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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
복식문화학회 복식문화연구 복식문화연구 제28권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
229 - 244 (16page)

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The purpose of this study was to develop a lifestyle scale for one-person hair salon users and to identify differences in store choice factors and hairstyle pursuit behaviors according to lifestyle types. Data was collected by survey, with 225 responses being included in the analysis. Data analysis was performed using cross-analysis, factor analysis, Cronbach’s α, cluster analysis, ANOVA and the Duncan-test using SPSS 23.0 analysis software. The results of the study were as follows. First, one-person hair salon users were classified according to the following lifestyle groups: The rational appearance management group, the passive appearance management group, and the discriminative appearance management group. Second, store choice factors according to lifestyle group showed significant group-specific differences in relation to store atmosphere, accessibility, and promotion. Conversely, comfort of space in store and word-of-mouth recommendation message were high for all three groups, indicating that these are important factors in relation to store selection. Third, with regard to hairstyle pursuit behaviors according to lifestyle, the discriminative appearance management group showed the same characteristics as high involvement groups that regard all dimensions of hairstyle pursuit behavior as important. The results of this study can be used to suggest efficient operations for one-person hair salons and to suggest differentiated marketing strategies to increase the demand of one-person hair salon users.
#store choice factor #hairstyle pursuit behavior #lifestyle #one-person hair salon

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안진정 / 2016 / Y세대 라이프스타일에 따른 색조화장품의 소비성향 연구:서울 지역 20-30대 여성을 대상으로 / 한국미용학회지 22(2):327~338 dbpia Cha, Y. K. / 거울부터 커피까지 신경썼죠 / Sisa journal-e google schola Choi, I. S. / 2018 / 2019 Korea trand / Hanguggyeongjesinmun google schola 최승은 / 2017 / 예비신부의 라이프스타일에 따른 웨딩 메이크업 선택행동 / 기초조형학연구 18(2):647~658 google schola Hair, J. F. Jr. / 2010 / Multivariate data analysis / Prentice Hall google schola

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