지난 몇 년간 소포 배송 물량은 놀라운 속도로 늘어났습니다. 미국만 하더라도 꾸준한 추세로 증가하여 최고조에 달한 2020년에는 매일 5,000만 개 이상의 택배가 배송되었습니다. 이러한 물량 팽창을 견인한 일등 공신은 물론 역시나 놀라운 속도로 성장한 전자상거래입니다. 팬데믹으로 인한 봉쇄 조치로 2020년 2분기에는 전자상거래 매출이 최고조를 기록했습니다. 일상으로의 복귀에 시동이 걸리면서 이러한 증가세가 둔화되기는 했지만, 2021년 3분기 온라인 소매 매출은 코로나19 이전에 비해 높습니다. 이는 소비자 행동이 돌이킬 수 없이 변화했음을 시사합니다. 설상가상으로, 소비자의 요구사항도 매우 빠른 속도로 변화하고 있습니다.

오늘날의 온라인 쇼핑객은 더 많고 더 저렴한 제품만을 원하는 것이 아니라, 주문한 상품을 다음 날 아침, 아니면 더 빨리 문 앞으로 배송받기를 원합니다. 이러한 커다란 변화의 한가운데서 라스트 마일 물류업체는 지속가능한 물류로의 전환점에 서 있는 동시에, 가능한 한 빨리 도전적인 혁신을 이뤄야 하는 과제를 안고 있습니다.

기술이 라스트 마일 운송의 혁신을 주도하는 방법

라스트 마일 배송업체에서 전기차 사용이 매년 증가하고 있는 추세이지만, 여전히 수많은 휘발유 차량이 도로 위를 달리고 있으며 앞으로도 당분간 그럴 전망입니다.

비즈니스는 (수익성 있는) 경로를 계획하여 보다 에너지 효율적으로 운행하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 하지만 대부분의 경우 그러한 작업에는 지식이 필요하며, 지식은 바로 데이터에서 나옵니다. 비즈니스는 데이터 관리와 고급 분석을 통해 빠르게 결정하고, 시장 수요에 대응하고, 리스크를 예측하고, 전기차(EV) 및 기타 친환경 기술에 신뢰할 수 있는 투자를 단행할 수 있습니다.

라스트 마일 물류란?(공급망 여정에서 퍼스트 마일, 미들 마일이 속한 단계는?)

제조업체에서 고객에게 이르는 공급망 여정에서, 제품은 점점 더 작은 차량으로 이동하고 더 구체적인 배송 기준이 적용됩니다. 물류 여정의 퍼스트 마일, 미들 마일, 라스트 마일 단계는 기본적으로 선적 규모의 점차적인 감소 및 최종 소비자와의 거리에 따라 정의됩니다.

오늘날 공급망의 라스트 마일 고리는 빛의 속도로 변화하고 적응해야 하는 거대한 압력과 감시에 직면해 있습니다. 그러나 회사의 라스트 마일 솔루션 성능은 공급망 계획 인프라와, 공급망 여정의 모든 '마일'에 걸쳐 가시성과 연결을 제공할 수 있는 능력에 따라 결정된다는 점을 유념해야 합니다.

1. 퍼스트 마일 물류 – 제조업체에서 1차 유통 창고까지: 상품 운송의 퍼스트 마일 단계에서는 일반적으로 상품이 생산 시설에서 1차 유통 창고로 이동하며, 대개 출하 컨테이너가 사용되고 국가 간 육상 또는 해상 운송이 포함됩니다. 더 우수하고, 더 긴밀하게 통합된 견적 및 일정 관리 시스템을 사용하면 소매 및 B2B 공급업체와 공급망 관리자 모두 국가 간, 대륙 간 운송 비용과 운송 가능성을 더 투명하게 확인할 수 있습니다. 공급망 여정에서 이 조기 단계에 이 작업을 간소화하면 라스트 마일 물류 및 배송 코디네이터가 전체적인 예산을 더 정확하게 파악하고, 공급망 중단 또는 지연 발생 시 조기에 네트워크를 조정할 수 있습니다.
2. 미들 마일 물류 – 창고에서 지역별 유통 허브로: 미들 마일 단계에서는 1차 유통 창고의 상품이 최종 소비자와 더 가까운 거리의 지역별 유통 허브로 이동합니다. 여기에는 일반적으로 장거리를 달리는 대형 운송 트럭이 사용됩니다. 이전에는 몇 개 안 되는 지역 창고 허브에서 여러 개 지역에 대한 배송을 제공했지만, Amazon 효과는 많은 경우 수백 곳에 이르는 현지 유통 허브를 통해 익일 또는 당일 배송 서비스를 제공해야 할 필요성을 초래했습니다. 비교적 최근에 등장한 이 수요를 충족하기 위해 공급망 관리자는 중형 차량의 대수를 늘리고 더 정교한 클라우드 기반 시스템을 사용하여 현지 운전기사를 관리해야 합니다.
3. 라스트 마일 물류 – 유통 허브에서 최종 소비자까지: 라스트 마일 단계에서 제품은 고객의 문 앞에 도달합니다. 퍼스트 마일, 미들 마일 물류를 포함한 세 가지 중에서 라스트 마일의 기존의 운영 구조가 최근 가장 많이 변화했습니다. 또한 라스트 마일은 공급망 내에서 가장 가시적으로 확인하기 쉬운 고리입니다. 서비스와 관련하여 문제가 발생하는 경우 고객 불만이 제기될 가능성이 가장 큽니다. 그러나 기계의 톱니바퀴와 마찬가지로, 라스트 마일 물류가 올바르게 기능하기 위해서는 전체 공급망에서 다른 물류 단계도 올바르게 기능해야 합니다.

라스트 마일 배송과 고객 기대의 변화

배송 작업에서 실제 활동은 고객이 주문을 한 후에 이루어집니다. 그러나 고객은 오더 이행 프로세스의 모든 단계에 참여할 수 있기를 기대합니다. 보다 지능적이고 투명한 디지털 공급망 기술이 발전함에 따라 회사는 더 심플하고 효율적으로 복잡한 물류 네트워크를 관리할 수 있게 되었습니다. 그러한 반면, 새로운 경쟁자가 시장에 뛰어들어서 서비스와 가격 면에서 경쟁하는 것도 더 용이해졌습니다. 오늘날 경쟁은 방대한 규모로 이루어지며, 고객을 기대 이상으로 만족시킬 수 있는 능력은 브랜드 자산을 보호하고 소비자의 충성도를 유지하기 위한 필수 요소가 되었습니다.

다음은 서비스에 대해 급변하는 소비자의 기대사항입니다.

• 빠른 이행 보증: 팬데믹으로 인해 글로벌 공급망에 타격이 있지만, 고객은 2일 미만의 이행 시간에 익숙해져서 그보다 더 늦은 속도를 용납하지 못합니다. 2020년에 소비자를 대상으로 실시한 대규모 설문조사에 따르면 소비자는 가장 빠른 배송에만 관심이 있는 것이 아닙니다. 참가자 중 65%는 빠른 배송을 위해 추가 요금을 지불할 의향이 있다고 응답했습니다. 이러한 결과는 비즈니스가 디지털 네트워크를 개선하고 더 민첩하고, 빠르게 대응하고, 확장 가능한 네트워크를 구축하기 위해 라스트 마일 배송 리소스를 혁신해야 할 필요성을 보여줍니다.
• 원활한 맞춤형 경험: 쇼핑 카트에 담은 상품을 결제하지 않아서 발생하는 손실은 매년 수십억 달러 규모에 달합니다. 이는 고객에게 약속하는 배송 속도에 크게 기인하기는 하지만 그것만이 유일한 요인은 아닙니다. 경험적으로, 고객의 이탈과 쇼핑 카트 상품 미결제가 발생하는 주요 원인은 고객과의 명시적인 의사소통이 이루어지지 않기 때문입니다. 오늘날의 구매자는 오프라인 매장에서 중단한 프로세스를 온라인에서 다시 시작할 수 있는, 원활한 옴니채널 경험을 기대합니다. 배송 옵션을 편리한 대로 맞춤 설정하고, 주문한 상품의 현재 단계와 위치를 확인하고, 운전기사와 실시간으로 소통할 수 있기를 기대합니다.
• 보다 유연한 전자상거래 옵션: 온라인 소매업의 초창기에 기업은 안경, 신발과 같은 특정 제품은 항상 오프라인에서 구매할 것으로 기대했습니다. 당시에는 Amazon의 Prime Wardrobe와 같이 먼저 사용해 보고 구매하는 모델은 예상하지 못했습니다. 반품은 이미 라스트 마일 공식에서 복잡하고 비용이 많이 드는 요소입니다. 따라서 전적으로 제품 반품만을 위해 제공되는 서비스는 복잡성을 가중시키는 요인입니다. 또한 팬데믹 봉쇄 기간 동안 사람들은 사실상 온라인에서 모든 물품을 구입하는 데 익숙해졌기 때문에, 이제 열대어부터 친자 확인 검사 제품에 이르기까지 온라인 구매가 불가능할 것 같은 품목까지도 집에서 받아볼 수 있기를 기대합니다.
• CEO도 구매자: B2B 고객은 전통적으로 이용하는 공급업체의 영업 담당자와 공고한 관계를 유지하면서 회사의 제품 수요를 예측하고 물류 관련 문제를 해결해 주기를 기대했습니다. 이 중요한 기업 간 관계는 여전히 강력하게 유지되지만, 비즈니스 리더는 개인의 거래에 당일 배송을 제공하면서 기업 간 거래에서는 당월 배송을 하는 서비스에 대해 더 이상 만족하지 않습니다. B2B 공급망과 B2C 공급망은 분명히 매우 다르지만, B2B 소비자 수요는 빠르게 변화하고 있으며 라스트 마일 물류업체는 이러한 소비자의 기대를 포착하고 주의를 기울여야 합니다.

현대적인 라스트 마일 배송 시스템으로 변화하는 소비자의 기대 충족

라스트 마일 배송 기술 및 공급망 디지털화

온라인 쇼핑의 경우 B2C와 B2B를 불문하고 이전보다 훨씬 더 많은 디지털 접점이 존재합니다. 센서는 소싱 및 제조 단계에서 데이터를 수집하고, 사물 인터넷(IoT) 기기는 데이터와 인텔리전스 스트림을 전송 및 수신하고, 고객은 소매 에코시스템을 탐색하면서 더욱 복잡하고 다양한 데이터의 족적을 남깁니다. 선도적인 디지털 공급망 솔루션은 클라우드 기반 시스템, 인공 지능(AI) 기술, 실시간 연결을 통해 그러한 모든 데이터를 활용하고 공급망을 원활하게 운영하는 데 필요한 물류 관리 시스템을 보강합니다.

이 통합된 데이터 기반의 접근 방식은 비즈니스에 다음 기능을 제공합니다.

파견 자동화

사전 정의된 우선순위와 규칙에 따라 알고리즘을 사용하여 배송 태스크와 특정 운전기사를 매칭합니다. 시스템은 이 조합에 AI를 더하여 운전기사의 위치, 패키지 크기에 비례하는 차량 유형 등과 같은 복잡한 데이터 요소를 동시에 분석할 수 있습니다. 클라우드 기반 앱을 통해 운전기사와 파견 시스템이 항상 실시간으로 커뮤니케이션할 수 있습니다.

운송 경로 최적화

파견 시스템에서 운전기사와 차량 유형을 식별한 후에, 그 외의 다른 요인을 고려하여 가장 경제적인 운송 경로를 선택해야 합니다. 여기에는 날씨, 교통량 뉴스와 같은 라이브 데이터와 경로상의 충전소(전기차인 경우), 특정 지역의 배송 주소 밀집도와 같은 위치 데이터를 동시에 분석하는 작업이 포함됩니다. 사용하기 편리한 모바일 앱을 통해 항상 운전기사가 올바른 경로로 운행하도록 할 수 있습니다.

적재 최적화

비즈니스(종종 경쟁력 있는 비지니스도 포함)는 일반적으로 목적지와 특정 하역 요구사항을 기준으로 장거리 및 컨테이너 수송을 병합하려고 합니다. 태평양을 한 번만 건넌다면 그렇게 복잡하지 않습니다. 그러나 해당 화물이 수천 또는 수백만 건의 개별 오더로 세분화되고 배송 목적지와 일정이 모두 다를 경우, 적재를 최적화하는 작업은 매우 까다로워집니다. 마진이 점점 더 축소되는 상황에서는 AI 기반의 솔루션이 다시 한 번 해법이 될 수 있습니다. 라스트 마일 여정의 모든 지점을 쉽게 사용할 수 있는 하나의 대시보드 및 시스템으로 연결한다면 적재 계획을 전략화하고 자동화하여 적재량의 반만 채우고 달리는 차량 때문에 발생하는 비용을 줄일 수 있습니다.

차량 추적 및 ETA(추정 도착 시간) 계산

모바일 네트워크가 등장하기 전에는 CB와 양방향 무선 통신을 사용하는 것이 오래된 물류 관행 중 하나였습니다. 그러나 오늘날에는 운전기사가 이동 중에 어림짐작으로 ETA(예상 도착 시간)를 추정하도록 하는 대신, 지능형 추적 시스템이 운전기사의 스마트폰으로 GPS와 교통량 데이터에 액세스하여 실시간으로 차량을 확인할 수 있도록 합니다. 클라우드에 연결된 앱을 통해 파견업체와 고객은 추가 하드웨어 없이 운전기사의 위치를 확인할 수 있습니다.

라스트 마일 유통 물류 및 자산 공유

2021년 10월 현재 카풀 회사의 매출액은 전년 대비 100%나 증가했습니다. 도심에서는 차량 공유 회사의 인기도 높아지고 있습니다. McKinsey는 향후 수십 년 동안 공유 모빌리티 솔루션이 꾸준히 20%씩 성장할 것으로 예상합니다.

개인 소비자들이 차량 소유의 가치와 리스크에 대해 의문을 제기하고 있고, 라스트 마일 물류업체 역시 계산기를 두드려 가며 회사 소유 차량에 대해 비슷한 의문을 제기합니다. 대부분의 비즈니스가 성수기에는 한계에 도달할 때까지 차량을 운행하고, 비수기에는 이러한 고가의 리소스를 유지보수하는 데 비용을 지출합니다.

비즈니스는 지능형 공급망 계획 플랫폼, IoT 네트워크, 클라우드 커넥티드 자산을 통해 카풀 모델과 흡사하게 탄력적인 물류업체 네트워크를 구현하여 필요한 대로 규모를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 비즈니스에서 이 '크라우드소싱' 방식을 가장 단순하게 사용하더라도 지리적으로 가까운 배송업체로부터 비슷한 유형의 밴과 트럭을 기존 차량 리소스에 통합할 수 있습니다.

보다 정교한 모델은 대체 차량으로 구성된 하이브리드 네트워크를 기존 운영에 통합합니다. 예를 들어 일부 배송은 여러 개의 패키지를 더 큰 규모의 네트워크화된 차량으로 통합한 다음, 최종 목적지에 가까워지면 후속 단계를 전기 자전거 또는 배송 로봇과 매칭하여 가장 효과적으로 완료할 수 있습니다. 물론 이 복잡한 하이브리드 모델을 관리하기 위해 AI와 머신 러닝 기술이 또다시 시스템의 핵심적인 구성요소로 사용됩니다.

라스트 마일 운송: 대체 차량 및 네트워크

대체 비즈니스 모델과 지능형 라스트 마일 배송 시스템을 지원하는 일부 기술에 대해 살펴보았습니다. 그렇지만 차량 자체에 대해서도 고민해야 합니다. 배송 드론이 현실화될까요? 탄소를 배출하지 않는 라스트 마일 배송을 실현할 수 있을까요? 현재는 거대하고 뿌리가 깊은 운영을 혁신하는 것에 대한 논의가 이루어지고 있기 때문에, 이러한 차량 관련 혁신이 추진되려면 시간이 걸릴 것입니다. 하지만 팬데믹으로 다양한 대체 도심 배송 솔루션이 빠르게 등장하고, 전기차 기술도 빠르게 보편화되고 있습니다. 따라서 지속 가능한 물류의 미래는 생각보다 더 빠르게 다가올 수도 있습니다.

• 전기차: 라스트 마일 물류의 주된 문제는 차량의 크기와 내구성이었습니다. 지금까지의 전기 차량은 가족을 위한 소형 차량이 대부분이어서 대량 배송에는 적합하지 않습니다. 하지만 크기를 키운 전기 상용 경차(LCV)가 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 그 요인은 배터리 기술과 자동차 공학의 발전 그리고 공급망에서 배출되는 온실가스에 대한 규제 강화입니다.
• 향상된 충전 옵션: 지능형 물류 소프트웨어를 사용하여 운전기사와 전기차 충전 인프라를 실시간으로 연결하고, 충전 기회를 포함한 배송 경로를 프로그래밍할 수 있습니다. 고속 유도 충전소의 수가 늘어나면서 이러한 능력도 더욱 중요해졌습니다. 빠르고 풍부한 EV 충전 인프라는 온디맨드 라스트 마일 배송 네트워크뿐만 아니라 유통 허브 반경 내의 소유 차량도 지원할 것입니다.
• 마이크로 모빌리티 차량: 이 용어는 전기 자전거, 전기 스쿠터와 같은 차량을 가리킵니다. 이러한 차량이 라스트 마일 네트워크에서 차지하는 비중이 커지고 있습니다. 현재는 주로 음식과 식료품 배달 서비스에 이러한 운송 방식이 사용되지만, 마이크로 모빌리티 차량 네트워크 규모가 커지면 다른 제품으로도 영역이 확대될 수 있습니다. 또한 이러한 네트워크를 지원하는 클라우드 기반의 앱이 더 사용하기 쉽게 개선되면서, 운전기사는 컨트롤 타워와 고객 인터페이스에 '실시간으로' 연결될 수 있습니다.
• 드론과 자율 주행 차량: 최근 몇 년 동안 드론은 유통망에서 자동화된 피킹-포장 및 재고 관리 로봇으로 사용되어 왔습니다. 보안 및 추적 문제가 해결된다면 가까운 미래에 도시 지역에서의 라스트 마일 드론 활용도가 높아질 것입니다. 트럭에서 특정 지리적 반경에 배송하기 위해 배포되는 소규모 배송 로봇 편대와 같이 새로운 방식으로도 사용될 수 있습니다.

더욱 효율적이고 미래 지향적인 라스트 마일 유통 네트워크를 위한 다음 단계

우리가 팬데믹을 통해 깨달은 것은 무엇보다도 라스트 마일 물류업체가 공급망 풀필먼트 프로세스의 숨은 영웅이라는 사실입니다. 공급망 중단으로 인한 문제가 널리 보도된 어려운 시기에, 라스트 마일 물류업체는 모든 필수 용품뿐만 아니라 잠옷 바지, 제빵기, 요가 매트를 구할 수 있게 해주었습니다. 다양한 측면에서 세상은 절대 2020년 이전과 동일한 상태로 돌아가지는 않을 것입니다. 여기에는 우리가 물건을 구매하는 방식, 구매한 물건을 문 앞에서 받아보기를 기대하는 방식도 포함됩니다.

지속가능성 목표, 경쟁의 심화, 급격하게 축소된 마진은 라스트 마일 배송의 미래에 어려움을 가중시키는 요인입니다. 그러나 이전보다 훨씬 더 지속가능하고 수익성 높은 미래를 위한 특수 소프트웨어의 놀라운 혁신, 다양한 신기술과 새로운 아이디어도 쏟아지고 있습니다. 물류 운영의 디지털 혁신을 시작하기 위해 소프트웨어 공급업체와 논의하여 고유한 요구사항을 충족하고 과제를 해결하는 데 가장 적합한 솔루션에 대해 알아보세요.