2014년 1월 아마존은 결제예측배송(Anticipatory Shipping)이라는 특허를 등록했습니다. 기본적인 개념은 고객이 주문 버튼을 누르기 전에 배송을 시작한다는 의미로, 고객의 주문을 미리 예측해서 가장 가까운 창고에 보관하고 있다가 주문이 접수되는 순간 바로 배송을 시작하는 것입니다. 이러한 서비스가 탄생한게된 배경을 살펴보겠습니다.
주문한 상품이 고객의 두 손에 전달되기 까지
아마존의 특허가 접수된지 5년이 지났지만 아직 상용화는 되지 못하고 있습니다. 아직까지는 연회비 119달러를 지불하는 '프리미엄 나우 서비스'를 이용하는 고객에 한해 주문 접수 후 1~2시간 내에 배송하는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 온라인 유통의 적용범위에서 가장 후순위에 속한다고 여겨지는 육류, 해산물, 채소류 등과 같은 신선식품에 대한 당일 혹은 익일 배송 서비스인 '아마존 프레쉬'를 운영 중입니다. 아마존은 어떻게 오프라인 매장을 가진 업체와 거의 동일한 수준의 예측 배송과 신선식품의 당일 혹은 익일 배송을 제공하는 것일까요?
택배 서비스 프로세스 개요
일반적으로 택배 프로세스는 주문 접수 - 판매자 상품 준비 - 택배사 방문 집화의 과정을 거칩니다. 그리고 택배사 내부에서 운송과정을 거쳐 상품을 고객에게 배송하는 시스템입니다. 택배 서비스의 도입 이후로 이 시스템은 달라지지 않았습니다. 다만 자동화 장비의 도입, 공간정보를 활용한 빅데이터 및 인공지능기술에 의해 그 속도가 매우 빨라졌습니다.
전산화와 자동화에 따른 배송시간의 단축
시간 단축의 가장 큰 역할을 한 것은 전자상거래 서비스와 택배 서비스의 정보 시스템 연계입니다. 고객이 주문을 하면 자동으로 판매자에게 전송되고, 다시 판매자가 송장정보를 입력하면 택배사가 가진 시스템에서 배송을 위한 최적의 계획이 수립되는 상황을 가능케 했습니다.
택배회사 내부구조의 혁신 역시 배송 시간의 단축을 가능케 했습니다. 우선 택배 물량이 급증함에 따라 차량의 대형화, 물류창고와 터미널의 대형화 및 자동화가 가능해졌습니다. 특히 물류 센터에 도입된 휠 소터와 아마조느이 키바와 같은 로봇의 활용은 물류센터 내 업무처리 시간을 줄인 일등공신이라고 할 수 있습니다.
풀필먼트센터의 등장과 확대
이러한 상황에도 물리적인 시간 단축에는 분명한 한계가 존재합니다. 주문이 접수된 후에 상품 배송을 준비하면, 그만큼의 시간이 발송하기 때문입니다. 아마존의 결제예측배송은 이렇나 한계를 극복하기 위한 하나의 시도로 해석할 수 있습니다. 앞서 설명한 바와 같이 결제예측배송을 위해서는 어느 지역의 고객에게서 어느 시점에 어떤 상품이 주문될 것인지를 보다 정학하게 파악할 수 있어야만 합니다.
아마존은 방대한 고객의 주문 이력 데이터를 기반으로 상당 수준의 정확도를 예측할 수 있는 시스템을 구축했습니다. 배송위치, 상품 내역 등 기존에 저장된 고객의 고유 데이터와 함께 사회적 이슈나 트렌드, 날씨 등의 빅데이터를 결합해서 주문을 미리 예측하는 것입니다.
다품종 소량화 되는 고객 수요를 만족시키기 위해
다품종 소량화 출고가 빈번해져 물류센터는 효율성을 높이기 어려운 환경에 처해있습니다. 쿠팡의 경우 그 종류만 400만개가 넘는 로켓배송 상품의 관리를 위해 직접 매입을 통한 상품의 사전 확보뿐만 아니라 아마존과 같이 제품의 입고와 출고 위치를 실시간 추적할 수 있는 랜덤스토우 방식을 도입했습니다.
그런데 대형 물류기업이나 유통업체의 경우, 이러한 창고 내 입고, 저장, 출고 기능을 자동으로 제어할 수 있는 시스템을 구축할 수 있겠지만, 무점포 소규모 이커머스 업체이 경우에는 현실적으로 무리가 될 수 밖에 없습니다. 이럴때 '마이창고'와 같은 기업들이 이러한 문제를 해결해 줄 수 있는 전문 솔루션을 제공합니다. 쇼핑몰로부터 상품 결제 및 접수 정보가 마이창고로 전달되면 주문 후 배송까지의 전 과정이 마이창고에 의해 처리됩니다. 상품이 입고되면 검수를 거쳐 재고로 보관되고, 주문 접수 후 피킹, 포장 및 출고 과정을 거쳐 택배사로 인계하는 원스톱 서비스 입니다.
배송의 미래는 활짝 열려있다
고객의 만족도를 결정하는 중요한 단계는 바로 맨 처음 집화와 맨 마지막 배송이라고 할수 있습니다. 배송의 맨 처음과 마지막을 라스트마일이라고 부른다. 그리고 라스트마일의 수익성은 한번에 많은 상품을 배송해야만 극대화 될 수 있습니다. 결국 수익성과 배송시간 단축은 두 마리 토끼를 잡는 것이라 여겨질 수도 있습니다.
그런데 많은 유통 및 물류기업들이 라스트마일 혁신을 위해 경쟁하고 협력하고 있습니다. 가장 대표적인 사례가 퀵서비스를 이용하는 메쉬코리아와 대형 물류기업과의 협업이라고 할 수 있습니다. 교보문고는 메쉬코리아의 부릉을 활용해 3시간 배송 서비스를 출시했습니다. CJ대한통운 역시 메뤼코리아와의 복화운송엔진개발을 통해 서울 전 지역 3시간 배송을 목표로 라스트마일 서비스를 혁신하기 위한 계획을 발표했습니다.
아마존 플랙스의 등장
차량과 기사를 일단인 대상으로 모집하는 형태도 등장했습니다. 아마존 플랙스가 대표적입니다. 차량을 가진 일반인을 아마존의 배송기사로 활용하고 일정 수준의 배송 대금을 지급하는 것입니다. 국내에서는 쿠팡플랙스가 시도하고 있습니다. 두 사례 모두 급증하는 물동량에 대응하고 배송 서비스 수준을 높이기 위해 고안된 방법으로 해석할 수 있습니다.
드론을 활용하는 시도도 시험 단계에 접어들었습니다. 이렇게 배송의 처음과 마지막 단계에 다양한 서비스가 등장하고, 안정적으로 진행되기 위해서는 실시간으로 확보되는 교통 및 날씨 데이터와 함께 공간정보가 결합되어야만 합니다.
