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An Empirical Study of Factors Influencing Fee Discrimination by Digital Platforms: Evidence from the Mobile Gift Coupon Market
1 School of International Trade, Incheon National University
2 Department of Consumer Science, Incheon National University
DOI: https://doi.org/10.17287/kmr.2026.55.2.929
Abstract
While the mobile gift coupon market is growing, there is limited research on the fees that digital platforms charge sellers. Additionally, there have been persistent complaints that the fees set by the dominant platform are not only excessive but also discriminatory. In this study, we empirically examine the factors that influence fee determination. A simple theoretical model was developed based on the characteristics of the mobile gift coupon market and its participants, formulating a hypothesis to explain how the margin rate (sellers’ willingness to pay) and the proportion of mobile gift coupon sales affect platform fees. This hypothesis was tested using survey data from 250 franchisees across 50 brands. The results showed a positive relationship between fees and a brand's operating profit rate (margin rate), moderated by the proportion of mobile gift coupon sales. Finally, we discuss how the recent fee caps could impact smaller brands.
Ⅰ. 서론
비대면 소비문화 및 스마트폰의 확산에 따라 최근 스마트폰을 사용해 온오프라인 매장에서 사용할 수 있는 모바일쿠폰이 크게 활성화되고 있다. 통계청 자료에 따르면 모바일쿠폰 거래액은 지난 2017년 1.2조원 규모에서 매년 평균 40%가 넘는 고성장을 거듭하여 2023년도에는 전년대비 33%가 증가한 9조 7,423억원의 거래액을 기록하였다(통계청, 2024). 이 같은 금액은 전체 온라인쇼핑몰 거래액 규모의 4.4%에 해당하는 금액으로서 2007년의 1.3%에 비해 무려 4배 가까이 성장한 수치이다. 2024년도에는 위메프와 티몬 사태 여파로 전체적인 모바일쿠폰 거래액이 위축되어 전년대비 11.2%가 감소한 8조 6,518억원으로 나타났다(통계청, 2025).
모바일쿠폰 서비스의 일종인 모바일 선물하기는 발송인이 플랫폼에서 구매한 상품의 모바일쿠폰을 메신저 등의 수단으로 수취인에게 발송하면 수취인은 모바일쿠폰을 오프라인 매장에 제시하여 상품을 수취하는 서비스이다. 모바일 선물하기 시장의 규모는 2021년 거래액이 3조 3,541억원에 달하는 것으로 집계되었으며(이신혜, 2022) 이중 대표적 플랫폼인 카카오의 거래액은 2021년 3조 3,181에서 2023년 3조 8,184로 매년 꾸준한 성장을 기록하고 있다(이원호, 2024). 모바일 선물하기는 일반적인 선물하기에 비해서 원하는 상대의 메신저 아이디만으로 언제라도 쉽고 빠르게 선물을 보낼 수 있다는 장점을 가진다. 또 가격 할인과 낙전 수입에 의존하기보다는 정가 판매와 판매 수수료 수입을 기반으로 한다는 점에서 통상적인 모바일쿠폰 서비스와 구별할 수 있다.
그러나 모바일 선물하기 시장의 외형적 성장과는 별도로 플랫폼이 판매자에게 부과하는 판매수수료가 지나치게 과도하며 브랜드에 따라 차별적이라는 불만이 지속적으로 제기되어 왔다(이철호, 2023). 예를 들어 모바일 선물하기 판매수수료는 5%~10% 수준으로 조사되고 있는데 이는 판매자의 통상적인 영업이익률이 8%~12%인 점을 고려하면 매우 과도한 수준이라는 지적이다. 특히 이러한 판매수수료 책정이 브랜드별로 차별화되고 있다는 점도 판매자 측면에서의 불만을 가중시키고 있다. 예를 들어 카카오 선물하기의 경우 스타벅스의 수수료는 다른 대부분의 중소브랜드보다 최대 2배이상 낮게 설정되고 있다는 것이다(이철호, 2023). 최근 공정거래위원회가 구성한 모바일상품권 민관협의체는 카카오 선물하기에 8% 수수료 상한제를 도입하여 소상공인의 수수료 부담을 경감하고자 하는 방안을 마련한 바 있다(공정거래위원회, 2024b). 그러나 이러한 상한치는 가맹점의 통상적인 영업이익률에 비하면 여전히 높은 수준이며 수수료 차별화의 불투명성이 해결되었다고 할 수 없는 상태이다. 쿠팡, 네이버 등 대부분의 온라인 마켓 플랫폼이 상품의 품목 및 영역별로 판매수수료를 미리 공지하는 데 반하여 모바일 선물하기의 경우 실제로 플랫폼이 어떤 근거로 어떻게 판매수수료를 책정하는 지에 대해서는 거의 알려진 바가 없다고 할 수 있다.
본 논문의 목적은 모바일 선물하기 서비스를 제공하는 플랫폼이 브랜드에 따라 판매수수료를 차별화하는 근거를 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 우선, 간단한 이론적 모형분석을 통해 플랫폼이 책정하는 판매수수료가 판매자 측면에서의 브랜드의 마진율 및 쿠폰매출비중과 어떠한 관계를 가지고 있는지 살펴본다. 그 다음, 브랜드의 마진율과 쿠폰매출비중이 판매수수료에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 본 연구는 다음의 3가지를 주요 가설로 제시한다. 첫째, 플랫폼이 책정하는 판매수수료는 판매자(혹은 브랜드)별 마진율에 따라 다르게 나타날 것이다. 둘째, 판매자(혹은 브랜드)의 쿠폰매출비중은 플랫폼의 판매수수료에 독립적으로 영향을 미칠 것이다. 셋째, 판매자(혹은 브랜드)의 쿠폰매출비중은 마진율과 결합되어 플랫폼의 판매수수료에 영향을 미칠 것이다. 위의 가설들을 2024년 9월부터 11월에 걸쳐 수집된 50개 브랜드의 250개 가맹점 설문데이터를 바탕으로 검증하고자 한다.
Ⅱ. 이론적 배경 및 연구가설
2.1 이론적 배경
전통적으로 양면시장(two-sided markets)에 대한 연구는 중개자(혹은 플랫폼)이 판매자, 구매자 등 거래 참여자에게 수수료를 어떻게 부과하는지의 문제에 초점이 있어 왔다(Rysman, 2009). 플랫폼이 어느 쪽을 보조하고 어느 쪽에서 회수할 지에 관한 수수료 구조 및 수준에 관심을 가지며 이러한 수수료가 경쟁을 제한하거나 사회적 최적 수준보다 과도하게 책정되어 정부규제의 근거가 되는지의 여부를 논의해 왔다(Armstrong, 2006; Bhargava et al., 2022; Rochet and Tirole, 2003, 2006; Schmalensee and Evans, 2007).
최근에는 검색, 이커머스, 앱스토어, 소셜네트워킹 등 핵심 서비스를 통제하는 지배적인 문지기(gatekeepers)로서 플랫폼이 판매자에게 설정하는 수수료의 과다 문제가 사회적 이슈로 되면서 다음 2가지 측면에서 연구가 진행되어 왔다. 첫째, 다양한 시장 환경과 조건을 고려한 효율적 수수료 구조 및 그에 따른 규제방안(Gomes and Mantovani, 2025; Tirole and Bisceglia, 2025; Wang and Wright, 2025)에 대한 연구이다. Gomes and Mantovani(2025)은 공리주의(utilitarian) 관점에서 가격일치(price coherence 혹은 price parity)가 있는 경우 플랫폼수수료는 플랫폼에 참여함으로써 얻는 정보적 외부성보다 커서는 안된다고 하였다. Tirole and Bisceglia(2025)은 수수료가 영의 하한(zero lower bounds)을 가지는 하이브리드(hybrid) 플랫폼 상황에서 이중마진(double marginalization)을 최소화하며 자사우대(self-preferencing) 등 봉쇄(foreclosure)조치를 유발하지 않는 수수료 구조를 논의하였다. Wang and Wright(2025)는 가격일치가 없는 조건에서 효율적인 수수료는 플랫폼의 한계비용, 직접 판매와 플랫폼 판매시의 판매자 마진을 고려하여 정해진다고 하였다. 둘째, 차별적 판매수수료(De Cornière et al., 2025; Lu et al., 2025; Tremblay, 2023; Wang and Wright, 2017)에 대한 연구를 들 수 있다. De Cornière et al.(2025)는 매출 규모에 따라 판매자를 두 가지 유형으로 구분한 뒤 각각 서로 다른 참여수수료(participation fee) 및 판매수수료를 부과하는 경우를 논의하였는데 차별적 수수료는 단일 수수료에 비해서 플랫폼의 규모 및 사회후생을 증가시킨다고 하였다. Lu et al.(2025)는 시뮬레이션 모형을 통해 최근 구글이나 애플의 예처럼 판매자의 매출 규모에 따른 차등수수료(Small Business Program)를 도입할 경우 플랫폼의 수입감소보다 더 높은 비율로 소규모 게임개발자들의 혁신 유인을 증진시킬 수 있다고 하였다. Tremblay(2023)는 수수료 차별화의 정도가 클수록 플랫폼이 수익성이 적은 소규모 판매자도 참여하게 하는 등 플랫폼의 규모가 증대되는 반면에 이중마진의 정도 및 제품가격 역시 증가한다고 하였다. Wang and Wright(2017)는 종가세(ad valorem taxes)는 단일 수수료에 비해 플랫폼으로 하여금 서로 다른 비용과 가치를 가진 상품을 효율적으로 차별화할 수 있게 해준다고 하였다. 이상의 문헌들은 플랫폼의 판매수수료 차별화는 단일한 수수료와 비교할 때 시장상황과 조건에 따라 긍정적인 측면과 부정적인 측면이 존재할 수 있음을 보이고 있다.
국내 문헌에서 곽주원(2024)은 수요의 가격 탄력성과 종가 수수료 사이의 관계를 분석하여 판매자가 판매하는 상품의 수요탄력성에 주목하여 가격 탄력성이 높으면 낮은 수수료를 부과하고, 낮으면 높은 수수료를 부과한다고 하였다. 박해철(2018), 2019과 박해철&현지윤(2019), 안봉현 외(2020)은 온라인 쇼핑몰과 다수의 판매자로 구성되는 공급사슬 내부에서 공급사슬전체의 이익을 최대화하는 공통의 최적판매수수료를 구하고 적용하는 이론적 모형을 분석하였다. 이외에 양면시장 플랫폼의 수수료 책정에 대해 경제적 분석을 수행한 연구는 매우 제한적이라고 할 수 있다(배경한 외, 2023; 이태희&전성민, 2021; 김준호 외, 2012).
양면시장 플랫폼의 수수료 책정 및 규제에 대한 이론적 연구의 풍부함에도 불구하고 최근에 이루어진 실증적 분석은 카드지불 시장(Li et al., 2020) 및 배달앱 시장(Li and Wang, 2025; Sullivan, 2024)에 다소 제한되어 있다. Li et al.(2020)은 상점에 높은 카드수수료를 부과하는 것은 소매가격의 상승을 가져오며 이것은 현금지불의 감소를 초래하여 카드플랫폼으로 하여금 더 많은 이득을 취하게 한다고 하였다. Li and Wang(2025)은 샌프란시스코 지역의 독립 음식점들을 대상으로 배달플랫폼에 대한 수수료 상한제의 효과를 분석하여 수수료 상한제의 적용을 받지 않는 음식점에 비해서 주문과 수입이 감소하였다고 하였다. Sullivan(2024)은 수수료 상한제가 음식점에 이익을 주는 반면 사회후생의 감소 및 소비자 불이익을 초래한다고 하였다. 이러한 기존 문헌들은 거의 대부분 높은 수수료가 초래하는 경제적 효과 및 규제 효과에 대하여 논의하고 있는 반면 수수료에 직접적 영향을 주는 요인에 대한 실증적 분석은 부족한 것이 사실이다. 본 연구는 모바일 선물하기 플랫폼이 판매수수료를 책정하는 근거가 되는 요인들을 판매자의 데이터로부터 실증적으로 파악하려는 점에서 차별점이 있다고 할 수 있다.
일반적으로 디지털 플랫폼은 판매자와 구매자 등 참여자들 간 거래 마찰(friction)을 감소시키기 위해 정보기술에 대한 투자를 수행하며 이러한 투자비용의 회수를 위해 참여자들에게 수수료를 부과하게 된다(Gomes and Mantovani, 2025). 이때 플랫폼은 각 참여자의 지불의사액을 고려하며 네트워크 효과 등 플랫폼의 거래규모를 증대시키기 위하여 참여자 그룹별 수수료 혹은 그룹 내 참여자 수수료를 차별화하게 된다(Belleflamme and Peitz, 2021). 본 연구에서는 우리나라 모바일 선물하기 시장의 특징을 반영하기 위하여 판매자 그룹에 대해서 판매수수료를 차별화하는 경우를 고려한다. 이하에서는 우리나라 모바일 선물하기 시장에서 검토할 수 있는 판매수수료 과다책정 가능성을 일반적인 틀에서 논의한 후 판매수수료의 차별화요인으로 판매자의 지불의사액과 판매수수료간의 관계를 파악하고자 한다.
2.2 판매수수료 과다 책정의 배경
플랫폼 판매수수료 과다 책정의 배경이 되는 주요 요인으로서는 가격일치, 구매자 우선정책을 들 수 있다(Edelman and Wright, 2015). 본 연구에서는 가격일치, 구매자 우선정책 이외에 우리나라 모바일 선물하기 시장에서 플랫폼과 판매자 간 이루어지는 독특한 계약구조도 수수료 과다 책정의 배경이 되는 주요 요인으로 파악하여 함께 살펴보고자 한다.
첫째, Gomes and Mantovani(2025)는 확보한 소비자정보 및 판매자 간 경쟁을 바탕으로 플랫폼은 가격일치하에서 높은 판매수수료를 부과할 수 있다고 하였다. 여기서 가격일치란 플랫폼에서 판매되는 가격은 직접 판매 등 여타의 다른 판매채널에서의 가격과 동일하게 유지되어야 한다는 제약을 말한다. 이같은 플랫폼의 가격일치 제약에 대해서 최근 유럽의 Digital Markets Act 에서 금지조항 신설이 논의되고 있으며 아마존 등 이커머스 차원에서는 자진 삭제 움직임도 진행되고 있다(Wang and Wright, 2025). 그러나 이러한 움직임과는 별개로 여전히 가격일치제약이 이커머스 플랫폼과 판매자사이의 거래관행으로 비일비재하게 관찰되고 있는 것도 사실이다(Mantovani et al., 2021; Gomes and Mantovani, 2025). 가격일치하에서 판매자는 플랫폼에 참여하지 않는 경우 플랫폼에 참여하는 판매자에 비해서 더 적은 수요에 직면하며 경쟁적으로도 불리하기 때문에 부담하는 판매수수료가 참여해서 얻을 수 있는 이익보다 과다함에도 불구하고 참여하게 된다고 하였다. 특히 판매자가 플랫폼 판매와 직접 판매를 병행하는 경우 Edelman and Wright(2015)는 가격일치가 존재한다면 플랫폼이 판매자에게 부과하는 판매수수료는 과도하게 상향 편이되는 경향이 있다고 하였다. Johnson(2017)은 상품 가격은 판매자가 결정하고 플랫폼은 수수료를 수취하는 대리인모형(agency model)에서 가격일치는 상품가격의 상승을 유발해서 플랫폼에는 이익을 가져오지만 소비자나 판매자에게는 불리하게 작용한다고 하였다.
둘째, Edelman and Wright(2015)에 의하면 플랫폼은 가격일치를 유지함과 동시에 구매자의 플랫폼 가입 및 이용을 증가시킬 수 있는 다양한 방안들을 구사한다고 하였다. 즉 구매자에 대한 적립금 등 각종 혜택 부여는 물론 사용 편의성을 증진시키는 부가서비스 제공을 통해 더 많은 구매자가 판매자를 통한 직접 구매에서 플랫폼을 통한 구매로 전환되도록 촉진한다는 것이다. Lee and Musolff(2025)에 따르면 대부분의 온라인 플랫폼들은 수동적인 중개상의 역할만이 아니라 검색, 랭킹, 독자적인 알고리즘 등의 방식을 통해 적극적으로 구매자의 주목을 유도하고 플랫폼에서의 경험을 변화시키는 역할을 시도하고 있다. 모바일 선물하기의 플랫폼인 카카오 역시 기본적인 쇼핑포인트 적립과 함께 선물 테마별 검색 및 AI 에 의한 선물 추천, 선물랭킹 세분화뿐만 아니라 상품과 디지털 컨텐츠 혹은 오프라인 경험선물의 결합, 감성적인 메시지 카드제공 등 구매자의 확대를 위한 다양한 서비스를 진행하고 있다. 또 구매자가 활동하는 다양한 메신저 영역에서 생일, 기념일 등 선물할 기회를 노출하는 등 메신저 네트워크로서의 장점도 활용하고 있다. 가격일치하에서 이러한 구매자 이익 중심의 활동은 구매자의 추가적인 요금 (surcharge) 부담없이 판매수수료의 증가로 귀착되며 이것은 판매자의 입장에서 플랫폼을 통한 영업 실적 악화로 나타나게 된다(Edelman and Wright, 2015).
셋째, 일반적인 양면시장에서 중개자로서 소비자 정보를 가지고 있는 플랫폼은 수수료 등의 계약에서 판매자에 비해 우월한 지위를 가지고 있다고 볼 수 있다. 여기에 더해 우리나라 모바일 선물하기 시장의 경우 판매수입만을 고려하는 브랜드와 판매비용까지 부담하는 가맹점의 이익이 플랫폼과의 수수료 계약에서 서로 상충되는 측면에 있다고 보여 진다.
그림 1
2.3 판매수수료 책정의 차별화 요인
2.3.1 지불의사액
판매자의 지불의사액에서 상품 가격은 중요한 구성요소가 된다. Johnson(2017)은 상품 가격 설정과 관련하여 일반적으로 플랫폼 즉 온라인 중개상은 대리상 모형과 함께 가격일치를 선호한다고 하였다. 상품 단위당 생산비용 $c$ 가 발생하는 대표적 가맹점을 생각해 보자. 이때 직접 판매시와 모바일쿠폰 판매시의 단위당 이윤을 비교해보자. 플랫폼을 통하지 않고 직접 판매할 때 상품가격이 $p$ 이면 단위당 이윤은 $p - c$ 가 된다. 이제 판매수수료가 $m$ $(0 < m < 1)$이며 가격이 $p^{\prime}$ 인 모바일쿠폰을 취급할 때 모바일쿠폰에 의한 단위당 이윤은 $p^{\prime} - c - mp^{\prime}$ 가 된다. 판매자의 입장에서 직접 판매와 모바일쿠폰 판매의 단위당 이윤이 같기 위해서는 모바일쿠폰의 가격은 $p^{\prime} = \dfrac{p}{1-m}$ $(> p)$ 로 직접 판매의 가격($p$)보다 높게 설정되어야 한다. 즉, 판매수수료($m$)가 증가할수록 모바일쿠폰의 가격($p^{\prime}$)은 증가해야 한다(Tremblay, 2023). 그러나 가격일치하에서 모바일쿠폰의 가격 은 직접 판매시의 가격과 일치하게 되어 $p^{\prime} = p$, 모바일쿠폰의 단위당 이윤은 다음과 같이 된다.
위 식으로부터 모바일쿠폰 판매시에는 직접 판매에 비해서 판매수수료 지출분($mp$)만큼 단위당 이윤이 감소함을 알 수 있다. 이러한 이중마진에 따른 단위당 이윤 감소에도 불구하고(Wang and Wright, 2025) 직접 판매시의 마진율이 판매수수료 이상이면 $\left(\dfrac{p-c}{p} \geq m\right)$, 모바일쿠폰을 취급함으로서 얻는 이윤은 여전히 0 이상이 된다. 즉, 지불의사액인 단위당 이윤이 비음이 되는 조건인 $\dfrac{p-c}{p} \geq m$ 은 판매자(혹은 브랜드)가 플랫폼이 운영하는 모바일 선물하기 서비스에 참여하는 조건이 된다고 할 수 있다. 이윤극대화하는 플랫폼의 경우 브랜드의 모바일쿠폰 서비스 가입을 유인하는 범위내에서 최대한 수수료를 부과하고자 하는 동기를 가질 수 있다. 정보비대칭성하에서 플랫폼이 판매자의 지불의사액을 모두 가져가는 완전한 형태 $\left(m = \dfrac{p-c}{p}\right)$ 의 수수료 차별화는 거의 불가능하다고 볼 수 있다. 그러나 최근 플랫폼의 빅데이터 축적 및 처리기술의 발달에 따라 플랫폼의 수수료 부과는 개별 거래수준에서 점점 개인화되는 추세에 있다고 할 수 있다(Chang et al. 2022; Tremblay, 2023; Bergemann and Bonatti, 2024). 본 연구에서는 시장에서 관찰되는 플랫폼의 판매수수료는 판매자(혹은 브랜드)별 지불의사액인 마진율과 일정한 관계를 가지고 변화할 것이라고 가정한다. 따라서 다음과 같은 가설을 설정한다.
가설1: 플랫폼이 책정하는 판매수수료는 판매자(혹은 브랜드)별 마진율에 따라 다르게 나타날 것이다.
2.3.2 모바일 판매의 매출 비중
양면시장의 플랫폼은 판매수수료의 책정에 있어서 판매자의 독립적인 이익(stand-alone benefit)으로서의 지불의사액 이외에 양면시장의 관리자로서 판매자와 구매자 간 상호작용을 통해 얻게 되는 네트워크 이익(network benefit)을 보다 중요하게 고려하는 경향이 있다. 그 결과 양면시장의 플랫폼은 수수료 변화에 민감한 그룹에게 상대적으로 낮은 수수료를 부과하여 그룹 간 네트워크효과를 더욱 강화하려는 유인이 있다고 논의되고 있다(Belleflamme and Peitz, 2021). 이하에서는 이러한 논의를 모바일 선물하기 시장의 판매수수료 차별화에 적용해 보고자 한다. 이를 위해 Rochet and Tirole(2003)이 제시한 기본 모형을 토대로 하되 구매자 수는 외생적으로 결정된다는 가정을 추가하기로 한다. 즉, Rochet and Tirole(2003)의 모형과 달리 모바일 선물하기 시장에서 모바일 선물하기 시장에 참여하는 잠재적 구매자의 수는 플랫폼이 운영하는 (외생적으로 결정되는) 메신저 가입자와 동일하다고 가정한다.
모바일 선물하기 시장에서 플랫폼은 독점적 메신저를 운영하고 있으며 플랫폼은 구매자에게 메신저 가입이나 사용에 대한 별도의 수수료를 부과하지 않으며 판매자로서 n개의 브랜드가 있다고 가정하자. 브랜드 $i$ $(i = 1, \ldots, n)$의 상품가격과 단위당 비용이 각각 $p_i$, $c_i$이며 판매수수료 $m_i$가 주어졌을 때 모바일쿠폰을 취급할 조건, 즉 브랜드 $i$의 모바일쿠폰 참여조건은 앞서 논의한 바와 같이 $\dfrac{p_i - c_i}{p_i} \geq m_i$ 가 된다. Rochet and Tirole(2003)에 따르면 각 참여자가 플랫폼에 참여할 확률은 잠재적인 플랫폼 거래를 나타내는 참여자별 준수요함수(quasi-demand function)가 되며 실제 플랫폼 거래를 나타내는 수요함수는 이러한 각 참여자별 준수요함수의 곱으로서 정의된다. 구매자수가 외부적으로 고정되어 있으므로 수요함수는 판매자의 준수요함수인 $N_s^i(m_i) = \Pr\left(m_i \leq \dfrac{p_i - c_i}{p_i}\right)$ 가 된다. 플랫폼 거래당 $\mu$ 만큼의 한계비용이 발생하며 구매한 모바일쿠폰이 모두 사용된다고 가정할 때, 모바일쿠폰 구매자와 브랜드간 상호작용(모바일쿠폰의 구매)을 통해 $n$개의 브랜드로부터 얻을 수 있는 플랫폼의 이윤($\pi$)은 다음과 같이 된다.
$N_s^{i\prime}(m_i) = \dfrac{\partial N_s^i}{\partial m_i}$ 라고 하면 이윤극대화의 1차조건은 다음과 같다.
브랜드 $i$의 판매수수료 탄력성을 $\epsilon_i = -\dfrac{N_s^{i\prime}(m_i)}{N_s^i(m_i)}\, m_i$ 라고 하면 위 식은 다음과 같이 정리할 수 있다.
위 식은 일반적인 독점기업의 가격차별화 조건과 마찬가지로 일정한 한계비용하에서 가격과 탄력성이 서로 역의 관계가 되어야 함을 보여준다. 즉, 브랜드 $i$의 판매수수료 탄력성($\epsilon_i$)이 클수록 이윤극대화를 위해 플랫폼이 책정하는 판매수수료($m_i$)는 작아져야 함을 보여준다. 이러한 탄력성의 크기는 시장에 존재하는 대체재의 유무와 밀접한 관계가 있다. Rochet and Tirole(2003)은 복수의 플랫폼이 서로 경쟁하는 멀티호밍(multihoming)의 정도가 증가할수록 판매자의 수수료 탄력성은 증가한다고 하였다. Cutolo and Kenney(2021)에 따르면 멀티호밍은 다음과 같은 3가지 유형으로 구분해 볼 수 있다.
첫 번째는 전통적인 형태의 플랫폼 멀티호밍으로 유사한 중개서비스를 담당하는 복수의 플랫폼이 존재하는 경우이다. 경쟁적인 플랫폼이 존재하는 멀티호밍이 발생하는 경우 판매수수료에 대한 인하 압박이 증가할 수 있다. Evans(2003)은 멀티호밍이 아직 시장에서 관찰되지 않는다 할지라도 멀티호밍의 가능성만으로 수수료 책정에 심각한 영향을 준다고 하였다. 그러나 모바일 선물하기 시장에서 플랫폼이 압도적인 메신저 네트워크의 고객기반(installed base)을 바탕으로 한다면 당분간 위협적인 플랫폼의 출현은 쉽지 않을 수 있다. 또 구매자들이 특정 플랫폼 이용에 대한 선호(충성도)를 가지고 있을 경우 비록 멀티호밍에 참여한다고 해도 플랫폼은 판매자에 대해 상당한 시장지배력을 가지게 된다(Teh et al., 2023). 즉, 구매자들이 강한 플랫폼 충성도를 가지는 경우 판매자가 낮은 수수료를 위해 플랫폼을 변경하는 경우에 구매자이탈에 따른 더 큰 손해가 예상되기 때문이다.
두 번째는 채널 멀티호밍으로 판매자는 비플랫폼 채널(nonplatform channels)을 개발함으로써 기존 플랫폼과의 역학관계를 변화시킬 수 있다. 기존의 제3자 플랫폼을 이용하는 대신 최근 많은 수의 소매업자(혹은 브랜드)들은 스스로 자사앱(self-operated platform)을 구축함으로서 유통채널의 다변화를 꾀하고 있다(Jiang et al., 2021). 우리나라에서도 스타벅스, KFC, 버거킹, 도미노피자 등 대형 프랜차이즈부터 중소형 프랜차이즈까지 주로 배달앱을 중심으로 자사앱 및 스마트오더에 의한 픽업서비스가 크게 증가하고 있다(조주홍, 2024). 브랜드가 자사앱을 직접 구축하는 이유는 제3자 플랫폼이 부과하는 수수료 부담뿐만 아니라 시장주도권의 확보, 거래정보의 축적, 가격에 대한 통제력 등의 요인이 있으며 이와 함께 화이트 라벨(white label) 방식의 빠르고 저렴한 플랫폼 개발이 가능해졌다는 점도 중요한 원인으로 작용하고 있다(Micallef et al., 2023). 이러한 자사앱은 기존의 중개플랫폼을 바이패스(bypass)하여 판매자와 구매자가 직접 만나는 다양한 탈중간상현상(disintermediation)의 일종이라고 볼 수 있다(Gu and Zhu, 2021). 높은 수수료와 낮은 판매가격 등 판매자의 부담증가, 구매자와 판매자 간 반복거래, 거래에서의 익명성중시, 배송의 복잡성 증가 등이 플랫폼 회피의 주요 요인이 된다(Ladd, 2022). 예를 들어 기존의 집중화된 플랫폼의 네트워크를 통해 연결된 후 실제 거래는 직접 판매, 자사앱, 블록체인이나 스마트 계약(smart contracts)의 분산화된 자율조직(DAO)을 이용하여 회피하는 방안들은 기존 플랫폼에게 위협적인 대안이 될 수 있다(Ladd et al., 2024).
세 번째는 플랫폼이 주도하는 모바일 매출비중을 줄이려는 다양한 시도를 들 수 있다. 예를 들어 유튜버 등 컨텐츠 판매자의 경우 자신의 증가된 지명도를 활용하여 플랫폼 의존도를 줄이는 다양한 수익활동을 전개할 수 있다(Cutolo and Kenney, 2021). Micallef et al.(2023)는 상품 브랜드의 입장에서도 플랫폼에 참여하는 것과는 별도로 플랫폼과의 비대칭적 역학관계와 의존성 심화를 염려하여 자신의 기존 자원 및 고객/공급자와의 관계를 강화하고자 하는 경향이 있다고 하였다. 실제 오프라인 브랜드는 모바일 수요를 흡수하거나 대체할 수 있는 다양한 시도를 하게 된다. 오프라인 매장에서의 소비를 촉진시키기 위한 다양한 변화를 꾀하거나 브랜드 상품을 선물하는 경우에도 모바일쿠폰뿐만 아니라 자사 웹사이트와의 O2O(Online to Offline) 서비스강화 등 브랜드 매장에서의 직접 구매를 유도할 수 있다.
이러한 멀티호밍 가능성은 플랫폼이 주도하는 모바일쿠폰의 이용도를 감소시켜 직접 판매를 증가시키거나 판매자의 플랫폼 참여나 가입에도 영향을 줄 수 있다. 이에 따라 브랜드별 다양한 멀티호밍의 정도에 따라 플랫폼이 부과하는 수수료에 대한 탄력성 역시 변화할 것이다. 일반적으로 어떤 브랜드의 전체 판매액에서 특정 플랫폼이 차지하는 매출비중이 큰 포획 판매자(captive seller)의 경우 플랫폼 의존도가 증가하므로 수수료 변화에 대한 탄력성은 작아진다고 볼 수 있다. 반면에 높은 판매비중은 브랜드와 플랫폼 간 높은 상호의존성을 나타내는 측면도 존재한다. 이 경우 플랫폼은 핵심 브랜드와의 관계 유지를 위해 수수료 인하 등과 같은 인센티브를 제공할 수 있다(Cutolo and Kenney, 2021). 예를 들어 플랫폼 내의 스타벅스와 같은 간판 판매자(marquee seller)의 존재는 플랫폼의 매력도를 증가시키므로 구매자에게 매우 높은 서비스 이용 동기를 제공한다(Rochet and Tirole, 2003). 이럴 경우 플랫폼의 입장에서는 수수료 수입보다도 해당 판매자의 유지로 인한 구매자 증대효과를 더욱 고려할 수 있다. 이상으로부터 본 연구에서 플랫폼 판매수수료에 대한 판매자의 플랫폼 참여에 대한 탄력성 혹은 민감도는 판매자의 매출 중 플랫폼 판매가 차지하는 비중(쿠폰매출비중)과 밀접한 관련이 있다고 가정한다. 이러한 매출비중이 판매수수료에 미치는 영향은 가설1에 설정한 마진율이 판매수수료에 미치는 영향과 독립적으로 발생할 수도 있고 결합되어 발생할 수도 있다. 따라서 다음과 같은 2개의 가설을 설정한다.
가설2: 판매자(혹은 브랜드)의 쿠폰매출비중은 플랫폼의 판매수수료에 독립적으로 영향을 미칠 것이다.
가설3: 판매자(혹은 브랜드)의 쿠폰매출비중은 마진율과 결합되어 플랫폼의 판매수수료에 영향을 미칠 것이다.
Ⅲ. 연구방법
3.1 자료수집
설문조사는 중소기업중앙회의 협조를 얻어 전국의 프랜차이즈의 가맹점주를 대상으로 주요 플랫폼의 모바일 선물하기 쿠폰 관련 현황을 파악하기 위한 조사의 일환으로 실시하였다. 2024년 9월과 11월에 걸쳐 전문리서치업체에 의해 모바일 선물하기 쿠폰을 취급하고 있는 50개 브랜드에 대하여 브랜드당 5개의 가맹점포를 추출하여 총 250명의 가맹점주를 대상으로 이루어졌다. 가맹점의 표본 추출은 전국적인 사업장을 대상으로 하되 수도권 및 비수도권이 6대4의 비율로 적절히 반영되도록 하였으며 조사대상 업종은 모바일 선물하기 쿠폰의 사용 현황을 감안하여 식음료 프랜차이즈로 한정하였다. 설문조사의 항목은 크게 가맹점포의 일반 운영현황, 모바일쿠폰의 취급현황에 대하여 진행하였다. 조사대상 가맹점의 운영현황을 보면 수도권(서울, 경기, 인천)지역에서 61.2%, 비수도권지역은 38.8%이며 가맹점별 취급품목은 커피전문 29.3%, 피자햄버거 26.0%, 제과 12.6%, 치킨전문 18.0%, 기타 14.2%로 나타났다. 이중에서 결측치가 있거나 부정확한 응답을 보인 23개를 제외한 227개의 응답이 실증분석에 사용되었다.
3.2 변수의 측정
실제 설문조사에 앞서 실제 가맹점주 및 주요 플랫폼을 대상으로 사전 예비조사를 실시하였다. 이를 통해 다음과 같이 설문지의 내용을 수정보완 하였다. 첫째, 모바일 선물하기 쿠폰을 지칭할 수 있는 이쿠폰 서비스, 온라인 선물하기 서비스 등 다양한 명칭을 설문에서는 모바일쿠폰으로 통일하였다. 둘째, 모바일 수수료를 측정하기 위한 설문 문항은 가맹 점포가 실제 응답하기 용이하도록 “모바일쿠폰에 의한 매출 대비 모바일쿠폰 수수료의 지출 비중(%)”을 질문하는 것으로 정하였다. 이러한 이유는 플랫폼과 쿠폰사업자(혹은 브랜드)간에 책정되는 브랜드별 모바일수수료는 개별 가맹점포의 입장에서는 인지하기 어렵다는 점을 고려한 것이다. 그러나 실제 매장에서 모바일쿠폰에 의한 매출이 발생하는 경우 플랫폼은 쿠폰사업자와 브랜드에 대해 정산한 다음 그 정산차액을 브랜드와 가맹점이 정산하여 최종 차액을 가맹점이 모바일쿠폰에 의한 매출수입으로 하게 된다. 따라서 이 경우 동일 브랜드 내 가맹점별 차이 및 플랫폼 상단(upstream)에서 책정하는 모바일쿠폰 수수료와 실제 하단(downstream)에 위 위치한 가맹점포가 인지하는 모바일쿠폰 수수료 간에 차이가 발생할 수 있다. 셋째, 가설1의 가맹점별 마진율을 측정할 수 있는 변수로 가맹점별 영업이익률을 선택하여 설문하였다. 그러나 일반적으로 영업이익률은 단위당 생산비용 이외에도 인건비, 임대료, 판매비 등 고정비용 및 간접비용을 포함한 수익성을 반영하므로 위에서 논의된 가격과 변동비 간의 단순 비율로서의 마진율과는 차이가 발생할 수 있다. 마지막으로 가설2의 검증을 위하여 사용하는 쿠폰매출비중은 모바일쿠폰에 의한 매출이 총매출(직접 판매 포함)에서 차지하는 비중을 조사하여 구하였다.
다음의 표 1
Table 1 주요 변수의 기초 통계량
| 변수 | 표본수 | 평균 | 표준편차 | 중간값 | 최소 | 최대 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 모바일수수료 | 가맹점 (전체) | 227 | 6.1 | 3.3 | 6.0 | 1.0 | 30.0 |
| 브랜드 (가맹점 중간값) | 50 | 6.1 | 2.5 | 6.9 | 2.0 | 11.0 | |
| 영업이익률 | 가맹점 (전체) | 227 | 17.2 | 6.7 | 17.0 | 0.0 | 45.0 |
| 브랜드 (가맹점 중간값) | 50 | 17.1 | 5.2 | 15.0 | 10.1 | 30.0 | |
| 쿠폰매출비중 | 가맹점 (전체) | 227 | 9.7 | 14.0 | 5.0 | 0.1 | 85.0 |
| 브랜드 (가맹점 중간값) | 50 | 8.5 | 10.1 | 4.8 | 1.0 | 50.0 | |
다음의 그림 2
영업이익률 1%의 증가는 모바일수수료 0.08%가 상승하는 관계를 가지며 브랜드별 중간값 표본에서는 영업이익률 1% 증가에 모바일수수료가 0.15% 상승하는 관계를 보이고 있다. 그러나 두 가지 모형에서 R²는 각각 0.025와 0.093에 불과하였다. 이는 영업이익률이 모바일수수료와 관계는 있으나 전체 변동성의 10% 미만을 설명하므로 모형의 예측적 활용은 매우 제한적이라고 할 수 있다.
Ⅳ. 가설검증 및 논의
4.1 가설1의 검증
먼저 영업이익률이 모바일수수료에 미치는 영향을 알아보기 위하여 회귀분석의 결과를 보면 다음의 표 2
Table 2 가설1의 회귀분석 결과
| 종속변수 | ||
|---|---|---|
| 모바일수수료 | ||
| 가맹점 (전체) | 브랜드 (가맹점 중간값) | |
| 영업이익률 | 0.078* (2.424) | 0.148* (2.220) |
| Constant | 4.767** (7.999) | 3.529** (2.964) |
| N = 227, F(1,225) = 5.876*, $R^{2}$=0.025 | N = 50, F(1,48) = 4.930*, $R^{2}$=0.093 | |
*p < 0.05, **p < 0.01
회귀분석 결과 표 2에서 보는 바와 같이 두 가지 표본에서 모두 영업이익률은 모바일수수료에 정의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타나 가설1이 채택됨을 알 수 있다. 즉, 전체 표본에서 가맹점의
4.2 가설2와 가설3의 검증
다음으로 영업이익률이 모바일수수료에 미치는 영향이 가맹점(혹은 브랜드)의 모바일쿠폰의 매출비중에 따라 어떻게 달라지는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 모바일쿠폰의 매출비중이 독립변수 혹은 영업이익률의 조절변수로서 모바일수수료에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 그림 3
다음의 표 3
Table 3 가설 2와 가설 3의 회귀분석 결과
| 종속변수 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 모바일수수료 | ||||
| 쿠폰매출비중 : 독립변수 | 쿠폰매출비중 : 조절변수 | |||
| (1) 가맹점 (전체) | (2) 브랜드 (가맹점 중간값) | (3) 가맹점 (전체) | (4) 브랜드 (가맹점 중간값) | |
| 영업이익률 | 0.077* (2.372) | 0.136* (2.077) | 0.144* (3.823) | 0.246** (2.959) |
| 쿠폰매출비중 | -0.009 (-0.557) | -0.038 (-1.120) | 0.147** (2.970) | 0.264 (1.750) |
| 영업이익률×쿠폰매출비중 | -0.010** (-3.303) | -0.017* (-2.053) | ||
| Constant | 4.874** (7.770) | 4.006** (3.175) | 3.772** (5.398) | 2.016 (1.294) |
| N=227 F(2,224)=3.084* $R^{2}$=0.027 | N=50 F(2,47)=3.104* $R^{2}$=0.117 | N=227 F(3,223)=5.783** $R^{2}$=0.072 | N=50 F(3,46)=3.617* $R^{2}$=0.191 | |
*p < 0.05, **p < 0.01
표 3의 (1)과 (2)와 같이 모바일쿠폰의 매출비중이 독립변수로 설정되는 경우 가맹점 (전체) 표본과 브랜드 (가맹점 중간값) 표본에서 모두 쿠폰매출비중은 모바일수수료와 음의 관계를 보이나 통계적으로 유의하지 않음을 알 수 있다. 반면에 표 3의 (3)과 (4)와 같이 모바일쿠폰의 매출비중이 영업이익률의 조절변수로 설정되는 경우 영업이익률과 쿠폰매출비중의 상호작용항의 계수는 전체 표본과 브랜드 (가맹점 중간값) 표본에서 모두 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 따라서 가설2는 기각되며 가설3은 채택된다. 이러한 결과는 쿠폰매출비중이 모바일수수료에 직접적인 영향을 미치는 것이 아니라 영업이익률이 모바일수수료에 미치는 영향을 조절하는 역할이 있음을 의미한다. 즉 점포(브랜드)의 영업이익률은 그 점포(브랜드)의 쿠폰매출비중에 따라 플랫폼이 행하는 모바일수수료 책정에 차별적 영향을 미치게 된다. $R^{2}$의 경우 0.072(가맹점 전체)와 0.191(브랜드 중간값)로 다소 상승하였지만...
측적 활용은 여전히 제한적이라고 할 수 있다. 영업이익률, 모바일수수료, 쿠폰매출비중을 각각 $X, Y, W$라 하면 가맹점(전체)를 대상으로 한 표 3의 (3)에 따른 회귀모형은 다음과 같이 표시할 수 있다.
여기서 $X$의 기울기인 $f(W) = 0.144 - 0.01W$는 영업이익률($X$)이 모바일수수료($Y$)에 미치는 영향이 쿠폰매출비중($W$)의 변화에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. $f(W)$는 $W = 14.4$일 때 0의 값을 가진다. 즉, 전체 표본의 경우 쿠폰매출비중이 14.4%보다 낮을 경우에는 $f(W) > 0$ 되어 모바일수수료는 영업이익률에 따라 증가하지만 쿠폰매출비중이 14.4%보다 클 경우에는 $f(W) < 0$이 되어 반대로 모바일수수료가 영업이익률에 따라 감소한다는 것을 보여준다. 마찬가지로 브랜드(가맹점 중간값) 표본을 대상으로 표 3의 (4)에 따른 회귀모형에서 기울기 $g(W) = 0.246 - 0.017W$는 14.5일 때 0의 값을 가진다. 즉, 브랜드 중간값 표본일 경우 쿠폰매출비중이 14.5%보다 낮을 경우에는 $g(W) > 0$ 이 되어 모바일수수료는 영업이익률에 따라 증가하지만 14.5%보다 클 경우에는 $g(W) < 0$ 이 되어 반대로 모바일수수료가 영업이익률에 따라 감소한다는 것을 알 수 있다.
이러한 조절효과를 시각화할 때 보통 조절변수의 특정값에 따라 종속변수와 독립변수 간의 관계를 도식화하게 된다(Dawson, 2014). 여기서는 조절변수의 특정값으로 흔히 사용하는 평균과 평균±표준편차의 값 대신에 Hayes(2022)의 권고에 따라 백분위 값인 16분위, 50분위, 84분위 값을 사용하고자 한다. 이는 평균과 평균±표준편차의 경우, 분포의 왜곡(skewness)정도에 영향을 받아 조절변수가 적절한 범위를 벗어나는 경우가 종종 발생할 수 있기 때문이다(Hayes, 2022).
가맹점(전체) 데이터에서 쿠폰매출비중이 16분위, 50분위, 84분위의 값인 1.0%, 5.0%, 20.0%를 각각 대입해 보면 $f(1) = 0.1345, f(5) = 0.0953, f(20) = -0.0519$임을 알 수 있다. 즉, 점포의 쿠폰매출비중이 1%(낮음) 혹은 5%(중간)일 경우 모바일수수료는 영업이익률에 따라 증가한다. 그러나 이 경우 쿠폰매출비중이 증가함에 따라 증가율인 $f(W)$ 값은 감소함을 알 수 있다. 점포의 쿠폰매출비중이 20%로 높은 경우 모바일수수료는 영업이익률에 따라 오히려 감소하게 된다. 이제 이러한 쿠폰매출비중의 3가지 값에 있어서 영업이익률($X$)의 함수로서 모바일수수료($\hat{Y}$)을 표시하면 다음 그림 4
일반적으로 매출비중이 높으면 플랫폼 의존도를 심화시켜 판매자는 특정 이커머스에 대한 거래의존도가 높을수록 대체거래선의 확보 및 전환에 상당히 어려움을 겪을 수 있다. 그렇다면 이커머스의 판매자는 판매수수료, 납품가, 대금 정산 방식 및 정산 주기 등 거래조건을 설정, 변경함에 있어 이커머스 플랫폼과 대등한 협상력을 발휘하는 것이 어려울 수 있다(공정거래위원회, 2024a). 그러나 본 연구에서는 쿠폰매출비중과 모바일수수료와의 뚜렷한 직접적 관계는 보이지 않았다. 그 대신 쿠폰매출비중이 판매자의 영업이익률에 연계되어 모바일수수료에 영향을 주는 변화를 보이고 있다. 즉 쿠폰매출비중이 낮을 때는 영업이익률에 따라 증가하다가 비중이 높아지면서 감소하는 경향을 보이고 있다.
이같은 측면은 지배적 고객기반을 가진 플랫폼이 모바일 선물하기라는 새로운 영역으로 진출하면서 직접 판매망을 갖춘 빅브랜드 및 주요 브랜드에 대해 지배적 권한을 행사하기보다는 시장성장을 위한 상생관계를 유지하는 전략일 수 있다고 보여 진다. 이러한 상생관계는 플랫폼이 새로운 모바일 선물하기 환경에서 판매자와 에코시스템(platform-based ecosystems)을 구축하려는 전략의 일환으로 이해할 수 있을 것이다(Jacobides et al., 2018).
조절변수 값에 따른 기울기의 통계적 유의성을 조사하는 데에는 위와 같이 특정한 조절변수의 값을 임의로 선택하여 유의수준을 조사하는 pick-a-point 방식과 JN 방식(Johnson-Neyman technique)으로 대별할 수 있다. 그러나 pick-a-point 방식은 선택된 조절변수에 따라 기울기의 유의성이 달라질 수 있다는 임의성이 존재한다(Spiller et al., 2013). 반면에 JN 방식은 유의수준의 경계값과 일치하는 조절변수값을 도출하여 전체적인 조절변수의 영역에서 기울기의 유의적인 영역과 비유의적인 영역을 구분하고자 하는 방식이다(Keng et al., 2016).
그림 5
4.3 수수료 상한제의 효과 예상
2024년 12월 공정거래위원회(공정거래위원회, 2024b)는 8% 수수료 상한제의 실행 방안을 마련한 바 있다. 이러한 수수료 상한제의 실행을 가정하여 50개 브랜드를 2개의 그룹으로 구분해 보면 다음의 표 4
Table 4 수수료 상한제에 따른 브랜드 그룹의 특징
| 그룹 | 브랜드 수 | 평균 모바일수수료 | 평균 영업이익률 | 쿠폰매출비중에 따른 브랜드 수 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| < 14.5 | ≥ 14.5 | |||||
| 브랜드 (가맹점 중간값) | 그룹 1 (모바일수수료 < 8) | 34 | 4.76 | 15.8 | 25(18) | 9 |
| 그룹 2 (모바일수수료 ≥ 8) | 16 | 8.83 | 19.9 | 15(12) | 1 | |
*( )안은 유의적인 쿠폰매출비중(W < 6.7)에서의 수치임
결론적으로 수수료 상한제의 실시에 따라 수수료가 인하되는 경우는 그룹2의 16개 브랜드와 높은 쿠폰매출비중으로 수수료 감소가 예상되는 그룹1의 9개 브랜드 등 조사대상 중 절반에 해당하는 25개 브랜드에서 찾을 수 있다. 이같은 사실은 역으로 그룹1의 브랜드 중 쿠폰매출비중이 낮은 25개 브랜드에서의 높은 수수료 상승 가능성을 암시한다고 할 수 있다. 이들 브랜드의 평균 영업이익률이 그룹2에 비해서 상대적으로 낮음을 감안할 때 소규모 브랜드 가맹점주들의 부담 완화를 주목적으로 하는 수수료 상한제의 도입 취지가 얼마나 실현될지는 불투명하다고 할 수 있다.
수수료 상한제의 실시가 예상과 다른 결과를 가져올 수 있다는 논의는 다수의 논문에서 발견된다. Wang and Wright(2025)는 수수료 상한제하에서 발생할 예기치 않은 결과로서 플랫폼이 판매수수료 이외에 규제를 받지 않는 홍보, 검색, 리스트순위 등에 대한 수수료를 인상할 위험성이 높다고 하였다. Li and Wang(2025)은 이중차분분석을 통해 배달수수료 상한제가 실시된 샌프란시스코 지역의 독립적 음식점들은 배달플랫폼으로 하여금 추천배제 등 차별적 대우를 받아 수수료 상한제의 적용을 받지 않는 체인 음식점에 비해서 주문과 수입에서 감소를 보였다고 밝혔다. 이외에 Anderson and Bedre Defolie(2025)는 앱스토어의 앱에 대한 수수료 상한제가 앱디바이스의 가격을 인상시켜 구매자(소비자)의 후생을 저하시킬 수 있다고 하였다.
Ⅴ. 연구결과 및 시사점
5.1 연구결과 요약 및 시사점
그동안 양면시장에서 플랫폼 수수료에 대한 연구는 플랫폼 참여자인 판매자와 구매자의 그룹 간 수수료 차별화에 관한 논의가 주를 이루어 왔다. 또 이러한 그룹 간 수수료 차별화가 어떠한 요인의 영향을 받는가에 대한 논의보다는 차별화의 결과가 플랫폼의 이윤, 사회후생 등에 어떠한 영향을 미치는가 에 논의의 초점이 있어왔다. 이에 반해 본 연구에서는 플랫폼의 판매수수료 차별화에 영향을 주는 요인을 실증적으로 규명하고자 했다는 점에서 기존의 연구와 차이가 있다고 할 수 있다.
본 연구는 모바일 선물하기 시장에서 플랫폼의 모바일수수료 책정시 영향을 줄 수 있는 변수들을 고려하고 이러한 변수들 간의 관계를 가맹점을 대상으로 한 설문조사를 통해 검증하고자 하였다. 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 모바일수수료는 가맹점(혹은 브랜드)의 영업이익률과 정의 관계가 있음을 보였다. 즉, 이윤극대화하는 플랫폼은 가맹점(혹은 브랜드)의 지불의사액에 비례해서 모바일수수료를 책정하려는 유인이 있음을 보였다. 둘째, 모바일수수료에 대한 가맹점(브랜드)의 민감도를 반영할 수 있는 쿠폰매출비중의 변화에 따라 영업이익률이 모바일수수료에 미치는 영향이 조절될 수 있음을 검증하였다. 즉 낮은 쿠폰매출비중에서 모바일수수료는 영업이익률에 따라 증가하지만 큰 쿠폰매출비중에서는 반대로 모바일수수료가 영업이익률에 따라 감소한다는 것을 확인하였다.
본 연구의 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 우리나라 모바일 선물하기 서비스는 채팅창안에서 선물을 매개로 고마운 감정을 주고받는다는 혁신성과 편의성을 가지고 등장한 서비스라고 할 수 있다. 이에 따른 성장추세에도 불구하고 플랫폼이 판매자에게 부과하는 차별적인 판매수수료 체계에 대한 시장의 이해도는 매우 낮은 것이 현실이다. 본 연구에서는 모바일 선물하기 시장의 참여자네트워크에서 기존의 이커머스 플랫폼과는 다른 특징을 구별하고자 하였다. 즉, 플랫폼의 독점적인 메신저네트워크에 속하는 구매자, 직접 판매를 담당하는 가맹점을 제외한 플랫폼과 브랜드 사업자간 수수료결정, 가격일치의 유지 등은 플랫폼으로 하여금 보다 차별적이며 판매자의 지불의사에 근거한 수수료 책정을 가능하게 하는 요인들이라고 할 수 있다. 둘째, 플랫폼의 입장에서 수수료 차별화는 보다 많은 판매자를 플랫폼서비스로 참여하게 하여 새롭게 형성된 시장규모를 확대시키는 것을 가능하게 한다(De Cornière et al., 2025). 즉 플랫폼은 더 많은 수수료 차별화를 통해 쿠폰매출비중이 높거나 더 많은 구매자를 유인할 수 있는 간판브랜드와 상생협력관계를 유지할 수 있음은 물론이고 당장의 수익성은 낮지만 창의적인 신규 브랜드의 플랫폼서비스 참여가 가능하도록 유인할 수 있다. 셋째, 새로운 시장환경에 직면하여 판매자는 제품판매의 플랫폼 의존도를 감소시키려는 독자적인 노력을 할 수 있다. 플랫폼이 부과하는 수수료 부담뿐만 아니라 시장주도권의 확보, 거래정보의 축적, 가격에 대한 통제력 등의 요인들로 인하여 자신의 기존 자원 및 고객/공급자와의 관계를 강화하고자 할 것이다. 기존 오프라인 매장에서의 소비를 촉진시키거나 자사앱을 통해 기존 플랫폼이 제공하는 서비스를 우회하는 등 플랫폼이 주도하는 모바일 수요를 흡수하거나 대체할 수 있는 다양한 시도를 강구할 수 있다. 넷째, 최근에 도입된 수수료 상한제가 대다수 중소 브랜드들에 대해 실질적 수수료인하 효과를 가져오기 위해서는 최적수수료의 문제 등 발생가능한 시장성과에 대한 진지한 검토가 필요하다고 볼 수 있다(Anderson and Bedre Defolie, 2025; Tirole and Bisceglia, 2025). 이외에 브랜드별 매출수준에 따른 수수료구간제 등 중소브랜드를 위한 보다 다양한 방안의 검토도 필요할 것이다(Lu et al., 2025).
5.2 연구의 한계 및 향후 연구 방향
본 연구가 가진 이론적 실무적 시사점에도 불구하고, 본 연구는 몇 가지 한계점을 내포하고 있어 향후 연구에서는 이를 보완할 필요가 있다. 첫째, 본 연구는 비록 플랫폼이 설정하는 수수료 차별화의 요인을 실증적으로 분석하여 유의적인 관계를 밝혔지만 실증분석에서 사용된 데이터는 플랫폼 서비스를 받는 판매자(가맹점)의 설문조사에 의존하였다는 한계가 있다. 즉, 플랫폼이나 브랜드 등 판매수수료 계약 당사자들에 대한 직접적인 자료를 활용할 경우 연구결과의 적합도 및 설명력을 더욱 높일 수 있다고 생각된다. 둘째, 현재 모바일 선물하기 시장에서는 카카오가 거의 지배적인 사업자로서 위치를 점하고 있어 본 연구의 이론적 모형에서는 독점적인 플랫폼 사업자가 존재하는 시장을 가정하였다. 그러나 다른 플랫폼사업자의 경우에도 아직 절대액은 미미하지만 거래량 및 거래액이 계속 증가하고 있는 추세라고 할 수 있다(이신혜, 2022). 본 연구에서는 멀티호밍의 세 가지 유형 중 비플랫폼채널(nonplatform channels)과 직접 판매에 주목하였지만 이러한 플랫폼 간 멀티호밍 가능성도 플랫폼이 주도하는 모바일쿠폰의 이용도를 감소시켜 판매자의 플랫폼 참여나 가입에 영향을 줄 수 있음을 충분히 고려할 수 있다. 이러한 멀티호밍의 정도에 따라 플랫폼이 부과하는 수수료에 대한 탄력성 역시 변화할 것이다. 따라서 향후 수수료 탄력성에 대한 실증 분석 및 플랫폼 간 멀티호밍의 가능성 혹은 브랜드의 멀티호밍 여부 등의 요인을 추가한 좀더 경쟁적인 상황을 가정한 모형분석이 요구된다고 할 수 있다(Teh et al., 2023). 셋째, 현재 모바일 선물하기 시장에서 플랫폼은 직접 판매와의 가격일치를 추구함과 동시에 구매자의 플랫폼 가입 및 이용을 증가시킬 수는 다양한 방안들을 구사하고 있다. 이러한 방안들은 더 많은 메신저가입자들을 모바일 선물하기 시장으로 유입시킬 수 있으며 이렇게 증가된 구매자들은 결국 더 많은 신규 브랜드들의 플랫폼 참여를 유인할 것이다. 그러나 본 연구에서는 브랜드에 대한 수수료차별화에 주목하기 위하여 플랫폼 메신저의 가입자수를 모바일 선물하기의 잠재적인 구매자로 가정하여 플랫폼에 참여하는 구매자수를 외생적으로 고정하였다. 따라서 추후 연구에서는 플랫폼 내 브랜드와 구매자 간 상호작용에 의한 그룹 간 네트워크효과를 적극적으로 고려할 필요가 있다(Belleflamme and Peitz, 2021). 넷째, 정보비대칭성을 가진 플랫폼에 의한 과다수수료와 그에 따른 중소사업자에 대한 영향 등의 문제는 우리나라만이 아닌 전세계적인 이슈로 진행되고 있다. 본 연구에서는 연구결과를 활용하여 최근에 모바일 선물하기 시장에 도입된 수수료 상한제가 소규모 브랜드의 판매수수료에 어떠한 영향을 줄 수 있는지를 논의하였지만 향후 수수료 상한제의 규제프레임을 위한 플랫폼의 시장창출효과, 플랫폼의 구매자 편리성에 대한 투자 등 이론적 논의(Gomes and Mantovani, 2025) 및 수수료 및 상품가격의 변화, 소비자후생의 변화 등 경제적 효과에 대한 실증적 부분에서의 보다 심층적인 연구가 필요하다고 할 수 있다.