원가가 올랐을 때 메뉴 가격을 얼마까지 올리면 손님이 빠지는지를 손님 데이터로 미리 계산해주는 도구다.
가공식품 5월 인상률이 24.7% 급등으로 보도됐고 외식업 영업이익률은 2020년 12.1%에서 2024년 8.7%로 4년 만에 3.4%p 떨어졌다. 치킨·호텔 외식 브랜드 4월 평균 가격 인상 폭은 10.8%로 집계됐다. 점주는 원가가 오르면 메뉴 가격을 올려야 하지만, 얼마를 올리면 단골이 빠지는지에 대한 감각이 매장 안에 데이터로 정리돼 있지 않다.
메뉴 가격 인상은 한 달 매출을 흔드는 결정인데, 점주가 의지하는 근거는 옆 매장의 인상 폭과 본인의 감각이다. 매장 안에는 이미 카드 결제·배달앱 정산·매장 결제 단말기 같은 데이터가 쌓여 있다. 지난 인상 시점에 얼마가 빠졌는지, 어떤 메뉴는 인상이 통하고 어떤 메뉴는 통하지 않았는지를 매장 데이터로 보여주는 도구가 없다. 외식업 영업이익률이 한 자릿수로 떨어진 구간에서는 가격 인상 한 번이 한 달 마진을 좌우한다.
표본 100명은 월매출 5천만원 이상의 단일 또는 다점포 외식 점주로, 매장 결제 단말기와 배달앱 정산을 정기적으로 들여다보는 그룹으로 시뮬레이션했다.
월매출 5천만~1억원 사이의 단일 또는 2점포 외식 점주 8명이다. 메뉴 가격을 1년 안에 한 번 이상 조정해본 경험이 있고, 단골 이탈을 숫자로 본 적이 있는 점주들이다.
전환 이유 — 메뉴 가격 인상을 결정하기 직전에 손에 잡히는 데이터가 없다는 갈증이 있다는 가설이다. 도구가 매장 데이터를 기반으로 인상 폭 시나리오를 보여주면 결정의 외로움이 줄어든다.
결제 순간 — 식자재 도매 단가가 한 달째 오르고 있다는 인식이 든 그 시점이 가장 강한 사용 트리거다. 가격 인상을 검토하기 시작한 첫 주에 도구를 켠다.
남은 92명은 가격 인상을 본사가 결정하는 프랜차이즈 가맹점, 메뉴 수가 적어 인상 시뮬이 단순한 분식·국밥 매장, 그리고 매장 데이터를 들여다볼 시간이 없는 1인 운영 점주다.
이탈 이유 — 프랜차이즈 가맹점은 본사가 가격을 정하고, 1인 매장은 도구를 다룰 시간이 없다는 가설이다. 도구의 예측이 빗나갈 위험이 손에 잡혀 결제 직전에 멈추는 점주도 적지 않다.
매장 결제 단말기와 배달앱 정산 데이터를 합쳐 메뉴별 판매량 변화를 보여주는 부분까지는 1인 개발자가 만들 수 있다. 그러나 가격 변화가 손님 이탈에 얼마나 영향을 주는지 정밀하게 예측하려면 충분한 데이터 표본과 통계 모델이 필요해 첫 버전의 정확도가 떨어질 위험이 크다. 점주가 도구의 예측을 믿고 가격을 올렸다가 손님이 더 빠지면 도구에 대한 신뢰가 즉시 무너지는 카테고리라, 결과 책임 부담이 무겁다.
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