업셀링으로 매출을 극대화하는 방법
“고객이 이미 구매한 상품보다 더 비싼 것을 선택해 본 적이 있나요?”
생각해보면, 업셀링 전략이 얼마나 강력한지 알 수 있습니다.
고객이 더 높은 가치의 제품이나 서비스를 선택하도록 하는 이 전략은,
신규 고객 유치보다 훨씬 경제적이면서도 수익성을 높입니다.
본 글에서는 업셀링의 정의와 중요성을 살펴보고,
다양한 사례를 통해 어떻게 고객의 만족도를 유지하면서
매출을 극대화할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.
업셀링의 세계로 함께 뛰어들어 보세요.
업셀링의 정의와 기본 개념
업셀링은 고객이 더 비싼 상품이나 업그레이드된
옵션을 구매하도록 유도하는 전략입니다.
업셀링은 신규 고객을 유치하는 데 드는 비용보다
적은 비용으로 기존 고객의 구매를 증대시키는
아주 매력적인 장점이 있습니다.
고객에게 업셀링을 성공적으로 제안하려면
다음의 기본 개념을 이해해야 합니다.
제품 가치 강조
고객이 업그레이드된 제품을 구매하도록 설득하는 데 있어
그 제품이 제공하는 추가 가치를 명확히 설명하는 것이 중요합니다.
그렇게함으로써 고객이 지불할 추가 비용의 정당성을 납득하게 되고,
구매 결정을 순조롭게 할 수 있습니다.
타이밍
업셀링 제안의 성공 여부는 제안하는 시점에 크게 좌우됩니다.
고객이 이미 구매를 결정한 순간에 추가 제안을 하면,
더 높은 성공률을 기대할 수 있습니다.
개인화된 제안
고객의 과거 구매 내역이나 행동 데이터를 분석하여
개인화된 제안을 제공하는 것은 업셀링의 성공 가능성을 높입니다.
고객의 니즈와 선호도를 이해하고
그에 맞는 제품을 제안하는 것이 핵심입니다.
3가지 기본개념에 대해 다음 쳅터에서 좀 더
자세히 알아보도록 하겠습니다.
데이터 분석을 통한 업셀링 성공율 높이기
B2B 업셀링에서 가장 중요한 것은
“고객에게 정말 필요한 가치를 제안하는 것”입니다.
고객사의 실제 사용 현황, 구매 이력, 성과 지표 등을
정확히 파악해야 하는데 이때 필요한
‘고객 인사이트’를 제공해 주는 것이
바로 데이터 분석입니다.
데이터 분석은 적절한 타이밍과 개인화된
구매 제안을 위한 아주 중요한 소스이기도 합니다.
데이터 분석이 업셀링에 활용되는 주요 방법
사용량(Usage)·기능 활용도 분석
SaaS나 클라우드 서비스를 제공하는 업체라면,
고객이 실제로 사용하는 기능(Feature)과
사용 빈도(Usage)를 추적할 수 있습니다.
Salesforce의 ‘Einstein Analytics’,
HubSpot의 ‘Customer Usage Reports’ 등은
이러한 사용량 분석을 바탕으로 업셀링 기회를 추천해 주기도 합니다.
A 고객사가 기존 베이직 서비스 기능 중
일부에 매우 높은 빈도를 보이고,
고급 기능을 시범 사용한 이력이 있다면,
해당 기능을 포함한 고급 서비스로 업그레이드 제안을
하기가 훨씬 쉽습니다.
예측 모델링(Predictive Analytics)을 통한 업그레이드 타이밍 파악
고객의 사용량, 고객 지원 문의 내역, 매출 증감 추세,
계약 만료 시점 등 다양한 변수를 토대로 “이 시점에 업셀링 제안을 하면
성공 확률이 높다”는 예측 모델을 만들 수 있습니다.
외부의 관점에서 모델 구축이 필요하다면 해당 서비스를 제공하는
여러 B2B 솔루션 업체 서비스의 도움을 받을 수 있습니다.
실시간 모니터링 & 알림(Notification)
고객이 특정 임계점[사용량 초과, 라이선스 만료 직전,
SLA(Service Level Agreement) 변경 등]에 다다르면,
자동으로 영업담당자나 고객성공 매니저에게 알림이
가도록 시스템을 구성할 수 있습니다.
이렇게 업셀링 타이밍을 놓치지 않게 되면,
고객에게 “필요할 때 적절한 지원을 해주는 파트너”라는
이미지와 함께 업셀링의 기회를 자연스럽게 가져갈 수 있습니다.
데이터 분석을 통한 업셀링 시 고려해야 할 요소
데이터 품질(Data Quality)
다양한 소스(CRM, ERP, 고객 지원 티켓, 로그 데이터 등)에서
데이터를 수집하면, 누락·중복·오류 등 문제가 생길 수 있습니다.
사려깊은 데이터 정제 과정(ETL, 데이터 클렌징)은
신뢰도 높은 분석 결과를 위해 필수적입니다.
개인정보·보안 이슈
B2B라도 내부 담당자(의사결정권자, 실무자) 연락처,
이메일 등을 취급하므로 개인정보 보호가 중요합니다.
GDPR, CCPA 등 규제 준수와 보안 체계를 갖추지 않으면,
오히려 고객 신뢰를 잃을 위험이 있습니다.
분석 역량과 조직 문화
데이터 분석 자체는 도구(툴)만 도입해선 해결되지 않으며,
분석 결과를 해석하고 실행까지 연결할 수 있는 조직 문화와 인력이 필요합니다.
영업, 마케팅, 제품 개발, 고객 성공(컨설팅)팀 등 다양한 부서가
생산적으로 협업할 수 있는 환경속에서 분석 인사이트를 공유하고,
실제 업셀링 전략을 도출 및 실행해야 합니다.
고객 가치를 최우선으로
데이터를 통해 얻은 인사이트를 무조건 영업에 ‘강요’하는 식이 아니라,
궁극적으로 고객이 얻을 가치(비용 절감, 매출 증대, 운영 효율화 등)를 증명하는
용도로 활용해야 장기적 파트너십이 가능합니다.
“이 기능을 쓰면 이만큼 좋아진다”는 식의 근거 자료와
사례를 충분히 보여주어야 합니다.
효과적인 업셀링 전략
성공적인 업셀링을 위해서는 적절한 전략이 필수적입니다.
SaaS 기업의 산업별 고객기업들에 대한 업셀링
전략을 예시로 보며 고객에게 더 나은 가치를 제공하면서
수익을 증가시키는 다양한 업셀링 전략을 살펴보겠습니다.
제조업 추천 전략
스마트 팩토리 솔루션 연계
Deloitte(2021)에 따르면, 제조업체의 스마트 팩토리
도입 시 생산성이 약 15% 이상 향상됩니다.
고객의 생산 라인을 자동화하거나 생산 관리 시스템
(예: MES, ERP 등)에 추가 기능을 제공해,
운영 효율 및 데이터 기반 의사결정 역량을 높일 수 있도록
제안할 수 있습니다.
라이프사이클 서비스 강조
단순 하드웨어 판매를 넘어, 유지보수·업그레이드 패키지,
현장 기술 지원 등 전체 라이프사이클 서비스를 포함하는
계약으로 업셀링.
IT/소프트웨어(SaaS) 산업 추천전략
가시적 KPI 기반 업그레이드 제안
Forrester(2022) 보고서에 따르면,
SaaS 제품을 계층화해서 업셀링할 경우
고객 잔존율이 10~15% 높아집니다.
고객의 세일즈 퍼널 전환율, 웹사이트 방문,
앱 다운로드, CSAT(고객 만족도) 등 핵심 지표를 추적해,
업셀링 시 개선될 지표를 사전 제시할 수 있습니다.
엔터프라이즈급 보안 및 AI 기능 제공
고객 데이터가 증가함에 따라 보안, 개인정보 보호,
AI 기반 자동화 등 고급 기능에 대한 니즈를 지속적으로
파악해 확장형 모델을 제시할 수 있습니다.
금융/보험/핀테크 추천전략
규제 대응 솔루션 업셀링
PwC(2021)에 의하면 금융사들이 규제 리스크 감소를 위해
규제 대비 솔루션에 추가 예산을 20% 이상 할당하는 추세입니다.
금융 및 보험업은 규제와 보안이 매우 엄격하므로,
내부 통제, AML(Anti-Money Laundering),
KYC(Know Your Customer) 강화 등에
필요한 추가 모듈을 제안할 수 있습니다.
고객 세분화 & 맞춤형 상품 패키지
B2B 고객(법인) 대상 별로 신용도/거래 규모/산업군
등에 따른 맞춤형 대출·보험·자산관리 솔루션을
모듈화하여 업셀링할 수 있습니다.
물류/유통 추천 전략
실시간 추적 및 분석 서비스
기존 화물 운송, 유통 경로 관리에 추가로,
IoT 기반 실시간 추적, 온도·습도 모니터링,
재고 예측 모델 등 고급 기능을 업셀링
제안 할 수 있습니다.
KPMG(2022)의 자료, 유통·물류 기업 중
60%가 실시간 모니터링 도입 시 배송 지연 및
손실 비용을 평균 25% 절감한다는
KPMG(2022)의 자료 업셀링 제안에 있어
효과적인 근거자료가 됩니다.
공급망 리스크 관리 컨설팅
국제 정세 변동, 팬데믹, 천재지변 등
공급망 리스크가 커지는 시대적 이슈를 반영해,
위험 대응 컨설팅 & 보험 패키지로 업셀링.
에너지/건설
건설사의 프로젝트 관리(설계,시공,유지,보수)
전 과정에서 IoT 센서, 클라우드 기반 모니터링,
BIM(Building Information Modeling) 등을 연동해
업셀링을 제안 할 수 있습니다.
추천 전략
친환경·지속가능성 패키지
건설·에너지 기업들이 ESG 솔루션에 투자할 때
주요 고객사(정부/기관) 입찰 우위가 약 30% 이상 올라간다는
McKinsey의 2022년 자료를 근거로 ESG(환경, 사회, 지배구조)
경영이 강조되는 추세임을 강조하고, 탄소 절감 솔루션,
에너지 효율 모니터링 서비스를 추가로 제안할 수 있습니다.
업셀링 사례 분석
성공사례와 더불어 실폐사례 또한 살펴보며
업셀링이 실제 비즈니스에서 어떻게 적용되는지
각각의 회사 입장에서 살펴보도록 합니다.
성공사례 1, 클라우드 서비스 업체 A사의 맞춤형 패키지 제안
배경
클라우드 서비스 업체 A사는 중소 제조 기업들을 대상으로
기존에 단순 스토리지(SaaS) 서비스를 제공해 왔습니다.
그러나 고객들이 재고 관리, 생산 관리, 공급망 관리를
통합적으로 할 수 있는 고급 플랫폼을 필요로 한다는 점을 파악했습니다.
전략
데이터 분석 기반 맞춤형 제안
고객 데이터(제조 시점, 운영 프로세스, 가동률 등)를 분석해
더 높은 단계(통합 ERP, 공급망 관리 솔루션)로 업그레이드할 경우
절감되는 비용 및 예상 매출 증가 효과를 시뮬레이션하여 제안했습니다.
여러 부서(재무, 물류, IT)와의 협업 강화
고객사 내 부서별로 다른 고민을 안고 있으므로,
각 부서별로 솔루션 적용 시 얻을 수 있는 가치를
강조해 세분화된 패키지를 마련했습니다.
결과
기존 고객 중 40% 이상이 업셀링 제안을
받아들여 고급 패키지로 전환(출처: 기업 내부 사례 연구 자료)하고
또한 고객사의 생산성 및 재고 관리 효율이 향상되어,
A사의 브랜드 충성도가 크게 높아졌습니다.
성공사례 2, 마케팅 자동화 솔루션 B사의 ‘단계별 성장’ 프로그램
배경
중간 규모 이상의 B2B 기업이 마케팅 자동화 솔루션을 도입할 때,
처음에는 뉴스레터 발송이나 리드 nurturing 기능만 간단히
이용하다가 이후 세부 분석 툴이나 CRM 연동,
AI 기반 예측 마케팅 등 확장이 필요한 경우가 많습니다.
전략
단계별 서비스 구간 정의
스타터 패키지(이메일 마케팅 중심) →
프로 패키지(세분화된 고객 타겟팅 + CRM 연동) →
엔터프라이즈 패키지(고급 AI 예측 모델)처럼
고객 여정을 세분화 합니다.
점진적 Value 증명
고객이 프로 패키지로 업그레이드하면,
리드 전환율이 평균 20% 상승한다는 객관적 지표
(출처: HubSpot, 2022)를 활용해 업그레이드의
당위성을 설명합니다.
장기적 파트너십 강조
무료 컨설팅, 업그레이드 시 무상 교육, VIP 지원팀 등을
제공해 고객 충성도 및 업그레이드 의사를 높였습니다.
결과
초기 고객 대비 18개월 후 70% 이상이
상위 패키지로 이전(사내 영업 성과 보고서).
고객 당 MRR(Monthly Recurring Revenue)이
평균 30% 상승했습니다.
실패사례 1, 하드웨어 솔루션 C사의 ‘과도한 제품 스펙’ 강요
배경
네트워크 장비, 서버 장비 등을 제공하는 하드웨어 솔루션
C사는 자사의 신제품(고급 스펙의 스위치와 라우터)을 출시하면서
기존 고객에게 무리하게 업그레이드를 종용했습니다.
문제점
기술력 대비 고객사의 실제 니즈 미흡
고객사는 기존 솔루션으로도 충분한 성능을 내고 있었고,
C사가 제시한 고사양 장비는 도입 비용이 매우 컸습니다.
비용 대비 기대효과 불투명
“업셀링을 통한 성능 향상”이라는 포괄적 주장만 있을 뿐,
고객사가 체감할 수 있는 구체적 TCO(Total Cost of Ownership)
개선 지표가 부족했습니다.
결과
높은 비용을 감당할 수 없었던 기존 고객 여러 곳이,
오히려 저렴한 경쟁사 솔루션으로 이탈하게 됩니다.
C사는 기대했던 추가 매출을 달성하지 못했고,
오히려 주요 고객울 잃어 매출이 하락하는 상황을 맞이합니다.
실패사례 2, 컨설팅 업체 D사의 ‘모듈형 플랜’ 도입 실패
배경
디지털 전환 컨설팅을 주력으로 하는 업체 D사는
고객에게 상위 컨설팅 서비스(IT 운영 최적화, 디지털 전략 수립 등)를
업셀링하기 위해 모듈형 서비스를 새롭게 선보였습니다.
문제점
내부 영업 역량 부족
컨설팅 파트너와 현장 컨설턴트들이 모듈형 패키지의
가치를 정확히 이해하지 못해 고객에게 제대로 된
가치 제안을 할 수 없었습니다.
분류가 지나치게 세분화되어 복잡성 증가
고객 입장에서는 모듈 선택이 복잡해 도입 결정이 어려웠고,
“컨설팅 받고 싶은 문제 해결”이라는 본질에
집중하기 어려웠습니다.
결과
고객사들의 이해 부족과 내부 영업 부서의
제품 지식 부족을 극복하지 못해
업셀링 전환률이 크게 떨어졌습니다.
결국 기존의 단일 컨설팅 모델로 회귀하고,
모듈형 플랜은 대부분 폐기했습니다.
이같은 성공사례와 실패사례들은
업셀링 과정에서 겪는 문제들이 보통 예상 가능한
것들이 많고 그것들을 충분히 인지하며 실수를
피해간다면 실패를 사전 예방할 수 있음을
보여줍니다.
업셀링 제안 과정 중 고객 관리 방안
업셀링 마케팅은 기본적으로 이미 구매경험이
있는 기업을 상대로 하는 전략이기 때문에
성공 가능성이 높지만 또한편으로는 고객과의
신뢰관계를 고려하며 진행해야하기에
신중한 접근이 필요합니다.
고객이 업셀링 제안을 거절했을 때 어떻게 해야 하나요?
고객의 반응이 부정적일 경우 우선 그들의 니즈와
우려를 파악하는 것이 중요합니다.
고객이 제안을 거절하는 이유를 이해하고,
그에 맞는 대안을 제시함으로써 신뢰를 유지할 수 있습니다.
정중하게 피드백을 요청하여 향후 제안의 방향을
조정하는 것도 유용합니다.
또한가지 업셀링 과정에서 흔히 발생하는 실수 중
하나는 과도하게 많은 대안을 제시하는 것입니다.
고객에게 너무 많은 선택지를 제공하거나,
필요 이상의 제품을 추천하는 것은 결정을 어렵게 할 수 있습니다.
제안의 수를 제한하고 업셀링 제안 여부를 고객의 상황에 맞게
판단하고 실행하는 것이 중요합니다.
적절한 타이밍을 어떻게 알 수 있을까요?
고객이 제품 구매를 마무리하는 시점이 가장 좋은 타이밍입니다.
이때, 업셀링 제안을 추가로 하면서 구매를 확장할 수 있습니다.
혹은 기존 제품을 구매한 고객이라면 제품 생애주기가 끝이나는
시점이나 그 제품을 압도할만한 신제품이 출시되었을 때는
매우 좋은 타이밍이 될 수 있습니다.
하지만 기본적으로 개개 기업의 시의적절하고 알맞는 업셀링 제안을 위해
고객의 구매 패턴과 행동 데이터가 항시 관리되고
분석된 자료에서 인사이트를 끌어내는 활동이 필요합니다.
고객의 반응을 효과적으로 관리하고,
피해야 할 실수를 인지함으로써 성공적인 업셀링을 수행할 수 있습니다.
고객 중심의 전략을 통해 긍정적인 경험을 제공하고,
장기적인 관계를 구축하는 것이 목표입니다.
글을 마무리하며
Gartner(2021) 보고서에 따르면 고객 유지와 업셀링에
집중했을 때 영업 비용이 15~25%까지 절감되는 동시에
수익성은 더 높아지는 경향을 보인다고 합니다.
업계 간 경쟁이 가속화 되면서 고객획득 비용이
나날이 상승하는 이 시점에 업셀링 전략은
B2B 회사들이 고려해야할 중요한 전략입니다.
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