메타버스와 웹3.0이 디지털경제의 새로운 화두로 부상했다. 이를 기반으로 한 비즈니스 모델들이 다양한 모습으로 탄생하며 새로운 인터넷 세상을 열고 있다. 그렇다면, 메타버스와 웹3.0을 표방하는 뉴 비즈니스 모델은 고객들에게 어떤 가치를 제공하고, 또 기존의 비즈니스 생태계에는 어떻게 영향을 미칠까? 최근 떠오르고 있는 메타버스·웹3.0 기반의 스타트업과 뉴 비즈니스 모델의 이해를 통해 다가올 새로운 인터넷 세상의 모습을 그려보자. <편집자 주>

 

 

[뉴스투데이=노재범 성균관대 학부대학 초빙교수] 디지털 트윈은 실제 세계의 물리적 대상이나 시스템을 디지털화하여 실시간 모니터링과 분석을 가능하게 하는 기술이다.

 

최근 글로벌 소매유통 기업들은 이 기술을 다양한 운영 활동에 적용하여 전통적인 경영방식을 새롭게 바꿔나가고 있다.

 

이번 편에서는 디지털 트윈을 활용해 운영 활동 전반을 혁신하고 있는 주요 소매유통 기업사례를 살펴보겠다.

 

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• 아마존 - 디지털 트윈 활용해 ‘재고 관리와 공급망 운영의 최적화’ 실현

 

소매유통 기업들이 디지털 트윈을 활용해 혁신하고 있는 대표적인 분야는 ‘재고 관리와 공급망 운영의 최적화’다.

 

소매유통 기업은 이 기술을 기반으로 상품의 재고 수준, 위치, 상태 등을 실시간으로 모니터링하고, 재고 부족이나 과잉 재고를 예방하며, 배송 및 보관 비용을 줄일 수 있다.

 

 

디지털 트윈 기술을 물류센터에 도입한 아마존(Amazon)이 좋은 예다.

 

아마존의 물류센터에서는 수많은 상품이 입고, 보관, 출고되는데, 이 회사는 디지털 트윈을 활용해 각 상품의 위치와 수량을 실시간으로 모니터링하고 있다.

 

이를 통해 물류센터의 직원들은 상품 위치를 빠르게 파악하고 필요한 아이템을 신속하게 찾아내며, 재고 수준을 정확히 예측하여 적절하게 유지할 수 있다.

 

또, 아마존은 디지털 트윈을 활용하여 공급망의 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 잠재적인 공급망 문제에 대한 대응책을 사전에 준비하고 있다.

 

예를 들어, 특정 제품의 수요가 갑자기 증가할 경우, 공급망을 어떻게 조정해야 효과적으로 대응할 수 있는지를 예측하고 해결방안을 마련한다.

 

아마존 외에도, 타깃(Target), 베스트 바이(Best Buy), 이케아(IKEA) 등은 디지털 트윈 기술을 활용하여 재고비용을 절감하고 공급망 운영을 최적화하는 기업사례로 손꼽힌다.

 

 

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• 월마트 - 매장 레이아웃, 상품 배치, 에너지 관리 등 ‘매장 운영 최적화’에 디지털 트윈 활용

 

글로벌 소매유통 기업들이 디지털 트윈을 활용해 혁신하고 있는 또 다른 분야는 ‘매장 운영의 최적화’다.

 

소매유통 기업은 물리적 매장의 디지털 트윈을 구현함으로써 매장 내 고객의 동선, 제품 배치의 효과, 매장 환경(예: 조명, 온도 등)에 대한 데이터를 수집·분석하고, 이를 기반으로 매장의 레이아웃과 판매 전략을 효과적으로 조정할 수 있다.

 

예를 들어, 월마트(Walmart)는 디지털 트윈을 활용하여 실제 고객의 매장 내 동선을 추적·분석하고, 상품의 가시성과 구매 가능성을 높이는 매장 및 상품 배치를 결정한다.

 

또한, 계절별 행사 또는 주요 이벤트를 위한 매장의 변경 사항을 다양하게 시뮬레이션하여 최적의 배치를 찾아내기도 한다.

 

이와 함께, 월마트는 매장의 조명, 난방, 냉방 시스템 등 에너지 소비 패턴을 추적·분석하여, 에너지 관리 비용을 절감하는 데 디지털 트윈 기술을 사용한다.

 

 

한편, 홈 디포(Home Depot), 세포라(Sephora), 로우스(Lowe’s) 등의 소매유통 기업들도 매장 디자인과 고객 서비스 프로세스 개선을 위해 디지털 트윈을 활용하고 있다.

 

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• 테스코, 노드스트롬 등 - 디지털 트윈 활용해 ‘수요 예측과 대응 계획 수립’에서 효과 얻고 있어..

 

또한, 글로벌 소매유통 기업들은 디지털 트윈을 도입해 ‘수요 예측과 대응 계획 수립’을 효과적으로 추진하고 있다.

 

영국의 대형 소매업체인 테스코(Tesco)가 대표적인 예다. 이 회사는 디지털 트윈 기술을 통해 수요 변화를 더 정밀하게 예측하고, 이에 대응하는 공급망 및 재고 관리 전략을 효율적으로 설계하고 있다.

 

테스코는 판매 데이터, 고객 구매 패턴, 계절 변화, 마케팅 활동 및 경제적 요인 등 다양한 데이터 소스를 활용해 디지털 트윈 모델을 구축한다.

 

그 후, 특정 이벤트나 계절 변화에 따른 수요를 예측해 상품의 주문, 제조, 배송 일정을 최적화하고, 예상치 못한 수요 급증이나 공급 지연 상황에 대비한 대응 계획을 사전에 수립한다.

 

 

또 다른 예로, 디지털 트윈 기술을 사용하여 패션 소매 분야에서 수요 예측과 대응 계획 수립을 효과적으로 추진하고 있는 노드스트롬(Nordstrom)을 들 수 있다.

 

이 회사는 고객 구매 데이터, 패션 트렌드, 계절 변화, 그리고 소셜 미디어 분석 등 다양한 데이터 소스를 통합하여 디지털 트윈 모델을 구축한다.

 

그리고, 이를 바탕으로 패션 아이템의 미래 수요를 예측하여, 인기 상품을 적시에 적절한 수량으로 준비하고 있다.

 

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• 디지털 트윈은 ‘개인화된 마케팅 전략 수립’에도 유효한 도구

 

마지막으로, 디지털 트윈은 소매유통 기업이 ‘개인화된 마케팅 전략 수립’에 활용할 수 있는 효과 높은 도구이기도 하다.

 

예를 들어, 나이키(Nike)는 디지털 트윈을 활용해 고객의 쇼핑 패턴과 선호도를 분석해 맞춤형 제품을 추천하고, 개인화된 마케팅 전략을 수립하여 고객 만족도를 향상하고 있다.

 

스타벅스(Starbucks)는 고객의 구매 패턴과 매장 내 체류 시간을 분석해 개인화된 마케팅 전략과 매장 경험을 제공하고 있으며, 맥도날드(McDonald’s)는 고객의 주문 패턴을 분석하여 빠른 서비스 제공과 맞춤식 메뉴 추천에 디지털 트윈 기술을 활용한다.

 

 

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• 국내 기업 - 높은 초기 비용, 기술적 복잡성, 데이터 보안 등의 한계 고려해 점진적으로 추진

 

디지털 트윈 기술은 소매유통 기업에 많은 혜택을 줄 수 있지만, 도입 시 여러 한계와 문제점을 고려해야 한다.

 

먼저, 높은 초기 비용과 기술적 복잡성이 주요 장애물로 작용할 수 있다. 또, 대량의 데이터 관리와 보안도 중요한 고려 사항이다.

 

따라서, 디지털 트윈을 도입하려는 국내 소매유통 기업들은 소규모 프로젝트로 시작해 점진적으로 확장하는 단계적 접근 방식을 따라야 한다.

 

또한, 소매유통 기업은 데이터를 안전하게 처리하고 보호할 수 있는 체계를 마련해야 한다.

 

마지막으로, 디지털 트윈은 현실을 완벽하게 반영하지 못할 수 있어, 모델의 정확성을 지속적으로 검토하고 개선하는 작업을 반드시 수행해야 할 것이다.

 

[정리=최봉 산업경제 전문기자]

 

 

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