‘MZ세대 여성 패션 앱’ 하면 떠오르는 브랜드 TOP 3로 지그재그·에이블리·브랜디를 꼽는 경우가 많습니다. 여성 패션 분야에서 거래액 덩치가 가장 큰 브랜드이자 가장 빠르게 성장하는 브랜드이기 때문입니다. 실제로 셋 중 가장 역사가 긴 지그재그는 2021년에 거래액 1조 원을 기록하며 전년 대비 30%나 성장한 모습을 보였습니다. 에이블리·브랜디 또한 각 7,000억 원과 5,000억 원을 돌파하면서, 3사의 2021년 연간 총거래액은 2조 3,000억 원에 달하게 됐습니다.

지그재그·에이블리·브랜디는 이에 그치지 않고 비즈니스 확장 전략을 꾸준히 펼치고 있습니다. 지그재그는 지난해부터 브랜드관을 대대적으로 오픈하며 SOHO 패션에만 그치지 않겠다 선언했고, 에이블리는 파트너스 사업으로 인플루언서의 패션몰 론칭을 돕는 서비스 모델을 꾸준히 가져가고 있습니다. 브랜디는 지난 2018년 남성 패션 앱 하이버 출시 이후 2021년 육아 앱 마미를 출시하는 등 사업을 다각화하고 있습니다. 3사 모두 뷰티·리빙 등 패션 외 카테고리로 범위를 넓히고 있는 건 물론이고요. 주요 여성 패션 앱 3사의 향후 경쟁 구도는 어떻게 달라질까요?

 

 

MZ세대 주요 패션 앱의 브랜드 퍼널 분석 결과

 

먼저 여성 패션 앱 3사의 인지·이용 경험·구매 경험·3개월 내 구매 경험·주 이용률 등 지표를 살펴봅니다. 지그재그·에이블리·브랜디 중 주 이용률이 가장 높은 여성 패션 앱은 지그재그입니다(9.7%). 에이블리는 근소한 차이로 지그재그 뒤를 쫓고 있으며(8.0%), 브랜디는 3사 중 가장 낮은 수준으로 지그재그·에이블리 대비 ½ 수준의 주 이용률을 보이고 있습니다(3.6%).

브랜드 퍼널 분석 결과를 보면서 브랜디가 상대적으로 낮은 주 이용률을 보이는 이유를 가늠해볼 수 있습니다. 우선 브랜디는 지그재그와 에이블리 대비 인지도가 상대적으로 낮습니다(각 59.2%, 54.6%, 46.1%). 또한, 인지▶이용 경험▶구매 경험▶3개월 내 구매 경험▶주 이용률의 전환율도 소폭이지만 지그재그·에이블리 대비 모두 낮습니다. 그중에서도 3개월 내 구매 경험에서 주 이용률로의 전환율이 특히 낮은 것으로 나타나죠(각 62.9%, 58.5%, 41.0%). 그렇다면 브랜디 담당자는 퍼널 앞단인 인지율을 더 높이는 데 집중할지, 퍼널 뒷단에서 주 이용자로의 전환율을 높이는 데 집중할지 고민해볼 수 있겠습니다.

한편, 무신사는 패션 앱 중 가장 높은 주 이용률을 자랑합니다. 주 이용률 2위 지그재그와도 약 3배가량 차이가 나죠(각 27.2%, 9.7%). 이에 브랜드 퍼널 분석 결과를 뜯어보면, 인지율부터 다른 패션 앱보다 매우 높다는 걸 알 수 있습니다(85.4%). 이는 위 조사를 MZ세대 남녀 모두에게 진행한 영향으로 보입니다. 지그재그 등 패션 앱은 여성만을 타깃한 서비스이기 때문에 남녀 전체 대상의 조사에서는 타깃 유저가 아닌 남성으로 인해 응답률이 적게 나올 수밖에 없는 거죠. 물론, 그렇다고 하더라도 무신사의 인지부터 주 이용률까지 전환율이 매우 높다는 점에 대해서는 고무적으로 생각할 필요가 있겠습니다.

 

 

오픈서베이 MZ세대 패션앱 트렌드 리포트 2022 (p.13)

 

 

지그재그·에이블리·브랜디, 교차 이용 및 만족/불만족점 비교

 

이번에는 각 패션 앱의 교차 이용 정도를 살펴봅니다. 지그재그·에이블리·브랜디와 무신사까지 주요 패션 앱의 최근 3개월 이내 구매 경험자를 대상으로 비교 검색하는 다른 패션 앱이 있는지 조사한 겁니다. 이를 통해 각 패션 앱 이용자들이 주로 어떤 앱을 교차 이용하는지 확인할 수 있습니다.

교차 이용이 상대적으로 많은 패션 앱은 에이블리·브랜디입니다. 무신사·지그재그 대비 ‘제품 비교 검색을 한 다른 패션 앱이 없다’라는 응답이 적게 나온 겁니다(각 29.0%, 15.0%, 7.0%, 4.0%). 에이블리 이용자는 지그재그·브랜디 순으로 교차 검색하는 편이며(각 62.0%, 51.0%), 브랜디 이용자는 에이블리·지그재그·무신사 순으로 교차 검색하는 비율이 높습니다(각 70.0%, 63.0%, 41.0%). 지그재그 이용자 또한 에이블리·무신사·브랜디 순으로 교차 검색을 많이 합니다(각 48.0%, 38.0%, 36.0%). 각 패션 앱은 유저 락인(Lock-in) 전략에 대해 더욱 고민해보는 것도 좋겠습니다.

 

 

오픈서베이 MZ세대 패션앱 트렌드 리포트 2022 (p.31)

 

 

이어서 여성 패션 앱 3사의 만족 요소는 어떻게 다른지 알아봅니다. 셋 중 가장 역사가 긴 지그재그는 에이블리·브랜디와 비교할 때 쇼핑몰/브랜드가 다양하다는 의견이 상대적으로 많습니다(52.0%). 한편, 전 상품 배송비 무료 서비스를 제공하는 에이블리는 상품 가격이 저렴하다는 의견이 많은 편이며(39.0%), 하루배송 서비스를 운영하는 브랜디는 배송이 빠르다는 의견이 여성 패션 앱 3사 중 가장 높게 나타납니다(35.0%).

 

 

오픈서베이 MZ세대 패션앱 트렌드 리포트 2022 (p.34)

 

 

불만족 요소는 어떨까요? 지그재그는 상대적으로 할인/이벤트/적립금 등 혜택이 적다는 의견이 많습니다(각 18.0%). 에이블리는 상품의 품질이 좋지 않으며, 상품 검수가 꼼꼼히 이뤄지지 않는다는 의견이 많은 편입니다(각 25.0%, 15.0%). 브랜디 역시 상품의 품질이 좋지 않다는 의견이 많으며, 상품 리뷰가 별로 없다는 점 또한 주요 불만족 요소로 꼽혔습니다(각 23.0%, 18.0%). 이중 특히 에이블리는 상품 품질과 꼼꼼한 검수를 위한 고민이 필요해 보입니다.

 

 

오픈서베이 MZ세대 패션앱 트렌드 리포트 2022 (p.35)

 

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확장 전략 선두는 에이블리, 허나 자체 콘텐츠 인지도는 아직

 

앞서 여성 패션 앱 3사 모두 패션 외 카테고리를 강화하고 있다고 언급했는데, 모든 브랜드가 뚜렷한 성과를 보여주지는 못하고 있습니다. 주요 패션 앱의 최근 3개월 이내 구매 경험자에게 구매 품목을 물었는데, 전반적으로 패션 외 품목 구매 경험과 향후 3개월 이내 구매 의향이 높지 않은 편이기 때문입니다. 주로 의류·일반 잡화·신발·가방/백 등 패션 품목 중심으로 구매 경험 및 향후 구매 의향이 있는 것으로 나타나죠.

그런데 에이블리만큼은 지그재그·브랜디와 비교하면 두각을 나타내고 있는 것으로 보입니다. 화장품/향수/뷰티 소품, 가전/디지털기기 등 테크, 문구/팬시 카테고리에서 다른 패션 앱보다 구매 경험이 높은 것으로 나타났기 때문입니다(각 30.0%, 24.0%, 23.0%). 뷰티·문구/팬시·라이프스타일 등 패션 외 카테고리의 향후 3개월 이내 구매 의향 또한 에이블리가 다른 패션 앱 대비 높게 나타나고 있죠(39.0%, 34.0%, 29.0%). 이에 지그재그·브랜디는 에이블리의 어떤 점이 패션 외 카테고리 구매 경험 및 향후 구매 의향에 차이를 만들었는지 고민해보는 것도 좋겠습니다.

 

 

오픈서베이 MZ세대 패션앱 트렌드 리포트 2022 (p.32)

 

 

마지막으로 패션 앱의 자체 콘텐츠 시청 경험을 살펴봅니다. 에이블리는 지난 21년 10월 CJ ENM과 함께 셀러 서바이벌 프로그램 ‘탑셀러’를 론칭한 바 있고, 무신사와 지그재그도 유튜브 채널을 통해 자체 콘텐츠를 꾸준히 노출하고 있습니다.

이에 주요 패션 앱의 3개월 내 구매 경험자에게 각 패션 앱의 자체 제작 콘텐츠 인지 및 시청 경험을 물었는데, 아직은 인지도가 낮은 편입니다. 지그재그·에이블리·브랜디 모두 자체 제작 콘텐츠 자체를 모른다는 응답이 절반 이상이죠(각 70.0%, 53.0%, 68.0%). 혹 확장 전략에 유튜브 등 영상 콘텐츠를 활용한 마케팅을 염두에 두고 있다면 자체 콘텐츠의 인지도 및 시청 경험을 높이기 위한 방법을 고민해볼 필요가 있겠습니다.

 

 

오픈서베이 MZ세대 패션앱 트렌드 리포트 2022 (p.37)

 

 

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이외에도 은 MZ세대의 의류 구매 시 평균 지출 금액 및 정보 습득 채널 등 전반적인 의류 구매 행태, 라이브 커머스 이용 경험, 주요 패션 앱 접속 및 구매 빈도와 자체 운영 콘텐츠 시청 경험 등을 다루고 있습니다. 전체 내용이 궁금하신 분은 아래 버튼을 눌러 리포트 전문을 살펴보세요.

또한, 무신사·지그재그·에이블리·브랜디까지 주요 패션 앱의 최근 3개월 내 이용자가 꼽은 각 패션 앱의 만족/불만족 요소에 대한 조사 결과를 더욱 자세히 보고 싶다면 아래 링크를 눌러 웹 결과 분석 페이지에 접속해보세요.

 

 

 

 

당 글은 오픈서베이와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.