→ 다이소가 생활용품을 넘어 뷰티 소비 채널로 빠르게 존재감을 키우고 있다. 과거 다이소 화장품은 저렴한 가격을 앞세운 ‘가성비 제품’으로 인식되는 경향이 강했지만, 최근에는 주요 화장품 브랜드가 다이소 전용·세컨드 브랜드를 선보이며 소비자 선택지가 한층 넓어지고 있다. 고물가 기조가 이어지면서 합리적인 가격대의 뷰티 제품에 대한 수요가 커지고, 모바일 앱을 통한 소비자 접점까지 확대되면서, 다이소가 소비자의 일상에 더 가까운 쇼핑 플랫폼으로 자리 잡아가고 있는 모습이다.
◆ 다이소 전용(세컨드) 브랜드, 뷰티 시장 내 존재감 확대
◆ 다이소 뷰티, 남성·중장년층으로 확산 조짐
→ 엠브레인 구매딥데이터(구매 추정 기준)[1]분석 결과, 2026년 3월 기준 다이소 뷰티제품의 최근 1년(MAT) 구매 추정액[2]은 3,619.6억 원으로 전년 동기(2,592.4억 원) 대비 39.6% 증가한 것으로 나타났다. 특히, 기존 화장품 브랜드사가 다이소의 균일가 정책에 맞춰 출시한 ‘세컨드 브랜드[3]’의 구매 추정액은 853.0억 원으로, 전년 동기(539.3억 원) 대비 58.2% 증가해 전체 뷰티 성장률을 상회했다. 브랜드 신뢰도를 기반으로 한 가성비 제품이 소비자 접점 확대에 일정 부분 기여한 것으로 풀이된다.
성·연령별로 살펴보면, 다이소 전용(세컨드) 브랜드는 여전히 여성 소비자 비중이 높은 것으로 나타났다. 2026년 3월 MAT 기준 여성의 구매추정액은 612.6억 원으로 전체의 71.8%를 차지했다. 다만 남성 구매추정액도 240.3억 원으로 전년 동기 대비 112.9% 증가하며 뚜렷한 성장세를 보였다. 연령별로는 20대 구매액이 219.1억 원으로 가장 컸으며, 60대는 전년 대비 114.3% 증가해 상대적으로 높은 증가율을 기록했다. 이는 다이소 뷰티 소비가 기존 젊은 여성 중심에서 점차 다양한 연령대와 성별로 확장되는 흐름을 보여주는 유의미한 결과로 볼 수 있다.
앱(App) 이용 데이터에서도 관련 지표의 상승이 확인됐다. 엠브레인 패널딥데이터[4]에 따르면 2026년 3월 기준 다이소 앱 설치율은 33.36%로 전년 동기 대비 16.9% 증가했으며, 앱 이용률 역시 37.5% 증가했다. 단순 설치에 그치지 않고 실제 이용으로 이어지는 흐름이 강화되고 있는 모습이다. 특히 재고 확인 및 상품 탐색 등 매장 방문 전 정보 확인 채널로 활발히 활용되고 있다는 점을 감안하면, 앱 이용 증가는 사전 정보 탐색 수요 증가와도 맞닿아 있는 것으로 해석된다.
이번 결과는 다이소가 저가형 뷰티 유통 채널로서 입지를 넓혀가고 있음을 보여준다. 일부 화장품 브랜드는 다이소를 통해 가격 접근성을 낮춘 제품을 선보이며 신규 소비자층을 확대하고 있으며, 소비자 역시 고물가 환경에서 대안적인 뷰티 구매 채널로 인식하는 경향이 나타나고 있다. 향후 다이소 뷰티 시장에서는 단순 가격 경쟁을 넘어, 세컨드 브랜드가 제품력과 신뢰도를 얼마나 확보하느냐가 경쟁력을 가르는 주요 변수가 될 것으로 보인다.
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♦ 본 내용은 특정 기업의 의뢰 없이 시장조사 전문기업 엠브레인의 딥데이터를 기반으로 자체 기획 및 분석으로 진행된 결과입니다. ♦
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♦ 본 데이터는 엠브레인 패널 및 영수증 데이터를 기반으로 작성된 자료로 실제 시장 추정치와는 다를 수 있습니다.
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[1] 엠브레인 구매딥데이터: FMCG 및 외식 소비지표를 추정하기 위해 설계된 2만 명의 개인 소비 데이터. 영수증 구매 데이터(DD.B)를 통해 다각도로 시장 및 소비 패턴을 분석할 수 있는 빅데이터로 타사 조사와 수치 차이가 있을 수 있음
[2] 다이소 스킨케어·색조 제품 카테고리의 총 결제금액 추정치(개인 실구매 기준)
[3] 세컨드 브랜드 분석 기준: 기성 화장품 브랜드사가 다이소 유통 전용으로 론칭하거나 협업한 브랜드를 대상으로 함. 본 분석에서는 주요 뷰티 브랜드사(토니모리, 투쿨포스쿨, 정샘물뷰티 등)의 다이소 전용 라인을 선별하여 집계하였으며, 입점 시기 및 데이터 확보 여부에 따라 일부 브랜드는 분석 대상에서 제외될 수 있음
[4] 엠브레인 패널딥데이터: 패널들의 앱 이용 및 설치율, 방문율, 결제 등의 패널 딥데이터(DD.P)를 통해 시장 및 소비 패턴을 다각도로 분석하는 빅데이터로 타사 조사와 수치 차이가 있을 수 있음
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