반품 특화 물류 서비스, 부메랑 리턴
리터놀, 이커머스 반품 문제 해결을 위한 도전
이커머스 시장이 성장함에 따라 반품 문제는 업계의 고민거리로 떠오르고 있다. 이커머스 업체들은 고객 유치를 위해 반품 정책을 완화하고 있지만, 이는 수익성 악화로 이어지기도 한다. 이러한 상황에서 반품 물류 전문 스타트업 '리터놀'이 주목받고 있다. 리터놀은 '부메랑리턴' 서비스를 통해 이커머스 업체들의 반품 문제 해결에 나섰다.
출처: 부메랑리턴 서비스 공식 홈페이지반품 문제, 리터놀이 해답을 제시하다
리터놀의 '부메랑리턴'은 반품 물류 전 과정을 아우르는 서비스다. 반품 수거부터 검품, 재포장, 폐기까지 모든 단계를 처리한다. 반품 택배 1건당 최저 1,800원이라는 저렴한 가격으로 서비스를 제공하며, 의류, 건강식품, 화장품 등 다양한 품목의 반품을 처리한다.
리터놀의 윤대건 대표는 반품 서비스의 핵심으로 '가격'과 '검품 속도'를 꼽는다. 반품은 배송과 달리 속도보다는 가격이 중요하며, 반품 상품의 신속한 검품과 양품화 여부 판단이 관건이라는 것이다. 리터놀은 머신러닝과 머신비전 기술을 활용해 가격은 낮추고 서비스 수준은 높이겠다는 계획이다.
검품 과정 혁신, 머신러닝으로 해법을 찾다
리터놀은 경기도 군포에 위치한 검품센터에서 하루 최대 2,000건의 반품을 처리한다. 전문 인력이 꼼꼼한 검품을 진행하며, 간단한 수선과 화학처리로 양품화가 가능한 상품도 처리한다. 이 과정에서 작업자는 반품 사유를 분류하고 사진 촬영을 진행하는데, 이 데이터는 머신러닝 학습에 활용된다.
윤 대표는 머신러닝을 통해 초보자도 명확한 기준에 따라 검품을 진행할 수 있게 될 것이라고 설명한다. 현재 약 2만 건의 데이터를 확보했으며, 30만 건 이상이 모이면 유의미한 결과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 연말까지 100만 건의 데이터 확보를 목표로 하고 있다.
이커머스 소비자 경험 솔루션을 향한 비전
리터놀은 현재 반품 물류 서비스와 함께 검품 비전 솔루션 연구개발도 진행하고 있다. 제품 바코드 인식, 무게와 부피 측정 등을 자동화해 검품 작업을 보다 효율적으로 만들 계획이다.
윤 대표는 "반품은 단순히 물류만의 문제가 아니다"라고 강조한다. 반품은 이커머스 소비자 경험 전반에 영향을 미치며, 구매 심리 장벽 제거, 재구매, 시착 서비스 등 마케팅 활동과도 연결된다는 것이다. 리터놀은 이커머스 플랫폼과 셀러가 신뢰성 높은 반품 정보를 제공할 수 있도록 백오피스 서비스를 강화해 나갈 예정이다.
리터놀은 이커머스 업계의 반품 문제 해결을 위해 도전을 시작했다. 저렴한 가격과 신속한 검품, 그리고 머신러닝 기술을 활용한 효율적인 반품 처리는 리터놀만의 차별화 포인트다. 나아가 리터놀은 단순 물류를 넘어 이커머스 소비자 경험 솔루션으로 성장하겠다는 비전을 제시하고 있다. 리터놀의 도전이 이커머스 업계의 반품 문제 해결과 고객 경험 향상에 기여할 수 있기를 기대해 본다.
추가로, 윤대건 대표님과 세일즈팀의 고건님을 직접 인터뷰 하였다. 아래는 인터뷰 내용 중 일부를 발췌한 것이다.
[윤대건 대표님 인터뷰]
Q. 리터놀이 다른 반품 처리 솔루션과 어떻게 다른가요? 특별한 기능이나 장점이 있나요?
A. 먼저 저희 외에는 모두 부가서비스로 반품을 취급하고 있습니다. '반품만' 분리해서 처리하는게 중요한 이유는 다른 프로세스들과의 효율성 문제입니다. 수배송, 보관, 판매 모든 부분에서 판매 때와 반품 때는 다른 논리가 적용됩니다. 이 두가지를 같이 하는 것은 한정된 자원(장소, 인력, 자금)을 나눠쓰겠다는 것이고, 결국 '판매'가 중요하기 때문에 '반품'관련한 자원할당은 우선순위에서 밀립니다.
Q. 현재 2만건의 데이터 쌓았고, 30만건 이상 넘어가면 머신러닝 학습을 통해 유의미한 결과를 낼 수 있을 것이라 하셨는데, 반품상품 검사 자동화 기술에 대한 설명 및 특허 등 에 대해 알려주세요.
A.
- 자동화 기술: 공장자동화 영역에서 생산품질 검사에 사용되는 장비 중에 검사원가 10원 아래인 장비들을 골고루 검토하고 있습니다. 현재 센터에는 중량과 부피 검사를 하고 있으며, 검품원과 인공지능과 협력하는 Co-pilot을 구축하고 있습니다. 지금은 하루에 2,000장 수준의 이미지가 쌓이고 있습니다. 이런 실제 운영 데이터가 이미지 분류, 이미지추론에 대한 머신러닝 학습데이터로 구축되고 있습니다.
- 현재 역물류 관련하여 총 7건의 특허가 출원되어 있습니다.
- 응용기술 연구와 개발에 집중하고 있고, 요소기술은 산합협력, 정부출연연구소와 기술협력을 통해서 해결하고 있습니다. 현재 ETRI, 경북대학교, 한국외국어대학교, 인하대학교 등과 교류하고 있습니다.
Q. 리터놀 팀의 장점과 특징은 무엇인가요?
A.
- 물류는 이커머스를 때어놓고 볼 수 없습니다. 제가 이커머스 총괄을 수행한 경험이 있기 때문에 시장 관점으로 물류를 해석합니다. ‘반품’은 물류에서도 마이너한 부분이고 들어가는 공수에 비해서 돈안되고 귀찮은 부분이라 직접해결할 의지는 적은 반면, 남이 해결해준다고 하면 아주 반가워하는 영역이기도 합니다.
- 우리팀의 물류 전문가들의 경력을 합산하면 30년이 넘어서 도메인에 대한 지식과 경험이 풍부하고 물류전문가들과 활발히 교류하는 개방적인 조직 문화를 가지고 있습니다.
- 제가 채용할 때 가지고 있는 기준은 디지털 리터러시입니다. 채용 온보딩 중 DB 구조를 리뷰합니다. 우리팀은 저포함 8명 중에 6명이 기획이 가능하고, 이와 더불어 개발 및 노코드 개발 가능한 인력입니다. DB구조를 알고 있기 때문에 원하는 데이터가 있는지 없는지를 알 수 있고, 있다면 데이터를 들여다보고 조합해볼 수 있기 때문에 빠른 실행과 테스트가 가능합니다.
- 구성원 중 2명은 산업공학 백그라운드를 가지고 있습니다. 작업 분석과 개선 역량도 확보하고 있습니다.
Q. 리터놀의 앞으로의 3개년 마일스톤은 어떻게 되나요?
A.
리터놀은 '모든 것을 제 자리로(Return All to their own purpose)'라는 미션을 가지고 있습니다. 상품은 생산자에게는 ‘수익’을, 사용자에게는 ‘사용’을 목적으로 생산됩니다. 폐기를 하는 것은 상품 생산 목적을 잃어버리는 일입니다. 반품을 혁신하여 상품 생산의 본래 목적을 성취하는 것이 우리팀의 첫번째 Phase가 될 것입니다.
그리고 반품이 CS센터에서도 큰 괴로움이 있습니다. 반품에 대한 데이터를 획득할 수 있다면 CS문제도 상당히 해소할 수 있습니다. 리터놀은 반품에만 머무는 것이 아니라 커머스의 CX 솔루션 기업이 되고자 합니다.
그리고 인공지능을 활용하여 반품율을 낮추기 위한 과제들도 어느 순간에는 티핑포인트를 넘을거라고 봅니다. 우리는 그런 세상이 오는 것을 환영하고, '필요한 만큼 생산되는 소비문화'를 만드는(like 파타고니아 같은 기업을 백업하는) 기업이 되고자 합니다.
[세일즈 팀의 고건님 인터뷰]
Q. 리터놀 스타트업에 합류하게 된 계기는 무엇인가요?
A. 처음에 2017년도 쯤에 대건님을 독서 모임에서 처음 만나게 되었습니다.
그 이후로 서로 각자 회사 생활을 하면서 중간중간에 만나서 인사이트를 공유하는 자리를 가지곤 했었는데요. 그러다가 2022년도 가을쯤 스타트업 사업에 대해서 얘기를 나누던 중 대건님이 이전 회사에서 이커머스 총괄을 하면서 반품에 대해나 문제를 겪었던 사례를 통해 이걸 국내에 하는 곳이 없으니 우리가 해보자 해서 합류하게 되었습니다. 그리고 제 성격상 새로운 걸 창조해 내는 걸 좋아해서 초기 스타트업의 리스크에 대해 큰 거부감이 없었습니다.
Q. 리터놀의 제품이나 서비스를 사용하는 고객들로부터 어떤 피드백을 받고 있나요?
A. 매번 신경 써줘서 고맙다. 많은 불편을 해소해 줘서 고맙다는 피드백을 받고 있으며
안 좋은 평가는 아직 단 한 번도 없는 상태입니다.
리터놀에서는 계약에서 끝났다고 고객사들을 소홀히 하지 않고
한 사례로는 사업을 중단하신 고객사분들도 아직까지 만나서 연락하면서 새로운 사업이 잘될 수 있도록 고객 개발팀에서는 아낌없는 인사이트와 파트너사들을 연결해 드리고 있습니다.
이렇게까지 하는 이유는 고객사의 어려움을 같이 공감하고 듣고 매출 성장을 도와드리면 반품량도 자연스럽게 증가하는 win - win 구조이기 때문입니다.
Q. 리터놀에서 앞으로도 어떤 부분에 기여하고 싶은지, 포부가 궁금합니다.
A. 저는 개인적으로 제 역할인 세일즈 파트에서 회사의 성장 곡선이 하향되지 않도록 하는 게 제 개인적인 미션이긴 합니다. 그러기 위해 지속적인 고객사 시장 발굴과 니즈를 듣고 맞춤으로 서비스를 개선하는 데 집중할 생각입니다 :)
