맥싸이트-픽
거스를 수 없는 흐름, 구독 경제를 대비하라
Team MAXONOMY ・ 2025.04.11
변화하는 소비 환경과 구독 경제
새로운 소비 형태: 구독
지금까지 소비자들의 소비 환경은 크게 온라인 구매자와 오프라인 구매자로 나눌 수 있었습니다. 하지만, 최근 소비 시장에서는 전통적인 구매(소유) 방식에서 벗어나 대여와 같은 새로운 형태의 소비가 주목받고 있습니다. 특히 이러한 대여를 기반으로 하는 소비 형태가 '구독(subscription)'이라는 명칭으로 빠르게 자리 잡았죠.
구독을 통해 일정 기간 동안 상품을 이용하거나 기간 종료 후 완전한 소유가 가능한 상품도 존재하지만, 일반적으로 구독은 사용 기간 동안만 소유를 제한하는 개념에 더 가깝습니다.
소유에서 경험으로 변화한 패러다임
과거 기업들은 생산한 제품의 소유권을 소비자에게 완전히 넘기는 방식을 기본으로 삼았습니다. 가전제품처럼 물질적 상품은 소비자에게 판매되어 설치되는 순간부터 중고제품이 되기 때문에 소비자는 상품의 소비자 가격 전체를 지불해야만 했습니다.
그러나 최근에는 넷플릭스, 티빙, 음원 스트리밍과 같은 무형 콘텐츠 소비가 증가하면서 소비자들은 콘텐츠를 구독 형태로 수용하는 데 익숙해졌습니다. CD와 DVD 같은 물질적 형태의 콘텐츠는 빠르게 사라졌고, 소비자들은 구독을 통해 짧은 기간의 소비만으로도 충분한 만족감을 느끼고 있습니다.
이미지 출처: ChatGPT | 소유에서 경험으로 변화한 패러다임
구독 서비스가 취하는 전략
LTV에서 MAU 관리로
닐슨의 조사에 따르면, 넷플릭스의 인기 시리즈인 <기묘한 이야기>는 출시 후 첫 28일 동안 전 세계적으로 폭발적인 시청 시간을 기록했습니다. 출시 후 첫 28일 동안 전세계에서 13억 5천만 시간의 시청 시간을 기록했는데요. 하지만 콘텐츠 소비 후 관심 있는 콘텐츠가 없을 경우, 소비자들은 언제든지 구독을 취소합니다. 이는 구독 서비스 기업들이 직면한 가장 큰 과제로, 구독자 이탈을 관리하는 것이 중요한 비즈니스 이슈가 되었습니다.
기업은 소비자의 구독 지속성을 유지하기 위해 콘텐츠와 서비스 품질에 집중해야 합니다. 이는 기존의 고객 생애 가치(LTV) 측정 방식이 더 이상 정확하지 않을 수 있음을 의미합니다. 월간 활성 사용자 수(MAU)가 새로운 서비스 중심 지표로 주목받는 이유도 여기에 있습니다.
*MAU: 월간 활성 사용자 (Monthly Active User)
*LTV: 고객 생애 가치(Life Time Value)라는 뜻으로, 고객이 브랜드의 제품이나 서비스를이용하며 발생 시키는 총 수익을 의미
과거에는 주로 LTV를 통해 비즈니스 성과를 예측하고 고객 관계를 관리했습니다. 하지만 구독 서비스를 사용하는 소비자는 자주 가입과 해지를 반복하기 때문에 전통적인 LTV 계산 방식으로는 정확한 고객 가치를 평가하기 어려워지고 있죠. 구독 서비스는 월간 구독료 × 평균 구독 유지 기간으로 LTV를 산정하지만, 다양한 구독 서비스 선택권이 존재하는 소비 환경에서는 유지 기간 예측은 쉽지 않습니다.
<고객생애가치 (LTV) 계산식>
LTV = 고객의 평균 구매 금액 * 구매 빈도 * 고객 유지 기간
(예시)
일반 고객의 평균 구매 금액: 50 달러
연 평균 구매 빈도: 2회
고객 유지 기간: 3년 (고객으로 유입후 이탈전까지)
LTV = 50달러 * 2회 * 3년 = 300 달러
그러므로, 일반 고객은 기업에 평생 300달러의 가치를 가져옴
구독 서비스의 경우, 구독 계정 하나에 다수가 이용하는 경우가 많은 만큼, 소비자 1명을 기준으로 하는 대신, 월간 구독료에 평균 구독 서비스의 유지 기간을 곱하여 LTV를 산출해 볼 수 있을 것입니다. 하지만, 앞서 이야기한 바와 같이 구독 서비스 소비 패턴 상, 고객들의 유지기간을 특정하거나 일반화하는 것이 어렵습니다. 소비자에게는 이용가능한 구독서비스의 선택권이 언제나 열려있죠.
<한 소비자가 분기별로 이용하는 OTT 서비스: 가상 사례>
(하반기에는 이 가운데 1,2개의 OTT 서비스만을 이용하거나 이용했던 5개의 OTT 구독을 전부 취소하는 것도 가능하다)
너도 나도 구독 서비스
최근에는 전통적인 생산 기업들도 구독 시장에 진출하고 있습니다. 매일 먹는 식사를 구독을 통해 받아본다던가, 의류나, 생활용품을 정기적으로 받을 수도 있고, 심지어는 자동차를 구독할 수도 있죠. 아직은 이런 형태의 소비가 주류는 아니지만, 소비 시장의 척도는 이에 맞춰 천천히 변화할 것으로 예상됩니다.
기존 소비 시장에서 이탈 고객은 다시 브랜드로 돌아오기가 어렵다고 생각했습니다. 하지만 구독 서비스에서는 소비자의 단기적 이탈이 일반적이며, 이를 브랜드로 재유입시키는 지속적인 마케팅 전략이 중요합니다. 제조 기업이 지금껏 경험해보지 못한 고객 이탈 관리, 재유입 전략 등을 얼마나 빠르게 이해하고 적용할 수 있을지가 중요한 경쟁 포인트가 될 것 같습니다.
구독 모델 사례: 스타벅스의 전략적 선택
스타벅스는 본래 공간과 브랜드 경험을 판매하는 브랜드로 인식되었으나, 최근 몇 년간의 수익성 감소를 타개하기 위해 구독 모델 도입과 인건비 절감을 위한 키오스크 도입 등 전략적 변화를 모색하고 있습니다.
그중 하나가 구독 멤버십 '버디패스' 도입입니다. 월 7,900원의 이 구독 서비스는 매일 오후 2시 이후 제조 음료와 푸드에 30% 할인 혜택을 제공받을 수 있죠. 하나의 특정 브랜드 커피만을 고집하는 소비자도 있겠지만, 매일 아침 기분에 따라, 생활 장소에 따라, 또는 지갑 사정에 따라 선택하는 브랜드가 달라지기 때문에, 스타벅스는 소비자를 자신들의 커피로 락인(Lock-in) 시킬 수 있는 방안을 마련해야 했습니다.
일반적으로 구독 모델의 수익성은 두가지 측면에서 발생하는데요. 구독 고객들이 할인 혜택을 이용하며 더 많은 소비를 발생시키는 경우와 구독 서비스를 구매하였지만 구독 서비스를 제대로 이용하지 않고 구독료만 지불하는 경우입니다. 둘 다 기업의 수익성 증대로 이어지게 되죠. 반대로 구독 상품 설계가 잘못되면, 구독료보다 구독 혜택이 지나치게 더 커져버리는 상황이 발생하고 이는 수익성 악화를 야기시킵니다. 이런 위험을 방지 하기 위해 스타벅스코리아는 매일 오후 2시 이후, 1일 1회 이용 가능으로 이용 기간을 제한하여, 고객 락인 효과를 가져가는 동시에, 과도한 할인에 따른 수익성 악화를 방지하고 있습니다.
스타벅스는 커피가 아닌 공간과 경험을 판매한다는 철학으로 브랜드를 인지시켜왔기 때문에 이런 구독 상품을 두고, 쌓아온 정체성과 경쟁력을 헤치지 않을까라는 우려의 목소리도 나오고 있습니다. 하지만 지난 3년간 수익성 감소로 스트레스에 시달려온 스타벅스코리아가 키오스크, 진동벨과 함께 내실을 다지기 위한 탈출구가 될지 지켜보아야겠습니다.
마치며
스타벅스 뿐만 아니라, 많은 기업이 구독 경제를 어떻게 브랜드에 녹여내고 기업의 매출을 위한 구독 서비스를 개발해야할지에 대해 진지하게 준비하고 있습니다. 산업 버티컬마다 접근 방식이 다를 수 는 있지만, 궁극적으로 어떤 상품과 서비스이든지 고객에게 선택받아야 한다는 점은 변하지 않습니다. 그리고 그 고객은 앞서 25년 신년 포스트로 다뤘던 것 처럼 합리적인 소비가 중심이 되어 있습니다. 내가 지불하는 비용보다도 더 좋은 품질의 상품과 콘텐츠를 경험하기를 기대합니다. 소비 시장의 변화에 따라 구독 경제를 이해하고 준비하는 것이 앞으로 기업이 생존할 수 있는 핵심이 될 것입니다.
팀맥소노미
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MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리
오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.
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