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올리브영 앱 MAU가 수년 새 6배 넘게 뛰었어요

2026.03.25 09:30
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  • 한눈에 보는 핵심요약
  • 올리브영 앱 MAU가 2021년 대비 수년 새 6배 넘게 성장해 현재 950만-1,000만 수준이에요. 근데 이 성장의 핵심이 흔한 광고비 증액 말고 상품·서비스·데이터 구조 개선에 있다는 게 흥미로운 부분이에요

MAU가 6배 오르는 동안, 올리브영이 한 선택

이커머스에서 MAU를 키우는 방법은 보통 두 가지예요. 광고를 더 태우거나, 프로모션을 늘리거나. 둘 다 비용이 나가는 방식이에요. 올리브영 앱 MAU는 2021년 당시 150만~200만 명 수준이었지만, 2025년 3월 기준으로 880만 명까지 증가했어요. 와이즈앱 기준으로는 현재 950만~1,000만 수준으로 버티컬 커머스 앱 1위예요.

 

출처: Olive Young

 

성장 기간에 올리브영이 한 선택 중 눈에 띄는 게 있어요. MAU를 키우는 데만 집중하는 대신, 이미 방문했던 사람들이 더 잘 사게 만드는 구조를 함께 짠 거예요. 

 


 

올리브영이 실제로 한 것들

① 기술을 외주에서 내재화로

기존에는 개발 업무 대부분을 CJ그룹 내 IT 계열사에 외주를 맡기는 구조였어요. 이걸 뒤집어서 디지털 기획과 개발 역량의 내재화 비중을 80%까지 끌어올렸어요. 외주 구조에서는 데이터를 봐도 바꾸는 데 시간이 걸려요. 내재화가 되면 오늘 데이터를 보고 내일 바꿀 수 있어요. 전환율 실험의 속도 자체가 달라지는 구조예요.

② 매장을 물류 거점으로 전환

전국 1,370여 개 올리브영 매장을 물류 거점으로 활용해 온라인 주문 후 빠른 배송이 가능한 '오늘드림' 서비스를 확대했어요. 오늘드림은 온라인 주문에서 상당한 비중을 차지하고 있고, 일부 지역에서는 30%대 후반까지 올라가는 것으로 알려져 있어요. 쿠팡이 물류 인프라를 직접 깔아서 배송 속도를 올렸다면, 올리브영은 이미 있는 매장을 재해석해서 같은 효과를 냈어요. 새로운 자산을 만든 게 아니라, 있는 자산을 다르게 쓴 거예요.

③ 실패 데이터를 수익으로

실제 구매 전환으로 이어지지 못한 '실패 데이터'를 숨겨진 고객 수요로 치환하여 분석하고, 이를 신제품 도입과 브랜드 유치에 활용했어요. 안 산 사람의 행동을 '손실'이 아니라 '수요 신호'로 읽어낸 거예요. 이게 가능해진 건 2022년경 AI 스타트업 로켓뷰를 인수해 추천 시스템을 내재화했기 때문이에요.

 


출처: 와이즈앱/리테일, CIO 인터뷰 보도자

 

 


 

지금 올리브영이 파는 건 화장품만이 아니에요

올리브영은 몰로코와 함께 커머스 미디어를 본격화하며, 고객의 이전 구매·검색·장바구니 기록 등 다양한 데이터를 바탕으로 지금 이 고객이 관심 가질 만한 상품을 자동 추천하는 광고 플랫폼을 선보였어요. 

쉽게 말하면 이거예요. 올리브영이 쌓은 고객 데이터를 입점 브랜드한테 광고 인프라로 제공하기 시작한 거예요. 수익 구조 자체가 달라진 거예요. 화장품 판매 수수료만 챙기던 플랫폼이, 데이터 기반 광고 수익까지 함께 가져가는 구조로 바뀌었어요. 2024년 공시 기준 매출액은 4조 7,935억 원, 영업이익은 5,993억 원으로 전년 대비 각각 약 24%, 30% 증가했어요.

 


 이 구조가 이커머스 셀러한테 말해주는 것

올리브영 얘기를 꺼낸 건 대기업 전략을 따라 하라는 게 아니에요. 이 케이스에서 보이는 논리 하나가 있어요. 유입을 늘리는 것보다, 이미 들어온 사람을 더 잘 이해하는 구조를 만드는 게 더 오래, 더 크게 작동한다는 거예요.

작은 브랜드를 운영하는 입장에서 같은 질문을 던져보면 이렇게 돼요.

"지금 내 몰에 들어오는 사람들 중에서, 사지 않고 나간 사람의 행동을 나는 보고 있나요?"

장바구니 이탈, 상세페이지 이탈, 재방문 후 미구매. 이 데이터가 쌓이고 읽히는 구조를 만든 몰은, 같은 광고비로 다른 결과를 내요. 그리고 이 구조 자체가 — 나중에 이 몰이 거래될 때 가치로 잡혀요. 인수자 입장에서 "이미 들어온 사람을 더 잘 활용할 수 있다"는 확신을 주는 자산이거든요.

 


 

지금 내 몰 데이터, 이 5가지로 점검해보세요 ① 장바구니 이탈률을 상품별로 보고 있나요? 전체 평균이 아니라 상품별로 쪼개야 신호가 보여요. ② 재방문 고객이 첫 방문과 다른 행동을 하는지 분리해서 보고 있나요? 같이 뭉개면 리텐션 신호를 놓쳐요. ③ '안 산 데이터'를 보고 있나요? 결제 미완료, 위시리스트 추가 후 미구매가 숨겨진 수요예요. ④ 고객 구매 이력이 시스템으로 쌓이고 있나요? 대표 개인 노하우가 아닌 데이터로 남아야 자산이에요. ⑤ 이 데이터 구조가 나 없이도 다음 운영자에게 이어질 수 있나요? 그래야 몰의 가치가 인수 협상 테이블에 올라가요.

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