러닝스푼즈

지난 3월 11일(현지시간), 한국 스타트업 ‘쿠팡’이 세계 경제의 중심인 미국 뉴욕 증권거래소에 상장했습니다.  한때 시가총액이 100조를 넘을 정도로 화려한 데뷔를 했는데요. ‘과도한 밸류에이션이 아니었나’라는 우려와 함께 주가가 하락하고 있지만 쿠팡의 성장성에 대한 기대감은 여전히 존재하고 있습니다.  
한국의 스타트업으로 시작해 이례적으로 뉴욕 증권거래소에 상장, 기업가치가 100조를 돌파하기도 했던 ‘쿠팡’을 말 그대로 ‘로켓 성장’시킨 힘은 과연 무엇일까요?

쿠팡의 마스코트 ‘로켓배송’. 이를 가능케한 것은 바로 데이터와 AI

쿠팡하면 가장 먼저 생각나는 것이 무엇인가요?
맞습니다. 바로 ‘로켓배송’입니다.

쿠팡의 ‘로켓배송’은 ‘풀필먼트(fulfillment)’ 서비스의 일종으로 물류의 입고, 보관, 선별, 포장, 배송은 물론 교환, 환불 서비스까지 담당하는 배송 시스템입니다.  
로켓배송의 성장에는 직매입의 유통구조 구축과 함께 데이터를 활용한 다양한 인공지능(AI) 시스템이 중요한 역할을 했다고 하는데요. 쿠팡은 로켓배송에 데이터와 AI를 어떻게 활용했는지 자세히 알아보도록 하겠습니다.

초보 ‘쿠친’도 베테랑으로 만드는 쿠팡 AI 시스템

쿠팡에는 ‘쿠친’으로 불리는 물류배송 직원이 있습니다. 직접적으로 배송을 담당하는 인력인 만큼, 이분들이 얼마나 효율적으로 배송을 하는지가 전체 배송에 큰 영향을 끼치죠.

쿠팡은 배송 효율성을 높이기 위해 베테랑 쿠친이 어떻게 물건을 적재하는지를  AI에게 학습시켜 경험이 부족한 쿠친에게 추천해줍니다.
배송하는 상품 전체의 주소지를 바탕으로 쿠팡카의 최적의 이동 동선을 지정해주는 것은 물론이고 쿠팡카의 몇 번째 칸에 어떤 상품을 실어야 하는지 등 모든 것을 알려준다고 합니다.

물류센터 관리 시스템(WMS) 또한 배송 효율을 극적으로 향상시켰다고 하는데요. 실시간 공간 정보와 입출고 시점을 예측한 데이터를 기반으로 물류센터에 입고되는 상품을 어디에 진열할지, 어떤 동선을 활용해야 빠르게 제품을 가져올 수 있는지 등을 알려준다고 합니다.

실시간 공간 추천 시스템을 통해  작업 효율을 무려 235%나 향상시켰다고 하는데요. 이러한 AI 시스템 덕분에 초보 쿠친도 효율적으로 많은 배송을 하는 것이 가능해진 것이죠.

재고 부담을 덜어주는 쿠팡 AI, ‘수요 예측 시스템’

쿠팡은 직매입의 유통구조 구축을 통해 로켓배송 품목을 늘렸습니다. 하지만 이런 직매입 구조는 특성상 안 팔리는 제품들이 생기고 이에 따른 재고 부담이 발생하기 마련인데요. 이런 부담을 머신러닝과 딥러닝을 활용한 AI 수요예측 시스템을 통해 줄였다고 합니다.  
이를 공급망 관리(SCM) 수요예측 기술이라고 하는데요. 전국 고객의 수요 데이터와 물량 데이터, 상품별 입출고 시점, 주문빈도, 물품운반 특성 등을 기반으로 수요를 예측한 뒤 공급처에 예측량의 발주를 진행한다고 합니다. 이후 특정 물류센터에 상품을 입고하고 보관한 다음 지역별 구매자들이 선호하는 상품을 해당 지역 물류센터로 이동하는 방식으로 배송효율을 높였다고 해요. 이를 통해 하루 최대 170만 개의 상품을 출고하기도 한다고 합니다.  
회사가 성장함에 따라, 대량의 데이터 처리를 감당할 수 있는 기술의 확보가 무엇보다 중요하기 때문에 쿠팡은 재고 준비와 재고 건전성을 유지하기 위한 머신러닝 기술을 지속적으로 고도화하고 있다고 합니다.

현명한 소비를 도와주는 ‘추천시스템’과 ‘이상가격 감지 시스템’

쿠팡은 로켓배송 외에도 다양한 분야에서 데이터를 활용해서 서비스를 제공하고 있는데요. 바로 ‘추천 알고리즘’과 ‘이상가격 감지 시스템’입니다.  
자체 개발한 머신러닝 기반의 추천 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 상품을 추천해 하루 평균 3억건 이상의 상품 검색 결과를 제공한다고 합니다. 이와 함께 검색 상품 중 동일 상품을 자동으로 묶는 기술인 ‘싱글 디테일 페이지(SDP)’로 가격, 품질, 배송 등을 비교해 구매자에게 가장 좋은 상품을 먼저 제공하면서 소비자의 쇼핑 피로도를 줄이고 현명한 소비를 도와주고 있습니다.  
또한 지난 2019년 10월에 기저귀가 400매가 100매 가격으로 잘못 설정돼 판매량이 평소 대비 2850% 증가한 사례를 겪은 뒤 이와 같은 문제를 방지하기 위해 원가, 마진, 판매량 등을 모델링해서 이상가격을 감지하는 시스템을 만들었다고 합니다.

물류 업계의 데이터와 AI, 또 다른 강자 ‘마켓컬리’

마켓컬리의 행보 또한 눈에 띕니다. 마켓컬리는 연내 기업공개(IPO)를 추진할 예정이며 뉴욕 증권거래소 상장을 검토 중이라고 하는데요. 마켓컬리 또한 쿠팡처럼 데이터 기반의 서비스로 소비자들에게 다가가고 있습니다.  
마켓컬리는 국내 최초로 신선식품 ‘샛별배송’ 서비스를 도입한 e커머스 유통 기업인데요. ‘샛별배송’이란 오후 11시까지 주문받은 신선식품을 다음날 오전 7시까지 문 앞에 배송해주는 서비스라고 합니다.  
생산자에게 상품을 ‘직매입’하는 마켓컬리는 쿠팡과 마찬가지로 재고의 부담을 떠안을 수밖에 없는데요. 더욱 부담스러운 건 신선식품이라는 제품 특성상 하루만 지나더라도 상품의 가치가 떨어지기 때문에 발주량에 더욱 신경을 써야 한다는 점입니다. 발주량과 소비자 주문이 어긋나면 팔리지 않은 신선식품을 대량으로 폐기해야 하는 위험이 있는 것이죠.  
마켓컬리는 이런 문제를 해결하기 위해 ‘데이터농장’이라는 데이터 팀을 만들어 운영하며 ‘데이터 물어다주는 멍멍이’, 일명 ‘데멍이’라는 AI 매출·물류 예측 시스템을 개발해 활용하고 있습니다.

데멍이의 역할은 ‘수요 예측’과 ‘데이터 공유’입니다. 수많은 백데이터를 기반으로 알고리즘을 활용해 상품에 대한 다음 주 예측치를 만들어 주고, 이를 활용하여 상품의 매입과 물류팀 등의 인력 운영계획을 세운다고 합니다.  
또한 데멍이는 24시간 운영되며 실시간 매출과 주문 건수, 재고량 등의 데이터를 30분 단위로 전 직원에게 전공해준다고 하는데요.  이러한 데이터와 AI 시스템을 활용하여 의사결정을 한 결과, 신선식품 폐기율을 1% 미만으로 낮출 수 있었으며 이는 일반 대형마트의 신성식품 폐기율(2~3%)의 절반 이하 수준이라고 합니다.

Next 아마존, 쿠팡. 그렇다면 Next 쿠팡은?

뉴욕 증권거래소에서 큰 기대를 받고 있는 쿠팡은 ‘Next 아마존’이라고 불리고 있습니다.  실제로 쿠팡 또한 ‘아마존을 벤치마킹 잘 한다’고 스스로를 평가하기도 했죠. 쿠팡은 ‘데이터’를 활용해 어디까지 성장할 수 있을까요? 이런 쿠팡의 뒤를 이을 기업, Next 쿠팡은 과연 어디가 될까요? 마켓컬리는 뉴욕증시 상장에서 과연 쿠팡만큼의 성장성을 인정받을 수 있을까요?  
어떤 기업이든 이제 ‘데이터’는 빼놓을 수 없는 키워드가 된 것만은 분명해 보입니다.

이제는 필수인 ‘데이터’와 ‘AI’.  러닝스푼즈 데이터사이언스 카테고리에서 배워보세요 🙂
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