McKinsey Quarterly

최적의 가격? 빅데이터에 물어라

158호 (2014년 8월 Issue 1)

 

 

Article at a Glance - 마케팅

가격을 1% 올리면 이윤은 8.7% 올라간다. 그만큼 가격 책정은 중요하다. 고객에 대한 데이터가 넘쳐나는 시대지만 이를 가격 책정에 제대로 이용하는 기업은 흔치 않다. 다음의 4가지를 명심하라.

1) 데이터를 적극적으로 활용하라.

데이터는 관리하는 게 아니다. 데이터를 토대로 가격 결정을 내려야 한다.

2) 자동화하라.

기업이 파는 수천 개의 제품에 사람이 일일이 가격을 매길 수는 없기에 카테고리별로 혹은 일괄적으로 가격을 책정하는 경우가 많다. 자동화하면 제품 하나마다 가격을 매길 수 있다.

3) 영업기술과 자신감을 키워라.

가격은 의사소통의 문제이기도 하다. 고객과 접하는 영업사원들에게 확신을 심어줘라.

4) 적극적으로 성과를 관리하라.

영업사원들이 고객별 수익성을 투명하게 확인할 수 있어야 한다. 또 가격 결정 권한도 과감하게 위임하고 그에 맞게 인센티브를 줘라.

 

편집자주

이 글은 <맥킨지쿼털리>에 실린 ‘Using Big Data to Make Better Pricing Decisions’를 전문 번역한 것입니다.

 

올바른 가격 책정의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 평균적으로 가격이 1% 인상되면 이윤이 8.7% 늘어난다. (물론 판매량이 줄어들지 않는다는 가정이 전제돼야 한다.) 하지만 매년 기업들이 내리는 수천 개의 가격 결정 가운데 최대 30% 정도는 성공적이라보기 힘들다. 최적의 가격을 책정하는 데 실패하면 기업은 실현 가능했던 매출을 놓치게 된다. 기업들이 보유한 엄청난 양의 데이터를 제대로 활용하기만 하면 훨씬 뛰어난 가격 결정을 내릴 수 있다는 사실을 감안하면 특히 심각한 문제다. 빅데이터의 복잡성에 질서를 부여할 수 있는 기업은 상당한 가치를 얻을 가능성이 크다.

 

물론 그러기가 쉽다는 뜻은 아니다. 고객과 상호 작용하는 경로가 늘어나고 있는데다 디지털화로 인해 유통 채널의 복잡성이 한층 증대되고 있어 고객과의 접점의 수가 폭발적으로 증가하고 있다. 이런 환경 탓에 최적의 가격을 책정하기가 힘들더라도 기업은 최적의 가격을 찾아내기 위해 노력해야 한다. 빅데이터가 제공하는 기회를 발견하고 효율적으로 활용하지 못한 탓에 얼마든지 움켜쥘 수 있었던 수백만 달러의 이윤을 놓치는 기업이 많다. 이익 마진을 늘리려면 숫자의 홍수에 압도당하기보다 빅데이터를 활용해 카테고리 차원이 아닌 각 제품 차원에서 최고의 가격을 찾아야 한다.

 

성공적으로 활용하기에는 너무도 방대한 데이터

기업은 고객이 각 제품에 기꺼이 지불할 의사를 갖고 있는 최적의 가격이 얼마인지 찾아낼 수 있어야 한다. 가격에 영향을 미치는 매우 구체적인 통찰들을 고려해 최고의 가격을 도출하는 방법이 가장 이상적이다. 예를 들어 차선책이 될 수 있는 경쟁 제품의 가격과 해당 제품이 고객에게 제공하는 가치를 비교하는 것이다. 사실 몇 안 되는 제품을 취급하는 기업이라면 이와 같은 가격 책정 접근방법을 쉽게 활용할 수 있다.

 

하지만 제품의 숫자가 급증하면 문제가 커진다. 일반적인 기업의 경우, 전체 매출의 약 75%를 차지하는표준 제품만 해도 수천 가지가 넘는다. 많은 시간을 투자해 사람이 직접 가격을 결정하는 방식으로는 가치를 찾는 데 도움이 되는 가격 패턴을 파악하기가 사실상 불가능하다. 규모가 큰 대기업들이 세부적인 사항을 하나하나 파악하고 수천 개의 제품과 관련된 가격 변수의 복잡성을 관리하려면 너무도 많은 노력이 필요하다. 심지어 가격 변수는 끊임없이 변한다. 결국 가격을 제대로 책정하려면 빅데이터를 활용해야 한다. (그림 1)

 

단순히 땅속에 고개를 파묻고 문제를 회피하려 드는 마케터들이 많다. 마케터들은 대개 제품 생산 비용, 표준 마진, 유사한 제품의 가격, 대량 구매 할인 등 지나치게 단순한 요인을 토대로 가격을 결정한다. 심지어 마케터들은 가격 문제에 적극적으로 대처하지 않는 이유로 항상시장 가격(market price)’을 언급하는 등 구태의연한 제품 관리 방식에 의존한다. 그중에서도 가장 나쁜 점은 이들이 모든 제품의 가격을 일괄적으로 10% 인상하는 등 오랜 세월 동안검증된방법을 활용한다는 것이다.

 

린데 가스(Linde Gases)의 영업 운영 책임자 로저 브릿슈기(Roger Britschgi)의 이야기를 들어보자. “예전에는 과학이 아니라 규모와 판매량을 토대로 매년 가격을 인상했습니다. 다른 방식으로 가격을 결정할 수 있다고 생각조차 하지 않았습니다. 솔직히 말해서 우리 회사 사람들이 고객에게 가격 인상의 타당성을 납득시킬 수 있도록 제대로 준비를 했던 건 아닙니다.”

 

그림 1분석을 통해 찾아낸 패턴은 지불 의사를 기준으로 개별 고객 및 제품에 차별적인 가격을 적용할 수 있음을 시사한다.

 

데이터를 토대로 이윤을 창출하기 위한 4단계

좀 더 효과적으로 가격을 책정하려면 지금 현재 활용 가능한 데이터를 정확하게 이해해야 한다. 이를 위해서는 폭넓은 시각으로 바라보기보다 관찰하고자 하는 대상을 세밀하게 바라봐야 한다. 사솔(Sasol)의 그룹 부사장 겸 마케팅/ 영업 총괄 관리자 톰 오브라이언(Tom O’Brien)은 이런 접근방법에 대해 다음과 같이 이야기했다. “영업팀은 어떤 식으로 가격을 책정하는지 잘 알고 있었습니다. 판매량에 대해서 알고 있었을지도 모릅니다. 하지만 그것만으로는 충분하지 않았습니다. 매우 세밀한 데이터가 필요했습니다. 말 그대로 모든 송장(invoice)에서 확보한 데이터, 제품별 데이터, 고객별 데이터, 상품 포장별 데이터를 살펴봐야 했습니다.”

 

사실 B2B 환경에서 빅데이터를 활용한 가장 흥미로운 일부 사례를 살펴보면 가격 책정 차원을 넘어서 기업의 상업적인 부분과 관련된 다른 측면까지 고려한다. 예컨대, ‘역동적 거래 추계(dynamic deal scoring)’ 방식을 활용하면 유사한 성공/실패 사례를 토대로 개별 거래, 거래 확대 지점, 인센티브, 성과 평가 등의 차원에서 가격을 결정하는 데 도움이 된다. 좀 더 규모가 작고 관련성이 높은 거래 표본을 사용하는 것이 중요하다. 거래에 따라 관련 요인 역시 달라지는 탓에 포괄적인 거래 표본을 기준으로 삼기 힘들기 때문이다. 필자들은 테크놀로지 산업에서 이와 같은 기법을 적용하면 매출이익률(return on sales) 4∼8%포인트 올라감을 확인했다. (동일한 기업들이 이와 같은 기법을 활용하지 않았을 경우와 비교했다.)

 

가격 책정에 세부적으로 접근하려면 다음과 같은 네 가지 원칙을 따라야 한다.

 

데이터에 귀를 기울여라.

최고의 가격을 결정할 때 문제가 되는 것은 데이터가 아니라 분석이다. 사실 기업들은 이미 방대한 양의 데이터를 갖고 있다. 최고의 B2C 기업들은 자사가 보유한 방대한 양의 데이터를 어떻게 해석하고 이 데이터를 토대로 어떻게 행동해야 하는지 잘 알고 있다. 하지만 B2B 기업들은 데이터를 토대로 결정을 내리기보다 데이터를 관리하는 경향이 있다. 데이터를 제대로 분석하면 흔히 간과되곤 하는 요인들(거시적인 경제 상황, 제품 선호도, 영업사원들이 벌이는 협상 등)이 각 고객 세그먼트와 각 제품의 가격을 결정하는 요인에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있다.

 

자동화하라.

수천 개에 달하는 제품을 사람이 직접 분석하려면 너무 많은 비용이 들고 너무 많은 시간이 소요된다. 자동화된 시스템을 활용하면 범위가 제한적인 세그먼트를 찾아내고, 각 세그먼트에 가치를 부여하는 요소를 파악하고, 이 같은 정보를 과거의 거래 데이터와 연계시킬 수 있다. 자동화 시스템을 활용하면 데이터를 토대로 수많은 제품과 세그먼트의 가격을 결정할 수 있다. 뿐만 아니라 자동화는 기존의 분석 자료를 복제하고 수정하는 데도 도움이 된다. 따라서 자동화를 활용하면 매번 처음부터 다시 시작할 필요가 없다.

 

영업 기술과 자신감을 키워라.

새로운 가격을 적용하는 것은 운영과 관련된 문제인 동시에 의사소통과 관련된 문제이기도 하다. 성공적인 기업들은 영업사원들이 새로운 가격 책정 접근방법을 이해하고 받아들일 수 있도록 세심하게 설계된 변화 프로그램에 많은 투자를 한다. 기업은 영업사원들과 긴밀히 협력하며 이들에게 새롭게 가격을 책정한 근거와 시스템이 돌아가는 방식을 설명해야 한다. 그래야만 영업사원들이 확신을 갖고 새로 책정된 가격을 고객에게 납득시킬 수 있다. 가치를 강조할 수 있도록 새로운 가격의 근거를 제시하는 데 도움이 되는 명확한 의사소통 방침을 마련한 다음 고객이 받아들일 수 있도록 관련 내용을 적절히 수정하는 것 역시 중요하다. 고객을 상대로 설득력 있는 주장을 펼칠 수 있도록 영업사원들에게 자신감을 부여하고 효과적인 도구를 제공할 생각이라면 집중적인 협상 훈련 역시 매우 중요하다. 최고의 리더들은 가장 까다로운 고객을 만나는 자리에 영업사원들과 동행해 신속하게 고객을 설득하는 데 주목한다. 그래야만 영업사원들이 새로운 가격 책정 접근방법을 받아들여도 괜찮다는 자신감을 가질 수 있기 때문이다. 팬가스AG(PanGas AG)의 관리이사 로버트 크리거(Robert Krieger)의 이야기를 들어보자. “경영진이 새로운 접근방법을 지지한다는 사실을 알리는 일이 무엇보다 중요했습니다. 저희는 이 같은 사실을 영업사원들에게 명확하게 전달하기 위해 까다로운 고객을 만나는 자리에 동행했습니다. 이런 방법을 활용한 덕에 고객을 설득하려는 영업사원들에게 도움을 줄 수 있었을 뿐 아니라 어떤 식으로 토론을 해야 하는지 보여줄 수 있었습니다.”

 

 

적극적으로 성과를 관리하라.

좀 더 효과적으로 성과를 관리하려면 영업사원들에게 유용한 목표를 제시해야 한다. 일선 직원들이 고객별 수익성을 투명하게 확인할 수 있는 시스템을 마련하고 영업/ 마케팅 조직이 기회를 포착하고 활용할 수 있도록 적절한 분석 도구를 제공하면 최대의 효과를 얻을 수 있다. 중앙집중화된 팀에 의존하기보다 영업팀에게도 가격을 조정할 수 있는 권한을 부여해야 한다. 이를 위해서는 기업가적인 사고방식과 더불어 고객 중심적인 가격 전략을 고안하는 창의성이 필요하다. 가격 책정 정책 및 성과 측정 방식과 더불어 인센티브 시스템 역시 수정해야 할 수도 있다.

 

그동안 소프트웨어, 화학, 건축 자재, 통신 등 다양한 부문에서 활동하는 기업들이 빅데이터를 토대로 좀 더 훌륭한 가격 결정을 내리는 방법을 활용해 훌륭한 성과를 올렸다. 이런 기업들은 모두 다양한 유형의 고객으로 이뤄진 분산된 포트폴리오를 갖고 있었다. 뿐만 아니라 SKU(재고 관리 코드)의 수와 거래량 또한 방대했다. 하지만 이들은 훨씬 세부적인 제품 차원에서 가격을 책정한 덕에 마진을 3∼8%가량 늘릴 수 있었다. 유럽의 어느 건축 자재 기업은 새로운 가격을 채택한 덕에 일부 제품의 마진을 최대 20%까지 늘릴 수 있었다. 적절한 가격을 책정하려면 빅데이터를 활용하고 영업사원들을 지원하기 위해 충분한 자원을 투자해야 한다.그렇지 않으면잃어버린 이익(lost profit)’이라는 값비싼 대가를 치르게 될 수도 있다.

 

번역 |김현정translator.khj@gmail.com

 

월터 베이커·디터 키벨·게오르그 빈클러

월터 베이커(Walter Baker)는 맥킨지 애틀랜타 사무소 소장, 디터 키벨(Dieter Kiewell)은 런던 사무소 이사, 게오르그 빈클러(Georg Winkler)는 베를린 사무소 소장이다.

동아비즈니스리뷰 351호 Diversity in Talent Management 2022년 08월 Issue 2 목차보기