2020
1-2월호

고객 분석으로 회사의 가치 측정하는 법
피터 페이더(Peter Fader),대니얼 매카시(Daniel McCarthy)

Spotlight

고객 분석으로 회사의 가치 측정하는 법

 

 

 

 

2019 6, 의류 판매업체 리볼브 그룹Revolve Group의 주식시장 상장(IPO)을 앞둔 몇 주 동안 투자자들은 적절한 기업가치를 도출하느라 애를 먹었다. 최근 몇 건의 IPO, 특히 우버와 리프트의 사례는 실망스러웠다. 리볼브는 하락세를 보이는 주식시장 때문에 IPO를 몇 달간 연기했다. 이런 역풍에도 리볼브의 IPO 가치는 12억 달러로 산정됐고, 거래 첫날 폭발적으로 89% 추가 상승했다. 이런 폭등으로 회사가치는 지난 12개월간 매출액의 약 4.5배까지 치솟았다. 이는 동종 의류업체들이 기록한 주가배수multiple의 다섯 배였고 테크기업들과 거의 비슷한 수준이었다. 대체 무슨 일이 일어난 걸까? 왜 투자자들은 애초에 리볼브가 얼마나 단단한 회사인지 알아보지 못한 걸까?

 

리볼브가 매우 높은 평가가치를 인정받은 것은 운이 좋아서가 아니었다. IPO 가격을 설정한 증권사가 진가를 온전히 알아보지 못했지만 회사의 강력한 기본 펀더멘털에서 비롯된 것이다. 리볼브의 강점은 매출 성장보다는 강력한 고객유닛customer-unit경제학1과 더 관련이 깊었다. 단순하게 표현하자면, 리볼브는 수익성을 유지하면서 새 고객을 확보했을 뿐만 아니라 오랜 기간 그 고객을 유지했다. 이는 현재까지의 매출액이 암시하는 것보다 장기적 수익잠재력이 더 크다는 사실을 의미했다.

 

리볼브의 IPO 성공은 고객주도의 투자방법론으로 이동하는 상황을 보여준다. 기업의 근본적인 가치를 평가하는 데 고객지표를 활용하는 방식은 고객기반 기업평가(CBCV)라고 한다. 바로 우리 연구가 대중화시킨 방식이다. 이 접근법은무슨 수를 써서라도 성장해야한다는 흔하지만 위험한 사고방식에서 벗어나 매출의 지속가능성과 유닛경제학으로의 의미 있는 전환을 이끌어내는 한편, 새로운 충성도 경제학에 더 높은 수준의 정확성, 책임, 분석적 가치를 부여한다.

 

이 아티클에서 우리는 임원과 투자자들이 어떤 기업의 가치를 더 잘 이해하고 평가하기 위해 CBCV의 원칙을 어떻게 이용할 수 있는지 설명하고자 한다. 이 방법론은 그 회사가 예측 가능한 구독기반 매출 흐름(넷플릭스와 버라이즌을 생각해보라)을 보유하든, 아니면 재량에 따라 이따금씩 주문할 수 있는 활동고객을 기반(우버나 월마트를 생각해보라)으로 하든 적용할 수 있다. 아울러 우리는 기업이 투자자에게 적절한 유형의 고객 데이터를 더 많이 제공할 때 어떤 혜택을 얻을 수 있는지, 또 투자자들에게 고객행동의 유용한 지표처럼 보이지만 생각만큼 의미가 있지 않은 공허한 지표에 속지 않는 방법에 대해서도 논의한다.

 

 

매출을 예측하는 더 정확한 방법

 

CBCV에 깔린 전제는 단순하다. 대부분의 전통적 재무가치 평가방법은 분기별 재무추정치, 그중에서도 특히 매출액을 요구한다. 매출은 마지막 1원까지 구매고객에게서 나온다는 사실을 인지하면서, CBCV는 기본 회계원칙을 활용해 톱다운 방식 대신 보텀업 방식으로 매출을 추정한다. 전통적 프레임워크에서 볼 때는 급진적 이탈로 보일 수도 있지만, 사실은 그렇지 않다. CBCV는 단순히 개별고객의 행동이 어떻게 매출을 가져오는지에 더 초점을 맞춘다.

 

CBCV를 실행하려면 무엇이 필요할까? 통상적인 재무제표 자료에 두 가지가 더 필요하다. 고객행동에 관한 모델(우리가 고객기반 모델이라고 부르는 것)과 거기에 투입할 고객데이터다. 이 모델은 특정 회사의 각 고객이 어떻게 행동할 것인지를 다루는, 다음과 같이 서로 맞물리는 네 가지 하부 모델로 구성된다.

 

1.고객확보 모델: 신규 고객의 유입을 예측한다.

2.고객유지 모델: 고객들이 얼마나 오랫동안 활동 중인 상태를 유지할지 예측한다.

3.구매 모델: 고객들이 얼마나 자주 회사와 거래할지 예측한다.

4.바구니규모 모델: 고객들이 구매당 얼마나 많은 금액을 지출할지 예측한다.

 

이 모델들을 합치면 그 회사 모든 고객의 중요한 행동, 즉 언제 누구를 확보하고 시간이 지나면서 고객들이 얼마나 많이 지출할 것인지 등을 이해할 수 있다. 고객 전반에 걸쳐 추정된 모든 지출을 합하면 분기별 매출추정 자료를 얻을 수 있다. 이 모델들은 합쳤을 때 훨씬 더 정확한 미래 매출흐름 추정을 산출할 수 있다. 그리고 거기에서 우리는 그 기업의 진정한 가치를 훨씬 잘 추정해낼 수 있다.

 

이 기본모델은 그 회사가 어떤 사업을 하든 상관없이 보편적으로 적용할 수 있다. 하지만 이를 정확하게 어떻게 구체화할지는 그 회사의 비즈니스모델, 특히 그 회사가 구독기반 회사인지 아닌지에 달려 있다. 헬스클럽이나 통신회사 같은 구독기반 회사에서는 관리자들이 보통 얼마나 많은 고객이 매달 얼마를 지출할지 알고 있으며, 언제 고객이 이탈하는지도 직접 관찰할 수 있다. 고객이 직접 계약을 취소하고 회원에서 탈퇴하기 때문이다. 이는 고객 유지와 구매에 관한 하부모델의 구축 방식을 단순화한다.

 

하지만 대부분의 기업은 고객이 재량에 따라 (, 구독이 아닌) 구매를 하고, 그들의 이탈 여부를 관찰하기 불가능하다는 특징을 가진다. 당신이 아마존 계정을 갖고 있지만 두 번 다시 아마존에서 구매하지 않겠다고 결심했다고 하자. 아마존 안팎에 있는 누군가가 이 사실을 즉시 알아차리기는 어렵다. 마케터들은 이를잠재적 자연감소latent attrition라고 부른다. 잠재적 자연감소를 설명하려면 더 복잡한 하위모델이 필요하지만, 마케터들은 이를 매우 잘 예측하는 방법을 개발했다.

 

 

블랙박스 안 훔쳐보기

 

이 방법이 어려워 보일 수도 있지만 진행하기가 비교적 단순하며, 특정한 비즈니스 환경에서 적절하게 개선되고 확장될 수 있다.

 

사례 하나를 들어 블랙박스 내부 훔쳐보기를 해보자. 당신이 구독기반 쿠킹박스를 제공하는, 빠르게 성장하는 신생회사의 창업자라고 상상해보라. 영업을 시작한지 첫 4개월 동안 회사는 총매출 1000달러, 2500달러, 4500달러, 7000달러를 각각 달성했다. 그리고 당신은 미래의 매출액과 회사의 전반적인 생존능력과 관련해 이 수치가 무엇을 의미하는지 이해하고 싶다. 그 출발 단계로 당신은 우선 다섯 번째 달의 매출을 예측하고 싶다.

 

이 회사의 액티브고객은 배달받은 쿠킹박스에 매달 100달러를 지불하고, 회사는 영업을 시작한 첫 4개월 동안 각각 10, 20, 30, 40(전체 100)의 고객을 확보했다고 하자. 확보한 고객 중 절반은 첫달에 빠져나갔다. 첫달에 이탈하지 않은 고객들은 모두 남아있다.

 

다섯 번째 달의 매출을 추정하기 위한 첫 번째 단계는, 유지된 고객에게서 얼마나 많은 매출이 나올 것인지 파악하는 일이다. 과거의 추세가 계속된다면, 5개월째에도 처음 4개월간 확보한 100명의 고객 중 절반(50)이 회사와 여전히 함께할 것이다. 따라서 다섯 번째 달에 기존고객에게서 나오는 매출은 5000달러(50×100달러)가 된다. 다음 단계는 신규고객에게서 얼마나 많은 매출이 발생할지 예측하는 일이다. 고객을 확보하는 추세가 지속될 거라고 가정한다면 고객은 50명 더 늘어날 것으로 예상할 수 있으며, 이는 5000달러의 매출을 의미한다. 이 두 가지 추정을 더하면 월별 총매출은 1만 달러가 될 것이다.

 

CBCV 방식을 활용하면 매출 수치들은 더 이상 외부와 단절된 수치가 아니다. 그 대신 행동유발 요인들, 이 사례에서는 확보된 전체고객, 고객유지 역동성, 사용자당 평균매출(ARPU)의 작은 조합으로 이뤄진 직접 함수가 된다. 이 프레임워크는 매출을 예측하기 더 쉽게 만들고, 관리자와 투자자들이 가치가 어디에서 창조되는지 (그리고 기대와 결과가 어긋날 때 어떤 질문을 해야 하는지) 이해할 수 있도록 도와주는 진단프로그램 역할을 한다.

 

물론 쿠킹박스 사례처럼 단순한 모델과 깔끔한 패턴을 가진 기업은 거의 없을 것이다. 이런 접근방식은 자연스럽게 확장될 것이므로, 여기서 우리 목표는 이 방식의 일반적인 역학관계를 요약하는 데 있다. 예를 들어 이 회사가 가격을 등급별로 책정한다고 (그리고 189달러를 지급하면 한 달에 두 배의 쿠킹박스를 배송하는 두 번째 플랜을 제공한다고) 해보자. 이 경우에 당신은 기간별로 ARPU가 달라질 수 있다는 사실을 설명해야 할 것이다. 만약 고객이 배달을 거르거나 재량에 따라 구매할 수 있다면, 주문빈도와 주문당 평균 지출금액을 추적해야 할 것이다. 만약 이 회사가 구독기반 대신 개별적으로 골라서 선택한 쿠킹박스를 판매하는 방향으로 전환한다면, 고객들이 주문을 얼마나 자주할지 예측하는 모델을 활용해야 할 것이다. 이런 확장은 모델에 복잡성을 더하지만, 이를 포함시키는 기본과정은 위 사례와 같을 것이다. 시계를 5개월 이상으로 넓히고 싶다면, 여러 개월에 걸쳐 이 계산을 반복할 수 있다. 이를 통해 기업가치 평가에 핵심적인 장기매출 예측이 가능해질 것이다.

 

복잡한 시나리오하에서 CBCV 방법론을 심도 있게 논의한 자료를 찾고 싶다면, 우리의 논문 ‘Valuing Subscription-Based Businesses Using Publicly Disclosed Customer Data’(Journal of Marketing, 2016 10) ‘Customer-Based Corporate Valuation for Publicly Traded Non-Contractual Firms’(Journal of Marketing Research, 2018 3)를 참조하라.

 

 

내부와 외부에서 고객 보기

 

CBCV에서 얼마나 풍부한 통찰을 끌어낼 수 있을지는 분석을 수행하는 사람이 회사 내부 데이터에 얼마나 많이 접근할 수 있는지에 달려있다. 기업 임원이라면 모든 고객데이터를 온전히 볼 수 있을 것이다. 인수대상기업을 평가하는 프라이빗에쿼티 투자자라면 보통 거래와 CRM 데이터에 접근할 수 있을 것이다. 구독기반 회사라면 여기에 계약기간, 정기적 지급액, 관찰 가능한 이탈정보가 포함될 것이다. 비구독기반 회사라면 여기에 개인별 구매 타이밍과 규모가 포함될 것이다. 그 외 다른 행동 관련 데이터, 인구통계학, 마케팅 접점, 서비스 상호작용 등에 접근할 수 있다면 CBCV 분석은 더 풍부해질 것이다.

 

헤지펀드, 월스트리트 분석가, 규제기관 등 외부에서 들여보는 사람들에게 세부고객 데이터를 정기적으로 확보하기란 불가능할 것이다. 하지만 회사의 고객 코호트 차트, 혹은 C3에 접근할 수는 있을 것이다. C3는 확보된 코호트별로 시간의 경과에 따른 매출을 추적하고, 각 코호트가 나이가 들면서 전체 고객지출이 어떻게 변화하는지를 보여준다.(57페이지 ‘C3: 기업 평가를 위한 새로운 도구참고) 유명한 많은 구독형 및 비구독형 대기업들도 C3를 공개하기 시작했다. 그중에는 슬랙테크놀로지스, 드롭박스, 리프트, 명품거래소인 더리얼리얼the RealReal과 파페치Farfetch가 있다. 어떤 기업의 C3에 활동 중인 고객 수와 전체 주문수량이 함께 제공된다면 투자자들은 고객의 행동방식을 적절히 이해할 수 있다.

 

만약 어떤 기업이 C3를 발표할 수 없거나 하지 않으려고 한다면, 투자자들은 그 회사에 다음 네 가지 핵심지표를 밝히라는 압력을 행사해야 한다. , 활동 중인 고객 수(전체 고객과 단골고객 수, 혹은 지난 12개월 동안 회사와 함께한 고객의 비율), 가장 최근에 확보한 총 고객, 즉 매출액(전체 금액과 단골고객에게서 나온 비율), 주문건수(전체 건수와 단골고객에게서 나온 비율).

 

우리는 기업들이 더 많은 정보를 공개하도록 강력히 독려해야 할 것이다. 하지만 한편으로 (과거 증권거래위윈회 등록서류에) 3~4년치에 해당하는 이런 정보가 공개돼 있다면, CBCV 모델을 돌려보고 그 기업이 가진 고객기반의 전반적인 건전성을 평가하기에는 충분하다. 비록 향후 매출에 대한 불확실성은 더 커지겠지만 말이다.

 

 

투명성을 지향하는 추세

 

현재 외부인이 CBCV를 수행하는 데 필요한 모든 데이터를 제공하는 기업은 거의 없다. 이유는 다양하다. 첫째, 고객지표 공개 여부는 자발적인 결정이며, 기업들은 이를 이용할 수 있도록 해줘야 한다는 압력을 거의 혹은 전혀 느끼지 않기 때문이다. 둘째, 어떤 고객지표가 가장 유용한지, 이 지표가 어떻게 계산되고 보고돼야 하는지에 대한 공감대가 거의 없기 때문이다. 마지막으로, 정책입안자와 규제기관이 이 문제에 대체로 침묵을 지켜왔으며, 정보공개를 기업의 자유재량에 맡겨왔기 때문이다.

 

안타깝게도 정보공개에 대해적을수록 좋다는 사고방식을 가진 임원들이 적지 않다. 숫자가 크든 작든, 그들은 정보를 추가로 공개하다가 경쟁우위에서 불리한 위치에 놓이거나, 잠재적 소송이나 규제기관의 정밀한 조사에 노출될까 봐 두려워한다. 성공적인 기업은 그들이 공개한 지표가 부정적인 방향으로 가기 시작할 때 투자자들이 어떻게 반응할지를 걱정한다. 그리고 고객단위의 추정치는 종종 마케팅부서에 고립된 채 남아 있다. 재무부서와 관련 기능부서 관리자들은 매출을 추정할 때 고객행동을 고려하는 데 익숙하지 않고, 전통적인 방법을 활용할 때 더 편안하게 느낀다.

 

투자자들의 압력과 규제기관의 기준이 없는 경우 회사들은 공개할 지표를 임의로 선택할 수 있다. 보통은 투자자들에게 지나치게 낙관적 그림을 그려주는 지표를 선택한다. 이 지표들은 때로 잘못된 가정에 기반해 부적절하게 정의되거나, 부정확하게 규정된다.

 

고가의 가정용 운동기구와 피트니스 수업을 비디오로 스트리밍할 수 있는 월 단위 회원권 판매회사 펠로턴Peloton의 경우를 생각해보자. 펠로턴은 2019 8월에 기업공개 예비서류인 S-1을 등록하면서 가입자당 고객생애가치(customer lifetime value·CLV)를 공개하기로 했고, 가장 최근 회계연도의 CLV 3593달러라고 자랑했다. 펠로턴은 CLV 계산에 사용된 기본공식도 공개했는데 그 공식에는 빈틈이 많았다. 가장 두드러진 문제점은 그들이 돈의 시간가치를 고려하지 않았다는 점이었다. 그 대신 13년이 넘는 기간에 해당하는 미래 현금흐름을 할인하지 않고 단순히 더했다. 가장 너그러운 할인율을 적용한다 해도 펠로턴의 CLV 50% 이상 깎여나갈 것이다. 이는 고객기반의 건전성과 관련해 심각한 의미를 갖는 하락이다. 점점 더 많은 기업이 자발적으로 고객지표를 공개함에 따라, 애널리스트들은 잘못된 방향으로 이끌 수 있거나 대부분 겉치레에 불과한 데이터들을 확인하는 일을 게을리해서는 안 된다.

 

비록 펠로턴의 지표가 완벽과는 거리가 멀지만, 그럼에도 주주, 회사, 고객에게 유리한 고객 중심의 투명성을 향한 바람직한 전환을 보여준다. 온라인구매가 점점 더 늘어나고, 동일매장 매출2같은 전통적인 매장지표의 중요성이 감소하면서, 주주들은 잠재적 투자를 평가할 때 고객데이터에 점점 더 많이 의존할 것이다. 임원들은 고객데이터를 활용해 회사에 장기적 가치를 창출할 활동에 투자할 명분을 구축하고, 이런 투자가 CLV를 비롯한 다른 장기적 지표에 미칠 영향을 주주들과 소통할 수 있을 것이다. 고객은 장기적으로 가치를 키워야 할 전략자산으로 취급될 것이다. 이런 사고방식은 장기적 고객수익성 평가에 필요한 정보가 부족한 주주들이 기업을 압박하고 단기성과 평가기준을 만족시키도록 만들어 보상을 받는 현재 상황에서 반가운 변화가 될 것이다.

 

CBCV 혁명이 완전히 주도권을 잡을 때까지, 이 모든 게 당신에게 의미하는 바는 무엇일까? 당신이 투자자라면, 재무보고서에 숨겨져 있는 고객 관련 지표를 무시해서는 안 된다. 이를 적극적으로 찾아보라. 만약 당신에게 필요한 데이터가 공개되지 않았다면, 이를 요구하거나 효과적인 대용물 역할을 할 수 있는 정보 출처의 대안을 찾아보라. 유닛경제학에 집중한다면 거의 확실하게 당신이 활용할 수 있는 기회가 드러날 것이다.

 

당신이 고객지표를 현재 공개하지 않는 회사의 임원이라면, 공개가 의무화될 때 그 지표가 제시할 이야기를 고민하기 시작해야 한다. 현재의 지표가 자랑스럽지 않다면, 어둠 속에서 여기에 다시 초점을 맞추고 고객기반의 건전성을 개선할 수 있는 절호의 기회다. 시장 참여자들이 햇빛을 요구할 때가 머지않았다.

 

 

1.고객 한 명의 관점에서 고객이 지출하는 금액과 회사가 지출하는 금액을 계산한 금액

2.특정한 기간에 소매체인의 기존 매장들을 통해 발생한 매출과 과거 같은 기간에 발생한 매출과의 차이

 

 

대니얼 매카시(Daniel McCarthy)는 에머리대 고이주에타경영대학원 조교수로, 고객기반 기업가치평가 솔루션을 제공하는 세타 에쿼티 파트너스(Theta Equity Partners)의 공동 창업자다.

 

피터 페이더(Peter Fader)는 펜실베이니아대 와튼경영 대학원 교수로, 의 공저자이자 세타 에쿼티 파트너스의 공동 창업자다.

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