라스트마일 배송 효율을 높이는 기술의 힘

이커머스, 온라인 쇼핑, 음식 배달 서비스의 급증으로 기업들은 공급망 개선 방안을 끊임없이 모색하고 있습니다. 이제 배송과 물류에서 라스트마일 배송은 상당 부분을 차지합니다. 이 배송 프로세스의 최종 단계는 대다수 소매업체와 물류 기업에 가장 큰 과제입니다.

이커머스 폭발은 라스트마일 배송을 완전히 변화시켰습니다. 세계경제포럼(WEF)에 따르면 라스트마일 서비스 수요는 2030년까지 전 세계적으로 78% 성장할 전망입니다. 글로벌 온라인 음식 배달 서비스 시장만 해도 2023년 1,543억 4천만 달러에 달해 연평균 11.51% 성장할 것으로 리서치앤드마켓(Research and Markets)은 보고합니다.

라스트마일 배송은 공급망 및 물류 비즈니스에서 고객 만족도의 제1 동인입니다. 전체 프로세스 중 가장 시간 많이 들고, 비용 많이 들고, 예측 불가능한 요소로서 공급망 수익성에 직접적 영향을 미칩니다. 카프제미니(Capgemini) 연구에 따르면 라스트마일 배송은 공급망 최대 비용 동인으로, 공급망 비용의 무려 41%를 차지합니다.

기업들이 익일, 당일, 2시간 배송 약속을 놓고 경쟁하면서, 미래 솔루션은 더 비용 효율적이고, 더 빠르고, 더 원활하게 돌아가야 합니다. 확장 가능하고, 온디맨드이며, 실시간인 라스트마일 애플리케이션에 대한 수요가 폭증할 것입니다.

지난해의 어려움을 겪으며 공급망 리더들은 아직 많은 새로운 장애물이 앞에 있음을 이해했습니다. 대다수는 기술 중심 물류 제공업체와의 파트너십이 이커머스 확장, 공급망 전반의 가시성 확보, 오늘날의 높은 고객 니즈 충족에 필수적임을 배웠습니다.

공급망 운영 전반의 효율성을 높이려면 리더들은 효과적인 라스트마일 배송 기술 솔루션을 활용해야 합니다. 현재 공급망 운영이 어떤 형태의 기술을 통합했든, 미래는 명확합니다: 기술은 원활하고 매끄러운 라스트마일 배송을 보장하는 데 필수적입니다.

특히 라우트 최적화 소프트웨어는 공급망 생산성을 높이고 긍정적 고객 경험을 보장하는 데 기여합니다. 라스트마일 배송 서비스를 제공하는 공급망 기업이 배송 프로세스 전반에 걸쳐 엔드투엔드 가시성을 제공할 수 있게 해줍니다.

예측 분석을 활용한 기술 기반 솔루션은 라우트 계획에 실제 요인들을 최적화해 더 빠른 배송 시간, 낮은 배송 비용, 더 나은 자산 활용을 가져옵니다. 데이터, 통계 알고리즘, 머신러닝을 사용해 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 가능성을 식별할 수 있습니다.

음식, 식료품 및 기타 이커머스 품목의 라스트마일 배송을 위한 소프트웨어 성공적 통합의 핵심 요소는 단순히 도로 위 주행 시간이 아닌 '카운터-투-카우치(counter-to-couch)' 소요 시간 계산입니다. 여기에는 수취인 손에 상품이 전달되는 '라스트야드(last-yard)' 단계가 포함됩니다.

지난해가 우리에게 가르쳐준 게 있다면, 예상치 못한 상황에 대비하라는 것입니다. 기술은 위치 기반 솔루션을 배치하고, 공급망 프로세스의 각 단계를 통제하며, 라스트마일 배송 성공 전략을 구현하는 힘을 줍니다.

가우라브 부나(Gaurav Bubna)는 공간 데이터 매핑 플랫폼 넥스트빌리언.ai(Nextbillion.ai)의 공동창업자입니다.