비즈니스이야기2008. 10. 6. 08:00

E-BIZ 전략(가제)의 원고 일부입니다. 수정없이 전문을 옮깁니다.

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네이버와 Daum(미디어 부문)의 매출 차이는 2007년 기준으로 약 4배 정도이다. 또한, 영업이익률은 약 2배 정도 차이로 네이버는 약 40%가 넘는 영업이익률을 달성했다. 그럼에도 불구하고 시가 총액은 10배 정도의 차이가 난다. 그 이유는 네이버의 성장 가치가 더 높다고 보기 때문이다. 왜? 네이버의 매출 구조를 보면 어느 한 서비스에 치우치지 않고 골고루 다양한 비즈니스 모델을 갖추었기 때문이다. Daum이 가지고 있는 검색광고, 디스플레이 광고 외에 한게임과 지식쇼핑이라는 매출원을 가지고 있다. 이중 지식쇼핑은 네이버 전체 매출의 약 6%로 2007년 연간 570억 정도의 매출을 가져다 주었다. 검색에 기반한 네이버의 또다른 수익모델인 지식쇼핑은 연간 13조원 규모의 한국 온라인 쇼핑 시장에 또다른 네이버의 가능성을 보여주고 있다.

● 양면시장 기반의 BM을 갖춘 쇼핑검색

검색이 유독 다른 서비스와 비교해 BM이 명확한 이유는 검색 서비스를 찾는 사용자들의 심리 상태에서 찾을 수 있다. 검색은 당장 그 무엇인가 궁금하고, 찾기 위해 사용한다. 무엇인가 필요로 하는 사용자의 심리 상태에 필요한 그 무엇을 바로 제시했을 때에 그로 인한 기대효과(물건 구매, 광고 인식 등)는 크기 마련이다. 특히 쇼핑 검색의 수익모델은 네이버의 지식쇼핑에서 그 위력과 기대효과를 실감할 수 있다. 그런데, 정말 쇼핑검색의 모델은 봉이 김선달이 따로 없는 누워서 떡먹기의 사업 모델이다.

리처드 슈말렌지(Richard Schma lensee) MIT 경영대학원 교수는 Catalyst Code라는 저서에서 촉매기업이라는 단어로 구글, MS, 아마존 등의 기업을 가리켜 설명했다. 촉매기업은 서로를 필요로 하는 두 집단을 연결해줌으로써 비즈니스 모델을 만든 기업을 일컫는다. 그 기업은 두 집단을 연결시켜주는 플랫폼만 제공할 뿐 물건을 생산하거나(제조업체), 판매와 유통을 하지 않는다.(유통업체) 또한, 2006년 HBR에 실린, Thomas Eisenmann, Geoffrey Parker, Marshall W. Van. Alstyne의“Strategies for Two-Sided Markets”이란 논문에서는 양면시장(양측시장)을 언급하며 판매자와 구매자 사이의 상호작용(거래)을 하며 양측에 적절한 비용을 부과하는 플랫폼에 대해 언급했다. 쇼핑검색은 바로 이러한 촉매기업, 양면시장의 전형적인 모델이라 할 수 있다. 아니 오히려 그 보다 더 스마트한 모델이다.

쇼핑에서의 전형적인 촉매기업은 이베이, 옥션과 같은 경매 사이트이다. 경매 사이트는 물건을 보관하거나 배송하지도 않은채 판매자와 구매자를 중계하는 것만으로 돈을 번다. 경매 사이트는 쇼핑몰처럼 물류 보관이나 운반, 배송 등의 부담을 가질 필요가 없으며 단지 판매자와 구매자가 만날 수 있는 장을 제공함으로써 수익을 발생하고 있다. 전형적인 촉매기업이다. 그런데, 쇼핑검색은 이 보다 더 훌륭한 촉매 BM을 갖추고 있다. 대표적인 촉매기업인 전자상거래 업체(쇼핑몰, 경매, 오픈마켓 등)와 구매자를 이어주는 새로운 장터를 만들어 이곳에서 전자상거래 업체에게 수수료를 받는 BM을 갖춘 것이 쇼핑검색이다.

쇼핑검색은 쇼핑 정보, 즉 상품에 대한 정보(상품 사양, 가격, 판매처 등)를 검색 범주로 한다. 쇼핑 검색의 기본 데이터는 상품 정보이고 이 상품 정보는 전자상거래 업체들이 제공한다. 전자상거래 업체들은 쇼핑검색에 자사에서 판매하는 상품 정보가 보다 많이 노출되어야 구매자의 구매 기회를 더 많이 확보할 수 있기 때문에 적극적으로 상품 정보를 제공해준다. 쇼핑검색 업체는 다양한 상품정보를 쉽게 업체들로부터 받을 수 있을 뿐 아니라 CPA, CPC, CPM 기반의 광고 상품으로 전자상거래 업체에 돈을 받기까지 한다. 구매자는 좀 더 저렴한 가격에 판매하는 상품 정보를 얻기 위해 전자상거래 사이트 한 곳을 이용하기 보다 쇼핑검색에서 다양한 쇼핑몰의 상품 정보를 검색하려 한다. 쇼핑검색은 그 어떤 검색보다 돈되는 효자 BM이다.


● 재주는 쇼핑몰이 부리고 돈은 포탈이 번다.

전자상가의 메카라 불리는 용산에서 안정적으로 돈버는 가게는 어딜까? 바로 식당이다. 용산을 찾는 수 만명의 방문객과 매장 직원들을 대상으로 식당을 운영하는 음식점은 가뜩이나 인터넷으로 최저 가격 등이 공개되며 마진이 박해 어려움을 겪는 전자상가보다 수익률이 높다. 마찬가지로 우후죽순으로 생겨나는 쇼핑몰의 창업과 경쟁 속에서 배부른 것은 이들 쇼핑몰을 광고주로 삼는 포탈들이다. 특히 포탈의 가격비교 서비스와 검색은 쇼핑몰을 낚는 가장 훌륭한 미끼이다.

온라인 쇼핑에 대한 환상은 많은 이들을 쇼핑몰 창업으로 이끌게 했다. 온라인 쇼핑에 대한 환상은 온라인 창업이 오프라인과 비교해 투자비와 운영비가 적게 들어 쇼핑몰 운영에 들어가는 비용을 상당 부분 줄여준다고 믿는다는 것이다. 하지만, 마케팅 비용과 예상하지 못한 운영비용이 과다하게 발생하기 때문에 이에 대한 고려없이 서비스를 운영하려고 들면 매출이 느는 것은 고사하고 수익률이 마이너스가 될 가능성이 크다. 인터넷 서비스에 대한 이해를 하기 위해서는 단지 플랫폼과 서비스 기획에 대한 것 외에 마케팅과 운영 등에 대한 제반 사항을 이해할 필요가 있다.

쇼핑몰 구축에 들어가는 구축비는 당연히 오프라인에서 매장을 개업하는 것과 비교도 안될만큼 저렴하다. 하지만, 이렇게 저렴한 투자비때문에 많은 쇼핑몰들이 우후죽순으로 생겨나기 때문에 오프라인보다 경쟁이 더 치열하다. 경쟁이 치열하다는 것은 그만큼 고객의 관심과 주목을 받는데 어렵다는 것을 뜻한다. 쇼핑몰은 만들었는데 사용자가 찾아주지 않으면 매장에 파리 날리는 것과 다를바 없다. 그래도, 오프라인 매장은 인구 유동성 등을 파악해서 매장 앞을 지나가는 사람들에 대한 예측이 가능한 반면 온라인은 쉽지 않다. 즉, 사용자들을 방문하도록 만드는 호객행위(광고 집행)가 절대적으로 요구된다. 이 비용이 생각보다 만만치 않고 그 효과 측정이 어렵다. 게다가 자칫 광고비 지출로 인해 방문자는 충분히 확보했으나 이들이 실구매로 이어지지 않거나 광고비 대비 수익률의 타산이 맞지 않으면 늘어나는 매출 대비 비용도 늘어나 수익구조가 더 악화될 수 있다.

게다가 쇼핑몰은 시스템의 유지, 보수를 위한 서버의 관리 비용과 상품 배송, 고객변심에 따른 반송, 재고 상품의 관리 등 오프라인 매장에서 발생되는 것보다 훨씬 더 다양한 운영의 리소스가 들어간다. 이러한 점을 무시하고 온라인 쇼핑몰의 초기 투자 비용이 적다고 무작정 뛰어들게 되면 이후 감당할 수 없이 비용이 눈덩이처럼 늘어날 수 있다. 특히 많은 쇼핑몰들이 쇼핑몰 광고를 위해 집행하는 광고비에 대한 부담을 느끼고 있다. 흔히 포탈의 검색, 가격비교 서비스에 집행하게 되는 광고비는 마치 마약처럼 광고를 할 때에는 쇼핑몰에 방문자가 늘어 좋지만 막상 광고를 중단하게 되면 썰물처럼 방문자가 빠져 나가 버린다. 그렇기 때문에 쇼핑몰의 운영에는 상당한 노하우와 기술이 요구된다. 방문자를 모객하는 것부터 구매자들에 대한 로열티 프로그램의 운영에 이르기까지 전문성을 필요로 한다.


● 쇼핑몰의 진화와 개인화

인터넷 서비스의 트렌드는 사용자의 번거로움을 최소화하고 모든 것을 자동화하는 것에 맞춰져 있다. 서비스 기획자의 전략적 방향은 사용자가 기존보다 더 빠르고 편하게 서비스를 사용하도록 하거나, 새로운 가치를 제공하는 서비스를 만들어주는 것으로 요약할 수 있다. 쇼핑몰의 진화는 검색과 마찬가지로 철저한 개인화에 있다. 개인화 쇼핑을 가장 잘 실현하고 있는 곳이 아마존이다. 미국에서 북 쇼핑몰로 시작한 아마존은 거대 쇼핑몰로 거듭 났고 그간 꾸준한 서비스 혁신을 통해서 쇼핑에서 웹2.0을 실현하고 있는 쇼핑의 구글로 명성을 얻고 있다.

아마존의 개인화는 거창하지 않다. 사용자가 구매한 구매 이력을 기반으로 구매자의 쇼핑 선호도를 분석하여 사용자의 구매욕을 자극할만한 상품을 추천해주는 것이다. 사실 이러한 선호도에 기반한 추천 상품 제공은 이미 오프라인 쇼핑에서도 고객의 이력을 관리하는 CRM 등의 솔루션에서 활용해오던 것이다. 사실 온라인에서는 고객에 대한 구매 이력은 물론 관심있는 상품을 클릭한 내역 등을 로그 데이터로 기록할 수 있기 때문에 오프라인보다 더 정확하고 다양한 DB 수집이 가능하다. 그러므로 CRM을 하기에 효과적이다. 하지만, 이러한 데이터가 있다 한들 제대로 분석하지 못한채 추천을 하면 소비자의 불만만 가중해서 오히려 해가 될 가능성이 크다.

쇼핑에서의 개인화는 매출과 직결되기 때문에 무엇보다 중요하다. 하지만, 사용자의 프로필과 구매 내역, 사이트 내에서의 사용자 동선(클릭 내역과 체류 시간 등)을 제대로 파악하고 분석해야 정확한 개인화가 가능하다. 이를 위해 많은 기업들이 기술 투자에 심혈을 기울이고 있다. 쇼핑몰을 운영하고 있다면 이러한 개인화에 대한 투자를 적극적으로 해야 하며, 이를 위해서 통계학과 소비자 심리 분석 등에 대한 전문가와 인재를 확보해야 한다.

Posted by oojoo