쿠팡이 지난해 발생한 개인정보 유출 사고 영향에서 대부분 벗어났다고 평가하며 내년에는 프로덕트 커머스 사업의 성장률과 수익성이 사고 이전 수준으로 점진적으로 회복될 것이라고 전망했다.
김범석 쿠팡 Inc 의장은 4일(현지시간) 열린 2분기 실적발표 콘퍼런스콜에서 "매출은 환율 영향을 제외한 기준으로 전년 동기 대비 8% 성장했다"며 "개인정보 유출 사고로 영향을 받았던 소비 대부분은 이미 회복됐고 다시 성장하고 있다"고 밝혔다.
그는 "대부분의 고객은 소비 패턴에 변화가 없었고, 쿠팡 역사상 가장 높은 수준의 소비를 이어가고 있다"며 "지난해 개인정보 유출 사고 이전과 비슷한 속도로 소비를 늘리고 있다"고 설명했다.
이어 "소비가 줄었던 고객은 전체의 소수였으며, 이들 대부분은 이미 돌아왔다"며 "일부는 몇 달간 다른 서비스를 이용했지만 복귀 후에는 이전 수준을 회복했을 뿐 아니라 그 이상으로 소비를 늘리고 있으며, 소비 증가 속도도 사고 이전과 비슷하다"고 말했다.
특히 그는 복귀한 고객들의 구매력이 더 높았다고 설명했다. 김 의장은 "돌아온 고객들은 아직 복귀하지 않은 고객들보다 평균적으로 더 많은 금액을 쓰는 고객이었다"며 "고객 수보다 소비액 기준에서 회복세가 더욱 뚜렷하게 나타나고 있다"고 봤다.
그러면서 "와우 멤버십 가입자는 이미 사고 이전 수준을 넘어섰다"면서도 "신규 회원은 초기에는 소비가 적기 때문에 가입 증가 효과가 매출에 반영되기까지는 일정한 시간이 필요하다"고 진단했다.
또한 "개인정보 유출 사고 당시 이탈한 뒤 아직 돌아오지 않은 고객을 제외하면 전체 고객 소비는 전년 동기 대비 약 16% 증가했다"며 "이는 사고 발생 이전인 지난해 2분기 프로덕트 커머스 사업의 소비 증가율과 비슷한 수준"이라고 덧붙였다.
"내년부터 성장률·수익성 정상화"
김 의장은 수익성이 아직 개인정보 유출 사고의 영향을 받고 있지만 내년부터는 정상화될 것으로 전망했다.
김 의장은 "회사는 예상 수요를 기준으로 물류 인프라와 고정비를 미리 계획하는데 현재는 매출이 당초 계획보다 일시적으로 낮아지면서 고정비 비중이 커졌다"며 "비용을 크게 줄일 수도 있었지만 장기 성장과 고객 경험 유지를 위해 그렇게 하지 않았다"며 "고객 경험은 언제나 우리의 최우선 원칙"이라고 강조했다.
그는 "공급망에서도 물동량 증가에 따른 규모의 경제 효과를 올해는 충분히 누리지 못하고 있지만 내년에는 회복될 것으로 기대한다"며 "고객 재확보를 위해 늘린 마케팅 비용도 개인정보 유출 사고 영향이 비교 대상에서 제외되는 내년에는 줄일 계획"이라고 전망했다.
아울러 "개인정보 유출 사고의 영향이 있었던 기간이 비교 대상에서 제외되는 내년에는 프로덕트 커머스 사업이 사고 이전의 성장률과 수익성 구조를 점진적으로 회복할 것으로 기대한다"고 밝혔다.
"AI는 15년간 쌓은 자산의 배수 효과"
김 의장은 장기 성장 동력으로 AI를 강조했다. 그는 "쿠팡 고객군은 지난 한 해를 포함해 매년 소비를 꾸준히 늘려왔다"며 "약 15년 전에 확보한 가장 오래된 고객들도 현재 소비 규모가 첫해 대비 거의 10배까지 증가했고 지금도 계속 성장하고 있다"고 설명했다.
이어 "오래된 고객의 지속적인 소비 증가, 기존 고객군의 소비 확대, 신규 고객 유입이라는 세 가지 흐름이 쿠팡 성장을 이끌고 있으며 지난 1년 동안에도 이 성장 동력은 모두 유지됐다"고 말했다.
김 의장은 고객들의 소비가 늘어나는 이유로 '지갑 점유율' 확대를 꼽았다. 그는 "상품 구색이 확대될수록 고객들은 가격과 선택, 배송 속도 사이의 기존 상충 관계를 해결한 더 많은 상품을 구매하게 된다"며 "로켓배송 상품이 늘어날수록 고객은 더 많은 시간과 비용을 절약할 수 있다"고 설명했다.
또 "한국 전체 소매시장 가운데 쿠팡이 차지하는 비중은 글로벌 선도 기업들과 비교하면 아직 낮은 수준"이라며 "서비스 경쟁력이 높아질수록 온라인 시장 자체도 함께 확대될 것"이라고 기대했다.
그러면서 김 의장은 AI가 이러한 성장세를 가속화할 것으로 전망했다.
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김 의장은 "우리는 AI를 '배수 효과'를 내는 기술로 보고 있다"며 "AI가 증폭시키는 것은 지난 15년 동안 구축한 물류 인프라와 수십억 건의 주문 처리 과정에서 축적한 운영 데이터, 수천만 명 고객과의 직접적인 관계"라고 말했다.
이어 "AI를 고객 경험에 적용하면 상품 탐색과 개인화 추천, 고객 서비스를 개선할 수 있고 운영에서는 생산성을 높이며 비용을 낮출 수 있다"며 "광고와 FLC(풀필먼트) 같은 고수익 사업에도 AI를 적용해 판매자와 브랜드의 투자 효율을 높이고 시장 기회도 더욱 확대할 수 있을 것"이라고 자신했다.











