‘관리’, ‘스파’, ‘헤드’, ‘두피’, ‘피부’, ‘탈모’, ‘에스테틱’, ‘샴푸’, ‘살롱’, ‘케어’ 등의 다양한 키워드를 통해 피부와 탈모라는 두 가지 고민을 동시에 해결하고자 하는 고객의 니즈를 충족시키는 서비스다. 이는 피부 관리와 탈모 관리의 연관성에 주목하여 통합적인 솔루션을 제공하는 데 초점을 맞출 수 있다.
제안한 6개의 헤드스파 관련 토픽은 국내 및 해외 산업체에 적용 가능한 컨셉 제안으로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
V. 결 론
본 연구는 텍스톰(Textom)을 활용하여 2022년 1월부터 2024년 12월까지의 헤드스파 관련 텍스트 데이터를 수집하고 분석하였다. 주요 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
먼저, 빈도 및 TF-IDF 분석에서 ‘스파’, ‘헤드’, ‘두피’, ‘관리’, ‘헤어’ 등이 높은 빈도와 TF-IDF 값을 나타내며 헤드스파의 핵심 속성을 보여주었다. 특히 ‘탈모’ 키워드는 헤드스파가 탈모 관리와 밀접한 관련이 있음을 시사했다.
두 번째로, 시계열 분석에서는 코로나19 팬데믹 이후 건강과 웰빙에 대한 관심 증가와 함께 헤드스파 관련 키워드 빈도 수가 증가하는 추세를 확인했다. 특히 여름철 휴가 시즌과 함께 헤드스파에 대한 관심이 높아지는 경향을 보였다.
세 번째로, 네트워크 분석에서 CONCOR 군집 분석을 통해 헤드스파 관련 키워드들이 ‘핵심 서비스 및 효과’, ‘관련 미용 분야’, ‘서비스 제공 장소 및 방식’, ‘부가 서비스’의 4가지 주요 군집으로 분류됨을 확인했다.
마지막으로, 토픽 분석에서는 LDA 토픽 모델링을 통해 헤드스파 관련 6개의 주요 주제를 도출하였다. 각 주제는 “호텔 연계 헤드스파”, “미용실 중심 헤드스파”, “스파 중심 헤드스파”, “탈모 전문 헤드스파”, “프리미엄 헤드스파”, “피부관리 중심 헤드스파”로 구성되었으며, 헤드스파에 대한 소비자 인식을 종합적으로 분석하고 헤드스파 관련 담론을 파악하여, 헤드스파 시장 및 사용자 행태에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 향후 헤드스파 산업 발전 방향을 설정하는 데 유용한 시사점을 제공한다. 특히 탈모 관리, 두피 건강, 웰빙 등 헤드스파와 관련된 다양한 가치를 소비자들에게 효과적으로 전달하는 마케팅 전략 수립에 도움이 될 수 있다.
즉 고급 웰빙 서비스로서 호텔과 연결된 헤드 스파의 확장으로 럭셔리 및 웰니스 관광산업을 활성화 할 수 있으며, 고급 여행자들은 호텔 숙박 중에 개인화 된 프리미엄 서비스를 받으며 국제 관광객 또한 유치할 수 있다. 그리고 미용실 중심의 헤드스파는 이미 모발에 대한 서비스를 기대하며 방문할 고객을 대상으로 두피관리를 고정화 된 프로그램으로 활용할 수 있으며, 모든 스타일리스트에게 기본 두피마사지와 스파 교육을 통해 객단가 향상 및 매출 향상에 기여할 수 있다. 웰니스 중심의 소비자를 위한 스파 중심 헤드 스파의 차별화로 독특한 시장 틈새를 만들 수 있으며, 정신 건강을 향상 시키는 스트레스 릴리프 경험 등 휴식 및 수면 개선을 위한 헤드 스파 프로그램으로 에센셜 오일과 명상음악 등을 통합하여 고객에게 서비스를 제공할 수 있다. 또한 탈모에 관심 많은 고객을 대상으로 하는 비의료적인 효과적 접근으로 두피진단과 AI기반 두피분석, 맞춤형 탈모 예방 프로그램으로 맞춤형 탈모 방지 프로그램으로 차별화 할 수 있으며, 고급소비자를 대상으로 하는 프리미엄 경험을 만드는 헤드스파는 유명인사나 인플루언서를 통해 브랜딩화로 고급제품 및 차별화된 서비스 제공을 하는 브랜딩이 가능하다. 그리고 스킨 케어에 민감한 젊은 세대를 대상으로 하는 스킨 케어 중심 헤드스파로서 두피관리를 자기 관리 루틴으로 확장하여 헤드스파 트리트먼트와 스케일링제, 토너 등의 제품을 개발하고 온라인으로 판매를 확장할 수 있다.
본 연구는 기존의 헤드스파 관련 연구들이 설문조사 및 실험 연구 중심으로 진행된 것과 달리, 빅데이터 기반의 텍스트마이닝 기법을 활용하여 소비자 인식을 분석했다는 점에서 차별성을 가진다. 특히 기존 연구들이 헤드스파의 물리적 효과 검증과 서비스 제공 방식 연구에 초점을 맞춘 반면, 본 연구는 소비자들의 자연스러운 인식 변화와 관심도를 정량적으로 측정하고, 트렌드를 예측하여 산업 발전 방향을 제안했다는 점에서 독창적인 기여를 한다.
그러나 특정 기간 동안 수집된 온라인 텍스트 데이터를 분석한 결과로, 시간 흐름에 따른 소비자 인식 변화를 충분히 반영하지 못할 수 있으며, 텍스트 데이터 분석만으로는 헤드스파에 대한 소비자의 실제 경험과 만족도를 파악하는 데 한계가 있을 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 기간의 데이터를 수집하여 시계열 분석을 강화하고, 소비자 인식 변화 추이를 더욱 심층적으로 분석할 필요가 있다. 설문 조사, 인터뷰 등 질적 연구 방법을 병행하여 텍스트 데이터 분석 결과를 보완하고, 헤드스파에 대한 소비자의 실제 경험과 만족도를 파악한다면 더 신뢰할 수 있는 결과를 유추할 수 있다. 또한, 다양한 연령대, 성별, 소득 수준의 소비자들을 대상으로 연구를 확대한다면, 본 연구에서 제안한 헤드스파 컨셉 이외에도 헤드스파 시장 세분화 및 맞춤형 마케팅 전략 수립에 기여할 수 있다. 또한 본 연구는 텍스트 기반 온라인 플랫폼인 Naver, Daum 및 Google을 분석하여, Instagram, YouTube 및 Tiktok과 같은 이미지, 비디오 및 짧은 형식의 컨텐츠 분석을 포함한 다중 플랫폼 데이터 소스를 분석하지 못한 한계점이 있어 추후 연구에서 통합하여 확대할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 텍스톰을 활용한 헤드스파 관련 텍스트 데이터 분석을 통해 헤드스파 시장의 성장 가능성을 확인하고, 관련 산업 트렌드를 파악하며 헤드스파 중심의 주제를 도출하여 헤드스파 산업의 다양한 컨셉을 제안하였다. 향후 연구에서 헤드스파 산업 발전을 위한 더욱 심층적인 분석과 제언이 이루어지기를 기대한다.
PDF Links
PubReader
ePub Link
Full text via DOI
Download Citation
Print
