배달의민족에서 우리 매장의 진짜 경쟁자는 옆집 교촌이 아니다

프랜차이즈 본사에서 신규 매장 출점을 검토할 때, 첫 번째로 하는 일이 있다. 상권 분석. 그리고 상권 분석의 핵심 질문은 항상 같다.

"이 동네에 경쟁 브랜드가 몇 개 있는가?"

교촌 옆에 BBQ가 있고, 그 옆에 BHC가 있으면 "경쟁이 심한 상권"이라고 판단한다. 합리적으로 들린다. 그런데 BDM Lab이 349개 치킨 매장의 3년치 배달 데이터를 분석한 결과, 이 질문 자체가 잘못됐을 수 있다.

배달 매출에서, 타 브랜드 매장보다 자사 브랜드의 다른 매장이 더 큰 매출 감소를 유발했다.

배달앱이 만든 새로운 경쟁 구조

오프라인에서는 간단하다. 소비자는 집에서 가장 가까운 치킨집에 간다. A브랜드 강남점과 A브랜드 서초점은 물리적으로 떨어져 있으니, 서로의 고객을 빼앗을 일이 별로 없다. 경제학에서 말하는 호텔링 모형(Hotelling's model)이 작동하는 세계다. 소비자는 이동 비용(교통비 + 시간) 때문에 가까운 곳을 선택하고, 그 이동 비용이 매장 간 자연스러운 보호막이 된다.

배달앱은 이 보호막을 깨버렸다.

배달의민족을 열면 반경 내 모든 매장이 한 화면에 동시에 뜬다. A브랜드 강남점과 A브랜드 서초점이 나란히 보인다. 메뉴가 같다. 가격이 같다. 프로모션도 거의 같다. 소비자 입장에서 이 둘은 완벽한 대체재다.

여기서 '완벽한 대체재'라는 표현은 비유가 아니다. 경제학적 정의 그대로다. 제품 차별화(product differentiation)의 세 가지 축 — 속성, 가격, 접근성 — 중에서 같은 브랜드의 두 매장은 속성과 가격이 동일하고, 배달앱이 접근성마저 동일하게 만들어버렸다. 타 브랜드는 최소한 메뉴가 다르고, 맛이 다르고, 가격대가 다르다. 교촌과 BBQ는 경쟁하지만 완전한 대체재는 아니다. 하지만 같은 브랜드의 두 매장은? 소비자가 굳이 구별할 이유가 없다. 배달 시간이 5분 빠른 쪽, 쿠폰이 있는 쪽을 누른다.

오프라인에서 "거리"가 하던 역할을 배달앱에서는 아무것도 대체하지 못한다. 물리적 공간이 만들어주던 독점 영역이, 앱 화면 위에서 사라진다.

이 연구는 어떻게 설계되었나

국내 대형 치킨 프랜차이즈 한 곳의 전국 349개 매장, 3년치(2021~2023) 주간 거래 데이터를 사용했다. 단일 브랜드 전수 데이터라는 점이 핵심이다. 보통 연구는 여러 브랜드를 샘플링하는데, 그러면 같은 브랜드 매장 간 관계를 정밀하게 볼 수 없다. 우리는 한 브랜드의 모든 매장을 봤기 때문에, "A매장 주변에 같은 브랜드 B매장이 있을 때 무슨 일이 벌어지는가"를 직접 측정할 수 있었다.

채널 분리가 핵심

매출을 배달과 **매장 식사(홀)**로 분리했다. 이게 이 연구의 결정적 설계다. 대부분의 기존 연구는 총 매출만 본다. 하지만 자기잠식이 배달 채널에서 특히 심하다는 가설이 있었고, 채널을 분리하지 않으면 이 효과가 총 매출에 묻혀서 보이지 않는다.

경쟁 측정 방식

각 매장 주변의 경쟁 환경을 두 가지로 측정했다.

• 전체 경쟁: 반경 내 모든 치킨 매장 수 (자사 브랜드 포함)
• 타 브랜드 경쟁: 반경 내 타 브랜드 매장 수만

이 두 변수의 예측력 차이가 곧 "자사 브랜드 효과" — 즉 자기잠식의 크기다.

반경도 100미터, 300미터, 500미터, 1킬로미터로 나눠서 봤다. 어느 거리에서 효과가 나타나고, 어디서 사라지는지를 확인하기 위해서다. 행정안전부의 사업자등록 데이터를 활용해 각 매장 주변의 치킨 사업체를 매핑했다.

예측 모델은 XGBoost(Extreme Gradient Boosting)를 사용했다. 경쟁 변수 외에도 인구통계(1인 가구 비율, 인구 밀도), 유동인구, 온라인 리뷰 감성, 날씨, 거시경제 지표 등 30개 이상의 변수를 함께 투입했다. 경쟁 변수의 효과가 다른 요인들을 통제한 후에도 유의미한지를 확인하기 위해서다.

데이터가 보여주는 것

자사 브랜드가 타 브랜드보다 무섭다

349개 매장의 배달 매출 예측 모델에서 경쟁 변수를 두 가지로 나눠봤다.

자사 브랜드 매장을 포함했을 때 예측력이 유의미하게 높아졌다. 직관적으로 풀면 이렇다: 어떤 매장의 배달 매출이 기대보다 낮을 때, 그 원인을 "주변 타 브랜드 때문"으로만 설명하면 설명력이 부족하다. "주변 자사 브랜드 매장"까지 포함해야 비로소 매출 변동이 설명된다.

거리별 효과: 100미터에서 가장 강하고, 멀어질수록 줄어든다

100미터 이내에 같은 브랜드 매장이 있으면 자기잠식 효과가 가장 뚜렷하다. 이건 배달앱 특성을 반영한다. 배달의민족에서 "치킨" 검색 시 결과 리스트에서 가까운 매장이 먼저 뜨고, 100미터 이내 매장은 거의 동시에 노출된다. 소비자가 같은 브랜드 두 매장을 나란히 비교하게 되는 상황이 가장 빈번한 거리다.

1킬로미터까지 효과가 남는다는 건, 배달 반경이 넓은 매장(일반적으로 2~3km)의 경우 상당히 먼 거리의 자사 매장과도 고객을 나눠 갖을 수 있다는 뜻이다.

채널 차이: 배달에서만 나타난다

매장 식사(홀)에서는 자기잠식 효과가 사라졌다. 이것이 이 연구에서 가장 중요한 발견이다.

직접 방문하는 고객은 물리적으로 가까운 한 곳만 간다. 집에서 도보 5분 거리에 A브랜드 매장이 있으면, 도보 15분 거리의 같은 브랜드 매장은 고려 대상이 아니다. 오프라인에서는 이동 비용이 자연스러운 보호막 역할을 한다.

배달앱에서는 이 보호막이 사라진다. 앱 화면에서 두 매장이 나란히 뜨고, 소비자는 배달 시간이나 쿠폰 유무로 선택한다. 두 매장의 거리가 5분이든 15분이든, 소비자에게는 "탭 한 번의 차이"일 뿐이다.

결론: 자기잠식은 "배달"이라는 채널이 만들어낸 구조적 현상이다. 브랜드의 문제가 아니라, 플랫폼이 공간의 제약을 제거하면서 생긴 문제다. 같은 매장이라도 채널에 따라 경쟁 구조가 완전히 달라진다.

이것이 왜 위험한가

본사의 성장 공식이 깨진다

프랜차이즈의 성장 공식은 단순하다. 매장을 늘리면 매출이 늘어난다. 가맹점 수 × 매장당 매출 = 총 매출. 그래서 본사는 매장을 빠르게 늘리려 한다. 가맹비와 로열티가 매장 수에 비례하니, 본사 입장에서는 매장 확장이 곧 성장이다.

이 공식이 오프라인 시대에는 맞았다. 매장 간 거리가 물리적 보호막이었으니까. 그런데 배달 시대에는 다르다. 신규 매장이 기존 매장의 배달 반경과 겹치는 순간, 시장을 확장하는 게 아니라 기존 매출을 나눠 갖는 것이 된다.

숫자로 생각해보면 위험성이 선명해진다. 어떤 상권에 A브랜드 매장이 1개 있고, 주간 배달 매출이 500만 원이다. 본사가 같은 상권에 2호점을 연다. 시장 확장 효과가 있다면 전체 매출은 900만 원, 1,000만 원이 될 수 있다. 하지만 자기잠식이 지배적이면 전체 매출은 600만 원에 머물 수 있다. 본사는 가맹비를 하나 더 받았지만, 기존 가맹점주의 매출은 500만 원에서 300만 원으로 줄었다.

가맹점주는 원인을 알 수 없다

문제는 이게 개별 매장의 P&L(손익)에서는 잘 안 보인다는 점이다. 강남점의 매출이 줄어들었을 때, 그 원인이 서초점 오픈 때문인지, 시장 침체 때문인지, 리뷰가 안 좋아서인지, 배달앱 알고리즘 변경 때문인지 구별하기 어렵다.

가맹점주는 보통 이렇게 생각한다: "요즘 경기가 안 좋아서", "배달앱 수수료가 올라서", "옆에 새 치킨집이 생겨서." 자사 브랜드의 다른 매장이 원인이라는 생각은 잘 못 한다. 같은 편이라고 인식하니까. 하지만 배달앱 위에서 같은 편은 없다. 모든 매장은 주문을 놓고 경쟁하는 독립적 선택지다.

이것은 네트워크 수준에서 봐야 보이는 현상이다. 개별 매장의 매출 변동만으로는 자기잠식을 식별할 수 없고, 전체 매장의 공간 분포와 매출 변화를 동시에 봐야 패턴이 드러난다.

본사와 가맹점주의 이해충돌

여기서 프랜차이즈 구조의 근본적 긴장이 발생한다. 본사는 매장 수를 늘려야 매출이 성장하고, 가맹점주는 자기 매장의 배달 반경이 보호되어야 수익이 유지된다. 오프라인 시대에는 이 둘이 양립했다. 물리적 거리가 상권을 자연스럽게 나눠줬으니까.

배달 시대에는 양립이 어려워진다. 본사가 빠르게 출점할수록, 기존 가맹점주의 배달 매출은 잠식될 수 있다. 이 갈등이 표면화된 사례는 이미 여러 차례 있었다. 국내 주요 프랜차이즈에서 "과밀 출점"을 둘러싼 가맹점주-본사 간 분쟁이 반복되고 있다. 우리 데이터는 이 분쟁의 근거를 정량적으로 제공한다.

그래서 어떻게 해야 하는가

1. 출점 심사의 첫 번째 질문을 바꿔라

"이 상권에 경쟁 브랜드가 몇 개인가?" → "이 상권에 우리 매장이 이미 있는가?"

배달 중심 매장이라면, 기존 자사 매장과의 배달 반경 중복 여부가 타 브랜드 경쟁보다 먼저 검토되어야 한다. 현재 대부분의 프랜차이즈 출점 심사는 "상권 내 타 브랜드 수"와 "유동인구"를 핵심 지표로 본다. 우리 데이터는 "상권 내 자사 매장 수"가 타 브랜드 수보다 배달 매출에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다.

구체적으로: 신규 출점 후보지의 배달 반경(보통 2~3km)을 그렸을 때, 그 안에 이미 자사 매장이 있다면, 해당 매장의 매출 잠식 가능성을 수치로 시뮬레이션해야 한다. "옆에 교촌이 있으니 안 된다"가 아니라, **"옆에 우리 매장이 있으니 조심해야 한다"**가 먼저다.

2. 배달 반경 중복을 네트워크 수준에서 모니터링하라

개별 가맹점주는 자기 매장의 매출만 본다. 자기잠식은 두 매장의 관계에서 발생하므로 가맹점주 개인은 알 수 없다. 이건 본사만 볼 수 있는 문제다.

필요한 것은 전체 매장 네트워크의 배달 반경 중복 지도다. 모든 매장의 배달 가능 영역을 지도 위에 그리고, 겹치는 영역의 면적과 해당 영역의 주문 밀도를 추적한다. 신규 출점 시 기존 매장 매출 잠식 시뮬레이션을 수행하고, 출점 후에는 실제 잠식 여부를 사후 검증한다.

이런 모니터링 시스템이 의미 있으려면, 단순한 거리 측정이 아니라 배달앱의 실제 노출 구조를 반영해야 한다. 배달의민족에서 특정 주소로 검색했을 때 어떤 매장들이 동시에 노출되는지 — 이 "동시 노출 빈도"가 자기잠식의 실질적 트리거이기 때문이다. 단순히 매장 간 직선거리를 재는 것과, 앱 상에서 동시에 보이는 빈도를 추적하는 것은 다른 문제다.

3. 같은 브랜드 내 미세 차별화를 실험하라

배달앱에서 같은 브랜드 두 매장이 완전한 대체재로 보이는 것이 문제의 핵심이다. 그렇다면 해법은 대체재 인식을 줄이는 것이다.

매장별 특화 메뉴, 지역 한정 프로모션, 번들 구성 차별화로 "같은 브랜드지만 다른 선택지"로 인식시킬 수 있다. 예를 들어 강남점은 "점심 간편세트" 중심, 서초점은 "야식 프리미엄 세트" 중심으로 포지셔닝하면, 같은 시간대에 같은 검색 결과에서 경쟁하는 빈도를 줄일 수 있다.

물론 이것은 프랜차이즈 표준화 원칙과 정면으로 충돌한다. 프랜차이즈의 핵심 가치는 "어디서나 같은 맛, 같은 경험"이다. 미세 차별화는 이 원칙을 흔든다. 그래서 이건 전면적 도입이 아니라, 배달 채널에 한정된 실험으로 시작하는 것이 현실적이다. 배달 전용 메뉴나 시간대별 프로모션 차별화는 매장 방문 경험에 영향을 주지 않으면서 배달앱 위의 대체재 인식을 줄일 수 있다.

4. 채널별 출점 전략을 분리하라

이 연구의 가장 실용적인 함의는 이것이다: 같은 매장이라도 배달과 홀은 다른 경쟁 구조에 놓여 있다. 그렇다면 출점 전략도 채널별로 분리되어야 한다.

홀 매출 중심 매장이라면 기존 방식대로 유동인구와 상권 분석이 유효하다. 하지만 배달 매출 비중이 높은 매장이라면, 자사 매장 간 배달 반경 중복이 가장 중요한 변수다. 극단적으로는, "배달 전용 매장(키친)은 더 넓은 간격으로, 홀 매장은 유동인구 기준으로" 출점하는 이중 전략이 가능하다.

배달 매출 비중이 50%를 넘는 프랜차이즈라면(그리고 코로나 이후 많은 치킨 브랜드가 이 범주에 들어간다), 채널별 분리 전략은 선택이 아니라 필수다.

다른 업종에서도 그런가

이 연구는 치킨 프랜차이즈 하나를 분석한 것이다. 하지만 자기잠식의 메커니즘 — "플랫폼이 공간의 보호막을 제거하고, 같은 브랜드 매장을 완벽한 대체재로 만든다" — 은 치킨에 국한되지 않는다.

배달 피자: 도미노, 피자헛 같은 배달 피자 브랜드는 치킨과 거의 동일한 구조다. 배달앱에서 같은 브랜드 두 매장이 나란히 뜨고, 메뉴와 가격이 동일하다. 자기잠식 가능성이 높다.

배달 커피: 배달 커피 시장이 커지면서 같은 현상이 나타날 수 있다. 다만 커피는 홀(카페 방문) 비중이 여전히 높기 때문에, 배달 자기잠식의 체감 강도는 치킨보다 낮을 수 있다.

편의점/마트: 쿠팡이츠, 배민B마트 같은 퀵커머스에서도 같은 구조가 작동할 수 있다. 같은 편의점 브랜드 두 곳이 배달 가능 영역에 동시에 잡히면, 자기잠식이 발생한다.

일반화 가능한 원리: 자기잠식 강도는 세 가지 조건에 비례한다. (1) 제품 동질성이 높을수록, (2) 플랫폼 의존도가 높을수록, (3) 배달 반경이 넓을수록 자기잠식이 심해진다. 프랜차이즈는 본질적으로 제품 동질성이 극도로 높은 비즈니스 모델이다. 그래서 플랫폼 경제에서 자기잠식 리스크가 가장 큰 업종이 바로 프랜차이즈다.

이 분석이 말하지 않는 것

첫째, 인과관계가 아니라 예측력이다. 이 연구는 XGBoost 예측 모델을 사용했다. "자사 매장이 매출을 깎는다"가 아니라, "자사 매장 수가 배달 매출 예측에 중요한 변수다"라는 것을 보여준다. 인과 방향을 엄밀하게 확인하려면 준실험적 연구 설계(예: 특정 매장 오픈 전후의 주변 매장 매출 변화를 추적하는 이중차분법)가 필요하다. 이는 후속 연구 과제다.

둘째, 단일 브랜드다. 349개 매장이 모두 한 치킨 브랜드 소속이다. 이 브랜드의 가격대, 메뉴 구성, 배달 반경이 다른 브랜드와 다를 수 있다. 멀티브랜드 비교는 아직 이루어지지 않았다.

셋째, 배달앱의 알고리즘을 직접 측정하지 않았다. 배달의민족이 같은 브랜드 매장을 어떤 순서로 노출하는지, 추천 알고리즘이 자기잠식에 어떤 역할을 하는지는 블랙박스다. 우리는 매장 간 거리를 대리 변수로 사용했지만, 실제 앱 노출 데이터를 사용하면 더 정밀한 분석이 가능할 것이다.

넷째, 시간 효과를 고려하지 않았다. 신규 매장이 오픈한 직후의 자기잠식과, 6개월 뒤의 자기잠식은 다를 수 있다. 초기에는 잠식이 심하지만 시간이 지나면 시장 확장 효과가 나타날 수 있다. 이 시간적 역학은 향후 패널 데이터 분석으로 확인할 수 있다.

그럼에도, "배달앱이 같은 브랜드 매장 간의 경쟁을 가시화했다"는 구조적 발견은 업종을 불문하고 배달/플랫폼 중심 프랜차이즈에 적용 가능한 프레임워크다. 그리고 이 프레임워크의 핵심 메시지는 단순하다: 배달 시대에 프랜차이즈의 가장 위험한 경쟁자는 같은 브랜드다.

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이 분석에서 사용한 매출 예측 모델의 전체 구조와 다른 변수들의 효과는 다음 글에서 다뤘습니다: 배달 매출을 예측하는 데이터, 직감이 놓치는 변수들

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이 글은 BDM Lab이 수행한 연구 "Forecasting Restaurant Sales in the Platform Economy"의 발견 중 자기잠식(intra-brand cannibalization) 분석을 별도로 다룬 것입니다.

데이터: 국내 대형 치킨 프랜차이즈 349개 매장 주간 거래 데이터 (2021~2023), 행정안전부 사업자등록 데이터, XGBoost 머신러닝 기반 예측 모델.