→ ‘민생회복 소비쿠폰’이 지급 3주차에 접어들면서, 소비자들의 지갑이 한층 전략적으로 움직이고 있다. 초반에는 생활필수품 위주의 소비가 주를 이뤘다면, 이제는 남은 금액을 알차게 쓰기 위한 ‘잔액 소진형’ 소비가 본격화되고 있는 모습이다. 특히, 일부 카드사에서 8월 말까지 소비쿠폰 소진 시 추가 쿠폰을 제공하는 이벤트가 진행되고 있는 만큼, 남은 기간 소비를 서두르려는 움직임은 더욱 확산될 가능성이 높아 보인다.
◆ 3주차 소비쿠폰, ‘잔액 소진형 소비’ 뚜렷
◆ 연령, 세대별 ‘소비 우선순위’ 달라져
→ 엠브레인 딥데이터®[1]의 ‘민생회복 소비쿠폰’ 사용 데이터 분석 결과, 소비쿠폰 지급 3주차에 접어들며 ‘생활 밀착형’ 소비 흐름이 지속되고 있는 가운데, 잔액 소진을 위한 소비가 두드러지고 있는 모습을 확인할 수 있었다. 우선, 8월 5일부터 8월 11일까지 일주일간의 소비쿠폰 사용 데이터를 분석한 결과, ‘편의점’이 1주차와 2주차에 이어 구매 비중 1위를 차지한 것으로 확인됐다. ‘구매비중’은 소비쿠폰 결제 금액 중 각 업종에서 결제된 비중을 분석한 비율로, 소비자의 실제 지출이 어떤 업종에 집중되었는지를 보여주는 지표라 할 수 있다. 성별과 연령에 관계없이 편의점이 상위 사용처로 집계된 배경에는 소액 결제가 용이하고, 식음료·생활용품·간편식 등 다양한 품목을 한 번에 해결할 수 있는 편의성이 반영된 것으로 짐작된다. 특히, 지급 3주에는 이미 일부 금액을 사용했을 가능성이 높은 만큼, 남은 잔액을 효율적으로 소진하려는 수요가 편의점 결제로 이어지고 있는 것으로 풀이된다. 실제로 2주차 대비 편의점(9.7%(2주차) → 10.1%(3주차)), 베이커리(1.6%(2주차) → 2.1%(3주차)) 업종의 결제 비중이 소폭 상승한 결과를 보였는데, 이는 상대적으로 소액 결제가 가능한 곳에서 소비쿠폰 잔액을 소비하려는 움직임으로 짐작해 볼 수 있었다.
연령별로는 소비 목적에서 뚜렷한 차이를 살펴볼 수 있었다. 20대 저연령층의 경우 카페, 레스토랑, 오락 등 경험 소비형 업종에서의 구매 비중이 두드러진 특징을 보인 반면(그래프 참조), 고연령층은 의료/건강 업종(20대 2.9%, 30대 4.4%, 40대 4.5%, 50대 4.9%, 60대 5.8%), 마트/할인점(20대 2.6%, 30대 2.9%, 40대 3.0%, 50대 3.6%, 60대 3.4%) 등 필수 생활 영역에서의 결제 비율이 상대적으로 높은 결과를 보였다. 젊은 세대가 소비쿠폰을 여가와 경험을 위한 수단으로 활용하는 반면, 고연령층은 생활 안정과 건강 관리 중심의 소비 성향을 보이고 있음을 엿볼 수 있었다.
고액 결제 항목(1회 10만원 이상)에서는 학원(9.6%), 병원(6.3%), 안경점(4.1%)이 1·2주차에 이어 여전히 구매 비중 상위권을 유지하고 있었다. 이는 교육과 건강 관리 분야가 고액 지출의 상당부분을 차지하고 있음을 보여주는 대목으로, 금액 단위가 큰 항목일수록 소비 쿠폰을 활용해 목돈 지출의 비중을 보완하려는 경향이 반영된 것으로 풀이된다. 성별에 따른 소비 성향도 뚜렷한 편이었다. 남성은 자동차 수리 관련 업종(남성 3.4%, 여성 0.6%)에서 높은 구매 비중을 보인 반면, 여성은 의료/건강 (남성 4.9%, 여성 8.2%) 및 미용(남성 0.5%, 여성 3.8%) 등 자기 관리 관련 소비가 두드러지는 결과를 보였다.
한편, 행정안전부는 오는 9월 22일부터 시작되는 ‘2차 민생회복 소비쿠폰’ 지급 기준을 논의해 최종안을 확정할 계획이다. 1차 소비쿠폰이 민생 안정과 내수 진작에 일정 부분 기여한 것으로 평가되고 있지만, 일각에서는 일시적인 소비 진작에 그칠 수 있다는 지적이 제기되고 있다. 소비가 일부 업종에 편중되거나 매출 증가로 이어지지 못하는 경우도 있어, 제도 실효성에 대한 면밀한 검토가 필요하다는 목소리가 나오고 있다. 실질적인 내수 활성화를 위해서는 업종별 맞춤형 지원과 연계된 보다 정교한 정책적 보완이 필요해 보인다.
♦ 본 내용은 특정 기업의 의뢰 없이 시장조사 전문기업 엠브레인의 딥데이터를 기반으로 자체 기획 및 분석으로 진행된 결과입니다.
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[1] 엠브레인 딥데이터®: 패널들의 앱 이용 및 설치율, 방문율, 결제 등의 패널 딥데이터(DD.P)와 영수증 구매 데이터(DD.B) 등을 통해 다각도로 시장 및 소비 패턴을 분석할 수 있는 딥데이터
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