채널별 첫 구매 후 90일 재구매율은 왜 따로 봐야 합니까. 신규 획득 단가가 같아도 90일 안에 다시 사는 비율이 다르면 채널의 실제 가치가 갈리기 때문입니다. 계산 예시에서 신규 단가 12,000원인 쿠폰·딜 채널의 90일 순기여이익은 -778원, 19,000원인 검색 채널은 +946원으로 순위가 뒤집혔습니다. 아래에서 관측 기간을 90일로 잡는 이유, 재구매 정의를 고르는 기준, 첫 구매 할인 폭의 영향, 리포트 시트 항목까지 정리합니다.
요약
- 계산 예시에서 신규 단가 12,000원 채널의 90일 순기여이익은 -778원, 19,000원 채널은 +946원입니다. 단가 순위와 이익 순위가 반대입니다.
- 첫 재구매의 62%가 30일 안에 일어납니다. 90일까지 보면 120일 누적 재구매자의 91%가 잡힙니다.
- 재구매 정의를 전체 카테고리로 잡으면 재구매율이 높게, 동일 카테고리로 잡으면 낮게 나옵니다. 두 값을 한 표에 같이 적습니다.
- 2026년 4월 온라인쇼핑 거래액은 24조 1,280억원으로 전년 동월 대비 10.0% 늘었습니다. 같은 해 소매유통시장 성장 전망은 0.6%입니다.
90일 재구매율은 무엇을 재는 숫자입니까
90일 재구매율은 같은 기간에 첫 구매를 한 신규 고객 집단에서, 첫 구매일로부터 90일 안에 한 번 이상 다시 결제한 사람의 비율입니다.
기준은 달력이 아니라 각자의 첫 구매일입니다. 3월 2일에 처음 산 사람은 5월 31일까지가 관측 창입니다. 3월 28일에 처음 산 사람은 6월 26일까지입니다.
이 방식을 코호트(같은 시점에 들어온 고객 묶음)라고 부릅니다. 채널별로 코호트를 나누면 채널의 질이 드러납니다.
월별 재구매율과 다른 점
많은 리포트가 “이번 달 재구매 주문 비중”을 씁니다. 이 숫자는 신규 유입이 늘면 내려가고 줄면 올라갑니다. 채널 판단에 쓰기 어렵습니다.
코호트 방식은 분모가 고정됩니다. 4월에 채널 A로 들어온 신규 구매자 1,000명이 분모이고, 이 1,000명 중 90일 안에 다시 산 사람이 분자입니다. 마케팅 예산을 늘리거나 줄여도 분모가 흔들리지 않습니다.
계측 자체가 새면 코호트도 무너집니다. 채널 태깅과 주문 데이터가 어긋나는 지점은 전환 계측 누수 점검에서 먼저 확인하시기 바랍니다.
관측 기간을 90일로 잡는 이유
기간이 짧으면 채널 차이가 드러나기 전에 잘립니다. 기간이 길면 판단이 분기마다 한 번씩만 가능합니다.
아래 계산 예시는 첫 재구매 시점 분포입니다. 30일 안에 62%가 몰리고, 60일까지 85%가 채워집니다. 90일 이후에 처음 다시 사는 사람은 전체 재구매자의 9% 수준입니다.
90일은 대부분의 신호가 나온 뒤이면서, 월 단위로 세 번 판단할 수 있는 길이입니다. 객단가가 높고 구매 주기가 긴 업종은 180일을 함께 봅니다.
재구매를 어떻게 정의합니까
정의는 두 가지를 같이 적습니다. 전체 재구매와 동일 카테고리 재구매입니다.
전체 재구매는 카테고리와 무관하게 두 번째 결제가 있으면 인정합니다. 숫자가 크게 나옵니다. 동일 카테고리 재구매는 첫 구매와 같은 대분류에서 다시 산 경우만 셉니다. 숫자가 작지만 취향이 붙었는지를 보여 줍니다.
외식·배달은 여기에 조건이 하나 더 붙습니다. 같은 매장에서 다시 시켰는지, 앱 안에서 다른 매장으로 갔는지를 구분합니다. 두 값의 차이는 배달앱 신규 주문과 재주문 비용 구조에서 다룬 플랫폼 종속 문제와 이어집니다.
정의를 바꾸면 재구매율이 바뀝니다. 정의를 확정한 날짜를 시트 상단에 적고, 이후 분기까지 바꾸지 않습니다. 정의를 바꾼 달의 숫자는 이전 달과 비교하지 않습니다.
같은 신규 단가에서 채널 순위가 갈리는 구조
신규 획득 단가는 첫 결제까지의 비용만 담습니다. 90일 재구매율은 그 이후를 담습니다. 두 숫자를 곱해야 채널의 값이 나옵니다.
아래는 신규 구매자 1,000명 코호트가 90일 동안 어떻게 줄어드는지를 보여 주는 계산 예시입니다.
여기서 중요한 값은 340명이 아니라 128명과 52명입니다. 3회 이상 구간이 두꺼운 채널은 90일 이후에도 매출을 냅니다. 340명이 같아도 52명이 20명인 채널과 80명인 채널은 다른 채널입니다.
채널 유형별로 갈리는 지점
쿠폰·딜 채널은 첫 구매 장벽을 돈으로 낮춥니다. 첫 결제까지는 빠르지만, 다음 할인이 뜰 때까지 기다리는 습관이 같이 붙습니다.
김국선·이종호(2012)는 소셜커머스 이용자를 대상으로 서비스품질 요인과 재구매의도의 관계를 분석했습니다. 정보성, 상품다양성, 소통가능성, 반응성 중 재구매의도에 유의한 영향을 준 요인은 가격성뿐이었고, 만족도는 재구매의도에 유의한 영향을 주었습니다.
딜 채널로 들어온 고객은 가격 외의 요소로 붙잡기 어렵다는 뜻입니다. 그래서 이 채널의 90일 재구매는 다음 할인 일정에 끌려다닙니다.
90일 누적 기여이익을 계산하는 절차
절차는 다섯 단계입니다. 스프레드시트 한 장이면 끝납니다.
계산 예시로 확인하는 역전
기여이익률 40%를 가정한 계산 예시입니다. 재구매율과 재구매 횟수, 객단가를 넣고 인당 90일 총 결제액을 구한 뒤 획득 단가를 뺐습니다.
획득 단가 순위는 쿠폰·딜, SNS 피드, 제휴, 검색 순으로 낮습니다. 90일 순기여이익 순위는 검색, 제휴, 쿠폰·딜, SNS 피드 순으로 높습니다. 순위가 거의 뒤집힙니다.
검색 채널은 획득 단가가 58% 비싸지만 90일 재구매율이 31%로 쿠폰·딜의 12%보다 19%p 높습니다. 재구매 객단가도 34,000원 대 26,000원으로 벌어집니다.
아래 표는 네 채널의 입력값과 결과를 한 줄씩 정리한 것입니다.
| 항목 | 쿠폰·딜 | SNS 피드 | 제휴·리퍼럴 | 검색 |
|---|---|---|---|---|
| 신규 획득 단가 | 12,000원 | 14,000원 | 16,000원 | 19,000원 |
| 첫 구매 객단가 | 24,000원 | 26,000원 | 30,000원 | 33,000원 |
| 90일 재구매율 | 12% | 16% | 26% | 31% |
| 재구매자 평균 횟수 | 1.3회 | 1.3회 | 1.5회 | 1.6회 |
| 재구매 객단가 | 26,000원 | 27,000원 | 31,000원 | 34,000원 |
| 인당 90일 결제액 | 28,056원 | 31,616원 | 42,090원 | 49,864원 |
| 인당 90일 순기여이익 | -778원 | -1,354원 | +836원 | +946원 |
표의 마지막 줄만 보면 판단이 끝납니다. 쿠폰·딜과 SNS 피드는 90일 안에 획득비를 회수하지 못합니다. 이 두 채널은 예산을 줄이거나, 회수 기간을 180일로 늘려 다시 계산해야 합니다.
첫 구매 할인 폭이 재구매율에 남기는 흔적
첫 구매 할인은 두 곳에 동시에 영향을 줍니다. 신규 획득 단가를 낮추고, 90일 재구매율도 같이 낮춥니다.
할인 부담분을 기여이익에서 빼지 않으면 이 손실이 보이지 않습니다. 쿠폰 5,000원을 자사가 부담했다면 첫 구매 기여이익에서 5,000원을 빼야 합니다. 플랫폼이 부담했다면 빼지 않습니다.
할인 구간별로 코호트를 한 번 더 쪼갭니다
같은 채널 안에서도 첫 구매 할인율에 따라 재구매율이 갈립니다. 0~10%, 11~25%, 26~40%, 41% 이상 네 구간으로 나눠 90일 재구매율을 각각 뽑습니다.
할인율이 올라갈수록 재구매율이 계단식으로 내려가는 모양이 흔합니다. 어느 구간부터 꺾이는지가 할인 상한선입니다. 그 지점 위로는 쿠폰을 키워도 90일 순기여이익이 나빠집니다.
리워드성 유입에서 나타나는 같은 패턴은 리워드 광고와 리드 품질에 정리해 두었습니다.
할인 없는 첫 구매를 만드는 대안
첫 구매 가격을 그대로 두고 배송비나 사은품으로 장벽을 낮추는 방법이 있습니다. 결제 금액이 유지되므로 두 번째 구매 때 가격 저항이 덜합니다.
2026년 1월 온라인쇼핑동향에서 음식서비스의 모바일 거래 비중은 99.1%였습니다. 외식·배달은 앱 안에서 결정이 끝나므로, 첫 주문 뒤 앱 내 재노출 설계가 할인보다 먼저입니다.
재구매 유도를 문자로 돌리는 경우에는 수신 동의 상태와 리스트 위생이 먼저입니다. 문자 리스트 정제 기준을 참고하시기 바랍니다.
리포트 시트에 넣을 항목
아래 표는 채널별 90일 코호트 시트에 들어가야 할 항목과, 자주 빠지는 처리 방식을 나란히 둔 것입니다.
| 시트 항목 | 자주 나오는 처리 | 맞춰야 할 처리 |
|---|---|---|
| 코호트 기준월 | 집계월로 표기 | 첫 결제월로 표기하고 관측 종료일을 별도 열로 둡니다 |
| 채널 귀속 | 재구매 시점 채널로 갱신 | 첫 결제 직전 채널로 고정하고 갱신하지 않습니다 |
| 신규 구매자 수 | 가입자 수 | 첫 결제 완료자 수. 가입만 한 사람은 제외합니다 |
| 90일 재구매율 | 한 가지 정의만 기재 | 전체 재구매율과 동일 카테고리 재구매율을 두 열로 나눕니다 |
| 재구매 횟수 | 전체 평균 | 재구매자만을 분모로 한 평균과 2회·3회 이상 도달률을 함께 적습니다 |
| 첫 구매 할인율 | 미기재 | 자사 부담분과 플랫폼 부담분을 분리해 금액으로 적습니다 |
| 기여이익률 | 전사 평균 하나 | 카테고리별로 나누고 배송비·수수료 반영 후 값을 씁니다 |
| 신규 획득 단가 | 매체비만 반영 | 매체비에 제작비와 대행 수수료를 더한 값으로 계산합니다 |
| 90일 순기여이익 | 없음 | 인당 값과 코호트 총액을 모두 적습니다. 채널 정렬 기준은 이 열입니다 |
| 미완료 코호트 | 같이 집계 | 관측 90일이 안 찬 코호트는 회색 표시하고 순위에서 뺍니다 |
열 순서는 채널, 코호트월, 신규 구매자 수, 재구매율 두 개, 재구매 횟수, 인당 결제액, 인당 순기여이익 순이 편합니다. 회의에서 오른쪽 두 열만 보면 되기 때문입니다.
리포트에 어떤 지표를 남기고 무엇을 뺄지는 리포트에 남길 지표 기준에서 더 다룹니다.
업종별로 달라지는 판단
식품·생필품
구매 주기가 짧아 90일 안에 신호가 충분히 나옵니다. 2026년 4월 기준 음·식료품의 온라인 거래 구성비는 13.9%, 음식서비스는 14.4%로 상위권이었습니다. 이 업종은 90일 대신 60일로 줄여도 판단이 됩니다.
대신 재구매 정의를 동일 카테고리로 좁혀야 합니다. 생수와 라면을 같은 재구매로 세면 채널 간 차이가 뭉개집니다.
외식·프랜차이즈 매장
온라인 주문과 매장 방문이 섞입니다. 매장 결제를 코호트에 붙이지 못하면 재구매율이 실제보다 낮게 나옵니다.
멤버십 번호나 전화번호로 두 채널을 연결한 뒤 계산합니다. 연결률이 70% 아래면 재구매율 대신 재구매 지수(연결된 고객만의 값)로 표기하고, 시트에 연결률을 함께 적습니다.
객단가가 큰 내구재
90일 안에 두 번째 구매가 거의 없습니다. 이 경우 재구매 대신 부속품·소모품 구매나 추천 발생을 대리 지표로 씁니다.
구독형 상품이라면 재구매율보다 해지율이 판단 기준입니다. 해지율과 광고 예산 상한의 계산 방식이 더 맞습니다.
석천운·문희철(2022)은 중국 소비자의 해외직구에서 신뢰성과 편의성이 만족도에 유의한 영향을 준다고 보고했습니다. 국내 맥락과 다를 수 있습니다.
계산 결과를 예산에 반영하는 방법
순기여이익이 양수인 채널부터 예산을 채웁니다. 음수인 채널은 두 가지 중 하나를 고릅니다. 첫 구매 할인을 줄이거나, 90일 안에 재구매를 만들 장치를 붙입니다.
장치는 첫 주문 후 7일, 21일, 45일 세 번의 접점입니다. 7일은 사용 확인, 21일은 재주문 시점 알림, 45일은 이탈 방지입니다. 세 번 모두 같은 메시지를 보내면 효과가 없습니다.
대한상공회의소의 2026 유통산업 전망 조사에서 국내 소매유통시장 성장률 전망은 0.6%, 온라인은 3.2%였습니다. 시장이 이 정도로 자라는 국면에서는 신규 확보보다 90일 회수 구조를 고치는 쪽이 계산이 맞습니다.
시즌 프로모션으로 신규를 몰아 받는 달에는 순 ROAS가 왜곡됩니다. 시즌 프로모션 순 ROAS의 보정 방식을 같이 쓰시기 바랍니다.
채널을 최종 성과 기준으로 줄 세우는 논리는 재직 단가 기준 채널 평가와 같습니다. 입구 단가가 아니라 남은 사람 기준으로 계산한다는 점이 같습니다.
- 최근 4개월 중 관측이 끝난 코호트만 뽑으십시오. 오늘 기준 91일 이상 지난 첫 결제월만 남깁니다. 미완료 월은 회색으로 표시해 순위에서 뺍니다.
- 채널 귀속을 첫 결제 직전 채널로 고정하십시오. 재구매 시점 채널로 갱신되는 필드가 있으면 별도 열로 분리하고, 코호트 계산에는 첫 결제 채널만 씁니다.
- 재구매율을 두 개로 나눠 적으십시오. 전체 재구매율과 동일 카테고리 재구매율을 각각 계산해 두 열로 둡니다. 차이가 10%p 넘게 벌어지는 채널을 표시합니다.
- 기여이익률을 카테고리별로 다시 넣으십시오. 전사 평균 하나로 계산 중이면 배송비와 결제·플랫폼 수수료를 뺀 값으로 카테고리마다 새로 잡습니다.
- 첫 구매 할인율 네 구간으로 90일 재구매율을 뽑으십시오. 0~10%, 11~25%, 26~40%, 41% 이상으로 나눕니다. 재구매율이 꺾이는 구간을 이번 분기 할인 상한선으로 정합니다.
자주 묻는 질문
90일이 아니라 30일로 보면 안 됩니까
채널 판단에는 부족합니다. 계산 예시에서 첫 재구매의 62%가 30일 안에 일어나지만, 나머지 38%가 채널별로 크게 다릅니다. 30일만 보면 즉시 재구매가 많은 딜 채널이 유리하게 나옵니다. 30일은 운영 점검용으로 보고, 예산 판단은 90일로 하십시오.
신규 획득 단가에 무엇까지 넣어야 합니까
매체비, 제작비, 대행 수수료를 모두 넣습니다. 매체비만 넣으면 제작비가 큰 채널이 유리하게 나옵니다. 첫 구매 쿠폰의 자사 부담분은 획득 단가가 아니라 기여이익 차감 항목으로 처리합니다. 한쪽에만 반영해야 이중 계산이 되지 않습니다.
재구매가 다른 채널을 타고 들어오면 어디로 잡습니까
코호트 채널은 바꾸지 않습니다. 첫 결제 직전 채널로 고정합니다. 재구매를 유도한 매체 비용은 별도 항목으로 두고, 90일 기여이익에서 함께 뺍니다. 채널을 갱신하면 리타겟팅 채널이 모든 성과를 가져가는 왜곡이 생깁니다.
신규가 적은 채널은 어떻게 판단합니까
코호트 인원이 100명 아래면 재구매율 대신 재구매 건수 절대값을 봅니다. 인원이 적으면 몇 명 차이로 비율이 크게 흔들립니다. 3개월치를 합쳐 하나의 코호트로 묶고, 시트에 합산 기간을 적습니다.
순기여이익이 음수면 바로 채널을 꺼야 합니까
아닙니다. 먼저 180일로 늘려 다시 계산합니다. 90일에서 음수이지만 180일에서 양수로 바뀌는 채널은 회수 기간이 긴 것이지 나쁜 것이 아닙니다. 180일에서도 음수면 첫 구매 할인 폭부터 손봅니다.
동일 카테고리 재구매율이 전체 재구매율보다 훨씬 낮으면 문제입니까
채널 성격을 보여 주는 신호입니다. 차이가 크면 그 채널 고객이 브랜드에 붙은 것이 아니라 플랫폼 안을 돌아다니는 상태입니다. 상품 추천 로직과 첫 주문 후 메시지를 같은 카테고리 중심으로 바꾸면 격차가 줄어듭니다.
코호트 계산을 매달 다시 해야 합니까
매달 합니다. 다만 새로 완성되는 코호트 한 줄만 추가하면 됩니다. 이미 끝난 코호트의 값은 고정되므로 다시 계산하지 않습니다. 정의를 바꾼 달이 있으면 그 줄에 표시하고 이전 줄과 비교하지 않습니다.
이 계산에 필요한 최소 데이터는 무엇입니까
고객 식별자, 결제일시, 결제금액, 카테고리, 첫 결제 채널 다섯 개면 됩니다. 이 다섯 개가 한 테이블에 없으면 주문 데이터와 광고 데이터를 고객 식별자로 붙이는 작업이 먼저입니다. CRM 도구가 없어도 스프레드시트로 계산됩니다.
정리
신규 획득 단가는 입구까지의 비용입니다. 90일 재구매율은 그 뒤의 회수 구조를 보여 줍니다. 두 숫자를 곱해 인당 90일 순기여이익을 만들면 채널 순위가 바뀝니다.
계산 예시에서 획득 단가 12,000원 채널은 -778원, 19,000원 채널은 +946원이었습니다. 표의 마지막 줄 하나로 예산 배분이 정리됩니다. 동일한 성과를 보장하지 않습니다.
채널별 코호트 설계와 매체별 성과 데이터 정리가 필요하시면 매체별 성과 데이터 운영이나 타깃 문자 발송을 확인하신 뒤, 아래 광고 문의하기 버튼으로 상담을 남겨 주시기 바랍니다.
참고 문헌 및 출처
· 국가데이터처(2026), 『2026년 1월 온라인쇼핑동향』 — 온라인쇼핑 거래액 24조 1,004억원(전년 동월 대비 8.6% 증가), 모바일쇼핑 18조 8,554억원(비중 78.2%), 음식서비스 모바일 비중 99.1%
· 『2026년 4월 온라인쇼핑동향』 언론 보도(유스연합, 2026) — 거래액 24조 1,280억원(전년 동월 대비 10.0% 증가), 모바일 비중 76.4%, 구성비 음식서비스 14.4%·음·식료품 13.9%
· 대한상공회의소(2025), 『2026 유통산업 전망 조사』 — 2026년 소매유통시장 0.6% 성장 전망, 온라인 3.2% 성장 전망
· 김국선·이종호(2012), 「소셜커머스의 만족도와 재구매의도에 영향을 미치는 서비스품질요인」, 『한국콘텐츠학회논문지』
· 김주성·박유라(2011), 「매출액과 고객생애가치(CLV)기반 고객가치평가 기법의 결과 비교」, 『대한산업공학회 추계학술대회 논문집』, 806-813면
· 석천운·문희철(2022), 「COVID-19 이후 중국 소비자 해외직구 만족도와 재구매의도 결정요인에 관한 실증적 연구」, 『경영경제연구』 44(1) — 해외 소비자 대상 연구로 국내 맥락과 다를 수 있습니다
· 본문의 채널별 단가·재구매율·기여이익 수치는 모두 계산 예시이며 실제 집행 결과가 아닙니다.
