Exploring Factors of Satisfaction and Dissatisfaction in Cosmetics Using Daiso Mall Review Big Data: Focusing on TF-IDF and LDA Analysis

본 연구는 다이소몰에서 판매되는 저가 화장품 리뷰 데이터를 분석하여 소비자의 만족 및 불만족 요인을 규명하고, 주요 토픽을 도출하여 저가 화장품이 지속 가능한 성장을 위한 전략 마련에 기초자료와 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Selenium과 BeautifulSoup을 활용해 데이터를 수집하고, TF-IDF 및 LDA 토픽 모델링을 적용하여 분석을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 만족 키워드는 ‘좋다’, ‘가격’, ‘촉촉하다’, ‘꾸준하다’, ‘편하다’, ‘좋아지다’ 등으로, 저렴한 가격에도 일정 수준 이상의 품질을 제공하는 저가 화장품에 대한 긍정적인 평가를 반영한다. 둘째, 불만족 키워드는 ‘배송’, ‘자극’, ‘여드름’, ‘뒤집어지다’, ‘제한’, ‘재고’ 등으로 부작용 문제와 재고 부족 및 구매 제한이 소비자 불만족의 주요 원인으로 확인되었다. 셋째, LDA 토픽 모델링을 통해 ‘가격과 구매 만족도’, ‘피부 반응 및 사용감’, ‘배송 및 사용 편의성’의 세 가지 핵심 토픽이 도출되었다. 이상의 결과는 저가 화장품이 단순히 가격 경쟁력을 확보하는 것만으로는 소비자 신뢰를 유지하기 어렵다는 점을 시사한다. 또한, 소비자들은 저가 화장품을 단순히 가격이 저렴하다는 이유만으로 선택하는 것이 아니라, 품질과 효과에 대한 기대를 갖고 구매하는 경향을 보인다는 것을 알 수 있다.