CJ올리브영이 진행하고 있는 물류혁신 방법론

CJ올리브영(이하 올리브영)이 지난 2024년 1년간 만든 매출은 약 4조7900억원이다. 1400여개 매장과 온라인몰, 퀵커머스 ‘오늘드림’ 등을 기반으로 만든 매출이다. 불과 10년 전만 해도 7000억원대였던 매출이 몇 배로 늘어났다. 

다르게 말하면, 그 시간 동안 판매를 위한 운영 전반이 치열해졌다. 상품 매입, 재고 관리, 수요 예측, 매장과 온라인 판매를 위한 물류, 반품 등 전반에 역량 강화가 필요했다.

올리브영 물류프로덕트팀 강민석 팀장은 25일 <바이라인네트워크>에서 주최한 ‘리테일&로지스 테크 컨퍼런스 2025’에서 지난 10년간 공급망 관리(SCM)와 물류에 일어난 변화를 짚었다. 올리브영은 재고에 대한 수요예측과 물류 등에서 운영 효율화를 위해 심혈을 기울이고 있다.

현재 올리브영이 운영하는 물류를 보면, 크게 두 축으로 나뉜다. 매장 물류와 온라인 물류다. 이를 위해 회사는 양지, 경산, 안성 3곳에서 B2B, B2C를 위한 물류센터를 운영하고 있으며, 오늘드림 서비스를 위해 마이크로 풀필먼트 센터(MFC) 22곳도 마련했다. 

올리브영은 지난 몇 년간 매장을 위한 B2B 물류를 고도화했다. 올리브영은 현재 양지센터와 경산센터를 중심으로 매일 약 300만건의 매장 물류용 캐파(CAPA)를 확보했다. 각각 매일 상품 200만여개, 100만여개다.

과거에는 DAS(Digital Assorting System) 와 PAS(Piece Assorting System)를 중심으로 운영했다면, 지난해 말 문을 연 경산센터에는 저회전 상품(SKU)를 공간집약적으로 운영할 수 있는 에어롭(Airrob) 시스템도 도입했다.

또 다른 한 축인 온라인몰 물류에 대해서도 시설과 설비를 확충하고 있다. 올리브영은 코로나가 유행한 2019년 이후로 온라인몰 매출이 크게 늘어났다. 지난해 기준 전체 매출의 26.4%가 온라인몰 매출이다. 

대표적인 예시가  MFC다. 올리브영은 지난 몇 년간 온라인 주문이 빠르게 늘어났으나, 양지 온라인 물류센터에서 더 이상 설비를 추가할 수 없는 상황에 부닥쳤다. 이 때문에 올리브영은 2021년 연희점 지하창고에서의 시범 운영을 시작으로 그해 강남에 MFC 1호점을 마련했다. 

온라인 주문 확대에 따라 센터와 MFC 내 설비도 늘리고 있다. 올리브영이 현재 온라인 주문을 처리할 수 있는 일 CAPA는 약 26만여개다. 강 팀장은 “올리브영의 온라인몰 주문은 2013년 기준 일 평균 약 3000여건 수준이었다면, 온라인 주문이 급격하게 증가한 2019년부터 다양한 설비를 마련하고 있다”고 설명했다. QPS(Quick Picking System), MAPS 등이 대표적인 예시다. MFC에서도 슈어소터 등 설비를 마련하고, 자체 엔지니어링으로 개발한 MAPS 등을 적용했다. 

이 과정에서 중요한 것 중 하나는 판매할 상품이다.  현재 올리브영은 판매 상품 대부분을 직매입한다. 이후 직매입한 상품을 양지, 경산, 안성 센터에 배치한다. B2B 물류는 경산과 안성에서 주로 처리하며, 양지 온라인센터에서는 온라인몰 주문 중 택배, 당일택배, 일요택배 물량을 처리한다. MFC에도 상품을 배치한다. 

올리브영이 재고 예측 이전 적용한 건 자동 발주 시스템이다. 올리브영은 이전까지 엑셀로 상품을 수동 발주했다. 이 과정에서 엑셀의 행만 41만8000개, 열이 145개일 정도로 발주의 난이도가 높아졌다. 특히 지난해 MFC를 7개 늘리면서, MFC 한 개를 추가할 때마다 1만9000행을 추가할 만큼 복잡도가 증가했다.

자동 발주 시스템에 대해 강 팀장은 “70~80%가 자동 발주”라며, “이전에 점주가 일일이 손으로 주문하다보니 비효율과 과적 등이 발생해 수요예측으로 발주를 진행하고 있다”고 설명했다. 또 최근 들어서 MFC에도 자동 발주를 적용했다. 향후 온라인몰에도 자동 발주를 적용할 계획이다.

수요 예측도 중요하다. 강 팀장은 “향후 올리브영에서 제일 중요하게 보는 건 AI 기반 수요예측”이라 강조하며, 현재 AI 기반 수요예측 모델을 만들고 다. 현재 머신러닝 및 통계를 기반으로 세일/ 평시 기간 별 다양한 수요예측 프로토타입을 자체 개발하고 있다.

현재는 수요 예측을 위한 변수 섹터를 정의하고, 없는 데이터를 수집하고 있는 단계로, 올리브영 내부적으로 발주 시점 후 21일까지 예측하는 걸 목표를 한다. 강 팀장은 “올영세일 등에는 수요 탄력도가 100%까지 올라가기 때문에, 자체 모델을 만드려 하고 있다”고 설명했다. 

또 시스템 기반 재고 의사결정 시스템도 현재 개발하고 있다. 강 팀장은 “채널별 자동발주 확대 결과를 두고 각 채널 별 수요예측 뿐만 아니라 매입 이후 판매 발생까지 계속 확인하고 트래킹해 시스템 기반으로 부진 재고까지 트래킹할 수 있는 시스템 기반 재고 의사결정 시스템을 만들고자 한다”고 말했다. 

올해 300만건 이상으로 성장할 것으로 예상되는 픽업 서비스에 대해서도 운영을 개선하려 하고 있다. 강 팀장은 “올리브영 내부적으로 분석한 결과,  “2024년 초 구매 가능 올영 매장 서비스를 리뉴얼해, 픽업 주문이 원활하도록 UI/UX 개선한 후 매년 주문이 100만건씩 늘어났다”며, “지난달 하단에 올영매장을 마련해 서비스를 강화하고 있다”고 설명했다.

이 과정에서 현장에 적재된 픽업 주문 관리 등을 고민하게 되면서, 이에 대해 태스크포스(TF)를 구성해, 오프라인-온라인 픽업 구매 여정을 개선하고자 한다. 

AI 기반 WMS 고도화도 계획 중 하나다. 현재 올리브영이 내부적으로 활용하는 WMS는 CJ대한통운을 포함해 크로스보더용 자체 개발 WMS까지 총 4개다. 강 팀장은 “현재 CJ대한통운과 협업하면서 B2C설비가 많아, 최적의 물성 등을 고려해 설비별 로드 밸런싱(Load Balancing)을 하고자 한다”고 계획을 밝혔다. 로드 밸런싱이란 물량을 실시간으로 파악해, 부하를 자동 분산하는 기술이다. 

올리브영이 내년부터 본격 확대할 글로벌 사업에 대해서도 대비하고 있다. 대표적인 예시가 글로벌 공급망 관리 시스템 개발이다. 강 팀장은 “새롭게 만드는 글로벌 발주 시스템으로 국내외 SCM 전체를 다 관리하면, 효율적으로 재고를 운영할 수 있을 것이라고 기대하고 있다”고 말했다.

글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network