PAT 고객분석 2022

SALES STATUS

판매금액 현황

전체기간과 동일기간을 탭으로 분리해 2022~2026의 흐름을 같은 화면에서 비교합니다.

PRODUCT AGE · SEASON

판매기간 기준 신상품·1년차·이월상품

SS와 FW를 나눠 각 판매기간의 상품 연차 구조를 비교합니다. 세 구간은 중복 없이 배정했습니다.

CUSTOMER SALES COVERAGE

멤버십 고객 매출과 회사 전체 매출

전체 매출 중 멤버십 고객 매출이 차지하는 규모와 비회원 금액을 비교합니다.

AGE STRUCTURE

멤버십 고객 매출의 연령 구조

연령별 금액과 멤버십 고객 매출 내 비중을 2023년부터 같은 기준으로 비교합니다.

AGE × CATEGORY EXPLORER

연령을 고르면 잘 팔린 복종과 순위가 보입니다

전체/동일기간 탭을 분리하고, 연령대를 선택하면 4개 기간의 상위 복종·판매금액·순위 변동을 확인합니다.

연령대

NEW MEMBERSHIP CUSTOMERS

신규 멤버십 고객과 재구매 전환

가입일 기준 신규 고객 수·매출·재구매 전환과 신규 고객의 연령 구성을 비교합니다.

REPEAT ANALYSIS

재구매 구조와 구매 횟수별 고객가치

재구매율·재구매 매출·두 번째 구매 시점·횟수별 객단가를 연도별로 비교합니다.

AGELESS STRATEGY

에이지리스 전환을 위해 해결해야 할 6가지 과제

현재 고객·매출·상품 데이터를 기준으로 문제를 먼저 정의하고, 각 문제에 대응하는 실행 전략과 검증 KPI를 연결합니다.

01. 고연령 고객 의존

60·70대 중심

문제. 고객 매출이 60·70대에 집중되어 신규 연령 확장이 제한됩니다.

전략. 핵심 고객을 대체하지 않고, 동일 기능을 40대 이하의 핏·컬러·콘텐츠로 번역한 캡슐을 별도 운영합니다.

실행 KPI. 40대 이하 신규고객 수·매출 비중·30일 재구매율.

02. 신규 유입 감소

65,515명 → 57,292명

문제. 신규가입 고객은 2024년에서 2025년으로 감소했고, 2026 H1은 30,520명입니다.

전략. 온라인 대표상품 3종과 연령별 랜딩을 운영해 신규 유입 경로를 분리 측정합니다.

실행 KPI. 가입자 수·첫 구매 전환율·유입 채널별 CAC.

03. 신규고객 재구매 약화

31.2% → 28.2%

문제. 가입일 기준 신규고객 재구매율이 2024년 31.2%에서 2026 H1 28.2%로 하락했습니다.

전략. 구매 후 3·7·14·21일 온보딩과 동일 복종 보완상품 추천을 고정 운영합니다.

실행 KPI. 7일·30일 재구매율·두 번째 구매 중앙값.

04. 여성 고객 편중

여성 고객 77–79%

문제. 고객 연결 매출의 여성 고객 비중이 세 연도 모두 77% 이상으로 남성 고객 접점이 약합니다.

전략. 여성 고객의 남성상품 구매를 선물·패밀리 수요로 세분화하고, 남성 전용 대표상품은 여성 동반 구매 콘텐츠로 검증합니다.

실행 KPI. 남성상품 신규고객·여성→남성 교차구매율·선물 캠페인 매출.

05. FW 이월 부담

2026 H1 FW 이월 45.0%

문제. 2026 H1 FW 매출 182.7억 중 이월상품이 82.1억으로, FW 회수 부담이 SS보다 큽니다.

전략. FW 초도 발주를 보수적으로 설정하고, 4주 판매율·정상가율에 따라 리오더·할인을 단계적으로 결정합니다.

실행 KPI. FW 4주 판매율·이월률·정상판매율·재고회전.

06. 고객 매출 대표성 하락

80.9% → 77.0%

문제. 전체 회사 매출 중 고객 식별 매출 비중이 2024년 80.9%에서 2026 H1 77.0%로 낮아졌습니다.

전략. 신규 가입·멤버십·매장 POS 입력 완결성을 높여 고객 식별률을 매출 관리 KPI로 포함합니다.

실행 KPI. 고객 식별률·미식별 매출·회원 전환율.

과제별 2027 실행 플레이북

과제	Q1	Q2	Q3	Q4	판정 기준
고연령 의존	40대 이하 타깃 상품 정의	캡슐 3종 테스트	재구매 코호트 확대	성과 SKU 재생산	40대 이하 매출·재구매
신규 유입 감소	채널별 유입 기준선	온라인 대표상품	콘텐츠 A/B	효율 채널 집중	CAC·첫 구매액
신규 재구매	CRM 시나리오 구축	30일 전환 관리	60·90일 확대	3회차 캠페인	30일 재구매율
여성 편중	남성상품 선물군 정의	교차구매 캠페인	남성 대표상품 검증	반응 SKU 확대	교차구매 매출
FW 이월	초도·리오더 기준	4주 판매율 점검	할인 단계 적용	이월 재고 회수	FW 이월률
고객 대표성	POS 입력 점검	회원 전환 인센티브	미식별 매출 원인 분석	식별률 고도화	고객 식별률

에이지리스의 정의. 전 연령에게 같은 상품을 판매하는 것이 아니라, PAT의 핵심 기능과 품질을 유지하면서 연령별로 다른 핏·컬러·콘텐츠·구매경로를 설계하고 실제 재구매로 검증하는 운영 체계입니다.

10 · FINAL IMPLICATIONS

2027년 PAT 사업계획에 반영할 최종 시사점

매출 흐름·고객 매출 비중·연령 구조·신규가입·재구매·상품 연차 분석을 하나의 의사결정으로 연결합니다.

1. 매출의 질

고객 매출 77–81%

전체 회사 매출 중 고객 식별 매출 비중은 2024년 80.9%, 2025년 77.8%, 2026 H1 77.0%입니다.

결정

외형 매출과 고객 매출을 분리해 신규·재구매 목표를 설정합니다.

2. 고객 기반

60대 중심

2025년 60대 이상이 고객 연결 매출의 57.4%입니다. 70대 매출은 전년 대비 증가했습니다.

결정

핵심 고연령 고객을 대체하지 않고, 40대 이하를 별도 실험으로 확장합니다.

3. 신규 유입

가입 후 30일

신규가입 고객의 재구매는 30일 이내에 집중됩니다. 2026 H1은 30일 이내 비중이 83.8%입니다.

결정

가입 후 3·7·14·21일 CRM을 신규고객 운영의 기본 단위로 둡니다.

4. 재구매

재구매 매출 76.0%

2026 H1 고객 연결 매출 중 재구매 고객 매출이 76.0%입니다.

결정

재구매율뿐 아니라 3회차 전환과 재구매 매출 비중을 월별 관리합니다.

5. 상품 연차

SS / FW 분리

2025년 SS 이월 비중 16.4%, FW 이월 비중 16.4%로 시즌별 회수 관리가 필요합니다.

결정

SS와 FW의 초도 발주·리오더·할인 기준을 다르게 설계합니다.

6. 에이지리스

한 상품이 아닌 번역

에이지리스는 전 연령을 동일 상품으로 묶는 것이 아니라 기능을 연령별 핏·컬러·콘텐츠로 번역하는 전략입니다.

결정

60·70대 유지 상품과 40대 이하 테스트 상품을 분리 운영합니다.

2027 실행 우선순위

우선순위	실행 과제	핵심 KPI	중단·확대 기준
1	기존 60·70대 재구매 방어	30·60·90일 재구매율	전년 대비 하락 시 상품·CRM 즉시 점검
2	40대 이하 캡슐·온라인 테스트	신규가입 수·첫 구매액	소량 테스트 후 재구매율 기준 확대
3	SS/FW 상품 연차 관리	신상품 비중·이월률	이월률 상승 시 초도·리오더 조정
4	가입 후 30일 전환 운영	신규고객 재구매율	코호트별 30일 전환 비교

최종 결론. 2027년 PAT의 목표는 단순 매출 확대가 아니라, ① 고객 매출의 질을 유지하고 ② 60·70대 핵심 고객의 재구매를 지키며 ③ 40대 이하 신규가입을 검증하고 ④ SS/FW 상품 연차별 이월을 줄이는 구조로 설정해야 합니다.

13 · EXECUTION PLAYBOOK

6가지 문제를 2027년 실행으로 전환

최종 시사점에서 도출된 문제별로 최소 3개의 실행 액션과 관리 지표를 연결합니다.

1. 매출 정체

문제. 2024–2025 회사 매출이 1,032억→1,036억으로 정체

액션.
① Q1 대표상품·ASP 진단
② Q2 스타일 축소 테스트
③ Q3 판매율 기준 리오더

관리 지표. 매출·ASP·정상판매율

2. 핵심 연령 편중

문제. 60·70대가 고객 매출의 중심이고 40대 이하 비중은 낮음

액션.
① 60·70대 핵심 핏 유지
② 40대 캡슐 3종 테스트
③ 분기별 확대·중단

관리 지표. 연령별 매출·신규 유입

3. 신규고객 전환 약화

문제. 가입일 기준 신규고객 재구매율이 2024 31.2%→2026 H1 28.2%

액션.
① 가입 후 3·7·14일 메시지
② 30일 보완상품 추천
③ 코호트별 원인 분석

관리 지표. 30일 재구매율

4. 재구매 의존도 관리

문제. 재구매 매출 비중이 높아 기존 고객 방어가 중요

액션.
① 2회차 상품군 분석
② 3회차 전환 캠페인
③ 휴면 전환 전 사전 알림

관리 지표. 재구매율·3회차율

5. SS/FW 이월

문제. 2025년 SS·FW 이월 비중이 각각 16%대

액션.
① 시즌별 초도 분리
② 4주 판매율 리오더
③ 종료 60일 전 회수

관리 지표. 신상품 비중·이월률

6. 에이지리스 실행 부족

문제. 연령별 구매 이유를 상품·콘텐츠로 번역할 체계가 부족

액션.
① 연령별 핏·컬러 카드
② 동일 기능 상품의 세대별 콘텐츠
③ 40대 이하 온라인 실험

관리 지표. 연령별 전환·재구매

분기 운영 리듬

분기	핵심 운영	의사결정
Q1	기준선 확정·대표상품·코호트 진단	테스트 대상 승인
Q2	신규고객·40대·SS/FW 파일럿	판매율·재구매율 검증
Q3	성과 상품 확대·부진 상품 중단	리오더·마케팅 재배분
Q4	이월 회수·연간 코호트 평가	2028년 기준선 확정

플레이북 사용법. 각 문제는 Q1 진단 → Q2 검증 → Q3 확대·중단 → Q4 회수·학습의 순서로 운영하며, 지표가 기준을 넘지 못하면 다음 단계로 자동 확대하지 않습니다.

COLLECTION LINE · BIGQUERY VERIFIED

COLLECTION 라인 실제 판매 분석

멤버십 고객 매출 기준으로 COLLECTION의 규모, 연령 구조, 상품 연차·시즌, 대표 스타일을 확인합니다.

데이터 판정. 현재 연결된 sales_transaction_detail_v에서 brand='COLLECTION' 매출행은 2026년 1월 1일~6월 28일에만 확인됩니다. 2022~2025년은 해당 라인 매출행이 없어 임의값을 넣지 않았습니다.

2026 전반기 판매금액

15.4억

멤버십 고객 식별 매출

판매 거래행

18,073건

고객번호가 있는 판매행

멤버십 고객

9,349명

중복 제거 고객번호

판매 스타일

39개

2026 전반기 판매 스타일

연령별 멤버십 매출

2026 전반기 COLLECTION 매출 15.4억 기준. 금액과 구성비를 함께 표시합니다.

60대

5.3억 · 34.7%

70대

3.2억 · 21.0%

50대

3.1억 · 19.8%

미상

1.5억 · 9.7%

40대

0.9억 · 5.9%

80대 이상

0.7억 · 4.6%

40세 미만

0.7억 · 4.3%

상품 연차·시즌

실제 판매된 상품연도와 시즌값으로 구분했습니다.

SS · 15.4억

신상품

15.4억 · 100.0%

FW · 데이터 없음

2026 전반기 COLLECTION 판매행 중 가을·겨울 시즌은 확인되지 않았습니다.

1년차·이월

현재 판매행의 상품연도는 모두 2026년으로 확인되어 해당 구간은 없습니다.

대표 스타일 TOP 10

2026 전반기 판매금액 기준. 스타일명은 거래 데이터의 item_name을 사용했습니다.

순위	스타일 코드	복종	시즌	판매금액	고객수	판매기간
1	CM41502	우븐셔츠	여름	1.6억	1,016명	3/12–6/28
2	CM41501	우븐셔츠	여름	1.2억	822명	3/14–6/28
3	CM31601	바지	여름	1.0억	763명	3/15–6/28
4	CM45301	라운드에리	여름	0.9억	1,030명	3/13–6/28
5	CM45201	폴로에리	여름	0.9억	825명	3/14–6/28
6	CM43601	폴로	여름	0.8억	615명	3/25–6/28
7	CM43301	라운드넥	여름	0.7억	595명	3/13–6/28
8	CM35101	니트에리	여름	0.7억	785명	3/12–6/28
9	CM45101	니트에리	여름	0.7억	772명	3/13–6/28
10	CM41503	우븐셔츠	여름	0.6억	352명	3/26–6/28

해석. 현재 데이터에서 COLLECTION은 2026 전반기에만 판매가 발생했고, 매출은 60대·70대가 55.7%를 차지합니다. 따라서 현 시점에서는 “젊은 타깃 유입”을 확정하기보다, 2027년에는 연령별 신규 유입·재구매와 함께 COLLECTION 성과를 별도 추적해야 합니다.

COHORT RETENTION · BIGQUERY

구매한 고객이 다음 해에도 오는가

기준 연도에 구매한 고객이 이후 연도에도 구매했는지를 추적합니다. 같은 사람을 고객번호로 따라간 결과이며, 신규 고객과 기존 고객을 나눠서 봅니다.

2026 CORE CUSTOMER · DEEP DIVE

코어 고객 7,082명, 선정 기준과 분포

2026년 상반기(1/1~6/28), 허수·도매 의심 계정 2건을 제외한 활동 고객 94,944명 중 6회 이상 구매한 7,082명을 "코어 고객"으로 정의합니다. 이들이 왜 6회부터 코어인지, 어떤 사람들인지, 어느 매장에 몰려 있는지를 살펴봅니다.

2026 상반기 활동 고객

94,944명

구매 1회 이상, 허수 계정 2건 제외

코어 고객

7,082명 · 7.5%

6회 이상 구매(영수증 기준)

코어 매출 기여

142.5억 · 37.6%

2026 상반기 전체 378.9억 중

코어 정의

6회 이상

COUNT(DISTINCT receipt_no) ≥ 6

코어 고객 상세 분석 열어보기 · ① 왜 6회부터 코어인가 · ② 고객 분포 · ③ 매장별 코어 고객 수

① 왜 6회부터 코어인가 — 구매 횟수별 인당 평균 구매금액

전체 활동 고객 94,944명을 구매 횟수 구간으로 나눠 인당 평균 구매금액을 보면, 5회에서 6회로 넘어가는 지점에서 처음으로 100만원을 넘습니다. 그 이후 구간은 완만하게 우상향합니다.

구매 횟수	인원	비중	인당 평균 구매금액
1회	54,811명	57.7%	17.8만원
2회	18,117명	19.1%	31.9만원
3회	8,285명	8.7%	44.7만원
4회	4,221명	4.4%	60.6만원
5회	2,428명	2.6%	76.4만원
6~8회 코어 시작	3,500명	3.7%	109.7만원
9~12회	1,735명	1.8%	177.3만원
13~20회	1,093명	1.2%	276.4만원
21~40회	610명	0.6%	473.3만원
41회 이상	144명	0.2%	992.8만원

읽는 법. 5회(76.4만원)와 6~8회(109.7만원) 사이에서 인당 평균 구매금액이 처음 100만원을 넘습니다. 6회를 코어 기준선으로 쓰는 것은 임의의 반올림이 아니라 이 지점에서 고객 가치가 한 단계 올라간다는 뜻입니다.

② 코어 고객 7,082명의 분포

코어 고객만 놓고 성별·연령대·구매 횟수·구매금액 네 가지 기준으로 다시 나눴습니다.

성별

여

5,732명 · 80.9%

남

1,350명 · 19.1%

매출은 여 76.7%(109.3억) · 남 23.3%(33.3억)로 인원 비중과 비슷하지만, 인당 평균은 남 246만원으로 여 191만원보다 높습니다.

연령대 인당 금액은 젊을수록 큼

40세 미만

447명 · 298만원

40대

497명 · 251만원

50대

1,366명 · 245만원

60대

2,620명 · 187만원

70대

1,749명 · 155만원

80대 이상

381명 · 178만원

미상

22명 · 154만원

40세 미만 코어 고객의 인당 평균 구매금액(298만원)이 전 연령대 중 가장 높습니다. 위 코어 세그먼트 분해에서 본 "무거운 코어가 가장 젊다"는 관찰과 같은 방향입니다.

구매 횟수 구간(코어 내 재분포)

6~8회

3,500명 · 26.9% 매출

9~12회

1,735명 · 21.6% 매출

13~20회

1,093명 · 21.2% 매출

21~40회

610명 · 20.3% 매출

41회 이상

144명 · 10.0% 매출

코어의 절반(49.4%)은 최소 요건인 6~8회에 몰려 있지만 매출 비중은 26.9%뿐입니다. 상위 구간(21회 이상)은 인원 10.6%로 매출 30.3%를 만듭니다.

구매금액 구간(코어 내 재분포)

100만원 미만

2,046명 · 9.1% 매출

100~300만원

3,885명 · 47.3% 매출

300~500만원

745명 · 19.9% 매출

500~1000만원

319명 · 14.9% 매출

1000만원 이상

87명 · 8.7% 매출

코어 고객의 절반 이상(54.9%)이 연 100~300만원 구간에 있습니다. 500만원 이상 큰손은 인원 5.7%(406명)로 매출 23.6%를 차지합니다.

③ 매장별 코어 고객 수 (전체 242개 매장)

코어 고객 7,082명 각각을 방문 횟수가 가장 많은 매장(주요 구매매장) 기준으로 배정했습니다. 코어 고객이 1명 이상 있는 매장은 259곳이었으나 폐점한 17곳을 제외해 242곳을 보여줍니다. 상위 20개 매장에 23.2%(1,643명)가 몰려 있습니다(폐점 매장은 모두 상위 20위 밖입니다). 아래 표에서 20개씩 페이지를 넘겨 전체 매장을 확인할 수 있습니다. 코어 매출은 각 매장에 배정된 코어 고객이 그 매장에서 쓴 금액의 합이고, 매장 매출 중 코어 비중은 그 매장 전체 매출(전 고객·2026 상반기) 대비 코어 고객 매출의 비중입니다.

순위	매장	총 멤버십 고객수	코어 고객 수	코어 매출	인당 평균 매출	매장 매출 중 코어 비중
전체 매장 평균		–	–	–	–	–

읽는 법. 1위 (온)통합몰2(P)는 물리적 매장이 아니라 온라인 채널입니다. 오프라인 매장만 보면 수원남문2(P) 102명이 단독 1위이고, 이후 70~75명대에서 십여 개 매장이 밀집합니다. 울산모다·평택장당·부산화명4·부평3·광주세정5는 README 8절의 "연속 카드번호 군집" 확인 대상 매장이라 이 표와는 별도로 현업 확인이 필요합니다.

코어 의존도. 같은 코어 고객 수라도 매장마다 의존도는 크게 다릅니다. 충북영동2(P)는 매출의 96.1%가 코어 고객 46명에게서 나오고, 울산모다(P)(91.6%)·전주인후8(P)(87.6%)·광주세정5(P)(87.2%)도 코어 의존도가 매우 높습니다. 반대로 미아리6(P)는 코어 고객이 48명으로 적지 않은데도 매출 기여는 14.3%뿐이고, 종로2(P)는 26명이 있어도 5.7%에 그칩니다 — 비회원·일반 고객 기반이 훨씬 큰 매장이라는 뜻입니다. 코어 고객 수가 아니라 의존도가 매장 리스크를 더 잘 보여줍니다.