
VISA 스테이블코인 데이터 공개: 평균 소비 45달러, 소액 거래가 시장의 40% 차지
저자:Ethan Chan
번역: TechFlow
Visa 네트워크의 평균 거래 규모는 45달러
금주 초, 최근 Visa 크립토 팀의 팟캐스트에서 암호화폐 책임자인 Cuy와 체인상 데이터 책임자인 Noah와 함께 우리는 간단하고 세련된 스테이블코인 분석 방법을 도입했으며, Visa만이 가진 중요한 데이터 포인트 하나를 활용했습니다.
지난 12개월(3월 기준) 동안 모든 Visa 거래의 평균 거래 금액은 45달러입니다. (출처)
비조정, 조정 후 및 소매 규모 결제
데이터 분석에 들어가기에 앞서, Visa x Allium 스테이블코인 분석 대시보드에서 사용하는 방법론을 간략히 살펴보겠습니다.

우리는 45달러라는 평균값을 기반으로 대부분의 소매 거래가 0~250달러 사이에 있다고 가정합니다. 이는 타당한 전제입니다. 매일 250달러를 넘는 소매 거래가 얼마나 되겠습니까? 사람들은 보통 커피나 옷 등을 사는데, 그 금액은 대체로 낮습니다.
방법론의 목적: 우리가 Visa 카드로 5달러짜리 커피를 구입하면, 이 5달러는 구매자의 은행과 판매자(커피숍)의 은행을 거치며 신용카드 네트워크와 처리업체 같은 중개기관을 통해 흐릅니다. 만약 이러한 모든 활동이 블록체인에 기록된다면 거래 금액은 5달러의 여러 배가 되겠지만, 우리의 분석에서는 단지 코르타도 한 잔의 5달러 지불 금액에만 주목합니다.
소매 규모 스테이블코인 이체는 조정 후 명목 거래량의 0.6%에 불과하지만, 전체 조정 후 스테이블코인 거래 건수의 약 40%를 차지한다.
대시보드에서 "소매 규모"를 나타내는 청록색 부분은 거의 보이지 않습니다. 이는 조정 후 스테이블코인 거래량의 0.6%에 불과하기 때문입니다.

이는 우리가 예상하는 소매 결제 환경과 매우 부합합니다—소액이며 빈번한 거래입니다. 예를 들어 커피 구입, 친구에게 송금, 혹은 청구서 납부 등이 있습니다. 이러한 지불은 금액은 작지만 거래 건수에서는 압도적으로 많으며, 전통적인 소비자 지출 패턴과 유사합니다.
USDC와 USDT의 소매 규모 분포 심층 분석

소매 규모 스테이블코인 이체의 약 80%가 USDT로 결제됨: 우리는 USDT가 개발도상국 시장에서 특히 일상 소매 결제와 해외 송금 분야에서 점점 더 널리 사용되고 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 현지 통화 변동성이 크거나 자본 통제가 엄격한 시장에서 USDT가 계정 단위 및 가치 저장 수단으로서의 역할을 수행하고 있음을 보여줍니다.

참고: 소매 규모 거래량은 조정 후 거래량의 하위 집합임 (0.6%)
조정 후 스테이블코인 이체량의 약 65%가 USDT로 결제되지만, 전체(비조정) 스테이블코인 이체량에서는 약 40%만이 USDT로 결제됨: 이는 USDC가 고빈도 거래, 총괄 정산, B2B 결제 등의 기업용 사례에서 더 강력한 침투력을 가지고 있음을 시사합니다.
소매 규모 거래를 블록체인별로 분류
소매 거래는 저비용+고처리량 체인 선호: USDT와 USDC의 소매 거래량 모두 고처리량 체인에서 발생하는 것이 일반적입니다.
조정 후 소매 규모 USDC 거래의 76%는 Solana, Polygon, Base, Arbitrum에서 이루어지고 있으며, 조정 후 소매 규모 USDT 거래의 85%는 BSC와 Tron에서 이루어짐: 이는 USDC가 미국 기반 플랫폼에서 인기가 있는 반면, USDT는 라틴 아메리카, 동남아시아 등의 개발도상국 시장에서 우세하기 때문입니다. 이러한 지역에서는 BSC와 Tron이 가장 쉽게 접근 가능하며, 현지 지갑, 거래소 및 결제 애플리케이션(Binance P2P, TronLink)에 일반적으로 통합되어 있습니다.

아직 초기 단계입니다!
간단한 45달러 가정과 소매 규모 필터를 적용함으로써 현재의 "실생활" 결제 양상을 명확하게 파악할 수 있었습니다. 이러한 소액 이체는 명목 가치는 작지만 조정 후 거래 활동 건수의 거의 절반을 차지합니다!
우리는 여전히 이 여정의 초기 단계에 있으며, 산업 발전 과정에서 이러한 지표들을 계속 추적해 나갈 것이며, 여러분의 피드백을 환영하며 함께 앞으로 나아갈 방향을 모색하고자 합니다. 관심이 있다면 팟캐스트에서 논의된 관련 데이터 내용을 확인하시기 바랍니다.
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