미래 물류의 나침반 '빅데이터'…“3박자 읽어라”

미래 물류의 나침반

빅데이터 분석…“3박자 읽어라” 

‘지피지기면 백전불태’라 했던가. 기업이 이윤을 창출하기 위해서는 돈을 지불하는 고객을 잘 알아야 한다. 그러나 소비자의 요구가 갈수록 다양해지고, 복잡해지고 있어 기업들이 시장의 흐름을 헤아리기(수요예측)란 점점 더 어려운 형편이다.

최근 기업들이 고객과 시장을 읽는 힘을 키우기 위해 관심을 두고 있는 거시 바로 ‘빅데이터(Big data)’ 활용법이다.

제조업을 비롯해 유통, 서비스 등 여러 분야에서 빅데이터를 주시하고 있는데, 최근에는 물류시장의 관심도 높아지고 있다. 

특히 전 세계 경기침체로 인한 물동량 감소로 수익성 향상에 고민 중인 물류기업들은 빅데이터 분석도구를 활용해 운송최적화, 비용절감, 신규 비즈니스 모델 창출에 큰 관심을 보이고 있다.

시장조사기관인 BVL 인터내셔널이 발표한 자료에 따르면 공급망 물류와 관련된 기업 중 약 60% 이상이 5년 안에 빅데이터에 대한 투자를 계획하고 있는 것으로 나타났다. 

글로벌 물류기업들이 참고해야할 빅데이터 공략법을 소개한다. <editor>

DHL보고서 ‘고객예측’, ‘운송최적화’, ‘신규 사업 발굴’ 등 중점 강조

전문가들 “데이터 설계 및 활용 능력이 물류기업의 성패 좌우할 것”

국내 택배업체들 모바일 등 스마트化로 인력 및 연료비 절감 추진

신유통 고객의 변화 읽고, 뉴 비즈모델 개발로 서비스 뒷받침돼야

“물류에 축적된 ‘빅데이터’는 모든 비즈니스의 나침반이 될 것이다.”

세계 최대 물류공룡인 DHL이 물류산업에서의 빅데이터 활용방법을 소개한 보고서 <빅데이터인로지스틱스(Big Data in Logistics)>를 발표했다.

이 보고서는 물류기업의 빅데이터 활용방안 3가지로 ▲인력, 운송 등 운영 최적화 ▲고객예측(경험) ▲신규 비즈니스 모델 개발 등을 꼽았다.

마틴 웨그너(Martin Wegner) DHL 부사장은 “빅데이터와 물류는 상호보완적인 관계에 있는데, 물류기업 입장에서 빅데이터는 모든 기업(화주)들에 대한 검색 엔진 역할을 수행할 수 있다”고 말했다.

(표1) DHL '빅데이터' 활용 동향(인포데이터)

실제로 물류기업은 제품의 흐름을 관리하다보니 방대한 양의 데이터를 매일 생성하고 있다. 물품의 도착지, 크기, 무게, 내용물 등 하루에도 수십에서 수백만 건의 배송 정보가 쌓이고 있다. 

이 때문에 마틴 부사장은 물류에서 발생된 모든 데이터는 기업들의 신규 비즈니스 모델을 개발하는 데 실마리를 제공할 것이란 설명이다.

◈미래 물류의 안테나  

빅데이터는 이미 거스를 수 없는 거대한 흐름이다. 정보의 숨은 가치를 발견할 수 있도록 데이터를 설계하고 활용하는 능력이 추후 기업의 성패를 좌우할 핵심 경쟁력이 되고 있다.

그렇다면 물류기업에게 빅데이터는 어떤 의미일까? 전문가들은 빅데이터를 ‘미래 물류시장의 시그널(방향성 등)을 읽어내는 안테나’로 요약하고 있다.

첫째, 빅데이터는 물류기업의 운송최적화에 큰 변화를 일으키고 있다. 

미국에 본사를 둔 UPS(United Parcel Service)는 빅데이터 분석을 통해 최적의 배달경로를 찾아 비용 및 연료를 절감하는 효과를 톡톡히 보고 있다. 

UPS 관계자는 “2억5000만개 주소 데이터를 활용해 최적화된 배달 경로를 찾고 있다”며 “이를 통해 배송기사(운전자) 한명당 하루 1마일을 덜 운행하게 됐다”고 말했다. UPS는 이 시스템을 통해 2017년까지 5만5000개의 배달경로를 최적화할 계획으로, 이럴 경우 연간 5000만 달러에 이르는 연료비를 절감할 수 있을 것으로 전했다.

특히, 빅데이터는 예상치 못한 폭설, 홍수 등 자연재난 등이 발생할 경우 육·해·공 운송채널 및 실시간 교통 상황을 분석해 대체운송경로를 찾는데도 도움을 주고 있어 리스크(risk) 해결에도 큰 도움이 되고 있다는 게 UPS의 설명이다.

◈고객을 읽는 힘

둘째, 빅데이터는 서비스 개선을 통해 고객들의 좋은 평판을 쌓을 수 있도록 도움을 주고 있다.  

네덜란드 국적의 글로벌 특송업체인 TNT는 빅데이터를 활용해 고객 경험을 개선하는데 치중하고 있다. TNT는 지난 6월 영국에 위치한 TNT센터에 빅데이터 시스템을 새롭게 구축했다. 이를 통해 TNT는 배송 과정 중에 발생할 수 있는 문제점을 미리 예측해 예방함으로써 고객에게 향상된 물류 서비스를 제공하고 있다.

TNT 관계자는 “빅데이터를 프로세스화해 배송 시간을 단축하고, 고객이 문제를 제기하기 전에 예상 문제점을 먼저 파악해 배송 관련 문제를 사전에 예방하도록 한다”며 “마케팅 부서에서도 고객선호도 및 고객 행동 예측 데이터를 활용해 새롭고 차별된 서비스를 제공한다”고 말했다.   

고객선호도나 고객 행동 예측 데이터를 활용해 새롭고 차별화된 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 물류기업에게 있어 빅데이터는 고객을 읽는 직관력을 높이는 데 한몫 거들고 있다.   

◈New Biz를 찾아라

셋째, 빅데이터는 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 실마리를 발견할 수 있다.

DHL 관계자는 “기상 조건과 독감발생, 그리고 온라인 구매량 사이의 상관관계를 분석을 통해 고객의 행동을 예측하면, 유통물류시장에 새로운 비즈니스 모델을 찾는 첫 단서가 될 것”이라고 설명했다. 

궂은 날씨가 온라인 구매량의 증가로 이어지고 이는 물류기업의 물량 증가로 연결된다. 이런 사실을 통해 기업들은 프로세스를 최적화하여 개선된 고객 서비스를 제공할 수도 있고, 새로운 비즈니스 창구를 개발해 시장에서 경쟁우위를 선점할 수도 있다는 설명이다.

 

이런 사례는 전 세계에서 이미 진행 중이다. 예를 들어 아마존은 웹사이트에서 소비자가 검색한 결과를 토대로 필요한 상품이 무엇일지에 대해 점쟁이 뺨치는 예측력을 자랑한다. 일본 사무라이에 관한 책을 검색하면 바로 일본 막부시대를 다룬 베스트셀러 목록이 속속 날아오는 식이다. 

글로벌 패션 브랜드인 엘리 타하리(ELIE TAHARI)도 최근 3년치 판매량 데이터를 긁어모아 이를 분석해 4개월 후 수요를 주간 단위로 족집게처럼 맞히고 있다. 90%를 웃도는 탁월한 예측력을 자랑한다. 

캐나다 브리티시컬럼비아주의 계란 생산과 판매를 관리하는 ‘BC에그마케팅보드’는 주 내의 130여 계란공장 빅데이터 분석을 통해 시즌별로 변화하는 수요에 맞춰 출하량을 정교하게 조절해 연간 10만달러를 절감했다. 

◈국내 택배업체들도 속속 도입 

CJ대한통운과 (주)한진 등 국내 택배업체들도 올해부터 모바일, 태블릿 PC 등을 속속 도입해 스마트 통합 물류 서비스를 제공 중이다.

DHL, FedEx 등 외국 업체들에 비해 국내 물류업체들의 빅데이터 활용단계는 걸음마 수준이지만 스마트 기기, 인프라 등 풍부한 IT 경쟁력을 기반으로 한국형 빅데이터 물류 시스템 구축에 나서고 있다.   

CJ대한통운은 화물 차량에 태블릿PC와 디지털 운행기록계를 결합한 통합 단말기를 설치해 차량의 위치와 경로, 운송 중인 화물의 상태, 연료소모량, 속도 등을 실시간으로 파악하고 관제할 예정이다.

(주)한진은 최적의 운송경로를 찾아 택배 배송기사들에게 지급된 스마트폰과 태블릿 등에  네비게이션 기능을 통해 전달할 방침이다. 운전자가 화물을 내린 장소에서 가장 가까운 곳에 있는 다른 화물의 정보를 실시간으로 확인할 수 있어 공차율(화물칸이 빈 채로 운행하는 비율)을 낮출 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 

CJ대한통운은 “디지털 운행기록정보를 분석해 급출발, 급정지, 급가속 등 교통안전공단에서 제시하는 10대 안전지표를 관리해 각종 안전사고도 줄여나갈 계획”이라며 “수집된 각종 차량 운행기록 정보를 분석해 연료절감을 통한 친환경 및 물류 효율성, 교통안전사고 예방에 적극 활용할 계획”이라고 말했다.

삼성SDS 박용로 수석은 “세계 IT업계에 종사하는 사람들의 2/3 이상이 빅데이터와 클라우드 기술을 활용한 IT혁신이 기업의 목표 달성을 위한 중요한 투자라고 보고 있다”며 “이미 통계·기상정보·마케팅·의료·경영 등 사실상 데이터를 사용하는 분야에서 새로운 기회를 창출하고 있는 만큼 국내 물류기업들도 미래 신수종 시장을 위한 철저한 준비가 필요하다”고 말했다. 

<Case Study> DHL, 빅데이터로 日 7000명 인건비 절감

 “비용절감과 신규 비즈모델 잡아라” 두 마리 토끼사냥

글로벌 물류공룡인 DHL은 빅데이터 분석도구를 활용해 매일 기록되는 데이터를 체계적으로 분석해 전체 물류네트워크를 최적화하고 있다.  

이를 위해 전체 시스템을 새롭게 바꾸고 정보 수집 및 저장 시스템도 단일화 시켜 매일 전 세계에서 발행되는 화물비용 관련 데이터를 한 곳에서 처리할 수 있도록 했다. 

또 전 세계 데이터를 수집해 이를 토대로 가격 결정 모델을 개발하고 자원 배치의 효율성을 극대화 하고 있다.  

예를 들면 항공기의 화물이 절반가량 비어있을 경우 이를 실시간으로 확인하고 운임을 대폭 할인해 항공화물 적재를 최대화 할 수 있도록 하는 것이다. 

그동안 DHL은 지역별로 분산된 정보를 바탕으로 한 비용 분석만 이뤄졌을 뿐 전 세계에서 발생되는 모든 화물비용과 관련한 데이터를 분석한 적은 없었다. 

중앙집중식 데이터 수집을 통해 적은 수의 컴퓨터로 분석이 가능할 수 있다. 운임 변동에 대한 대응도 상황에 따라 즉각적으로 이뤄질 수 있다는 게 회사 측의 설명이다. DHL 측은 빅데이터 분석으로 불필요한 지출을 억제시켜 자체 추정결과 하루 약 7000명에 해당되는 인력을 절감할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 

#. CASE STUDY(1) - 운송 최적화

서플라이 체인에서 운영 효율성을 막는 제약요건 중 가장 큰 원인인' 라스트마일(last-mile, 최종거리)', 즉 최종 소비자에게 물건을 옮기는 운송 프로세스이다. 특히, 최종 배송과정이 운송비 중 가장 많은 비중을 차지하는 경우도 있다.

이 때문에 'last-mile' 운송루트의 최적화는 제품의 원가경쟁력을 높이는 가장 기본적인 빅 데이터 기술로 꼽힌다.  

이는 주로 실시간 최적화 분석을 통해 이뤄진다. 또 적절한 자원배치로 인력낭비 없이 고도로 최적화된 인적자원 관리가 가능해 질 수 있다. 지리적, 환경적, 그리고 소비자의 상태를 나타내는 빅데이터를 지속적으로 업데이트(분석)해서 운송환경의 최적화를 추구하는 것이 그 목적이다. 

DHL에서는 '스마트 트럭' 그리고 '마이웨이'라는 프로그램을 통해 실시간으로 교통상황 주문 상태 등을 체크해 최적의 배송망을 구축하기 위해 노력 중이다. 특히 B2C 배송의 경우 수령인의 하루 일정을 고려한 배송 스케줄링이 가능하다. 센서, 외부 데이터, 그리고 모바일 기기에서 나오는 대량의 실시간 정보가 결합되는 방향으로 효율성을 도모하고 있다.

#. CASE STUDY(2) - 뉴 비즈모델 발굴

물류 행위에는 미시적인 데이터들이 많다. 특히 미래의 물류적 가치를 예상할 때는 BDI(Baltic Dry Index, 벌크운임지수)와 같은 수치를 활용해 수요와 공급을 간접적으로 예측하기도 한다. 

이처럼 물류 서비스 제공자들은 다양한 지역과 산업으로부터의 수요 공급 자료를 이용하기 때문에 빅데이터 분석을 활용한다면 또 다른 신규 비즈니스 모델을 창출해 낼 가능성이 높다.  

국제운송기록 특히 원산지, 목적지, 상품의 종류, 수량, 가격 등의 다양한 정보는 물류시장의 광범위한 자료다. 운송 데이터베이스를 기반으로 한 정보들은 전통적인 수요 공급 예측의 정확성을 크게 높여준다. 다양한 잠재고객을 상대하기 위해 빅데이터는 산업, 지역상품 등의 카테고리로 나뉘어져 자체적으로 시장연구 능력을 키워줄 것으로 보이며, 틈새시장을 찾는 도구가 될 것으로 예상된다.