소셜미디어를 통한 뷰티 소비자 행동 연구: Z세대를 중심으로 한 뷰티 인플루언서 마케팅의 효과

Study of Beauty Consumer Behavior on Social Media: The Effectiveness of Beauty Influencer Marketing Targeting Generation Z

Article information

J Korean Soc Cosmetol. 2025;31(1):120-127
Publication date (electronic) : 2025 February 28
doi : https://doi.org/10.52660/JKSC.2025.31.1.120
Assistant Professor, Department of Beauty Arts, Skin Beauty Major, Suwon Women’s University
정선희,
수원여자대학교 미용예술과 피부미용전공, 조교수
본 연구는 2024학년도 수원여자대학교 연구과제 지원에 의해 수행되었음
*Corresponding author: Sun-Hee Jeong Tel : +82-31-290-8375 E-mail : sunheejeong@swc.ac.kr
Received 2024 December 30; Revised 2025 February 3; Accepted 2025 February 10.

Trans Abstract

This study investigates the impact of social media on beauty consumer behavior, with a specific focus on the effectiveness of influencer marketing targeting Generation Z. As one of the most digitally engaged demographics, Generation Z actively shapes beauty trends on platforms such as Instagram, TikTok, and YouTube. Their engagement with these platforms is influenced by several key factors, including information availability, trustworthiness, interactivity, and timeliness. These factors were examined to determine their impact on Gen Z’s satisfaction and recommendation behaviors. The findings revealed that satisfaction among Generation Z consumers is significantly influenced by information availability, interactivity, and timeliness, while trustworthiness did not show a notable effect. Conversely, recommendation behaviors were positively affected by information availability, trustworthiness, and timeliness but were not influenced by interactivity. These results highlight the unique digital consumption patterns of Generation Z, where dynamic and accessible content plays a critical role in driving satisfaction and recommendation intentions. Additionally, their tendency to engage passively spending more time observing than actively sharing content was identified as a characteristic behavior. This study contributes to the understanding of Generation Z’s beauty consumption behavior and provides foundational insights for developing effective influencer marketing strategies. Future research should examine platform-specific behaviors to design more targeted and sophisticated approaches for engaging Generation Z consumers in the beauty market.

I. 서 론

소셜미디어는 전 세게 뷰티트렌드 형성과 확산에 큰 영향력을 미치며, 그 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 뷰티 인플루언서는 소비자들의 구매 의사 결정에 핵심적인 역할을 할 뿐만 아니라, 전통적인 업계 전문가를 능가하는 영향력을 가진 인물로서 주목받고 있다(Wright, 2017). Instagram, TikTok, YouTube와 같은 플랫폼의 등장은 인플루언서와 시청자 간의 긴밀한 소통을 가능하게 하여 마케팅의 변화를 불러왔고, 기존의 광고 방법을 능가하는 혁신적인 커뮤니케이션 스타일을 가능하게 했다. 이러한 변화는 특히 인플루언서들이 구매결정과 브랜드 인식을 형성과정에서 뷰티업계 분야전반에 걸쳐 소비자 행동에 커다란 영향력을 행사하게 된 주요 요인으로 작용하고 있다(Nam & Kim, 2022; Kailash, 2024). 소셜미디어는 현대 뷰티 산업에서 브랜드 인지도, 소비자 신뢰, 트렌드 확산을 촉진하는 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있다. 사용자는 이를 통해 정보를 습득하거나, 직접적인 경험을 공유하며 구매 결정을 내리는데 영향을 받고 있다(Lee & Woo, 2022; Kohler et al., 2023).

특히 Instagram, TikTok, YouTube와 같은 플랫폼에서 Z세대 사이에 확산되는 뷰티트렌드는 소셜미디어의 마케팅 전략에 크게 영향을 받으며, 뷰티 챌린지와 트렌드 참여를 통해 자기표현과 상징적 소비를 실천하고, 이러한 과정은 개인의 정체성 형성과 깊이 연관된 참여문화를 조성하는데 기여하고 있다(Lee & Kim, 2022; Harahap et al., 2024). Z세대의 문화는 디지털 참여, 사회적 의식, 그리고 기술의 융합 등을 통해 독특하게 진화 진화하는 정체성을 형성하는 것이 특징이다(Akbar & Gunawijaya, 2022). 1990년대 중반에서부터 2010년대 초반 사이에 태어난 이 세대는 네트워크 기반의 하위문화와 풍부한 디지털 커뮤니케이션 환경속에서 성장하며, 이러한 배경은 사회적 상호작용과 문화적 표현 방식에 지대한 영향을 미치고 있다(Vasilyeva, 2021).

뷰티트렌드의 확산은 더 이상 브랜드나 전문가에 의해 주도되지 않는다. Z세대 소비자는 소셜 미디어를 통해 적극적으로 정보를 탐색하고, 인플루언서를 중심으로 뷰티 제품과 서비스를 선택한다. 이에 따라 인플루언서 마케팅이 소비자 행동에 미치는 실질적인 영향을 분석하는 것은 매우 중요한 연구과제이다. 특히, 플랫폼 내에서 이루어지는 인플루언서 마케팅이 뷰티 트렌드의 확산에 미치는 영향을 심층적으로 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 따라 인플루언서 마케팅의 실질적인 효과를 조사하고 평가함으로써 보다 효과적인 전략을 수립하고 개선된 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 소셜미디어를 통한 뷰티 인플루언서 마케팅이 Z세대 소비자의 구매 결정 과정에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 정보 제공성, 신뢰성, 커뮤니케이션, 신속성이라는 네 가지 요인이 Z세대의 만족도와 브랜드 추천의도에 미치는 영향을 검토하고자 한다. 이 연구결과는 Z세대를 대상으로 소셜미디를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 모색하는데 이바지할 뿐만 아니라, 인플루언서와의 협업전략 및 콘텐츠 제작 방식의 개선을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.

II. 이론적 배경

1. 소셜미디어와 소비자 행동

현대의 소셜미디어는 빠른 정보 공유를 촉진하고, 효과적인 제품 홍보를 통해 브랜드 인지도를 높이며, 소비자의 구매 결정을 적극적으로 유도함으로써 소비자 행동에 지대한 영향을 미친다(Migkos et al., 2024). 소셜미디어가 소비자 행동에 미치는 영향은 심오하며, 이는 개인이 브랜드와 상호작용하고 구매결정을 내리는 방식으로 변화시키고 있다. 또한, 소셜미디어 플랫폼은 타겟 광고와 소비자 참여를 효과적으로 유도함으로써, 오늘날 마케팅 전략의 필수적인 도구로 자리매김하고 있다(Chaturvedi & Singh, 2024). 소비자들은 정보를 얻기 위해 소셜 미디어에 점점 더 의존하고 있으며, 그들의 정보에 입각한 구매 결정을 내리고 있다.

이와 함께 소셜미디어 인플루언서는 브랜드 인식과 소비자 행동을 형성하는 강력한 주체로 부상했으며, 인플루언서와의 접촉은 브랜드 친밀도와 구매 의도에 긍정적인 영향을 미치고 있다(Kumar, 2024). 소셜미디어는 전통적인 광고 방식과 차별화된 마케팅 전략을 가능하게 한다. 소셜미디어는 제품에 대한 노출을 확대하고, 개인화를 가능하게 하며, 참여를 촉진하는 동시에 사용자 제작 콘텐츠와 인플루언서 마케팅을 통해 사회적 증거를 활용하여 소비자 행동에 영향을 미친다(Dhingra, 2023). 따라서, 인플루언서 마케팅이 Z세대의 브랜드 신뢰도 및 구매의사 결정에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다.

2. Z세대의 디지털 소비문화 특성

Z세대의 디지털 소비 문화는 기술 통합, 사회적 의식, 그리고 뚜렷한 미디어 소비 습관이 독특하게 조화를 이루는 것이 특징이다. 1990년대 중반에서부터 2010년대 초반 사이에 태어난 이 세대는 디지털 환경속에서 성장하며, 디지털 교육을 통해 형성된 역량을 바탕으로 복잡한 환경을 능숙하게 헤쳐 나간다. 이러한 경험은 Z세대의 선호도와 행동에 상당한 영향을 미치며, 디지털 환경에서의 소비 및 의사 결정 방식에 혁신적인 변화를 일으켰다(Espejo et al., 2024; Salam & Dhita, 2024). 특히, Z세대는 사용자 제작 콘텐츠와 진정한 브랜드 스토리텔링에 긍정적으로 반응하고, 개인화된 인터랙티브 서비스를 제공하는 브랜드를 선호한다(Espejo et al., 2024; Prasanna & Priyanka, 2024; Salam et al., 2024). 이와 같은 특성은 Z세대의 소비 행동을 이해하고, 효과적인 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 시사점을 제공한다.

3. 인플루언서 마케팅의 핵심요소와 성공 요인

인플루언서는 마케팅에서 중추적인 역할을 하며, 양측을 연결하는 중요한 가교역할을 한다. 인플루언서 마케팅의 성공여부는 인플루언서가 팔로워와 맺는 독특한 관계를 기반으로, 타겟 오디언스의 공감을 불러일으키는 메시지를 효과적으로 전달하는 능력이 핵심적인 요소로 작용한다.

인플루언서 마케팅의 핵심요소로는 인플루언서가 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위한 정보 제공성, 팔로워가 추천을 신뢰할 수 있는 신뢰성, 효과적인 커뮤니케이션, 청중의 요구와 선호도에 맞는 시기적절한 상호작용을 가능하게 하는 신속성 등이 있다(Chaudhary, 2022). 이러한 요소들은는 인플루언서와 잠재고객 간의 진정성있는 연결을 촉진하며, 그 결과 브랜드 참여를 강화하고 소비자 신뢰를 증대시키는 데 중요한 역할을 한다.

1) 정보 제공성

인플루언서는 접근하기 쉽고 공감할 수 있는 콘텐츠를 제공함으로써 팔로워가 제품 정보를 쉽게 이용할 수 있도록 돕고 있다(Chaudhary, 2022). 소셜 미디어의 등장으로 브랜드가 정보를 전달하는 방식이 변화하였으며, 인플루언서가 실시간 업데이트와 상호작용을 할 수 있는 환경을 조성하였다. 특히, 인플루언서 콘텐츠 중 튜토리얼 및 안내와 같은 비디오 리뷰의 형식은 제품 시각화를 향상시켜 소비자가 제품에 대해 더 쉽게 공감하고 이해할 수 있도록 돕는 중요한 도구로 작용하고 있다(Agrawal & Mittal, 2024).

2) 신뢰성

인플루언서는 신뢰할 수 있는 출처로 인식되며, 종종 기존의 전통적 광고보다 더 높은 신뢰도를 제공한다(Bansal et al., 2024). 이들의 추천은 진정성과 공감할 수 있는 특성을 기반으로 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미칠 수 있다(Kailash, 2024). 특히, 화장품이나 유기농 제품 등 틈새시장에 대한 깊은 지식을 보유한 인플루언서는 소비자들이 해당 추천을 더욱 신뢰하도록 하며, 이로 인해 소비자 신뢰를 크게 향상시킬 수 있다(An et al., 2024; Kim et al., 2024). 이러한 신뢰성은 소비자가 정보를 더 신뢰하도록 만들며, 제공된 정보의 질을 높이는데 기여한다. 결과적으로 이는 구매의도에 긍정적인 영향을 미쳐 브랜드와 소비자 간의 관계를 강화하는데 중요한 역할을 한다.

3) 커뮤니케이션

스토리텔링과 감성적인 어필 같은 효과적인 커뮤니케이션 전략은 인플루언서 마케팅에 매우 중요한 요소로 작용한다. 인플루언서는 주로 양방향 커뮤니케이션을 통해 공동체 의식과 청중과의 유대감을 조성하며, 이를 통해 브랜드와 소비자 간의 관계를 강화시킨다. 소셜미디어 플랫폼에서의 좋아요, 댓글, 공유와 같은 지표는 소비자 상호작용의 수준을 보여주는 핵심적인 요소이며, 이는 효과적인 커뮤티케이션의 기반이 된다(Ye, 2024). 커뮤니케이션은 인플루언서와 청중 간의 진정한 연결을 촉진하기 때문에 인플루언서 마케팅에서 필수적인 역할을 한다. 인플루언서는 공감할 수 있는 콘텐츠와 진정한 자기표현을 활용하여 설득력 있는 영향력을 강화하고, 이를 통해 브랜드를 효과적으로 홍보할 수 있다(Kailash, 2024). 이러한 전략은 소비자와 브랜드 모두에게 긍정적인 영향을 미치며, 지속 가능한 마케팅 관계를 형성하는데 기여한다.

4) 신속성

소셜 미디어 플랫폼에서의 반응 및 참여 속도는 시청자의 관심과 신뢰를 유지하는 데 필수적이다(Bansal et al., 2024). 소비자는 빠르고 시기적절한 피드백과 업데이트를 기대하며, 이러한 시기적절한 상호작용은 마케팅 캠페인의 효과를 극대화하는데 중요한 역할을 할 수 있다(Kailash, 2024).

III. 내용 및 방법

1. 자료수집

본 연구는 1990년대 중반에서부터 2010년대 초반 사이에 태어난 Z세대 소비자를 대상으로 진행되었다. 2024년 10월 7일부터 11월 12일까지 설문조사를 통해 수집하였으며, 총 240부의 설문지가 회수되었다. 이 중 불성실하게 작성된 28 부를 제외한 212부의 설문지를 최종적으로 연구분석에 활용하였다.

2. 측정도구

본 연구는 Z세대를 중심으로 소셜미디어 인플루언서가 뷰티 트렌드 확산에 미치는 영향을 분석하기 위해 수행되었다. 설문문항은 다양한 선행 연구를 바탕으로 구성되었으며, 인구학적 특성과 뷰티트렌드 확산 영향과 관련된 문항은 Gantumur(2022)Kim(2011)의 연구를 참고하였고, 만족도와 추천 관련 문항은 Gong(2018), Jeong(2010), Jang(2012)의 연구를 기반으로 설계되었다.

설문조사 과정에서는 Z세대와 뷰티트렌드 분야에 대해 사전 설명을 제공하여, 설문 응답자가 각 문항에 대해 충분히 이해한 상태에서 응답할 수 있도록 하였다. 설문지는 총 3가지 영역으로 구성되었으며, 인구 통계학적 요인 8문항, 뷰티 트렌드 확산 영향 관련 요인 16문항, 만족도와 추천 관련 요인 8문항으로 총 32문항을 설계되었다. 조사에서는 1점: 전혀 그렇지 않다 부터 5점:매우 그렇다까지의 5점 리커트 척도가 사용되었다.

3. 자료분석

본 연구에서 수집된 자료는 SPSS/WIN 25.0 프로그램을 활용하여 통계적으로 처리되었으며, 구체적인 분석방법은 다음과 같다.

1) 조사대상자의 인구학적 특성과 관련된 정보를 확인하기 위해 빈도분석(Frequency Analysis)을 실시하였다.

2) 뷰티 트렌드 확산 영향, 만족도, 추천의 내적 일관성을 평가하기 위해 실뢰도분석(Realiability Analysis)을 실시하였으며, Cronbach’s α을 산출하였다.

3) 뷰티 트렌드 확산 영향, 만족도, 추천에 대한 평균과 표준편차를 포함한 기술통계(Descriptive Statistics)를 산출하였다.

4) 뷰티 트렌드 확산 영향, 만족도, 추천 간의 상관관계를 살펴보기 위해 Pearson의 상관분석(Person Correlation Analysis)을 실시하였다.

5) 뷰티 트렌드 확산 영향이 만족도와 추천에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석(Multiple linear regression)을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 대상자의 개인적 특성

본 연구 대상자의 일반적 특성은 <Table 1>에 제시된 바와 같다. 성별은 여성이 200명(94.3%)으로 남성 12명(5.7%)에 비해 월등히 많았다. 20대가 203명(95.8%)으로 가장 많았으며, 이어서 10대가 7명(3.3%), 30대가 2명(0.9%) 순이었다. 고등학교 졸업자가 194명(91.5%)으로 대사수를 차지하였고, 이어 대학(2년제) 졸업이 9명(4.2%), 대학(4년제) 졸업이 8명(3.8%), 중학교 졸업 이하가 1명(0.5%)로 조사되었다. 학생이 197명(92.9%), 프리랜서와 자영업자가 각각 5명(2.4%), 회사원이 4명(1.9%), 가정주부가 1명(0.5%) 순이었다. 월 소득 수준으로는 100만원 미만이 188명(88.7%)으로 가장 많았고, 100-200만원 미만이 11명(5.2%), 200-300만원 미만이 8명(3.8%), 300-400만원 미만이 4명(1.9%), 400만원 이상이 1명(0.5%) 순이었다. 미혼 응답자가 206명(97.2%)으로 기혼 6명(2.8%)에 비해 압도적으로 많았다. 수도권 거주자가 174명(82.1%)으로 가장 많았으며, 서울이 34명(16.0%), 충청도와 기타가 각각 2명(0.9%)으로 나타났다. 하루 소셜 미디어 사용 시간으로는 5시간 이상이 119명(56.1%)으로 가장 많았으며, 3-5시간 미만이 56명(26.4%), 1-3시간 미만이 24명(11.3%), 1시간 미만이 13명(6.1%) 순이었다.

Demographic Characteristic of Participants (N=212)

위와 같은 조사 결과는 본 연구의 주요 대상군이 1990년대 중반에서부터 2010년대 초반 사이에 태어난 Z세대이기에 20대의 미혼 학생이 가장 많았다. 또한, 뷰티와 관련된 소비 확산 현황을 알아보기 위한 연구인 만큼, 여성들이 주로 설문에 참여하였다. 이들은 대체로 수도권에 거주하며, 하루 5시간 이상의 소셜 미디어를 활용하는 경향을 보였다.

2. 측정변인의 신뢰도

Z세대를 중심으로 소셜미디어 인플루언서가 뷰티 트렌드 확산에 미치는 형향을 분석하기 위해 문항의 타당성을 검증한 결과, 총 7가지 요인이 <Table 2>와 같이 도출되었다. 뷰티 트렌드 확산 영향 척도의 전체 신뢰도는 Cronbach’s α=.954로 나타나 매우 높은 신뢰도를 보였다. 하위 요인별 신뢰도는 정보 제공성이 .937, 신뢰성이 .948, 상호작용이 .957, 신속성이 .914로 분석되었다. 또한, 만족도의 신뢰도는 Cronbach’s α=.950, 추천 척도의 전체 신뢰도는 Cronbach’s α=.929으로 나타나, 본 연구에서 사용된 척도의 신뢰성에는 문제가 없는 것으로 확인되었다.

Reliability Analysis of the Beauty Trend Diffusion Influence Scale

3. 주요 변인의 기술 통계량

기초 분석으로서 각 척도에 대한 평균, 표준편차, 왜도, 첨도를 살펴본 결과는 <Table 3>와 같다. 뷰티 트렌드 확산 영향의 전체 평균은 4.26(SD=0.71)점으로 나타났으며, 하위요인별로는 정보 제공성은 4.42(SD=.73)점, 신뢰성은 3.88(SD=1.03)점, 상호작용은 4.29(SD=.93)점, 신속성은 4.47(SD=.70)점으로 조사되었다. 또한, 만족도의 평균은 4.41(SD=.81)점, 추천은 4.37(SD=.84)점으로 나타났다.

Descriptive Statistics of Key Variables (N=212)

한편, Finch와 West(1997)는 측정변수들이 왜도와 첨도의 절대 값이 각각 2와 7을 넘지 않을 때 정상분포 가정을 충족한다고 제안하였는데, 본 연구에서 왜도와 첨도를 계산한 결과, 왜도는 –1.45 ~ -.44, 첨도는 –1.12 ~ 2.08 사이로 나타나, 모든 변수들에서 기준치를 초과하지 않았다. 이는 일변량 정규성을 가정을 충족했다는 것을 의미한다.

따라서, 본 연구의 모든 변수들에서 정상분포 가정을 충족하며, 이를 바탕으로 최대우도법(Maximum Likelihood Estimation)을 활용하여 연구모형의 유의성을 검증하는데 적합한 조건을 갖추었다.

4. 주요변인 간의 상관관계

주요변인 간의 상관관계를 살펴보기 위해 Pearson의 상관분석을 실시한 결과는 <Table 4>과 같다. 분석결과, 뷰티 트렌드 확산 영향의 하위요인 중 정보 제공성은 만족도(r=.588, p<.001)와 추천(r=.595, p<.001)과 유의한 정적(+) 상관관계를 보였다. 또한, 신뢰성은 만족도(r=.528, p<.001)와 추천(r=.561, p<.001)과 유의한 정적(+) 상관관계를 보였다.

Correlations Between Key Variables (N=212)

상호작용 또한 만족도(r=.571, p<.001)와 추천(r=.502, p<.001)과 유의한 정적(+) 상관관계를 보였으며, 신속성은 만족도(r=.625, p<.001), 추천(r=.567, p<.001)과 유의한 정적(+) 상관관계를 보였다. 더불어, 만족도는 추천(r=.659, p<.001)과 유의한 정적(+) 상관관계를 보이는 것으로 나타났다.

따라서, 뷰티 트렌드 확산 영향 요인인 정보 제공성, 신뢰성, 상호작용, 신속성 모두 만족도 및 추천과 유의미한 상관관계를 보이는 것으로 확인되었다

5. 뷰티 트렌드 확산 영향이 만족도에 미치는 영향

뷰티 트렌드 확산 영향의 각 하위요인이 만족도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 5>과 같다. 다중회귀분석은 독립변수가 2개 이상인 회귀 모델을 통해 변수간 인과관계를 통계적으로 분석하는 사회 통계학적 기법이다.

The Effect of Beauty Trend Diffusion Influence on Satisfaction

본 연구에서는 독립변수로 뷰티 트렌드 확산 영향의 하위 요인을, 종속변수로 만족도를 투입하여 분석하였다. 최종 모형의 설명력은 약 46.9%(R2 =.469)로 나타났으며, 모형의 적합도는 유의한 수준을 보였다(F=47.549, p<.001). 또한, Durbin-Watson 통계량이 2.070으로 2에 근사한 값을 보여 독립성 가정에 문제가 없었으며, 분산팽창지수(Variance Inflation Factor: VIF)가 10 미만으로 다중공선성 문제도 없는 것으로 확인되었다.

만족도에 유의한 영향을 미치는 변인을 살펴보면, 정보 공유성(β=.222, p<.01), 상호작용(β=.149, p<.05), 신속성(β=.323, p<.001)이 만족도에 유의한 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과는 정보 제공과 상호작용, 신속성이 높아질수록 만족도가 증가한다는 것을 의미하며,이는 Chaudhary(2022)Lee(2020) 연구 결과와 유사한 결론을 보여준다.

반면, 신뢰성은 만족도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 신뢰성이 Z세대에게 초기 관심을 유도할 수는 있지만 그들의 만족을 보장에 직접적인 영향을 주지 않는다는 점을 시사한다. 특히, Z세대의 만족도는 인플루언서의 신뢰도를 넘어서 개인 취향 및 뷰티 제품의 실질적인 품질과 같은 요인에 더욱 영향을 받을 수 있음을 보여준다.

따라서 본 연구 결과는 Z세대의 뷰티 소비자의 행동과 만족도 간의 다각적인 관계를 확인 할 수 있는 근거를 제시하며, 이들의 소비 성향을 이해하기 위해서는 다양한 요인을 함께 고려해야함을 시사한다.

6. 뷰티 트렌드 확산 영향이 추천에 미치는 영향

뷰티 트렌드 확산 영향의 각 하위요인이 추천에 미치는 영향을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 <Table 6>과 같다. 분석에서 독립변수로 뷰티 트렌드 확산 영향의 하위요인을, 종속변인으로는 추천으로 투입하였으며, 최종 모형의 설명력은 약 43.8%(R2=.438)으로 나타났다. 모형의 적합도는 통계적으로 유의미한 수준이었다(F=42.092, p<.001). 또한, Durbin-Watson 통계량이 1.868로 나타나 독립성 가정에 문제가 없었고, 분산팽창지수(Variance Inflation Factor: VIF)가 10 미만으로 다중공선성 문제도 없는 것으로 확인되었다.

The Effect of Beauty Trend Diffusion Influence on Recommendation

추천에 유의미한 영향을 미치는 변인을 살펴본 결과, 정보 제공성(β=.286, p<.001), 신뢰성(β=.221, p<.01), 신속성(β=.241, p<.01)이 유의한 정적(+) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 정보 제공성, 신뢰성, 신속성이 높을수록 추천에 긍정적 영향을 미치는 것을 의미하며, 이는 Wang(2024)Shin(2021)의 연구결과와 유사한 결론을 보여준다.

반면, 상호작용은 입소문 행동(WOM)으로 이어지는 추천에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 Z세대가 인플루언서와의 상호작용이 추천 행동으로 직접적으로 연결되지 않ㅇ르 수 있음을 시사한다. Z세대는 소셜미디어에서 수동적 사용자로 간주될 수 있으며, 자신의 콘텐츠를 생성하거나 공유하기 보다는 타인의 게시물을 관찰하는 데 더 많은 시간을 할애하는 경향이 있다는 것을 보여준다. 이러한 결과는 Chen과 Ha(2023)의 연구와도 일치하며, Z세대가 소셜미디어에서 상당한 시간을 소비하면서도 적극적으로 게시물을 작성하거나 공유하지 않은 현상을 반영한다고 볼 수 있다.

V. 결 론

본 연구는 소셜미디어가 Z세대를 중심으로 뷰티트렌드의 확산에 영향을 분석함으로써, 소셜미디어를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 모색하고, 인플루언서와의 협업 전략 및 콘텐츠 제작 방식의 개선을 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다.이를 위해 1990년대 중반에서부터 2010년대 초반 사이에 태어난 남녀 Z세대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 다음과 같은 주요 결과를 도출하였다.

첫째, Z세대에서 인플루언서의 정보 제공성과 상호작용, 신속성은 높을수록 만족도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 신뢰성은 만족도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이는 신뢰성이 초기 관심을 유도할 수는 있으나, 만족도를 보장하는 직접적인 요인으로 작용하지 않는다는 것을 시사한다. Z세대 뷰티소비자의 만족도는 신뢰도를 넘어 정보품질, 상호작용, 신속성과 같은 요인에 의해 영향을 받으며, 이를 통해 뷰티 소비자의 행동과 만족도 간의 다각적인 관계를 인식 할 수 있었다.

둘째, 정보 제공성, 신뢰성, 신속성이 높을수록 추천에 긍정적 영향을 미치지만, 상호작용은 입소문 행동(WOM) 추천에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 Z세대가 소셜 네트워크의 수동적 사용자로 간주 될 수 있음을 시사하며, 이들은 자신의 콘텐츠를 공유하기보다는 다른 사람의 게시물을 관찰하는데 더 많은 시간을 소비하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 Z세대가 소셜플랫폼에서 많은 시간을 소비함에도 불구하고 적극적으로 글을 작성하거나 공유하지 않는 현상을 반영한다고 볼 수 있다.

본 연구는 소셜미디어가 Z세대를 중심으로 뷰티트렌드의 확산의 영향을 분석하여 Z세대만의 차별화된 뷰티트렌드 확산 패턴을 이해하고, 이를 기반으로 효과적인 마케팅 방향을 제시하는데 기여하고자 하였다. 그러나 본 연구는 특정 소셜 플랫폼의 특성을 구분하지 않고, 다양한 플랫폼을 포괄적으로 다룬 점에서 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 러한 요소들이 소비자의 구매 의도에 미치는 영향을 보다 구체적으로 분석할 필요가 있다. 또한, 본 연구는 정량적 양적연구를 기반으로 진행되어, 향후 연구에서는 정성적 인터뷰 등을 포함한 질적연구를 병행하여 심층적인 분석이 요구된다. 이를 통해 플랫폼별 Z세대의 뷰티트렌드 확산 영향을 세분화하여 분석할 수 있는 구체적인 자료를 제공하고, Z세대의 특성을 반영한 더욱 정교한 마케팅 전략을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다. 향후 후속 연구에서는 Z세대의 뷰티트렌드 확산 행동을 더욱 심층적으로 분석할 것을 제안한다.

References

1. Agrawal S. R., Mittal D.. 2024;Optimizing marketing strategy: a video analysis approach. Marketing Intelligence & Planning 4(1):53–77.
2. Akbar P. N. G., Gunawijaya J.. 2022;Millennials and Gen Z : Their Characteristics, Perceptions, and Satisfaction from Leisure and Event Perspectives. Proceedings 83(1):9.
3. An G. K., Tran T. T., Nguyen T.. 2024;Investigating the influence of social media influencer credibility on beauty product purchase behaviors: a case study from Vietnam. Journal of Innovative Marketing 20(3):261–276.
4. Bansal P., Singh S., Bansal A.. 2024;Social media influencers and influencer marketing: A systematic literature review. Journal of International Business and Economy 25(1):72–101.
5. Chaturvedi V. N., Singh N.. 2024;The Influence of Social Media Marketing on Consumers Behavior. International Journal of Information Technology and Management 16(1):40–44.
6. Chaudhary P.. 2022;Online Influencer Marketing – An Effective Marketing Technique for Strategic Branding, Resonating Communi­cation and Customer Engagement. Management Dynamics 22(1):36–42.
7. Chen P., Ha L.. 2023;Gen Z’s social media use and global communication. Online media and global communication. Journal of De Gruyter Mouton 2(3):301–303.
8. Dhingra A.. 2023;Impact of Social Media on Consumer Behaviour and Preference. International Journal for Multidisciplinary Research 5(2):1–8.
9. Espejo L., Perez N., Mendoza C., Gagarín Y.. 2024;A Systematic Review on Unique Characteristics of Generation Z and Their Impact on Purchasing Decisions. Journal of Ecohumanism 4(1):12–25.
10. Gantumur, G. (2022). The effects of beauty influencer characteristics on relationship continuity intention and purchase intention. Master thesis Mokpo National University, Jeollanam-do, South Korea, 60-68.
11. Gong, J. H. (2018). The effects of nursing care service quality in long-term care hospitals on user satisfaction and recommendation intention. Dortoral dissertation, Pukyong National University, Busan, South Korea,94-100.
12. Harahap R. H., Asengbaramae R., Karindra N. A.. 2024;Tiktok and Beauty in the Age of Gen Z: A Baudrillard’s Economic Sociological Analysis. Journal of Sustainable Economics 2(1):24–31.
13. Jang, H. B. (2012). A study on the effects of social media on party restaurant image and behavioral intentions. Master’s thesis, Kyonggi University, Gyeonggi-do, South Korea, 90-97.
14. Jeong, J. W. (2010). A study on the effects of satisfaction based on social media usage motives on corporate image. Master’s thesis, raduate School of Kyonggi University, Seoul, South Korea, 89-96.
15. Kailash M.. 2024;Social Influence Strategies: Unveiling the Dynamics of Influencer Marketing in Modern Communication. Shanlax International Journal of Management 11:48–54.
16. Kim, B. Y. (2011). The effects of social media media characteristics on recipients’ information processing. Master’s thesis, Graduate School of Hongik University, Seoul, South Korea, 76-83.
17. Kim, M., Kim, H., Ma, Z., & Lee, S. (2024). What Makes Consumers Purchase Social Media Influencers Endorsed Organic Food Products. Sage Journals, 64.
18. Kohler E., Mogaji E., Erkan I.. 2023;Save the Trip to the Store: Sustainable Shopping, Electronic Word of Mouth on Instagram and the Impact on Cosmetic Purchase Intentions. Sustainability 15(1):1–18.
19. Kumar A.. 2024;The impact of social media influencers on consumer behavior: a case study of instagram influencers on nike. Indian Scientific Journal of Research in Engineering and Management 8(4):1–5.
20. Lee, H. S. (2020). The effects of beauty influencer characteristics on consumer knowledge, information acceptance, and behavioral intentions. Doctoral dissertation, Graduate School of Seokyeong University, Seoul, South Korea, 58-64.
21. Lee J., Woo M.. 2022;The influence of beauty YouTube content characteristics and personal tendencies on behavioral intention. Journal of the Korean Society of Cosmetology 28(2):340–348.
22. Lee S.-M., Kim K.-E.. 2022;The impact of SNS marketing characteristics on the purchasing behavior of vegan cosmetics among the MZ generation. Journal of the Korean Society of Cosmetology 28(5):1113–1123.
23. Migkos, S., Katarachia, A., Antoniadis, I., & Saprikis, V. (2024). The Influence of Social Media Marketing on Consumer Behavior: Evidence from the Greek Market. Springer Proceedings in Business and Economics, 449-457.
24. Nam J., Kim M.. 2022;Beauty management behavior according to the experience of using beauty content and characteristics of information use among the MZ generation. Journal of the Korean Society of Cosmetology 28(6):1173–1185.
25. Prasanna M., Priyanka L.. 2024;Marketing to Gen Z: Understanding the Preferences and Behaviors of Next Generation. International Journal For Multidisciplinary Research 6(4):1–8.
26. Salam K. N., Dhita P. A.. 2024;Gen-Z Marketing Strategies: Understanding Consumer Preferences and Building Sustainable Relationships. Golden Ratio of Mapping Idea and Literature Format 4(1):53–77.
27. Shin, M. H. (2021). The effects of social media influencer characteristics on recommendation intention and purchase intention. Master’s thesis, Graduate School of Cheongju University, Chungcheongbuk-do, South Korea, 45-49.
28. Vasilyeva, O. A. (2021). Influence of Digitalization on Cognitive and Social Orientations of Generation Z. Socio-economic Systems: Paradigms for the Future, Heidelberg: Springer.
29. Wang, G. W. (2024). The moderating effect of influencers on the relationship between cosmetic selection attributes and recommendation intention. Doctoral dissertation, Graduate School of Keimyung University, Daegu, South Korea, 63-68.
30. Wright C.. 2017;Are Beauty Bloggers More Influential than Traditional Industry Experts? Journal of Promotional Communications 5(3):303–322.
31. Ye S.. 2024;Analysis of Influencer Marketing on Social Media Platforms. Journal of 2024 International Conference on Education, Economics, Management, and Social Sciences, 1:40–53.

Article information Continued

Table 1.

Demographic Characteristic of Participants (N=212)

Sortation Frequency (N) Percentage (%)
Gender Man 12 5.7
Woman 200 94.3
Age 10’s 7 3.3
20’s 203 95.8
30’s 2 0.9
Education Middle school or below 1 0.5
High school graduation 194 91.5
College(2years) 9 4.2
University graduation 8 3.8
Vocations Student 197 92.9
Freelancer 5 2.4
Housewife 1 0.5
Office Worker 4 1.9
Self-employed 5 2.4
Average monthly income Less than 1 million own 188 88.7
More than 1 million won – less than 2 million won 11 5.2
More than 2 million won – less than 3 million won 8 3.8
More than 3 million won – less than 4 million won 4 1.9
More than 4 million won 1 0.5
Marital status Single 206 97.2
Married 6 2.8
Residential area Seoul 34 16.0
Metropolitan area 174 82.1
Chuncheong Province 2 0.9
Others 2 0.9
Daily social media usage time Less than 1 hour 13 6.1
1-3 hours 24 11.3
3-5 hours 56 26.4
More than 5 hours 119 56.1

Table 2.

Reliability Analysis of the Beauty Trend Diffusion Influence Scale

Sortation Cronbach’s α
Beauty trend diffusion influence Information sharing .937
Reliability .948
Interactivity .957
Timeliness .914
Satisfaction .950
Recommendation .929
Overall .954

Table 3.

Descriptive Statistics of Key Variables (N=212)

Category Mean Standard Deviation Skewness Kurtosis
Beauty Trend diffusion influence Information sharing 4.42 0.73 -1.08 -0.15
Reliability 3.88 1.03 -0.44 -1.12
Interactivity 4.29 0.93 -1.31 0.91
Timeliness 4.47 0.70 -1.45 2.08
Overall 4.26 0.71 -0.76 -0.66
Satisfationc 4.41 0.81 -1.44 1.62
Recommendation 4.37 0.84 -1.45 1.73

Table 4.

Correlations Between Key Variables (N=212)

Category 1 1-1 1-2 1-3 1-4 2 3
1. Beauty Trend Diffusion Influence 1
 1-1. Information Sharing .839*** 1
 1-2. Reliability .848*** .631*** 1
 1-3. Interactivity .854*** .635*** .566*** 1
 1-4. Timeliness .826*** .611*** .580*** .667*** 1
2. Satisfaction .679*** .588*** .528*** .571*** .625*** 1
3. Recommendation .656*** .595*** .561*** .502*** .567*** .659*** 1
***

p<0.001

Table 5.

The Effect of Beauty Trend Diffusion Influence on Satisfaction

Dependent Variable Independent VariableIndependent Variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p VIF
B SE β
Satisfaction (Constant) .712 .291 2.443 .015
Information sharing .247 .082 .222** 3.020 .003 2.151
Reliability .092 .054 .117 1.688 .093 1.893
Interactivity .131 .065 .149* 2.016 .045 2.166
Timeliness .377 .085 .323*** 4.417 .000 2.119
Durbin-Watson=2.070, R2=.479, Adj.R2=.469, F=47.549 (p<.001)
*

p<0.05,

**

p<0.01,

***

p<.001

Table 6.

The Effect of Beauty Trend Diffusion Influence on Recommendation

Dependent Variable Independent Variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p VIF
B SE β
Dependent Variable (Constant) .779 .310 2.509 .013
Information sharing (Constant) .087 .286*** 3.784 .000 2.151
Reliability .181 .058 .221** 3.117 .002 1.893
Interactivity .031 .069 .035 .455 .650 2.166
Timeliness .291 .091 .241** 3.203 .002 2.119
Timeliness
**

p<0.01,

***

p<.001