들어가며

브랜드가 매출을 올리기 위해서는 수많은 액션들을 합니다.

트렌드를 조사해서 신제품을 기획하기도 하고, 광고 ROAS를 어떻게 높일지 고민하기도 합니다. 회사에서 매일 하는 모든 일이 사실상 매출과 직결되어 있다고 해도 과언이 아닙니다.

하지만 여기서 중요한 질문이 있습니다.
“우리가 어떤 레버를 올렸을 때 실제 매출이 오를까?”
즉, 무수히 많은 액션 중에서도 실제로 비즈니스 성과와 연결되는 핵심 지표가 무엇인지 알아야 한다는 것입니다.

이때 중요한 것은 매출을 구성하는 레버들을 명확히 정의하고, 그것을 데이터로 정량화해서 다루는 것입니다. 감에 의존하는 것이 아니라, 수치로 정의된 공식 위에서 고민해야만 올바른 의사결정을 내릴 수 있습니다.

데스크룸은 데이터와 AI를 이용해 실제 브랜드의 매출을 높이기 위한 다양한 의사결정을 지원합니다.
이번 포스트에서는 그 의사결정의 출발점이 되는 매출 구성 공식을 소개합니다. 즉, 어떤 레버들이 매출을 결정하는지, 그리고 우리가 매출을 높이기 위해 어떤 방향에서 일할 수 있는지를 개론적으로 정리해보려 합니다.

데스크룸이 제안하는 매출 공식은 다음과 같습니다.

매출 = 시장 규모 × 신규 유입 효율 × 제품 가격 × 재구매율 × 제품 가치

이제부터 이 다섯 가지 레버를 하나씩 살펴보겠습니다.

1. 시장 규모 (Market Size)

첫 번째는 시장 규모입니다.

아무리 효율적인 전략을 실행해도, 시장 자체가 작다면 매출 성장에는 분명한 한계가 있습니다. 따라서 브랜드가 가장 먼저 확인해야 할 것은 “우리가 들어가려는 시장이 충분히 큰가, 그리고 앞으로 성장할 가능성이 있는가?”라는 질문입니다.

시장을 직접 키우는 것은 브랜드 입장에서 쉽지 않습니다. 하지만 데이터를 통해 지금 어떤 시장이 형성되고 있고, 그 시장이 성장 곡선을 그리고 있는지를 탐지하는 것은 가능합니다. 예를 들어 검색 엔진에서의 키워드 검색량, 소셜 미디어에서의 언급량, 블로그와 커뮤니티 게시글 수를 추적하면 시장의 크기와 관심도의 변화를 수치로 확인할 수 있습니다.

많은 브랜드가 겪는 실수는 시장이 본격적으로 성장하기 시작한 이후에 진입한다는 점입니다. 이 경우 초기 성장의 과실은 이미 선도 브랜드가 가져갔고, 늦게 들어간 기업들은 낮아지는 수익성 속에서 경쟁해야 합니다.

따라서 중요한 것은 시장이 열리기 직전, 성장 신호가 포착되는 시점에 진입하는 것입니다. 이런 시점에서 올바른 의사결정을 내릴 수 있는 브랜드만이 장기적인 매출 성장을 확보할 수 있습니다.

2. 신규 유입 효율 (Acquisition Efficiency)

두 번째는 신규 유입 효율입니다. 시장 규모가 아무리 크더라도, 결국 매출로 연결되려면 고객을 실제로 우리 쪽으로 데려와야 합니다. 즉, 브랜드가 얼마나 효율적으로 신규 고객을 획득할 수 있는지가 핵심 지표가 됩니다.

퍼포먼스 광고를 통한 ROAS 최적화는 대표적인 방법이지만, 단순히 광고 예산을 늘린다고 해서 무조건 효율이 올라가는 것은 아닙니다. 오히려 일정 수준 이상에서는 효율이 급격히 떨어지기 때문에, 광고 집행 금액과 매출 사이의 관계를 데이터로 추적하면서 최적의 지점을 찾아야 합니다.

또한 신규 유입은 광고만으로 결정되지 않습니다. 팝업스토어 같은 오프라인 채널을 활용하거나, 커뮤니티와 바이럴을 통한 자연 유입을 늘리는 것도 전략이 될 수 있습니다.

결국 중요한 것은 동일한 비용으로 얼마나 많은 신규 고객을 데려올 수 있는지, 그리고 그 고객이 실제 매출로 이어지는지입니다.

이 지표는 마케팅팀만의 과제가 아닙니다. 브랜딩팀, 제품팀, 심지어 CS팀까지도 신규 고객의 첫 경험을 설계하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 신규 유입 효율은 조직 전체가 함께 고민해야 하는 매출 레버입니다.

3. 제품 가격 (Price)

세 번째는 제품 가격입니다. “우리 제품을 얼마에 팔아야 할까?”라는 질문은 브랜드가 끊임없이 맞닥뜨리는 고민입니다.

세상에 없던 완전히 새로운 제품이라면 가격을 비교적 자유롭게 설정할 수 있습니다. 하지만 대부분의 경우 이미 유사한 제품들이 존재하기 때문에, 경쟁 제품 대비 우리가 더 높은 가격을 책정할 수 있을지, 아니면 낮게 설정해야 할지 전략적인 판단이 필요합니다.

가격 전략은 단순히 ‘싸게 팔 것인가, 비싸게 팔 것인가’의 문제가 아닙니다. 이 안에는 브랜드가 확보하고자 하는 마진, 시장에서의 경쟁 강도, 소비자의 가격 민감도가 복합적으로 얽혀 있습니다. 예를 들어 가격 민감도가 낮은 시장이라면 약간의 할인으로는 큰 효과를 얻기 어렵습니다. 반대로 가격 민감도가 높은 시장이라면 소폭의 할인만으로도 구매 전환율이 크게 올라갈 수 있습니다.

결국 데이터 기반으로 원가 기반 최소 가격, 시장 평균 가격, 경쟁사 가격의 분산을 고려해 손해를 보지 않으면서 매출을 극대화할 수 있는 균형점을 찾아야 합니다.

4. 재구매율 (Retention)

네 번째는 재구매율입니다. 신규 고객을 데려오는 데에는 늘 많은 비용이 듭니다.
따라서, 건강한 매출을 만들기 위해서는 이미 확보한 고객이 반복해서 구매하도록 만드는 것이 중요합니다.

재구매율을 높이는 방법은 CRM을 통한 개인화된 커뮤니케이션입니다.

고객 데이터를 세분화하고, 각 세그먼트가 어떤 반응을 보였는지를 기반으로 차별화된 메시지를 보내야 합니다.
예를 들어 VIP 고객 세그먼트가 리뷰에서 “발색”에 대해 긍정적으로 반응했다면, 해당 포인트를 강조하는 메시지를 전달하는 것이 효과적일 수 있습니다. 반대로 이탈 위험이 높은 고객에게는 쿠폰이나 리마인드 프로모션을 제공해 재구매를 유도할 수 있습니다.

즉, 재구매율은 단순히 이벤트 한두 번으로 개선되는 것이 아니라, 데이터 기반으로 고객의 행동 패턴을 분석하고 그에 맞춘 개인화 전략을 실행할 때 비로소 의미 있는 개선이 이루어집니다. 신규 유입이 점점 더 어려워지는 시장 환경에서, 재구매율은 브랜드의 지속가능한 성장을 결정짓는 핵심 요소입니다.

5. 제품 가치 (Value)

마지막은 제품 가치입니다. 결국 모든 매출의 근본은 제품 그 자체입니다. 고객이 왜 우리 제품을 선택해야 하는지, 경쟁 제품과 비교했을 때 어떤 강점과 약점이 있는지를 명확히 이해해야 합니다.

제품 가치는 데이터로도 확인할 수 있습니다. 고객 리뷰, 소셜미디어 언급, 커뮤니티 속에는 제품의 실제 사용 경험이 담겨 있습니다. AI를 활용하면 이러한 비정형 데이터를 요약하고, 긍정/부정 반응을 분류하여 주요 소구점을 정리할 수 있습니다.

예를 들어 “발색이 선명하다”, “지속력이 오래간다”, “가성비가 좋다” 같은 표현은 제품의 강점으로, 반대로 “착색이 쉽게 지워진다”, “가격 대비 만족도가 낮다” 같은 피드백은 개선 포인트로 작용합니다.

이렇게 정량화된 제품 가치는 마케팅 메시지, 제품 개선, 브랜딩 방향성까지 연결됩니다. 즉, 제품 가치는 매출 공식의 마지막 레버이자 다른 모든 요소를 움직이는 근간입니다.

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브랜드가 매출을 올리기 위해 할 수 있는 액션은 무수히 많습니다. 그 중 전략적인 관점에서 본다면, 결국 다섯 가지 레버 (시장 규모, 신규 유입 효율, 제품 가격, 재구매율, 제품 가치)가 핵심입니다.

이번 글에서는 이 다섯 가지 레버를 개론적으로 살펴봤습니다. 다음 글에서는 각각의 레버를 데이터와 AI로 어떻게 실제로 개선할 수 있을지를 구체적으로 다뤄보겠습니다.