상품 수익성 시뮬레이션에 반드시 필요한 변수들: 셀러 판단 오류가 발생하는 구조

한줄 요약:
상품 수익성 시뮬레이션의 실패는 계산 실수가 아니라, 고려되지 않은 변수와 고정값으로 처리된 불확실성에서 발생한다.

상품을 소싱하거나 신규 상품을 기획할 때, 많은 셀러는 수익성 계산을 먼저 시도한다.
원가, 판매가, 수수료를 대입해 이익이 남는지 확인하는 방식이다.

하지만 실제 판매 단계에서 예상과 다른 결과가 나오는 경우가 많다.
이 차이는 계산이 틀려서가 아니라, 수익성 시뮬레이션에 포함되지 않은 변수들에서 발생한다.

이 글에서는 상품 수익성 시뮬레이션에 반드시 고려되어야 할 변수와, 왜 기존 계산 방식이 반복적으로 실패하는지를 구조적으로 설명한다.

1. 상품 수익성 시뮬레이션의 본질

상품 수익성 시뮬레이션이란 특정 상품이 판매 과정 전반에서 실제로 남길 수 있는 이익을, 다양한 변수와 조건을 반영해 예측하는 과정이다.

단순한 손익 계산이 아니라, 변동 가능성을 포함한 예측 모델에 가깝다.

계산은 고정값을 전제로 한다.
반면 시뮬레이션은 값이 변할 수 있음을 전제로 한다.

많은 셀러가 수익성 시뮬레이션을 한다고 말하지만, 실제로는 고정된 숫자를 대입한 계산에 머무르는 경우가 많다.

가장 흔한 수익성 계산 방식은 다음 세 가지에 집중한다.

이 방식은 초기 판단에는 도움이 되지만, 실제 시장 상황을 충분히 반영하지 못한다.

실제 판매 과정에서는 다음 요소들이 지속적으로 변한다.

이 변수를 고정값으로 처리하면, 시뮬레이션 결과는 현실과 멀어질 수밖에 없다.

수익은 판매 수량에서 발생한다.
판매 수량은 유입량과 전환율에 의해 결정된다.

검색 노출, 광고 유입, 추천 영역 노출 등 유입 구조에 따라 전환율은 크게 달라진다.
이를 고려하지 않은 수익 계산은 전제부터 불완전하다.

광고는 선택 사항이 아니라, 많은 카테고리에서 필수 변수다.
광고 단가와 효율은 고정되지 않으며, 경쟁 상황에 따라 빠르게 변한다.

광고 비용을 평균값으로만 처리하면, 실제 수익성은 과대평가되기 쉽다.

시장에 진입한 이후, 가격은 고정되지 않는다.
경쟁 상품이 늘어날수록 가격 인하 압박은 커지고, 마진은 줄어든다.

이 변화를 고려하지 않으면, 초기 수익성 판단은 유지되기 어렵다.

많은 셀러는 가장 잘 팔릴 경우를 기준으로 수익을 계산한다.
하지만 평균 시나리오나 최악의 경우를 고려하지 않으면, 리스크는 과소평가된다.

수익성은 금액뿐 아니라 시간과도 연결된다.

이 요소가 제외되면, 단기 수익과 장기 수익이 뒤섞여 판단 오류가 발생한다.

모든 값을 동일한 성격으로 취급해서는 안 된다.
고정 가능한 값과 변동 가능한 값을 명확히 분리해야 한다.

이 구분이 시뮬레이션의 출발점이다.

수익성은 하나의 숫자가 아니라 범위로 봐야 한다.
최소, 평균, 최대 시나리오를 함께 고려해야 실제 의사결정에 도움이 된다.

핵심을 정리하면 다음과 같다.

이러한 기준을 일관되게 적용하려면, 수작업 계산에는 분명한 한계가 존재한다.
실무에서는 이 과정을 구조적으로 정리하고 자동화한 도구를 활용하는 경우도 있다.