MAGAZINE / INFOMATION
2019. 12
빅데이터 활용의 선두주자,
아마존의 ‘예측 배송 시스템’
고객의 구매 기록을 활용한 기업
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모든 온라인 유통 기업의 최대 고민 중 하나인 배송서비스.
엄청난 양의 물품을 빠르고 정확하게 배송하고, 이런 배송 능력이 곧 기업 성과와 직결되기 때문에 기업의 배송에 대한 연구는 나날이 깊이를 더한다.
세계적 온라인 유통 기업 ‘아마존’은 빠른 배송을 넘어 ‘예측 배송 시스템’을 선보여 주목을 끌고 있다.
기업이 빅데이터를 활용하면 다양한 이점이 생긴다. 예를 들어 백화점을 찾는 고객 중 누가 잠재적인 VIP 고객이 될지, 건강검진을 받은 기록을 통해 앞으로 어떤 환자가 암에 걸릴지, 항공기 제조업체라면 어느 항공기에서 언제 어떤 고장이 날지 등의 예측이 가능해진다. 기업의 입장에서는 업무 효율성을 높일 수 있다. 단, 인간의 능력으로 어마어마하게 발생하는 빅데이터를 분석하는 것은 불가능하기 때문에 인공지능AI이라는 기법에 의존해야 한다. 이런 이유로 ‘빅데이터’와 ‘인공지능’, 이 두 가지는 서로 밀접하게 연관되어 있다.
예측 배송 시스템이 가능한
아마존의 기술력
세계 물류업계에 독보적 위치를 차지하고 있는 아마존은 ‘세상의 모든 것을 판매한다The Everything Store’는 모토 아래 오랜 시간 축적해온 고객의 구매 기록 데이터를 기반으로 다양한 사업을 펼치고 있다. 이것이 4차 산업 시대를 만나 점차 고도화되고 지능화되어 세계 각지의 물류기업에 신선한 자극을 주는 것은 물론 벤치마킹 사례가 되고 있다. 그중 가장 주목을 끌고 있는 기술이 바로 빅데이터와 인공지능을 이용한 아마존의 예측 배송 시스템이다.

아마존은 고객 분석 그리고 제품과 제품 사이 연관성 등에 대해 연구하고자 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 심리학 등 다양한 분야의 전문가가 모인 별도의 조직을 구성했다. 그동안 아마존이 축적해온 고객 데이터를 바탕으로 고객의 구매 패턴을 읽는 연구에 몰입해온 것.
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고객의 구매 내역 분석과 간단한 설문조사를 꾸준히 실시해
고객이 무엇을 좋아할지 예측하거나 상품 검색 기록, 위시 리스트, 어떤 아이템을 볼 때
얼마나 오래 머물러 있는지 등을 연구해 미래의 주문 가능한 상품을 예측하는
알고리즘을 개발하는 데 성공했다.
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아마존은 상품이 등록되면 해당 상품이 가장 인기 있는 지역 창고에 물류를 저장해 배송에 걸리는 시간을 최소화한다.
이를 통해 아마존은 특정 고객이 어떤 물품을 사고, 언제 살지를 이미 예측하는 예측 배송 시스템에 대한 기술력을 얻었고 2014년 아마존은 예측 배송Anticipatory Shipping 시스템 특허를 취득했다. 예측 배송 시스템은 고객이 어떤 물건을 구매하기 전, 구매가 예상되는 물품을 예측하여 미리 물품을 포장해 고객과 가까운 물류 창고에 배송해놓고, 고객이 그 물품을 주문하면 바로 배송하는 시스템이다.

우리나라와 달리 미국은 워낙 땅이 넓어 물류센터와 고객 집까지의 거리가 멀어, 배송 시간 단축을 위해 이러한 예측 배송 시스템의 필요성이 중요하게 떠오르고 있는데, 물론 핵심은 이런 배송의 현실화 여부가 아니다. 아마존이 고객의 구매 성향을 예측할 수 있는 능력을 지녔다는 점이다.

물론 엄청난 양의 데이터를 빅데이터와 인공지능을 이용해 예측했더라도, 결국 구매를 결정하는 것은 사람이기 때문에 100% 일치할 수는 없다. 이에 아마존은 빅데이터 예측이 실패한 경우, 미리 배송된 물건을 할인 가격으로 제공하거나, 선물로 증정하는 등 다방면으로 고객 관리 차원의 노력을 아끼지 않고 있다.
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아마존은 최근 한국에서는 직접 진출 대신 한국인 판매자 유치에 노력을
기울이고 있다.
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아마존은 무인 매장 ‘아마존고’를 2021년까지 미국 전역에 3000개
오픈할 계획이다.
아마존이 생존하는 원동력,
빅데이터
예측 배송 시스템처럼 고객 데이터 활용을 통해 선보인 것이 또 있다. 바로 아마존 에코다. 아마존 에코는 음성인식 기능이 있는 블루투스 스피커로서, 사람의 자연어를 이해하고 거기에 응답하는 형태의 기기다. 길쭉한 원통형높이×지름 235×83.5mm으로 이미 상용화가 많이 진행된 상태다.

초기에는 원하는 음악을 틀어주고, 날씨나 간단한 일정 등을 질문했을 때 답해주는 기능으로 시작했으나, 현재는 아마존에서 상품 구입뿐만 아니라, 많은 회사와 연합해 다양한 서비스를 제공하고 있다. 물론 여기서 발생하는 모든 데이터는 당연히 아마존에 쌓이고, 바로 분석된다. 이러한 데이터가 바로 아마존 기술력의 원동력이다.
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폴란드 포즈난에 있는 아마존 물류센터. 땅값이 싸고 인건비가 독일의 절반 수준인 이곳을 15년간 빌려 물류센터를 확장했다.
또 한 가지 아마존의 주특기는 이미 취득한 기술력을 이용한 재빠른 영역 확장이다. 아마존 앱을 열어서 찍고 들어가면 결제 동작 없이 물건을 집어서 나올 수 있는 매장 ‘아마존고.’ 최근 아마존은 이런 방식의 결제 시스템을 공항과 극장으로 확장하는 안을 시도하고 있다. 서점에서 시작해 쌓은 온라인 전자상거래 지식을 다른 모든 상품에 적용해 거대한 성공을 이룬 것처럼 무인 결제 방식에서 쌓은 지식을 다른 영역으로 확장해나가는 것이다. 아마존은 이처럼 한 영역에서 얻은 노하우를 재빠르게 다른 영역으로 확대하는 전형적인 ‘아마존식’ 사업 확장으로 큰 성공을 거둬왔다.
한국적 빅데이터 활용,
새벽 배송 시스템
현재 한국의 경우는 어떨까? 물론 한국의 상황에서 미국과 같은 예측 배송 시스템이 적합한지 아닌지에 대한 다양한 의견이 있을 수 있다. 하지만 미래를 예측하는 시스템이 필요하다는 측면에서는 이견이 없다. 대표적인 것이 새벽 배송. 요즘 들어 새벽 배송 시스템을 채택하는 유통회사가 늘고 있다.
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새벽 배송은 배송 그 자체보다 새벽 배송에서 주로 주문이 발생하는
물품 및 시간대를 잘 예측해야만 성공하는 구조이다.
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물품의 제공 및 조달이 먼저 원활하게 이루어져야 하기 때문이다. 결국 예측을 잘하는 알고리즘을 바탕으로 시스템을 구축하는 것이 핵심이다.

새벽 배송 시스템이 국내 대형 유통회사가 아닌 작은 신생 회사가 시작해 메이저 회사로 번진 것처럼 기업이 빅데이터를 잘 활용한다면 한국도 글로벌 마켓에 강한 존재감을 각인할 수 있다. 지금처럼 전 세계적으로 업계의 판이 뒤집어지는 시대야말로 한국 같은 강소국에 기회가 찾아올 수 있기 때문이다.
인공지능AI과 빅데이터가 접목하면서 주식 투자와 자산관리에도 패러다임의 변화가 일고 있다.

미래에셋대우는 증권업계 최초로 데이터 사이언티스트만으로 구성된 빅데이터 전담 조직을 구성해 개인화 추천 서비스를 제공하고 있다. 고객의 투자 성향에 맞춘 상품을 제안하는 해당 서비스는 국내외 주식뿐 아니라 펀드・연금・ETF 등 다양한 자산군의 상품을 추천한다.

또한 빅데이터 알고리즘을 통해 투자 고수와 투자 패턴을 손쉽게 비교할 수 있는 닥터 빅Dr. Big의 투자 진단 서비스, AI를 통해 고객에게 꼭 필요한 뉴스를 제공하는 뉴스로 종목 포착 서비스, 딥 러닝 알고리즘을 이용해 자동으로 스팸 뉴스를 걸러주어 고객이 편리하게 투자 정보를 얻을 수 있도록 한 스팸 뉴스 필터링 서비스도 제공하고 있다.

미래에셋대우는 투자자가 보유한 모든 금융자산과 부동산을 한 번에 모아 분석하고, AI로 맞춤형 글로벌 자산 배분 전략을 제공받는 토털 자산 배분 전략 서비스도 준비 중이다.
글. 우종필 세종대학교 교수,
코리아 빅데이터 어워드 통계청장상 수상
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