interview ∣ 정태영 CJ대한통운 정보전략담당 상무

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interview ∣ 정태영 CJ대한통운 정보전략담당 상무

CJ대한통운, 빅데이터 프로젝트, 물류분야 빅데이터 대표사례

방창완 편집국장 기자
등록 2015.11.12 13:11
조회수 3,434

interview ∣ 정태영 CJ대한통운 정보전략담당 상무

고객중심 손익분석 로열 고객에 집중

CJ대한통운, 빅데이터 프로젝트, 물류분야 빅데이터 대표사례

CJ대한통운은 택배 집하과정을 빅데이터를 통해 손쉽게 분석하고, 배송 시간을 단축하는 한편 상위고객 분석을 통한 타깃 마케팅으로 고객 충성도를 높여 ‘데이터 기반의 효율적인 물류 서비스’를 가능하게 했다.

방창완 편집국장 bang@ciociso.com

이번 CJ대한통운의 빅데이터 프로젝트는 그동안 국내에서 이렇다 할 성공사례가 전무한 상태에서 물류 분야 새로운 빅데이터 성공 가능성을 불러일으킨다는 점에서 업계에 대표적인 성공 사례로 떠오를 것으로 보인다.


▲ 정태영 CJ대한통운 정보전략담당 상무

CJ대한통운의 택배 서비스는 물건을 받고, 허브에서 이를 분류하고, 다시 서브로 보내진 이후 배송에 이르는 복잡한 경로를 거친다. 중간 중간 데이터(바코드)로 위치를 확인하고, 집하 물건에 대한 배송확인까지 진행하면서 데이터양은 늘어나게 됐다. 연평균 6억~7억 개에 이르는 물건을 배달하면서, 데이터 분석은 지연될 수 밖에 없었다.

대한통운은 데이터 분석에 소요 시간이 17~18시간 이였다. 적시에 정보가 제공되지 않아, 경쟁력 확보에 어려움이 많았다.

CJ대한통운은 이러한 환경에서 빅데이터를 기획하면서 빅데이터 정의를 볼륨과 속도, 다양성에 초점을 맞췄다. 최종 ‘데이터에 기초한 택배 서비스’에 목표를 두고 △배송 서비스 운영 효율화와 △차별화된 고객 서비스에 집중했다.

CJ대한통운은 빅데이터 프로젝트 구축이후 방대한 데이터에 대해 몇 시간 만에 분석하여 당일 배송량은 당일 분석 형태로 개선되었다.

이 결과 전체 택배 프로세스 효율성에 크게 작용했다. 택배 차량의 물건 조회가 실시간 이뤄져, 배송 기준을 보고 집하장에 차를 효율적으로 배분함으로써 시간을 단축할 수 있게 된 것이다. 택배 기사의 배송시간을 단축함에 따라 고객들은 그만큼 빠르고 정확한 서비스를 제공받을 수 있게 됐다.

정태영 상무는 “가치 있는 고객 파악은 손익분석에 필수적이다. 과거에는 물건에 대한 대,중,소 규모에 따라 가격을 산정하는 방식을 취했으나 고객 중심으로 손익분석이 이뤄져 로열 고객에게 그만큼 혜택을 더 줄 수 있는 기반을 마련하게 됐다”고 말했다.


▲ “국내 대부분의 기업에서는 데이터 기반 경영에 대한 경험이 부족한 것 같다. 보통은 경험과 감에 의해 경영을 이뤄나가는 경우가 많은데, 데이터 기반의 새로운 경험을 통해 서로 공감대를 형성하는 과정이 중요하다”

CJ대한통운은 내년부터 6만 고객에 대한 손익분석을 새롭게 실행할 계획이다. 배송 문건에 대한 내용분석도 이뤄진다. 어떤 상품들이 주로 많이 배송되고 있는지, 이에 대한 정보를 현업에게 제공할 계획이다.

CJ대한통운의 빅데이터 프로젝트는 지난 3월, 시작 이후 10월에 오픈했다. 앞으로는 물건 부피도 파악해 배송차량 배분 기준을 적용할 수 있도록 CCTV를 설치하는 방안도 검토 중이다.

CCTV를 설치하게 되면 물건에 대한 상세 부피 파악이 가능해져 배차 수량을 적절하게 통제할 수 있다. 또한 물건 유실에 대한 우려도 덜 수 있게 된다. CJ대한통운은 VOC(고객의 소리)의 운영 효율화를 위한 텍스트 분석도 검토 중이다. 콜센터에서 걸려오는 다양한 유형의 고객의 소리를 분석해 개선사항을 도출하고, 서비스를 효율화할 수 있는 방안도 모색 중이다.

정태영 상무는 “국내 대부분의 기업에서는 데이터 기반 경영에 대한 경험이 부족한 것 같다. 보통은 경험과 감에 의해 경영을 이뤄나가는 경우가 많은데, 데이터 기반의 새로운 경험을 통해 서로 공감대를 형성하는 과정이 중요하다”고 말했다. 이와 함께‘무엇을 데이터 기반으로 볼 것이냐’는 고민을 가지고, 초점을 명확하게 잡는 것이 중요하다고 지적했다.

그는 회사 내부에서도 데이터를 분석하고, 이를 모델링하는 과정을 학습시키는 노력이 필요하다고 덧 붙였다. 하지만 업종에 대한 지식 없이, 데이터 분석만을 잘한다고 효율적인 데이터 분석이 이뤄지는 것은 아니라는 것. 통계적인 이야기만으로는 새로운 아이디어를 도출할 수 없는 만큼, 업종과 비즈니스에 대한 이해가 선행돼야 한다는 점을 강조했다.

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