가격은 못 내리는데, 자사몰 매출은 어떻게 늘렸을까
- 7월 1일
- 2분 분량
매출은 오르는데, 왜 통장은 그대로일까
많은 브랜드사가 마주하는 익숙한 딜레마
오픈마켓, 소셜커머스, 라이브커머스까지 채널이 늘어날수록 매출 총액은 분명 커집니다. 하지만 매출 성장 곡선과 순이익 성장 곡선이 점점 벌어지는 걸 발견한 브랜드사들이 많습니다. 원인을 들여다보면 대부분 같은 지점에서 만납니다. 외부 플랫폼 수수료입니다.
그런데 여기서 대부분의 브랜드사가 막힙니다. "그럼 자사몰을 더 싸게 팔면 되지 않나?"라는 단순한 해법이 실제로는 통하지 않기 때문입니다. 이번 사례는 이 벽 앞에서 시간을 허비했던 한 브랜드사의 이야기를 재구성한 것입니다.
A사의 상황
생활가전 브랜드, 무선 스틱청소기·에어프라이어 라인업 중심
A사 매출 대부분은 오픈마켓과 소셜커머스에서 발생했고, 여기 지불하는 수수료 부담이 상당했습니다. 자사몰 마진율은 외부 채널보다 눈에 띄게 높았는데도 매출은 늘지 않았습니다. 담당자가 처음 시도한 방법은 가장 직관적인 것, 자사몰 가격을 오픈마켓보다 낮추는 것이었습니다. 그리고 여기서 문제가 시작됩니다.
걸림돌: 자사몰을 마음대로 할인할 수 없는 이유
가격을 낮추는 것 자체가 리스크가 되는 구조
일부 오픈마켓이나 커머스 플랫폼은 가격 정책 또는 가격 동일성에 관한 계약 조건을 운영하며, 브랜드사 입장에서는 자사몰 가격 정책에 제약을 받는 경우가 있습니다. A사도 자사몰에서 즉시할인을 적용한 지 얼마 지나지 않아, 담당 채널로부터 자사몰 판매가가 낮다는 지적과 함께 노출 제한이나 계약 조건 재검토를 언급하는 안내를 받은 적이 있습니다.
진단: 경쟁사는 이미 다른 방식을 쓰고 있었다
채널별 손익 구조와 경쟁사 데이터로 확인한 패턴
이 진단에는 CrossView가 쓰였습니다. A사는 감이 아니라 데이터를 보기로 했습니다. CrossView는 경쟁사의 가격뿐 아니라 프로모션, 적립금, 상품 구성, 리뷰, 검색 노출의 변화를 장기간 추적해 시장의 패턴을 분석했습니다.
자사몰 매출 비중이 유독 높은 한 경쟁 브랜드(B사)를 오랜 기간 추적한 결과, 세 가지 패턴이 눈에 띄었습니다.
발견 1 — 표시가는 그대로, 체감 혜택으로 승부
오픈마켓 판매가와 자사몰 정가는 항상 동일했지만, 자사몰에서만 가입 적립금과 사은품을 운영해 체감 혜택을 더 크게 만들었습니다. (다만 이런 접근의 적용 가능 여부는 계약 조건에 따라 브랜드마다 다를 수 있습니다.)
발견 2 — 자사몰 전용 구성으로 비교 자체를 차단
신제품 출시 시 자사몰에만 구성이 다른 한정판을 함께 내놓아, 소비자가 두 채널 가격을 직접 비교할 수 없게 만들었습니다. 한정판이 나올 때마다 자사몰 트래픽이 눈에 띄게 늘어나는 패턴이 반복됐습니다.
발견 3 — 신규 유입보다 재구매에 집중
오픈마켓 광고보다 기존 구매자 대상 재구매 캠페인에 더 힘을 쏟아, 이미 확보한 고객을 자사몰에 묶어두는 방식을 쓰고 있었습니다.
브랜드 담당자는 보통 경쟁사의 판매가격만 확인합니다. 하지만 실제 성과 차이는 가격보다 적립금, 사은품, 전용 상품 구성, 프로모션 시기처럼 시간이 지나야 보이는 요소에서 발생하는 경우가 많습니다. 이런 변화는 하루 이틀 확인해서는 알 수 없고, 여러 채널을 지속적으로 추적해야 비로소 패턴이 보입니다.
해결: 표시가는 그대로, 체감가만 낮추는 장치들
가격 정책 제약 안에서 자사몰을 더 유리하게 만드는 방법
가격을 내리지 않고 자사몰을 키운 결과
자사몰 매출은 어떻게 달라졌을까
가장 중요한 결과는 매출 숫자가 아니라 기존 채널과의 관계를 흔들지 않고도 자사몰을 키울 수 있다는 걸 확인한 것이었습니다. A사는 지금도 오픈마켓과 협력 관계를 유지하면서, 동시에 자사몰을 별도의 성장 축으로 운영하고 있습니다.
이 사례가 낯설지 않다면
"자사몰을 키우고 싶은데 가격을 마음대로 내릴 수 없다" — 이건 특정 업종만의 문제가 아니라, 대형 유통 플랫폼과 함께 성장한 대부분의 브랜드사가 겪는 구조적인 제약입니다. 이 제약 안에서 답을 찾으려면 '얼마나 싸게 파느냐'보다 '경쟁사는 같은 제약 안에서 무엇을 하고 있는가'를 먼저 확인하는 게 도움이 됩니다.
본 사례는 여러 프로젝트에서 반복적으로 확인된 패턴을 하나의 사례로 재구성한 것입니다. 특정 실제 기업의 데이터나 사건을 지칭하지 않습니다.