연 300억 매출, '첫 구매와 재구매'를 다시 세는 법 - 포터리가 라플라스를 쓰는 이유

연 매출 300억, 2025 패션비즈 어워즈 남성복 베스트 브랜드 포터리(Pottery). 재구매율이 높은 충성 고객 기반의 브랜드이지만, 그래서 더 까다로운 질문이 있었습니다. "이 매출은 정말 우리가 성장하고 있다는 뜻일까?"

도자기처럼 빚는 옷, 포터리

포터리는 2017년에 시작한 남성 컨템포러리 브랜드입니다. 브랜드명 그대로 도자기를 빚듯, 흙을 굽고 유약을 칠하고 다시 구워내는 장인정신으로 옷을 만들겠다는 의미를 담았습니다.

슬로건은 '정제된 편안함(Refined Comfort)'. 비즈니스 캐주얼이면서도 편안하고, 오래 입을 수 있는 옷을 지향합니다. 2025년에는 패션비즈 어워즈 남성복 베스트 브랜드로 선정되며 브랜드의 결을 인정받았습니다.

자사몰은 카페24 기반으로 운영하고 있고, 자사몰과 함께 무신사, 29CM 등 멀티채널로 고객을 만나고 있습니다.

첫 구매와 재구매, 카페24 통계로는 정확히 볼 수 없었다

포터리가 데이터를 깊이 들여다보기 시작한 출발점은, 가장 기본적인 지표인 첫 구매와 재구매 숫자조차 정확히 알 수 없다는 사실이었습니다.

"카페24에서 첫 구매·재구매 데이터 통계를 내주는데, 그게 조금 정확하지가 않더라고요. IP나 번호 기준으로 제공하는데, 따지고 보면 정확한 첫 구매가 아닐 수도 있겠더라고요. 더 커진 숫자로 제안을 했기 때문에, 어떻게 이거를 좀 더 정확하게 볼 수 있을까 고민을 많이 했습니다."

겉으로 보이는 숫자와 실제 고객의 모습이 다를 수 있다는 의심. D2C를 운영해 본 사람이라면 한 번쯤 마주해 본 문제일 겁니다. 포터리는 이 문제를 해결하기 위해 라플라스를 도입했고, 지금은 모든 의사결정을 '첫 구매 / 재구매'라는 가장 정확한 지표 위에서 하고 있습니다.

"재구매 고객은 저수지의 물입니다" — 포터리의 성장 철학

포터리가 라플라스를 통해 가장 먼저 검증하고 싶었던 것은, 자신들의 성장 메커니즘이었습니다.

"포터리는 재구매율이 굉장히 높은 브랜드로서 자랑스럽게 생각하고 있습니다. 하지만 반대로 생각하면 좀 위험할 수 있는데요. 재구매 고객을 저희는 저수지의 물이라고 표현하는데, 이 물이 아무리 깊어도 유입이 없으면 결국 마르게 됩니다. 신규 고객이 수원지라고 한다면, 신규가 유입되어야 성장을 할 수 있고요. 포터리가 300억까지 성장할 수 있었던 것은, 재구매 고객이 매출을 받쳐주면서 그동안 신규 유입도 꾸준히 늘어났기 때문이라고 판단합니다."

저수지(재구매)와 수원지(신규)의 균형. 그리고 포터리는 이미 저수지가 단단하기 때문에, 분석의 무게중심을 '신규 고객'에 두고 있습니다. "재구매율이 높다"는 강점이, 역설적으로 신규 분석에 집중해야 하는 이유가 되는 것입니다.

ROAS 500%, 그런데 신규는 얼마나 늘었나요?

포터리가 가장 풀고 싶었던 문제는 광고 효율의 '착시'였습니다.

"ROAS가 좋아도, 어차피 재구매 고객에게 광고비를 쓰고 있는 건 아닌가라는 의심을 하게 되고, 확인하기 좀 힘듭니다. 메타·구글 광고 전환자가 이미 세 번을 산 단골인지, 아니면 처음 알게 돼서 산 신규 고객인지 — 광고 효율 판단 기준 자체가 없기 때문이죠."

여기에 멀티채널이 더해지면 문제는 더 복잡해집니다. 자사몰, 무신사, 29CM 등 다양한 채널에서 같은 고객이 이동하면서 구매를 하면, 어떤 채널의 '신규'가 사실은 다른 채널의 충성 고객일 수 있습니다.

"무신사 신규 증가가 일어나는데, 자사몰의 고객을 뺏길 수 있는 현상이 있기 때문에, 이런 건 데이터 없이는 광고비를 늘려야 할지 줄여야 할지 기본적인 판단조차 하기 어려워지는 상황이 됩니다."

이른바 채널 간 카니발라이제이션(Cannibalization) 문제. 외주 광고 대행사와의 대화도 여기서 막혔습니다.

"외주사에서 ROAS가 500%라고 말을 해주면, 저희 입장에서는 '그러면 신규 고객 비율은 얼마나 늘었어?' 그런 궁금증이 생기는데, 외주사에는 그 데이터가 없어서 대화가 더 이상 흐르지 않는 문제점이 있었습니다."

라플라스 도입 후, 가장 크게 바뀐 네 가지

1. 모든 지표의 출발점이 '첫 구매 / 재구매'로 통일됐다

카페24의 부정확한 통계 대신, 포터리는 이제 라플라스가 묶어주는 동일 고객 단위로 첫 구매와 재구매를 봅니다. 이 한 가지 변화가, 그 위에 쌓이는 모든 분석의 신뢰도를 바꿔놓았습니다.

"처음에는 의심만 하고 있다가, 이걸 (정확하게) 알면 어떻게 우리가 전략적으로 움직여야 될지 판단이 되더라고요."

광고 예산 배분도, 채널 전략도 모두 이 정확한 지표 위에서 다시 짜여집니다. 그 결과 채널별 역할도 명확하게 정리됐습니다.

무신사: 브랜드 인지도와 콘텐츠 중심
자사몰: 멤버십, 수선·맞춤 등 충성 고객 혜택 강화

2. 신규 고객에 집중 — 코호트 분석으로 '기본 재구매율'을 계속 추적한다

재구매율이 이미 높은 브랜드이기에, 포터리는 분석의 초점을 '어떤 신규 고객이 좋은 고객으로 자라는가'에 둡니다. 도구는 코호트 분석 차트입니다.

"코호트(Cohort) 분석을 활용해서, 특정 시점에 첫 구매가 이루어졌는지, 아니면 3개월·6개월 시점에 재구매가 이루어졌는지를 추적합니다. 어떤 프로모션이나 액션을 통해서 더 질 좋은 신규 고객들이나 재구매를 일으키게 할지 판단할 때 좋다고 생각하고 있습니다."

구체적으로는 두 축으로 추적합니다.

첫 구매 그룹별 기본 재구매율 — 어느 시점에 처음 들어온 고객들이 3개월 뒤, 6개월 뒤 얼마나 돌아오는가
프로모션별 기본 재구매율 — 같은 시기에 들어왔어도, 어떤 프로모션으로 유입된 고객의 재구매가 더 좋은가

특히 시그니처 아이템인 컴포트 셔츠를 첫 구매한 고객에게, 일정 시간이 흐른 뒤 팬츠나 다른 상품을 제안해 재구매를 일으키는 시나리오 — 이런 액션의 효과 여부도 모두 코호트 차트 위에서 검증됩니다.

"재구매가 쌓여서 충성 고객이 되고, 그래서 이런 것들은 굉장히 중요하다고 생각합니다."

3. 의사결정 주기, 월 1회 → 일·주 단위로

가장 체감되는 변화는 의사결정의 속도와 정확도입니다.

"전에는 월말에 매출을 집계하거나 엑셀을 합산하고 분석하면서, 가끔은 감으로도 판단하게 되는 경우가 발생하고요. 의사결정 주기도 월 1회나 2주에 1회였는데, 현재는 일 단위로 신규나 재구매 고객이 언제 늘었고 언제 빠졌고, 어떤 채널로 이동했고 그런 것들을 다 분석합니다."

현재 포터리의 모니터링 리듬은 다음과 같이 정리됩니다.

일별 — 매출 추이를 매일 확인
주 단위 — 첫 구매 / 재구매 흐름 점검 (앞으로는 일 단위 모니터링까지 확장 예정)

"가장 많이 바뀐 거는, 의사결정을 좀 더 정확하고 다음 액션을 어떻게 할지 정할 수 있게 되었다는 점입니다."

'감'에서 '데이터'로, '월 단위'에서 '주·일 단위'로. 멀티채널 D2C 브랜드가 빠르게 움직일 수 있는 기반이 만들어진 겁니다.

4. 채널을 확장할수록, 라플라스로 더 고도화해 본다

포터리는 작년까지 자사몰, 29CM, 무신사 3개 채널을 운영했지만, 올해부터는 더 다양한 채널에서 고객을 만날 예정입니다. 채널이 늘어난다는 것은 곧, 같은 고객이 여러 채널에 흩어진다는 뜻이기도 합니다.

"더 많은 데이터를 봐야 되고, 더 많은 고객들을 만나게 될 텐데, 그 데이터들을 라플라스를 통해 지금처럼 면밀하고 섬세하게 분석하고, 그 고객들을 어떻게 하면 우리 고객으로 만들고 만족도를 높일지가 포터리의 지금 숙제이자 앞으로 나아가야 할 방향이라고 생각합니다."

채널 확장은 단순히 매대를 늘리는 일이 아니라, 흩어진 고객 데이터를 한 명 단위로 다시 묶어내는 일. 포터리는 그 과정을 라플라스 위에서 더 고도화해 갈 계획입니다.

같은 고민을 하는 D2C 운영자라면

포터리의 인터뷰는 D2C 브랜드라면 누구나 마주하는 세 가지 질문에 대한 답을 보여줍니다.

카페24 기본 통계만으로 충분한가? — 동일 고객 단위로 묶이지 않은 숫자는 첫 구매·재구매를 정확하게 구분하지 못합니다.
ROAS만 보고 광고를 운영해도 되는가? — 그 ROAS가 신규에서 나온 건지, 단골에 광고비를 쓴 결과인지 구분할 수 없다면 성장 판단은 불가능합니다.
멀티채널의 매출은 정말 더해지는가? — 채널 간 고객 이동(카니발라이제이션)을 보지 못하면, 한 채널의 성장이 다른 채널의 손실일 수 있습니다.

포터리는 이 질문들에 대한 답을 라플라스에서 찾고 있습니다.

📌 라플라스가 전하는 말 — 채널 너머의 '한 명'을 식별하는 법

D2C 브랜드는 보통 한 채널만 운영하지 않습니다. 자사몰에서 사고, 네이버 스마트스토어에서도 사고, 카카오 선물하기로 받기도 하는 — 같은 고객이 있죠.

문제는 각 채널이 서로의 고객 정보를 모른다는 점입니다. 같은 사람이 다른 채널에서 산 걸, 각 채널은 별개의 신규 고객으로 카운트해 버립니다. 그래서 자사몰만 보면 재구매율이 낮게 나오고, 네이버만 보면 또 다르게 나옵니다. 어느 쪽도 진짜 고객의 모습이 아닙니다.

라플라스는 고도화된 자체 알고리즘으로 채널을 가로질러 유저를 식별합니다. 자사몰·네이버·카카오·쿠팡 어디서 주문이 발생했든, 같은 사람은 한 명으로 인식해요.

그래서 가능해지는 것:

첫 구매와 재구매를 정확하게 측정 — 자사몰에서 처음 산 고객이 다음 달 네이버에서 또 샀다면, 라플라스에서는 재구매로 잡힙니다.
고객의 채널 간 이동 추적 — 네이버에서 처음 만난 고객이 결국 자사몰로 옮겨가는 흐름, 카카오 선물하기로 받아본 사람이 자사몰 단골이 되는 패턴까지 보입니다.

이 정확한 유저 식별이 있기 때문에, 포터리가 보고 있는 첫 구매·재구매·코호트 재구매율 같은 지표가 모두 신뢰할 수 있는 숫자로 나오는 것입니다.

재구매 고객이라는 저수지를 마르지 않게 하려면, 신규라는 수원지가 살아있어야 합니다. 그리고 그것은 채널을 가로지르는 정확한 데이터로만 증명할 수 있습니다.