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직영 5곳(인천 검단·구월, 경기 고양·다산, 강원 원주) 매장 일별 원장 — 결제 채널별 매출, 2025년 1~8월 vs 2026년 1~8월 · 9월 24일 편 «방한 외국인 2,357만 전망»의 채널 편

야놀자·여기어때·아고다·부킹닷컴 —
직영 5곳 매출에서 현장 손님이 29%→23%로 줄고 해외 OTA가 5%→12%, 여름엔 17%였고 늘어난 해외 OTA 돈의 절반은 한국인이었습니다

숙박업 사장님이 매달 보는 숫자 중 하나가 «어느 앱에서 얼마나 왔나»입니다. 야놀자와 여기어때 중 어디가 늘었는지는 다들 보는데, 그 둘 밖의 두 문 — 현장(워크인·키오스크)과 해외 OTA가 어떻게 움직였는지는 잘 안 셉니다. 저희 직영 5곳의 매장 일별 원장으로 2025년 1~8월과 2026년 1~8월을 채널별로 갈랐습니다. 두 앱은 −3p·+2p였고, 움직인 건 두 앱 밖이었습니다. 현장이 매출의 28.6%에서 22.6%로 빠지고, 해외 OTA가 4.5%에서 12.3%로 올라왔습니다. 6~8월만 보면 18%까지 갔습니다.

한 줄 요약

매출 비중(5곳 합, 숙박+대실): 현장 29→23% · 여기어때 31→33% · 야놀자 33→30% · 해외 OTA 4→12%. 해외 OTA 안에선 부킹닷컴 17,553만이 아고다 15,034만을 넘었고, 투숙객 이름으로 가르면 늘어난 해외 OTA 돈의 절반은 한국인이었습니다(9월 24일 편). 수수료가 붙는 문(두 앱+해외 OTA)의 매출 비중은 68%에서 75%가 됐습니다.

① 한 표로 — 여섯 문, 2025 vs 2026 1~8월

직영 5곳 · 숙박+대실건수 비중매출 비중건당 결제
2025년 1~8월 → 2026년 1~8월 · 매출 372,960만 → 372,456만 · 판매가 기준
현장(워크인·키오스크)28→23%29→23% (-6p)60→58천
여기어때34→37%31→33% (+2p)54→53천
야놀자35→34%33→30% (-3p)54→53천
해외 OTA2→4%4→12% (+8p)171→178천
네이버2→1%3→2% (-1p)100→94천
기타 앱0→1%0→1% (+0p)75→71천
묶어서
두 앱 합(야놀자+여기어때)69→71%64→62%—
수수료 붙는 문(두 앱+해외 OTA)71→75%68→75%—
→ 현장 손님은 건당 58,040원으로 두 앱(53,264·53,384원)보다 비싼 손님입니다. 그 손님이 매출의 28.6%에서 22.6%로 빠졌습니다.
→ 해외 OTA는 건수 1.5%→4.2%, 매출 4.5%→12.3%. 건당 178,433원은 연박 총액이 한 건으로 잡히는 값이라 «비싼 방»이 아니라 «긴 체류»입니다.

매장 일별 원장(이루다원 매장 실적 API, 판매가 기준, 숙박+대실). 현장=카드·현금·계좌이체·키오스크. 해외 OTA=부킹닷컴·아고다·익스피디아·트립닷컴·에어비앤비 등. 기타 앱=꿀스테이·쿠팡 등.

두 앱을 합치면 64%에서 62% — 거의 그대로입니다. 안에서 여기어때가 +2p, 야놀자가 -3p로 자리를 바꿨을 뿐입니다. 움직인 건 밖입니다. 현장 -6p, 해외 OTA +8p. 빠진 현장과 늘어난 해외 OTA가 크기가 비슷해서 «현장 손님이 해외 OTA로 갔다»로 읽고 싶어지는데, 9월 24일 편에서 본 대로 그 절반은 해외 OTA로 예약한 한국인이라 그렇게 단순하지 않습니다.

② 월별로 — 현장은 내려오고 해외 OTA는 여름에 17%

직영 5곳 매출 비중, 채널별 월 추이. 2025년 1월~2026년 8월. 왼쪽 숫자가 시작값, 오른쪽이 끝값.

현장은 2025년 1월 31%에서 2026년 8월 20%까지 거의 한 방향으로 내려왔습니다. 해외 OTA는 1%에서 시작해 지난해 10월 14%를 찍고, 올해는 4월부터 두 자릿수, 7월 18%까지 갔습니다. 두 앱은 스무 달 내내 30% 언저리를 오갑니다. 한 달 앱 순위표를 보고 «야놀자가 죽었다·여기어때가 살았다» 하기엔 폭이 작고, 스무 달 내내 같은 방향으로 움직인 건 현장과 해외 OTA뿐입니다.

③ 현장 −6p — 빠진 건 비싼 손님이고, 숙박 쪽입니다

채널별 매출 비중 2025(연한색) vs 2026(진한색), 1~8월. 아래 숫자는 2026년 건당 결제.

PMS · 5곳 · 2025 → 2026 1~5월건수 비중매출 비중
대실 — 14,946건 → 13,987건 (정산액 기준)
야놀자46→45%46→45% (-2p)
여기어때33→38%32→36% (+5p)
현장20→17%22→19% (-3p)
숙박 — 22,772건 → 23,532건
야놀자31→29%29→26% (-3p)
여기어때33→37%29→31% (+2p)
현장29→22%32→24% (-8p)
해외 OTA4→8%6→16% (+10p)
→ 대실은 두 앱이 82%이고 해외 OTA는 0입니다. 대실은 앱 상품이고, 여기어때가 야놀자를 따라붙는 중입니다(33%→38%).
→ 숙박에서 현장이 32%→24%로 대실(22%→19%)보다 크게 빠졌습니다. 현장이 줄어든 자리는 숙박 쪽입니다.

PMS 원장(정산액 기준, 5월까지)으로 숙박·대실을 갈라 본 것. 위 표의 판매가 기준과 절대값은 다르고 방향은 같습니다.

현장 손님의 건당 결제는 60,451원에서 58,040원, 두 앱(53,264·53,384원)보다 5천원쯤 비싼 손님이고 수수료도 없는 손님입니다. 그 손님이 매출로 28.6%에서 22.6%로 줄었습니다. 숙박과 대실을 가르면 빠진 자리가 보입니다 — 대실 현장은 22%→19%인데 숙박 현장은 32%→24%입니다. 요일로는 2026년 현장 비중이 토요일 17%, 월~목 27%입니다. 꽉 차는 토요일엔 앱 손님이 먼저 방을 채우고 평일에 워크인이 들어옵니다. 현장이 주는 건 «찾아오는 손님이 줄었다»보다 «앱이 먼저 채운다»에 가깝습니다.

④ 해외 OTA +8p — 부킹닷컴이 아고다를 넘었습니다

해외 OTA 앱별 매출 2025 vs 2026 1~8월, 직영 5곳.

해외 OTA 안쪽 · 5곳2025 1~8월2026 1~8월변화
앱별 매출 — 이루다원 채널명 그대로
부킹닷컴3,211만17,553만×5.5
아고다7,264만15,034만×2.1
익스피디아3,176만7,412만×2.3
트립닷컴918만5,188만×5.6
에어비앤비215만551만×2.6
해외 OTA 합16,753만45,964만×2.7
매장별 해외 OTA 매출 — 1~8월
인천 검단1,852만4,982만×2.7
경기 고양8,425만27,084만×3.2
인천 구월3,916만7,623만×1.9
경기 다산1,432만2,851만×2.0
강원 원주1,129만3,423만×3.0
경기 양주3,332만6,980만×2.1
→ 이 돈이 누구 돈인지는 9월 24일 편(방한 외국인 2,357만 전망)에서 투숙객명으로 갈랐습니다 — 늘어난 해외 OTA 숙박 매출의 절반이 해외 OTA로 예약한 한국인, 4분의 1이 외국인이었습니다.

해외 OTA 매출이 16,753만에서 45,964만으로 2.7배입니다. 안쪽을 열면 부킹닷컴이 3,211만에서 17,553만으로 5.5배, 아고다가 7,264만에서 15,034만으로 2.1배. 지난해 1등이던 아고다를 올해 부킹닷컴이 넘었습니다. 익스피디아·트립닷컴이 그 뒤입니다. 아고다 하나만 열어 둔 매장은 올해 1등 문을 닫아 둔 셈입니다. 그 돈이 누구 돈인지는 9월 24일 편에서 봤습니다 — 늘어난 해외 OTA 숙박 매출의 절반은 해외 OTA로 예약한 한국인이고, 이 손님들은 야놀자·여기어때·현장에 거의 없습니다. 앱 두 개만 보고 «우리 손님은 그대로»라고 읽으면 수수료 체계가 다른 세 번째 문으로 옮겨 간 한국인이 안 보입니다.

⑤ 대실 — 두 앱이 82%, 여기어때만 +5p

③의 표에서 대실만 다시 봅니다. 두 앱 합이 82%, 해외 OTA 0, 현장 17%. 여기서 여기어때가 33%에서 38%로 붙었고 야놀자는 46%에서 45%입니다. 9월 23일 편에서 «대실이 줄어드는 해»라고 적었습니다. 그 줄어드는 대실 안에서 여기어때 몫이 커지고 있어, 대실 광고비를 어디에 둘지는 이 표가 답합니다.

⑥ 매장별 — 여섯 곳 전부 같은 방향, 관문 동네는 세 번째 문이 두 번째

매장별 현장(회색)·해외 OTA(파랑) 매출 비중 변화(%p). 2025→2026 1~8월.

매장(지역)현장두 앱 합해외 OTA수수료 문 합
매출 비중, 2025 → 2026 1~8월 · 수수료 문 = 두 앱 + 해외 OTA
인천 검단27→23%67→65%4→9%71→74%
경기 고양29→22%58→48%8→25%66→74%
인천 구월36→27%58→65%4→7%62→72%
경기 다산20→17%76→76%2→4%78→81%
강원 원주28→23%67→67%2→8%69→75%
경기 양주33→30%59→55%4→8%62→63%
5곳 합29→23%64→62%4→12%68→75%
두 앱 안에서 — 야놀자 · 여기어때
인천 검단28→27%여기어때 40→38%
경기 고양37→29%여기어때 21→19%
인천 구월31→33%여기어때 27→31%
경기 다산35→30%여기어때 40→47%
강원 원주29→27%여기어때 38→40%
경기 양주32→30%여기어때 27→25%
→ 여섯 곳 전부 현장이 줄고 해외 OTA가 늘었습니다. 야놀자는 구월 한 곳만 늘었고, 여기어때는 검단·고양·양주에서 줄고 구월·다산·원주에서 늘어 두 앱은 동네마다 갈립니다.
→ 고양은 해외 OTA가 25%로 여기어때(19%)를 넘었습니다. 관문 동네에선 세 번째 문이 두 번째 문이 됐습니다.

현장 감소와 해외 OTA 증가는 여섯 곳에서 예외가 없습니다. 크기는 다릅니다 — 고양은 해외 OTA 8→25%로 여기어때를 넘었고, 다산은 2→4%로 아직 작습니다. 두 앱은 동네마다 갈립니다. 야놀자가 늘어난 곳은 구월 하나, 여기어때는 세 곳에서 늘고 세 곳에서 줄었습니다. «어느 앱이 대세냐»는 동네 질문이고, «현장이 줄고 해외 OTA가 는다»는 전체 질문입니다.

⑦ 이 표로 못 가르는 것

다섯 곳은 같은 회사가 같은 방식으로 운영합니다. 회사가 2026년에 해외 OTA 노출이나 요금을 따로 조정했다면 그 효과가 다섯 곳에 같이 깔려 있고, 이 표만으로는 «시장이 옮겨 갔다»와 «우리가 옮겼다»를 가르지 못합니다. 방향은 여섯 곳 모두 같지만, 크기를 시장 전체 값으로 읽지는 마십시오. 매출은 판매가 기준입니다. 수수료를 뺀 실수령으로 다시 세면 수수료 붙는 문의 비중은 이보다 낮게 보이고, 방향은 같습니다. 해외 OTA 건당 결제는 연박 총액이 한 건으로 잡힌 값이라 «비싼 방»이 아니라 «긴 체류»로 읽어야 하고, 건수 비중(1.5%→4.2%)도 같이 뒀습니다. 손님군 분해는 투숙객명이 있는 PMS 범위(5월까지)에서만 가능해 그 부분만 1~5월입니다.

⑧ 사장님 셈법 — 네 줄

네 줄

1. 앱 두 개 순위표 말고 네 칸으로 세십시오. 야놀자·여기어때·해외 OTA·현장. 저희 5곳에서 두 앱은 −3p·+2p였고 움직인 건 나머지 두 칸이었습니다.
2. 현장이 줄면 «손님이 줄었다»가 아니라 «수수료 붙는 문으로 옮겨 갔다»부터 의심하십시오. 수수료 붙는 문의 매출 비중이 68%에서 75%가 됐습니다. 같은 매출이라도 남는 돈이 줄어드는 구조입니다.
3. 해외 OTA는 부킹닷컴부터, 그리고 손님의 절반은 한국 사람입니다. 아고다 하나만 열어 둔 매장은 올해 1등 문을 닫아 둔 셈이고, 외국인 마케팅으로 읽지 말고 해외 OTA에서만 예약하는 한국인이 있다고 읽으십시오.
4. 대실은 여기어때가 따라붙고 있습니다. 대실 두 앱 82% 안에서 여기어때 +5p. 대실 광고비 배분은 숙박과 따로 셈해야 합니다.

한 줄 결론

스무 달 사이 두 앱은 그대로였고, 현장 −6p·해외 OTA +8p가 움직였습니다. 해외 OTA 안에선 부킹닷컴이 아고다를 넘었고, 늘어난 돈의 절반은 해외 OTA로 예약한 한국인이었습니다. «어느 앱이 대세냐»는 동네마다 갈렸지만, «현장이 줄고 세 번째 문이 는다»는 여섯 곳에서 예외가 없었습니다.

자료: 키우다랩 매장 일별 원장(store_daily — 이루다원 매장 실적 API iruda_sales_daily·metrics, 판매가 기준, 채널 6묶음) 2025-01~2026-08, 직영 5곳(인천 검단·구월, 경기 고양·다산, 강원 원주) + 경기 양주·용인, 강원 속초 참고. 손님군·숙박/대실 분리는 직영 PMS 원장(pms_stay_rows, 정산액 기준, 2026-05까지) 1~5월. 손님군=투숙객명(한글/한국 성씨 로마자/그 외 로마자). 채널 묶음 정의는 debug/store_daily_build.py 한 곳. 수수료율은 플랫폼·상품·시기에 따라 달라 이 글에서 숫자로 쓰지 않았습니다. 값은 debug/colCHANNEL/collect.py → _data.json. 이 글은 특정 플랫폼 이용을 권유하거나 말리지 않습니다.
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▶ 지난 데이터 리서치 모음 : https://kiudalab.com/news

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