라스트마일 비용 문제를 실제로 풀어낸 기업들의 접근 방식을 보면 크게 두 갈래로 나뉜다. 거점을 늘리는 방식과, 경로를 똑똑하게 짜는 방식이다. 두 접근을 함께 쓰는 경우도 많아, 실제로는 여러 방법을 조합해 문제를 해결하는 경우가 대부분이다.
마이크로 풀필먼트 활용 사례
도심 곳곳에 소형 물류 거점(마이크로 풀필먼트 센터)을 배치해, 대형 물류센터에서 소비자까지의 거리를 줄이는 방식이다. 이 방식은 신선식품이나 당일배송처럼 배송 시간이 중요한 서비스에서 특히 효과가 크다.
라우팅 기술을 활용한 사례
여러 배송 건을 하나의 경로로 묶어 최적 순서로 방문하도록 계산하는 라우팅 알고리즘을 적용해, 기사 1인당 처리 건수를 늘리는 방식이다. 실시간 교통 상황을 반영해 경로를 재계산하는 수준까지 발전한 경우도 있다.
픽업 락커·편의점 수령 활용 사례
개별 방문 대신 소비자가 지정된 장소에서 직접 수령하도록 유도해, 재방문 리스크와 인건비를 동시에 줄이는 접근이다. 특히 부재중 재배송 비율이 높은 지역에서 효과가 크게 나타난다.
효과 측정 지표를 미리 정한다
최적화 시도를 도입하기 전, 건당 배송비, 재배송률, 배송 완료 시간 같은 지표를 기준선으로 정해두면 이후 개선 효과를 명확히 비교할 수 있다.
여러 방법을 조합한 사례
실제로 효과를 크게 본 기업들은 한 가지 방법만 쓰지 않는다. 도심 지역은 마이크로 풀필먼트로 거점을 촘촘히 배치하고, 외곽 지역은 라우팅 최적화로 이동 효율을 높이며, 부재중이 잦은 주소는 픽업 락커로 유도하는 식으로 지역별·상황별로 다른 전략을 조합해 적용한다. 하나의 정답을 찾기보다, 배송 데이터를 분석해 지역별 최적 조합을 찾는 접근이 실무에서는 더 효과적이다.
FAQ
Q. 마이크로 풀필먼트와 라우팅 기술 중 뭐가 우선인가요?
배송 밀도가 낮은 지역이라면 거점 분산(마이크로 풀필먼트)이, 밀도는 있지만 경로가 비효율적이라면 라우팅 기술이 우선순위가 높다.
Q. 소규모 업체도 라우팅 기술을 도입할 수 있나요?
클라우드 기반 라우팅 SaaS를 활용하면 대규모 투자 없이도 도입이 가능하다.
Q. 여러 방법을 동시에 도입하는 게 오히려 복잡하지 않나요?
초기에는 관리 부담이 있을 수 있지만, 지역별 배송 데이터를 기반으로 단계적으로 적용하면 관리 복잡도를 줄일 수 있다.
핵심 요약
라스트마일 최적화는 거점을 늘리는 마이크로 풀필먼트, 경로를 최적화하는 라우팅 기술, 방문 자체를 줄이는 픽업 락커 세 가지 방향으로 이뤄진다. 배송 밀도와 서비스 특성에 따라 우선순위를 정하고, 여러 방법을 조합하는 것이 실무적으로 효과적이다.
결론
한 가지 방법만으로 해결되지 않는 경우가 많아, 지역별 배송 밀도를 먼저 분석하고 그에 맞는 조합을 설계하는 게 실질적인 접근이다.