| 박찬석의 물류時論(34) / 아마존에 대한 이해② | |||
 
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아마존에 대한 이해② 아마존의 6가지 성공전략(1/2)  아마존의 전체 매출의 대부분을 차지하는 e커머스 영역에서, 아마존은 어떠한 방법으로 고객들의 기대 가치를 충족시키고, 그들의 서비스 생태계에 고객들을 묶어두고 있었을까? 상품검색-정보확인-구매-배송-A/S 등 e커머스 전 가치사슬 단계에서 도입한 아마존의 IT 기술 혁신 사례와, 접근 전략 및 의미에 대해서 살펴보도록 한다. Ⅰ 첫번째 전략(상품검색): 고객 중심의 다양한 기술 혁신을 통한 Zero Effort Commerce 실현 아마존은 고객이 목표 상품에 접근하는데 걸리는 시간이 오래 걸릴수록 실제 구매로 이어질 확률이 낮아지게 되는 것에 주목했다. 즉, 상품 구매 욕구가 발현되는 시점에 해당 상품을 검색하고, 그것이 구매로 이어지는데 필요한 노력을 최소화하려는 Zero Effort Commerce(ZEC)를 구현하고자 했다. 특히 스마트 디바이스를 통해 고객의 생활 곳곳으로부터 아마존의 서비스 생태계로 손쉽게 진입할 수 있는 여러 접점(touch point)들을 배치하였다. 고객들이 더이상 상품정보를 조회하기 위해 홈페이지에 들어가 검색 창에 text를 입력하거나 카테고리를 찾으며 시간을 빼앗기지 않도록 한 것이다. 사람들은 이제 자신이 원하는 것을 발견하면 즉시 구입하게 되었다 ①Flow : 촬영된 이미지를 인식하여 아마존의 쇼핑 리스트로 연결시키는 AR기술 2014년 2월 아마존은 스마트폰 APP으로 촬영된 상품 이미지를 인식하여 쇼핑 History로 연결시키는 ‘Flow’ 서비스를 선보였다. 이는 기존의 Barcode나 QR코드 인식 기술에서 한층 더 진보한 영상인식 AR(증강현실)기술이다. 아마존의 스마트폰 APP 이용자는 일상생활 도중 구매가 필요하거나 가격 정보가 궁금한 상품에 대해, 단지 들고 있던 스마트폰 카메라 촬영을 통해 아마존의 쇼핑 리스트로 저장시킬 수 있게 하였다. 물론 Flow로 인식되지 않는 상품은 바코드를 스캔할 수 있도록 ‘Scan It’ 서비스와 전통적인 방식의 Text 검색 방식도 함께 제공된다. 이렇게 쇼핑리스트에 등록된 상품은 구매 가능성이 높은 상품으로 분류되어, 향후 아마존 APP 재접속시 Main화면에 해당 제품이 진열되도록 하는 개인화 서비스로 이어지게 된다. 아마존은 이렇게 모바일 APP에 상품 자체를 인식하는 기술을 탑재함으로써, 오프라인 매장들뿐만 아니라 세상 전체를 아마존의 쇼룸으로 만들어 버렸다. ②Amazon Dash : 편리한 식료품 쇼핑을 돕는 ‘Wish-List’ 기기 갑자기 예고도 없이 많은 손님들이 집으로 초대되었다고 가정하자. 다양한 식재료와 물품들이 필요하지만 지금은 밤 9시이고, 마트는 차를 타고 20분 거리에 있다. 예전 같았으면 시간과 거리를 고려해 해당 식재료 및 물품 구매를 포기하거나 필요한 식재료를 메모지에 일일이 써서 장을 보러 가야 하는 불편함이 있었지만, 아마존은 Amazon Dash라는 작은 스틱 모형의 디바이스를 통해 이를 손쉽게 해결하도록 제안했다. 2014년 4월에 출시된 Amazon Dash는 구매하려는 식료품들을 음성이나 바코드로 인식시키면 Wi-Fi 기반으로 연동된 아마존 계정의 쇼핑 리스트에 저장될 수 있도록 한 IoT 장치이다. Dash는 인터넷에서 주문한 식료품을 24시간 또는 다음날 아침까지 배송해 주는 Amazon Fresh 고객에게 제공된다. 식료품처럼 자주, 정기적으로 구매가 일어나는 상품의 접근성을 높이기 위해 고안되었으며, 앞서 소개한 Flow처럼 별도의 스마트폰 APP을 구동하여 상품을 주문하는 것보다 더 빠르고 손쉬운 실시간 구매 경험을 제공한다. ③#AmazonCart 해쉬태그 : 트위터로 얘기하다 바로 주문 누군가와 어떤 상품에 대해 이야기하거나 추천을 받았을때, 순간 그 상품에 대한 구매 욕구가 발생한 적이 있는가? 아마존은 사람들이 어떤 상품에 대해 서로 대화하는 도중 구매 욕구가 발현될 수 있는 상황에 주목했고 이를 활용하고 싶어했다. 2014년 5월, 아마존은 트위터 내에서 쇼핑을 할 수 있는 #AmazonCart라 불리는 기능을 선보이며 새로운 상품 접근 방법을 제시했다. 이것은 트위터 내에서 맘에 드는 상품이 보이면 즉시 자신의 아마존 장바구니에 담을 수 있는 기능이다. 어떤 특정 상품에 관한 트윗이 아마존 링크와 함께 올라왔을 때, 이 트윗에 대한 리플라이를 하면서 #AmazonCart라는 해쉬태그를 달아주면, 바로 아마존 장바구니에 저장이 되도록 했다. 물론 아마존에서 미리 자신의 트위터 계정과 연동시켜 두어야 하지만, 트위터에서 본 물건을 구매하기 위해 앱을 옮겨 다니거나 아까 봤던 것을 기억해야 하는 번거로움을 덜어준다는 점에서 편리한 기능이다. 더불어 아마존은 사용자가 그 물건에 대해 트윗을 하며 SNS상의 추가적인 홍보효과까지 발생하는 효과를 덤으로 얻고 있다. ④스마트폰 Amazon Fire phone 출시 : 모든 상품 검색 방법의 집약체 2014년 6월, 아마존은 지금까지 쌓아온 Device 기술과 방대한 상품DB 그리고 다양한 검색 기술을 집약시킨 스마트폰인 Amazon Firephone을 출시했다. Firephone은 스마트폰 기기에 Firefly 버튼을 장착하여 별도의 app을 구동시킬 필요없이 빠르게 원하는 유/무형의 상품을 검색할 수 있도록 했다. Firefly는 기존의 영상 인식, 바코드/QR 인식 기능뿐만 아니라, 화면상에 나타나는 web과 email 주소를 인식하고 링크를 하거나 심지어 지금 까페에서 들리는 음악 소리 또는 TV를 통해 들리는 영화나 TV시리즈의 대사를 인식한다. 이를 아마존의 디지털 컨텐츠 유통 플랫폼으로 연결시키고 해당 컨텐츠에 대한 정보를 검색하고, 다운로드 받거나, 직접 즐길 수 있도록 했다. Ⅱ 두번째 전략(상품선택) : 나는 당신이 무엇을 원하는지 알고 있다 인터넷을 통해 다양한 상품을 제공하며 고객을 끌어들일 수 있다는 점은 오프라인 매장이 넘보기 힘든 온라인 쇼핑몰만의 큰 장점이다. 많은 온라인 쇼핑몰들은 그동안 이러한 장점을 최대한 활용하기 위해 ‘어떻게 하면 다양한 상품을 많은 고객에게 노출시킬 수 있을까?’ 라는 관점으로 고객의 상품 선택을 유도해왔다. 사용자의 최초 접점인 메인 화면에 수많은 상품들을 진열해 놓거나, SNS 등의 온라인 플랫폼을 통해 무차별 적으로 광고를 게시하는 방법이 대표적인 예이다. 하지만 이것은 다분히 고객의 입장을 고려하지 않은 ‘판매자’ 중심의 상품 노출 방식으로, 오히려 고객이 상품을 선택하는 과정에서 해당 상품을 회피하게 되거나 정보 과잉에 의한 피로감을 느끼는 역효과로 이어지기도 했다. 반면, 사업 초기부터 ‘고객 중심’의 경영을 주지해 온 아마존은 ‘어떻게 하면 고객이 필요한 다양한 상품을 추천할 수 있을지’에 초점을 맞춰 왔다. 아마존은 다양한 상품군을 보유하기 위한 인터넷 쇼핑몰 본연의 노력은 물론, 방대한 양의 상품 정보를 다양한 고객 경험과 연결시킨 Database를 구축하며 고객별 개인화된 상품 정보를 제공하는데 힘썼다. 즉, 고객이 아마존과 접촉하는 시점에 고객이 필요할만한 상품을 선택할 수 있도록 추천 알고리즘을 강화시켜 나갔고, 이는 최근의 스마트 디바이스 환경과 빅데이터 컴퓨팅의 분석 기능을 이용하여 아마존만의 독보적인 핵심 경쟁력으로 이어지는 계기가 되었다. ①Open API 전략을 통해 방대한 양의 상품을 소싱하기 위한 생태계 구축 아마존은 2002년부터 Open API(Application Programming Interface) 정책을 통해 자사의 생명선이라 할 ‘아마존이 취급하는 방대한 상품 데이터와 상품검색-결제-배송 등의 인터넷 쇼핑서비스’를 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 했다. AWS(Amazon Web Service)라고 명명된 이 서비스를 통해 소매업자들은 단지 자신들의 홈페이지를 개설하고 AWS를 통해 상품정보와 판매 정보를 주고받을 수 있도록 기능을 설정하는 것으로 전자상거래 사이트를 구축할 수 있었다. 아마존의 다양한 상품을 검색하고, 결재하거나 편리한 배송 서비스를 이용하는 것은 모두 AWS가 해결해 주었다. 이를 통해 사람들의 다양한 욕구를 충족시키는 수많은 3rd-party 애플리케이션이 탄생하였고, 아마존은 점점 더 다양한 품목을 취급할 수 있게 됐다. 그 결과 2011년 외부 판매자가 취급하는 상품의 매출이 아마존 전체 매출의 39%에 이르게 될 만큼 방대한 상품을 소싱하게 되었다. 이렇게 AWS에 의해 아마존의 상품을 조회하는 통로가 많아지면서, 고객들이 아마존의 다양한 상품을 접할 가능성은 점점 높아졌다. 특히, 아마존의 상품이 여러 사이트에 링크되면서 이를 검색 결과의 적중성을 높이는 요인으로 본 구글, 야후와 같은 검색 사이트에서는 아마존의 상품을 검색 결과의 최상위 위치에 배치하는 검색엔진 최적화(SEO, Search Engine Optimization)가 자체적으로 이루어지게 되었다. AWS를 통해 구축된 3RD-Party 업체의 웹사이트가 활성화될수록 또 다른 수익을 창출하는 선순환으로 이어진 것이다. 이후 AWS는 지금의 클라우드 서비스로 진화하게 되었고, 현재 전세계 클라우드 시장의 80%를 차지하며 매년 놀라운 실적을 올리고 있다. AWS는 거의 지금의 클라우드 시장을 새로 만든 시초격으로, 아마존의 대표적인 혁신과 진화의 산물이다. ②상품 유사성(Item Similarity) DB 구축을 통한 효과적인 개인화 추천 기능 구현 아마존은 초창기부터 상품과 사용자에 대한 DB 구축에 큰 힘을 쏟았다. 특정 상품에 대해 그것을 구매한 사람들의 생각과 의견은 어떠한지, 혹은 그 사람들이 또 다른 어떤 상품에 흥미를 느꼈고 심지어 해당 제품의 상세 정보를 본 고객들이 결국 구매한 것은 무엇인지까지 DB로 구축했다. 이처럼 아마존은 상품에 대한 고객의 경험들을 여러 시나리오별로 DB화시키는 작업을 수행했고, 특정 상품이 다른 상품과 얼마나 유사성이 있는지를 파악할 수 있는 상품 대 상품의 유사성(Item-to-Item Similarity)을 정의한 Big Data를 구축할 수 있었다. 이렇게 구축된 상품 유사성 DB(Item Similarity DB)를 통해 고객들이 특정한 상품에 대해 관심을 갖는 시점에 그 상품과 유사성을 가진 다른 상품에 대한 정보를 경우의 수별로 추천할 수 있게 되었고, 이를 통해 고객들은 아마존 닷컴의 메인 화면이나 My-page, 상품 조회화면 등 제품을 구매하기 위해 방문하는 모든 페이지에서 개인화된 상품 추천을 경험할 수 있게 되었다. 주목할만한 점은 아마존이 이처럼 자사의 방대한 상품DB와 유사성DB 구축을 위해 3rd-Party 업체와 고객의 리뷰와 같은 외부의 힘을 이용하는 크라우드 소싱(Crowd sourcing) 전략을 수행했다는 점이다. 독자적으로 구축하기에 비용 소모가 큰 역량은 외부 리소스에 맡기고, 그 기회비용을 또 다른 핵심 역량을 강화하는데 투자하는 전략을 통해, 아마존은 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지, 스마트 디바이스 사업으로 확장할 수 있는 기반을 마련할 수 있었다 Ⅲ 세번째 전략(정보확인) : 고객이 만드는 아마존의 신뢰 스마트폰과 통신 기술의 발달로 소비자들은 그 어느 때보다도 구매하고자하는 제품의 정보를 손쉽게 확인할 수 있게 되었다. 그러나 한편으로 과잉 유통되는 정보의 홍수 속에서 어떠한 상품을 신뢰하고 선택해야 하는지 합리적으로 판단하기 어려운 선택의 역설 속에 빠져있기도 하다. 특히 인터넷 쇼핑은 상품의 품질을 직접 확인할 수 없다는 근본적인 약점이 존재하고 있어, 오히려 최근 오프라인 매장들이 SNS와 스마트 디바이스를 이용하며 고객들의 참여와 구매를 유인하는 ‘역쇼루밍(reverse-showrooming)’ 소비를 시도하며 온라인 쇼핑을 위협하고 있다. 아마존은 이러한 온라인 상품 정보 제공 방식의 취약점을 중대한 문제 요인으로 인식하였고, 고객들이 상품 정보를 확인하는 과정에서 발생하는 혼란을 줄임과 동시에 상품 정보의 신뢰성을 높이기 위한 ‘진정성 있는 증거들’을 제시하고자 노력했다. 바로 ‘상품 리뷰의 신뢰성을 증대하기 위한 사용자 참여 및 전문 리뷰 강화’를 위한 시도이다. □ 사용자 리뷰의 유용성 향상을 위한 전문 리뷰 활성화 정책 시행 아마존은 상품 리뷰가 내포하고 있는 진정성을 최대한 의미있는 정보로써 활용하기 위해 고객들이 구매한 상품에 대한 의견을 자발적으로 기술하도록 쇼핑 환경을 구축했다. 특히 전문적이고 자세한 리뷰를 활성화하기 위해, 주기적으로 리뷰어 평가 순위를 공개하여 커뮤니티 안에서 명성이 올라가는 비 금전적인 유인과, 전문 리뷰어에게 신제품을 무료로 지급하며 리뷰를 쓸 수 있도록 하는 금전적인 유인을 제공함으로써 소비자들의 활발한 참여를 유도했다. 이와 같은 아마존의 유인 정책을 통해, 상품을 구매한 고객들은 제품에 대한 의견을 개진함과 동시에 평점을 남겼고, 이렇게 남겨진 구매자의 의견은 다른 구매자에 의해 재평가되었다. 이는 한 구매자가 남긴 의견에 대해 다른 독자들의 생각을 알 수 있게 하는 척도가 되었고, 이러게 쌓인 리뷰는 평가에 대한 신뢰도를 증가시키며 다른 구매자들이 해당 상품을 구입하도록 이끌었다. 아마존은 고객들이 참여하는 리뷰를 통해 매출 구조의 선순환 고리를 만들어낸 것이다. 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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