배송의 진화, 예측 배송
[DK PLAY/트렌드] 2019. 12. 24. 17:24


2011년 세계 경제 포럼은 2012년 이후 떠오를 10대 기술 중 첫 번째로 빅데이터를 꼽았습니다. 빅데이터는 기존에 데이터베이스를 저장하고 관리하는 기능을 넘어, 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이죠. 요즘 인터넷을 켜면 사용자의 이전 검색 기록 및 구매 기록 등을 분석해 맞춤 광고를 만나는 일은 흔해졌는데요. 이 역시 빅데이터를 이용한 기술입니다.


오늘날 빅데이터는 사회, 경제 전반적으로 응용되고 있죠. 여기, 빅데이터와 배송이 만나 탄생한 기술이 있습니다. 바로, 예측 배송이죠. 




예측 배송이란 빅데이터를 활용해 해당 지역이나, 고객의 구매 상품 수량을 예측해 가까운 물류창고로 미리 옮겨놓는 형태의 배송입니다. 예를 들어, 매일 감자 100개를 구매하는 고객이 있다고 가정해보겠습니다. 기존의 배송 형태라면 구매자가 상품 결제를 모두 마친 뒤에 배송 작업이 시작하죠. 예측 배송은 빅데이터 분석을 통해 결제가 이뤄지기 전에 구매가 유력한 상품들을 미리 포장해 가까운 물류창고로 옮겨놓는 겁니다. 그러니까 매일 감자 100개를 구매하는 고객의 상품은 주문하기도 전에 이미 포장부터 가까운 물류센터로 이동까지 완성된 상태가 되죠. 


실제로 예측한 대로 거래가 진행된다면, 구매자는 빠르게 상품을 받을 수 있고, 판매자는 물류비용을 절감하게 됩니다. 다만, 여전히 빅데이터 예측 적중률에는 의문을 제기하는 시선도 있습니다. 또한 예측에 실패했을 때, 상품(특히 신선식품)이 낭비될 가능성도 지적 받는 사항이죠. 




예측 배송의 과정은 두 가지로 분류됩니다. 빅데이터를 이용한 주문 예측, 예측된 상품 물량 보관, 소비자에게 배송이죠. 예측 배송 부문의 선두 주자는 미국의 국제 전자 상업 회사 아마존인데요. 아마존은 이미 빅데이터를 활용한 다양한 응용 마케팅을 활용해 왔죠. 



예를 들어, 아마존 온라인 쇼핑몰을 구경하는 소비자의 구매 이력, 장바구니 등을 분석해 취향에 맞는 상품을 추천해주는 ‘관심 제품 추천 서비스’가 있습니다. 아마존의 서비스 마케팅은 성공적이었고, 이를 통해 아마존은 빅데이터를 이용한 구매 예측 시스템의 가능성을 확인한 거죠. 오랜 시간 쌓아온 고객들의 빅데이터가 추천을 넘어, 예측 배송까지 이어지게 된 겁니다. 


예측 배송에서 두 번째 단계는 물류 보관입니다. 구매가 예측된 상품들을 해당 지역 물류 창고에 보관하는 일인데요. 아마존의 경우 지역마다 거대한 물류 기지를 소유하고 있습니다. 물품을 보관할 수 있는 넉넉한 창고가 예측 배송에서 무척 중요한 요소인 것이죠. 주문이 확정되지 않은 상품들을 계속 보관해야 하니까요. 



식자재처럼 신선도가 중요한 상품의 경우에는 창고의 크기와 함께 상품 분류 시스템도 필요합니다. 미국의 식료품 전문 물류 업체인 리니지 로지스틱스의 경우  구매가 예측된 상품들이 소진되는 속도를 계산해 물품 보관 순서를 정하는 스마트 배치(Smart Placement) 시스템을 이용하고 있죠. 




예측 배송의 대표적인 사례는 미국의 아마존입니다. 아마존은 명실상부 예측 배송의 선구자인데요. 이들은 이미 2013년부터 예측 운송(Anticipatory shipping)이란 이름으로 이 분야를 연구 및 개발해왔습니다. 


최근 아마존은 아마존 프라임 나우라는 서비스를 시작했습니다. 예측 배송 시스템을 활용해, 아마존 유료 구독자인 프라임 회원을 대상으로 진행하는 초고속 배송 서비스죠. 이 서비스를 이용하면 주문 이후 1~2시간 안에 물건을 배송하는데요. 프라임 나우 서비스를 받기 위해선 연회비 113달러를 지불해야 합니다. 그런데도 이 서비스에 대한 반응이 폭발적이었습니다. 2018년 아마존 보고에 따르면, 아마존 프라임 구독자 수가 전 세계 10억 명을 넘어섰죠. 



우리나라의 경우는 간편가정식(HMR) 배송을 중심으로 예측 배송이 이용되고 있습니다. 1인 가구와 맞벌이 부부의 증가로 완성된 가정식을 주문하는 서비스가 발달하고 있기 때문이죠. 


대표적인 사례로는 배달의민족에서 진행하는 배민프레시 서비스가 있습니다. 배민프레시는 ‘맛있는 한 상’이란 슬로건을 달고 3,000여 종의 가정식 상품을 제공하죠. 이 서비스의 특징은 당일 생산한 제품을 익일 이른 아침에 배송받는 겁니다. 이외에도, 마켓컬리와 CJ대한통운에서 진행 중인 새벽 배송 서비스도 예측 배송 시스템이 활용된 사례로 볼 수 있죠. 




물류의 마지막 단계는 소비자에게 배송되는 것입니다. 지금까지의 예측 배송이 주문 예측, 물류 보관 기술에 의존했다면, 앞으로는 마지막 배송 단계에도 변화를 가져올 전망인데요. 소비자에게 최대한 빨리 상품을 배송하기 위해, 자율 주행, 스마트 운송 로봇, 최적화된 경로를 택배기사에게 전달하는 시스템 등이 적극적으로 활용될 예정이죠. 이미 영국의 자동차 업체 롤스로이스는 구글과 함께 자율 항해 선박을 개발 중이라고 하니, 머지않아 해외 배송까지 예측 배송 서비스가 제공될 전망입니다. 



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