전환율 높이는 법, 빙과 부킹닷컴이 할인 대신 실험한 것

전환율은 할인 폭이 아니라 실험으로 고른 메시지와 순서에서 오릅니다. 빙·부킹닷컴의 실험 문화와 할인 고객 연구로, 가입 후 72시간 첫 구매 전환을 높이는 순서를 정리했습니다.

Oct 28, 2026

전환율 높이는 법을 찾고 계신다면, 2012년 마이크로소프트 검색엔진 빙(Bing)에서 있었던 일부터 보시면 좋겠습니다. 한 직원이 낸 「광고 제목 표시 방식 바꾸기」 아이디어는 우선순위에서 밀려 6개월 넘게 묵혀 있었는데, 한 엔지니어가 A/B 테스트로 띄워 보자 몇 시간 만에 매출이 너무 높게 찍혀 「이상 수치」 경보가 울렸습니다. 확인해 보니 진짜였고, 매출은 12% 올랐으며 미국에서만 연 1억 달러가 넘을 것으로 추정됐습니다(하버드 비즈니스 리뷰, 2017).

답부터 말씀드리면, 전환율은 할인 폭을 키워서가 아니라 무엇이 통하는지 실험으로 고른 메시지와 순서에서 오릅니다. 쇼핑몰에서 그 실험을 걸기 가장 좋은 자리는 회원 가입 직후 72시간입니다. 이 글은 빙과 부킹닷컴의 실험 문화, 그리고 「할인으로 데려온 고객」에 관한 연구를 차례로 보고, 작은 쇼핑몰이 이번 주에 할 수 있는 일로 정리합니다.

전환율이란, 들어온 손님 중 계산대까지 간 비율

동네 빵집을 떠올려 보시면 쉽습니다. 문을 열고 들어온 손님이 열 명인데 빵을 사서 나간 손님이 두 명이면, 그 가게의 전환율은 20%입니다. 시식 접시를 어디에 두느냐, 갓 나온 빵 냄새가 언제 퍼지느냐에 따라 같은 열 명에서도 세 명이 살 수 있고 한 명만 살 수도 있습니다. 온라인 쇼핑몰도 같습니다. 들어온 사람 가운데 실제로 산 사람의 비율, 이것이 구매 전환율입니다.

성장의 플라이휠 관점에서 이 숫자가 중요한 이유는 공식에 있습니다. LTV = 구매자 전환율 × 객단가 × 구매빈도 × 생애주기. 곱셈의 맨 앞 칸이 구매자 전환율입니다. 첫 칸이 0이면 객단가가 아무리 높고 재구매 장치가 아무리 좋아도 고객 한 명이 남기는 값은 0입니다. 그래서 광고로 사람을 데려오는 일(유입)과 그 사람을 첫 구매까지 데려가는 일(전환)은 따로 관리해야 합니다.

광고비 5만 원을 써서 데려온 사람이 회원 가입만 하고 아무것도 사지 않은 채 사흘이 지났다고 해 보겠습니다. 그 5만 원은 회수되지 않습니다. 가입 직후는 그 사람이 우리 브랜드에 관심이 가장 높은 순간이고, 그 뒤로 관심은 빠르게 식습니다. 일주일이 지나면 브랜드 이름조차 기억하지 못하는 경우가 많습니다. 그런데 대부분의 쇼핑몰이 이 구간을 비워 둡니다. 환영 메시지 한 통을 보내고 끝입니다.

아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다. 가입 1명당 광고비가 5만 원일 때, 가입 후 72시간 안에 첫 구매를 하는 비율이 조금만 달라져도 「첫 구매자 1명을 얻는 데 든 돈」은 크게 달라집니다.

항목	A 쇼핑몰	B 쇼핑몰
한 달 가입자	1,000명	1,000명
가입 1명당 광고비	5만 원	5만 원
72시간 안 첫 구매 전환율	10%	15%
첫 구매자 수	100명	150명
첫 구매자 1명당 광고비	50만 원	약 33만 원

같은 광고비, 같은 가입자 수인데 첫 구매자 1명의 값이 3분의 1 가까이 내려갑니다. 광고 단가를 깎는 협상보다 이 숫자를 움직이는 쪽이 대개 더 빠르고 쌉니다. 문제는 「무엇을 바꾸면 오르는가」를 미리 알 수 없다는 데 있습니다. 빙의 이야기가 바로 그 지점입니다.

빙: 6개월 묵힌 아이디어가 매출 12%가 된 날

빙의 광고 제목 아이디어는 개발에 며칠이면 되는 작은 변경이었습니다. 그런데도 담당 관리자들은 다른 일보다 중요하지 않다고 보고 6개월 넘게 미뤄 두었습니다. 누구도 그 변경이 큰돈이 될 거라고 예상하지 못했기 때문입니다. 엔지니어가 실험을 띄우자 결과는 몇 시간 만에 나왔고, 사용자 경험 지표를 해치지 않으면서 매출이 12% 늘었습니다.

이 사례가 하버드 비즈니스 리뷰에 실린 이유는 숫자 크기보다 그다음 문장에 있습니다. 같은 글에서 론 코하비(당시 마이크로소프트)와 스테판 톰키(하버드 경영대학원)는 마이크로소프트에서 돌린 실험의 약 3분의 1만 지표를 좋게 만들었고, 3분의 1은 효과가 없었으며, 나머지 3분의 1은 오히려 지표를 나쁘게 했다고 썼습니다. 구글과 빙에서 좋은 결과가 나온 실험은 10~20%에 그쳤습니다. 빙은 제안된 변경의 약 80%를 먼저 통제된 실험으로 돌려 본 뒤에 반영했습니다.

좋아 보이는 아이디어도 대부분 빗나간다는 것을 보여 주는 도해. 빙 광고 제목 표시 변경으로 매출 12% 증가, 마이크로소프트 실험 중 지표가 개선된 비율 약 3분의 1, 구글과 빙은 10~20%, 기업 실험 중 이익을 늘린 비율 약 10%

성장의 플라이휠로 읽으면 이렇습니다. 빙의 변경은 새 사용자를 한 명도 더 데려오지 않았습니다. 이미 들어온 사람들이 광고를 누르는 비율, 즉 전환 쪽 레버를 건드렸을 뿐입니다. 유입이 같아도 전환 칸이 커지면 매출이 커집니다. 그리고 그 레버가 어디 있는지는 회의실의 직관이 아니라 실험이 찾아냈습니다. 지금도 마이크로소프트는 실험으로 일하는 회사입니다. 2025 회계연도(2025년 6월 마감) 매출은 2,817억 달러, 영업이익은 1,285억 달러, 순이익은 1,018억 달러였습니다(마이크로소프트 실적 발표, 2025.7.30).

부킹닷컴: 실험 대부분은 실패한다는 전제

숙박 예약 사이트 부킹닷컴은 실험을 회사의 기본 동작으로 만든 곳으로 자주 소개됩니다. 하버드 경영대학원의 2019년 기사에서 톰키 교수는 부킹닷컴이 실험을 「수만 번 단위로」 돌리며 작은 네덜란드 스타트업에서 지금의 회사로 컸고, 핵심 직원의 75%가 직접 실험에 참여한다고 설명했습니다(HBS Working Knowledge, 2019.12.4). 같은 기사에서 톰키 교수는 기업들이 돌리는 실험 가운데 이익을 실제로 늘리는 것은 약 10%라고 봤습니다.

10%라는 숫자는 실망스럽게 들리지만, 뒤집어 보면 실험 없이 바꾼 것의 상당수가 효과가 없거나 손해였을 수 있다는 뜻입니다. 부킹닷컴이 실험 결과로만 화면과 문구를 바꾸는 이유가 여기 있습니다. 「우리 고객은 이걸 좋아할 거야」라는 확신이 가장 자주 틀린다는 것을 숫자로 알고 있기 때문입니다. 부킹홀딩스는 2025년 매출 269억 달러, 영업이익 88억 달러, 순이익 54억 달러를 냈습니다(부킹홀딩스 2025년 4분기·연간 실적 발표, SEC 8-K, 2026.2.18).

쇼핑몰 대표님이 여기서 가져갈 것은 부킹닷컴이라는 회사가 아니라 습관입니다. 자기 사이트와 자기 고객 명단 위에서, 고객 반응을 직접 재고 그 결과로 바꾸는 습관입니다. 이 습관은 고객이 우리 몰 안에 있고 그 고객에게 직접 말을 걸 수 있을 때만 가질 수 있습니다.

할인 쿠폰으로 전환율을 사면 생기는 일

여기서 많은 대표님이 이렇게 물으십니다. 「실험까지 갈 것 없이, 가입하면 30% 쿠폰을 주면 첫 구매는 바로 오르지 않나요?」 맞습니다. 첫 구매는 오를 수 있습니다. 문제는 그 뒤입니다.

마이클 루이스 교수는 신문사와 온라인 식료품점의 고객 데이터를 분석해, 처음 데려올 때 준 할인이 클수록 그 고객의 재구매율과 고객 자산 가치가 낮다는 것을 보였습니다. 논문에 실린 예로, 35% 할인으로 데려온 고객의 장기 가치는 할인 없이 온 고객의 약 절반이었습니다(Lewis, Journal of Marketing Research, 2006). 할인 때문에 들어온 사람은 할인이 사라지면 다시 올 이유도 함께 사라진다는 뜻입니다.

35% 할인으로 데려온 고객의 장기 가치는 할인 없이 온 고객을 100으로 놓을 때 약 50이라는 연구 결과 도해. 출처 Lewis, Journal of Marketing Research 2006

LTV 공식으로 보면 더 분명합니다. 할인 쿠폰은 구매자 전환율을 올리는 대신 객단가를 깎고, 고객이 「할인할 때만 사는 사람」으로 학습되면 구매빈도와 생애주기까지 줄어듭니다. 곱셈의 한 칸을 키우려다 나머지 세 칸을 줄이는 셈입니다. 할인으로 나오는 매출이 전체의 70%를 넘는다면 이미 이 함정에 들어와 있을 가능성이 큽니다. 첫 구매 쿠폰을 아예 쓰지 말라는 뜻은 아닙니다. 쓰더라도 상한을 정하고 마지막 카드로 두라는 뜻입니다(첫구매 쿠폰, 할인 상한은 어떻게 정해야 할까?).

작은 쇼핑몰도 A/B 테스트가 되나요

두 번째로 자주 듣는 질문입니다. 빙이나 부킹닷컴은 하루 방문자가 수백만 명인데 우리 몰은 몇백 명이라는 것이죠. 코하비와 톰키의 글은 하루 활성 사용자가 수천 명 정도면 이런 실험을 돌릴 수 있다고 봤습니다. 반대로 말하면, 그보다 작은 몰이 상세페이지 버튼 색이나 메인 배너를 반반 나눠 실험하면 결과가 우연에 흔들리기 쉽습니다.

그래서 작은 쇼핑몰은 실험의 자리를 바꾸는 편이 현실적입니다. 사이트 전체가 아니라 가입한 고객에게 보내는 메시지에서 실험합니다. 가입자는 이름과 연락처가 있고, 가입 시점이 같으니 묶어서 비교하기 좋습니다. 한 번에 바꾸는 것은 하나만 정합니다. 예를 들어 첫 메시지에 「가장 많이 팔린 상품 3개」를 넣은 소재와 「실제 구매 후기 3개」를 넣은 소재를 반씩 보내고, 72시간 안 첫 구매 비율을 비교합니다. 몇 주 동안 결과를 쌓아 이긴 쪽을 남기고, 다음 주에는 다른 하나를 바꿉니다.

이때 주의할 점이 하나 있습니다. 소재 A와 B 중 무엇이 더 나은지 비교하는 것과, 메시지를 보냈을 때와 안 보냈을 때의 차이(증분)를 재는 것은 다른 일입니다. 앞의 것은 이번 주부터 할 수 있지만, 뒤의 것은 메시지를 받지 않는 비교 집단을 따로 두어야 합니다. 둘을 섞어 「메시지가 매출을 몇 % 올렸다」고 말하지 않도록 기록부터 나눠 두시면 좋습니다.

가입 후 72시간, 세 번에 나눠 거는 첫 구매 메시지

실험할 대상이 정해졌다면 틀을 잡습니다. 가입 후 72시간 동안 첫 구매가 없는 고객에게, 세 번에 나눠 말을 겁니다. 순서가 중요합니다. 혜택은 마지막에 처음 씁니다.

가입 후 72시간 첫 구매 메시지를 즉시, 24시간, 72시간 세 번에 나눠 보내는 순서 도해. 즉시에는 왜 여기서 사야 하는지, 24시간에는 배송일 반품 고르는 법, 72시간에 처음 혜택

시점	할 말	실험해 볼 것
가입 즉시	이 브랜드가 무엇을 잘하는지, 가장 많이 팔린 것이 무엇인지	베스트 상품 vs 실제 후기
24시간	망설이는 이유 짚기: 배송이 언제 오는지, 반품이 되는지, 무엇을 고르면 되는지	배송·반품 안내 vs 고르는 법 안내
72시간	마지막 이유: 여기서 처음으로 혜택	무료배송 vs 소액 적립금 vs 혜택 없음

환영 인사만 보내고 끝내는 쇼핑몰이 많은데, 아깝습니다. 가입 직후가 관심이 가장 높을 때이니 「왜 여기서 사야 하는지」를 같이 주셔야 합니다. 24시간 뒤에도 안 샀다면 이유가 있습니다. 대개 배송, 반품, 선택 중 하나에서 막힙니다. 정보와 신뢰를 채워 주면 쿠폰 없이도 사는 사람이 생각보다 많습니다. 신규 고객이 처음 「아, 이거 괜찮네」를 느끼는 순간을 앞당기는 일이기도 합니다(아하 모먼트 찾는 법).

72시간이 모두의 정답은 아닙니다. 고민 기간이 긴 가구나 고가 상품은 일주일이 맞을 수 있습니다. 우리 몰 데이터에서 가입부터 첫 구매까지 걸린 날짜의 분포를 뽑아 보면, 첫 구매의 대부분이 며칠 안에 일어나는지 숫자로 나옵니다. 그 날짜가 우리 몰의 「72시간」입니다. 다른 시점의 메시지 예시는 CRM 트리거 예시 10개에 정리해 두었습니다.

이번 주에 할 일

지난 3개월 가입자 중 가입 후 7일 안에 첫 구매를 한 비율과, 가입부터 첫 구매까지 걸린 평균 날짜를 뽑아 달라고 지시합니다.
지금 가입 고객이 받는 메시지를 모두 모아 시점·내용·혜택 유무를 표 한 장에 적습니다. 첫 메시지부터 쿠폰이 있는지 확인합니다.
즉시·24시간·72시간 세 통의 문구를 정하고, 쿠폰은 72시간 메시지에만 둡니다.
첫 메시지에서 바꿀 것 하나(베스트 상품 vs 후기)를 정해 소재 두 개를 만들고, 가입자를 반씩 나눠 보냅니다.
매주 같은 요일에 「72시간 안 첫 구매 비율」과 「첫 구매자 1명당 광고비」를 같이 기록합니다.

흔한 함정 두 가지. 첫째, 실험 중간에 결과가 좋아 보인다고 일찍 멈추는 것입니다. 며칠의 차이는 우연일 수 있으니 미리 정한 기간을 채우세요. 둘째, 한 번에 여러 개를 바꾸는 것입니다. 문구와 혜택과 발송 시간을 동시에 바꾸면 무엇이 효과였는지 알 수 없습니다.

이 세 통을 손으로 매번 거는 일은 생각보다 금방 멈춥니다. AI 그로스 CRM, 리토스에는 「신규 가입 후 72시간 내 미구매」가 프리셋 발송 조건으로 들어 있고, 시퀀스 발송으로 가입 시점 기준 D+1·D+2·D+3을 한 번에 걸 수 있습니다. 소재를 여러 개 넣으면 먼저 받은 고객이 자연스럽게 테스트 모수가 되고, 나중에 들어온 고객은 이긴 소재를 받습니다.