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방문자는 많은데, 왜 98명은 떠날까?

최근 패션 이커머스 광고를 운영하다 보면 이런 고민이 반복됩니다.
- 유입은 꾸준히 들어오고
- 장바구니도 담는데
- 이상하게 전환이 터지지 않는다
실제로 패션 이커머스 평균 퍼널 데이터를 보면
방문자 100명 중 약 98명은 구매 없이 이탈합니다.
문제는 유입이 아니라 ‘결정’입니다.
정보는 충분히 봤는데
“살까 말까”의 임계점을 넘지 못하고 떠나는 것.
이 결정 임계점을 넘겨주는 매체,
모비온 딥리워드(톡포인트)를 이야기해보겠습니다.
1. 톡포인트는 ‘리워드’가 아니라 ‘행동 설계’다
톡포인트의 핵심은 단순 적립이 아닙니다.

*출처: 모비온
패션 카테고리 내부 데이터 기준,
상품을 3~5회 조회하는 구간에서 구매 전환율이 급격히 상승합니다.
1회 조회 대비 3회 이상 조회 시
전환율이 +240% 상승하는 구간이 확인됩니다.
즉,
✔ 많이 본 사람이 산다
✔ 결정은 ‘노출’이 아니라 ‘탐색 횟수’에서 나온다
톡포인트는 이 3~5회 ‘마의 구간’을 넘기도록 설계된 상품입니다.
- 상품 3~5회 조회 미션
- 출석 기반 방문 습관 유도
- (추후) 장바구니 고도화 예정
사용자가 자발적으로 미션을 수행하면서
자연스럽게 체류시간과 조회 빈도가 늘어납니다.
중요한 건
실제 행동이 발생했을 때만 과금되는 100% 성과형 구조라는 점입니다.
건당 리워드 비용은 10~500원 수준,
객단가 대비 0.1~1.0% 수준입니다.
2. 왜 패션 업종에서 특히 잘 나오나?
베타 파일럿 기준 패션 레퍼런스 50건 이상,
평균 ROAS 850% 수준의 사례가 확인되고 있습니다.

*출처: 모비온
대표 사례:
1. 여성 패션 A사
- CVR 1.8% → 3.4% (+89%)
- ROAS 850%
2. 프리미엄 여성복 B사
- 장바구니 이탈률 -16%p
- 라이프스타일 패션 C사
- 재구매율 +35%
패션은 본질적으로
비교가 많고, 고민이 길고
재방문 후 구매가 많은 카테고리입니다.
그래서 ‘한 번 더 보게 만드는 구조’가 성과를 만듭니다.
3. 모비온 DSP와 결합될 때 진짜 힘이 나온다
톡포인트의 또 다른 강점은
모비온 엔진과의 데이터 결합 구조입니다.
구조는 이렇게 흘러갑니다.

*출처: 모비온
① 3~5회 조회 등 고관여 행동 데이터 수집
② 모비온 DSP가 진성 유저 Seed 생성
③ 유사 타겟 확장(Look-alike) 후 지면 확산
즉,
“많이 본 사람을 다시 쫓아가는 리타겟팅”이 아니라
“많이 볼 가능성이 높은 사람을 확장하는 구조”
이건 단순 리워드 광고가 아니라
행동 데이터 기반 퍼포먼스 엔진에 가깝습니다.
4. 카카오톡 플친과 연결하면 전환 타이밍이 맞는다
톡포인트는 카카오톡 플러스친구와 연계됩니다.

*출처: 모비온
- 3~5회 조회
- 장바구니 담기
- 구매 임박 행동 감지
→ 해당 유저에게만 정밀 타겟 메시지 발송
오픈율 45% 이상,
구매 전환율 3.5배 상승 사례도 제시되고 있습니다.
이건 불특정 다수 발송이 아니라
“이미 고민 중인 사람에게 마지막 한 번 더 밀어주는 구조”입니다.
5. 그럼 어떤 업종에 적용하면 좋을까?
✔ 여성·남성 패션 브랜드 (자사몰 운영)
→ 신상품 조회 미션 + 플친 리마인드 조합 추천
✔ 프리미엄/디자이너 브랜드
→ 3~5회 조회 구간 설계 후
고관여 유저만 DSP 확장
✔ 스포츠·애슬레저·슈즈
→ 조회 유도 + 장바구니 고도화 시 특히 효과적
✔ 뷰티·건강기능식품
패션 외 카테고리지만
탐색 횟수 기반 설득 구조가 유사합니다.
- 성분 비교
- 후기 확인
- 가격 비교
→ 정보 과잉 → 결정 장애 구조가 동일
6. 이런 브랜드라면 특히 고려해볼 만합니다
톡포인트는
“유입을 늘리는 광고”가 아니라
→ 이미 들어온 유저의 ‘결정 확률’을 올리는 광고입니다.
결론
2026년 이커머스 경쟁은
더 많은 유입을 사오는 싸움이 아니라
결정 임계점을 먼저 넘기는 싸움입니다.
딥리워드(톡포인트)는
- 행동을 설계하고
- 고관여 데이터를 쌓고
- DSP로 확장하고
- 카카오톡으로 마무리하는
꽤 구조적인 퍼포먼스 설계형 상품입니다.
특히 패션 업종에서는
“조회 3~5회 구간”을 어떻게 설계하느냐가
올해 매출을 좌우할 가능성이 큽니다.
브랜드에 맞는 적용 구조가 궁금하시다면
아래 연락처로 편하게 문의 주세요 :-)

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