The Korean Society of Costume
[ Article ]
Journal of the Korean Society of Costume - Vol. 72, No. 1, pp.17-28
ISSN: 1229-6880 (Print) 2287-7827 (Online)
Print publication date 28 Feb 2022
Received 08 Dec 2021 Revised 20 Jan 2022 Accepted 20 Jan 2022
DOI: https://doi.org/10.7233/jksc.2022.72.1.017

텍스트마이닝을 이용한 패션 유튜브 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 댓글 분석

김현지 ; 송기은 ; 황선진
성균관대학교 의상학과 석사
성균관대학교 의상학과 겸임교수
성균관대학교 의상학과 교수
Text Analysis of Consumer Comments on YouTube Luxury Product Reviews
Hyun Jee Kim ; Ki Eun Song ; Seon Jin Hwang
Master, Dept. of Fashion Design, Sungkyunkwan University
Adjunct Professor, Dept. of Fashion Design, Sungkyunkwan University
Professor, Dept. of Fashion Design, Sungkyunkwan University

Correspondence to: Seon Jin Hwang, e-mail: sjhwang@skku.edu

Abstract

This study analyzed consumer comments in luxury product reviews using text mining. To anlyze the data, keyword frequency analysis, network analysis, and text sentiment analysis were performed using Python and Textom. The results of the study are as follows. First, we find that comments demonstrate attention and interest, consistent with the AISAS model. Second, consumers who are influenced by visual contents often become interested in YouTuber’s fashion, luxury brands, and product design. Third, people consider content to be a source of information and they think YouTubers as reference group. Some consumers experience vicarious satisfaction while others watch content for fun. In summary, fashion brands that carry out marketing using YouTube could benefit from this study by improving their communication with consumers.

Keywords:

consumer reaction, luxury product review contents, network analysis, sentimental analysis, text mining

키워드:

소비자 반응, 명품 후기 콘텐츠, 네트워크 분석, 감성 분석, 텍스트 마이닝

Ⅰ. 서론

코로나19발생 이후 패션시장의 전 세계적인 매출 부진현상에도 불구하고, 국내 패션 명품 시장은 MZ세대로의 소비층 확대와 온라인 유통으로의 외연확장으로 2021년 1분기부터 다시 성장세를 보이고 있다(Bain & Company, 2021). 이러한 성장 속에서 명품구매 소비자들의 연령대가 낮아지고 모바일 중심의 온라인 유통이 확산되면서 SNS 기반의 이미지 콘텐츠에 비해 동영상으로 보여지는 유튜브 속 명품 관련 콘텐츠들이 증가하고 있다. 실제로 국내에서 2014년 대비 2018년 유튜브 패션 채널수는 6배가량이 늘었고, 2019년에는 ‘패션’ 카테고리가 공식 론칭되었다(Kim, 2019). 패션 유튜버들은 주로 패션과 뷰티 분야의 트렌드 및 제품소개와 코디네이션과 같은 주제를 광범위하게 다루고 있다. 이에 따라 MZ세대들은 유튜브 콘텐츠를 통해 이전보다 쉽고 자세하게 명품관련 정보를 접하게 되었고 댓글 등의 활발한 상호작용을 통해 구매결정 행동을 이끌어 낼 수 있었다.

지금까지 이루어진 명품관련 연구들은 과시적 소비나 동일시와 같은 소비자 특성 연구(Her, 2019), 명품구매 영향요인 또는 중고나 모조품 소비 등의 구매특성 연구(Lee, Lee, & Jung, 2003; Rha, Rhee, Yeo, & Kim, 2010)가 주를 이루고 있었다. 디지털 미디어 측면에서도 명품 연구는 주로 SNS중심으로 진행되었거나(Kim & Lee, 2021), 콘텐츠 특성과 유튜버 크리에이터 특성관점에서 연구되었다(Park, 2020). 그러나 점점 중요성을 더하고 있는 유튜브와 같은 동영상 플랫폼 환경에서의 구매영향력과 소비 심리를 분석한 연구는 매우 제한적이다. 이에 본 연구의 목적은 실제 유튜브 콘텐츠에 대한 수용자들의 인식 반응과 소비감정을 빅데이터 분석을 통해 연구하는 것이다. 이러한 연구는 양방향 소통이 가능한 유튜브에 나타나는 댓글을 소비자관점에서 연구하는데 학문적 의의가 있다. 또한, 명품 브랜드의 마케팅 전략수립이나 콘텐츠 크리에이터의 기획에 있어 유튜브 콘텐츠가 소비자 구매를 촉진시키는 기초 자료로 활용할 수 있다는 점에서 실무적 시사점을 제공할 수 있다.


Ⅱ. 이론적 배경

1. 패션 명품 소비

베인앤컴퍼니(Bain&Company)의 ‘글로벌 명품업계 연구보고서’에 따르면 2019년부터 감소해왔던 세계 명품 시장(자동차, 요트, 크루즈, 예술품 등 제외한 개인명품인 패션, 보석, 잡화 등이 대상) 매출은 2019년 337조 4,675억 원에서 2021년에는 356조 487억 원 정도로 회복될 것으로 전망하였다. 우리나라 명품 시장규모도 2020년 기준미국, 일본, 중국, 프랑스, 이탈리아, 영국, 홍콩, 독일, 한국, 대만 중 7위를 차지하며 글로벌 시장1)에서의 위상이 상승하였다(Eeuromonitor International, 2020).

이러한 국내・외 명품 시장의 성장배경은 크게 소비자 측면과 유통의 측면에서 살펴볼 수 있다. 우선 소비자 측면에서 젊은 세대와 남성들의 명품 소비가 증가(Korea Federation of Textile Industries[KFTI], 2020)와 이전에 비해 명품을 일상적인 제품으로 인식하면서 나타난 소비확대를 꼽을 수 있다. 유통 측면에서도 유통채널이 오프라인에서 온라인으로 확대되고, 소유보다는 경험중심 소비를 중시하면서 MZ 세대의 성향으로 중고 시장도 커지고 있기 때문이다.

명품소비심리에 관한 연구들을 살펴보면, Vigneron & Johnson(1999)은 소비자들이 명품 소비를 통하여 과시성, 독특성, 사회성, 감성, 품질의 가치를 지각한다고 하였다. 또한 Her(2019)는 명품 소비를 통하여 지각되는 명품 소비 욕구는 크게 일치의 욕구, 브랜드 동일시 그리고 과시적 욕구로 나누어진다고 하였다. 과시적 욕구는 다양한 소비자 변수와 함께 연구 되었는데 물질주의 성향이 높을 수록 과시적 명품을 선호하였다(Jung, 2003). 또한 Lee et al.(2003)은 타인과의 관계에서 인정받길 원하며, 준거집단에 동조하는 성향이 강한 소비자일수록 명품구매 빈도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 최근 SNS속에서 명품 후기 콘텐츠들을 많이 접할 수 있는데 Park & Jeon(2021)의 연구에 의하면 소비자들은 명품을 찍은 사진을 SNS속에 올리는 것을 긍정적으로 받아들이고 있으며, 이를 자신의 개성과 취향을 자연스럽고 집약적으로 보여줄 수 있는 효과적인 수단이 된다하였다. 또한 SNS는 현실 공간의 과시적 소비의 연장선이며 SNS는 타인을 특정하지 않는 행동이라는 점에서 과시적 표현이 더욱 과감하게 늘어나고 있다 하였다.

2. 패션 유튜브 콘텐츠

정보화 사회가 가속화되면서 주된 소비 콘텐츠가 텍스트 프레임에서 시청각을 활용한 영상 중심으로 변모하고 있다. 그 중 동영상 기반의 SNS 플랫폼인 유튜브는 2005년 서비스 개시 이후 2020년 9월 기준 우리나라 국민의 83%인 4,319만 명이 한 달에 약 17일, 30시간 가까이 유튜브를 시청하는 것으로 나타났다(G. Kim, 2020).

본 연구에서 다루고자 하는 1인 미디어가 제작하는 패션 콘텐츠는 새로운 패션 제품의 소개 및 패션 코디네이션, 패션 하울 영상, 패션 트렌드 및 패션과 관련된 일상적인 내용까지 광범위하게 다루고 있다. 소비자들은 이들 콘텐츠를 통하여 패션제품 관련 전문적 정보는 물론 특정 집단에 소속감을 느끼기도 하며 물건을 함께 뜯는 설렘을 공유하기도 한다.

유튜버가 패션 명품을 구매한 뒤 포장된 제품을 풀어보며 소개하는 명품 후기 콘텐츠는 고가의 제품을 소개한다는 점에서 기존 패션 및 뷰티 후기 콘텐츠에 비해 과시성이 짙은 콘텐츠라 설명할 수 있다(Park, 2020). 이러한 명품 후기 콘텐츠는 고관여 제품인 명품 구매를 위한 다양한 정보 탐색은 물론 재미를 느끼게 한다. 특히 유튜브 후기 콘텐츠의 경우 디테일한 박음질, 가방의 재질, 부자재 등 디자인적 요소와 브랜드의 역사도 함께 설명해 주기도 하며 희소성 있는 패션 브랜드에 대한 전문적인 정보를 얻으며 동일시적 소속감을 느끼기도 한다. 그러나 고가의 패션 명품을 누구나 다 구매할 수는 없기 때문에 단순히 시간을 보내기 위한 오락의 용도로 영상을 시청하는 경우도 많아 유튜버들은 구독자수를 늘리기 위해 자극적인 콘텐츠나 섬네일(Thumbnail)을 설정하는 경우도 있다(Kim, 2017).

이러한 콘텐츠를 통한 소비자의 간접 경험은 제품이나 서비스 구매를 결정하는 핵심 요소이다(Solomon, 2009). 왜냐하면 구매를 결정하기까지상품을 직・간접적으로 경험할 수 있는 접점에서 소비자들이 느끼는 감정은 상품 구매까지 큰 영향을 줄 수 있기 때문이다. 인터넷 환경에서 활발히 상호작용하는 디지털 시대의 소비자들의 다양한 경험을 통합적으로 관리하는데 유용한 구매의사결정 모델로 AISAS가 있다. AISAS는 관심(Attention), 흥미(Interest), 탐색(Search), 구매(Action), 공유(Share)의 5단계로 구성되며 인터넷 환경에서 이루어지는 검색과 소비자들 간의 정보 교환으로 이뤄지는 공유의 단계를 통해 이전 모델들이 갖는 일방향적 구조의 한계를 보완한 것으로(Y. Kim, 2020), 디지털 환경에서의 명품 후기 콘텐츠 댓글 분석을 더 잘 설명할 수 있을 것으로 판단된다.

3. 패션 명품 유튜브 콘텐츠 관련 선행 연구

2015년부터 시작된 패션 명품 후기 콘텐츠에 관한 연구는 각 명품 브랜드가 보유하고 있는 채널 콘텐츠를 분석하는 연구로 시작되었다. Hanke(2015)는 샤넬, 디올, 버버리와 같은 럭셔리 브랜드가 유튜브를 음악적 퍼포먼스, 브랜드 히스토리그리고 백스테이지와 같이 3가지 카테고리로 나누어 브랜드 광고를 할 뿐만 아니라 재미를 제공하고 있다는 결론을 내었다. 이후 콘텐츠와 소비자 간의 관계를 살펴보는 Lee & Watkins(2016)는 명품 후기 유튜브 콘텐츠가 소비자의 명품 브랜드 인식과 의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과 명품 후기 콘텐츠가 브랜드 인지, 브랜드의 인식과 구매 의도에 긍정적인 영향을 준다고 설명하였다. 또한 Xie & Lou(2020)는 명품 구매자를 대상으로 명품 관련 콘텐츠 마케팅의 인지된 가치가 이들의 충성도를 형성하는 메커니즘에 대하여 실험설계 방법으로 연구하였다. 그 결과 명품 관련 콘텐츠의 인지된 경험 가치와 특수성 가치는 각각 인지된 브랜드 명성, 브랜드 배타성 및 고객 친밀성과 충성도에 긍정적 영향을 준다고 하였다. 또한, 브랜드 유튜브 채널의 인지된 기능적 가치는 인지된 브랜드 명성, 브랜드 독점성, 브랜드 충성도와 긍정적 관련이 있다고 하였다. 이러한 선행연구의 결과를 통해 명품 후기 콘텐츠를 시청한 소비자들에게는 콘텐츠 속 브랜드에 대한 긍정적 인식과 친밀감을 형성하여 궁극적으로 구매의도가 높아진다는 것을 보여주고 있다.

Park(2020)은 명품 후기 콘텐츠 크리에이터의 커뮤니케이션의 유희성과 신뢰성이 유튜브 구독 의도에 유의한 영향을 주며, 지각된 콘텐츠 정보의 유희성, 정보성, 신뢰성이 구매의도에 유의한 영향을 준다고 하였다. 또한, 소비자들이 명품 후기 콘텐츠를 시청하고 댓글을 통해 자신의 의견이나 생각을 표현하는 유튜브의 특징을 고려한 명품 후기 콘텐츠 댓글 분석 연구가 있었다. 연구결과 시청자들은 유튜버의 콘텐츠를 시청하며 그동안 대리만족과 상대적 박탈감을 느끼는 것으로 밝혀졌다(Her, 2019).

이상의 선행연구결과를 살펴보면 명품후기 콘텐츠 시청은 콘텐츠 정보의 유희성, 신뢰성, 정보성 및 이 소비자들에게 브랜드 인식과 구매에 긍정적인 영향을 주고 있는 것을 알 수 있다. 또한, 명품이라는 고가격 제품 특성으로 인한 대리만족과 상대적 박탈감이라는 개인 경험을 하게 되는 것을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 명품 콘텐츠 후기 댓글에 대한 빅데이터 분석을 실시하여 명품 콘텐츠에 대한 명품소비에 관한 소비자 반응과 긍・부정의 감정을 파악해 보고자 한다.


Ⅲ. 연구방법

1. 연구문제

본 연구는 패션 유튜브 명품 후기 콘텐츠의 댓글 분석을 통하여 패션 명품 소비에 대한 소비자 반응을 분석하고자 하였다. 이에 연구문제는 다음과 같다.

  • 연구문제 1. 유튜브 명품 후기 콘텐츠 댓글의 키워드 빈도분석에서 많이 나타난 명품 소비에 관한 소비자 반응은 무엇인가?
  • 연구문제 2. 유튜브 명품 후기 콘텐츠 댓글의 키워드간의 네트워크 분석에서 중요하게 나타난 명품소비에 관한 소비자 반응은 무엇인가?
  • 연구문제 3. 유튜브 명품 후기 콘텐츠 댓글의 감성분석에 나타난 명품소비에 관한 소비자들의 긍/부정 감정은 무엇인가?

2. 자료 수집 및 분석

1) 분석대상 선정 및 자료 수집

본 연구는 패션 유튜브의 명품 후기 콘텐츠 댓글을 분석 자료로 활용하였다. 명품 언박싱의 시작을 2016년으로 보는 견해가 지배적이기 때문에(Lee, 2017) 이를 고려하여 자료수집은 2016년부터 2016년 1월부터 2021년 4월까지 5년 동안 유튜브에 업로드 된 영상 중 “명품 언박싱” 검색어로 출력하여 나온 영상 304개를 추출하였다. KPI지표인 평균 조회수를 기준으로 조회수가 20만 이상 나온 영상들 중 상위 40개의 콘텐츠를 최종 분석 대상으로 선정하여 분석의 신뢰도를 높이고자 하였다.

2) 분석 과정

본 연구의 분석 방법 및 과정을 요약하면 <Fig. 1>와 같다.

<Fig. 1>

Analysis Procedure

자료 분석은 빅데이터 분석 프로그램인 파이썬과 텍스톰을 활용하였으며, 분석은 다음의 순서로 진행되었다. 첫째, 수집된 25,114개의 댓글은 데이터 분석에 앞서 단계별 전처리를 진행하였다. 품사 기반의 형태소 분석으로 명사, 동사/형용사 단위의 키워드를 추출하였고, 총 13,780개가 최종 분석에 사용되었다. 둘째, 명품 유튜브 콘텐츠에 대한 소비자 반응의 전체적 경향을 파악하기 위해 단어의 출현빈도를 단순빈도와 TF/IDF 빈도분석을 함께 실시하여 상위 키워드 80개를 추출하였다. 셋째, 소비자 반응을 대표하는 중요 키워드를 파악하기 위해 네트워크 연결중심성과 매개중심성을 산출한 후 키워드들 간의 연결 관계를 시각화하였다. 넷째, 감성분석 통해 소비자 댓글에서 나타난 다양한 감성 키워드에 내포된 의미를 범주화하였다. 텍스톰에서 제작한 감성어 어휘사전을 통해 1차적으로 상위 80개의 키워드를 긍정, 부정으로 분류하고 2차적으로 긍정, 부정의 세부 키워드로 분류하여 감성강도에 따라 표준화를 시켰다.


Ⅳ. 연구결과

1. 키워드 빈도분석 결과

연구문제 1인 명품 후기 콘텐츠 댓글에 나타난 소비자 반응을 알아보기 위해 키워드 빈도분석을 실시하였다. 단순빈도분석과 TF-IDF분석을 실시한 결과, 명품 콘텐츠에서 가장 많이 언급된 키워드는 <예쁘다>, <좋다>, <알다>로 나타났다. 즉 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자들의 가장 많은 반응은 명품 제품에 대한 호감표현과 정보습득이었다. 빈도분석 결과 중 상위 키워드의 빈도분석과 워드클라우드 시각화는 다음<Table 1>로 제시하였다.

Morpheme unit Keyword TF-IDF Analysis and Wordcloud

TF-IDF분석결과를 단순빈도분석과 비교하였을 때, <처음>, <정보>, <구매>, <예쁘다>, <궁금하다>, <모르다>가 상위에 위치하며 상대적으로 중요한 단어로 나타났다. 상위에 위치한 키워드들이 대체로 구매 관련 키워드였다. 이에 명품콘텐츠에 대한 소비자 반응을 소비자 구매행동과 연관지어 제품, 유튜버, 콘텐츠로 각각 세분화하여 살펴보았다.

먼저, 제품관련 키워드들은 명품 콘텐츠를 시청하면서 <정보>, <구매>, <기분>을 직접 언급하였고, <처음>, <관심>, <궁금하다> 등의 키워드에서 명품 콘텐츠 속 제품에 대해 주의(A)를 기울이고 관심(I)을 갖는 소비자 반응을 잘 보여준다. 또한, <설명>, <정보>, <배우다>, <이해> 등의 키워드들을 통해 소비자들이 콘텐츠 속 제품 관련 학습이 이루어지는 것을 알 수 있다. 구체적인 제품 특성을 언급한 <가격>, <브랜드>, <디자인>는 제품구매 결정 요인으로 잘 알려진 항목이며, 구매를 위한 정보검색(S) 활동이 이루어졌다고 볼 수 있다. <유익하다>, <좋다>, <예쁘다>와 같은 긍정적인 감정 반응과 <대리만족>, <구매>를 통해 소비자들의 구매행동(A) 의도가 있을 것으로 여겨진다. 이는 AISAS 모델에서 주의(A)-관심(I)-검색(S)-행동(A)의 과정과 일치하고 있다. 둘째, 유튜버 관련 키워드로 <예쁘다>, <얼굴>, <목소리>, <사랑>을 통하여 소비자들은 유튜버의 외형적인 모습에 관해 관심과 호감을 느끼고 있음을 알 수 있었다. 또한 <감사하다>와 <기다리다>를 통해 소비자들은 유튜버에 감사와 기대를 댓글이라는 상호작용 공간을 통하여 표현하고 있었다. 마지막으로 콘텐츠 관련 특징은 <대리만족>이 상위 노출되었으므로 명품 후기 콘텐츠에서 대리만족이 명품 콘텐츠에 대한 주요 소비자 반응 중 하나라고 유추할 수 있다. 이외에도 <재미있다>와 <힐링>을 통해 일부 소비자들은 구매보다는 단지 재미와 힐링을 위한 오락으로 받아들인다고 유추할 수 있다.

연구문제 1에 대한 빈도분석결과에서 가장 많이 언급된 키워드는 구매 관련 요인들로 디지털 콘텐츠 특성이 구매의도에 영향을 미친다는 연구결과(Park, 2020)와 유튜브 콘텐츠 시청이 구매행동에 영향을 미치고 있음을 언급한 선행연구(Solomon, 2009)와 일치하는 결과로 소비자들의 명품 콘텐츠 시청이 소비심리를 자극하고 요인임을 확인할 수 있었다. 그 외 관심과 재미, 대리만족 등의 구체적인 키워드를 추출하여 유튜버와의 친밀한 소통과 콘텐츠의 오락적 요소도 중요한 소비자 반응요소임을 알 수 있다.

2. 텍스트 네트워크 분석 결과

1) 네트워크 중심성 분석

연구문제 2인 명품 후기 콘텐츠 댓글에 중요하게 나타난 소비자 반응을 알아보기 위해 네트워크 중심성 분석을 실시하였다. 분석 결과 네트워크의 평균 링크 수 14,122개이고, 밀도는 1.176인 네트워크 구조를 가지며 키워드들의 중심성 값이 높은 순으로 상위 10개 키워드는 <Table 2>에 나타냈다.

Network Centrality Analysis

네트워크 중심성 분석결과 높은 연결중심성 값을 갖는 다수의 상위 키워드가 존재하며, 상대적으로 매개중심성이 높은 키워드는 잘 드러나지 않았다. 이러한 결과는 소비자 반응이 다양하게 전개되고 전파된다기 보다는 명품 콘텐츠에 대한 핵심 키워드를 중심으로 소비자 반응이 모여진다고 볼 수 있다. 따라서 명품 소비에 관한 소비자 반응이 무엇인지 알기 위해서는 연결중심성이 높은 단어와 연결단어가 무엇인지 살펴볼 필요가 있다.

2) 네트워크 시각화

중심성이 높은 상위 키워드에 대한 네트워크 시각화 결과는 <Fig. 2>와 같다. 키워드 크기는 연결중심성 값의 크기와 비례하고 두 키워드간의 연결은 같이 언급된 동시출현빈도이다.

<Fig. 2>

Network Structure Analysis Visualization

키워드간의 연결 관계에서 나타난 소비자 반응은 <예쁘다>, <처음>, <관심> 등 제품관련 키워드들이 네트워크 분석에서는 높은 연결 중심성을 갖는 것으로 나타났다. TF-IDF분석에서는 제품, 유튜버, 콘텐츠로 구분하여 많이 언급된 키워드 특성과 달리 네트워크 분석에 나타난 연결중심성이 높은 상위 키워드들은 제품을 중심으로 소비자 반응이 연결되어 있었다.

이러한 결과는 소비자들이 명품 유튜브 콘텐츠 시청 동기와 주된 반응 요인이 명품이라는 제품특성 때문이라는 것을 알려주는 결과로 <관심>과 <대리만족>이 높은 중심성을 갖는 것으로 보아 명품구매 욕구를 콘텐츠 시청으로 대신하는 것으로 보인다. 이는 디지털 커뮤니케이션과 마케팅 전략에서 유튜브와 같은 동영상 매체를 적극 활용하는 것이 효과적인 마케팅 촉진 수단임을 보여주는 결과라고 하겠다.

다음 <Table 3>에서는 연결중심성의 값이 가장 큰 상위 키워드 3개를 중심으로 다른 키워드들과의 연결 관계를 살펴보았다. 연결중심성 값이 가장 큰 <예쁘다>는 <대리만족>, <처음>, <설명> 순으로, 두 번째 순위인 <처음>은 <예쁘다>, <관심>, <응원> 순으로 강한 연결 강도를 보였다. 세 번째 순위인 <관심>은 <패션>, <브랜드>, <처음> 순으로 나타났다. 이러한 결과는 명품 후기 콘텐츠에 대한 소비자 반응이 상위의 핵심 키워드를 중심으로 결속되어 대표적 특징을 드러낸다고 하겠다. 따라서 다양한 소비자 반응에서 의견이 응집되는 핵심 반응을 파악하는 것이 중요하다고 보여진다.

Connection Keywords for Each Top Keyword

연구문제 2에 나타난 네트워크 분석결과, 소비자들은 명품 제품과 브랜드를 중심으로 관심과 대리만족, 재미가 긴밀히 연결되면서 다양한 소비자 다양한 소비반응과 연관되고 있다. 또한 처음 접하는 콘텐츠의 반응도 중요하게 언급되었는데, 이러한 키워드들의 관계는 명품 후기 콘텐츠 시청이 일상에서 흔하지 않은 재미있고, 흥미로운 오락거리이며, 소비자들은 콘텐츠 시청을 통하여 간접소비 경험을 하며 자신의 명품구매욕구와 과시적 소비욕구를 충족하고 있음을 보여준다고 하겠다. 이러한 결과는 유튜브 콘텐츠 시청이 대리만족을 느끼게 해준다는 Her(2019)의 연구와도 일치하는 결과이다.

3. 텍스트 감성 분석 결과

연구문제 3인 명품 후기 콘텐츠 댓글에 중요하게 나타난 소비자 반응 감정을 알아보기 위해 감성분석을 실시하였다. 분석결과 69.69%의 키워드가 긍정, 30.31%의 키워드가 부정으로 나타나 소비자들은 긍정적인 반응을 더 많이 보이고 있었다. 이에 대한 세부 감성 분석은 3가지 긍정 키워드와 6가지 부정 키워드로 분류된 <Table 4>과 같다. 감성감도비율은 각 키워드 당 7점 만점 기준의 강도에 노출빈도를 곱한 값들을 비율로 나타낸 것으로 긍정과 부정 감성강도 비율의 합은 100%이다.

Frequency Analysis of Detailed Emotional Keywords and Emotional Strength Ratio

세부 감성분석 결과, 대부분의 소비자가 긍정적인 반응을 보였으며 부정적 감성은 거부감과 슬픔 순으로 일부 소비자들은 콘텐츠 시청에 있어 불편함을 느낀다고 해석할 수 있다. <Table 5>에는 댓글 속 감성 어휘 키워드 중 각 감성에 해당하는 상위 5개 키워드를 제시하였다.

Detailed Emotional and Frequency × Emotional Strength Analysis Results for Each Keyword

연구문제 3에 대한 결과로 명품 후기 콘텐츠 댓글의 긍・부정 반응을 살펴보면 다음과 같다.

1) 긍정 감성 키워드 분석

소비자들은 명품 후기 콘텐츠를 시청할 때 호감, 기쁨, 흥미의 긍정적인 반응을 보였고 다음과 같은 특징들이 있었다. 첫째, ‘호감’의 경우 <멋지다>와 <고급스럽다>를 통해 콘텐츠에 노출되는 명품과 유튜버를 브랜드와 동일시하였고 <꼼꼼하다> 와 <섬세하다>를 통해 고관여 제품인 명품에 대한 자세한 정보 전달이 소비자들이 유튜브를 시청하는 이유가 된다고 해석할 수 있다. 이는 콘텐츠의 주체는 자체의 제품 보다는 그것을 소개하는 유튜버의 특성으로 볼 수 있을 것이다. 즉 콘텐츠 속 유튜버의 설명 내용에 따라 노출되는 명품의 이미지가 달라질 수도 있음을 시사한다. 둘째, 기쁨의 경우 <행복하다>, <반갑다>, <뿌듯하다>를 통해 자신이 소유하고 있는 명품을 유튜버가 소개했을 때 반가움과 뿌듯함을 느끼며 자신과 유튜버를 동일시하는 경향이 있었다. 이는 명품 소비 심리 중 ‘준거집단의 일치’와 유사한 맥락이며 자신이 유튜버와 준거집단이라는 사실을 댓글을 통해 ‘보여주는 것’으로 볼 수 있다. 셋째, 흥미의 경우 <재미있다>와 <흥미롭다>와 같이 명품 후기 콘텐츠를 단순 재미를 위한 오락거리로 보고 있었다. 또한 <인상적이다>와 <굉장하다>라는 키워드들은 소비자들에게 유튜브 콘텐츠에서 고가격이나 다수의 제품과 같은 요소들이 긍정적인 인상을 준다. 소비자들은 명품 후기 콘텐츠 댓글을 오락물로 인식하고, 콘텐츠에서 소개하는 제품의 수와 종류가 다양할수록 소비자들이 흥미를 느낀다는 Her(2019)의 연구과 유사한 맥락이다.

2) 부정 감성 키워드 분석

일부의 소비자들은 명품 후기 콘텐츠 시청을 통해 부정적인 감정을 느끼고 있는데 주요 부정감성분석을 통한 결과는 다음과 같다. 첫째, 거부감의 감성 단어를 통해 소비자들은 유튜버의 명품 후기 콘텐츠를 재화의 과시로 보고 불편한 감정을 느낀다고 유추할 수 있다. 둘째, 슬픔의 감성 단어를 통해 명품 후기 콘텐츠를 시청한 소비자들은 콘텐츠 속 제품을 실제로 살 수 없기 때문에 사는 것을 포기하고 단순 시청만 하는 것을 아쉬워하는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 부정적 감정을 희석시키는 마케팅 노력이 필요할 것으로 여겨진다.

연구문제 3에 나타난 감성분석 결과, 소비자들은 패션명품에 대해 호감, 기쁨, 흥미, 거부감, 슬픔, 분노와 같은 긍정과 부정적 감정을 동시에 갖고 있는 것을 알 수 있다. 그러나 대부분의 소비자들은 패션 명품 콘텐츠를 시청하고 긍정적 반응을 나타내어 긍정적 효과가 있음을 알 수 있었다. 그러나 일부 부정적 감정은 상대적 박탈감을 보여주는 명품소비 심리에 기인한 것으로 소비자와의 소통을 통해 적극적인 해소 방안을 마련하는 것도 마케팅 전략도 필요하다고 하겠다.


Ⅴ. 결론

본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 패션 명품후기 콘텐츠 댓글에 나타난 소비자 반응 연구이다. 이에 관한 연구결과와 그에 따른 마케팅 제언은 다음과 같다. 첫째, 명품 후기 콘텐츠 댓글에 대한 빈도 분석결과 명품제품, 유튜버, 콘텐츠와 관련된 내용을 중심으로 소통하여 자신의 감정을 표현하는 것으로 파악되었다. 또한, 소비자들의 패션 명품 후기 콘텐츠 시청으로 온라인 소비자 구매결정 과정으로 주의(A), 관심(I), 검색(S)과 관련된 소비자 반응이 나타남에 따라 제품 구매에 영향을 줄 것으로 예상되었다. 이러한 결과를 고려하여 향후 디지털 콘텐츠 마케팅 실행을 고려할 때 명품뿐만 패션브랜드들도 소비자와 적극 소통하면서 자사의 제품과 브랜드에 대한 긍정적인 반응을 이끌어 낼 수 있는 다양한 디지털 콘텐츠 개발에 힘써야 할 것이다.

둘째, 네트워크 분석 결과 <예쁘다>, <처음>, <관심>, <대리만족>, <설명>, <재미있다>의 키워드들이 연결성이 높은 중심 키워드들로 나타났다. 이들 키워드들은 제품을 중심으로 나타난 소비자 반응이라는 특징을 갖는다. 이러한 점을 고려할 때 향후 마케팅 전략에서는 콘텐츠를 통한 새롭고 재미있는 소비경험을 통해 해당 제품과 브랜드에 대한 동일시와 긍정적 반응을 이끌어낼 수 있도록 소비자들의 미디어 콘텐츠 시청 경험을 높이는 방안을 적극 고려할 필요가 있다.

셋째, 감성 분석을 통해서 콘텐츠 시청 소비자들이 느끼는 주요 긍정/부정 반응을 파악할 수 있었다. 패션명품의 경우 부정보다는 긍정 감정 비중이 높게 나타났으나, 부정적 정서 반응에 대한 적절한 대응도 필요할 것이다. 이러한 분석 결과는 명품뿐만 아니라 디지털 콘텐츠 마케팅을 고려하는 패션기업들에게도 효과적인 메시지 개발에 관한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.

마지막으로 본 연구의 한계점과 향후 연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 후속연구로는 본 연구에서 다루지 못한 2021부터 유행하고 있는 짧은 클립의 동영상 플랫폼인 릴스(Reels), 틱톡(Tik tok)과 같은 폭넓은 형식과 채널을 다룬 연구를 제안한다. 둘째, 본 연구는 개별 단어 중심으로 분류한 텍스트 분석으로, 동사에 대한 정확한 주체를 파악하는데 한계가 있었다. 후속 연구에서는 주어와 동사를 합한 의미 키워드 단위로 살펴볼 것을 제안한다. 마지막으로 인구통계학적 요소를 함께 고려하여 MZ세대에게 명품 후기 콘텐츠가 직접적인 영향을 미치는지 살펴보는 것을 제안한다.

Acknowledgments

본 논문은 석사학위 청구논문의 일부임

Notes

1) 을 대상으로 조사

References

  • Bain & Company (2021, May 17). Global personal luxury goods market on track for recovery. Retrieved Retrieved from https://www.bain.com/about/mediacenter/press-releases/2021/Global-personal-luxury-goods-market-on-track-for-recovery
  • Euromonitor International (2020). Top 10 global consumer trends 2020 [PDF document]. Retrieved from http://go.euromonitor.com/rs/805-KOK-719/images/wpGCT2020-v0.5.pdf?mkt_tok=ODA1LUtPSy03MTkAAAF9pwks75i3bGotvUj43R3_pOY4QBhiMV5koiZXslfmN5cE8FPI-cOInHzSM0t2bH7weNK4sBBpiHrm7v9j6RwPGDK359DKes4tlzqGD5I3knhaj6Y
  • Hanke, M. (2015). How luxury fashion brands utilize youyube to engage consumers and promote brand identity. The Elon Journal of Undergraduate Research in Commnications, 6(1), 69-77.
  • Her, Y. S. (2019). A study of viewers' responses to fashion luxury haul contents (Unpublished doctoral dissertation). Seoul National University, Seoul, Republic of Korea. [https://doi.org/10.31274/itaa.8848]
  • Jung, J. W. (2003). The effect of materialism and conspicuous consumption on the imported-luxury brand preferences: Focusing on korean college students(Unpublished Doctoral dissertation). Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea.
  • Kim, G. J. (2020, October 8). 83% of Korean watch you tube 30 hours on month. Retrieved from https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=29648209&memberNo=6258463&vType=VERTICAL
  • Kim S. Y. (2017, November 12). Fashion beauty youtuber hanbyeol released a luxurious haul of "15.7 million won". Insight. Retrieved from https://www.insight.co.kr/news/126475
  • Kim, Y. H. (2020). A study on keyword advertising effect according to consumer decision journey model(Unpublished Doctoral dissertation). Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea.
  • Kim, H. C. (2019, September 16). “Youtube fashion launch" and the beginning of the content war. Brunch. Retrieved from https://brunch.co.kr/@kggs5633/35
  • Kim, C. W. & Lee, J. H. (2021). The influence of relationship benefits of luxury brand SNS potential consumers on purchase intention: Focused on the moderating effect of SNS involvement. Journal of Fashion Design, 21(1), 123-141. [https://doi.org/10.18652/2021.21.1.8]
  • Korea Federation of Textile Industries[KFTI]. (2020, De cember 9). Result of Korean fashion market scale for 2020. Retrieved from http://www.kofoti.or.kr/textile/boardView.do?Code=STATISTICS_M&Uid=989923796&srch_input=2020&scType=all&srch_date1=&srch_date2=&currRow=1
  • Lee, G. H. (2017, December 17). “Open luxury shopping box everyday”. Mail Economy. Retrieved from http://news.mk.co.kr/newsRead.php?year=2017&no=833481
  • Lee, J. E. & Watkins, B. (2016). Youtube vloggers' influence on consumer luxury brand perceptions and intentions. Journal of Business Research, 69(12), 5753-5760. [https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.04.171]
  • Lee, S. H., Lee, L., & Jung, S. Y. (2003). Study of behavior of luxury fashion purchasing. Journal of Korean Society of Clothing and Textiles, 27(11), 1241-1251.
  • Park, J. H. & Jeon, J. H. (2021). The characteristics of fashion flex on social media. Journal of Fashion and Text, 23(1), 31-43. [https://doi.org/10.5805/SFTI.2021.23.1.31]
  • Park, J. S. (2020). The effect of communication of youtube luxury haul video creator on subscribing intention(Unpublished Doctoral dissertation). Seoul University, Seoul, Republic of Korea.
  • Rha, J. Y., Rhee, K. C., Yeo, J., & Kim, R. D. (2010). Counterfeit consumption in Korea: Who buys what, and why? Journal of Consumer Studies, 21(1), 273-298.
  • Solomon, M. (2009). Consumer behavior: Buying, having, and being (8th ed.). Upper Saddle River, NJ, US.: Pearson Prentice Hall.
  • Vigneron, F. & Johnson, L. W. (1999). A review and a conceptual framework of prestige-seeking consumer behavior. Academy of marketing science review, 1(1), 1-15.
  • Xie, Q. & Lou, C. (2020). Curating luxe experiences online? Explicating the mechanisms of luxury content marketing in cultivating brand loyalty. Journal of Interactive Advertising, 20(3), 209-224. [https://doi.org/10.1080/15252019.2020.1811177]

<Fig. 1>

<Fig. 1>
Analysis Procedure

<Fig. 2>

<Fig. 2>
Network Structure Analysis Visualization

<Table 1>

Morpheme unit Keyword TF-IDF Analysis and Wordcloud

Noun Verb / Adjective
Keyword TF-IDF Frequency Keyword TF-IDF Frequency
first
price
vicarious-satisfaction
explanation
brand
feeling
information
purchase
emotion
introduction
4,618.12
208.22
190.77
122.46
119.25
117.27
103.54
98.30
77.51
61.96
926
2,692
2,150
2,745
920
1,726
554
526
505
478
pretty
good
know
upload
appreciate
fun
no
wonder
unknow
fit
27,095.29
25,584.17
8,313.61
4,742.80
706.25
314.67
208.22
198.29
186.72
136.01
5,437
6,027
1,795
1,227
1,571
1,504
2,587
619
951
574

<TF-IDF>

<단순빈도>

<TF-IDF>

<단순빈도>

<Table 2>

Network Centrality Analysis

Network Centrality Analysis
Keyword Connection Centrality Analysis Keyword Mediation Centrality Analysis
pretty
first
interest
fashion
fun
brand
vicarious satisfaction
feeling
help
emotion
95.83
81.25
77.08
68.75
62.50
62.50
52.08
47.92
47.92
45.83
pretty
first
interest
fun
fashion
brand
feeling
explanation
vicarious satisfaction
cheering
29.26
9.59
8.41
7.31
5.90
2.80
2.58
2.48
2.10
1.57

<Table 3>

Connection Keywords for Each Top Keyword

Top Keyword Connected Keywords
pretty vicarious satisfaction, first, explanation, cheering, interest
first pretty, interest, cheering, fun, explanation
interest fasion, brand, first, fun, design

<Table 4>

Frequency Analysis of Detailed Emotional Keywords and Emotional Strength Ratio

Emotion Detailed Emotion Keyword Keyword (qty) Emotional Strength Ratio (%)
Positive good feeling cool, like 34 42.94
joy glad, excite 12 14.13
interest fun, interest 8 10.47
Negative disliability uncomfortable, hate 11 12.71
sadness cry, sad 7 11.38
anger detest, jeouls 4 3.89
fear scary, worry 2 1.63
pain hurt 1 1.57
surprised surprise 1 1.28
Total 80 100

<Table 5>

Detailed Emotional and Frequency × Emotional Strength Analysis Results for Each Keyword

Detailed Emotional Keyword (n=80)
Detailed Emotion Keyword Frequency *Emotional Strength Ratio Detailed Emotion Keyword Frequency *Emotional Strength Ratio
good feeling
good feeling
good feeling
good feeling
good feeling
joy
joy
joy
joy
joy
interest
interest
interest
interest
interest
disliability
disliability
cool
like
luxurious
cold
lovely
laugh
thank
nice
happy
touching
expect
fun
surprise
want
incredible
hate
don’t like
15.33
13.00
11.33
8.44
8.00
9.67
6.89
5.67
5.11
5.00
14.00
5.33
5.33
5.00
4.33
13.11
5.11
disliability
disliability
disliability
sadness
sadness
sadness
sadness
sadness
anger
anger
anger
anger
fear
fear
pain
surprised
bad
weird
uncomfortable
cry
sad
upste
give up
sorry
hate
unsatisfactory
jealous
being ignored
fear
worry
hurt
surprise
5.00
4.67
4.67
17.00
6.22
4.67
3.89
3.44
6.00
3.78
3.56
2.89
4.56
2.22
6.56
5.33