해시넷
새벽배송
새벽배송이란 전날 밤에 주문하면 다음 날 새벽에 집까지 보내주는 배달 서비스이다. 새벽배송의 최대 강점은 신선식품을 새벽에 집에서 싱싱하게 받아 즉석조리를 할 수 있다는 점이다. 한국 새벽배송의 원조는 2015년 신선식품 새벽배송 서비스 '샛별배송'을 처음 선보인 마켓컬리다.
새벽배송 역사[편집]
- 새벽배송 대표주자
새벽배송 시장의 대표주자 장보기 앱 마켓컬리는 지난 2015년 새벽배송 서비스를 시작했다. 서비스 초창기부터 맞벌이 가구, 30대 주부 등을 중심으로 큰 관심을 끌었으며 이용자들에게 신선식품 쇼핑에 대한 편의성을 높였다는 평가를 받으며 서비스 시작 후 삼 년 만에 60만 명에 달하는 회원 수를 확보했고, 2019년 기준 300만 명을 돌파했다. 이처럼 새벽배송 시장을 장악한 마켓컬리의 성공은 이후 헬로네이처, 쿠팡과 같은 기업이 새벽배송 시장 진출을 촉진하는 계기가 되었다.
2018년에는 쿠팡이 '로켓프레시'라는 새벽 배송을 선보였으며 서비스를 시작한 지 12주 만에 전국적으로 확대했다. 로켓프레시는 신선식품 외에도 약 200만 개의 상품을 취급해 상품 품목이 많다는 장점이 있다. 편의점 CU의 투자회사인 BGF 또한 마켓컬리와 비슷한 모바일 장보기 앱인 '헬로네이처'의 경영권을 인수한 후 물류센터를 확장했다.
- 대기업 새벽배송
새벽 배송시장의 호황을 확인한 대기업들은 새벽 배송 서비스를 시작했다. 롯데는 지난 2018년 4월부터 자사의 SSM 롯데슈퍼에서 해당 서비스를 운영했다. 롯데슈퍼는 서비스 도입 6개월 만에 주문 건수와 매출이 서비스 도입 이전과 비교해 각각 6배 이상 증가했으며 같은 해 10월, 서비스의 범주를 서울에서 지역으로 확대했습니다. 나아가 2019년 7월 자사의 새벽 배송 역량을 한층 강화한 '새롯배송' 서비스를 선보였다. 새롯배송은 홈쇼핑 채널 롯데홈쇼핑의 온라인 쇼핑몰인 롯데아이몰의 배송 서비스다. 이 서비스는 신선식품을 비롯해 가정간편식, 생활용품 또한 새벽에 배송한다. 여기에 더해 롯데는 당일배송 시간을 늘리는 '야간배송' 서비스를 시작했다. 이로 인해 롯데슈퍼는 야간부터 새벽까지 하루를 꽉 채운 배송 서비스를 진행한 유일한 업체가 되었다.
또한, 신세계가 운영하는 SSG닷컴도 2019년 7월 새벽 배송을 시작했습니다. SSG닷컴은 서비스 시행 한 달이 조금 넘은 시점에 새벽 배송 물량을 늘리고 배송지역 또한 확대했다. 이러한 유통 대기업들은 초기 시장을 장악한 스타트업들과 달리 막대한 자본과 데이터가 있기에 배송 인프라가 잘 구축되어있다. 따라서 이와 같은 강점으로 자사의 물량을 빠르게 확보해나가고 있다.
새벽배송 현황[편집]
유통업계에 따르면, 국내 새벽배송 시장 규모는 2022년 9조원, 2023년 12조원대까지 성장할 전망이다. 시장 규모가 매년 크게 증가하면서 새벽배송 시장에 뛰어드는 기업들도 늘고 있다.
네이버는 2022년 3월부터 신세계 그룹의 SSG닷컴의 자동화 물류센터 네오를 통해 신선식품 새벽배송을 시작했다. 소비자들은 자정 전에만 상품을 주문하면 다음 날 오전 6시 전 물품을 배송받을 수 있다. 서울 기준, 쿠팡・마켓컬리와 유사한 서비스다.
지마켓글로벌(G마켓・옥션)도 2022년 2월부터 서울 일부 지역에서 새벽배송을 서비스 중이다. 다만 오후 8시 전에 주문해야 오전 7시 전에 도착하기 때문에 배송 경쟁력은 다소 낮다.
CJ온스타일과 NS홈쇼핑 등 홈쇼핑들도 수도권 일부 지역에서 가정간편식 등에 한해 새벽배송을 시작했고, GS리테일은 온라인 장보기몰 GS프레시몰 새벽배송 지역을 기존 서울 전 지역에 더해 부천・광명・시흥 등 경기도 12개 시로 확대하며 시장을 넓혀 나가고 있다.
유통기업들이 잇따라 새벽배송 사업에 뛰어들고는 있지만, 당장 쿠팡과 마켓컬리 등을 따라잡기는 어려울 것으로 업계는 전망하고 있다.
이미 쿠팡과 마켓컬리의 경우 전국 새벽배송을 시작했고, 소비자 경험 역시 이들 서비스에 맞춰 있기 때문이다.
네이버와 지마켓글로벌 등이 새벽배송에 나섰지만, 배송 가능 지역은 여전히 서울과 일부 수도권 등으로 한정돼 있다는 점도 한계다.
이들 기업이 쿠팡과 마켓컬리를 따라잡기 위해서는 자체 배송망을 확보하고 전국적인 물류센터를 추가 구축해야 하는데, 그에 따른 비용만도 최소 수 천억원으로 예상된다.
이 같은 비용 부담 탓에 현재 새벽배송 시장에 뛰어든 일부 업체들은 자사 물류센터가 아닌 대행사 물류센터를 이용하거나, 배송 시스템도 외주화해 운영 중이다. 쿠팡 등의 직배송과는 결이 다르다.
이런 상황에서도 유통업체들이 새벽배송 시장에 뛰어드는 것은 시장 성장세가 당분간 이어질 것이 확실하다는 전망에서다. 성장 중인 새벽배송 시장 중 일부만 차지해도 이커머스 시장에서 크게 밀리지 않을 수 있다는 판단이다.
통계청에 따르면 식품의 온라인 침투율은 지난해 기준 28%로 국내 온라인 침투율 평균인 40%보다 낮다. 당분간 식품 위주의 새벽배송 시장의 성장 여력이 남았다는 의미다.[1]
새벽배송 원리[편집]
쿠팡의 '로켓배송'은 밤 12시 전에 주문하면 다음 날 도착한다. 마켓컬리의 '새벽배송'은 밤 11시 전에 주문하면 이튿날 아침 7시까지 해산물・고기・야채 등 신선식품을 보내준다. 대형마트와 백화점도 경쟁에 가세했다. 다음 날 배송을 넘어 새벽배송이 업계 표준이 되었다.
빠른 배송의 기원은 미국 아마존이다. 2005년 아마존은 유료 서비스(연회비 119달러)인 '아마존 프라임' 회원에게 무료 이틀 배송을 시작했다. 지금은 지역과 물품에 따라 당일배송이나 2시간 내 배송도 가능하다. 한국의 100배에 가까운 미국 면적을 생각하면 놀라운 일이다.
택배업의 난제는 '어디 사는 고객이 언제, 무엇을, 얼마나 주문할지' 알기 어렵다는 점이다. 그래서 '상품을 보관하는 창고'와 '재고'에 대한 의사결정에서 혼선을 빚게 된다.
일단 창고 문제부터 보면 창고는 무조건 고객 가까이 있으면 좋다. 그래야 빨리 배송할 수 있다. 가장 단순한 해결방법은 창고의 수를 무한정 늘리는 것이지만 그러려면 엄청난 비용이 든다. 그렇다고 하나의 거대 창고에 상품을 몰아넣으면, 그곳에서 멀리 거주하는 고객에겐 빠른 배송이 불가능해진다.
또한, 고객이 주문할 물품을 얼마나 확보해놓을지도 어려운 문제다(재고). 상품을 너무 적게 사두면(재고가 적으면), 비용은 줄일 수 있겠지만 품절이나 배송 지연으로 소비자를 실망시킬 가능성이 커진다. 너무 많이 확보해놓으면 보관비용은 물론이거니와 팔리지 않을 경우 엄청난 타격을 입을 수밖에 없다.
이런 난제를 '데이터 기반 의사결정'이라는 기법으로 극복해낸 업체가 바로 아마존이다. '아마존 이전'에는 사람의 직관이 재고를 관리했다. 예컨대 밸런타인데이를 앞둔 시기라면, '이번엔 초콜릿이 얼마나 팔릴까'라고 막연하게 예측하는 방법밖에 없었다. 그런데 아마존이 직관을 데이터로 대체하기 시작했다. 과거에는 '재고를 얼마나 채워야 할까'라는 질문에 아무도 명확히 답할 수 없었다. 그런데 (인터넷을 통해, 소비와 관련된) 많은 양의 정제된 데이터를 실시간으로 확보하고 인공지능 기술 덕분에 신속하게 분석해서 미래의 수요를 예측할 수 있게 되었다. '재고 보충' '판매' '배송' 등의 계획에서 정확도가 매우 높아졌다. 한마디로 '데이터 기반 의사결정'이 가능해진 것이다. 이것이 물류 혁명의 본질이다.
아마존은 고객의 소비 행위에 대한 데이터를 광범위하게 수집하고, 이를 인공지능으로 분석해 사업의 전 영역에 활용한다. 상품 추천은 물론이고 빠른 배송에도 데이터 활용은 중요하다. 북미 지역에는 '주문이행센터'라고 불리는 아마존의 거대 창고가 110개 넘게 있다. 그중 일부의 넓이는 100만 제곱피트(약 9만2900㎡) 이상이다. 인공지능은 거대한 주문이행센터의 어디에 어떤 상품을 보관할지부터 결정한다. 주문이 들어오면 인공지능은 배송 목표 지역의 위치, 재고, 주문 현황 같은 데이터를 종합해서 가장 빠른 배송이 가능한 센터를 고른다. 배송 차량을 정하는 데는 물론이고 날씨와 교통량 등을 고려한 최적의 배송 경로를 뽑아내는 데도 인공지능이 활용된다. 이 모든 의사결정의 근간에는 '실시간으로 수집되는 데이터'가 있다.
한국의 쿠팡과 마켓컬리를 관통하는 메커니즘 역시 '데이터 기반 의사결정'이다. 마켓컬리의 '새벽배송'은 데이터를 활용한 '예측 발주' 덕분에 가능하다. 전남 완도에서 나는 전복을 예로 들어보자. 기존 업체에서는 고객의 주문을 받은 뒤 비로소 전복을 따서 배송했다. 주문에서 배송까지 긴 시간이 걸릴 수밖에 없다. 주문이 들어올지 불확실한 상황에서 전복을 미리 사두면 그에 따른 비용과 위험을 해당 업체가 고스란히 부담해야 한다.
이와 대조적으로 마켓컬리는 과거의 주문 데이터를 활용해 다음 날의 주문을 예측한 다음 전복을 발주한다. 예컨대 2월 23일 오후에 다음날 들어올 주문량을 예측하고 전복을 발주한다. 전복은 다음 날인 2월 24일 오후 4시까지 서울 송파구 장지동 마켓컬리 물류센터로 온다. 그 와중에도 소비자들은 마켓컬리 앱에서 전복 '구입' 버튼을 클릭한다. 마켓컬리는 밤 11시에 2월 24일분의 주문을 마감하고 전복을 배송한다. 남은 재고는 폐기한다.
예측이 부정확할수록 폐기율은 높아질 것이다. 2월 24일에 서울에서 1000개의 전복 주문을 예측했는데 현실에서 500개만 주문되었다면 폐기율은 50%다. 그러나 마켓컬리에 따르면 폐기율이 평균 1% 안쪽에 머문다. 강성주 마켓컬리 운영 리더에 따르면, '데이터를 활용해 수요를 예측하기 때문에 이런 일이 가능해진다'. 이 회사의 '데이터 분석 전담팀'은 과거의 품절이나 폐기, 판촉 자료는 물론 상품의 가격 변동에 따라 수요가 변하는 정도(가격 탄력성)까지 여러 데이터를 수집해서 예측에 활용한다. 이런 데이터들을 입력하면 제법 정확한 예측을 수행하는 머신러닝 통계 모델을 구축하는 것도 분석팀의 업무다.
물론 통계 모델을 구축해서 데이터를 입력한다고 성공적인 예측이 보장되는 것은 아니다. '이론'과 '현실'은 엄연히 다르므로, 이론을 현실에 따라 끊임없이 수정하는 작업이 필요하다. 이를 위해 마켓컬리는 '데이터 물어주는 멍멍이'라는 자료를 30분 간격으로 공유한다. 멍멍이에 기본적으로 포함되는 자료는, 해당 시각까지 누적된 당일 매출, 고객 수, 주문 수, 객단가(고객 1인당 평균 매입액) 등이다. 이처럼 30분 단위 집계와 추정이 필요한 이유는, 예측과 실제로 발생하는 수요 사이의 편차를 조정해 일별로 마케팅과 운영을 최적화하기 위해서다.
인공지능과 데이터는 재고관리뿐 아니라 운영 전반에 활용된다. 그날 포장할 인원과 배송 차량 대수 역시 매출 예측에 따라 조절한다. 주문을 마감하면 자체 개발한 시스템으로 배송 경로를 최적화한다. 교통 상황을 고려하면서도 특정 지역이나 기사에 물량이 몰려 배송이 지연되지 않도록 하기 위해서다. 기사들은 앱을 통해 전달받은 경로대로 배송한다.
쿠팡의 배송 규모는 마켓컬리와 다르다. 마켓컬리가 하루에 주문 약 2만 건을 처리하는 반면 쿠팡의 '로켓배송'은 하루에 최대 170만 개 상품을 출고한다. 쿠팡에 따르면, 밤 10시에서 12시 사이에 하루 주문의 3분의 1 정도가 몰린다. 로켓배송이 가능한 품목은 500만 가지다. 전국에 있는 쿠팡 물류센터(창고) 수십 곳의 면적을 모두 합치면, 축구장 151개 넓이에 달한다. 쿠팡이 2016년 인천과 경기도 남양주 덕평에 지은 '메가물류센터'의 규모는 각각 9만9174㎡(약 3만 평)이다.
주문이 들어온 물건을 3만 평이나 되는 물류센터에서 빠르게 찾으려면 어떻게 해야 할까? 전통적인 물류센터에서는 비슷한 품목별로 물건을 쌓아둔다. 주문된 상품을 집어오는 '피킹' 직원이 샴푸를 찾으려면 아무리 멀어도 샴푸가 있는 곳까지 가야 한다. 그만큼 해당 상품을 창고에서 내보내기까지 걸리는 시간도 길어진다. 쿠팡의 창고 시스템은 좀 다르다. 샴푸가 창고의 한곳이 아니라 여기저기에 일정 분량씩 진열되어 있다. 시스템의 명칭인 '랜덤 스토(Random stow)'는 '무작위로 넣는다'라는 의미다. 그러나 이 같은 배치는, 인공지능을 통해 상품별로 예측된 입출고 시점, 주문 빈도, 물품 특성 등을 종합적으로 고려해 면밀하게 계산된 것이다.
만약 샴푸와 휴지를 '피킹'해야 한다면, 인공지능이 두 물품의 위치와 직원들의 위치를 고려해서 가장 빠르게 찾아 창고 밖으로 내보낼 수 있는 동선을 알려준다. 이는 물론 시스템이 모든 상품의 위치와 입출고 현황을 실시간으로 추적하기 때문에 가능하다. 쿠팡이 주문부터 배송까지의 효율성을 극적으로 올린 비결이다.[2]
새벽배송 주고객[편집]
신선식품의 새벽 배송을 주로 이용하는 사람은 30∼40대 직장인인 것으로 밝혀졌다. 자녀가 있으면서 1인 가구・3인 가구・4인 가구의 새벽 배송 주문 빈도가 잦았다.
연세대 식품영양학과 이승민 교수팀이 새벽 배송 주문 경험이 있는 20~50대 소비자 400명을 대상으로 온라인 설문 조사를 수행한 결과, 이같이 드러났다.
새벽 배송 고객의 남녀 비율은 1 대 1.6으로, 여초(女超)가 두드러졌다. 30~40대가 약 70%를 차지했다.
고객의 학력은 대졸 이상이 86.8%였다. 직업은 사무직・공무원이 52.0%로, 가장 많았다. 고객의 월평균 가구소득은 200만원~600만원대가 63.8%였다.
새벽 배송 주문 빈도는 주 1회 이상이 전체 이용자의 거의 절반에 달했다. 최소 월 1회 이상이란 고객까지 포함하면 80% 이상이었다. 새벽 배송 신선식품을 주로 주문하는 시간대는 오후 9시~자정, 오후 6시~오후 9시 순이었다.
고객의 절반은 1회 구매 시 평균 3만원 미만을 냈다. 새벽 배송 구매 비용으로 5만원 미만을 쓴 고객은 전체의 거의 90%였다. 새벽 배송 주문을 넣기 위해 주로 이용하는 쇼핑몰은 마켓컬리(41.8%)・쿠팡(29.0%)・이마트(26.0%)・기타(3.2%) 순이었다.
새벽 배송 이용 횟수는 자녀 유무・가구 구성원 수・직업・월평균 가구소득에 따라 상당한 차이를 보였다. 자녀가 있는 가구의 새벽 배송 이용 빈도가 훨씬 잦았다.
자녀와 함께 사는 가구는 절반 이상이 주 1회 또는 2회 이상 새벽 배송 주문을 넣었다. 자녀가 없는 가구는 60% 이상이 2주 1회 또는 월 1회 이하 주문했다.
1인 가구・3∼4인 가구가 새벽 배송을 더 많이 이용했다. 절반가량이 주 1회 이상 주문을 넣었다. 2인이나 5인 가구는 절반 가까이가 월 1회 이하 주문했다.
직업적으론 사무직과 전문・기술직의 새벽 배송 이용률이 높았지만 전업주부는 낮았다. 소득이 높은 가구의 새벽 배송 주문이 더 빈번했다.
새벽 배송 주문이 많은 식품군(群)은 채소류・육류・수산물・과일・곡류 순서였다.
곡물류는 새벽 배송보다는 일반배송을 더 많이 이용하는 것으로 나타났다. 채소류・육류・수산물의 주문은 새벽 배송을 선호했다.[3]
각주[편집]
- ↑ 김태헌 기자, 〈네이버까지 뛰어든 '새벽배송'…경쟁 속 승자는?〉, 《아이뉴스24》, 2022-03-14
- ↑ 전혜원 기자, 〈‘로켓·새벽 배송’이 가능한 진짜 이유〉, 《시사IN》, 2019-03-05
- ↑ 이정윤 기자, 〈새벽 배송 주고객은 누구일까?〉, 《의학신문》, 2021-08-04
참고자료[편집]
- 김태헌 기자, 〈네이버까지 뛰어든 '새벽배송'…경쟁 속 승자는?〉, 《아이뉴스24》, 2022-03-14
- 전혜원 기자, 〈‘로켓·새벽 배송’이 가능한 진짜 이유〉, 《시사IN》, 2019-03-05
- 이정윤 기자, 〈새벽 배송 주고객은 누구일까?〉, 《의학신문》, 2021-08-04
같이 보기[편집]
