빅데이터와 선행배송시스템[anticipatory shipping]

 

빅데이터와 선행배송시스템

[Big Data anticipatory shipping]

 

 

 

당장 급하게 필요한 물건, 인터넷으로 구매하기에는 배송기간이 길어 망설여지는 순간. 이런 순간은 누구나 겪어봤을 것이다.

한국인의 '빨리 빨리'는 오늘날 30분 이내 배달, 더 크게크게 나아가 IT강국(빠른 인터넷)을 만들어 냈을지 모른다.

이전보다 빨라진 서비스에도 불구하고 그것에 너무 익숙해져 버린 지금 우리는 '빨리'를 넘어 이젠 '미리'를 원하고 있다.

 

발 빠른 누군가는 이미 버튼을 누르면 자동으로 배송되는 시스템, 빅데이터 분석을 통한 수요예측 등 많은 서비스를 만들어 내고 있다.

 

 

빨리빨리! 쿠팡의 당일배송

쿠팡맨이 배달해주는 당일 배송 서비스는 이미 많은 이들이 한번쯤은 이용해봤을 것이다. 당일배송의 포인트는 말그대로 신속함, 고객의 주문이 완료되면 얼마나 빨리 도착하느냐가 포인트! 이 때문에 많은 고객들은 더 빨리 배송되는 곳을 찾기 시작했고, 물품이 빨리 도착하지 않을 경우 서비스에 불만을 갖기도 한다. 지금도 배송에 있어 신속함은 가장 중요한 요소임에 틀림없다.하지만 지금까지의 신속함과는 다른 개념이 등장하고 있다.

 

고객이 물건을 다 써서 주문한 후 빨리 도착하는 것이 아닌, 다 쓰기도 전에 물건이 도착하고 주문하기도 전에 이미 주문이 되어지는 것!

빠른 배송이 아닌 바로 미리 배송 서비스다.

 

 

 

미국의 온라인 쇼핑몰 아마존은 Amazone Dash Button을 출시하였다.

이것은 일상생활에서 매일 같이 일정량씩 꾸준히 소비하는 저가 제품들이 다 떨어지기 전에 미리 배송해주는 서비스다.

예를 들어 비누, 세재, 휴지 등과 같은 것들. 각각의 제품 근처에 버튼을 부착하고, 모바일 앱으로 초기 등록하면 끝. 매우 간단하다고 한다.

컴퓨터나 모바일로 주문해야 하는 번거로움이 없으니까 물건이 떨어져갈때 쯤 버튼을 누르기만 하면 자동으로 배송된다.

말만 들어도 우리의 삶이 참으로 윤택해졌고 편안해졌음을 느낀다. 하지만 한편으로는 이렇게 모든 것이 버튼 하나로만 가능해지고, 생각만 하고 있어도 저절로 필요한 것들이 배달된다고 생각하니 앞으로.. 지금도 움직임이 별로 없는 현대인들의 삶이 더.. 더.. 이렇게 되지 않을까 한편으로 걱정도 된다.

 

내가 무엇을 살것인지, 나도 몰랐던 나의 쇼핑목록을 미리 꿰뚫어보는 배송시스템! 생각해본 적 있나?

구매절차를 거치지 않고도 요즘 나의 관심사가 무엇인지, 내가 좋아하느느 것이 무엇인지를 귀신같이 알아내어 신속하게 배달해준다라..

마치 어릴 적 상상의 나래를 펼치던 그런 상상같은 일이 실제로 일어난다면!?

 

이것 역시 아마존에서 이미 서비스를 도입하고자 하는 움직임을 보였고 언론에서도 이런 서비스에 대해 언급한 것을 본 기억이 있다.

바로 선행배송시스템 (anticipatorry shipping) 이다. 아마존은 이미 이것을 계획함과 동시에 특허를 발원했다고 한다.

선행배송시스템이란 고객이 이전에 어떤 물품을 구매했었는지, 어떤 검색어를 자주 검색했는지 장바구니에 있는 위시리스트, 커서가 특정 물품 위에 머무는 시간 등의 정보까지 데이터화 하여 소비자가 언제쯤 어떤물건을 구매할지 예측하는 시스템이라 할 수 있다.

 

구매가 확실하게 예측되는 물품은 미리 고객의 거주지 주변의 창고나 물류센터로 옮긴다. 해당물품을 이미고객의 거주지 주변으로 옮겼기 때문에 고객이 구매버튼을 누르자마자 배송이 바로 되는 것! 이걱이 바로 빅데이터를 이용한 관리, 수집, 분석이 필요한 것이다.

유통의 성격을 띄고 있는 기업들에서는 오히려 데이터로 승부수를 띄고 있기 때문에 상당히 획기적이라고 할 수 있다.

 

 

 

 

빅데이터가 무엇인지 정확히 짚고 넘어가자면 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모는 말그대로 빅! 방대하고, 형태도 수치데이터 뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭발적으로 많아졌다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.

  

이전 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비할 수 없을 정도라고 한다.

PC와 인터넷, 모바일 기기를 이용하는 것이 생활화 되면서 사람들이 남긴 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있는 추세다.

 

 

인터넷을 통해 쇼핑을 할 경우 구매를 하지 않더라도 방문자가 돌아다닌 기록이 자동적으로 데이터로 저장되고, 어떤 상품에 관심이 있는지 위시리스트가 무엇인지(위에서 언급했듯) 알 수 있다. 쇼핑 뿐 아니라 은행 등의 금융거래, 교육, 여가활동, 자료검색 등 하루 대부분을 사람들은 인터넷으로 활용한다.

이에 따른 데이터는 당연히 폭발적으로 증가할 수 밖에 없었을 것이다.

 

기업들은 이런 고객 데이터를 활용해 마케팅활동을 활성화하는 고객관계관리(CRM, Costomer Relationship Management) 활동을 할 수 있다.

기업이 보유하고 있는 이 데이터를 이용하여 고객유지, 이탈방지 등과 같은 다양한 마케팅 활동을 하는 것이다.

 

불과 몇년전만해도 정보의 홍수라고 불리는 인터넷, 이제는 홍수를 넘어선 단계가 왔다고 본다.

좀더 다양한 정보, 정확한 정보 이를 위해서 빅데이터가 꼭 필요한 것이 아닐까..