상품을 2,600개에서 300개로 줄였더니, 적자가 멈췄다

매출은 성장했지만, 이익은 따라오지 않았다. 윙잇은 ‘더 많이 파는 것’ 대신 ‘왜 다시 사는지’를 분석했고, 상품·물류·광고 구조까지 전부 바꾸는 결정을 내렸다.

“더 많이 파는 것” 보다 “왜 다시 사는지”를 분석하여 영업이익을 대폭 개선 시킨 윙잇의 사례

1. 윙잇은 어떤 회사인가요?

윙잇은 약 200만 명의 자사몰 회원을 보유한 간편식 전문 커머스 기업입니다. 2015년 창업 이후 약 10년간 운영해왔으며, 현재는 300여 종의 PB(자체 브랜드) 상품을 직접 기획·개발해 판매하고 있습니다.

윙잇의 핵심 경쟁력은 온라인에서 쉽게 접할 수 없었던 차별화된 간편식을 제공하는 데 있습니다. 단순 유통을 넘어, 상품 기획 단계부터 소비자 경험을 설계하는 것이 윙잇의 중요한 방향성입니다.

2. 사업 운영 과정에서 어떤 어려움이 있었나요?

간편식 업계 전반은 오랫동안 ‘적자를 감수하더라도 매출을 키우는 것’이 중요한 전략으로 여겨져 왔습니다. 윙잇 역시 2015년 창업 이후 2023년까지는 매출 성장을 최우선 과제로 두고 빠르게 성장해왔습니다. 실제로 연평균 성장률이 80%를 넘을 정도로 성장세는 매우 가팔랐습니다.

하지만 2022년 5월 이후 금리 인상 기조가 본격화되면서, 윙잇은 전략적 전환이 필요하다고 판단했습니다. 매출 확대보다 영업이익 개선을 중심으로 경영 전략을 재정립했고, 그 결과 영업 손실률을 2023년 약 -15% 수준에서 2024년 -1% 수준까지 1년 만에 크게 개선할 수 있었습니다.

이 과정에서 가장 큰 변화는 상품 구조 조정이었습니다. 기존 약 2,600종에 달하던 상품 수를 300여 종으로 과감하게 줄이고, 대신 각 상품의 판매량을 극대화해 규모의 경제를 만들었습니다. 또한 냉동·냉장 상품을 혼용하던 물류 구조를 냉동 상품 중심으로 단순화하면서 고정비 절감 효과도 얻을 수 있었습니다.

3. 데이터 분석 측면에서의 어려움은 무엇이었나요?

기존 내부 데이터 분석 환경에서는 일별·주별·월별 매출 흐름과 같은 기본적인 지표 위주로만 확인이 가능했습니다. 전체 매출의 증감이나 시즌성은 파악할 수 있었지만, 어떤 상품과 고객이 실제로 사업의 수익성을 만들고 있는지까지 들여다보기에는 한계가 있었습니다.

특히 재구매율이나 LTV(Lifetime Value)처럼 중장기적인 관점에서 중요한 지표들은 별도의 가공과 분석이 필요했기 때문에, 실무 차원에서 지속적으로 관리하기가 쉽지 않았습니다. 이로 인해 주요 의사결정이 경험이나 직관에 의존하게 되는 경우도 많았습니다.

이러한 한계를 극복하고, 매출을 넘어 고객 가치와 수익 구조를 보다 명확하게 이해하기 위해 라플라스 애널리틱스의 도입을 검토하게 되었습니다.

4. 라플라스를 통해 어떤 점이 개선되었나요?

라플라스를 도입한 이후 가장 먼저 진행한 분석은 PB 상품과 일반 사입 상품을 구분한 재구매율 및 LTV 비교였습니다. 단순 매출 규모가 아니라, 시간이 지날수록 어떤 상품군이 실제로 고객 가치를 만들어내고 있는지를 확인하고자 했기 때문입니다.

분석 결과는 명확했습니다. PB 상품의 재구매율과 LTV가 일반 사입 상품 대비 월등히 높다는 사실을 수치로 확인할 수 있었습니다. 이는 그동안 내부적으로 막연히 느끼고 있던 가설을 데이터로 명확하게 검증해준 계기였습니다.

이 데이터는 곧바로 전략적인 의사결정으로 이어졌습니다. PB 상품 중심 전략의 타당성이 수치로 확인되었기 때문에, 매출 기여도가 낮고 재구매가 발생하지 않는 일반 사입 상품을 과감하게 단종하고, PB 중심의 상품 구조로 재편할 수 있었습니다. 결과적으로 상품 운영의 효율성과 전체 수익 구조를 동시에 개선하는 전환점이 되었습니다.

5. 실무 차원에서는 어떤 변화가 있었나요?

라플라스를 도입하기 전에는 구글 시트, 태블로, 믹스패널 등 여러 분석 도구를 병행해 사용하고 있었습니다. 이로 인해 데이터가 분산되고, 통합적인 분석이 어렵다는 문제가 있었습니다.

또한 기존 분석 도구들은 주로 고객 행동 중심의 프론트 데이터 분석에는 강점이 있지만, 매출과 수익성 중심의 분석에는 한계가 있었습니다. 라플라스의 가장 큰 장점은 매출 데이터를 한 번만 연동하면, 주요 지표들이 자동으로 정리된 대시보드를 통해 제공된다는 점이었습니다.

실무자 입장에서는 어떤 데이터를 어떻게 뽑아야 할지 미리 알지 않아도, 사용하면서 자연스럽게 학습할 수 있었고, 데이터 통합과 활용 측면에서 업무 효율이 크게 개선되었습니다.

6. 잘 팔리는 상품들의 공통적인 특징은 무엇인가요?

첫 구매가 잘 일어나는 상품의 특징은 ‘온라인에 없는 상품’입니다. 쿠팡, 컬리, 스마트스토어 등 주요 채널에서 유사 상품을 찾기 어려운, 내부적으로 ‘화이트 스페이스 상품’이라고 부르는 제품들이 초기 매출 성과가 좋았습니다.

재구매 관점에서는 결국 기본에 충실해야 합니다. 맛이 검증되어 있고, 동시에 가격 경쟁력까지 갖춘 상품은 장기간 안정적인 재구매를 만들어냅니다.

윙잇은 신상품 출시 시 일정 수준의 광고를 집행하지만, 재구매가 검증된 이후에 본격적으로 광고비를 확대합니다. 이러한 방식으로 상품을 선별하며, 신상품 매출이 누적적으로 성장하는 구조를 만들어가고 있습니다.

7. 다른 커머스 기업들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면요?

윙잇 역시 오랜 기간 적자를 경험했지만, 데이터 분석을 통해 구조를 개선하며 흑자 전환의 가능성을 만들 수 있었습니다. 현재와 같은 환경에서는 투자 유치보다도 외부 자금 없이도 생존 가능한 비용 구조를 설계하는 것이 더욱 중요하다고 생각합니다.

이를 위해서는 매출을 만들어내는 핵심 요인이 무엇인지 명확히 파악해야 합니다. 윙잇의 경우 과거에는 상품 수가 매출에 가장 중요하다고 생각했지만, 상품 수를 줄여도 상품당 매출이 증가하면서 전체 구조가 유지될 수 있다는 것을 데이터로 확인했습니다.

또한 매출에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 광고 선전비였고, 이 비율을 안정적으로 유지하는 것이 중요하다는 점도 알게 되었습니다. 라플라스의 다양한 대시보드를 활용하면 비용과 매출 간의 상관관계 분석 역시 쉽게 진행할 수 있습니다. 리더십 회의나 주요 의사결정 과정에서 라플라스를 기준으로 데이터를 공유하고 논의하는 것이 큰 도움이 되고 있습니다.