'고객'과 '데이터'로 사업의 혁신을 주도하고 있는 기업사례 안녕하세요? PSI컨설팅 입니다! ?
오늘은 이제 HR담당자분들께는 친숙해진 'Digital Transformation'에 대한 주제입니다. 어느 기업은 디지털혁신부서, DT전담 부서를 둘 정도로 많은 기업에서 관심을 가지고 있는 분야죠! $%name%$님의 조직은 DT를 어떻게 정의내리고 있고, 어떻게 접근하고 계신가요? DT하면 가장 많이 대두되는 단어는 바로 '데이터' 라고 하죠. 그래서 오늘은 '고객'과 '데이터'로 사업의 혁신을 주도하고 있는 기업사례를 몇 가지 준비했습니다.
|
|
바쁜 우리 $%name%$님을 위한 1분만에 살펴보기 ?
브랜드 가치 1위 아마존 |변하지 않을 고객의 니즈, '싼 가격, 빠른 배송, 다양한 상품’ 쿠팡의 비밀 | 배송 데이터의 축적과 AI기술의 결합으로 완성된 로켓배송 중국의 디지털 활용기업 징둥京东 |고객의 구매를 예측한 당일배송 DT 속 지속가능한 경영 | IT인재 확보와 디지털 리터러시 향상 |
|
전 세계에서 가장 브랜드가치가 높은 기업은 어디일까요?
많은 충성 고객을 보유하고 있는 애플?? Youtube를 가지고 있는 구글? 네, 정답은 바로 미국의 거대 유통기업, 아마존입니다.?안 그래도 잘나가는 기업이었던 아마존은, 코로나19로 온라인 소비가 급증하게 되면서 2020년 기록적인 매출을 기록했습니다. 아마존이 이렇게 1위 기업으로 오를 수 있었던 이유는 ‘10년이 지나도 바뀌지 않을 것’에 집중했기 때문입니다. ‘싼 가격, 빠른 배송, 다양한 상품’과 같이 변하지 않는 고객의 니즈와 욕구를 데이터로 만들어서 사업화를 했던 것이죠. |
|
10년 후 어떤 변화가 있겠느냐는 질문을 많이 받는다. 구태의연한 질문이다. ‘10년이 지나도 바뀌지 않을 게 무엇이냐’는 질문은 왜 하지 않나. 이것이 더 중요한 문제인데 말이다. 고객은
싼 가격(low price)과 빠른 배송(fast delivery),
다양한 상품(vast selection)을 원한다. 이는 10년이 지나도 변하지 않는다. 변하지
않는 것에 집중해야 헛고생하지 않는다. 시간이 흘러도 변하지 않는 것이 무엇인지 안다면 그런 곳에 돈과
시간을 할애하는 것이 좋지 않을까. - 제프 베조스 (전 아마존닷컴 회장) |
|
그리고 여기, ‘한국의 아마존’이라고 불리는 기업이 있습니다. 한국의 아마존을 꿈꾸는, 쿠팡입니다.
2021년 5월 7일 기준, 롯데쇼핑은 3조 5000억, 신세계 3조 865억, 이마트 4조 5000억, 현대백화점 2조 1700억원 정도네요. 반면, 쿠팡의 시가총액은? 77조 4000억원입니다. 롯데나 신세계에 비해서 22배 차이가 나네요. 쿠팡은 어떤 기업이길래 100조 이상(3월13일 기준)의 가치를 인정받은 걸까요?
|
|
쿠팡의
핵심 비즈니스 모델은 ‘유통 ’이 아닙니다 . 엄밀히 말하면 , ‘유통사업 '을
하는 '거대 IT기업 '이라고
할까요 ? 쿠팡도 자신들을 ‘데이터
중심 회사’라고
자신있게 말하고 있습니다 . 그 이유는 고객이 상품을 구매하는 순간부터 받는 순간까지 모든 과정을 기록하고 , 축적된 데이터를 기반해 물류프로세스를 설계하기 때문입니다 .
필자는
쿠팡의 ?로켓배송(직접배송/익일배송) 서비스를 거의 매일 쓰고 있는데, 정말 편리합니다. 요즘은 당일 배송이 많아졌습니다만, 쿠팡이 본격적으로 당일배송을
출시할 당시에 그 편리함에 놀랐던 기억이 있습니다. 내일 아침에 먹을 비요뜨를 밤11시에 주문해도 된다니!(그것도 배송비 없이!)신세계가 아닐 수 없었는데, 쿠팡은 어떻게 이걸 가능하게 했을까요?
예를 들어 치약과 샴푸 주문이 같이 들어온다면, 기존의 물류센터
출고 담당자는 치약과 샴푸가 있는 공간으로 각 이동해야 합니다. 그러나 쿠팡의 물류센터 담당자는 두
제품(치약과 샴푸)이 한 곳에 보관돼 있어 이동동선을 최소화
할 수 있습니다. 물론, 각 제품 보관의 위치는 데이터 분석을
통해 정해집니다. 방대한 양의 데이터를 분석해, 상품별 입/출고 시점과 주문빈도, 물품/운반특성을
고려해 수요를 예측해야만 가능한 ‘랜덤 스토’방식은 결과적으로
고객들에게 ‘쿠팡이 없는 삶은 있을 수 없다’는 찬사를 이끌어
냈죠. |
|
그럼, 여기 쿠팡보다 디지털 활용에 앞선 기업이 있다고 하면 어떨까요? 우리나라보다
약 97배 큰 중국에서, 당일배송이 가능한 기업이 있습니다. 현재 중국 유통업 2위 기업, ‘징둥京东’이 이뤄낸 변화입니다. 징둥은 현재 오전11시 이전에 주문하면 당일에 받을 수 있는 배송
서비스를 보이고 있습니다. |
|
고객이 주문할
제품을 인공지능이 미리 예측해 가까운 물류창고로 미리 보낸다. 창고 속 로봇은 제품 분류, 정해진 위치에 차곡차곡 쌓아 놓는다. 창고를 나온 택배를 자율주행
차량과 드론이 주문자의 집 근처에 위치한 스마트 택배 보관함으로 배달한다. (출처 : JD.com)
|
|
징둥은
쿠팡의 예측모델에서 한발 앞서 갑니다. 징둥은 고객이 아직 주문하지 않았지만, 일단 (고객이 구매할 만한) 물건을
지역 물류센터로 미리 보냅니다. 고객이 물건을 구매하지 않았는데, 물건은
고객에게 가고 있는거죠! (?고객은 모르는 사이에 말이죠)
그러니까
이 기업은 데이터를 분석한 물류효율화를 넘어서서, 아예 ‘고객의
구매를 예측하는’ 모델입니다. 만약에 (물건은 이동하고 있는데) 고객이 구매를 하지 않으면 어떡하냐고요? 네, 그럼 물건이 (처음
예측도착지인) A지역으로 이동하다가 일정시간이 지나면, (다음
예측도착지이자 다른 고객인) B지역으로 간다고 하네요. 그리고
이 모델은 계속적으로 업데이트 되고 있어서 지금은 예측오류가 점점 줄어들고 있다고 합니다. |
|
?계속 혁신을 거듭하는 이런 유통기업들을 보면서 … |
|
이렇게 쿠팡과 징둥을 통해서 데이터를 활용해서 경쟁자들을 뛰어넘어 선도적인 서비스를 제공하는 사례를 살펴봤습니다.
|
|
출처: MK증권 '데이터 드리븐 경영으로 승승장구-‘돌핀의 부활’ ‘로켓배송’ 이끈 빅데이터 광고·콘텐츠·프롭테크 시장서도 각광' 2019.8.2 (→ 원문보기) |
|
이는 비단 유통 산업에만 한정된 이야기가 아닙니다. 유통, 항공, 금융 등 국내외 여러 굴지의 기업들이 DT 즉, 디지털 전환을 모색하고 있습니다. 그리고 DT의 첫단계로 방대한 양의 데이터를 축적해 가고 있습니다. 이렇게 생성/축적된 데이터는 보다 고객의 니즈에 맞는 상품과 서비스를 출시하는데 기여하고 있죠. 각 회사마다 자신들의 비즈니스에 맞게 ‘커스터마이징’ 된 데이터는 또다른 시장과 고객을 만들어 가고 있습니다. 국내 기업들이 데이터를 다루는 IT인재를 흔히 ‘모셔가는' 현상의 발생 원인은 기업들이 이러한 데이터를 활용한 경쟁력을 키우고 있다는 것을 증명합니다.
하지만, 놓쳐서는 안될 것이 있습니다. 경쟁사가 빅데이터를 구축한다고 해서, 무작정 따라하는 것은 주의해야 합니다. '데이터를 왜 모아야 하는지'에 대한 고민이 없이, 무작정 빅데이터를 구축하면 오히려 독이 될 수 있기 때문입니다. '고객'에게 더 나은 제품/서비스를 제공하기 위해 어떤 데이터를 모아야 하는지, 모은 데이터를 어떻게 활용해야 할지에 대해서 충분히 논의해야 합니다. 그래야 데이터를 활용해 '고객'에게 더 나은 가치를 주는 것을 만들 수 있을 것입니다.?
PSI컨설팅은 이런 고민을 함께하고 있습니다. 디지털 전환을 고민하고 있는 조직 또는 이미 하고 있는 조직들을 위해 진단&컨설팅을 실시하고 있습니다. DT진단을 통해 조직의 DT가속화에 영향을 주는 요인을 파악할 뿐 아니라, DT기술을 도입하고 활용하기 위한 구성원들의 지식 정도를 파악합니다. 그리고 그 결과를 바탕으로, 변화과제를 도출까지 함께 합니다. 관련 문의도 언제든 환영하니 편하게 아래의 버튼을 눌러주세요!
우리 조직의 DT역량을 진단&컨설팅 받고 싶다면? ??? |
|
Writer W&G컨설팅센터 ?벨라
Editor ?쓸이 |
|
오늘 <피에스?레터>가 전해드린 HR소식, 어떠셨나요? ? $%name%$님의 소중한 의견을 통해 성장하겠습니다. ?♀ |
|
본 메일은 PSI컨설팅 온라인 회원 및 이메일 수신에 동의해 주신 분들께 전달해 드리는 뉴스레터입니다.
메일에 관한 문의 사항은 PSI컨설팅 marketing@psi.co.kr 로 메일 주시면 신속히 답변 드리겠습니다.
(04781) 서울시 성동구 성수이로 51 한라시그마밸리 1차 9층 PSI컨설팅 |
|
|