올리브영, AI 기반 배송 최적화 시스템 구축…물류 효율화 속도

자료 올리브영

CJ올리브영이 인공지능(AI) 알고리즘을 기반으로 한 배송 최적화 시스템을 구축하고 물류 운영 고도화에 나섰다. 단일 물류센터 중심 출고 구조에서 벗어나 주문을 여러 센터로 분산 처리하는 체계를 도입하면서 배송 속도와 운영 효율을 동시에 끌어올리겠다는 전략이다.

12일 유통업계에 따르면 올리브영은 최근 배송 최적화 프로젝트를 추진하고 시스템 구축을 완료했다.

시스템 핵심은 주문을 특정 물류센터에 고정하지 않고, 실시간 데이터를 기반으로 최적의 출고지를 자동으로 결정하는 것이다.

올리브영은 2025년 1월 비수도권 배송 효율을 높이기 위해 경산센터를 온라인몰 배송에도 투입하는 등 전국 단위 멀티 센터 체계를 구축했다. 물리적 물류 센터 확대에 이어 이를 효율적으로 운영하기 위한 시스템 효율화를 추진하기 위해 배송 최적화 시스템을 개발했다.

신규 시스템은 재고 현황과 양지·안성·경산 물류센터별 처리 용량, 권역별 배송 상황 등을 종합적으로 반영해 출고지를 유연하게 선택한다. 전체 주문 흐름을 실시간으로 제어하면서 주문 이후에도 운영 상황 변화에 따라 출고 센터를 재배정할 수 있도록 했다. 이를 통해 특정 센터에 물량이 집중되는 현상을 완화했다. 기존 수작업 중심 주문 재조정 과정도 상당 부분 자동화했다.

실제 성과도 나타나고 있다. 배송 최적화 시스템 도입 이후 고객 배송 경험은 전년 대비 평균 14시간 단축되고, 최대 일 출고량은 43.5% 증가한 것으로 나타났다. 반면 수작업 개입은 49.2% 감소하며 물류 운영 효율이 크게 개선됐다.

올리브영은 현재 물류센터 이원화 체계를 구축하는 데에서 더 나아가 물류 구조를 한층 고도화할 계획이다. 향후 하나의 주문을 3곳의 센터에서 나눠 처리하는 분산 출고 방식을 확대하고, 주문 단위를 넘어 상품 단위까지 배송을 분할하는 방향으로 발전시킨다는 구상이다.

여러 상품을 동시에 주문할 경우 재고가 확보된 상품부터 우선 출고하는 방식도 검토 중이다. 이를 통해 고객이 일부 상품이라도 먼저 받아볼 수 있도록 해 전체 배송 체감 속도를 단축하겠다는 전략이다.

이와 함께 재고 현황, 센터별 부하, 권역별 물동량 등을 분석하는 인공지능(AI) 기능도 지속적으로 고도화한다. 실시간 데이터를 기반으로 출고지를 보다 정교하게 결정하고 배송 예정일(ETA) 정확도를 높여 물류 효율성과 고객 경험을 동시에 강화할 방침이다.

올리브영 관계자는 “내부 물류 프로세스 효율이 높아지고, 고객 입장에서는 배송 리드타임이 더 짧아질 것으로 기대된다”면서 “센터 이원화 체계를 바탕으로 AI 기술을 고도화해 물류 효율을 높일 방침”이라고 말했다.

정다은 기자 dandan@etnews.com