소비자 리뷰 기반 재구매 요인 분석 및 브랜드충성도 예측 모델링 = Consumer Review-Based Analysis of Repurchase Determinants and Brand Loyalty Prediction

국문 초록 (Abstract)

디지털 플랫폼 환경의 확산으로 소비자의 실제 구매 이력과 리뷰 텍스트가 대규모로 축적되면서, 설문조사에 의존하던 기존 소비자 연구를 행동 기반 데이터로 분석할 수 있게 되었다. 이러한 상황에서 브랜드 충성도(Brand Loyalty)는 고객 유지와 장기적 수익성을 설명하는 핵심 지표로 자리매김하고 있다. 이에 본 연구는 올리브영의 리뷰 데이터를 활용하여, 소비자의 정서적 태도와 반복 구매 행동을 통합적으로 반영하는 브랜드 충성도 지표를 개발하여, 이에 영향을 미치는 요인을 머신러닝 알고리즘으로 실증적으로 규명하였다. 분석 결과, 영향을 미치는 주된 요인은 평점, 한달이상사용비율 등 소비자의 평가 수준과 실제 사용 경험을 구체적으로 반영하는 변수들로 나타났으며, 그 영향력은 고객 유형별로 상이하게 확인되었다. 또한 토픽모델링을 통해 고객 유형별로 브랜드와 제품 경험을 서술하는 언어적 담화 구조에도 뚜렷한 차이가 존재함을 확인하였다.
본 연구는 리뷰 데이터를 활용하여 브랜드 충성도를 태도와 행동이 상호 연계된 관계 속에서 정량화하고, 고객 유형별 충성도 형성 메커니즘을 실증적으로 제시함으로써 기존 브랜드 충성도 연구를 확장한다. 나아가 기업 실무에서는 소비자의 리뷰와 구매 데이터를 기반으로 충성 고객을 선제적으로 식별하고, 고객 유형별로 차별화된 브랜드 관리 및 리텐션 전략을 설계하는 데 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the expansion of digital platforms, large-scale consumer purchase histories and online review texts have become increasingly available, enabling consumer research to move beyond survey-based approaches toward analyses grounded in behavioral data. In this context, brand loyalty has emerged as a key construct for explaining customer retention and long-term profitability. This study utilizes online review data from Olive Young to develop a quantitative brand loyalty index that integrally reflects consumers’ emotional attitudes and repeat purchase behaviors and empirically examines the factors influencing brand loyalty using machine learning algorithms.
Analysis revealed that the primary influencing factors were consumer attitudinal and behavioral characteristics, such as rating scores and the proportion of users who used the product for over a month. The influence of these factors differed significantly across customer segments. Furthermore, topic modeling confirmed distinct differences in the linguistic discourse structures used by each customer segment to describe their brand and product experiences.

This study expands existing brand loyalty research by utilizing review data to quantify brand loyalty within the cyclical relationship between attitude and behavior, and by empirically presenting loyalty formation mechanisms for different customer types. Furthermore, it is expected to contribute to corporate practice by enabling the proactive identification of loyal customers based on consumer reviews and purchase data, and by facilitating the design of differentiated brand management and retention strategies tailored to each customer type.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 = 1
• 2. 이론적 배경 = 4
• 2.1 브랜드 충성도 관련 연구동향 = 4
• 2.1.1 전통적 브랜드 충성도 = 4
• 2.1.2 온라인 플랫폼에서의 브랜드 충성도 = 4
• 2.2 고객 구매 여정 = 6
• 2.3 리뷰 데이터 연구동향 = 8
• 3. 연구 방법 = 9
• 3.1 연구 모형 = 9
• 3.2 분석 데이터 및 전처리 = 11
• 3.3 분석 방법 = 13
• 3.3.1 감성 분석 = 13
• 3.3.2 군집 분석 = 15
• 3.3.3 토픽모델링 = 17
• 3.3.4 회귀기반 예측 모델 = 18
• 4. 연구 결과 = 21
• 4.1 감성 분석과 브랜드충성도 지표 개발 = 21
• 4.1.1 감성분석 결과 = 21
• 4.1.2 브랜드충성도 지표 개발 = 22
• 4.2 군집 분석과 군집별 토픽모델링 = 26
• 4.2.1 군집 분석 = 26
• 4.2.2 군집별 토픽모델링 = 30
• 4.3 브랜드충성도 예측과 SHAP 분석 = 33
• 4.3.1 브랜드충성도 예측 = 33
• 4.3.2 SHAP 해석 = 35
• 4.3.3 PDP 해석 = 36
• 5. 논의 = 39
• 6. 결론 및 시사점 = 42
• 6.1 결론 = 42
• 6.2 이론적 시사점 = 43
• 6.3 실무적 시사점 = 44
• 6.4 연구의 한계점 및 연구방향 = 45
• 참고문헌 = 47
• 부록 = 53
• ABSTRACT = 57