가격전략 매니저 (Pricing Manager)
가격으로 이윤을 설계하는 수학자이자, 시장 심리를 읽는 전략가.
I. 직무 개요 (Overview)
Pricing Manager는 제품·서비스의 가격 전략을 설계하여 **수익성과 시장점유율의 균형**을 맞추는 역할을 합니다. 시장 상황, 고객 행동, 경쟁 가격, 원가 데이터를 종합하여 최적의 가격 구조를 설계합니다. 단순히 숫자를 계산하는 것이 아니라, “가치(Value)”를 해석하는 **데이터 기반 전략 리더**입니다.
II. 주요 역할 및 책임 (Key Responsibilities)
- 제품·서비스 가격 정책 수립 및 관리
- 시장·경쟁사 가격 분석 및 시뮬레이션
- 원가·이익률·수요 탄력성 분석을 통한 최적 가격 산정
- AI 기반 가격 자동화 시스템 설계 및 운영
- 프로모션·할인 정책 수립 및 성과 평가
- 글로벌 가격정책(Region Pricing) 관리
III. 필요 역량 및 자격 요건 (Skills & Qualifications)
기술 역량
- 가격 모델링(Price Elasticity, Margin Analysis) 이해
- 재무·마케팅 데이터 분석 역량 (Python, Power BI, Excel 등)
- 시장조사 및 고객 세그먼트 분석 능력
- CRM·ERP 시스템 활용 능력
- AI 기반 예측 모델(Predictive Pricing) 이해
소프트 스킬
- 정량분석을 직관적 스토리로 풀어내는 능력
- 이해관계자 간 조율 및 협상 능력
- 데이터로 의사결정을 설득하는 커뮤니케이션 스킬
가산점 요소 (Plus)
- FMCG·Tech·eCommerce 등 가격경쟁 산업 경험
- Revenue Management 또는 Demand Forecasting 경험
- AI·Machine Learning 기반 Pricing 시스템 구축 경험
IV. 커리어 경로 (Career Path)
Pricing Analyst → Pricing Manager → Revenue Manager → Pricing Director → Chief Revenue Officer(CRO)로 성장합니다. 일부는 마케팅, 전략, 재무 조직으로 이동하며 수익구조 설계 전문가로 경력을 확장합니다.
V. 시장 트렌드 (Market Insights)
2025년 현재, 가격 전략은 단순한 재무 계산을 넘어 **AI 기반 동적 가격(Dynamic Pricing)** 시대로 진입했습니다. 글로벌 리테일·항공·Tech 기업들은 실시간 데이터에 따라 가격을 자동 조정하며, Pricing Manager는 **“이윤의 자동화 설계자”**로 진화하고 있습니다.
VI. Dual Insight │ 후보자 & 헤드헌터 관점
For Candidates
- 가격정책이 기업 이익률에 미친 영향을 수치로 제시하세요.
- 고객 세그먼트별 가격 전략 차별화 경험을 강조하세요.
- AI·데이터 기반 분석 역량을 스토리로 풀어내세요.
- 성과를 “Revenue Impact” 기준으로 표현하면 좋습니다.
For Recruiters
- 데이터 분석력과 시장 감각을 동시에 가진 후보를 찾으세요.
- 정책형보다는 “시뮬레이션형” 사고가 가능한 인재가 이상적입니다.
- 글로벌 가격정책 관리 경험이 차별화 요소입니다.
- AI 기반 Revenue Optimization 경험이 미래 경쟁력입니다.
VII. 연봉 범위 & 채용 포인트
국내 Pricing Manager 평균 연봉은 9,000만~1억 5,000만 원, 글로벌 기준으로는 10만~18만 달러 수준입니다. AI 기반 Dynamic Pricing 경험자나 Revenue Optimization 전문가의 경우 최고 2억 원 이상까지 보상받을 수 있습니다.
- 수익성 향상 및 가격정책 개선 사례를 구체적으로 제시하세요.
- 데이터 기반 가격모델링 경험이 핵심 평가 포인트입니다.
- 마케팅·재무·전략팀과의 협업 역량도 중요합니다.
VIII. 자주 묻는 질문 (FAQ)
- Q1. Pricing Manager와 Marketing Manager의 차이는?
- A. 마케팅은 수요 창출, Pricing은 수익 극대화에 초점을 둡니다.
- Q2. Dynamic Pricing은 어떤 산업에서 활용되나요?
- A. 항공, 호텔, 리테일, 플랫폼, 모빌리티, 구독형 서비스 등 거의 모든 산업에서 적용됩니다.
- Q3. AI가 가격결정을 완전히 대체할까요?
- A. 데이터가 방향을 제시하지만, 최종 판단은 여전히 인간의 책임입니다.
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