1. 자라(ZARA) 소개
자라(ZARA)는 스페인의 패션 브랜드입니다. 어찌보면 데이터와 크게 상관 없어 보이기도 합니다.
하지만 자라는 기존의 일반적인 패션 업체들과 다르게 핵심 경쟁력을 속도로 정의하고 속도 기반의 차별화된 경쟁력을 구축한 독보적인 회사입니다. 속도를 통해 차별화된 경쟁력을 갖추고 매출과 이익을 극대화하는 자라의 데이터 전략을 보면
고객 경험과 비지니스 혁신에 데이터가 어떻게 활용될 수 있는지 인사이트를 얻을 수 있습니다.
2. 패션기업 자라(ZARA)의 두가지 질문
스페인의 자라는 Fast Fashion 기업입니다. 패션 브랜드는 보통 한 시즌 상품을 6개월에서 1년전부터 기획하고 디자인해서 생산, 유통 과정을 거쳐 매장에 진열하고 판매합니다. 그래서 패션업계는 유행에 맞는 옷을 만들기보다는 유행을 예측하고 트렌드를 만들어내는 산업입니다.
자라의 데이터 전략은 두가지의 큰 질문에서 시작했다.. 여기서의 질문은 다시 말하면 경영진이 해결하고 싶은 가장 큰 두개의 고민입니다.
첫번째 질문은 “어떻게 하면 재고를 늘리지 않고 매출을 극대화할 수 있을까?” 였습니다.
자라는 디자인에서 생산까지 걸리는 시간을 전체 시간을 획기적으로 줄이는 방식을 고민했습니다. 현재 가장 유행하는 트렌드의 상품 중심으로 생산하고 싶어했습니다. 기존 패션업체들과 비슷하게 생산 주기가 2~3개월이라면? 시즌이 이미 바뀌어버려 인기많은 상품을 더 팔기도 어렵고 남은 상품은 처리하기 어렵겠죠. 인기가 많은 상품이 조기 품절되었는데 추가 생산이 어려우면 매출 기회를 잃게 됩니다. 반대로 인기가 없는 상품은 당연히 팔리지 않으니 부진 재고로 남습니다. 문제는 아무리 트렌드 예측을 하더라도 매장에 상품을 진열하기 전까지는 어떤 상품이 인기가 많을지 예측하기 어렵다는 것입니다. 따라서 사전 예측만으로는 디자인별로 적정한 생산량을 맞추기 어렵고, 무조건 재고가 발생할 수 밖에 없습니다.
그런데 그거 아시나요? 패션업계의 이익은 절대적으로 정상가로 판매하는 제품의 비중과 안팔리는 재고가 얼마나 남아있느냐에 달려있습니다. 따라서 잘팔리는 상품을 최대한 많이 생산해서 팔고, 안팔릴 상품은 조기에 할인을 해서라도 빠르게 재고 소진하는 것이 이익입니다.
생산 주기를 획기적으로 단축하고 매장에 빠르게 진열하는 프로세스를 구축할 수 있다면 각 지역별로 잘 팔리는 상품을 확인하고 그에 맞춰 생산과 배송을 진행할 수 있게 되고, 제품이 팔리는 수량에 따라 생산량을 조절할 수 있게 됩니다. 매출을 극대화하면서도 재고를 최소화할 수 있다고 생각한거죠.
자라의 두번째 질문은 “어떻게 하면 동일한 판매 수량으로 최대의 이익을 낼 수 있을까?”하는 것이었습니다.
위에서도 언급한 것처럼 당연히 할인 없이 정상가로 판매하는 비중이 클 수록 이익은 더 커지게 됩니다. 그럼 할인은 언제 할까요? 잘 팔리지 않은 상품을 할인으로 팔게 되죠. 정상가로 팔리지 않는 상품은 부진 재고가 되기 전에 할인폭을 키워 시즌안에 판매하는 것이 이익입니다. 할인 상품은 재고는 줄이지만 이익을 줄이게 되고, 다른 정상 판매 상품의 매출에 영향을 줄 수도 있습니다.
3. 두가지 질문에 대한 자라(ZARA)의 해법
결국 위의 두가지 질문을 해결하려면 잘 팔리는 상품 위주로 생산을 하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 그래서 자라는 매장에서 실제 고객들이 입어보고 구매하는 상품의 실시간 데이터 수집과 분석을 위한 빅데이터와 디지털 혁신에 자원을 집중하기로 결정합니다. 각 업무 담당자의 경험과 직관보다는 데이터 기반으로 전체 SCM 의사결정을 하기로 한거죠.
전세계 수천개에 달하는 매장의 POS 기기, 온라인 판매, 설문 조사, PDA 등으로부터 실시간으로 데이터를 수집하는 시스템을 구축했습니다. 그리고 본사에 있는 전문 데이터 분석가들이 각 지역으로부터 모아진 데이터를 분석해 각 조직별로 전달하여 데이터 기반으로 고객의 반응을 파악하고 대응할 수 있는 Quick Response 시스템을 구축했습니다. 의류에 RFID를 부착하여 매장에 재고가 어디 있는지 빠르게 확인하고 고객들이 어떤 상품을 주로 만져보고 입어보는지도 확인할 수 있게 했습니다. 매장과 물류 창고에 재고가 어느정도 인지의 재고 정확도도 올라가게 되었고 상품의 인기도를 실시간으로 측정할 수 있게 된 것입니다.
여기에 디자인 선정 후 원자재 구매부터 생산, 출고, 진열에 이르는 공급망 리드타임도 3주까지 줄였습니다. 기존 업계 프로세스인 3~9개월 리드 타임과 비교해서 획기적인 경쟁력을 갖추었습니다. 시장의 트렌드를 빠르게 캐치하는 빅데이터 기술과 분석, 그리고 전 부서가 조직적으로 빠르게 고객의 반응에 대응하는 애자일한 공급망 혁신을 통해 자라는 고객이 원하는 상품을 빠르게 생산하여 공급함으로써 판매량과 이익을 증가시키며 재고를 줄이는 목적을 달성했습니다.
4. 빅데이터 활용 전략
흔히 빅데이터 전략을 수립할 때 이런 질문을 하는 경영자들이 많습니다.
“우리가 어떤 데이터를 가지고 있나요?”
“우리 데이터로 무엇을 할 수 있나요?”
“빅데이터를 하면 비용이 얼마나 드나요?”
즉 보유한 데이터의 양과 투자 비용에 초점을 맞추거나 확보해야 하는 데이터에 초점을 맞추기 쉽습니다. 하지만 질문이 잘못되면 답을 찾을 수 없습니다. 데이터에 초점을 맞추면 열심히 데이터를 모을 방법과 분석 방법만 고민하게 됩니다. 결국 데이터의 수집과 분석시스템 구축에 힘을 쏟다 보면 기업의 가장 큰 고민을 해결하는 데이터의 활용 전략을 소홀하게 될 수 있습니다.
자라(ZARA)가 해결하고자 했던 두 개의 질문처럼 데이터가 아닌 비즈니스의 성과나 핵심 경쟁력 관점에서 해결해야 하는 최우선 과제에 초점을 맞추어 질문해야 합니다. 질문은 곧 달성하고 싶은 목적이 됩니다. 그 목적을 달성을 위해 데이터 전략이 필요하고, 그 전략이 결정되면 필요 데이터와 그 데이터의 수집 방식, 그리고 시스템과 기술 역량이 명확해집니다. 이것이 결국 디지털 혁신입니다.
모든 기업은 해당 기업만의 비즈니스 목적과 비전을 가지고 있습니다. 기업이 속해 있는 산업에 따라 제품과 서비스의 유형도 다르고 고객도 상이합니다. 같은 산업군에서 같은 비즈니스를 하더라도 기업은 항상 전략적인 차별화를 추진하여 핵심 경쟁력을 확보하려고 노력합니다. 데이터도 마찬가지입니다. 기업의 목적이 다 다르고 전략이 다른 것처럼 기업이 가져가야 하는 데이터 전략도 산업별로 다르고, 같은 산업 군 내에서도 어떤 차별화 포인트를 달성하기 위해 데이터를 활용할 것인지 고민해야 합니다. 데이터를 활용하는 목적이 달라지면 데이터의 수집과 분석 방식도 달라지게 되고, 필요한 인력이나 시스템도 달라집니다. 그러니 빅데이터 인프라를 구축하는데 얼마가 들지는 데이터를 통해 달성하고자 하는 목적을 먼저 명확히 하지 않으면 가늠하기 어렵습니다.
여러분의 기업 또는 조직의 가장 중요한 전략 과제는 무엇입니까?
고객의 마음을 얻고 고객 경험을 혁신을 위해 꼭 해결해야만 하는 것은 무엇입니까?
먼저 기업의 전략적 목표를 달성하기 위해 해결해야 하는 질문을 찾아보세요!
그 이후 질문에 대한 해답을 찾기 위해 또는 기업의 가장 큰 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터가 필요한지 고민해 보시기 바랍니다. 그 데이터는 어떤 방법으로 확보가 가능할까요? 데이터 확보를 위해, 또는 고객 경험 혁신을 위해 어떤 디지털 기술이 필요합니까?
데이터는 생산성을 향상 시킬 수도 있고 기업이 가진 Value-Chain 프로세스 혁신과 원가 절감에 도움을 줄 수도 있습니다. 무엇보다 제대로 수집되고 분석하여 얻어진 인사이트는 고객 경험과 브랜드 경쟁력을 올려주는 핵심 경쟁력이 될 수도 있습니다.
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