| 박찬석의 물류時論(66) / 고객 경험을 위한 알리바바의 ‘신(新)유통’ | |||
 
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| 미래물류컨설팅 박찬석 대표 | |||
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중국 신유통의 힘, Big Data 고객 경험을 위한 알리바바의 ‘신(新)유통’ ■ 알리바바의 ‘신(新)유통’ 배경  중국은 전자상거래 대국이다. 전체 리테일에서 전자상거래의 비중이 25%에 달할 만큼 중국 소비자들은 이미 구매의 많은 부분을 전자상거래에 의존하고 있다. 하지만 매년 50% 이상 성장하던 중국 전자상거래 성장률은 2010년대 후반들어 30%선 아래로 떨어지고 있으며, 2020년대에 들어서면 20%선 역시 붕괴될 것으로 예상되고 있다. 여전히 오프라인 리테일의 비중이 압도적으로 높은 상황에서 전자상거래의 성장률이 둔화된다는 것은, 그만큼 순수한 의미의 전자상거래의 성장이 한계에 이르렀다는 것을 뜻하기도 한다. 이러한 성장 한계는 중국 소비자층의 니즈 변화와도 맞물려 있다. 초창기 전자상거래의 비즈니스 모델은 매우 단순했다. ‘인터넷에 접속하여 저렴한 가격으로 제품을 손쉽게 구입할 수 있는 것.’ 하지만 중국인들의 가처분 소득이 증가하고, 80后, 90后(80~90년대 이후 출생한 중국의 밀레니얼 세대)들로 소비의 중심이 이동하면서, 전자상거래에서도 점차 품질과 경험을 중시하는 트랜드가 급부상하게 되었다. 하지만 오늘날까지 온라인에서 유통되는 ‘가짜 상품’에 대한 의구심이 존재하기 때문에, 직접 눈으로 보고 손으로 만져 보고자 하는 중국 소비자들의 심리는 전자상거래의 지속적이고 폭발적인 성장을 저해하는 요인으로 지목된다. 또한 중국 전자상거래 플레이어들의 혁신 수준이 상향 평준화되었다는 사실도 이러한 ‘신유통’ 흐름에 영향을 미쳤다. 중국 온라인 혁신기업들이 처음 등장하던 시기에는 알리바바가 거의 유일한 플랫폼 기업이었으나, 최근 ‘징동닷컴’, ‘텐센트’ 등 다른 경쟁사들이 투자 규모와 매출은 물론 혁신 속도 면에서도 빠르게 알리바바의 아성에 도전하고 있어, 유통 분야에 새로운 활로를 찾아야 할 필요성이 증대되었다는 분석이다. ■ 전자상거래에서 ‘신(新)유통’으로  알리바바는 이커머스를 기반으로 한 유통 생태계에 가깝다. 알리바바가 운영하는 타오바오는 판매자와 최종 소비자를 연결해 주는 플랫폼이며, 고객 증가와 참여하는 판매자의 수가 상호 점층적으로 증가하며 폭발력을 가진다. 알리바바가 고객 경험을 증강시키면 시킬수록 고객의 수는 증가하고, 이 증가된 고객 풀을 보고 더 많은 판매자들이 이 생태계에 참여한다. 따라서 알리바바가 고객 경험 증대를 위한 빅데이터와 AI 등의 기술과 편리한 결제를 위한 핀테크 등에 대한 투자를 아끼지 않는 것도 이러한 맥락에서 해석될 수 있다. 고객의 변화, 시장의 변화라는 외적 환경 변화와, 최종 소비자의 만족에 봉사해야 하는 미션에 의해 도출된 온·오프라인 융합 신유통은 알리바바의 당연한 선택지이며, 앞서 마윈이 선언한 바와 같이 알리바바를 필두로 중국 전자상거래 플랫폼 기업들이 가장 역점을 두고 실행하고 있는 사항이다. ■ 마윈의 ‘신(新)유통’ 구상 마윈의 신유통은 빅데이터 분석을 기반으로 오프라인 매장 소비자들의 구매 행태를 세밀하게 분석해 생산업체에 전달하고, 기업은 소비자들이 원하는 양의 상품을 고객 요구에 맞춰 공급한다. 디지털화된 매장에서 소비자의 쇼핑 패턴은 데이터화되고, 이를 기반으로 서비스는 지속해서 개선된다. 쇼핑은 더 즐거워진다. 이 모든게 기술이 있기에 가능한 일이다. 안정적인 모바일 결제시스템, 빅데이터, AI(인공지능) 등 제4차 산업혁명의 총아들이 모두 동원된다. 드론, 로봇, 무인창고 등 스마트 물류 시스템이 이를 뒷받침한다. 정보의 엇박자 없이 생산과 소비가 시공의 조화를 이루도록 하겠다는게 마윈의 신유통 구상이다. 중국의 ‘신(新)유통’ 트랜드와 빅데이터 ■ ‘신(新)유통’과 데이터 수집  중국이 신유통 혁명을 주도할 수 있는 근간에는 중국의 발전된 모바일 결제 생태계가 존재한다. 모바일 결제가 온라인에서 오프라인 시장으로 서비스를 확장하며 사용자들은 온·오프라인에 구애받지 않고 모바일 결제서비스를 사용할 수 있게 됐다. 중국에서는 현금과 지갑 없이 모바일로만 대부분의 소비생활을 할 수 있을 정도다.과거 현금으로 제품을 구매할 때에는 오프라인 고객 데이터 및 구매 패턴을 파악하기 힘들었다. 그러나 모바일 결제시스템은 오프라인 비즈니스 내에서 판매, 운영, 회원 관리의 디지털 전환을 가속화했고, 모바일 결제 생태계는 판매자와 구매자 사이에 데이터가 오가는 기반이 됐다. 기업은 모바일 결제를 통해 소비자들의 디테일한 구매 데이터를 더욱 빠르게 확보하고 분석할 수 있게 됐다. 중국 모바일 결제시장을 장악하고 있는 두 기업 알리바바와 텐센트는 오프라인 시장의 주도권을 자사 결제서비스 중심으로 가져가고자 한다. 양사는 모바일 결제로 얻어진 데이터를 통해 수요와 공급을 조절하고, 물류와 배송 체계를 효율화하며 유통의 혁신에 일조하고 있다. 기업들은 센서, 머신러닝, 위치추적, 음성인식 등 인공지능과 IoT 기술을 접목하여 오프라인 매장을 디지털화하고 있다. 신유통 매장의 다양한 요소들은 고객의 소비를 추적하는 것에 최적화되어 있다. 이를 통해 판매 데이터를 실시간으로 전산화하고 수십억개의 오프라인 거래를 추적 가능한 데이터로 변환한다. 신유통 매장에서 가장 흔하게 볼 수 있는 것이 바로 전자가격표다. 전자가격표는 온·오프라인의 제품 가격 변동 및 재고 상황을 일괄적으로 반영한다는 증거이다. 매장내 모든 제품이 디지털화되어 전 채널상에서의 제품 가격 및 재고 정보가 동기화되며, 고객은 오프라인 매장과 온라인 앱을 통해 동일한 가격으로 구매 가능하다. ■‘신(新)유통’과 데이터 활용 ① 물류 & 재고관리 빅데이터 활용과 매장시스템 디지털화를 통한 실시간 제품 수요 및 재고 파악이 가능해지면서, 물류시스템이 최적화되고 있다. 축적된 빅데이터를 기반으로 다양한 알고리즘을 짜서 지역별 인기있는 상품을 사전에 예측하여 재고 물량을 관리하고, 주문자 집 근처의 물류창고에서 제품이 발송될 수 있도록 준비한다. 매장은 계절, 시간, 지역 등을 기반으로 제품이 판매되는 상황을 파악하여 필요한 물량만큼 발주한다. 매장은 당일 매출을 예상하고 재고 및 상품 정보를 통합적으로 컨트롤할 수 있고, 공급업체는 제공된 정보를 통해 생산관리를 최적화하여 운영 효율을 향상시킬 수 있다. 중국의 신유통을 대표하는 신선식품 매장 허마셴셩은 공급망, 물류, 상품, 회원 시스템을 아울러 모든 영역을 디지털화하였다. 허마셴셩은 매장내 고객의 소비 패턴을 기록하고, 판매량을 미리 예측하여 제품을 준비한다. 허마셴셩의 데일리프레쉬 제품은 다양한 야채, 채소를 당일만 판매하는 것을 원칙으로 삼는다. 사전에 당일 판매량을 조절하고 농장으로부터 직거래하여 매장에 입고시킨다. ② 상품 구성 및 배치 고객의 소비 패턴, 구매 성향 등의 데이터는 소비자를 더욱 만족시키는 제품군 구성 및 배치에 활용된다. 데이터를 통해 소비자의 니즈를 더욱 세분화하여 파악하고, 취향을 고려해 제품을 배치한다. 매장이 입점되어 있는 지역 주민들의 입맛이나 특성에 따라 식당의 메뉴 또한 달라질 수 있다. 중국 온디멘드 서비스기업 메이투안디엔핑에서 오픈한 신선식품 매장 샤오샹셩셴은 기존 배달, 리뷰, O2O 서비스를 전개하며 쌓아 놓은 빅데이터를 적극 활용한다. 고객 구매 데이터 분석을 통해 매장 상품을 선택하고 결품 보완 및 재고를 관리한다. 더 나아가 빅데이터를 통해 소비자들이 선호하는 요리를 연구하여, 소비자 입맛에 맞고 요리 방식을 간소화시킨 간편요리 식품 브랜드 샹따추콰이쇼우차이를 출시하고 현재 40여개 제품을 판매 중이다. ③ 추천 구매 데이터는 인공지능 기술과 결합하여 소비자를 더 잘 이해하고, 소비자가 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕는다. 구매 내역, 배경, 지역 등의 데이터 분석을 기반으로 제품의 특성 및 고객의 선호도를 미리 파악하여 맞춤형 추천 상품을 제시하고 제품 구매 가능성을 높이는데 사용된다. 브랜드 평가에서 구매자 행동까지 아울러 인기를 끌 상품을 미리 예측하고, 이를 기반으로 적극 광고하면 사전 재고를 미리 준비할 수 있다. 알리바바가 2018년 7월 홍콩에서 공개한 Fashion AI는 데이터 분석을 기반으로 고객에게 다양한 패션 아이템을 추천한다. 지난 1년간 50만건의 타오바오 사용자들의 스타일링을 끊임없이 학습하고 변형하고 매칭한 결과다. 이러한 추천 시스템은 패션 매장내 비치된 가상 피팅 키오스크, 매직 미러 등을 통해 제공되며, 새로운 쇼핑 환경을 조성한다. ④ 마케팅 신규 고객 유치 및 비용 절감을 위해 기업은 타깃 고객에 대한 프로모션을 효과적으로 해야 한다. 과거에는 판매 거래에서 이루어진 기초적이고 제한적인 데이터만 수집 가능했다. 그러나 지금은 소셜 미디어 및 여러 채널을 통해 다양한 상호 작용이 이루어지고 있으며, 이러한 데이터는 보다 심층적인 고객 정보 및 통찰력으로 전환될 수 있다. 데이터 분석 및 활용으로 기업들은 더 스마트한 타게팅 광고 진행이 가능해졌다. 고객의 구매 내역 및 검색 기록을 사용하여 고객의 관심사를 파악하고 맞춤형 프로모션을 제안할 수 있다. ⑤ 고객서비스 기존 구매 데이터를 바탕으로 고객이 궁금해 할 사항을 사전에 분석 및 예측하여 상담을 진행할 수 있다. 인공지능 기반의 고객 상담서비스로 인해 더 빠르고 정확하게 고객을 응대한다. 주요 기업의 빅데이터 활용 전략 ■ 알리바바  알리바바의 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 마이닝 기술은 업계 상위 수준이다. 알리바바는 2008년부터 빅데이터 시스템을 구축하기 시작하였고, 적극적으로 빅데이터에 대한 투자를 확대하였다. 알리바바의 다양한 전자상거래 서비스 및 모바일 결제 서비스 알리페이(Alipay)로부터 확보한 소비 데이터는 알리바바의 가장 큰 경쟁력이다.알리바바는 전자상거래 플랫폼 운영으로 쌓은 빅데이터를 이용해, 스스로 신유통 생태계의 중심이 되는 중심화 전략을 취하고 있다. 자사의 허마셴셩, 인타임 백화점, 링쇼우통, 티몰, 코우베이 등을 이용해 여러가지 모델을 시도해보면서 발전 방향을 모색한다. 더 나아가 오프라인 유통업체들의 지분을 인수하고, 오프라인 유통 업체들이 보유한 자원과 노하우에 자사의 기술을 응용하여 변화시킨다. ■ 텐센트  SNS와 게임 서비스를 통해 텐센트는 전세계적인 이용자를 확보하고 있다. 특히 위챗(WeChat)은 중국 소비자들의 생활에서 가장 많이 사용되고 있는 메신저이자, 금융, 교통, 외식 등 다양한 서비스가 이루어지고 있는 플랫폼이다. 이를 통해 수집된 막대한 고객 및 구매 데이터를 보유하고 있다. 이 데이터를 기반으로 유통 및 금융 등 광범위한 산업군에 적용한다.텐센트는 유통 영역에서 노하우가 있는 업체들과 협력하여 필요한 데이터와 기술 등을 제공하는 탈중심화 전략을 취한다. 텐센트는 디지털, 기술 부분을 담당하고, 전문 유통기업의 파트너와 함께 유통 체험을 만들어 간다. ■ 징동 징동은 생산, 공급, 플랫폼의 경계가 사라지는 경계없는 유통을 주장한다. 이 근간에는 2004년 시작한 전자상거래 플랫폼 및 자체 물류센터 운영을 통해 축적된 빅데이터와 빅데이터 처리 기술이 있다. 스마트 기술로 유통 원가, 제품 및 데이터 관리에 대한 최적화를 실현하여 공급체계의 효율을 높이고 원가를 절감한다. 징동은 보유한 소비 행동 패턴, 제품 정보, 거래 데이터를 통해 시장의 흐름 및 수요를 읽고 가격 책정, 마케팅, 재고 등을 조절한다. 제조사 및 파트너사들은 소비자의 니즈를 충족시킬 수 있는 통찰력을 얻을 수 있다. 징동은 2014년 말부터 텐센트와의 전략적 협력을 통해 경쟁력을 강화하고 있다. 전자상거래 플랫폼 및 물류시스템을 보유한 징동과 위챗, 위챗페이를 중심으로 온라인 플랫폼, 데이터를 보유한 텐센트가 협력하여 알리바바의 신유통 진영에 대응한다. 징동의 상품 구매 데이터와 텐센트 위챗 사용자들의 생활 데이터를 공유해 소비자가 원하는 상품 및 브랜드의 광고를 교차 노출한다. ■ 바이두 바이두는 그동안 알리바바와 텐센트·징동 진영의 적극적인 진출에 비해 신유통 분야에 대해 소극적인 모양새였다. 그러나 인공지능, 빅데이터 경쟁력을 통해 자연스럽게 신유통 추세에 편입했다. 바이두는 ABC(AI+Big Data+Cloud) 개념을 가장 처음에 제시하며, 그간 검색 엔진, 광고, 자율 주행 등의 분야에서 빅데이터 기술을 발전시키고 적극 활용중이다. 바이두는 유통업자에게 데이터 역량을 부여할 수 있는 데이터 공급자로, 빅데이터 분석 등을 통해 더 스마트하고 정확한 전략을 기획한다. 검색 엔진의 데이터를 분석해 고객의 브랜드 선호를 파악하고, 바이두 지도를 통해 각 지역에 대한 니즈를 파악한다. 바이두는 빅데이터를 이용해 매장 부지의 선택을 최적화하고, 소비자 분석 맞춤형 입점, 옴니 채널 브랜딩, 브랜드 가치 분석 등의 서비스를 제공한다. ■ 쑤닝 중국 최대 종합 유통기업중 하나인 쑤닝은 2009년 온라인으로 영역을 확장하며 온·오프라인을 융합한 형태의 유통 모델을 추구하였다. 소비자가 언제 어디서든 원하는 제품을 구매할 수 있도록 유통채널을 다양화했다. 금융, 스포츠, 유통, 문화산업, 부동산 등 다양한 사업을 전개하고 있으며, 이를 기반으로 약 5억 유저 데이터를 통합해서 서비스에 접목시킨다. 개인의 구매 데이터 및 매장에서 수집된 데이터를 통해 소비자 행동을 예측한다. 쑤닝이 오픈한 무인매장은 자체 금융서비스를 연결하여, 쑤닝 금융 앱에 얼굴을 등록하면 안면 인식으로 매장 진입 및 결제가 가능하다. 매장 내의 스크린에서는 과거 쑤닝 구매 기록에 근거하여 고객에게 상품을 추천하고, 매장내에서 하는 일련의 동작 역시 온라인 데이터로 채집된다. ■ 메이투안디앤핑 메이투안디앤핑은 배달, O2O 서비스를 기반으로 6억명의 사용자, 500만건의 상점, 12억건의 리뷰, 2,800개 도시의 데이터를 보유하고 있다. 그간 온라인 서비스에 집중했지만, 새로운 사용자를 확보하기 위해 오프라인 매장으로 그 영역을 넓히는 중이다. 수집, 분석한 데이터를 접목한 신선식품 매장을 오픈하여 신선식품 판매, 식사 및 배달 서비스를 제공하기 시작했다. 지역 특성 및 고객 구매 데이터 분석을 통해 매장 진열 상품을 선택하고 결품 보완 및 재고를 관리하며, 더 정확한 멤버쉽 타깃 마케팅을 제공하고자 한다. 매장내 비치된 스마트 카트는 고객의 쇼핑 경로를 추적하고 안면 인식 결제 등을 지원하며 더 정밀한 오프라인 구매 데이터를 수집한다. 결언 유통을 비롯해 중국 사회의 변화는 전방위적이고, 빠르고, 혁신적이다. 온오프라인의 경계가 파괴되고, 융합되는 혁신이 불길처럼 번져나가고 있다. 세계에서 배워가는 중국식 모바일 결제시스템은 대륙을 무현금 사회로 변모시키는 동시에 커머스, 공유경제의 중심국으로 탈바꿈시켰다. 이러한 양상은 컨텐츠 영역에서도 마찬가지다. 소위 4차산업혁명의 실제 예시가 중국에서 벌어지고 있다고 해도 과언이 아니다. 이러한 빠른 변화는 중국이기에 가능했다. 많은 인구수, 여느 나라에 비해 값싼 인건비가 유통의 근간인 물류와 O2O의 단기간 발전을 견인했다. 개인정보 취급도 느슨하다. 다른 나라의 개인정보 보호, 규제 방식과 비교하면 안 하는 것과 마찬가지다. 중국 IT, 인터넷 기업은 비교적 쉽게 사용자의 개인정보 등 데이터를 수집해 사업 전략을 짠다. 소비자도 이 부분에 대해서 관대하다. 안면인식 등 기술실험이 큰 반발없이 이루어지는 배경이기도 하다. 이는 국민이 정부라는 빅브라더에 익숙한 측면이 크다. 중국이라는 통제사회가 아이러니하게도 기술 발전의 발판이 되었다. 여타 국가가 중국처럼 할 수 없는 이유다. 물론 중국의 변화는 남의 나라 이야기로 치부할 수 없다. 중국 시장은 공급과 소비 측면에서 선택사항이 아니기 때문이다. 대륙의 변화는 세계의 변화와 맞닿는다. 중국의 혁신을 그대로 적용할 수는 없겠지만, 우리 현실에서 가능한 범위를 산정해야 할 시기다. 과거 중국이 우리를 배웠다면 이제는 우리가 중국을 배워야만 하는 시대다. 이를 인정하는 것부터 시작해야 우리의 다음 미래가 있다. - 참고자료 - 1. 중국 신유통의 특징과 향후 전망, KIEP, 2018. 9. 28 2. 포럼에이 기사, 2018. 8. 21 3. 냉장고가 필요없는 시대 만들겠다. 중앙일보. 2018. 8. 14 4. 중국 신유통을 주도하는 힘, 빅데이터, 플래튬, 2018. 8.13 ※ 한승희님이 플래튬에 기고하신 ‘중국 신유통을 주도하는 힘, 빅데이터’의 내용 중 많은 부분을 인용 & 첨삭하였습니다. 5. 중국 온라인 쇼핑 현황 및 시사점, KITA, 2017. 11. 22 6. 기타: 전자신문, 매일경제, 지디넷코리아, 조선비즈, MOBI Inside 등 잡지 기사 박찬석은 미래물류컨설팅의 대표컨설턴트로 재직 중이며, 물류/SCM 분야 컨설턴트와 한국생산성본부, 한국통합물류협회 등에서 물류/SCM전문 강사로 출강 중에 있다. 이밖에 삼성경제연구소 사이버 포럼인 ‘SCM 연구회’의 대표 시샵을 맡고 있으며, 네이버 블로그 ‘박찬석의 물류/SCM 바로보기(http://blog.naver.com/neologis)’를 운영하고 있다. 주요 관심 분야는 물류Cost, 물류/SCM 전략, 물류센터 기본 설계 및 운영 최적화, 물류보안과 제3자 물류 및 국제물류 분야이다 * E-Mail: mincho79@emapl.com H.p: 010-4533-8307 <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
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