Article at a Glance질문기업이 분석 기법을 활용해 반품 비용을 줄일 수 있는 방법은 없을까?
연구를 통해 얻은 해답1. 비교적 적은 수의 구매와 반품 데이터로도 고객의 수익성 및 반품 남용 가능성을 정확하게 예측할 수 있다.
2.회사에 가장 많은 손실을 초래하는 고객들에 대해서는 다음 번 구매가 일어나기 전에 반품을 제한하거나 거부하면 상습적 반품을 막고 부정적 여론을 피할 수 있다.
3. 구입한 상품을 절대 반품하지 않는 고객들에게는 오히려 반품을 권하는 방법으로 수익성을 증대할 수 있다.
편집자주
이 글은 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(SMR) 2018년 가을 호에 실린 ‘A More Profitable Approach to Product Returns’를 번역한 것입니다. |
L.L.빈(L.L. Bean)은 지난 100년 동안 굉장히 관대한 반품 정책을 시행해 왔다. 기간 제한이나 영수증 없이 반품이 가능했기 때문이다. 수십 년 전에 산 부츠를 갖고 와도 구매액 전부를 환불받을 수 있었다. 그러자 쓰레기통에서 건진 L.L.빈 제품이나 이베이(eBay)에서 산 중고 상품을 반품하는 등 정책을 악용하는 사람들이 많아졌다. 지난 5년간 이렇게 쓸모 없는 반품 상품에 들어간 회사 비용이 연간 5000만 달러나 됐다. 이는 회사가 한 해 벌어들이는 수익의 약 30%에 해당하는 금액이다.
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이에 따라 2018년 2월에 L.L.빈은 모든 상품의 반품 기간을 구매 후 1년으로 제한하는 신규 정책을 수립했다. 이런 변화는 언론의 부정적인 반응과 집단 소송을 몰고 왔고 한때는 충성심 높았던 고객들마저 L.L.빈 제품에 불매운동을 선언하는 지경에 이르렀다. 타인들의 악행 때문에 자신들까지 부당한 불이익을 받게 됐다고 여겼기 때문이다. 이런 고객 중 일부는 L.L.빈이 더 이상 특별하지 않고 그냥 평범한 매장이 돼 버렸다고 토로했다.
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L.L.빈만 이런 건 아니다. 베스트바이(Best Buy), 랜즈엔드(Lands’ End), 코스트코(Costco)도 반품 수수료 부과, 반품 기간 단축, 영수증 원본 지참 등 반품 조건을 제약해 왔다.
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물론 아직도 일부 소매점들은 상대적으로 관대한 반품 정책을 유지하고 있지만 그 수가 점점 줄고 있다.
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반품 조건이 관대하든, 까다롭든 간에 기업들은 전체 고객층에 천편일률적인 접근법을 적용하는 경향이 있다. 개인 행동 간에 존재하는 다양성은 무시한 채 정책을 준수하는 충성적인 고객이나, 시스템을 가지고 장난하는 고객이나 한 덩어리로 묶는다.
하지만 새로운 도구와 기술을 활용하면 고객들을 세분화해서 과거 행동이 그럴 만한 사람들에게만 엄격한 반품 정책을 부과할 수 있다. 최근 필자들은 미국에 있는 한 고급 대형 소매업체의 고객 데이터를 분석했다. 이를 통해 과연 어떤 사람들이 환불 정책을 남용할 가능성이 높은지를 보여주는 거래 패턴들을 확인했다. 모델에서 예측한 내용들이 이 회사에는 상당히 적중했지만 이는 해당 모델이 그 회사에 특화됐기 때문이라는 점을 고려해야 한다. 다른 기업을 대상으로 할 때는 결과에 영향을 주는 요인들이 바뀔 수 있다. 혹은 같은 요인이라도 비중이 달라질 수 있다. 그럼에도 불구하고 환불 정책을 남용할 가능성이 가장 높은 사람들을 확인하고 관리하는 전반적인 접근법은 대부분의 기업에 유익할 것이다. 이에 필자들은 본 글을 통해 그 내용을 공유하고 소매업체들이 긍정적인 고객 경험을 전달하는 동시에 반품 정책을 수익성 있게 관리할 수 있도록 돕고자 한다.
수익성이 가장 높은 고객과 가장 낮은 고객 찾기반품은 거대한 사업이다. 2017년 한 해 동안 소비자들은 구매한 상품 중 총 3510억 달러에 달하는 물품들을 반품했다. (만약 ‘소비자 반품’이라는 가상 회사가 있다면 이들은 포천 500대 기업 명단에서 월마트에 이어 2위에 이름을 올릴 것이다.) 평균적으로 미국에 있는 상점들에서 판매된 상품의 10%는 되돌아온다는 의미다. 안타깝게도 반품된 물품들의 대다수는 진열대에 다시 오르지 못하고 직원들의 시간까지 엄청나게 잡아먹는다. 재판매 가능한 물품들을 결정하고 그에 따라 적절히 처리해야 하기 때문이다. 반품된 상품들이 입고되면 직원들은 그 물건들을 전부 분류해야 한다. 그다음 아직 판매 가치가 있는 제품들을 수선하고 재포장해서 매장에 채워 넣는다.
미국 소매업체들이 반품 사기 및 남용으로 떠안는 연간 손실액이 230억 달러라는 점은 문제를 더욱 악화시킨다. 이는 월마트, 코스트코, 홈디포라는 미국 최대 소매업체 3곳의 수익을 한꺼번에 날려버리는 셈이다. 5
반품은 다양한 형태로 악용되는데 그중에는 꽤 창의적인 방식도 있다. 예를 들면, 슈퍼볼을 시청하기 위해 초대형 TV를 구입하거나 특별한 날에 맞춰 값비싼 옷을 산 다음 목적을 달성하면 그냥 반품하는 것이다. 이런 행태는 다양한 말로 불리는데 그 예로는 매장 대여(borrowing), 임대(renting), 워드로빙(wardrobing, 고가의 의류와 가전제품 구입 후 단기간 사용하고, 반품 기한 종료 직전 반품해 환불받는 행위-역주), 디쇼핑(de-shopping, 기업의 환불 규정을 악용한 1회 사용 후 반납 행태-역주) 등이 있다.
전혀 필요 없는 제품을 구입해서 반품을 통해 부당 이득을 챙기는 사람들도 있다. 가령 여행 마일리지를 쌓아주는 신용카드로 상품을 구매한 다음 반품해서 현금으로 환불받는 것이다. 이렇게 하면 고객은 항공사 마일리지나 호텔 포인트를 그대로 챙기지만 상품 판매업자는 신용카드 수수료를 물게 된다. 반품을 통해 돈을 버는 또 다른 수법으로는 세일 때 상품을 구입한 후 반품하면서 구입 영수증을 분실했다고 주장하는 것이다. 이렇게 하면 상품의 정가를 전액 환불 받을 수도 있다. 뭐니 뭐니 해도 부당 반품의 최고봉은 훔친 제품을 반품해서 현금으로 환불 받는 것이다.
사기성 반품을 막는 핵심은 이런 행위를 저지를 가능성이 가장 높은 사람들을 식별한 후 이들에게는 반품 조건을 엄격히 제한하는 것이다. 이상적으로는 이들이 다음 거래를 하기 전에 이런 작업을 마쳐야 한다. 예를 들어, 반품 정책을 악용하는 고객들에게는 반품 수수료를 물게 하거나 특정 유형의 반품을 일절 거부하는 것이다. 이렇게 하면 기업은 타당한 사유로 제품을 반품하는 충성고객들에게는 계속해서 관대한 반품 정책을 유지할 수 있다.
이런 접근법은 고객의 생애 가치에 초점을 맞춘다. 필자들은 이런 방식이 반품을 일괄 제한하거나 전면적으로 자유롭게 허용하는 것보다 더 수익성이 높다는 것을 알게 됐다. 이는 PR 측면에서도 훨씬 더 유리하다. 의심스런 반품 이력이 있는 고객을 합당하게 단속할 수 있으면 일반 고객들의 반품까지 포괄적으로 제한(L.L빈이 택했던 방식)했을 때 일어날 수 있는 대중의 반발을 피할 수 있기 때문이다.
필자들이 연구했던 소매업체는 100여 개 오프라인 매장을 운영하면서 할인형 아웃렛과 카탈로그 및 온라인 판매도 병행하는 곳이었다. 필자들은 이 모든 판매 채널을 아울러 지난 7년간 등록된 100만 명 이상의 고객 정보와 7500만 건 이상의 거래 기록들을 살펴봤다. 해당 기간에 발생한 매출은 총 29억 달러였고 그중 4억6600만 달러 규모의 상품들이 반품 처리됐다.
데이터를 분석한 결과 전반적인 고객 수익성에 존재하는 분산의 94%라는 놀라운 수치를 종합적으로 설명하는 7가지 주요 변수를 발견할 수 있었다. (‘연구 내용’ 및 표1 참고.) 여기서 흥미로운 점은 나이나 소득 같은 인구통계학적 변수들은 설명력이 떨어져서 예측 모델에 포함되지 않았다는 사실이다. 총 누적 구매 건수와 구매한 상품 카테고리의 수, 평균 반품 기간 같은 거래 관련 데이터가 훨씬 더 중요했다.
DBR mini box: 연구 내용
본 연구를 수행하기 위해 필자들은 랜덤 포레스트(random forest), 서포트 벡터 머신(support vector machine), 축소 추정 기법(shrinkage method)을 포함해 상대적으로 단순한 다중 회귀 분석부터 좀 더 복잡한 분류 모델(classification model)까지 다양한 분석 기법을 활용했다. 간단한 분석 방법으로도 시간이 지나면서 놀라울 만큼 정확하고 견고한 고객 행동 유형들이 도출됐다.
소매업체 임원 대부분이 가장 촉각을 곤두세웠던 문제는 일반 고객을 악의적인 고객으로 잘못 분류한 경우였다. 이런 실수로 멀쩡한 고객의 반품을 제한하거나 거부하면 충성고객들까지 떠나 보낼 수 있기 때문이다. 하지만 이처럼 고객을 잘못 분류한 경우는 굉장히 낮았다. 고객당 5건의 거래 데이터를 바탕으로 100만 명 정도의 고객들을 검토했을 때 고객 유형이 잘못 도출된 경우는 고작 400명 정도였기 때문이다. 게다가 거래 수를 10번 이상으로 높이면 오인식 고객 수는 200명 이하로 더 떨어졌다. 필자들은 연구 기업의 고객 데이터를 매우 상세한 수준으로 분류했고, 그 결과 고객의 수익성과 여러 설명 변수 간의 상관관계가 2%부터 76%까지 다양하게 나타났다. 고객 세그먼트별 행동 특성들을 구분하고 파악하는 데 사용한 연구 방법 및 데이터, 주요 분석 기법들에 대해 더 많은 정보가 필요한 독자들은 필자들에게 문의하길 바란다. |
필자들은 생애 수익성이 마이너스인 고객들을 파악하는 방식으로 향후 부정 반품을 할 가능성이 가장 높은 고객들을 예측할 수 있었다. 예측 모델은 고객당 관찰한 거래 건수가 5회 이상만 돼도 99.96%의 정확성을 보였다. 거래 건수가 10회 이상이 되면 정확도는 99.98% 이상으로 증가했다.
고객들은 합법적인 반품 고객, 비반품 고객, 반품 남용 고객이라는 3개 세그먼트로 분류됐다. 이 중 반품 남용 고객은 반품 빈도 및 시기로 인해 회사에 수익 손실을 초래하는 이들이었다. (표 2)
평균적으로 합법적인 반품 고객들은 매년 회사 수익에 1445달러씩을 공헌, 필자들이 연구한 3개 고객 집단 중 수익성이 가장 높은 세그먼트에 속했다. 이들의 평균 반품률은 23%였으며 상품을 구매할 때 반품 가능 옵션에 상당한 가치를 부여하는 것으로 보였다. 반품 남용 고객들의 경우 그 수는 상대적으로 적었지만 회사 수익을 갉아먹는 데 지대한 공헌을 하고 있었다. 전체의 0.4%에 불과하지만 구매한 상품 중 평균 60%를 반품하는 고객들로 인해 연간 회사 수익의 총 6000만 달러가 빠져 나가고 있었기 때문이다. 이런 고객들은 평균 두 달 후에 반품을 완료했으며 이에 따라 반품된 상품의 가치는 처음 구매했을 때보다 훨씬 낮아졌고 계절상품들의 경우에는 그 정도가 특히 심했다.
반품 정책 맞춤화하기소매업체들이 고객들의 구매 행동을 분석하고 수익성에 따라 고객을 세분화하면 엄격한 반품 정책을 언제 부과해야 할지 알 수 있다(물론 부과하면 안 될 때를 아는 것도 그만큼 중요하다). 물론 유연한 반품 정책에 큰 가치를 두거나 회사 수익에 기여도가 높은 고객들에게는 자유권을 최대한 부여해야 한다. 그래야 비용을 갉아먹는 다른 고객들의 비윤리적 행동을 억제한다는 명목으로 그런 고객들의 니즈를 묵살하는 위험을 피할 수 있다. 이런 접근법을 취하면 고객 만족도와 충성도를 제고하면서 그들의 지속적인 구매를 촉진할 수 있다.
회사가 반품 정책을 조정할 수 있는 방법은 다양하다. 그중 간단한 방법 하나는 고객이 제품을 반품할 때 이를 흔쾌히 받아들이면서도 반품량이 지나치게 많은 건 아닌지 확인하는 것이다. 과다한 반품 이력이 있는 고객이라면 소매업체가 현장에서 반품 거래를 제한하거나 거부할 수 있다.그렇다고 고객이 반품을 시도할 때까지 꼭 기다려야 한다는 건 아니다. 판매 시점에 차별화된 반품 정책을 명확히 알릴 수도 있다. 앞서 설명한 예측 분석 모델 결과를 바탕으로 과다한 반품 이력이 포착된 고객에게는 거래 시점에 반품 조건을 고지할 수 있다. 즉, 반품을 할 경우에는 그 기간이 제한돼 있으며 반품 수수료를 물거나 배송비를 직접 부담해야 한다고 설명하는 것이다. 또 계절상품이나 전자제품처럼 상품 가치가 빨리 하락하는 제품군에 대해서도 수수료를 물리거나 반품 기간을 단축할 수 있다. 이렇게 다양한 메커니즘이 존재하지만 필자들이 연구했던 소매업체는 반품 정책을 악용하는 것으로 보이는 고객에게는 그 누구든 반품을 금지하는 정책을 채택했다. 회사는 본 연구가 진행되는 동안 그런 변화를 단행했는데 반품 정책이 점점 더 엄격해지는 업계 트렌드에 부응하려는 의도도 있었다.
본 연구를 수행하면서 반품을 전혀 하지 않는 고객들에 대한 숨겨진 기회도 발견됐다.
연구 데이터를 보면 비반품 고객들은 때때로 정당한 반품을 하는 고객들보다 전반적으로 구매량이 적고 생애 수익성도 현저히 떨어진다. 하지만 이런 고객들에게 위험 부담 없이 샘플 제품을 사용할 수 있게끔 유도하면 고객 행동을 바꿀 수 있다. 한발 더 나아가서 이런 비반품 고객들에게 비슷한 상품 몇 개를 구입해서 사용하게 한 다음 가장 마음에 드는 상품만 보유하고 나머지는 (금방) 반품하게 하는 방법도 있다. 아니면 제품을 판매할 때 비반품 고객에게는 상품 반품 시 사용 가능한 쿠폰이나 할인권을 제공해서 이들을 합법적 반품 고객으로 바꾸는 방법도 있다. 이런 식으로 고객을 전환할 수 없다면 비반품 고객들이 더 많은 상품을 구입할 수 있도록 별도 혜택을 제공할 수도 있다. 가령, 상품 반품 옵션을 포기하는 대신 특정 상품을 할인 가격으로 구입할 수 있는 혜택을 주는 것이다.제트닷컴(Jet.com)이나 월마트닷컴(Walmart.com) 같은 일부 온라인 소매점들은 이미 이런 접근법을 시행하고 있다. 아직은 보편적이지 않지만 이런 혜택들이 업계에 점차 확대될 것으로 보인다. 반품 옵션을 남용하는 고객들에게 관련 정책이 점점 더 엄격해지는 것과 마찬가지로 비용이 덜 드는 고객들에게는 점점 더 관대한 정책을 제공할 수 있기 때문이다.
이제는 대형 소매업체 대부분이 고객 행동 및 거래와 관련된 엄청난 양의 데이터를 보유하게 됐다. 따라서 반품 정책을 고객 유형에 따라 탄력적으로 책정하는 것은 충분히 가능한 일이다. 본 기사에서 다룬 분석 모델은 고객의 인구통계적 특성이 아닌 행동적 특성을 근거로 했다는 사실을 기억하자. 즉, 시간이 지나면서 고객 행동은 바뀔 수 있다. 맞춤화된 반품 정책에 따라 고객의 구매 행동이 실제로 바뀐다면 기업들은 가장 최근의 거래 데이터를 바탕으로 정책을 계속해서 조정해 나가야 한다. 또한 회사가 원하는 방향으로 고객들이 행동할 수 있도록 지속적으로 자극해야 한다.
번역 ｜김성아 dazzlingkim@gmail.com본 글의 필자들은 모두 텍사스A&M대에서 운영관리(operation management) 교수로 재직하고 있다.
제임스 애비(James Abbey)는 조교수이며,
마이클 케첸버그(Michael Ketzenberg)는 부교수,
리처드 메터스(Richard Metters)는 교수다. 이 기사에 의견이 있는 분은 http://sloanreview.mit.edu/x/60104에 접속해 남겨 주시기 바란다.
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