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last_updated: "2026-06-08"
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# commerce-performance-marketing-kr Domain — Logic Rules

이 문서는 국내 커머스 성과 마케팅에서 지표, 어트리뷰션, 예산, 실험, 준수 판단이 어떻게 동작해야 하는지 정의한다.
개념이 "무엇인지"를 정한다면, 이 문서는 그 개념을 의사결정에서 "어떻게 써야 하는지"를 정한다.

분류 축: **의사결정 규칙 유형(decision rule type)** — 규칙이 지표 계산, 권위 판정, 예산 판단, 실험 판단, 준수 판단 중 무엇을 통제하는지에 따른 분류.

## 지표 권위 규칙

- 광고 플랫폼 리포트는 운영 최적화 권위이고, 확정 손익 판단 권위가 아니다. 확정 손익 판단에는 주문 DB, 정산 DB, 거래 대상별 원가·권리 비용, 수수료, 배송비 또는 제공 비용, 프로모션 비용, 취소·환불·반품 데이터가 필요하다.
- 구매 이벤트가 주문번호와 연결되지 않으면 중복 제거, 취소·반품 반영, 신규 고객 판정이 불완전하므로 최종 성과로 확정하지 않는다.
- 플랫폼별 광고 기여 결제액을 단순 합산해 전체 결제액으로 사용하면 안 된다. 여러 플랫폼이 같은 주문에 기여를 배분할 수 있다.
- 플랫폼 ROAS와 내부 ROAS가 다르면 내부 주문·정산 기준이 최종 손익 판단에서 우선한다. 다만 플랫폼 운영 조정에는 플랫폼 ROAS를 사용할 수 있다.
- 조회 기여 전환은 클릭 기여 전환과 분리한다. 조회 기여를 포함하면 성과가 커질 수 있으므로 예산 증액 근거로 단독 사용하지 않는다.
- 정산 확정 전 결제액은 임시 성과 금액이다. 반품률이 높거나 정산 차감이 큰 카테고리에서는 정산 기준 결제액을 별도 판단한다.

## 측정 신뢰도별 의사결정 제한 규칙

- 광고 플랫폼 리포트는 입찰, 소재, 타겟, 예산 배분의 운영 조정에는 사용할 수 있지만 최종 손익 또는 증분 효과의 단독 근거가 될 수 없다.
- 분석 도구 이벤트는 퍼널 진단과 사이트·앱 행동 분석에는 사용할 수 있지만 구매 이벤트가 주문번호와 연결되지 않으면 결제액 판단 권위가 약하다.
- 서버 이벤트는 브라우저·앱 추적 유실을 보완하지만 주문 DB 또는 정산 DB와 매칭되지 않으면 확정 주문과 환불 반영을 대체하지 않는다.
- 주문 DB는 결제완료, 취소, 고객 상태 판단의 권위가 될 수 있지만 채널 인과 효과를 증명하지는 않는다.
- 정산 DB는 수수료, 환불, 배송비 또는 제공 비용이 반영된 손익 판단 권위가 될 수 있지만 채널 기여를 말하려면 어트리뷰션 키와 함께 연결되어야 한다.
- 증분성 테스트가 없으면 `기여`, `관여`, `연관`이라고 표현하고 `증가분`, `인과 효과`, `광고로 발생한 추가 결제액`이라고 표현하지 않는다.
- 서로 다른 신뢰도의 지표가 섞이면 가장 낮은 신뢰도에서 허용되는 의사결정 범위를 먼저 표시한다.

## 앱 측정 판단 규칙

- 앱 설치, 앱 실행, 회원가입, 장바구니, 앱 구매는 서로 다른 성과 단계이다. 설치 또는 실행을 구매 성과로 대체하지 않는다.
- MMP 어트리뷰션은 앱 캠페인 운영과 네트워크별 기여 해석에는 유용하지만 주문 DB의 확정 주문, 정산 기준 결제액, 환불 반영을 대체하지 않는다.
- SKAN·AdAttributionKit 포스트백은 개인정보 보호를 위한 집계·지연 측정 신호이므로 개별 고객 주문이나 정산 권위로 쓰지 않는다.
- 전환값 스키마는 커머스 목표와 연결되어야 한다. 구매, 결제액 구간, 장바구니, 가입을 같은 전환값으로 섞으면 광고 최적화 목적이 흐려진다.
- 딥링크 실패, 앱스토어 이동, 로그인 해제, 앱-웹 전환 유실은 채널 성과 하락이 아니라 구매 여정 오류일 수 있다.
- 앱스토어 인앱 결제와 외부 결제는 수수료, 환불, 정산, 이벤트 명칭이 다를 수 있으므로 같은 결제액으로 합산하기 전에 금액 기준을 분리한다.

## 결제액·매출 용어 판정 규칙

- 성과 마케팅 입력 자료의 `매출`은 기본적으로 결제액 기반 관습 표현일 가능성이 높다. 하지만 회계 자료, 재무제표, 발생주의, 수익 인식, 이연수익, 수행의무, 기간 귀속이 함께 등장하면 회계상 매출 가능성을 별도로 판정한다.
- 광고 플랫폼의 `매출`, `전환 매출`, `구매 가치`, `conversion value`는 회계상 매출이 아니라 광고 기여 결제액으로 해석한다.
- 주문 DB의 `매출`, `주문 금액`, `결제 금액`은 주문 결제액으로 해석한다. 취소·환불·반품 반영 여부를 확인하기 전에는 순결제액으로 확정하지 않는다.
- 정산 리포트의 `매출`, `정산 매출`, `판매 금액`은 정산 기준 결제액 또는 정산 기준 판매 금액으로 해석한다. 수수료, 환불, 배송비, 프로모션 차감 범위를 확인한다.
- 회계상 매출과 결제액이 동시에 필요한 경우 두 금액을 같은 표에 두더라도 열 이름을 분리한다. 예: `주문 결제액`, `정산 기준 결제액`, `회계상 매출`.
- LLM 출력에서는 무자격 `매출`을 1차 지표명으로 쓰지 않는다. 결제액 기반이면 `결제액`, `광고 기여 결제액`, `정산 기준 결제액`으로 쓰고, 발생주의 기준이면 `회계상 매출` 또는 `발생주의 매출`로 쓴다.
- 관습을 설명해야 할 때만 `매출(실무상 결제액 의미)`처럼 병기한다. 계산식과 표 헤더에서는 병기보다 명확한 기준명을 우선한다.

## ROAS·마진 판단 규칙

- ROAS는 `광고 기여 결제액 / 광고비`로 계산한다. 금액 기준, 광고비 범위, 전환 기간, 어트리뷰션 모델을 함께 명시하지 않은 ROAS는 비교 불가 지표이다.
- 손익분기 ROAS는 상품 경제성에서 파생한다. 원가, 수수료, 배송비, 쿠폰, 반품 비용이 바뀌면 손익분기 ROAS도 바뀐다.
- 결제액 ROAS가 목표치를 넘더라도 기여이익이 음수이면 확장 판단을 보류한다.
- 기여 ROAS는 광고비 대비 기여이익을 본다. 결제액 성장이 아니라 이익 성장이 목표일 때는 기여 ROAS가 결제액 ROAS보다 우선한다.
- MER은 채널별 어트리뷰션 오류를 줄이는 전체 효율 지표이다. 그러나 MER만으로 어떤 채널을 증액하거나 중단할지 결정하지 않는다.
- 쿠폰, 무료배송, 포인트, 사은품 비용이 판매자 부담이면 광고 효율 계산에 포함한다. 플랫폼 부담 혜택은 별도로 표시한다.
- 반품률이 높은 상품군은 구매 시점 ROAS와 반품 반영 후 ROAS를 함께 본다. 반품 반영 후 손실이면 구매 시점 성과만으로 성공 판단하지 않는다.
- 재고 소진이 목표인 캠페인은 목표 ROAS가 낮을 수 있다. 이 경우 할인 후 손실 한도, 소진 기간, 폐기·보관 비용 회피 효과를 명시해야 한다.

## CAC·LTV 판단 규칙

- CAC는 신규 고객 판정 기준이 명확할 때만 사용한다. 광고 플랫폼의 신규 사용자와 주문 DB의 첫 구매 고객을 혼용하지 않는다.
- 신규 고객 획득 비용에는 신규 획득을 위한 매체비, 제휴 수수료, 신규 전용 쿠폰, 신규 캠페인 제작비를 포함할 수 있다. 포함 범위를 명시한다.
- 반복구매 근거가 없는 커머스에서 LTV는 1차 KPI가 될 수 없다. 이 경우 ROAS, 기여이익, 신규 고객 CAC, MER, 재고 소진 효율 또는 단건 판매 회수 효율을 우선한다.
- LTV를 쓰려면 최소한 반복구매율, 구매 간격, 마진 유지율, 할인 의존도, 반품률, 관측 기간을 제시해야 한다.
- 소모품·식품·뷰티처럼 반복구매 가능성이 있는 상품군도 실제 코호트가 검증되기 전까지 미래 LTV를 광고비 확대 근거로 단독 사용하지 않는다.
- LTV가 높아 보여도 반복구매가 할인·쿠폰에 의존하면 마진 기준 LTV를 별도 산출한다.
- 첫 구매 손실을 허용하려면 회수 기간, 현금흐름 부담, 재구매 증거, 중단 조건이 있어야 한다.

## 신규·기존 수요 분리 규칙

- 신규 고객 캠페인, 리타게팅 캠페인, CRM 캠페인, 브랜드 검색 캠페인은 같은 효율 기준으로 비교하지 않는다.
- 브랜드 검색 광고는 이미 존재하는 수요를 포획할 수 있다. 신규 수요 창출 효과를 주장하려면 브랜드 검색량, 신규 고객 비중, 비노출 비교 등 보조 근거가 필요하다.
- 리타게팅은 구매 가능성이 높은 방문자·장바구니 고객을 대상으로 하므로 일반 신규 획득 캠페인보다 ROAS가 높을 수 있다. 이를 채널 우수성으로 단정하지 않는다.
- CRM 기여 결제액은 기존 고객 기반에서 발생한 성과 금액이다. 신규 획득 성과와 섞으면 CAC가 과소 계산된다.
- 인플루언서·제휴 유입 후 브랜드 검색 또는 직접 유입으로 구매가 발생할 수 있다. 쿠폰코드, 링크, 기간, 검색량 변화를 함께 본다.
- 기존 고객을 신규로 오인하는 추적 구조가 발견되면 신규 CAC와 신규 고객 결제액 리포트를 재계산한다.

## Paid / Non-paid 비용 규칙

- `paid_media`는 매체비가 직접 발생하는 유입이다. 기본 비용은 매체비이지만 대행 수수료와 제작비 포함 여부를 명시해야 한다.
- `owned_media`와 `crm_owned`는 매체비가 없을 수 있으나 운영비, 제작비, 발송비, 할인비, 수신거부 리스크가 있다.
- `earned_media`는 직접 매체비가 없지만 리뷰 관리, 커뮤니티 대응, 샘플 제공, 평판 리스크 관리 비용이 있을 수 있다.
- `organic_platform`은 플랫폼 자연 노출이지만 광고, 리뷰, 가격, 재고, 배송, 판매량의 영향을 받을 수 있다. 광고 성과로 직접 귀속하지 않는다.
- `affiliate_partner`와 `influencer_commerce`는 커미션, 고정비, 샘플, 할인코드 비용, 콘텐츠 제작비를 비용 구조에 포함한다.
- Non-paid 유입을 "무료"라고 표현하지 않는다. 비용이 확인되지 않은 경우에는 "직접 매체비 미확인"으로 표시한다.

## 자연 발견 최적화 판단 규칙

- SEO, 플랫폼 SEO, AEO, GEO는 모두 자연 발견 최적화에 속하지만 같은 성과 표면이 아니다. 검색 결과 순위, 플랫폼 검색 노출, 답변형 추출, 생성형 응답 인용·언급을 분리한다.
- SEO 성과는 검색 쿼리, 노출, 클릭, 랜딩, 주문 결제액으로 이어지는 흐름을 본다.
- 플랫폼 SEO 성과는 상품명, 카테고리, 이미지, 리뷰, 가격, 배송, 판매량, 플랫폼 랭킹과 함께 해석한다.
- AEO 성과는 답변 표면 노출, 답변 추출 가능성, featured snippet/PAA/FAQ/AI 요약 내 선택, 클릭 없는 정보 전달 가능성을 함께 본다.
- GEO 성과는 생성형 응답 표면에서의 인용 가시성, 언급 가시성, 추천 문맥, 출처 품질, 후속 브랜드 검색, 직접 유입, assisted conversion을 함께 본다.
- AEO/GEO에서 브랜드나 상품이 언급되었다고 해서 증분 구매 효과가 입증된 것은 아니다. 인과를 주장하려면 쿼리군 추적, 전후 비교, 브랜드 검색량 변화, 지리·기간 분리, 홀드아웃 같은 별도 근거가 필요하다.
- AEO/GEO 최적화는 허위·과장 주장, 근거 없는 비교, 리뷰 조작으로 수행하지 않는다. 생성형 응답에 인용될 가능성이 있어도 표시광고와 소비자보호 기준을 우선한다.
- 구조화 데이터는 AEO/GEO의 충분조건이 아니다. 콘텐츠의 답변 추출 가능성, 엔티티 일관성, 근거 가능 주장, 외부 신뢰 신호와 함께 본다.
- 생성형 AI 응답은 사용자, 시간, 지역, 프롬프트, 엔진 버전에 따라 달라질 수 있다. 단일 캡처를 영구 성과로 확정하지 않는다.

## 광고 노출 구조 판단 규칙

- 광고 채널 평가는 paid/non-paid 비용 축만으로 충분하지 않다. `exposure_method`, `media_format`, `placement`, `exposure_moment`를 함께 판단한다.
- Search Ad는 능동 검색 의도를 포획하는 구조이므로 Display Ad보다 전환율과 ROAS가 높을 수 있다. 이를 채널 우수성으로 단정하지 않는다.
- Display Ad는 수요 창출, 리타게팅, 관심 환기, 브랜드 검색 유도 역할을 가질 수 있다. 마지막 클릭 구매만으로 효과를 축소하지 않는다.
- DA 내부에서도 `image_only`, `image_text`, `carousel`, `video`, `native_content`는 서로 다른 소재 구조이다. 하나의 DA 평균으로 소재 성과를 확정하지 않는다.
- Shopping Listing Ad와 Retail Media Ad는 상품 비교·구매 직전 맥락에서 노출될 수 있으므로 자연 판매, 가격, 리뷰, 배송, 재고와 함께 판단한다.
- Social Feed Ad와 Video Ad는 고객이 콘텐츠를 소비하는 중 노출된다. 클릭률, 시청 지속, 랜딩 진입, 후속 브랜드 검색을 함께 볼 수 있다.
- Message Ad와 CRM Owned 노출은 발송 시점, 수신동의, 수신거부, 빈도 제한을 성과 지표보다 먼저 통과해야 한다.
- 같은 플랫폼 안에서도 검색 결과, 상품상세, 피드, 스토리·릴스, 영상 스트림, 메시지함은 서로 다른 노출 위치이다. 지면별 성과를 합산하기 전에 위치별 목적을 확인한다.
- 능동 검색, 상품 비교, 콘텐츠 소비, 리타게팅, 장바구니·결제, CRM 생애주기 노출은 같은 구매 기대치를 가질 수 없다.

## 상품 피드·카탈로그 판단 규칙

- 쇼핑광고, 카탈로그 광고, 리테일 미디어는 상품 피드 또는 플랫폼 상품 정보가 노출 가능성과 전환 품질의 선행 조건이다.
- 상품명, 가격, 재고, 이미지, 카테고리, 브랜드, 상품 식별자가 플랫폼 요구와 맞지 않으면 광고 성과가 아니라 상품 데이터 문제로 먼저 판정한다.
- 구매·장바구니·조회 이벤트의 `event_item_id`가 상품 피드의 `catalog_item_id` 또는 플랫폼의 `channel_product_id`와 연결되지 않으면 상품 단위 ROAS와 리타게팅 품질을 확정하지 않는다.
- 피드의 가격·재고와 랜딩·주문 가능 상태가 다르면 전환율 하락, 반려, 제한 노출, 고객 불만이 생길 수 있으므로 예산 증액보다 동기화 수정이 우선한다.
- 플랫폼 자연 노출과 상품 광고 성과가 함께 개선된 경우 상품 피드 개선, 리뷰, 가격, 배송, 광고비 효과를 분리해서 해석한다.
- 상품 피드 반려 또는 제한 노출 상태에서 낮은 노출을 소재 피로 또는 입찰 부족으로 단정하지 않는다.

## 어트리뷰션·증분성 규칙

- 어트리뷰션은 접점 기여 배분이고, 증분성은 마케팅이 없었을 때 대비 추가 효과이다. 두 용어를 바꿔 쓰지 않는다.
- 마지막 클릭 모델은 전환 직전 접점을 과대평가할 수 있다. 리타게팅, 브랜드 검색, CRM에는 특히 주의한다.
- 조회 기여는 노출만으로 전환에 기여를 인정하므로 클릭 기여보다 보수적으로 해석한다.
- 증분성을 주장하려면 홀드아웃, 지역 분리, 기간 분리, 예산 중단·증액 테스트, 검색량 변화 등 최소 하나 이상의 비교 구조가 있어야 한다.
- 증분성 테스트는 테스트군과 통제군의 상품, 가격, 재고, 시즌성, 프로모션 조건을 최대한 맞춘다.
- 플랫폼 모델링 전환은 관측 유실을 보완할 수 있지만 내부 주문 권위를 대체하지 않는다.
- 한 주문에 복수 채널이 기여한 경우 주문번호 기준으로 중복 제거한 내부 결제액과 채널별 기여 결제액을 분리 보고한다.

## 캠페인 예산 판단 규칙

- 예산 증액은 목표 지표와 제한 지표를 동시에 통과해야 한다. 목표 지표에는 ROAS, 기여이익, CAC, 신규 고객 수 등이 있고, 제한 지표에는 환불·반품률, 재고 또는 공급 제약, 수신거부, 빈도, 정책 위험이 있다.
- 재고 부족, 품절 위험, 접근권 제공 오류, 좌석·라이선스 제한, 배송 지연, 리뷰 급락, 상세페이지 오류가 있으면 매체 효율이 좋아도 증액을 보류한다.
- 학습이 필요한 신규 캠페인은 단기 ROAS만으로 중단하지 않는다. 단, 손실 한도와 학습 기간을 사전에 정한다.
- 자동 입찰 또는 목표 ROAS 캠페인은 목표값 변경, 예산 급변, 상품 피드 변경 후 학습 기간을 고려한다.
- 캠페인 간 예산 비교는 동일한 고객 상태와 상품 경제성 안에서 수행한다. 신규 고객 캠페인과 리타게팅 캠페인을 같은 ROAS 기준으로만 비교하지 않는다.
- 예산 축소는 성과 저하 원인을 먼저 분해한다. 추적 오류, 재고, 가격, 프로모션 종료, 경쟁 심화, 소재 피로, 리뷰 변화가 원인일 수 있다.
- 대행 수수료가 광고비 비례 구조이면 증액 판단에 수수료 증가분도 포함한다.

## 거래 대상·공급·가격 제약 규칙

- 품절이 임박한 SKU에 대한 광고 증액은 금지하거나 제한한다. 품절 후 광고비가 지출되면 성과 리포트가 왜곡된다.
- 디지털·콘텐츠 거래에서 재고가 없더라도 접근권 제공, 좌석 수, 라이선스 범위, 판매 가능 기간, 플랫폼 승인 상태가 제한되면 광고 증액을 제한한다.
- 재고 소진 목적 캠페인은 가격·할인·마진 손실 한도를 명시해야 한다.
- 가격 변경은 전환율과 ROAS에 직접 영향을 주므로 가격 변경 전후 성과를 같은 실험으로 비교하지 않는다.
- 상품 리뷰, 평점, 배송 약속, 상세페이지 품질은 광고 성과의 원인 변수이다. 성과 분석에서 외부 변수로 분리한다.
- 반품률이 높은 SKU는 광고 증액 전 상품상세, 사이즈·옵션 안내, 배송·교환 조건을 점검한다.
- 낮은 마진 상품은 높은 ROAS가 필요하다. 높은 마진 상품은 낮은 ROAS에서도 기여이익이 양수일 수 있다.

## 소재·오퍼 실험 규칙

- 소재 테스트는 오퍼, 가격, 랜딩, 상품, 예산 조건을 최대한 고정한다.
- 소재 테스트는 노출 방식, 미디어 포맷, 노출 위치, 노출 시점을 최대한 고정한다. 검색 텍스트와 숏폼 영상의 차이를 같은 소재 테스트로 보지 않는다.
- 오퍼 테스트는 소재 효과와 분리한다. 쿠폰이 추가된 소재의 성과 상승을 소재 개선으로 단정하지 않는다.
- 클릭률 상승은 구매율, 객단가, 반품률, 마진과 함께 검토한다. 클릭률만 높은 소재는 저품질 트래픽을 만들 수 있다.
- 품질·효능·최저가·비교 표현이 있는 소재는 실증 근거가 없으면 운영하지 않는다.
- 인플루언서 소재는 대가 관계 표시가 누락되면 성과와 무관하게 수정 또는 중단한다.
- 소재 피로는 빈도, CTR 하락, CVR 하락, 댓글·숨김·신고 증가로 판단한다.

## CRM·재구매 판단 규칙

- CRM 발송 대상은 수신동의와 수신거부 상태를 먼저 통과해야 한다.
- 앱 푸시, 문자, 이메일, 카카오 메시지는 채널별 광고 표시와 발송 제한을 확인한다.
- 재구매 캠페인은 상품 소모주기와 구매 간격에 맞춰야 한다. 구매 직후 과도한 발송은 수신거부와 반품 위험을 키울 수 있다.
- CRM 기여 결제액은 기존 고객 결제액으로 분리한다. 신규 고객 획득 비용 계산에 CRM 기여 결제액을 포함하지 않는다.
- 휴면 재활성화 성과는 할인비를 포함해 판단한다. 할인 없이는 재구매하지 않는 고객군은 마진 기준으로 재평가한다.
- 수신거부율, 차단율, 스팸 신고, 앱 푸시 해제는 CRM 성과의 제한 지표이다.

## 준수 판단 규칙

- 개인정보와 행태정보를 활용하는 광고는 수집·이용 목적, 처리방침 반영, 거부권, 제3자 제공 여부를 확인해야 한다.
- 리타게팅과 맞춤형 광고는 행태정보 처리와 맞춤형 광고 고지가 필요할 수 있다. 플랫폼 기본 설정만으로 내부 준수를 대체하지 않는다.
- 광고성 정보 발송은 수신동의, 광고 표시, 발송자 정보, 수신거부 방법, 발송 시각 제한을 확인한다.
- 가격, 할인율, 최저가, 품질, 효능, 비교, 한정 수량, 후기 표현은 실증 가능해야 한다.
- 추천·보증·후기·인플루언서 콘텐츠에 경제적 이해관계가 있으면 광고 표시가 필요하다.
- 전자상거래 랜딩과 상품상세에는 판매자 정보, 거래조건, 배송, 환불, 청약철회 제한 조건이 명확해야 한다.
- 준수 위반 위험이 있으면 ROAS가 높아도 캠페인을 수정하거나 중단한다.
- 캠페인 시작 전 필요한 준수 증빙이 없으면 ROAS 예상치와 무관하게 시작을 보류한다.
- 수신동의가 불명확하거나 수신거부가 확인된 고객은 광고성 정보 발송 대상에서 제외한다.
- 맞춤형 광고 거부, 앱 푸시 해제, 수신거부 같은 차단 신호는 세그먼트 조건보다 우선한다.
- 인플루언서·후기·공동구매 콘텐츠는 성과 링크나 쿠폰코드만으로 충분하지 않으며, 대가 관계 표시가 실제 노출물 안에서 확인되어야 한다.
- 가격·할인·최저가·효능·비교·판매량·수상·리뷰 주장은 소재 게시 전 실증 근거와 보존 위치가 연결되어야 한다.
- 전자상거래 랜딩은 캠페인 시작 시점의 가격, 배송, 환불, 청약철회, 추가 비용, 판매자 정보 스냅샷을 보존해야 한다.

## 충돌 해결 규칙

- 광고 플랫폼 성과와 내부 정산 성과가 충돌하면 내부 정산 성과가 손익 판단에서 우선한다.
- 단기 ROAS와 장기 반복구매 가능성이 충돌하면 반복구매 근거의 신뢰도를 먼저 평가한다. 근거가 약하면 단기 손익 기준을 우선한다.
- 신규 고객 획득과 기존 고객 회수가 충돌하면 고객 상태를 분리해 각각 판단한다.
- 결제액 확대와 마진 방어가 충돌하면 사전에 정한 목표 모드가 우선한다. 목표 모드가 없으면 기여이익 손실 방지를 우선한다.
- 예산 증액과 재고 부족 또는 공급 제약이 충돌하면 판매 가능 제약이 우선한다.
- 성과 개선과 법률·플랫폼 준수가 충돌하면 준수가 우선한다.

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