제프 베조스 아마존 회장이 저서 <발명과 방황>을 통해 10년이 지나도 변치 않는 업의 본질이라고 강조했던 세 가지 요인은 이미 업계에선 너무나 유명한 이야기로 알려졌습니다. 고객은 10년 뒤에도 더 다양한 상품 선택권(Selection)을, 더 저렴한 가격(Price)을, 더 편리한 서비스(Convenience)를 원한다는 게 베조스 회장의 말이었는데요.
이 세 가지 요인 중 아마존의 가장 큰 차별화 요인이 무엇이냐 묻는다면 단연 압도적인 물류망이 만들어낸 ‘빠른 배송’ 서비스를 꼽을 수 있습니다. 아마존은 서비스 강화를 위해 자체 물류 인프라를 구축, 운영하고 재고 매입에 따른 비용 부담을 감수하였고요. 이는 ‘차별화’를 위해서는 불가피한 선택이었습니다.
예컨대 아마존이 서비스를 확장하던 시기 이커머스 플랫폼 입점 판매자와 구매자를 중개하는 마켓플레이스 구조를 바탕으로 다양한 상품 선택권을 확보한 경쟁자는 ‘이베이’가 있었고요. 온라인 플랫폼에게 더 저렴한 가격은 결국 다양한 입점 판매자들 간의 경쟁 구도 형성과 고객 트래픽에 기인한 ‘구매력’이 만드는 것인데, 이는 사업 초기의 아마존이 만들고 싶다고 만들 수 있는 것이 아니었습니다. 이런 배경에서 아마존이 진행한 물류 투자는 이후 그들이 북미 1위 이커머스 사업자까지 성장하는데 주효한 역할을 하게 되죠.
[함께 보면 좋아요! : 무엇이 아마존, 쿠팡의 풀필먼트를 ‘다르게’ 만들었나, 커넥터스]
아마존의 물류 최적화 방법론
결과론적인 이야기를 했으나, 사실 아마존에게도 물류 투자는 큰 부담이었습니다. ‘물류 투자를 통한 서비스 강화’와 ‘비용 절감’은 대부분의 경우 서로 상충 관계(Trade-off)에 놓인 가치인데요. 아마존이라고 자본이 무한하진 않기에, 고객 서비스 강화를 위해서 무한정 비용을 투하할 수는 없고요. 결국 적정선의 서비스 강화와 비용 절감을 동시에 만족시키는 ‘최적’의 지점을 찾아내는 것이 중요했을 것입니다.
단적인 예로 아마존은 초기 자사 물류센터를 직접 운영했으나, 배송망은 현지 택배업체에 아웃소싱 하는 방식으로 효율화를 추구했습니다. 아마존은 추후 자사 플랫폼 창출 물량만으로 충분한 배송 밀집도와 규모를 만들어내자, 배송망을 갖춘 택배 사업자를 인수했고요. 직접 택배 사업자가 되는 선택을 하며, 물류 경쟁 전선을 물류센터에서 ‘배송’까지 확장했습니다. (외부 택배업체 아웃소싱 비중을 줄이고, 직접 택배망까지 꾸려버린 쿠팡이 떠오른다면, 맞습니다.)
[함께 보면 좋아요! : 쿠팡의 택배 침공, 한진의 합종연횡, 커넥터스]
[함께 보면 좋아요! : 쿠팡의 택배망 퀵플렉스는 왜 ‘공공의 적’이 됐을까?, 커넥터스]
LG CNS에서 최적화 컨설팅을 담당하고 있는 박종성 MO서비스컨설팅팀장은 16일 열렸던 웨비나(유통 D-Talks)에서 이러한 아마존의 물류 최적화 방법론을 ‘세 가지’ 단계로 요약해서 설명했습니다. ‘물류센터 입지 결정’, ‘물류센터 내부 운영’, ‘배차 및 배송’까지 세 단계에 거쳐 아마존은 여러 가치가 상충하는 상황에서 최적값을 찾기 위해 노력했다는 겁니다.
“큰 틀에서 아마존은 세 단계에 걸친 물류 최적화를 했습니다. 첫 단계는 물류 거점 최적화입니다. 물류센터를 어느 지역에 몇 군데를 둬야 물류비를 최소화할 수 있을지 고민한 것이고요. 사실 서비스 관점에서 물류센터를 촘촘하게 두면 고객이 요구할 때 바로 물건을 배송할 수 있어서 좋지만, 그만큼 물류센터 신축에 따른 고정비, 운영비, 재고 비용은 많이 나갈 수밖에 없거든요. 결국 적정 위치에 적정 규모의 물류센터를 결정해야 하는 거죠.
두 번째는 물류센터 내부 운영 최적화입니다. 물류센터는 그 규모가 워낙 크고 보관하는 상품 개수도 많습니다. 더군다나 고객은 보통 여러 종류의 상품을 동시에 주문하죠. 이렇다 보니 고객이 자주 함께 주문하는 등 관련성이 높은 상품을 가까이 배치하는 것과 같은 재고 운영이 필요합니다.
마지막 세 번째는 배차 및 배송 최적화입니다. 서비스를 위해선 택배기사가 그날 배송할 목적지를 전부 방문하되, 최단 경로로 갈 수 있어야 하고요. 동시에 물류비를 절감하기 위해서는 가능하면 한 차량에 가득 상품을 실어서 이동해야 합니다. 또 기왕 물건을 싣더라도 배송할 순서의 역순으로 상차(후입선출)한다면 물건을 빼내기 쉽겠죠.
여기서 중요한 포인트는 이 세 단계 모두 아마존에게는 완성, 완결되지 않았다는 겁니다. 아마존 입장에서 비즈니스 환경은 계속 변하고, 경쟁사들은 속출하고, 고객들의 요구사항은 더욱 까다로워졌기 때문인데요. 이에 아마존은 이 세 단계 모두에서 지속적으로 최적의 해답을 찾아내고자 역량을 개선하고 있습니다”
- 박종성 LG CNS MO서비스컨설팅팀장
물류의 트레이드오프, 해결하려면
아마존 사례를 언급했지만, 사실 물류업계 전체로 확장해서 보더라도 이와 비슷한 이슈는 많습니다. 물류업계는 서비스 운영 매 단계에서 숱한 가치의 상충을 만나게 되고요. 어떤 가치를 추구하기 위해선, 자연히 다른 가치를 희생해야 하기에 목표하는 가치를 고도화하기 위한 ‘최적’의 값을 찾기 위해 끝없이 노력하고 있습니다.
[함께 보면 좋아요! : 이커머스 재고관리 : 영원한 ‘정물일치’의 숙제를 푸는 방법, 커넥터스]
‘재고관리’ 영역에서 펼쳐지는 폐기와 결품의 딜레마가 대표적인 예시입니다. 물류센터에 보관하고 있는 재고가 너무 적다면 결품으로 인한 판매 기회비용 손실이 두렵고요. 반대로 재고가 너무 많다면 창고 보관비용은 늘어나고, 전체 물류센터 작업 생산성에도 악영향을 줄 수 있습니다. 장기간 체화되거나 유통기한이 넘어간 사장재고는 결국 ‘폐기’해야 하는데, 이 또한 전부 비용이고요. 그렇기에 수요 예측에 따른 ‘적정 재고’를 구비해야 하는데, 이거 말처럼 쉽지 않다는 거 굳이 길게 이야기 안 해도 모두 아시죠?
[함께 보면 좋아요! : 우리 기업 ‘수요 예측’이 항상 틀릴 수밖에 없는 이유, 커넥터스]
“수만 가지의 상품을 취급하며 적정 수준의 재고를 쌓아두는 운영을 하는 고객사가 있었습니다. 이 고객사의 고민은 ‘과다한 보관비’에 있었고요. 또 이 고객사가 취급하는 상품 유통기한이 짧아 제때 팔리지 않으면 다 버려야 되는 문제도 있었습니다.
사실 이렇게 될 수밖에 없었던 이유는 있었습니다. 베테랑인 담당자는 객관적인 데이터보다 본인의 감을 바탕으로 재고 발주량을 결정했고요. 또 담당자의 KPI(Key Performance Indicator)는 결품 발생을 최소화하고 고객 주문에 빠르게 응대하는 데 맞춰져 있었는데요. 이런 배경에서 담당자는 적정 수준 이상의 재고를 갖고 있는 것이 더 낫다고 판단했던 것입니다. 결국 경영진에게는 이게 문제가 될 수밖에 없었지만요”
- 박종성 LG CNS MO서비스컨설팅팀장
LG CNS는 이러한 문제를 해결하기 위해서는 사람 전문가의 ‘감’만으로는 한계가 있다고 지적합니다. 하다못해 ‘재고관리’라는 물류센터 내부에서 벌어지는 숱한 업무 중 한 분야에서도 결품을 최소화 하는 고객 서비스 강화나 폐기 최소화를 통한 비용 절감과 같이 기업이 설정한 목표에 따라 영향을 주는 숱한 내외부 변수가 따라오는데요. 여기 물류센터 네트워크 설계부터 창고 내부 운영 전반의 최적화, 심지어 배송망 운영까지 직접 한다고 한다면 각각에 영향을 주는 변수는 그야말로 기하급수적으로 늘어나기 때문입니다.
바로 여기서 LG CNS는 수학적 최적화 방법론과 AI와 같은 기술의 도움이 필요하다고 강조합니다. 실제 앞서 이야기한 ‘적량 발주’ 문제로 고민하던 고객사에게 LG CNS는 두 가지 단계의 솔루션을 제공했습니다. 먼저 LG CNS는 상품별로 과거 판매 데이터를 분석하여, 어느 정도의 재고를 갖추고 있다면 적정한지 산출했고요. 다음으로 현재 재고 수준과 발주량 증가에 따른 구매원가 절감(Volume Discount) 요소, 발주 후 입고되기까지 운송 시간 등을 동시에 고려하여 특정 상품별로 언제, 얼마나 주문하는 것이 적정한지에 대한 처방까지 내렸다고 합니다.
LG CNS에 따르면 수학적 최적화 방법론 적용의 성과는 대단했습니다. 해당 고객사는 기존 재고량 대비 72%의 재고를 보유함으로, 운영비용 부담을 줄일 수 있었고요. 기존보다 재고량이 줄었음에 불구하고 결품 발생 또한 최소화할 수 있었다고 합니다. 나아가 상품 발주에 따른 구매 비용 역시 종전 대비 5% 정도를 절감할 수 있었다고 하는데요. 이 고객사가 다루는 물량이 워낙 컸기에, 실제 절감한 비용은 꽤 큰 금액이었다는 전언입니다.
여기서 LG CNS는 수학적 최적화 방법론을 적용하기 이전에, 우선 무엇을 최적화할지 기업의 목표를 명확하게 결정할 필요가 있다고 강조합니다. 사실 기업이 물류 운영에서 갖는 고민과 과제, 문제 해결을 통해 얻고자 하는 목표와 기대효과는 천차만별인 물류 현장의 특성만큼 모두 다를 수밖에 없는데요. 모든 고민을 해결하는 물류는 현실에 존재할 수 없기 때문에, 상충관계를 고려하여 해결하고 싶은 과제와 목표를 명확하게 제시할 필요가 있다나요?
사실 이 내용은 오래 전부터 커넥터스가 ‘풀필먼트 실무 백서’ 연재를 통해 지속적으로 강조하던 내용과도 상당 부분 통하는데요. 궁금하신 분은 아래 글을 읽어보시면 현직 이커머스 물류센터장인 필자의 자세한 조언을 얻을 수 있을 것 같고요. 오늘 내용이 독자 여러분의 운영 고민을 해결하기 위한 작은 힌트가 됐길 바랍니다.
[함께 보면 좋아요! : 첨단 자동화 없이도 ‘출고 효율’을 높이기 위한 네 가지 전제, 커넥터스]
