왜 3-tier (Good/Better/Best) 구조가 표준이 되었나요?

선택지가 1개면 비교 기준이 없어 망설이고, 5개 이상이면 선택 피로(decision fatigue) 가 발생합니다. 3개는 인지부하 최저이면서 심리 가격 앵커링(Anchoring · 베스트가 비교 기준 역할), decoy(베터가 베스트로 유도), self-selection(가성비/표준/풀세트) 효과를 모두 활용 — Stripe·Slack·Notion·Figma 모두 3-tier.

Charm pricing (9 끝) 이 정말 효과 있나요?

MIT/시카고대 실험에서 $39 가 $34 보다 더 많이 팔린 것이 가장 유명한 사례 — 좌측 첫 자릿수가 한 자리 작아 보이는 인지 효과(left-digit effect). 다만 프리미엄 브랜드(애플·테슬라) 는 정수($999) 를 선호 — 가격이 곧 가치 신호인 카테고리에서는 9 끝이 오히려 싸 보여 역효과.

70/20/10 분포는 어디서 나온 숫자인가요?

SaaS(구독 소프트웨어) 일반적 벤치마크 (2024) 기준 — 가장 저렴한 Good 70%, 표준 Better 20%, 풀스펙 Best 10% 로 배분되는 것이 가장 흔한 분포. 단, B2B 엔터프라이즈 SaaS 는 50/30/20 또는 40/40/20 으로 위쪽이 더 두꺼워지고, 컨슈머 앱은 80/15/5 처럼 Good 쏠림이 강해집니다.

DIGITAL · MID

SaaS 3-tier 가격 책정 계산기

TL;DR 선택지가 1개면 비교 기준이 없어 망설이고, 5개 이상이면 선택 피로(decision fatigue) 가 발생합니다.

Best 플랜 목표가만 입력하면 3-tier 가격 (Good / Better / Best) 을 자동 추천 (40%/70%/100% + Charm pricing). 사용자 분포 가정으로 ARPU(사용자당 평균 매출)·MRR(월 정기 매출)·필요 사용자 수 를 시뮬합니다. 핵심 답은 "3-tier 가격 (Good / Better / Best)".

입력

Best 플랜 목표 가격 풀스펙 플랜의 심리 가격 앵커링(Anchoring) 가격

원/월

Good 플랜 분포 전체 유료 사용자 중 가성비 플랜 선택 비율

Better 플랜 분포 표준 플랜 선택 비율 (Best 분포는 100 − Good − Better 자동 계산)

목표 MRR(월 정기 매출) (선택) 필요한 유료 사용자 수 자동 계산

원/월

결과 — 추천 가격

3-tier 가격 (Good / Better / Best)

값을 입력하세요

Good 추천 가격

Better 추천 가격

Best 가격

ARPU(사용자당 평균 매출)

Best 분포 (자동)

100명당 월 MRR(월 정기 매출)

목표 MRR 달성에 필요한 사용자

티어별 분포·기여 매출

티어	가격	분포	100명당 매출	매출 비중

어떻게 계산하나요

Better 가격 = Best × 0.7 → Charm pricing 처리 (9 끝)

Good 가격 = Best × 0.4 → Charm pricing 처리 (9 끝)

ARPU = Good × p_g + Better × p_b + Best × p_x

필요 사용자 = 목표 MRR ÷ ARPU

예: Best 99,000원 ⇒ Better ≈ 69,000원 (99,000 × 0.7 = 69,300 → Charm), Good ≈ 39,000원 (99,000 × 0.4 = 39,600 → Charm). 분포 70/20/10 가정 ⇒ ARPU = 39,000 × 0.7 + 69,000 × 0.2 + 99,000 × 0.1 = 약 51,000원. 목표 MRR 1억이면 필요 유료 사용자 ≈ 100,000,000 ÷ 51,000 ≈ 1,961명.

유명 SaaS 가격 사례 (2024)

서비스	Good	Better	Best
Notion	$0	$10	$15
Slack	$0	$8	$15
Figma	$0	$15	$45
HubSpot	$20	$890	$3,600

대부분의 모던 SaaS 는 무료 플랜(Free) 을 Good 자리에 넣고, 유료 3-tier(Pro/Business/Enterprise) 로 분리하는 4-tier 형태로 진화. 본 계산기는 유료 3-tier 기준 — Free 는 마케팅·획득 채널로 따로 보아야 합니다.

한계와 주의

가격 책정은 단순 비율 공식보다 시장 조사·고객 인터뷰가 더 중요합니다. 본 계산은 다음 한계가 있습니다:

비율 추천은 출발점 — 40%/70% 는 평균 기준. 카테고리·고객 페르소나에 따라 50%/80% 또는 25%/65% 가 더 적절할 수 있음
가치 기반 가격(Value-based) 미반영 — 고객이 얻는 ROI 의 10~20% 를 가격으로 잡는 게 SaaS 정통론. 본 계산은 anchoring 중심
분포는 가정값 — 실제 분포는 출시 후 6~12개월 데이터로 검증. 70/20/10 은 평균 추정에 불과
연 결제 할인 미포함 — 대부분 SaaS 는 연 결제 시 15~20% 할인. 본 계산은 월 결제 list price 기준
업셀·다운셀·이탈 무시 — 실제 ARPU 는 시간이 지나며 변동. 본 계산은 신규 가입 기준 정적 ARPU

SaaS 일반적 벤치마크 (2024), 산업·규모별 차이 큽니다. 본 결과는 단순 가정 기반 추정치이며 실제 가격 책정은 시장 검증이 필수입니다.