| 박찬석의 물류時論(19) / Big Data와 옴니채널 시대의 물류 전략 | |||
 
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Big Data와 옴니채널 시대의 물류 전략 글 _ 미래물류 컨설팅 박찬석 대표(mincho79@empal.com)  물류산업에서 Big Data의 가치물류산업에서 ‘`빅데이터’는 어떤 의미를 가지고 있을까? 물류기업에서`빅데이터를 활용하고자 할 때는 크게 두 가지 측면을 고려해야 한다. 첫 번째는 빅데이트의 활용을 높이고 기업의 에너지 소모량을 줄이는 것이다. 두 번째는 빅데이터를 활용하여 기업의 경쟁력을 높이는 것이며, 더 나아가 고객의 삶의 질까지도 향상시키는 것이다. 물류기업의 빅데이터 활용은 시시각각 변화하는 교통 상황, 물품의 상태, 지리적·환경적 요소, 글로벌 네트워크 관리 등 방대한 양의 정보 활용도를 고려하면 가장 시급하며 중요한 문제이다. 요즘에는 수신자가 물품을 받을 수 있는 상황까지 고려해 최적화된 배송경로를 갱신하다 보니 그 필요성이 더욱 절실하다. 사실 `빅데이터는 기업의 혁신과 미래 경쟁력의 중요한 요소로 자리잡아 많은 기업들이 폭증하는 데이터 분석을 위해 많은 비용을 투자하고 있으며, 가치있는 데이터 확보 경쟁이 전 업종으로 퍼지고 있는 추세이다. DHL은 2009년에 빅데이터를 도입해 매일 기록되는 배송 도착지, 크기, 무게, 내용물 등 수백만 건의 배송 정보를 통해 소비자의 물류서비스 이용 흐름을 파악하고 패턴을 분석하는데 활용하고 있다. DHL은 빅데이터를 활용한 대표적인 성공 사례로 스마트 트럭(SmartTruck)을 꼽는다. 스마트 트럭은 실시간 교통 상황, 수신자의 상황, 지리적·환경적 요소를 고려해 최적화된 배송경로를 실시간으로 제공하는 배송차량이다. 스마트 트럭을 도입한 후, 가장 효율적인 경로를 분석해 배송을 진행하고 있으며 배송 실패율이 거의 제로에 달하며 불필요한 연비도 감소했다고 회사측은 설명했다. 또한 빅데이터를 장·단기 투자규모 예측에도 활용하고 있다. DHL은 “수요 증가를 예측해 허브 시설 확충, 물류센터 확장, 차량 증편에 대한 투자규모를 결정하기 때문에 투자위험 부담을 최소화할 수 있다”며 “빅데이터 분석으로 불필요한 지출을 억제하고, 하루 약 7,000명의 업무 성과에 달하는 생산성을 낼 수 있을 것”이라고 말했다. TNT는 지난해 빅데이터에 이은 ‘테라데이터(Teradata)’시스템을 구축했다. 이전 시스템 데이터 양이 2TB(테라바이트)였다면 현재는 20TB에 달하는 등 과거 5년 동안 10배에 달할 정도로 데이터가 증가했기 때문이다. 회사는 각 부서에 맞는 빅데이터 시스템을 활용하고 있다. 물류 프로세스 담당하는 부서는 빅데이터를 분석해 배송시간을 단축, 비용절감 및 정시 배송 서비스 개선에 활용한다. 예를 들어 각 프로세스 단계별 소요시간, 정시에 배송되는 비율, 각 국가별 처리 화물량 등 다양한 데이터가 배송서비스 개선에 적극 활용되고 있다. 고객 서비스 센터의 경우, 일정기간 동안 미발송된 화물에 관해 축적된 데이터를 기반으로 배송 관련 사고 또는 배송 지연 등을 미연에 예방한다. 마케팅부서는 소비자의 이탈을 방지하고 소비자 지향적 서비스와 솔루션 상품을 개발하고 있다. 빅데이터는 물류기업의 투자규모를 예측하는데 중요한 판단 요소이다. 향후 고객의 수요 증가를 예측하여 허브 시설 확충, 물류센터 확장, 차량 증편에 대한 투자규모를 결정하고 그에 따른 투자위험 부담을 최소화할 수 있다. 더 나아가 고객의 이용 패턴을 분석해 가격 결정 모델을 개발하고 보다 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 빅데이터의 활용 범위는 무궁무진하다. 그래서 물류기업에 있어 빅데이터를 분석하고 활용하는 능력은 반드시 직면해 갖추어야 하는 시대적인 과제이다. 부지불식간에 우리 생활에 침투한 빅데이터. ‘물류’와 ‘빅데이터’의 밀접한 관계는 이제 우리에게 더 이상 낯선 이야기가 아니다. 옴니채널로의 유통환경 변화 글로벌 패스트패션 브랜드인 스페인의 자라(ZARA)는 급변하는 패션 트랜드를 포착하여 소비자들이 원하는 의류를 싼값에 제공하기 위해 빅데이터 정보를 활용했다. 무엇보다도 정확한 사전 수요 예측 및 품질 관리가 필요했기 때문이다. 우선 미국 MIT 대학과 공동으로 전세계 매장의 판매와 재고 데이터를 분석하여 최대 매출을 달성할 수 있는 재고 최적분배시스템을 개발했다. 이를 통해 스페인에 있는 2개의 물류센터에서 주2회에 걸쳐 세계 각국의 1,500개 점포로 직송하는 공급망을 구축, 고객의 니즈를 실시간으로 반영했다. 그 결과 재고를 효율적으로 분배할 수 있게 됐다. 다양한 매장에서 판매되는 의류 정보를 실시간으로 분석하여 불필요한 재고 관리를 감소시킴으로써 판매량이 늘어나고 매출도 함께 증가했다. 자라는 빅데이터 분석결과를 활용, 오프라인 매장에서 모바일기기로 온라인상의 가격을 비교해 주문하고, 온라인으로 주문한 상품을 오프라인 매장에서 받을 수 있게 하는 옴니채널(Omni-Channel)로 유통 혁신을 선도하고 있다. 이처럼 고객중심으로 채널을 통합하여 일관된 커뮤니케이션을 제공함으로 고객경험 강화 및 판매를 증대시키는 옴니 채널이 미래 물류 유통시장의 트랜드로 주목받고 있다. 옴니채널은 모든 쇼핑 채널을 통해 확보된 고객의 경험에 대해 지속적으로 접근하는 전략이다. 채널에는 모바일을 비롯 온라인, 오프라인 매장, TV, 카달로그를 포함한다. 즉, 모든 채널을 하나의(Omni) 관점에서 유기적으로 결합하여 소비자가 어떤 채널을 이용하든지 오프라인 매장에서 모바일기기로 온라인상의 가격을 비교해 주문한 상품을 오프라인 매장서 받게 하는 것을 말한다. 지금까지는 한 기업이 운영하더라도 백화점, 할인마트, 편의점 등 업태가 다르면 같은 물건이라도 서로 다른 가격을 책정했다. 스마트폰이 보급되기 이전에는 고객들이 눈앞에 보이는 물건만 구매할 수밖에 없기 때문이다. 하지만 이제는 옴니채널로 모든 가격을 비교해본 다음 구매를 최종 결정한다. 이를 활용하면 ‘B2C(기업과 소비자 거래)’ 배송물량이 늘어나는 것은 물론 그에 따른 창고 보관 및 택배, 회수 업무 등 새로운 물류서비스 기회도 생길 것으로 전문가들은 전망하고 있다. 이미 오프라인 매장에서 상품을 비교, 검토한 후 온라인에서 구매하는 쇼루밍(Showrooming) 족이 크게 늘고 있는 상황이다. 쇼루머들은 제품가격을 비교하고 더 많은 정보를 얻기 위해 매장을 방문한다. IBM이 전세계 2만 6,000명의 소비자를 대상으로 실시한 ‘2013년 전세계 소비자 쇼핑 행동 분석’ 조사 결과 쇼루밍족이 온라인 판매에서 차지하는 비중은 50% 달했다. 쇼루밍 현상이 확산되는 이유는 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기 보급의 확산으로 소비자가 온라인 상에서 쇼핑에 필요한 제품 정보 및 리뷰 탐색 등에 쓰는 시간이 많아졌기 때문이다. 옴니채널은 ICT에 바탕을 둔 스마트시대의 새로운 유통 패러다임이다. 성숙기에 접어들어 새로운 성장동력을 찾고 있던 유통시장에 ICT가 새로운 활력을 불어넣은 셈이다. 온라인 채널과의 경쟁에서 밀려났던 오프라인 매장들이 최근 새롭게 조명받고 있는 것도 바로 옴니채널 덕분이다. 채널간 경계가 흐려진 옴니채널 환경에서 소비자들과 물리적 거리가 짧은 오프라인 매장을 제품 전시장이나 체험장으로 활용하고 온라인 채널을 통해 구입을 유도하는 식의 마케팅이 가능해졌기 때문이다. 옴니채널이라는 새로운 패러다임의 도입이 소비자들과 소매업자들간 교류를 촉진시키면서 어떠한 가치들을 새롭게 창출해 낼지 관심을 모은다. 빅데이터 및 옴니채널화에 대한 대응 빅데이터와 옴니채널화는 소매사업자가 EC의 고객을 효과적으로 관리할 수 있는 수단이 된다. 인터넷과 점포라는 상반된 양자가 융합하는 시대가 되면, 물류에도 새로운 움직임이 생길 것이다. 특히 물류는 상품의 흐름(商流)이나 돈의 흐름(金流)과 달리 실체가 존재하기 때문에 빅데이터 및 옴니채널 시대에 적합한 물류 서비스로 형태를 바꾸지 않으면 옴니채널의 보급에 장애가 될 수 있다. 빅데이터 및 옴니채널화가 물류사업자에게 기회가 되는 한편, 장벽이 될 수도 있다. 대표적인 예로 최근 문제가 되고 있는 드라이버의 부족을 들 수 있다. 2020년 도쿄올림픽에 필요한 자재 수송 등 수요 증가가 겹쳐 드라이버 부족이 심화될 수 있다는 우려가 곳곳에서 나오고 있다. 또한 빅데이터 및 옴니채널화를 위해 물류 운영을 변화시켜야 하기 때문에 막대한 비용이 필요하다는 문제도 있다. 이러한 물류사업자의 문제가 빅데이터 및 옴니채널화의 저해요인이 되는게 아니냐는 우려도 있다. 하지만 본격적인 빅데이터 및 옴니채널의 보급에 앞서 자사의 서비스를 정비해 물류사업자 스스로가 고객 접점과 상류를 창출하고, 각지의 수취 장소나 배송 경로 등 사회 인프라라고 할 수 있는 구조를 만든다면 오히려 빅데이터 및 옴니채널화의 주체가 될 수 있다. 빅데이터 및 옴니채널 시대에 요구되는 물류서비스에 대해 살펴봤지만, 향후 더 많은 논의가 필요할 것이다. 앞으로도 시시각각 변화해갈 유통환경에 적절하게 대응할 수 있도록 물류사업자는 단지 물건을 운반하는 물류서비스에서 고객 체험을 제공하는 서비스로 변화할 필요가 있을 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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