전환은 늘었는데 매출은 줄었다? '낮은 단가 전환'의 함정
전환 수가 증가했는데, 매출은 오히려 줄어들었다는 보고서를 받아본 경험이 있으신가요? 퍼포먼스 마케팅을 하다 보면 종종 발생하는 이 상황은 단순한 데이터 오류가 아니라 광고 구조에서 발생하는 ‘단가 편중’ 현상 때문일 수 있습니다. 특히 전환 기반 캠페인에서 "수치만 늘린 저가 전환"이 전체 성과를 왜곡하는 사례가 많아지고 있습니다. 이번 글에서는 이 함정의 구조와 실무자가 놓치지 말아야 할 핵심 전략을 정리해 보겠습니다.
1. 전환 수는 늘었는데 왜 매출은 줄어드는가
전환수는 많아졌는데 총매출이 줄어드는 현상은 의외로 자주 발생합니다. 이는 주로 낮은 단가의 전환이 대량으로 발생했기 때문입니다. 예를 들어, 고가 상품 구매 전환 10건보다 저가 체험 상품 신청 100건이 더 많은 전환 수를 만들지만, 매출 기여는 오히려 낮을 수밖에 없습니다.
많은 광고 시스템은 ‘전환수 기준’으로 최적화를 진행하기 때문에, 특정 조건이 주어지면 낮은 가치의 전환을 대량 유도하는 방향으로 학습이 이뤄집니다. 결과적으로 전체 전환 수는 증가하지만, 객단가가 낮아지며 매출이 줄어드는 이상 현상이 발생합니다.
2. 광고 시스템은 '쉬운 전환'을 우선 선택한다
전환 최적화는 '전환값'이 아니라 '전환 확률'이 우선입니다. 플랫폼은 높은 매출 전환보다 **더 쉽게 일어나는 전환(예: 무료 체험 신청, 뉴스레터 구독 등)**을 우선적으로 선택하게 되어 있습니다.
만약 고가 상품 구매와 저가 상품 체험 신청이 같은 세트 안에 구성돼 있다면, 알고리즘은 체험 전환을 집중적으로 확대할 가능성이 높습니다. 특히 메타·구글에서 CAPI나 e-commerce API가 정교하게 연결되지 않은 상태라면, 구매 금액은 고려되지 않고 단순 전환 수만 기준이 되기 때문에 매출 최적화는 아예 불가능해지기도 합니다.
3. 낮은 단가 전환이 '리소스 낭비'로 이어진다
낮은 단가 전환이 많아지면 광고 퍼널의 하단부에도 왜곡이 생깁니다. 상담·구매 전환율이 낮은 리드가 유입되며, 콜센터나 영업팀 리소스가 과도하게 소모되는 구조가 형성됩니다.
이러한 리드들은 전환수 기준으로는 우수해 보이지만 실제 매출 기여도는 낮습니다. CRM 데이터를 분석해 보면 문의 후 구매율이 1% 미만인 전환들이 전체 리드를 차지하고 있는 경우도 있습니다. 결국 마케팅 성과는 '많은 리드 확보'가 아닌, '매출 전환 가능성이 높은 리드'를 확보하는 것이 핵심입니다.
4. ROAS가 낮은데 CPA는 낮다? 핵심지표를 바꿔야 한다
전환 수가 많아지면 CPA는 낮아지지만, ROAS는 오히려 악화되는 경우가 많습니다. 이는 성과 기준을 CPA로만 평가할 경우 발생하는 착시 현상입니다. 전환당 비용이 줄었다는 점만 보면 긍정적이지만, 실질적인 매출이 줄어든다면 오히려 손해입니다.
특히 B2B 또는 고관여 상품을 운영하는 광고 계정에서는 반드시 LTV 기반의 가치 지표 또는 '1건당 실매출'을 기반으로 평가 구조를 바꿔야 합니다. 단순한 전환 기준은 '퍼포먼스 착시'를 만들어내기 때문입니다.
5. '전환값'을 중심으로 캠페인 구조를 다시 짜야 한다
결국 실질적인 개선은 전환값을 반영하는 구조 설계에서 시작됩니다. 이를 위해서는 다음과 같은 조치가 필요합니다:
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구매금액 기반 전환값 업로드 (Meta CAPI, Google gtag/ecommerce.js 등)
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리드 후 실제 매출 연결을 위한 CRM 연동 및 오프라인 매출 전환 피드백
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단가 높은 전환에 대한 세트 분리 및 입찰 전략 강화
이러한 전략을 적용해야만, 광고 시스템이 진짜 ‘가치 있는 전환’에 집중하도록 만들 수 있습니다. "많이 들어오는 전환"이 아닌, "많이 남기는 전환"을 중심으로 리빌딩해야 할 시점입니다.
수치가 전부가 아닙니다. 퍼포먼스 마케팅에서 가장 위험한 순간은, 성과가 좋아보이는데 실제로는 손해를 보고 있는 상황입니다. 낮은 단가의 전환이 늘어나는 상황에서는 광고 시스템, 캠페인 구조, KPI 지표까지 전면 재점검이 필요합니다. 지금의 전환 수, 과연 진짜 의미 있는 수치일까요?
매출 중심의 전환 구조로 전환하고 싶다면, 실무 컨설팅이 필요할 때 언제든지 문의 주세요.
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