Korea Digital Contents Society
[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 20, No. 11, pp.2243-2254
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 30 Nov 2019
Received 19 Oct 2019 Revised 05 Nov 2019 Accepted 25 Nov 2019
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2019.20.11.2243

패션 인플루언서의 특성이 구매의도에 미치는 영향

한기향
건국대학교 디자인대학 패션디자인전공
The Impact of Characteristics of Fashion Influencer
Ki-Hyang Han
Department of Fashion Design, Konkuk University, Chungju-si 268, Korea

Correspondence to: *Ki-hyang Han E-mail: kihyanghan@hanmail.net

Copyright ⓒ 2019 The Digital Contents Society
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초록

SNS에서 타인에게 직접 혹은 간접으로 영향을 미치는 일반인을 지칭하던 인플루언서의 영향력이 커짐에 따라 기업에서는 인플루언서 마케팅을 통해 마케팅전략을 극대화시켰다. 그러나 최근 급변하는 사회환경에 맞춰 인플루언서는 인플루언서마켓이라는 새로운 유통채널을 만들어 활동하기 시작했다. 새로운 흐름을 만들고 있는 패션 인플루언서에 대해 선행연구보다 더 다양하고 세분화되면서도 깊이 있는 연구가 필요한 시기라고 사료되어 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하였으며, 시각화도구로 오픈소스인 “R”을 사용하였다. 연구결과 패션 인플루언서 특성에 대한 남·녀의 인지 차이는 없는 것으로 나타났으나, 남성은 여성과 달리 패션 인플루언서의 정보성이 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타나 패션제품 구매의도에 미치는 영향은 남·녀 간에 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 소비자집단에 따른 패션 인플루언서의 특징에 따른 영향력을 규명하여 표적고객에게 맞는 마케팅 전략을 수립하기 위한 기초자료로 도움이 되고자 한다. 또한 후속연구에서는 오픈소스를 이용한 연구가 활발히 이루어지기를 바란다.

Abstract

As influencers, which refers to the public who directly or indirectly influences others in SNS, are growing in influence, companies maximized their marketing strategies through influencer marketing. However, due to rapidly changing social environment, influencers have recently started creating a new distribution channel called influencer markets. As it is believed that this is a time when more diverse and detailed research is needed on fashion influencers who are creating new trends than preceding studies, this study tried to analyze the impact of the characteristics of fashion influencers on consumers’ willingness to buy fashion products, and used “R” which is an open source as a visualization tool. The results showed that there is no difference in perception between men and women regarding the characteristics of fashion influencers. However, men found that unlike women, the informality of fashion influencers affected their intention to purchase fashion products, indicating that there is a difference between men and women. This study aims to identify the characteristics of fashion influencers and help establish a marketing strategy suitable for target customers. It is also hoped that research using open source will be actively conducted in follow-up studies.

Keywords:

Fashion influencer, Open Source R, Purchase Intention

키워드:

패션인플루언서, 오픈소스 R, 구매의도

Ⅰ. 서 론

온라인 기술의 발달과 스마트폰의 보급으로 인하여 소비자들의 정보 수집경로가 과거와 달리 소셜미디어로 이동함에 따라 소비자들은 SNS를 이용하여 자신에게 필요한 정보나 새로운 정보를 수집하기 시작하였으며, 몇몇의 일반인들은 다양한 정보를 전달하는 매개체의 역할을 수행하게 되었다. 이러한 정보의 전달자들은 크게 유튜브나 인스타그램에서 활동하면서 대중들에게 영향을 미치고 의견을 선도하는 등의 강력한 파급력을 갖고 있는데 이처럼 SNS에서 타인에게 직접 혹은 간접으로 영향을 미치는 일반인을 인플루언서(Influencer)라고 한다. 그 중 패션 인플루언서는 SNS에서 자신의 라이프스타일과 함께 패션 스타일을 공유하여 데일리룩의 컨텐츠를 제시할 뿐 아니라 패션제품을 홍보 및 판매하는 역할을 하는 인플루언서를 의미하는 것으로 팔로워들의 패션소비행동에 영향을 미친다[1][2][3]. 인플루언서에 의한 매출이 급증함에 따라 대형유통 시장을 중심으로 인플루언서를 활용한 마케팅이 활발하게 이루어지고 있다. 인플루언서는 이미 탄탄한 팬층을 확보하고 있기 때문에 인플루언서를 통해 브랜드나 상품을 노출시킬 경우 소비자에게 친근한 이미지를 전해줄 수 있다는 장점이 있을 뿐 아니라, 전문 분야의 인플루언서인 경우 소비자의 입장에서 광고게시물이라는 거부감보다는 정보콘텐츠라는 생각으로 받아들이는 경향이 있어 인플루언서 마케팅의 효과는 확실하게 나타나고 있다. 최근 인플루언서 마케팅은 그들만의 콘텐츠를 직접 생산해내는 방법을 선호하고 있으나, 패션산업의 경우에는 비주얼과 대리경험 등의 모델형 인플루언서가 더 전략적으로 활용되고 있다[4][5]. 최근 홍보를 넘어 매출의 증대를 가져오는 커머스의 기능이 급속도로 확대되고 있는 인플루언서 마케팅은 특히 하나의 온라인 유통 채널로써 라이브방송을 진행하면서 직접 상품을 판매하는 등의 활동을 통해 고객에게 정보와 재미를 제공함으로써 과거의 소통에서 한걸음 더 진보된 소통으로 2030세대의 온오프 경계를 낮추는 역할도 하고 있다[6]. 무엇보다도 팔로워들이 SNS를 통하여 인플루언서들의 일상을 공유하고, 그들의 매 순간과 모든 공간에서 착용하는 다양한 상품들에 대해 열광하고 함께 착용함으로써 소통하는 새로운 쇼핑 트렌드는 기존의 온라인과 오프라인에서는 볼 수 없는 SNS유통 채널만의 특별함이다[7]. 또한 밀레니얼을 중심으로 기존 오프라인 매장을 쇼룸으로 생각하여 상품을 보고 느끼는 ‘체험의 장소’로 생각하고 실제 구매는 온라인을 이용하는 사이버 쇼퍼(Cyber Shopper)의 비율이 나날이 증가하고 있는 추세이므로, 다양한 온라인 플랫폼을 활용해 소비자들의 주목을 끌고 설득하는 전략이 현재 패션과 뷰티 브랜드에게는 가장 큰 숙제로 남아 있다[8].

최근 또 하나의 관심은 빅데이터다. 빅데이터에 대한 관심과 함께 빅데이터를 분석하기 위한 다양한 도구에 대한 관심이 집중되고 있는데 그 중 하나가 오픈소스 언어이다. 오픈소스란 소스코드를 상업적인 목적으로 사용하거나 원래 디자인을 수정하여 일반 대중이 사용할 수 있는 프로그램을 말하는 것으로 누구나 그 코드를 이용하여 개량하고 재배포할 수 있다[9]. 데이터분석에 많이 사용되는 오픈소스로는 파이썬(Python)과 “R”이 있으며, 많은 사람들의 기부에 의해 제공된 패키지를 기본으로 통계적 프로그래밍과 시각화를 위한 작업이 이루어지고 있다. “R”은 다양한 통계분석이 가능할 뿐 아니라 오픈소스이므로 모든 것을 무료로 사용하면서도 그래픽에도 강점을 갖고 있어 다양한 표현이 가능하다는 것이다. “R”의 이러한 특징은 STATA, SPSS, SAS와 같은 통계 프로그램이 유료일 뿐 아니라 매우 고가라는 점과 비교할 때 상당히 큰 강점에 해당된다. 이러한 강점에도 불구하고 현재 “R”은 경영과 컴퓨터사이언스 등의 일부 전공에서만 사용될 뿐[10] 의류학에서는 거의 사용되지 않고 있다. 구글 스칼라에 등록된 학술 논문들이 연구를 데이터분석을 위해 어떤 분석도구가 사용되었는지 조사한 자료에서도 전통적으로 많이 사용되었던 SPSS와 SAS를 사용하여 연구한 논문의 수가 해를 거듭할수록 급격하게 줄어드는 반면 “R”을 사용하여 연구한 논문의 수는 지속적으로 급속한 속도로 증가하고 있으며, 2015년에 들어서면서부터는 SAS로 연구한 논문을 앞지르고 있는 것을 확인할 수 잇다. 뿐만 아니라 구글, 페이스북, 마이크로소프트사와 같은 세계적인 규모의 기업들도 “R”을 사용하여 데이터를 분석하고 있다[11].

이에 본 연구는 전통적으로 논문의 데이터분석 방법에 사용하던 SPSS뿐 아니라 최근 급속하게 증가하고 있는 “R”을 이용하여 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다. 다양한 패션 인플루언서의 특성 중 SNS에서 연결된 다양한 온라인 쇼핑몰을 이용하여 제품을 구매한 소비자가 인지하는 패션 인플루언서의 특징을 확인하고 이러한 패션 인플루언서의 특징에 대한 인지가 남·녀 간 차이가 있는지를 확인하는 연구를 통해 좀 더 구체적인 패션 인플루언서의 특징을 규명할 뿐 아니라 표적고객에게 맞는 마케팅 전략을 수립하기 위한 기초자료에 도움이 되고자 한다. 또한 규명된 패션 인플루언서의 특징이 소비자의 제품 구매의도에 미치는 영향을 검증하여 패션 인플루언서의 특징이 제품구매의도에 미치는 영향력을 확인함으로써 효율적인 인플루언서의 활동과 후속연구에 시사점을 제공하고자 한다.


Ⅱ. 이론적 배경

2-1 패션 인플루언서

인플루언서란 페이스북, 유튜브 혹은 인스타그램과 같은 소셜미디어(SNS)에서 많은 구독자와 팔로워(follower)를 확보해 영향력과 파급력을 가진 일반인 및 연예인 혹은 전문가를 의미하는 것으로 최근 유튜브나 인스타그램 등 동영상 중심의 콘텐츠를 통해 영향력이 증가하는 추세이다[5]. 이들은 최소 1만에서 최대 100만명이 넘는 팔로워를 보유하고 있으며 일상 사진 한 장으로 상품에 대한 모든 것들을 이야기 해줄 뿐 아니라 팬덤을 통해 상품 및 브랜드를 홍보하고 있다[7]. 2019년 ‘제일기획’의 조사에 의하면 전체 1,954명의 조사 응답자 중 47%가 인플루언서를 통해 상품이나 서비스를 인지했다고 응답을 하였으며, 그 중 79%가 해당 상품이나 서비스에 대한 추가 정보를 탐색하였다. 추가 정보를 탐색 후 84%라는 높은 비율의 소비자가 구매를 하여 인플루언서의 상품제시부터 구매까지의 전환율이 높은 것으로 나타나[12] 현재 사회 전반에 걸친 인플루언서의 영향력을 유추할 수 있다. 인플루언서 마케팅이란 인스타그램, 페이스북, 유튜브 등 SNS채널에서 영향력이 큰 개인을 활용한 전략적 마케팅을 말하는 것으로 제품이나 브랜드의 홍보 뿐 아니라 이미지 메이킹까지 다양한 유무형의 수익을 기대할 수 있다[4]. 이처럼 인플루언서의 영향력이 증가하자 업계는 인플루언서를 이용한 마케팅에 집중하기 시작하였으며, 그 규모가 점점 증가하여 2020년엔 80 억 8 천만 달러에 이를 정도로 크게 증가할 것으로 ‘Statista’는 전망했다[13].

인플루언서에 대한 관심이 집중되면서 인플루언서를 구분하는 기준이 생겼으며, 2017년 ‘코트라’의 보고서는 인플루언서는 메가 인플루언서(Mega-Influencer), 매크로 인플루언서(Macro-Influencer), 마이크로 인플루언서(Micro-Influencer)의 세 종류로 구분하였다[14]. 인플루언서 마케팅 조사기관인 TINT에 의하면 마이크로 인플루언서는 1만명 이하의 팔로워를 가진 사람으로 소셜 미디어에 적극적으로 참여하면서 제품에 대해 자발적으로 게시하는 인플루언서로 최근 가장 주목 받고 있는 인플루언서 집단이다. 이들이 주목을 받고 있는 이유는 ‘Influence.co.’에 의하면 이들이 인스트그램에 포스팅을 게시할 때 마다 비용은 저렴한 편이지만 잠재고객과 같은 일반소비자이기 때문에 메가 인플루언서에 비해 브랜드와 더욱 관련성이 높고 잠재 고객과 더욱 밀접하게 관계를 구축할 수 있다는 것이다[15].

이러한 인플루언서의 영향력을 바탕으로 형성된 시장은 새로운 유통 채널로 각광을 받고 있으며, 그 중 Instagram에서의 인플루언서 마케팅 인기가 빠른 속도로 증가하면서 인플루언서 마켓의 규모가 2020년에는 2018년 세계 시장 규모인 미화 13 억 달러의 거의 두 배 가까이 증가 할 것으로 ‘Statista’는 예상하고 있다. 동시에 브랜드로부터 후원을 받는 인플루언서 소셜 플랫폼도 2020년 60 억을 넘어 지금의 두 배가 될 것으로 예상하고 있다[16]. ‘모비데이즈(디지털 마케팅기업)’의 2018년 국내 SNS 이용자 현황에서도 인스타그램 이용자가 약 14%정도 급성장하였으며, 유튜브를 제외하고 많은 인플루언서를 배출한 것으로 나타나고 있다[17]. 몇 년 전부터 인스타그램을 중심으로 한 인플루언서 마케팅 가장 활발하게 이루어짐에 따라 많은 기업들이 판매 기능을 강화하고 있으나 여전히 상품에 연결된 링크를 타고 연결된 쇼핑몰로 들어가서 결제를 해야 하는 번거로운 과정을 거쳐야 한다. 현재 미국 일부 브랜드에서는 인스타그램 내 결재기능 추가 및 다양한 서비스를 추가 시행하고 있으나, 사용화에는 시간이 걸릴 것으로 여겨진다[12].

2-2 패션 인플루언서 특성

1) 매력성

타인에게 매력적이라고 평가받는 사람은 공정하고 신뢰할만한 사람으로 평가받듯이 매력성은 대인관계 형성의 기초가 되는 요인으로 인식되어 왔다[18]. 초기 연구에서의 매력성은 일반적으로 섹시함, 아름다움 등 주로 신체적인 매력을 뜻하는 의미로 사용되었으나[19] 단순히 신체적인 매력만을 뜻하는 것이 아니기 때문에 그 사람의 지적인 능력이나 개성, 라이프스타일 등 내면의 특징들로부터도 지각될 수 있다. 따라서 소비자가 지각하는 친밀성이나 유사성, 호감성 등이 서로 깊은 연관성을 갖고 매력성을 결정하는 핵심적인 요소들로 다루어져왔다[1].

정보원의 매력은 소비자의 태도변화를 촉진시키고 구매태도에도 영향을 주는 요인으로 소비자는 정보원이 매력적이라고 생각할 때 정보원이 전달하는 정보에 대해 훨씬 더 우호적인 반응을 보이고 정보원이 제시한 정보를 긍정적으로 수용하게 된다[1][20]. 이러한 결과에 관하여 유승아[21]는 선행연구들을 통해 매력성은 소비자가 정보원에 대해 감정상 동일시하여 자기만족을 얻고자할 때 생겨나는 것으로 매력적인 정보원이 자신과 비슷하다고 믿거나 혹은 그렇게 되고 싶은 욕망이 소비자의 신념을 변화시켜 구매의도를 유발시킨다고 하였다. 오늘날의 소비자들처럼 다양한 매체를 통하여 정보를 접할 기회가 많은 상황에서 정보원에게 갖는 개인적 호감에 따라 정보를 수용하는 태도는 달라질 수 있으며[20], 김우빈과 추호정[22]도 정보원의 매력성은 소비자의 구매행동에 유의한 영향을 줄 뿐 아니라 소비자의 태도에도 긍정적인 영향을 미치는 요인이라고 하였다.

본 연구에서는 소비자가 정보원의 역할을 하고 있는 인플루언서의 라이프스타일을 보고 피드를 통해 그의 표현력에 공감하고 함께 즐기는 모습을 통해 매력을 느끼는 것을 매력성으로 정의하고 연구를 진행하였다.

2)정보성

시장에 출시되는 신상품 혹은 서비스에 대한 정보를 소비자에게 필요한 시기에 제공하는 것을 정보성이라고 하며, 이러한 정보성은 최근 신제품 개발 주기가 빨라지고 시장의 변화가 급변하면서 소비자에게 어필할 수 있는 중요한 요인 중 하나라고 볼 수 있다[20]. 그러나 최근 SNS를 통해 많은 정보들이 노출되고 소비자들이 과거와 달리 SNS를 통해 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있을 뿐 아니라 본인이 원했던 정보 이외의 추가적인 정보들은 다른 사용자들이 남긴 댓글을 통해서 얻을 수 있고, 혹은 간접경험을 할 수 있는 기회까지 얻게 됨에 따라 소비자들끼리 공유되면서 제공되는 정보성은 날이 갈수록 중요함을 더해가고 있다[23].

SNS정보는 다른 정보 전달의 형태와 달리 주로 텍스트 형태로 전달이 이루어지기 때문에 메시지의 특성이 중요하게 인식되는 경향을 보이고 있으며, 정보의 내용이 본인 원했던 주제에 대한 유용성이 높다고 인지할 경우 정보에 대한 높은 신뢰를 형성하게 된다[24]. 2019년 3월 발표한 한국과학기술정보통신원과 한국인터넷진흥원의 2018년 인터넷 이용 실태 조사에 따르면 인터넷을 사용하여 상품이나 서비스에 대한 정보를 검색하는 경우가 75.8 %로 높게 나타났으며, 신문이나 잡지를 읽는다는 응답도 85.1 %로 나타나 우리의 생활에서 정보획득수단으로써 인터넷의 중요성을 인지할 수 있다[25].

본 연구에서는 다양한 패션 브랜드와 제품 및 기타 정보들을 지속적으로 제공하는 것을 정보성으로 정의하고 연구를 진행하였다.

3)신뢰성

최근 치열한 경쟁사회에서 살아남기 위한 기업들의 노력은 과도한 경쟁을 유도하였으며, 과도한 경쟁은 기업들 간의 과장된 마케팅으로 치열한 대립구도를 만들면서 허위정보와 과장광고로 인해 소비자들의 불신을 증가시키게 되었다. 결국 이러한 사회적 분위기는 기업의 신뢰도를 기업평가의 중요한 요소로 인식하게 만들었다[1]. 기업 신뢰도란 소비자의 필요와 욕구를 충족시켜줄 수 있는 제품을 생산하는 기업이 만드는 제품에 대해 전문성을 갖고 제작을 하고 있으며, 기업이 모든 면에 있어 신용을 지키고 있다는 소비자의 지각을 의미하는 것으로 경영활동에서의 우수성과 기업의 성실성을 판단하는 기준을 말한다[26]. 신뢰성은 진실성과 전문성이라는 두 개의 차원이 모여 이루어진 개념으로 진실성이란 어떤 이슈와 관련된 지식이나 경험 혹은 기술을 갖고 있는 정보원이 편견 없는 의견과 객관적인 정보를 제공해 줄 것이라고 믿는 , 다시 말해 인플루언서가 소비자에게 제공하는 정보가 얼마나 진실한가를 느끼는 소비자의 척도라고 할 수 있다[1]. 전문성은 전달하고자 하는 내용에 대한 지적인 능력을 말하는 것으로 어떤 주제에 대해 정확한 판단을 내릴 수 있거나 타당한 주장을 할 수 있다고 생각되어지는 소비자의 지각정도를 의미하는 것으로 소비자들은 인플루언서의 제품지식을 통해 인플루언서의 전문성을 판단하는 경향이 있다[26][27].

소비자에게 신뢰성은 정보원이 커뮤니케이션의 주제와 관련된 지식이나 경험을 바탕으로 객관적인 정보를 제공해 줄 것이라는 소비자의 생각을 의미하는 것으로 정보원의 입장을 자신의 것으로 받아들이는 내면화의 심리적 과정을 통해 변화[21]되는 것으로 이러한 변화에 전문성과 진실성이 작용을 하게 된다. 특히 신뢰는 온라인상에서 구매의도를 촉진시키는 역할을 할 뿐 아니라 온라인 쇼핑 성공 요소 중 하나로 설득력을 높이기 위한 목적과 수단의 요소로 어떤 결과가 나타날 것에 대한 불확실한 행동에 대한 믿음을 의미하다는 면에서 매우 중요한 온라인 마케팅전략이다. 신뢰성을 통하여 이용자들이 느끼고 있는 온라인 공간상의 불안요소를 해소하는 요인으로 작용하기 때문이다[28].

본 연구에서는 인플루언서가 전문성을 위해 항상 노력하며, 일관성 있게 제품설명을 하며 포스팅에 믿음을 주는 것을 신뢰성으로 정의하고 연구를 진행하였다.

2-3 구매의도

구매의도(purchase intention)란 예상되어진 혹은 계획되어진 미래의 행동을 의미하는 것으로[30], 소비자가 특정 제품을 구매하고자 하는 의지가 신념과 태도로 옮겨져 행동으로 나타날 가능성을 의미한다[23]. 김우빈[1]은 구매의도를 개인의 주관적인 생각이나 신념, 의지와 같은 특정한 심리적 태도가 미래의 행동으로 나타날 가능성이라고 하였으며, 구고은[26]은 소비자가 소비행동 이전에 갖고 있는 의사결정 과정 중 하나로 이는 경험을 바탕으로 행동을 계획하고 실행하려 하는 주관적인 소비자 개인의 의지라고 하였다.

구매의도는 소비자의 특정행동을 예측하는 중요한 변수로 측정되어지는데, 일반적으로 소비자들은 제품을 구매하기 전 제품에 대한 정보를 통해 기대를 생성하지만, 구매 전 태도에 의해 영향을 받게 되므로 구매태도가 구매행동으로 이어질 수 있도록 하는 매개체의 역할을 한다. 따라서 소비자의 구매의도는 브랜드의 매출과 이익 뿐 아니라 브랜드 확장에 대한 성공 가능성의 여부를 예측할 수 있도록 해주기 때문에 기업이나 브랜드에서는 판매량이나 매출액 등을 예측하기 위한 목적으로 사용되기도 한다[23][30]. 인스타그램에서 활동하는 인플루언서의 영향이 뷰티제품 구매의도에 미치는 영향에 대해 연구한 유승아(2018)의 연구결과에 의하면 뷰티제품에 대한 인플루언서의 매력성, 신뢰성, 전문성이 뷰티제품 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다[21].

본 연구에서는 소비자가 인플루언서가 판매하는 상품을 구매할 마음을 평상시에 갖고 있으며, 직접 상품을 구매하는 것 뿐 아니라 재구매를 하고자 하며 구전의도를 갖고 있는 것을 구매의도로 정의하고 연구를 진행하였다.

2-4 통계프로그램 “R”

“R”은 통계 데이터의 수정과 분석에 사용되는 스크립트 언어로 AT&T에서 개발한 통계언어인 “S”에서 영향을 받아 개발되었다. 뉴질랜드 오클랜드 대학의 Ross Ihaka(로스 이하카)와 Robert Gentleman(로버트젠틀맨)에 의해 개발된 “R”은 현재까지도 지속적으로 개발되고 있다.

컴퓨터 언어인 “R”은 인터넷이 연결된 컴퓨터라면 언제 어느 곳에서나 다운로드와 설치 및 사용이 가능할 뿐 아니라 무료로 사용이 가능하기 때문에 비용에 부담이 없다는 장점을 갖고 있다. “R”을 작동시키기 위한 기본 함수들과 데이터, 표준 통계함수들과 그래픽 함수들이 들어 있는 기본 패키기 이외의 다양한 함수와 데이터들을 포함하는 패키지를 무료로 다운로드 받아서 사용할 수 있으며, 많은 연구자들에 의해 새롭게 개발된 패키지 역시 “R”언어의 장점 중 하나이다.

“R”의 가장 우수한 장점은 시각화로 많은 정보를 담고 있는 그래프를 하나의 그래프로 표현할 수 있으며, 다양한 패키지를 통해 원하는 도표를 편리하게 그릴 수 있을 뿐 아니라 분석에도 효율적이라는 것이다[31][32][33]. “R”은 “R”이 갖고 있는 시각적 효과의 우수성으로 인해 다양한 용도로 사용되고 있으며, 통계분석 이외에 머신러닝 모델링, 텍스트마이닝, 소셜 네트워크분석, 지도시각화, 주식분석, 이미지 분석, 사운드 분석, 웹 애플리케이션 개발 등 다양한 분야에서 사용되고 있음을 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 SPSS를 이용한 요인분석을 제외한 모든 분석에서 “R”을 사용한 통계를 이용하여 분석을 진행할 것이다[11].


Ⅲ. 연구방법 및 절차

3-1 연구목적 및 연구문제

본 연구는 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하고 패션제품 구매의도에 가장 큰 영향을 미치는 패션 인플루언서의 특성을 밝히는 것을 연구의 목적으로 한다. 선행연구를 바탕으로 패션 인플루언서의 특성은 매력성, 정보성, 신뢰성으로 분류되었으며, 분류된 특성을 독립변수로 하여, 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하였으며 최근 사용이 확장되고 있는 오픈소스 통계프로그램 및 시각화 프로그램인 “R”을 사용하여 연구를 진행한다.

선행연구와 이론적 배경을 바탕으로 다음과 같은 구체적인 연구문제를 제시하였다.

연구문제 1. 패션 인플루언서의 특성과 소비자의 패션제품 구매의도을 분석한다.

연구문제 2. 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향을 분석한다.

연구문제 3. 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향 중 가장 큰 영향에 대해 분석한다.

연구문제 4. 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향이 소비자집단특성에 따라 차이가 있는지 밝힌다.

연구문제 5. 소비자의 SNS 사용실태에 따라 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향에 차이가 있는지 밝힌다.

3-2 연구대상 및 분석방법

본 연구는 SNS과 연결된 유통채널을 이용하여 패션제품을 구매한 경험이 있는 성인 남·녀를 대상으로 실시하였으며, 2019년 5월20일부터 5월23일까지 30명을 대상으로 예비조사를 실시한 후, 2019년 5월28일부터 2019년 6월3일까지 네이버오피스 설문지를 이용하여 편의표본추출하였다. 150개의 응답 중 응답이 불성실하거나 무응답이 많은 설문지를 제외한 총116부의 설문지를 실증분석에 이용하였으며, 설문을 위한 측정변수는 선행연구에서 검증된 문항을 직접 사용하거나 연구자가 연구의 목적에 맞게 수정 혹은 보완하여 사용하였다. 인구통계학적 질문과 SNS사용에 관한 질문 외에 패션 인플루언서 특성에 관한 질문과 소비자의 패션제품 구매의도에 관한 질문은 1점(전혀 그렇지 않다)에서 5점(매우 그렇다)의 5점 리커트 척도(Likert Scales)로 측정하였다.

본 연구의 분석을 위한 방법으로 탐색적 요인분석과 신뢰도분석에 SPSS25.0를 사용하였으며, 인구통계학적 특성과 SNS 사용실태를 검증하기위한 빈도분석과 T-test, 회귀분석에는 R이 사용되었다.


Ⅳ. 연구결과 및 논의

4-1 자료의 인구통계학적 특성 및 SNS 이용 특성

연구대상자의 인구통계학적 특성과 SNS 사용 특성을 확인하기 위해 “R”에서 제공하는 freq( ) 함수를 사용하였으며, 모든 빈도분석의 결과는 <표 1>과 <표 2>에 제시되었다.

Demographic Characteristics

SNS Usage Attributes

Fig. 1.

Average Number of SNS Usage per Day

4-2 탐색적 요인분석

패션 인플루언서의 특성요인과 소비자의 제품구매의도 요인을 검증하기 위해 요인분석을 실시하였다. 베리맥스(Verimax)회전을 이용한 주성분 분석을 실시하였으며 고유값 1을 기준으로 3개의 요인과 1개의 요인이 추출되었다. 탐색적 요인분석의 결과는 <표 3-1>과 <표 3-2>에 제시되었다. 측정변수의 적합성을 검정하기 위하여 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)와 Bartlett의 구형성 검정을 실시하였으며, 실시한 결과 KMO = .859(패션 인플루언서의 특성), KMO = .757(구매의도)로 KMO>.70인 기준값 이상으로 나타나 타당도를 확보하였으며 Bartlett의 구형성 검정 결과 패션 인플루언서 특성의 χ² = 284.747(p<.000), 구매의도의 χ² = 361.537(p<.000 )으로 나타나 sig(P)=.000 이므로 측정변수는 적합한 것으로 나타났다.

Factor Analysis on the Characteristics of Fashion Influencer

Factor Analysis on the Purchase Intention

패션 인플루언서 특성은 총 3개의 요인으로 분류되었으며, 첫 번째 요인은 ‘내가 팔로워하는 패션 인플루언서는 유머감각이 뛰어나다.’, ‘내가 팔로워하는 패션 인플루언서의 라이프스타일은 활기차고 긍정적이다.’와 같이 패션 인플루언서의 심리적인 매력성에 관련된 측정변수로 구성되어 ‘매력성’으로 명명하였으며, 두 번째 요인은 ‘내가 팔로워하는 패션 인플루언서는 최신 패션 정보 및 자료를 제공한다.’와 같은 측정 변수로 이루어져 있어 ‘정보성’이라 명명하였다. 마지막 요인은 ‘내가 팔로워하는 패션 인플루언서가 제공하는 포스팅의 내용은 믿을 수 있다.’와 같은 측정변수로 구성되어 있어 ‘신뢰성’으로 명명하였다. 모든 요인의 측정변수는 가장 낮은 값이 .602였으나, 사회과학에서의 기준값인 .5이상으로 나타났으며, 대부분의 값들은 .8이상으로 나타났다. 또한 요인과 측정변수 간의 내적일관성을 검증하기 위한 신뢰도 검증 결과 가장 낮은 값이 .647이었으나, 최소값의 기준을 만족하는 값이며, 다른 값들은 모두 .7이상으로 요인분석에 이상이 없음이 확인되었다.

4-3 패션 인플루언서의 특성에 대한 남·녀 인지 차이

패션 인플루언서의 특성에 대한 인지가 남·녀 성별에 따라 차이가 있는지 검증하기 위하여 T-test를 실시하였다. “R”의 장점은 구체적인 검정에 앞서 그래프를 이용하여 검증의 결과를 예상할 수 있다는 것이다. 구체적인 검증에 앞서 boxplot을 이용하여 패션 인플루언서의 특성에 대한 남·녀 인지의 차이를 “R”시각화로 살펴본 결과는 <그림 2>와 같으며 뚜렷한 차이는 있을 것으로 사료되지는 않는다.

Fig. 2.

Visualization of men and women's Cognition Difference on the Characteristics of Fashion Influencers using Boxplot

독립표본 T-test에 앞서 “R”에서 제공하는 var.test( )함수를 이용하여 두 집단의 동질성을 검증하였으며, <표 4>와 같이 모든 요인의 p>.05 로 나타나 패션 인플루언서 특성 인지에 대한 남·녀의 분산이 동일하다는 가정을 만족하는 것으로 나타났다. 남·녀 집단 모두 모집단으로부터 추출한 표본 분산의 동질성을 만족하므로 독립표본 T-test를 실시하였으며 분석은 “R”에서 제공하는 t.test( ) 함수를 이용하였다. 구체적인 결과는 <표 5>에 제시한 것과 같으며 “R”시각화를 통하여 미리 예측한 바와 같이 패션 인플루언서 특성에 대한 남·녀의 인지 차이는 없는 것으로 나타났다.

Equal Variability Test

T-test Analysis of Recognition Difference between Gender on Fashion Influencer Characteristics

4-4 상관관계분석

분석에 앞서 각 요인의 상관관계, 독립변수와 종속변수의 관계를 밝히기 위한 회귀분석에 대한 결과를 미리 예상 할 수 있는 시각화를 통해 결과를 예상하기 위해 “R”에서 제공하는 pairs.panels( )함수를 사용하였으며 결과는 <그림 3>에 제시되었다. 대각선을 중심으로 우측 상단은 각 변수들 간의 관계를 나타낸 것이며, 대각선의 히스토그램은 각 변수명과 변수에 대한 값의 분포를 보여주는 곳이다. 좌측 하단은 산포도에 대한 추가적인 정보를 함께 표시해주는 부분으로 산포도 위에 표시된 타원은 변수들끼리 얼마나 강력하게 묶여있는가를 나타내는 정도로 타원에 가까울수록 상관관계는 더 높다. <그림 3>의 그래프에서 확인되는 바와 같이 정보성과 신뢰성, 정보성과 구매의도, 신뢰성과 구매의도 산포도 위 타원이 길게 나타나 이들 간의 상관관계가 깊음을 유추할 수 있다.

Fig. 3.

Correlation Analysis and Regression Analysis between the Characteristics of Fashion Influencer and the Purchase Intention of Fashion Products Using “R”

패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향에 대한 검증에 앞서 각 요인들의 상관성을 알아보기 위하여 상관관계분석을 실시하였다. 분석은 “R”에서 제공하는 cor( ) 함수를 이용하였으며, 결과는 <표 6>에 제시되었다.

Correlation Analysis of Fashion Influencer and Purchase Intention

분석결과 각 변수들 간의 상관관계는 비교적 낮은 상관관계를 갖고 있는 것으로 나타났으며, 패션 인플루언서의 특성 중 매력성과 구매의도와의 상관성이 낮은 것으로 나타났다. 그러나 신뢰성과 구매의도, 매력성과 신뢰성과의 상관관계는 다소 높은 편임을 확인할 수 있다.

Effects of Fashion Influencer on Consumers' Purchasing Intention

“R”에서는 상관관계에 대한 분석 결과 역시 한 눈에 알아보기 쉽도록 다양한 시각화 자료를 제시하고 있다. “R”에서 제시하고 있는 다양한 시각화 방법은 다음의 <그림 4-1> <그림 4-2> <그림 4-3>에 제시되었다.

Fig. 4-1.

Visualization 1 of Correlation between Characteristics of Fashion Influencers and Purchase Intention of Fashion Products Using “R”

Fig. 4-2.

Visualization 2 of Correlation between Characteristics of Fashion Influencers and Purchasing Intention using “R”

Fig. 4-3.

Visualization 3 of Correlation between Characteristics of Fashion Influencers and Purchasing Intention using “R”

4-5 다중 회귀분석

탐색적 요인분석을 통하여 확인된 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매행동에 영향을 주는 요인을 분석하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석에 앞서 “R”에서 제공하는 normal QQ plot을 이용하여 정규성검정을 실시하였으며 결과는 <그림 5> 에 제시되었다.

Fig. 5.

Normal QQ plot of Characteristics of Fashion Influencer

회귀분석에 앞서 “R”에서 제공하는 dwtest( ) 함수를 이용하여 다중공선성을 확인하기 위한 Durbin-Watson test를 실시한 결과, DW = 1.8714로 기준값인 0~4의 범위 중 가운데 값인 2근처의 값이 나와 다중공선성에는 문제가 없는 것으로 나타났다. 다중공선성에 문제가 없음이 확인되었으므로 lm( )함수를 이용하여 다중 회귀분석을 실시하였으며 결과는 <표 7>에 제시되었다.

패션 인플루언서의 특성 중 매력성은 소비자의 제품구매의도에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 밝혀졌으며, 정보성과 신뢰성만 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.

이러한 연구 결과는 전일구[29]의 연구결과를 지지하는 것으로 인플루언서의 매력성은 브랜드의 전환행동에 유의미한 영향을 미쳐 소비자에게 브랜드를 인지시킬 수는 있으나, 구매의도에는 유의미한 영향이 나타나지는 않았다. 그러나 뷰티 인플루언서를 연구대상으로 한 유승아[21]의 연구 결과와는 다른 결과로 뷰티 인플루언서의 매력성은 소비자의 제품 구매의도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타나 인플루언서의 특성이 활동하는 영역에 따라 차별화되어야 함을 시사하고 있다.

패션 인플루언서의 다양한 특성 중 진정성(신뢰성)을 가장 중요한 특성으로 간주하고, 신뢰성의 하위 차원인 진실성과 전문성을 분리하여 연구한 김우빈[1]의 결과에 의하면 진실성만 소비자의 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이러한 결과를 바탕으로 인플루언서에게 필요한 것은 전문성보다는 진실한 소통임을 강조했다.

소비자의 제품구매의도에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀진 정보성과 신뢰성에 대한 회귀곡선은 <그림 6> 에 제시되었으며, “R”에서 제공하는 plot( )함수를 아용하였다.

Fig. 6.

Regression Curve

또한 4-3의 연구결과 패션 인플루언서 특성에 대한 인지는 남·녀에 따른 차이가 없는 것으로 밝혀졌으나, “R”에서 제공하는 subset( )함수를 회귀분석에 사용하는 lm( )함수와 함께 연결하여 사용한 결과 남·녀 간 유의미한 차이가 있는 것으로 밝혀졌으며 결과는 <표 8>에 제시되었다. 연구결과 남·녀 모두 신뢰성이 소비자의 구매의도에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 여성은 신뢰성만 소비자의 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 남성은 정보성과 신뢰성 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 남·녀가 패션 인플루언서 특성을 인지할 때는 차이가 있음을 인지하지 못하였으나, 직접 구매단계에 진입했을 때 비로소 차이가 있음이 나타난 결과로 마케팅 전략 수립 시 남·녀에 따른 전략차별화가 필요함을 시사한다.

Effects of Fashion Influencer on Consumers' Purchase(Male vs. Female)


Ⅴ. 결론 및 논의

본 연구는 패션 인플루언서가 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향에 관하여 검증하기 위해 조사되었으며, 실증적인 조사에 앞서 패션 인플루언서의 특성, 소비자의 구매의도 등의 선행연구를 바탕으로 이론적 배경을 살펴 본 후, 트렌드자료 분석을 통해 현재 패션산업의 흐름을 분석하였으며, 빅데이터의 관심집중과 함께 각광받고 있는 오픈소스 중 하나인 “R”의 사용법과 흐름에 대해 연구하였다.

실증적 연구를 위하여 SNS와 연결된 브랜드 자사몰이나 인플루언서의 개인 온라인쇼핑몰, 패션전문 온라인플랫폼 등을 이용하여 패션제품을 구매한 경험이 있는 성인 남·녀를 대상으로 2019년 5월 30명의 예비조사를 거쳐 2019년 5월28일부터 2019년 6월3일까지 응답자들이 주로 이용하는 스마트폰을 이용한 네이버오피스 설문지를 사용하여 편의표본추출하였다. 총 116부의 설문지가 분석에 이용되었으며, 탐색적 요인분석과 신뢰도분석을 위해 SPSS 25.0를 사용하였으며 빈도분석과 T-test, 회귀분석에는 오픈소스 R이 사용되었으며, R을 이용해 시각화작업을 하였다.

연구결과는 다음과 같다.

첫째, 소비자가 인지한 패션 인플루언서의 특성은 매력성, 정보성, 신뢰성의 3개 차원으로 추출되었으며, 패션제품 구매의도는 단일차원으로 구성되었다.

둘째, 성별에 따른 패션 인플루언서의 특성에 대한 인지 차이가 있는지 검증하기 위하여 T-test를 실시하였다. 검증에 앞서 var.test( )함수를 이용하여 두 집단의 동질성을 확인한 후 T-test를 실시하였으나, 남·녀의 인지 차이는 없는 것으로 나타났다.

셋째, 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매의도에 미치는 영향에 대한 검증에 앞서 각 요인들의 상관성을 알아보기 위하여 상관관계분석을 실시하였다. 분석에 앞서 “R”을 이용한 시각화자료 검정을 한 후 통계적 검증을 하였으며, 시각화를 통해 유추한 바와 같이 요인들 간의 상관관계는 높은 편은 아닌 것으로 밝혀졌다.

마지막으로 패션 인플루언서의 특성이 소비자의 패션제품 구매행동에 영향을 주는 요인을 분석하기 위하여 회귀분석을 실시하였으며, 역시 시각화를 이용해 정규성 검정을 실시하였다. 분석 결과 정보성과 신뢰성만 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. T-test분석 결과 패션 인플루언서 특성에 대한 남·녀 인지의 차이가 없는 것으로 밝혀졌으나, subset( )함수를 이용한 결과 회귀분석에서는 남·녀 간에 차이가 있음이 밝혀졌다. 여성은 신뢰성만 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 남성은 정보성과 신뢰성 모두 패션제품 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

본 연구는 인플루언서의 특성을 패션을 전문으로 하는 패션 인플루언서로 한정하여 특성을 규명하였다는 의의가 있다. 무엇보다도 SNS를 통해 직접 패션상품을 구매한 경험이 있는 소비자를 연구 대상자로 지정하여 좀 더 실증적인 연구에 접근하고자 하였으며 이를 통해 실 구매자들이 인지한 패션 인플루언서의 특성을 밝혀낸 것에 의의를 들 수 있다. 또한 최근 빅데이터와 AI등에 대한 관심으로 그 사용이 증가하고 있음에도 불구하고 아직까지 패션에 관한 연구에서 그 활용도가 높지 않은 R을 이용하여 연구를 진행하였다는 것에 의의가 있다.

본 연구의 한계점은 설문 대상자가 주로 학생과 전문직에 집중되어 있으며 연령대도 몰림현상을 보이므로 다양한 연령대와 다양한 직업을 고려한 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다. 또한 남·녀의 비중이 고르지 못하고 전체 샘플의 수가 많지 않았다는 한계점이 있다. 다만 R을 이용하여 통계분석 처리하였으므로 모든 경우의 수가 고려되었고, 후속연구에서는 R을 폭넓게 활용한 연구 뿐 아니라 좀 더 깊이 있는 연구가 이루어지기를 바란다.

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Author Information

한기향(Ki-Hyang Han)

2002년 : 건국대학교 대학원 (패션마케팅석사)

2012년 : 건국대학교 대학원 (의류학박사-패션마케팅)

2013년~현 재: 건국대학교 디자인대학 패션디자인전공 겸임교수

※관심분야 : 패션마케팅, 패션머천다이징, 인터넷마케팅, 빅데이터, 등

Fig. 1.

Fig. 1.
Average Number of SNS Usage per Day

Fig. 2.

Fig. 2.
Visualization of men and women's Cognition Difference on the Characteristics of Fashion Influencers using Boxplot

Fig. 3.

Fig. 3.
Correlation Analysis and Regression Analysis between the Characteristics of Fashion Influencer and the Purchase Intention of Fashion Products Using “R”

Fig. 4-1.

Fig. 4-1.
Visualization 1 of Correlation between Characteristics of Fashion Influencers and Purchase Intention of Fashion Products Using “R”

Fig. 4-2.

Fig. 4-2.
Visualization 2 of Correlation between Characteristics of Fashion Influencers and Purchasing Intention using “R”

Fig. 4-3.

Fig. 4-3.
Visualization 3 of Correlation between Characteristics of Fashion Influencers and Purchasing Intention using “R”

Fig. 5.

Fig. 5.
Normal QQ plot of Characteristics of Fashion Influencer

Fig. 6.

Fig. 6.
Regression Curve

Table 1.

Demographic Characteristics

Variable Items Frequency %
Gender Male 36 31.0
Female 80 69.0
Age 20yrs. ~ 24yrs. 33 28.4
25yrs. ~ 29yrs. 17 14.7
30yrs. ~ 34yrs. 29 25.0
35yrs. ~ 40yrs. 7 6.0
Above 40 30 25.9
Job Profession 54 46.6
Office Worker 9 7.8
Service Worker 8 6.9
Students 36 31.0
Housewives 3 2.6
Etc 6 5.1
Education High School 6 5.2
Junior College 9 7.8
Undergraduate 35 30.2
Bachelor 45 38.8
Above Master 21 21.0

Table 2.

SNS Usage Attributes

Variable Items Frequency %
SNS Usage period Under 6 months 4 3.4
6months to less than a years 7 6.0
a hour to less than 3 years 52 44.8
Over 3 years 53 45.7
Average Daily Usage Frequency of SNS 1 time a day 6 5.2
2~3 times a day 36 31.0
Above 3 times a day 69 59.5
2~3 times a week 3 2.6
1~2 times a month 2 1.7
Average SNS Usage Time Once Under 30min 31 26.7
30 mins to less than an hour 48 41.4
an hour to less than 2 hours 19 16.4
2 hour to less than 3 hours 11 9.5
Over 3 hours 7 6.0
Number Of Searches For SNS Fashion Products In The Past Month One-time 4 3.4
2 time 14 12.1
Above 3 times 94 81.0
3 weeks ago 1 0.9
3 months ago 1 0.9
Etc 1 0.9

Table 3-1.

Factor Analysis on the Characteristics of Fashion Influencer

Factor Name Item Factor Loading Eigen Value Explained Variance Cronbach’s α
Attractiveness The fashion influencer I follow has a great sense of humor. .876 2.042 22.694 .745
The life of the fashion influencer I follow is lively and positive. .787
The fashion influencer I follow is expressive. .656
Informativity The fashion influencer I follow provides the latest fashion information. .864 2.005 22.280 .721
The fashion influencer I follow constantly updates various fashion information. .835
I can quickly access information about new products in Fashion Brand through the fashion influencer that I follow. .602
Credibility The contents of the posting by the fashion influencer I follow are reliable. .815 1.852 20.577 .647
The fashion influencer I follow always gives a consistent product description. .708
The fashion influencer I follow always tries for the professionalism of work. .669
KMO = .757, χ² =284.747(p<.000 )

Table 3-2.

Factor Analysis on the Purchase Intention

Factor Name Item Factor Loading Eigen Value Explained Variance Cronbach’s α
Purchase Intention I would like to consider the products that the fashion influencer I follow sells when buying fashion products. .849 3.855 64.249 .887
I'm willing to buy the product that the fashion influencer I follow sells. .848
I am willing to keep follow the fashion influencer I am currently following to purchase fashion products. .801
I am willing to recommend the goods I purchased through the fashion influencer I follow to others. .798
The influencer I follow greatly fashion influences my decision to purchase fashion products. .766
I would like to buy the product that the fashion influencer I follow sells even though it is a little more expensive than other products. .742
KMO = .859, χ² =361.537(p<.000 )

Table 4.

Equal Variability Test

Factor Name Result
Attractiveness F = 1.3074, num df = 35, denom df = 79, p-value = 0.3265
Informativity F = 1.2499, num df = 35, denom df = 79, p-value = 0.4119
Credibility F = 1.0528, num df = 35, denom df = 79, p-value = 0.8290

Table 5.

T-test Analysis of Recognition Difference between Gender on Fashion Influencer Characteristics

Mean S.D. t p
Male
(n=36)
Female
(n=80)
Male
(n=36)
Female
(n=80)
Attractiveness 3.444 3.446 .647 .566 -.012 .991
Informativity 3.732 3.892 .568 .508 -1.514 .133
Credibility 3.167 3.138 .543 .530 .272 .786

Table 6.

Correlation Analysis of Fashion Influencer and Purchase Intention

Attractiveness Informativity Credibility Purchase Intention
**p<.01, ***p<.001
Attractiveness 1
Informativity .360*** 1
Credibility .446*** .361*** 1
Purchase Intention .264** .366*** .425*** 1

Table 7.

Effects of Fashion Influencer on Consumers' Purchasing Intention

Dependent Variable Independent Variable ß S.E. t
*p<.05, ** p<.01, ***p<.001
Purchase Intention Attractiveness .041 .112 .361
Informativity .311 .120 2.593*
Credibility .424 .125 3.404**
R=.483,  R²=.234,  adj R²=.213,  F=11.373***,  df=12, p-value: 1.439e-06
Min 1Q Median 3Q Max
-1.814 -0.237 -0.059 0.363 1.484

Table 8.

Effects of Fashion Influencer on Consumers' Purchase(Male vs. Female)

Dependent Variable Independent Variable ß S.E. t
*p<.05, ** p<.01
Purchase Intention Informativity M .413 .194 2.117*
F .245 .148 1.653
Credibility M .467 .203 2.294**
F .434 .142 3.044**
Male R²=.357,  adj R²=.318,  F=11.373***,  F-statistic: 9.15 on 2 and 33 DF, p-value: 0.0006894
Female R²=.180,  adj R²=.159,  F=11.373***,  F-statistic: 8.445 on 2 and 77 DF, p-value: 0.0004831