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2026. 1. 23.
ROAS 300%인데 왜 회사는 적자일까?
이 질문에 답하려면 LTV/CAC 비율부터 이해해야는데요. 이는 단순한 마케팅 지표가 아닌 비즈니스가 지속 가능한지 판단하는 핵심 기준이예요.
메타와 구글의 광고 단가는 매년 20-30%씩 오르고 있고 경쟁은 갈수록 치열해지고 있는데요. 그럼에도 많은 브랜드는 여전히 ROAS만 보고 “광고는 잘 되고 있다”라고 판단해요. 하지만 ROAS가 높아도 회사가 적자라면 문제는 분명한데요. 고객을 데려오는 구조 자체가 잘못되어 있는데 그 원인은 대부분 LTV/CAC 비율에 있어요.
이 글에서는 단순히 “CAC를 낮추는 방법”을 나열하지 않는데요. LTV/CAC 비율이라는 단위 경제(Unit Economics) 관점에서 왜 이익이 남지 않는지, 그리고 이를 어떻게 구조적으로 개선할 수 있는지를 살펴볼게요.
LTV/CAC 비율이란?
이 비율은 고객을 확보하기 위해 쓴 비용이 결국 얼마의 수익으로 돌아오는지를 보여주는 지표인데요.
예를 들어 LTV가 300만원이고 CAC가 100만원이라면 LTV/CAC 비율은 3이죠. 즉, 고객 한 명을 데려오는 데 100만원을 쓰고 그 고객으로부터 최종적으로 300만원의 매출을 얻는 구조이죠.
적정한 LTV/CAC 비율의 기준은 뭘까?
가장 기본적인 기준은 LTV/CAC 비율이 1 이상이어야 한다는 것이죠. 즉, 이 비율이 1보다 낮다면, 고객을 확보할수록 손실이 쌓이게 되는 구조인데요.
일반적으로 LTV/CAC 비율 3을 하나의 기준선으로 보는데요. 고객으로부터 발생하는 수익이 고객획득비용의 3배 이상은 되어야 운영비와 인건비 같은 고정비를 감당하고도 이익을 남길 수 있기 때문입니다.
다만 모든 기업이 처음부터 이 기준을 만족시키는 것은 아니죠. 초기 스타트업이나 성장 단계의 브랜드는 시장 점유율을 확보하기 위해 CAC에 공격적으로 투자하는 경우가 많은데요. 실제로 이 단계에서는 LTV/CAC 비율이 2 이하인 경우도 흔합니다.
글로벌 SaaS 기업인 HubSpot 역시 초기에는 낮은 LTV/CAC 비율을 감수하며 성장을 선택했기 때문에 결국 중요한 것은 현재의 숫자보다 이 비율을 점진적으로 개선할 수 있는 구조를 갖추고 있는가를 살펴봐야 돼요.
LTV/CAC 비율 | 의미 | 상태 |
1이하 | 고객 확보 비용 > 고객 수익 | 적자 |
1-2 | 손익분기점 근처 | 위험 상태 |
2-3 | 건강한 상태 | 매출 일어나는 상태 |
3 이상 | 우수한 상태 | 공격적 성장 가능 |
CAC가 높은 브랜드의 공통 패턴: 세그먼트 분석의 부재
패턴 1: ‘블렌디드 지표’에 갇힌 브랜드
많은 브랜드들이 저지르는 가장 흔한 실수는 전체 고객을 하나의 LTV/CAC 비율로 관리하는 것인데요. 이를 흔히 ‘블렌디드 LTV/CAC 비율’이라고 불러요. 겉으로 보기에 그럴듯해 보이지만 이 지표는 문제의 원인을 가려버리는 착시 효과를 만들어요. 예시를 보며 살펴볼까요?
온라인 쇼핑몰 A가 월 매출 1억 원을 달성했습니다. 광고비는 5,000만 원이고, 신규 고객은 500명입니다.
- CAC: 10만원
- 평균 구매액: 20만원
- 재구매율: 50% (LTV는 약 40만원, LTV/CAC = 4)
[페이스북 광고]
고객 300명 / 광고비 3,000만 원 → CAC 10만원
평균 구매액 15만원 / 재구매율 30% → LTV 약 21만 원 → LTV/CAC = 2.1
[구글 광고]
고객 150명 / 광고비 1,500만원 → CAC 10만원
평균 구매액 25만원 / 재구매율 60% → LTV 약 62.5만 원 → LTV/CAC = 6.25
[인플루언서]
고객 50명 / 광고비 500만 원 → CAC 10만원
평균 구매액 20만원 / 재구매율 20% → LTV 약 24만 원 → LTV/CAC = 2.4
수치만 놓고 봤을 땐 성과가 굉장히 좋아보이지만 매출의 구성을 채널별로 나누어 보면 이야기가 달라지는데요.
블렌디드 지표만 보면 LTV/CAC는 4로 판단할 수 있죠. 하지만 데이터를 더 자세히 뜯어보게 되면 페이스북 광고가 가장 비효율적인 채널임을 알 수 있는데요. 그럼에도 많은 브랜드는 ‘전체 지표가 괜찮다’라는 이유로 비효율적인 채널에 계속 예산을 투입하고 있죠.
이 순간부터 CAC가 구조적으로 높아지는 악순환이 시작이 되는데요.
다른 패턴도 한번 살펴볼까요?
패턴 2: 코호트 분석의 부재
또 하나의 패턴은 고객 세그먼트별 LTV/CAC를 따로 보지 않는다는 것인데요.
한 뷰티 브랜드의 고객 데이터를 분석해보니 다음과 같았는데요.
- 신규 고객
LTV 30만원 / CAC 10만원 → LTV/CAC = 3
- 재구매 고객
LTV 100만원 / CAC 2만원 → LTV/CAC = 50
이 데이터를 봤을 때 신규 고객 확보에만 집중하는 것이 맞을까요? 재구매 고객의 LTV/CAC 비율은 신규 고객 대비 16배 이상 높은데요. 그럼에도 대부분의 브랜드는 신규 유입에만 예산을 쓰고 기존 고객은 방치하고 있어요.
결국 CAC가 높아지는 이유는 새로운 고객을 못 데려와서가 아니라 이미 확보한 고객의 가치를 키우지 않기 떄문이라고 볼 수 있죠.
에이피크리에이티브의 관점: 세그먼트 기반 예산 최적화
좋은 대행사가 가장 먼저하는 일은 단순합니다. 전체 평균 지표(블렌디드 LTV/CAC)를 버리고, 세그먼트별 수익 구조를 분해하는 것인데요. 많은 브랜드가 ‘전체 LTV/CAC는 괜찮다’라는 이유로 신경쓰지 않지만 실제로 어떤 채널은 돈을 벌고 있고 또 어떤 채널은 돈을 버리고 있는 경우가 대부분인데요.
에이피크리에이티브는 광고 성과를 채널 단위가 아니라 고객 세그먼트 단위의 LTV/CAC 구조로 재설계 해드립니다.
세그먼트 기반 예산 재분배
한 온라인 쇼핑몰의 월 광고비는 1억원이라고 가정했을 때 세그먼트 지표를 아래와 같이 변경 할 수 있는데요.
변경 전 (블랜디드 지표 기준 운영)
[월 매출] : 1억 원
[페이스북] : 5,000만 원 (LTV/CAC = 2.1)
[구글] : 3,000만 원 (LTV/CAC = 6.25)
[인플루언서] : 2,000만 원 (LTV/CAC = 2.4)
겉으로 보면 문제가 없는 지표처럼 보이지만 실제로는 페이스북과 인플루언서 채널이 매출을 떨어뜨리는 구조인데요.
변경 후(세그먼트 기준 예산 최적화)
[월 매출] : 1억 3천만원
[페이스북] : 2,000만 원 (LTV/CAC = 2.1)
[구글] : 6,000만 원 (LTV/CAC = 6.25)
[인플루언서] : 1,000만 원 (LTV/CAC = 2.4)
[기존 고객 리첸션] : 1,000만 원 (LTV/CAC = 50)
결과
- 광고비는 동일하지만, 월 매출은 30% 증가
- 전체 LTV/CAC 비율은 4에서 4.8로 개선
가장 중요한 변화는 ‘광고를 잘하는 구조’가 아닌 ‘돈이 남는 구조’로 전환 되었다는 점이예요.
CAC → LTV → 리텐션
LTV/CAC 비율을 개선하는 방법은 단순하죠! CAC를 낮추거나 LTV를 높이는 것인데요. 하지만 성과를 만드는 기업들은 이 둘을 따로 보지 않고 리텐션을 통해 LTV를 구조적으로 키우는 방식을 선택해요.
LTV를 결정 짓는 ‘리텐션’
LTV = 평균 구매액 × 구매 빈도 × 고객 유지 기간
이 세 가지 중 가장 큰 영향을 미치는 요소는 고객유지기간(리텐션)인데요. 구매액과 빈도는 단기간에 급격하게 바꾸기 어렵지만 리텐션은 시스템과 경험 설계로 장기적으로 확대가 가능한 지표인데요.
한 브랜드의 신규 고객이 다음과 같은 특성을 가진다고 가정 해볼까요?
- 평균 구매액: 5만 원
- 구매 빈도: 월 1회
고객 유지 기간 | LTV |
3개월 | 15만원 |
6개월 | 30만원 |
12개월 | 60만원 |
24개월 | 120만원 |
같은 고객, 같은 구매 행동인데도 불구하고 리텐션 차이만으로 LTV가 8배까지 벌어지는 것을 알 수 있죠.
리텐션 개선 전략 사례
개인화 추천으로 재구매를 설계하다 : 올리브영
올리브영은 단순히 상품을 많이 노출하는 대신 고객마다 ‘지금 살 가능성이 가장 높은 상품’을 먼저 보여주는 구조를 만들었는데요.
사진출저: 올리브영 공식 홈페이지
실시간 개인화 추천
최근 마스크팩을 구매한 고객에게는 유사 카테고리 상품을, 헤어 케어 상품을 장바구니에 담은 고객에게는 관련 브랜드 할인 정보를 제안
AI 기반 타겟팅
머신러닝으로 방대한 광고 요청 데이터를 분석해 구매 전환 가능성이 가장 높은 순간에 노출
데이터 기반 풀퍼널 설계
브랜드 목표에 맞춰 캠페인을 설계하고 실시간 성과 피드백
결과적으로 신상품 광고 평균 구매율이 14배 이상 증가하였고 일부 브랜드는 30일만에 ROAS 1,300% 이상 달성하기도 했는데요. 이처럼 광고 성과의 본질은 유입이 아닌 이미 관계가 형성된 고객의 재구매라는 것을 알 수 있어요.
멤버십으로 반복 구매를 자동화하다: 네이버 쇼핑
네이버 쇼핑은 리텐션을 혜택의 누적 구조로 설계했는데요. 한 번 들어온 고객이 “나갈 이유가 없는 플랫폼”을 만든 것이 특징이예요
사진출저: 네이버 멤버십 공식 홈페이지
통합 멤버십 구조
쇼핑, 웹툰, 음악 등 일상 서비스 전반을 하나의 멤버십으로 통합
포인트 생태계
네이버페이 적립 → 네이버 전 서비스에서 현금처럼 사용 가능
도착보장 & 보상 시스템
배송 지연 시 포인트 보상으로 신뢰와 만족도 강화
이후 네이버 쇼핑 멤버십 가입자는 비가입자 대비 월 쇼핑 금액 2.4배가 높아졌고 가입 후 쇼핑 지출 평균 20% 증가하였는데요. 네이버 쇼핑에서 알 수 있는 것은 “다시 오게 만드는 것”이 아니라 계속 머물 수밖에 없는 구조를 만드는 것이 중요하다는 것을 알 수 있어요.
CRM으로 이탈을 선제적으로 막다: 아모레퍼시픽
아모레퍼시픽은 ‘이탈 이후 대응’이 아니라 이탈 직전의 신호를 포착하는 데 집중했는데요..
사진출저: 아모레 구글 플레이스토어
고객 행동 패턴 세분화
50여 개 행동 유형, 1,500개 이상의 변수를 기반으로 분석
이탈 감지 & 재관여 자동화
구매 후 비활성 징후가 보이면 문자, SNS 광고, 앱 푸시 등으로 즉시 맞춤 혜택 제공
정교한 개인 맞춤 경험
40여 개 이벤트 시나리오에 따라 다른 커뮤니케이션 제공
이러한 신호를 포착한 아모레 퍼시픽의 고객 충성도는 상승하면서 안정적인 재구매를 유지할 수 있게 되었죠. 결국 CRM은 관리 도구가 아니라 리텐션을 설계하는 시스템입니다.
세 기업의 접근 방식은 달라도, 구조는 동일한데요. 올리브영은 개인화로 재방문을 자연스럽게 만들고 네이버 쇼핑은 멤버십·포인트로 반복 구매를 자동화시켰고 아모레퍼시픽는 CRM으로 이탈 가능성을 사전에 차단했다는 것이죠.. 대부분의 마케팅이 실패하는 이유는 명확합니다. 콘텐츠는 만들지만 리텐션까지 이어지는 설계가 없고,
에이피크리에이티브는 이 지점에서 출발합니다.
유입이 아닌 ‘관계’를 설계합니다
에이피크리에이티브는 단기 트래픽이나 노출 수를 KPI로 삼지 않습니다. “이 고객이 3개월, 6개월, 1년 뒤에도 남아 있을 이유는 무엇인가?” 이 질문을 기준으로 콘텐츠, CRM, 캠페인을 설계합니다.
콘텐츠를 리텐션 장치로 만듭니다
콘텐츠를 ‘브랜딩용 결과물’로 끝내지 않습니다. 고객 행동 데이터와 연결해 재방문을 유도하고 재구매를 촉진하며 이탈 직전의 고객을 다시 불러오는 실제 작동하는 리텐션 장치로 설계합니다.
숫자로 설명 가능한 마케팅을 합니다
에이피크리에이티브의 모든 전략은 LTV 상승, 재구매율 개선, 고객 유지 기간 증가라는 지표로 설명드립니다..
“좋아 보이는 콘텐츠”가 아니라
“남아 있게 만드는 구조”를 만드는 팀이기 때문입니다.
마케팅의 질문을 바꿔야 할 때입니다. 얼마나 많은 고객을 데려올 수 있느냐가 아닌 데려온 고객을 얼마나 오래, 얼마나 가치 있게 만들 것인가 중요합니다. 이 질문에 답할 수 있는 파트너가 필요하다면 그리고 CAC 경쟁에서 벗어나 지속 가능한 성장 구조를 만들고 싶다면 선택지는 명확합니다.
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