경영전략달리셔스 문제 해결 (2) : AI, 빅데이터, 마일리지는 뭘 할지 모를 때 \

달리셔스 문제 해결 (2) : AI, 빅데이터, 마일리지는 뭘 할지 모를 때 '퉁'치는 소리다

이전 글 ‘달리셔스 문제 해결 (1)’에서 IT 시스템 구축 방법, ‘Communication’과 ‘Collaboration’ 시스템에 대해 논의했습니다. 이번 글에서는 이미 공지한대로 ‘Core biz’ 시스템을 설명하고, 달리셔스와 함께 풀어야 할 과제를 논의해 보고자 합니다.

▷관련 기사 : 달리셔스 문제 해결 (1) IT 인프라는 생존 도구인가? 계륵인가? 




“돈을 벌기 위한 시스템, 명확한 밸류 체인 분석부터”

Core Biz System은 실제 돈을 벌 수 있도록 업무를 총괄하는 시스템이다. 시스템 구축의 우선 순위를 정하기 위해서는 밸류 체인(Value Chain)을 정의하는 것이 중요하다. 이에 달리셔스 이강용 대표와 만나 ‘플랫폼 운영’, ‘메이커스 관리’, ‘물류 및 서비스’, ‘고객 관리’, ‘마케팅’, ‘영업 및 제안’, ‘고객 서비스’, ‘경영관리’ 등 총 8가지 주요 프로세스를 도출했다.
달리셔스의 밸류 체인 / 출처 동아엑스퍼츠
A. 플랫폼 관리: 전통적인 밸류체인의 공장 설립, 운영과 같은 개념이다. 달리셔스 서비스는 고객이 선호하는 다양한 가격대의 메뉴를 자동 또는 수동으로 추천해야 한다. 때문에 다양한 제품 수요에 대한 확장성과 보안체계가 확실해야 한다.
 
B. 메이커스 관리:
 기존 밸류 체인의 생산자 + 원재료와 같은 개념이다. 고객의 주문에 맞춰 메이커스가 식재료를 구매하고, 조리해야 한다.
 
C. 물류 및 서비스:  일반 물건 배송에 현장 서비스를 포함한 개념이다. 일반적인 배송이면 안된다. 신선도와 음식별 온도 관리를 전제로 ‘on-time delivery’ 서비스와 고객이 먹기 편하도록 세팅하는 서비스를 포함한다.
 
D.  고객 관리:  달리셔스의 맞춤/정기 서비스 구매 고객 관리 개념이다. 달리셔스 고객은 대부분 기업 또는 단체다. 따라서 구매 담당자와 최종 의사결정권자가 다를 수 있다. 지속적인 매출을 달성하기 위해서는 구매 의사결정자인 ‘Key Man’을 파악해야 한다.
 
E. 마케팅, 영업, 서비스, 경영관리: 기존의 전통적인 밸류체인과 유사해 설명을 생략한다.



A. 플랫폼 관리 : 정기 서비스 알고리즘 구축부터

달리셔스의 중개 수수료는 15~25%다. 플랫폼 구축과 운영, 사업 기회 매칭, 물류와 현장 서비스까지 제공하는 것을 생각하면, 결코 높지 않은 수수료다. 낮은 수수료에서 수익을 남기려면 최적화된 시스템이 필요하다. 회원 유입, 가입, 추천, 매칭 등을 시스템 상 유기적으로 처리해야 하며 사람 손이 최소화되어야 한다.
 
이를 위해 달리셔스는 IT 역량을 플랫폼 고도화에 집중해 경쟁자와 확실히 격차를 벌려야 한다. 하지만 문제는 외부에 달리셔스를 위한 솔루션이 없다. 때문에 자체적으로 특화된 시스템을 하나하나 구축해야 한다. 규모가 작은 스타트업으로서 어떻게 대처해야 할까
 
1. 정기 서비스 플랫폼 관리
 
달리셔스 매출이 커지고, 이익이 증가하기 시작하면, 경쟁자도 등장할 것이다. 고객과 메이커스의 단순 매칭만으론 한계점이 명확해지는 시점이다. 이에 어떤 방식으로 격차를 벌려야 하는지 정기 서비스를 대상으로 분석해봤다.
 
달리셔스의 정기 서비스와 유사한 서비스는 ‘FS(Food Service)’라고 불리는 급식 시장이다. FS 대기업은식수가 높은 고객 중심으로 일정 부분 표준화된 메뉴를 제공하며, 단가가 높은 고객에게 나름의 맞춤형 메뉴를 제공한다. 이 같은 대기업 영역은 자본 규모, 영업력, 브랜드 등을 따져볼 때 달리셔스의 전쟁터가 아니다.
달리셔스와 FS 대기업간 경쟁력 분석 / 출처 동아엑스퍼츠
때문에 상대적으로 작은 시장에 집중해야 하는데, 이는 곧 중소 기업과의 경쟁이다. 이에 달리셔스가 가지고 있는 가장 큰 장점을 내세워야 한다. 다양한 메이커스를 통해 양질의 음식을 고객 니즈에 맞게 제공하는 역량을 극대화 시키는게 생존의 핵심 요소다.
 
정기 서비스를 고객 니즈에 맞춰 제공하기 위해서는 어떻게 해야 할까? 인공지능(AI)이나 빅데이터를 도입해야 한다고 말하지 말자. AI 빅데이터를 도입해야 한다는 것은 대부분 스스로 무엇을 할지 모를 때 ‘퉁’치는 하나의 임시 방편일 뿐이다. 
달리셔스는 고객의 상황에 맞춘 가격대별 메뉴를 제공하고 추천해야 한다. 
고객이 6개월 또는 1년 동안 정기 서비스를 이용한다면, 어떤 메뉴를 제공받을 수 있는지 상세히 알고 싶을 것이다. 한식의 경우 밥, 국, 3찬 정보가 필요한 것이다. 또한, 이를 가격대별로 맞춰서 제공해야 한다. 김치찌개라도 같은 김치찌개가 아니다. 5,000원짜리와 8,000원짜리는 당연히 달라야 한다.
 
FS 대기업 중 일부는 메뉴 기획과 최적화를 아직 사람이 수행하고 있다. 많은 영양사가 과거 메뉴 실적과개인적 경험에 근거해 수작업으로 작성한다. 하지만, 수작업으로 고객 성향, 단가, 계절, 요일, 원가 등을고려해 메뉴를 기획하는 것은 매우 어려운 일이다. 데이터 분석을 통해 메뉴 기획을 알고리즘으로 구현하면, 리드 타임 단축과 원가 절감으로 이어질 수 있다.
 
달리셔스가 소규모 시장에서 경쟁하기 위해서는 자동화된 메뉴 기획이 급선무다. 초기에는 사람이 할 수밖에 없다. 아직 정기 서비스에 대한 경험치와 데이터가 부족한 상태다. 하지만, 장기적으로는 사람이 계속 해서는 안된다.  해당 직원이 평생 달리셔스에 있다고 보장할 수 없다.

이 같은 시장상황을 고려해 달리셔스를 위한 메뉴 기획 시스템 구축 로드맵을 제안한다.
메뉴 자동화 기획과 구축 절차 / 출처 동아엑스퍼츠
1) 벤치마크
태양 아래 새로운 것은 없다. 정기 서비스는 세상에 없던 서비스가 아니다. 이미 많은 업체가 다양한 가격대로 서비스를 제공한다. 대기업의 경우, 수작업 또는 시스템적으로 나름 체계적인 메뉴 기획과 정기서비스도 제공한다. 이를 철저히 벤치마크해 차별적요소를 도출해야 한다.
 
2) 변수 정의
변수는 온라인 주문 또는 오프라인 영업 및 고객 취식 현장 등에서 입수할 수 있는 정보여야 한다.  다행히 달리셔스는 홈페이지에서 나이, 성별, 장소 등의 정보를 받는다. 좋은 시도다. 
 
메뉴 기획의 입력 변수 데이터는 많을수록 좋다. 다만, 모든 변수가 동일한 영향을 미치지 않는다. 변수 중 영향력 높은 것을 선별해 모델링에 반영하면 좋다. 대표적 변수는 고객의 업군, 성별, 나이, 가격대 등이며, 고객 특성 변수, 요일, 복날, 보름 등 이벤트적인 변수도 있다. 고객 사업장의 위치, 주변 상권 경쟁력, 날씨 등도 변수일 수 있으나, 영향도는 상대적으로 낮을 수 있으니 고려해야 한다.
 
달리셔스만의 차별화를 위해 고객의 성향을 최대한 메뉴 기획에 반영하고, 고객의 만족도 결과까지 반영한 추천 시스템이 필요하다. 제대로 된 알고리즘으로 메뉴 기획을 구현할 경우, 이 자체가 핵심 경쟁력이자 새로운 비즈니스 모델이다. 아래는 예시적으로 데이터 입수 용이성과 메뉴 영향도를 두 축으로 변수 채택의 우선 순위를 분석한 그래프다.
변수별 메뉴 영향도 / 동아엑스퍼츠
메뉴 기획 시 식자재원가, 기타 비용(본사 간접비, 본사 영업비용), 메이커스 수수료 등도 반영해야 한다. 메뉴 기획도 중요하지만, 메뉴 기획이 원가 분석과 밀접하게 연계되어야 한다. 메뉴-원가 분석 결과는 메이커스들이 제시하는 가격대별 목표 음식 수준과 투입 식자재 등에 대한 가이드라인으로 활용할 수 있으며 메이커스가 제안한 메뉴와 품목에 대한 적정성을 파악할 수 있다.
 
3) 엑셀 설계

곧장 시스템 구축보다는 먼저 엑셀 등을 통해 변수를 반영하여 메뉴 기획과 시뮬레이션 해볼 것을 권유한다. 엑셀은 직원 대부분이 사용할 수 있고, 또한 재작업으로 인한 작업 비용이 크지 않기 때문에 시스템 구축에 앞서 기본 골격을 설계하는데 큰 도움이 된다.  

4) 시스템 설계
스타트업 중 일부는 마음이 급하다고 곧장 시스템 설계 또는 구축부터 시작하는 우를 범한다. 대표이사가 원하는 시스템을 대충 설명한다. 개발자들이 밤새워 작업해서 보고하면 ‘내가 원하는게 이게 아니다’라고 하면서 주변 사람들을 망연자실하게 만든다. 여러명이 힘들어 진다. 
설계도 없이 인부들이 곧장 땅을 파고, 기둥을 세우면서 건물을 짓는 것을 본적이 있는가?  특히 처음 짖는 건물 형태는 더 더욱 많은 사전 준비가 필요하다. 

먼저 다른 건물을 비교해 보고(벤치마크), 우리 건물에 어떤 요소를 꼭 반영할 것인지(변수정의), 이를 근간으로 간단한 도면 설계를 하여 공감대를 확보하고(엑셀) 이게 합의되면 상세 도면 설계하고(시스템 설계), 땅을 파고, 건물을 올린다(시스템 구축). 급할수록 엑셀 등을 통해 개념을 구체화 시키기 바란다. 오히려 전체적으로 시간을 절약할 수 있다. 

5) 단계별 시스템 구축

마지막 메뉴 기획과 시뮬레이션 시스템은 내부 직원 작업용 뿐만 아니라, 고객사에게 보여주는 관점을 고려하여 구축되어야한다. 즉 고객사에게 단가, 한식, 양식, 일식 등 메뉴 카테고리, 계약 기간 등에 따라 메뉴 제시가 가능하도록 구축되어야 한다. 

여기까지 정기 서비스 자동화 시스템에 대해 간략하게 설명드렸다. 정기 서비스 자동화 시스템은 변수, 모델링 및 시스템 구축까지 연결되는 과학적 산출물이라 할 수있다. 기획하고 바로 구축할 수 있는 시스템이 아니기 때문에 사업 경험을 데이터로 축적하고 이를 체계화할 수 있도록 기본 골격을 잘 설계해야 한다.   

2. B2C 맞춤형 서비스 플랫폼 관리


지금부터는 케이터링 등 맞춤형 서비스를 지원하는 시스템에 대해 설명드리고자 한다. 맞춤형 서비스는 정기 서비스 시스템과 접근 방식 자체가 다르다. 과학적이라기 보다 감성적인 접근이 필요하다. 맞춤형 서비스 시스템은 고객의 결정 장애를 치유하는 방향으로 구축할 것을 권한다. 

고객사 입장에서는 회사 창립일, 워크샵, IR 등이 빈번하게 발생하는 이벤트가 아니다. 멋진 행사를 준비하라는 지시를 받은 직원은 결정 장애와 더불어 멘붕에 빠진다. 쉽게 결정할 수 있는게 없다. 잘못 골랐다간 내내 핀잔만 들을 수 있다.

현재 달리셔스 시스템은 고객이 예산과 목적을 포스팅한 후 메이커스가 제안하는 메뉴를 고객이 선택하는 방식이다. 이 방식은 고객을 결정 장애에 빠뜨리기 쉽다. 즉 담당 직원이  가장 궁금해 하는 '다른 업체에서는 도대체 어떻게 하나요?' 또는 '가장 인기있는 메뉴와 구색이 뭔가요?' 등에 대한 답을 줄 수 없다. 

여기서 맞춤형 시스템의 방향성이 있다. 고객 상황별 자동 추천 시스템이다. 고객이 행사의 성격, 규모, 장소, 성별, 연령대 및 가격 등을 입력하면 이때까지 다른 고객이 선택한 조합과 그 조합에 대한 VoC(Voice of Customer) 또는 만족도 정보를 제시할 수 있어야 한다. 담당 직원은 추천 메뉴와 메이커스 제시 메뉴 중 선택할 것이다. 담당자도 상사에게 보고할 선택의 근거가 필요하다. ‘가장 많이 선택되고 인기 있는 메뉴랍니다. ‘ 가장 확실한 근거이다. 

또한 추전 정보는 메이커스에게도 중요한 정보이다. 달리셔스는 이를 통해 메이커스에게 고객이 제시한 행사 성격 및 가격대에 대한 메뉴 품질과 구색에 대한 기본적 가이드 라인을 제시할 수 있다. 이걸 통해 제공하는 음식 품질과 원가에 대한 합의된 기준을 가질 수 있다. 


B: 메이커스 관리, 마일리지보다 중요한 고객 데이터 공유

달리셔스는 메이커스를 확장하기 위해 고민이 많다. 이 대표의 진심이 느껴지는 부분으로, 그의 고민 중 하나는 메이커스를 위한 ‘benefit’ 프로그램이다. 마일리지 등이 대표적  benefit 프로그램 중 하나다. 그러나 필자는 사업적으로나 시스템적으로 마일리지 제도는 당장은 필요하지 않다고 조언드린다.
달리셔스가 메이커스 benefit으로 마일리지 시스템을 구축할 때 고려해야 할 시스템 요소들. 마일리지가 말은 쉽지만 뒷편으로는 매우 복잡한 시스템이 필요하다. / 출처: 동아엑스퍼츠
Benefit으로서 마일리지 제도는 시스템적으로 배보다 배꼽이 클 가능성이 높다. 마일리지 등의 베네핏 제도를 도입할 경우 이를 관리할 시스템을 구축해야 하는데 마일리지 적립, 사용, 마일리지 반환 및 정산 처리 등 생각보다 많은 개발이 필요하다. 이득보다 관리 포인트가 많아질 가능성이 매우 높다. 

최근 이커머스 시스템을 구축한 A사는 고객 유입 및 유지를 위해 마일리지 제도를 도입 하였으나, 고객 반품, 일부 취소 등 다양한 사례별로 마일리지 적립과 소진을 시스템화하고 검증하는데 많은 인력을 투입하고 있다. 

마일리지 시스템은 사업적 관점에서 보면 메이커스 유입과 Lock-in에 효과가 높을 것으로 예상되지 않는다. 1%~3%의 마일리지 적립금이  계속 거래의 중요한 의사결정 변수가 될리 없다.

필자가 과거 이커머스 컨설팅을 하면서 여러 이론을 실험하고 검증하기 위해 온라인으로 옷장사를 해본 적이 있다. 고객 니즈를 잘 파악 못해 옷 재고가 쌓였다. 우연히 소매 가격이 8,000원인 인형을 싸게 소싱하여, 7,000원짜리 옷 한벌 사면 인형을 하나 주는  1+1 행사를 실시했으나 처참하게도 거의 팔지 못했다. 옷 자체가 경쟁력 없으면 인형이 아무리 탐나도 사지 않는 것이다. 이런 사례는 셀수 없이 많다. 

결론적으로 메이커스에게는 달리셔스를 통해 돈을 벌수 있느냐가 핵심이다. 그러나 사업 기회 제공만으로 어필한다면 경쟁사가 출현할 때 메이커스의 이탈이 불가피하다. 달리셔스가 우량 메이커스를 유입 및 유지하기 위해서는 경쟁사에서 얻을 수 없는 뭔가가 있어야 한다. 
메이커스를 위한 benefit 프로그램
그 혜택이 가져야할 세가지 속성은 다음과 같다.
①달리셔스 benefit은 타사보다 좋아야 한다. 
②달리셔스만 제공할 수 있는 benefit 프로그램이어야 한다.
③시간이 지날수록 benefit 가치는 높아져야 한다.
 
위 속성에 해당하는 것이 무엇일까? C.K? 마일리지? 낮은 수수료? 그 어떤 것도 위 세가지 속성을 모두충족하지 못한다. 체계적으로 수집되고 분석된 고객행태 및 고객 VoC 정보는 어떨까?
 
메이커스에게 유의미한 데이터를 제공하는 benefit을 추천한다. 본인의 메뉴가 어떤 단체(금융, 산업체, 서비스업 등)가, 어떤 연령대가, 어떤 성별이 선호하는지 그리고 음식에 대한 평가는 어땠는지 등을 benefit으로 제공하자. 다른 FS 사업자에게 받을 수 없는 매력적인 데이터다.


C: 물류 및 서비스 : 고객의 생생한 목소리를 체계화하라


음식 맛을 최대한 살리는 온도를 유지하면서 제시간에 배송하고, 먹기 좋게 서비스하기 위해서는 메이커스 뿐 아니라 물류와 서비스에 참여하는 담당자들간 협업이 매우 중요하다. 이를 위한 시스템은 1편의 Communication과 Collaboration에서 어느 정도 설명했으니 생략하기로 한다. 다만 여기에 꼭 추가해야 하는 시스템이 있다. 시스템이라고 하기에는 너무 간단한 작업(?)이다.
 
이 부분은 FS 업체가 모두 혈안이 되어 모으고자 하는 값진 데이터다. 각 메뉴별 전체적 만족도 뿐만 아니라 밥, 김치찌개, 오뎅조림, 김치, 나물 중 어떤 것이 맛있었는지, 서비스는 어떠한지에 대한 고객의 목소리를 취합해야 한다. 

이를 통해 '메뉴 제시 및 추천 → 조리 → 물류 및 서비스 → 고객 취식 → 고객 반응'까지 처음부터 끝까지 연결된 데이터를 알 수 있을 것이다. VoC를 수집하고 분석하지 않는 것은 마치 시험본 후 점수를 확인하지 않는 것과 같다. 최소한 점수 확인과 오답 노트까지는 만들자. 

VoC 측정 하는 방식은 크게 3가지 정도가 있다. 

첫째 잔반량을 체크하는 방식이다. 음식 맛이 없으면 남기는 것은 상식이다. 잔반량 측정은 세부 메뉴까지 만족도 파악이 가능한 좋은 방법이지만 현실적인 문제점이 있다. 음식이 부족해서 잔반량이 없을 수도 있다. 이는 오히려 고객이 불만족 상태이다. 상황을 왜곡할 수도 있다. 또한 남은 잔반을 고객들이 가져가는 경우가 많다. 이를 막을 경우 오히려 손실이다. 잔반 처리 비용 뿐만 아니라 야박하다는 말도 들을 수 있다. 또한 누가 잔반량을 체크할 것인가. 모든 게 돈이다. 

두번째는 고객 담당자에게 사후적으로 만족도를 문의하는 것이다. 이 부분은 담당자의 성향에 따라 편향된 VoC가 나올 수 있다. 여러분도 여러차례 만족도 조사를 받아본 적 있을 것이다. 솔직히 이야기하기 쉽지 않다. 
고객 반응 조사를 위한 거치형 태블릿PC 예시, 출처: 동아엑스퍼츠
세번째는 취식 현장에서 직접 VoC를 취합하는 방식이다. 고가의 KIOSK보다 거치형 테블릿으로 현장 곳곳에서 쉽게 VoC를 취합할 수 있다. 실제 취식을 하는 사람이 만족도와 VoC를 남기는거니 내용에 가감이 없다. 또한 가급적 많은 의견을 취합하기 위해서는 VoC를 입력하는 사람에게 무작위로 상품권 등을 주는 등 게임적 요소 등을 도입할 것을 권고드린다. 이로 인한 고객 흥미와 만족은 덤이다. 

고객 반응 데이터가 축적되면 특히 메이커스에게 중요한 정보가 될 것이라 생각된다. 가급적 별도의 인건비가 들지 않고 체계적 데이타 축적이 가능한 세번째 방안을 권고드린다.

달리셔스의 Core Biz System 중 플랫폼 관리, 메이커스 관리, 물류 및 서비스 관리 시스템에 대해 의견을 제시해봤다. 다음 회에서는 고객 관리, 마케팅, 영업, 서비스 등 Core Biz System의 나머지 영역과 고객이 직접 대면하고 이용하는 Front System, 회사 운영의 근간이 되는 ERP 등에 대해 논의할 예정이다. 

필자 = 동아엑스퍼츠 정성철 대표 
동아엑스퍼츠는 동아일보의 컨설팅 그룹으로 고객의 요구사항에 적합한 검증된 컨설턴트 추천 및 시스템 구축 서비스를 제공하고 있다. 검증된 선도 기업 출신의 업계 전문가와 글로벌펌 출신의 컨설턴트가 모여 ‘이슈별 Pin-Point 전문가 자문’, ‘컨설턴트 매칭’, ‘이커머스, 빅데이터 및 인공지능 플랫폼 전문 개발’ 등을 제공하고 있다.



정리 = IT동아 권명관 기자
tornadosn@itdonga.com

*달리셔스에 대한 성장 아이디어, 조언, 따끔한 충고 등 의견을 가지고 계시다면, inter-biz@naver.com 으로 메일을 부탁드립니다.
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