← 2026-10-04 목록으로


핵심 요약


주요 내용

1. 나이키의 몰락과 아식스의 부활

2. 기술 도핑을 무시했던 과거와 몰락

3. ‘C 프로젝트’를 통한 제품 및 조직 혁신

4. 오니츠카 타이거의 희소성 기반 D2C 전략

5. 유통 채널의 영리한 투트랙 운영


핵심 데이터 / 비교표

하코네 에키덴 참가 선수 브랜드별 착용률 변화

| 연도 | 아식스(ASICS) | 나이키(Nike) | |—|—|—| | 2017년 | 31.9% (1위) | - | | 2020년 | 3.3% | 84.3% | | 2021년 | 0.0% | 95.7% | | 2024년 | 24.8% | - | | 2025년 | 25.7% | - | | 2026년 | 28.5% | 16.7% (3위로 밀려남) |

아식스 주요 실적 및 시장 지표

| 구분 | 주요 수치 / 성과 | |—|—| | 2026년 상반기 매출 | 5,344억 엔 (전년 동기 대비 32.7% ↑, 창사 첫 5,000억 엔 돌파) | | 2026년 연간 매출 전망 | 1조 500억 엔 (전년 대비 29.5% ↑, 창사 첫 1조 엔 돌파) | | 프리미엄 러닝화 점유율 | 17.4% (미국·유럽·일본 합산 시장 1위) | | 2025 도쿄 마라톤 착용률 | 전체 러너 중 40.7%가 아식스 착용 | | 오니츠카 타이거 2026 상반기 실적| 매출 895억 엔 (36% ↑), 이익률 39.7% |


타임스탬프별 핵심 포인트

| 시간 | 핵심 내용 | |—|—| | 00:25 | 나이키를 키워냈지만 자국 선수에게 외면당했던 아식스의 부활 스토리 도입 | | 00:49 | 나이키의 주가 80% 폭락 및 S&P 100 지수 18년 만의 퇴출 현황 | | 01:18 | 아식스의 사상 최대 실적(연 매출 1조 엔 돌파 전망) 및 프리미엄 러닝화 점유율 1위 등극 | | 02:11 | 오니츠카 타이거 창업 역사부터 젤 카야노 시리즈 출시까지의 성장사 | | 03:03 | 스타 마케팅 부재와 ‘학생용 운동화’ 전락, 카본화 트렌드를 무시한 대가 | | 03:58 | 하코네 에키덴 착용률 0% 참사와 5년 연속 역성장·적자 전환의 위기 | | 04:51 | 히로타 사장의 ‘C 프로젝트’ 발족과 사장 직속 12인 전담팀 구성 | | 05:40 | 연구실 대신 트랙 현장에서 선수와 즉각 검증하는 1년 개발 프로세스 확립 | | 06:17 | 스트라이드형(스카이)과 케이던스형(엣지) 맞춤형 메타스피드 시리즈 출시 | | 06:48 | 올림픽 메달 획득 및 하코네 에키덴·도쿄 마라톤 점유율 극적 반등 | | 08:24 | 패션 서브 브랜드 ‘오니츠카 타이거’의 39.7% 영업이익률 비결 | | 08:58 | 오니츠카 타이거의 3대 D2C 원칙(직접 판매, 극단적 매장 제한, 노 세일) | | 10:11 | 기능성 러닝화(도매 전문점)와 패션화(직영 D2C)를 구분한 맞춤 유통 전략 | | 10:33 | 제품 혁신에 앞선 ‘조직 혁신’과 창업자 오니츠카의 기업가 정신 요약 |


결론 및 시사점


추가 학습 키워드

  1. 카본 플레이트 러닝화 (Carbon-plated running shoes): 미드솔 사이에 탄소 섬유판을 삽입해 에너지 리턴과 반발력을 극대화한 후족 기술.
  2. 하코네 에키덴 (Hakone Ekiden): 일본 대학생 역전 마라톤 대회로, 글로벌 러닝화 브랜드들의 최첨단 기술력 경쟁 시험대.
  3. 케이던스 vs 스트라이드 (Cadence vs Stride): 러너의 주법 유형으로, 보폭을 넓히는 스트라이드 러너와 발걸음 회전수를 높이는 케이던스 러너를 구분.
  4. D2C (Direct to Consumer): 중간 유통상을 거치지 않고 자사 직영 매장 및 온라인 플랫폼을 통해 소비자에게 직접 제품을 판매하는 전략.
  5. 풋 아이디 (Foot ID): 3D 스캔 및 러닝 분석을 통해 소비자의 발 모양과 착지 습관에 맞춤 신발을 제안하는 전문 리테일 서비스.

기본 정보

| 항목 | 내용 | |—|—| | 채널 | 티타임즈TV | | 카테고리 | 경제 | | 게시일 | 2026-10-03 | | 영상 길이 | 11:27 | | 처리 엔진 | gemini-3.8-flash | | 원본 영상 | YouTube에서 보기 |