정가는 정직했다
문제는 그 값에 팔린 적이 없다는 것이다 가격 · 올리브영 119개 매대 × 13,780개 상품 × 7주 가격 이력 · 공개 데이터 분석

열어 보고 처음 든 생각은 흔한 의심이었다. 정가를 높게 걸어 놓고 할인처럼 보이게 하는 것 아닌가. 확인해 보니 아니었다. 정가는 정직했다. 그런데 정직한 정가를 확인하고 나니 더 곤란한 것이 보였다 — 넷 중 하나는 7주 동안 그 정가에 팔린 적이 한 번도 없다. 할인을 하고 있는 게 아니라, 그게 값이다.

이 글은 그 차이가 왜 중요한지를 쓴다. 주문 데이터에서 둘은 똑같이 「할인 20%」로 찍히고, 할인율을 봐도 갈리지 않고, 그래서 대부분의 프로모션 성과 계산이 자기가 무엇을 재는지 모르는 채로 돌아간다.

01정가 칸이 세 줄에 한 줄씩 비어 있었다

2026년 6월 29일부터 8월 10일까지 7주, 119개 매대의 상위 100위를 매주 받았다. 원자료 75,149행, 상품 13,780개, 브랜드 2,044개. 각 행에는 그 주의 정가·판매가·할인율이 붙어 있다.

먼저 눈에 띈 것은 정가 칸이 24,775행(33.0%)에서 비어 있다는 것이었다. 비어 있다는 건 할인 표시가 없다는 뜻이다. 나머지 3분의 2에는 할인이 붙어 있다.

폭은 안 움직이고 범위만 넓어진다. 할인율이 10·20·30·40·50처럼 딱 떨어지는 값에 걸린 비율이 31.6%다. 값이 협상되는 게 아니라 규격에서 골라진다는 뜻이다.

02첫 의심은 틀렸다 — 정가는 조작돼 있지 않았다

여기서 멈추고 의심부터 검증했다. 정가를 부풀려 할인 폭을 만드는 것이라면, 정가가 자주 움직이거나 실제로는 그 값에 판 적이 없어야 한다. 넷을 쟀다.

두 번째 검사가 결정적이다. 어떤 상품이 3주는 할인 표시가 있고 4주는 없다면, 할인 없는 주의 실제 판매가와 할인 있는 주의 표시 정가를 맞춰 볼 수 있다. 97.2%가 원 단위까지 같았다.

그래서 문제는 정가가 거짓이라는 것이 아니다. 정가는 참인데, 상당수 상품이 그 값에 팔린 적이 없다는 것이다. 이건 훨씬 다루기 까다로운 종류의 문제다. 거짓말이면 바로잡으면 되지만, 이건 아무도 거짓말을 하지 않았는데 숫자가 안 나온다.

03넷 중 하나는 7주 내내 정가로 팔린 적이 없다

7주 전부에 등장한 상품 6,630개를 골랐다(전체 13,780개 중 48%). 이들에 대해 두 가지를 쟀다 — 몇 주나 할인 표시가 있었나, 그리고 실제 판매가가 움직였나.

맨 아랫줄이 이 글의 발견이다. 1,833개(27.6%)는 7주 동안 정가로 팔린 관측이 0건이다. 그중 745개는 한 걸음 더 나가 있다 — 7주 내내 판매가도 같고 할인율도 같다. 745개 전부가 할인율까지 완전히 동일했고, 그 값의 중위는 20.0%다.

이 결론이 「7주 전부 등장」이라는 좁은 조건 때문에 나온 것인지 확인했다. 조건을 풀어도 버틴다 — 2주 이상 등장한 11,297개로 넓히면 32.4%, 4주 이상 9,019개는 29.3%, 7주 전부는 27.6%다. 표본을 넓힐수록 오히려 조금 커진다.

04주문 데이터에서는 이 셋이 똑같이 찍힌다

여기가 이 글의 문제다. 위 표의 세 줄은 성격이 전혀 다르다.

그런데 주문 테이블에서는 둘째 줄과 셋째 줄이 구분되지 않는다. 둘 다 「정가 43,000 / 판매가 34,400 / 할인 20%」로 한 줄씩 찍힌다. 주문 한 건만 보면 그 20%가 이번 주에만 깎은 것인지, 반년째 그 값인지 알 방법이 없다.

이 경계는 서식이 그어 주지 않는다. 그런데 마케팅은 반드시 이 경계로 갈라야 한다 — 하나는 예산을 늘리거나 줄이는 결정이고, 다른 하나는 가격표를 고치는 결정이다. 같은 칸에 들어 있으면 두 결정이 하나의 숫자를 놓고 싸운다.

05「할인율이 깊으면 프로모션」도 성립하지 않는다

여기서 자연스러운 반문이 나온다. 주문 한 건만 보면 모르겠지만, 할인율을 보면 알지 않나 — 상시로 걸어 두는 건 얕고 진짜 행사는 깊을 텐데. 그럴듯해서 재봤다.

관측 12,831건과 18,844건이다. 중위가 소수점까지 같고, 다섯 구간 중 가장 크게 벌어진 칸도 3.6%p다. 평균은 21.7% 대 20.9% — 상시할인 쪽이 오히려 아주 조금 깊다.

이게 왜 중요한가. 많은 회사가 「일정 할인율 이상은 프로모션」 같은 규칙으로 이 경계를 대신하고 있다. 그 규칙은 여기서 작동하지 않는다. 무엇이 프로모션인지는 할인율의 크기가 아니라 그 상품이 할인 없이 팔린 주가 있었는가로만 갈리고, 그건 한 시점의 주문에는 들어 있지 않다. 시간이 필요하다.

06그래서 「프로모션 비중」은 하나의 숫자가 아니다

경계가 흐린 채로 계산하면 무슨 일이 벌어지는지 재봤다. 7주 상주 상품의 상품×주 관측은 46,410건이다.

이 27.6%p가 이 글이 만든 숫자다. 어느 원자료에도 없고, 정가 칸의 유무를 상품×주로 접어야만 나온다. 그리고 이 폭은 오차가 아니라 해상도다 — 주문 데이터만 가지고는 이 안 어디에 있는지 결정할 수 없다는 뜻이다.

남은 62.7%, 즉 진짜로 붙었다 빠졌다 하는 4,159개도 사정이 좋지 않다. 이들의 비할인 주는 중위 2주다. 1주뿐인 상품이 1,423개(34.2%), 2주 이하가 2,436개(58.6%)다. 증분을 재려면 「안 한 주」와 비교해야 하는데, 그 안 한 주가 한두 개 관측이다. 한 주의 날씨나 경쟁사 행사 하나가 결론을 뒤집는다.

07반복해서 관측된 프로모션은 4.1%뿐이다

비교 관측이 얇으면 보통 「여러 번 반복된 걸 모아 보자」로 간다. 한 상품이 할인을 켰다 껐다 여러 번 했다면, 그 반복이 곧 실험 반복이 된다. 그래서 간헐 할인 4,159개가 7주 동안 상태를 몇 번이나 바꿨는지 셌다.

절반(51.5%)은 전환이 한 번뿐이다. 7주 안에서 한 번 켜지고 끝났거나 꺼지고 끝났다는 뜻인데, 이건 프로모션인지 가격을 바꾼 것인지 이 창 안에서는 판별되지 않는다. 창의 끝에서 잘렸기 때문이다.

온전한 프로모션 한 사이클(켜졌다 꺼짐)이 관측된 것은 44.5%, 그리고 두 사이클 이상 반복된 상품은 169개, 4.1%다.

즉 기준선 문제는 관측을 모은다고 저절로 풀리지 않는다. 기록을 시작한 시점부터 쌓여야 하는 종류의 문제다. 지난 분기 주문을 다시 뒤져도 그 주의 정가가 안 남아 있으면 복원되지 않는다.

08잘 보이는 자리일수록 기준선이 없다

이 비율은 매대마다 완전히 다르다. 상주 상품이 30개 이상인 86개 매대를 줄 세웠다.

격차가 79.2%p다. 반복 구매가 잦고 브랜드 간 차이가 작은 소모품 쪽이 높고, 정가가 곧 정체성인 쪽이 낮다. 업종 평균으로 진단하면 이 격차가 통째로 사라진다.

매대 순위로도 갈린다.

측정이 안 되는 구간과 매출이 큰 구간이 겹친다. 그래서 「우리는 할인 ROI를 본다」는 말이 사실이어도, 정작 가장 중요한 상품에서는 그 ROI가 정의되지 않는다.

브랜드 층에서는 양극단이 크다. 7주 상주 상품이 5개 이상인 435개 브랜드 중, 171개(39.3%)는 기준선 0인 상품이 하나도 없고 25개(5.7%)는 전부가 기준선 0이다. 업계 관행이 아니라 회사마다 다른 선택이라는 뜻이다.

09안 쓴 지표와, 안 쓴 이유

처음에 더 그럴듯해 보인 지표가 있었다. 가격 진폭 — 한 상품의 7주 최고가와 최저가 차이를 평균으로 나눈 값이다. 7주 상주 상품의 중위가 14.8%, 상위 10%는 48%를 넘는다. 숫자만 보면 「가격이 이렇게 흔들린다」로 쓰기 좋다.

쓰지 않았다. 진폭 상위를 눈으로 열어 보니 이런 것들이었다.

(1매/30매) · [1개입/3개입/4개입/10개입] · 단품/기획 택 1 (50ml/200ml/500ml)

상품코드 하나에 용량·수량 옵션이 함께 묶여 있고, 표시가는 그중 하나다. 900원과 27,100원이 같은 코드에 들어 있으면 진폭은 549%가 되지만 그건 가격이 움직인 게 아니라 노출된 옵션이 바뀐 것이다. 실측으로도 그렇다 — 진폭 100%를 넘는 41개 중 43.9%가 상품명에 옵션 표지를 달고 있다(전체 평균 11.9%).

기준선 가용률은 이 오염에 덜 취약하다. 정가 칸의 유무만 보기 때문이다. 옵션 표지가 있는 상품의 기준선 0 비율은 32.1%, 없는 상품은 27.1% — 차이가 5%p다. 진폭에서 벌어지는 배수 단위 왜곡과는 성격이 다르다.

창을 7주로 잡은 것도 선택이다. 4주면 상시 가격과 「4주 연속 프로모션」이 구분되지 않는다 — 둘 다 전 주 할인으로 보인다. 반대로 반년으로 늘리면 정가 개정이 섞여 들어와 기준선이 옛 가격이 된다. 7주는 그 사이에서 잡은 값이고, 그래서 이 글은 「상시」를 「7주 내내」로만 말한다.

7주 상주 상품만 쓴 것도 그렇다. 관측이 짧을수록 기준선 0은 정의상 흔해진다 — 한 주만 잡힌 상품은 그 한 주가 할인이기만 하면 기준선 0이 된다. 실제로 1주만 등장한 2,483개는 57.5%, 3주는 35.2%, 7주 상주는 27.6%다. 짧은 관측을 섞으면 결론이 부풀려진다. 그래서 가장 보수적인 칸을 본문 숫자로 썼다.

관측 단위를 상품×주로 접은 것도 선택이다. 원자료는 매대별 랭킹이라 한 상품이 한 주에 최대 4개 매대에 등장한다(11.6%가 2칸 이상). 접지 않고 세면 매대를 넓게 차지한 상품이 여러 번 계산돼, 결과가 상시할인 쪽으로 기운다.

10그래서 무엇을 하라는 것인가

여기까지가 밖에서 보이는 것이다. 안에서 할 일은 셋이다.

㉮ 자. SKU별 기준선 가용률 = 비할인 관측 주 ÷ 총 관측 주. 계산에 필요한 것은 상품코드·주차·그 주의 실판매가, 그리고 정가뿐이다. 대부분의 회사가 이 넷을 이미 갖고 있지만 주 단위로 쌓아 두지 않아서 못 낸다.

㉯ 임계값은 0과 3이다. 두 값 다 임의로 고른 선이 아니다.

0 — 증분은 두 상태의 차이인데, 기준선이 0이면 한 상태가 존재하지 않는다. 효과가 작은 게 아니라 정의되지 않는다. 이 선은 통계가 아니라 논리에서 온다.

3 — 7주 창에서 비할인 주가 3주면 그중 한 주가 이상해도 중위값이 버틴다 (둘이 남는다). 2주면 이상한 한 주가 절반을 차지한다. 창이 13주면 이 값은 5가 된다 — 숫자가 아니라 「한 관측이 절반을 넘지 않을 것」이 기준이다.

㉰ 판단 규칙. 값을 대입하면 다음 행동이 정해진다.

이 규칙의 효과는 예산 조정이 아니라 회계 처리의 이동이다. 기준선 0인 물량이 판촉비에 남아 있으면 「할인을 줄이면 이익이 는다」는 결론이 나오는데, 실제로는 가격을 올리는 일이라 물량이 빠진다. 칸을 옮기고 나면 그게 가격 결정이라는 게 보인다.

귀사 데이터로 바로 해볼 수 있다. 지난 13주 주문에서 SKU별로 「정가에 팔린 주가 몇 주인가」를 세어 0·1~2·3+ 세 무더기로 나누고, 각 무더기의 매출 비중을 낸다. 0 무더기의 비중이 곧 지금 프로모션 리포트에서 빼야 할 몫이다. 이 글의 매대 실측으로는 그 몫이 관측 기준 40.5%였다.

그리고 그 주의 정가가 주문 테이블에 안 남아 있다면, 이 계산은 과거에 대해서는 불가능하다. 그때 할 일은 분석이 아니라 적재다 — 오늘부터 SKU×주로 정가와 실판매가를 함께 남기는 것. 13주 뒤에 위 세 무더기가 처음으로 계산된다.

11이 데이터로 못 보는 것

경계를 분명히 해 둔다. 아래는 이 글이 답하지 못하는 것들이다.

1. 판매량과 매출액이 없다. 모든 비율은 상품×주 관측의 몫이지 매출의 몫이 아니다. 「40.5%」를 매출 비중으로 읽으면 안 된다. 2. 표시가 아래의 할인은 보이지 않는다. 쿠폰·카드사 할인·멤버십은 이 데이터에 안 잡힌다. 실제 지불가는 여기서 본 것보다 낮고, 그렇다면 기준선은 더 희박하다. 3. 상위 100위만 수집했다. 그리고 상위 매대일수록 기준선 0이 많다 (31.0% vs 25.1%). 매대 전체로 넓히면 27.6%는 내려갈 것이다 — 이 글의 값은 상한 쪽으로 치우쳐 있다. 4. 7주는 한 계절 구간이다(6/29~8/10). 대형 행사 주기를 온전히 담지 못한다. 「상시」는 이 창 안에서의 상시이고, §07의 전환 1회 51.5%가 그 절단의 크기다. 5. 원가와 마진이 없다. 그래서 ROI의 절대값은 못 낸다. 이 글이 판정하는 것은 기준선의 유무뿐이다. 6. 한 채널이다. 같은 상품의 자사몰·타 채널 가격은 다를 수 있고, 그러면 그 SKU의 기준선은 우리가 본 것과 다르다.

12그래서 이 글이 하고 싶은 말

정가를 의심하며 열었다가 정가가 정직하다는 것을 확인했고, 그 다음에 진짜 문제를 봤다. 정가는 참인데 그 값에 팔린 적이 없는 상품이 넷 중 하나(27.6%)다. 그 상품들의 「할인 20%」는 할인이 아니라 값이고, 그런데도 주문 데이터에서는 진짜 프로모션과 똑같이 찍힌다. 할인율을 봐도 갈리지 않는다 — 두 무리의 중위가 20.0%로 같다.

그 결과가 숫자로 나온다. 「프로모션 비중」은 같은 데이터에서 40.6%도 68.3%도 되고, 그 27.6%p 안 어디인지는 주문 테이블만으로 결정할 수 없다. 진짜 프로모션조차 비교할 비할인 주가 중위 2주뿐이고, 반복해서 관측된 것은 4.1%다. 그리고 이 결핍은 가장 잘 팔리는 자리에서 가장 심하다.

고치는 데 새 데이터가 필요하지는 않다. 이 글이 쓴 것도 새로 긁은 것이 아니라 이미 있던 파일의 안 쓰던 세 칸이다. 필요한 것은 가격을 주 단위로 쌓아 두는 일과, 쌓인 것을 기준선 가용률로 나눠 보는 일이다. 분석보다 앞에 오는 것은 분석할 수 있는 상태로 만드는 일이고, 이 업종에서 그 자리는 가격 이력에 있다.

입장별로 먼저 볼 것