Monthly Topic
2017. 7. 24. 제 270-2호
모바일 간편결제 서비스 이용행태 분석
1. 온라인, 모바일 내 신용카드 이용액 급증
한국은행에 따르면 2017년 1분기 온라인 쇼핑에 이용되는 ‘전자지급서비스’의 하루 평균 이용액은 전분기 대비 11.7% 증가한 4,326억원으로 역대 최고치를 기록한 것으로 나타났습니다. ‘전자지급서비스’에는 다양한 결제 방식이 포함되는데, 이 중 전체 거래액의 70%을 차지하는 가장 주요한 수단은 온라인 쇼핑몰 내에서 구매 시 이용되는 ‘전자지급결제대행(PG: Payment Gateway)’입니다. ‘전자지급결제대행’ 서비스 전체 이용액은 2010년 이후 지속적으로 성장하고 있으며, 산업 내 핀테크(fintech)에 대한 관심이 증폭되면서 2015년 초반 성장 가속화 구간에 진입하였습니다.

‘전자지급결제대행’은 온라인 쇼핑몰을 대신해서 카드승인정보수신, 대금회수 등을 대행하는 서비스로 신용카드, 계좌이체, 가상계좌 등을 포함하는데, 이 중 신용카드 이용액이 차지하는 비중은 최근 2년 간 급격히 증가하였습니다. 2015년 초반 69%에서 2017년 77%로 8%p 성장하였는데, 이는 2010년부터 5년간 3%p 상승한 것에 비하면 괄목할만한 성과입니다.
- 전자지급결제대행 서비스 전체 이용액 및 신용카드 이용액 -
* Source: 한국은행 경제 통계시스템 지급결제 내 전자지급 결제대행 통계, 2010.Q1~2017.Q1
[전자금융서비스 관련 용어 정리]
-전자지급서비스: 스마트폰, PC인터넷 등을 이용한 전자금융 서비스 전체로, 전자지급결제대행(PG), 선불전자지급, 직불전자지급, 결제대금예치(에스크로), 전자고지결제 등의 금융 서비스를 포함함
-전자지급결제대행: 온라인 쇼핑시 주로 이용되는 서비스로, 온라인쇼핑몰을 대신해서 카드승인정보수신, 대금회수등을 대행하는 서비스를 의미함. 결제수단에 따라 신용카드, 계좌이체, 가상계좌, 기타로 분류되며, 이 중 신용카드 이용액에는 직접 신용카드 번호를 입력하여 결제한 거래액과 신용카드를 미리 등록한 후 비밀번호를 입력하여 결제하는 간편결제 서비스의 거래액이 모두 포함됨.
이러한 신용카드 이용액 성장의 배경에는 모바일 쇼핑 환경의 개선과 결제서비스의 발전이 뒷받침된 것으로 보여집니다. 신용카드 번호와 유효기간 등 개인정보를 결제 서비스에 처음 이용 시 등록하면 이후 구매부터는 비밀번호만으로 결제를 할 수 있는 빠르고 쉬운 간편결제 서비스들이 등장하면서 온라인, 특히 모바일 쇼핑을 이용하고 결제하는 것이 수월해졌습니다. 따라서 온라인 전체 쇼핑 거래액은 지속적인 외형 성장을 이루고 있으며, 모바일 쇼핑액이 차지하는 비중은 2016년 절반을 넘어 2017년 60%에 육박하는 영향력을 나타내고 있습니다.
- 온라인쇼핑몰 판매매체별 거래액 -
* Source: 통계청 온라인쇼핑동향조사, 2013.Q1 ~ 2017.Q1
2014년 ‘카카오페이’ 서비스를 필두로 네이버, KG이니시스, 롯데, 삼성 등 다양한 사업자들이 모바일 간편결제 시장에 진출하였으며, 최근 ‘애플페이’, ‘안드로이드페이’ 등 다국적 기업의 국내 서비스가 예고된 상황에서 치열한 경쟁 및 시장확대가 예상되고 있습니다.

이에 본 토픽에서는닐슨 코리안클릭의 측정대상인 안드로이드 OS 스마트폰 국내 사용자를 대상으로 간편결제 서비스 산업의 성장 과정 및 변화, 개별 서비스의 성과 및특성을 파악하기 위해모바일 간편결제 서비스 이용행태를 분석하고자 합니다.분석 대상은 단일 애플리케이션을 기반으로 하는 간편결제 서비스 중 닐슨코리안클릭 2017년 2분기 기준 도달율(Reach Rate) 3% 이상인 애플리케이션으로 정의하였습니다.따라서 특정 애플리케이션 내에 간편결제 기능이 embedded된 별도 애플리케이션이 존재하지 않는 결제 서비스(네이버페이, 카카오페이, 11페이 등)는 조사에서 제외되었습니다.
*분석 대상: 단일 애플리케이션 기반 2017년 2분기 기준 도달률 3% 이상, (포털 및 쇼핑몰 애플리케이션 내부에서 이용하는 페이는 분석대상에서 제외함.)
2. 간편결제 서비스 산업의 성장과 변화
이미지 포멧 중심의 쇼핑 서비스는 LTE Infra 구축과 디바이스 화면 사이즈 확대, 스마트폰 사용자의 이용 경험 축적으로 인해 2013년~2014년 가속 성장기를 거친 뒤, 전자상거래 이용규모 도달률이 80%를 넘어서는 2015년 하반기부터 성장이 둔화하기 시작하였습니다. 간편결제 서비스는 모바일 쇼핑몰 성장 추세와 높은 상관계수(Correlation)를 보이며 이용규모를 확대해 왔으나, 모바일 결제에 대한 이용자들의 신뢰도 향상 및 온라인뿐만 아니라 오프라인 매장까지 간편결제 서비스 이용 범위가 확대되면서 전자상거래 이용자수 추이와 상이하게 상승세를 지속하고 있습니다.
- 모바일 간편결제 및 전자상거래(쇼핑몰)이용자수 -
* Source: Nielsen Koreanclick Mobile Behavior data, 2012.01~2017.06
** 간편결제 서비스 분석 포함 대상: 총 10개 모바일 애플리케이션 (신한FAN 앱카드, 현대카드앱카드, 하나페이 1Q페이앱카드, KB국민 앱카드, 롯데 앱카드, 삼성 앱카드, Samsung Pay, PAYCO, 모바일결제ISP, SSG Pay)? 카카오페이, 네이버페이는 대상에서 제외됨.
초기 간편결제 서비스의 성장은 BC카드 또는 국민카드 등 다양한 카드사와 제휴하여 제공되는 기타간편결제 서비스인‘모바일 결제 ISP’에 의해 견인되었는데, 매번 신용카드 번호와 유효기간을 입력할 필요 없이 ISP 비밀번호로만 간편하게 결제할 수 있는 서비스입니다. 하지만 제휴한 쇼핑몰이나 카드사 이용자만 사용 가능한 한계점으로 인해, 2014년 초반 모든 가맹점에서 결제가 가능한 신용카드사의 앱카드에 선두자리를 내어주며 간편결제 산업의 경쟁구도에 변화가 발생하였습니다. 앱카드는 오프라인의 지배적인 결제수단인 신용카드를 모바일로 옮겨온 서비스로 공인인증서, 보안카드와 같은 복잡한 인증 절차 없이 바로 이용이 가능하며 온-오프라인을 연계한 강점으로 여전히 많은 이용자를 보유하고 있습니다.

‘모바일 결제 ISP’ 등 기타간편결제와 앱카드 2가지 종류로 분류되는 간편결제 서비스가 시장을 주도하고 있는 가운데, 2016년 4월 출시된 ‘삼성페이’는 스마트폰에 기본 탑재되어 신용카드를 소지할 필요 없이 오프라인 결제가 가능한 디바이스페이의 장점으로 큰 성장세를 보이고 있습니다. 최근 유통업체, 쇼핑몰, 플랫폼, 디바이스 등 많은 분야의 사업자들이 간편결제 시장에서의 점유율 확대를 위해 적극적으로 사업을 전개하며 이용 편의성이 향상되고 있으며, 서비스의 다각화와 모델의 진화가 진행 중입니다.
- 간편결제 서비스 종류별 순이용자수 -
* Source: Nielsen Koreanclick Mobile Behavior data, 2012.01~2017.06
** 간편결제 서비스 종류 별 포함 대상: 1) 유통업체별 페이: SSG Pay, 2) 앱카드: 신한FAN 앱카드, 현대카드앱카드, 하나페이 1Q페이앱카드, KB국민 앱카드, 롯데 앱카드, 삼성 앱카드, 3) 기타간편결제: PAYCO, 모바일결제ISP, 4) 디바이스페이: Samsung Pay
간편결제 서비스는 모바일 쇼핑 주이용층인 30~40대 연령층을 중심으로 성장하였으며, 간편결제 서비스의 종류 및 사업자에 따라 서비스 방식, 타깃 고객층에 차이가 있는 특성이 반영되고 있는 것으로 보여집니다.

먼저 간편결제 서비스의 성별 이용자 구성비를 살펴보면, 오프라인 결제와 연계도가 높은 신용카드사의 앱카드와 디바이스페이는 남성 이용자 비중이 소폭 높은 반면, 유통업체페이와 기타 간편결제 서비스는 여성 이용자 비중이 높은 특징을 보이고 있습니다.

연령별 이용자 구성비로는, 앱카드에서 30~40대 연령층이 차지하는 비중이 60%로 간편결제 서비스 전체 대비 6%p 높게 나타나고 있으며, 가장 최근 출시된 디바이스페이는 신기술 및 서비스 수용도가 높은 20대 이용자 비중이 23%로 타 종류 대비 높게 확인되었습니다. 또한 30대 여성은 기타 간편결제 서비스, 40대 여성은 유통업체페이를 조금 더 선호하는 것으로 조사되었습니다.
- 간편결제 서비스 종류별 이용자 성*연령 비중 -
* Source: Nielsen Koreanclick Mobile Behavior data, 2017.06
3. 간편결제 개별 서비스의 성과와 특징
최근 2년 간 간편결제 시장에 많은 신규 사업자들이 진출하였으며, 간편세금납부/통합 멤버십 등 부가 기능을 추가해 서비스 편의성을 개선하고 있습니다. 이처럼 사업자들이 간편결제 서비스에 많은 노력을 기울이며 주도권 경쟁을 하고 있는 이유는일단 한 번 서비스를 이용한 고객들은 향후 같은 서비스를 지속 사용할 확률이 높으며, 결제 고객들로부터 수집한 데이터가 축적되면 타깃 광고를 할 수 있는 마케팅 플랫폼으로의 진화도 가능하기 때문입니다.

개별 서비스별 이용자수 추이와 경쟁 현황을 살펴보면, 보안과 연관된 민감한 정보가 요구되는 서비스인 만큼, ‘모바일 결제ISP’가 여전히 초기 시장 선점 효과를 유지하며 가장 많은 이용자를 보유하고 있으며, ‘신한FAN 앱카드’는 카드사 중 가장 빠르게 앱카드 시장에 진출하여 카드 업계 1위라는 독보적인 시장 점유율과 자산 규모를 바탕으로 상위 그룹에서 경쟁하고 있습니다.

이용자 전환이 쉽지 않은 산업 특성의 제약에도 불구하고 뒤늦게 진출한 후발주자인‘삼성페이’가 2016년 하반기를 기점으로 2위 사업자로 자리매김하였습니다. ‘삼성페이’는 오프라인 결제뿐만 아니라 온라인 결제, ATM 입출금, 교통카드, 멤버십, 기프트 카드 등 다양한 서비스를 지원해 편의성을 극대화하였으며 지난 12월부터 신세계백화점, 이마트, 스타벅스 등 사용 범위를 확대하며 추가 이용자 확보를 위해 노력하고 있습니다.

디지털로의 전환을 빠르게 선언했던 ‘현대카드’ 앱카드는 세련되고 단순한 UI를 기반으로 이용규모를 확대하여 왔으나, 최근 치열한 경쟁 속에서 경쟁력을 유지에 어려움을 겪고 있습니다. 그 외 ‘페이코’, ‘SSG페이’, ‘롯데앱카드’ 등 다양한 사업자들이 서비스를 출시하였으나 성장세가 꺾이며 주춤하고 있는 모습입니다.
- 간편결제 서비스별 순이용자수 -
* Source: Nielsen Koreanclick Mobile Behavior data, 2012.01~2017.06
상위 4개 대부분 서비스에서 남성 이용자의 비중이 더 높게 나타나고 있는 가운데, ‘모바일 결제 ISP’는 타 서비스와 상이하게 여성 이용자의 비중이 60%로 높게 나타나며, 성별에 따라 간편결제 서비스에 대한 선호도 차이가 있는 것으로 확인되었습니다.‘삼성페이’가 가장 남성 이용자의 비중이 높으며, 30~40대 연령층을 물론 20대 연령층 또한 빠르게 흡수하며 단기간 급성장을 이루어낸 것으로 판단됩니다. ‘신한FAN 앱카드’는 20대부터 50대까지 다양한 연령층을 커버하고 있는 반면, ‘현대카드’ 앱카드는 30~40대 연령층이 차지하는 비중이 66%로 특정 연령층을 중심으로 이용되고 있습니다.
- 간편결제 서비스별 이용자 성*연령 비중 -
* Source : Nielsen Koreanclick Mobile Behavior data, 2017.06
각 간편결제 서비스에 대한 이미지와 이용자 인식을 파악하기 위해 닐슨코리안클릭의 소셜 미디어 구전 데이터 서비스인 ‘버즈워드(Buzzword)’를 통해 사용자의 의견을 분석해보았습니다. 초기 선점 효과로 다수 이용자를 보유하고 있는 ‘모바일 결제 ISP’는 PC 디바이스 내에서도 결제가 가능하기 때문에 설치 및 결제 오류, 프로그램 삭제, 애드웨어 등 기술적인 측면에 대한 내용이 주요하게 언급되고 있습니다. 반면 ‘앱카드’는 고유의 기능인 결제에 대한 인식이 뚜렷함과 동시에, 할인/포인트 등 혜택, 자동납부 등 부가 기능 등 서비스적인 측면에 대한 이미지가 추가되어 산업 내 리더로 성장할 수 있었던 것으로 판단됩니다. ‘삼성페이’는 ‘혁명’, ‘간편’ 등 편리함을 나타내는 긍정 키워드가 언급되며 단기간 내 큰 폭으로 성장하는 성과를 나타내었으나, 디바이스에 귀속된 오프라인 중심 결제에 대한 한계점이 존재합니다. 이를 극복하기 위해 ‘삼성페이 미니’ 출시를 공식화하여 스마트폰 브랜드나 운영체제와 무관하게 애플리케이션을 설치하여 사용할 수 있도록 하였으며, ‘#삼성찬스’, ‘#플레이찬스’와 같은 리워드 이벤트로 이용자 저변을 확대를 위한 노력이 확인되었습니다.
- ‘모바일결제ISP’에 대한 주요 화제 -
-‘앱카드’에 대한 주요 화제 -
- -‘삼성페이’에 대한 주요 화제 -
* Source: Nielsen Koreanclick Buzzword Data, 2017.06
4. 맺음말
통계전문 사이트 ‘스태티스타(Statista)’에 따르면, 국내 모바일 결제 시장 규모는 지난 2015년 8억 7,400만달러에서 2021년에는 228억 6,300만달러로 6년만에 30배 가까이 증가할 것으로 전망하고 있습니다. 거래액에 대한 성장 가능성뿐만 아니라 결제 데이터를 통해 소비자들의 구매 패턴이나 취향 등을 파악해 빅데이터로 활용할 수 있으며, 이를 기반으로 광고 플랫폼 등 다양한 신사업으로의 확장성이 무한하기 때문에 많은 기업들이 최근 간편결제 서비스에 주력하고 있습니다.

실물 신용카드 없이 스마트폰만으로 오프라인 결제가 가능한‘삼성페이’가 출시되면서 결제 시장에 새로운 패러다임이 제시되었으며, ‘LG페이’, ‘안드로이드페이’, ‘애플페이’ 등 출시가 예고되면서 향후 경쟁구도 변화에 관심이 주목되고 있습니다. 이용자들은 결제 서비스를 구매를 하기 위한 단순한 시스템이 아닌, 온-오프라인을 구분 없이 일상생활 속에서 다양한 혜택과 서비스를 전방위적으로 누릴 수 있는 보다 진화된 서비스를 기대하고 있습니다. 이에 사업자들은 고도화되는 이용자들의 니즈를 만족시키기 위해, 본연의 기능인 간편하게 결제 가능한 편의성을 개선함과 동시에, 경쟁사와 차별화된 혜택과 서비스를 제공해 나가기 위한노력이 필요한 시점입니다.
통계 데이터 산출의 한계 안내
본 사이트에서 제공하는 데이터 및 보고서는 인터넷 미디어 리서치와 컨설팅 서비스를 제공하는 코리안클릭이 작성한 것으로 특정 기업의 미래사업이나 재정적인 측면에 영향을 미칠 수 있는 전망자료를 포함하고 있으나, 전망과 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재한다는 점을 유념하시기 바랍니다.

또한, 닐슨코리안클릭(이하 코리안클릭)은 만 7세 이상 만 69세 이하의 국내 거주 내국인을 대상으로, 표본을 통해 국내 PC인터넷 및 안드로이드OS 스마트폰 이용자의 행태에 대한 통계적 추정치를 제공하고 있습니다. 따라서 표본 오차 그리고 추정치와 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재할 수 있으며, Site centric 또는 Browser centric 방법과는 측정 대상(‘학교’ 또는 ‘PC방’과 같은 공공장소 및 해외 발생 트래픽 제외 등) 및 측정기준(페이지 요청 기준이 아닌 페이지 완료 기준 등)의 불일치를 비롯하여 측정 OS의 한계로 인해 조사결과의 차이가 발생할 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.

코리안클릭이 정의 내린 PC 인터넷 이용자는 최근 1개월 이내 한 번 이상 인터넷에 접속하여 이용하는 만 7세 이상 만 69세 이하의 국내 거주 내국인으로, 인터넷 접속 및 이용은 인터넷 브라우저를 이용하여 인터넷 사이트에 접속하거나, 온라인 게임 접속, 메신저 사용이 모두 포함됩니다. 인터넷 이용자 모집단 추정조사는 유동적인 인터넷 이용자 규모 및 이용자 인구특성(국내 인터넷 이용자 수, 인구통계학적 구조 등)을 파악하여 코리안클릭 패널을 통해 측정된 데이터의 신뢰성 검증 및 보정에 활용됩니다.

스마트폰 인터넷 이용자의 경우, 전체 스마트폰 이용자 중 만 7세 ~ 만 69세 안드로이드 OS 이용자만을 대상으로 측정하고 있으며, M2M, 선불폰 이용자와 중복 가입자는 제외하고 있습니다. 또한 기술 및 정책의 제한으로 iOS를 포함한 기타 OS의 스마트폰과 태블릿 PC는 측정에서 제외하고 있습니다. 이러한 이유로 코리안클릭이 정의 내린 안드로이드 스마트폰 이용자는 전체 스마트폰 이용자 대비 약 83.6%의 비중(2016년 7월 기준)을 보이고 있습니다.

Mobile web 이용행태는 안드로이드 기본 브라우저, 크롬, 삼성S 브라우저 이용행태를 대상으로 합니다. Mobile 내 App과 Web의 이용행태를 측정하는 데 있어서, 개별 App 내 web 이용행태를 포함해 In-app Browsing 방식을 통한 타 서비스 이용은 측정이 불가하여 해당 App 내 트래픽으로 측정되오니, 해석에 유의하시기 바랍니다. 또한 모집단 추정조사를 통해 조사된 안드로이드 모집단을 기준으로 산출한 가중치를 적용한 데이터 이므로 측정 OS의 한계 및 통계적 가중치 적용에 따른 데이터 한계가 존재할 수 있으니 해석에 유의하시기 바랍니다.

데이터 측정 한계에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.

[ PC 데이터 측정의 한계 ], [ Mobile 데이터 측정의 한계 ]
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