임도근

역기획 과제

1. 배달의 민족 서비스 구성

음식점의 음식을 배달하는 서비스를 기존의 가게가 고용한 배달부로 연결된 고객과의 가치 사슬을 끊어서 고객과 단절하여 이 부분에서 새로운 가치를 만듦. 배달 서비스, 결제 서비스를 디커플링하여 '음식 배달', '가게 배달' 카테고리를 분리하되 '음식 배달'이란 배달의 민족이 주는 혜택을 미끼로 고객의 선택을 반강제하는 전략 구사.

1. 배달의 민족 BM

음식 고객에게는 배달료를, 가게에게는 판매 수수료 & 광고 노출 수수료를, 배달부에게는 매칭 수수료 명목을 공제하는 식으로 수익을 벌고 있음. 뿐만 아니라 앱내 광고 노출, B마트라는 배달 마트와 자체 PB 상품 판매 등 다양한 수익 모델을 만들고 있음.

1. 배달의 민족 불편한 점

음식 고객에게는 직접적인 불편함보다는 '음식 배달' 사용을 대가로 지급받는 쿠폰이 이점으로 다가오는 부분이 커보였다. 오히려 기존에 가게 번호를 찾아서 전화로 직접 주문해야하는 번거로움을 클릭 몇 번으로 결제까지 끝내는 방식이 고객에게는 편리함으로 다가왔으며 코로나라는 특수한 상황 속에서 많은 성장을 이뤄냈음. 하지만 음식 가게 입장에서는 판매대금에서 떼가는 수수료, 앱내 노출을 위한 광고 집행비 등 꽤 많은 부담이 가중되는 것으로 보임. 궁극적으로 이는 음식값 상승 압력으로 작용하여 고객들에게도 이러한 압력이 녹아든 가격을 지불해야하는 비판을 맞고 있음.

1. 유사 어플 및 비즈니스 모델

동종 업계에서 요기요, 쿠팡이츠 정도 남아있는 상황이며 특이하게 쿠팡이츠는 쿠팡의 메인 서비스인 로켓 배송을 위한 와우클럽에 가입했다면 주어지는 부가적인 혜택으로서 접근하고 있다. UI 측면이나 타기업과의 협업 측면에서 배달의 민족에 비해 부족한 면이 있지만 배달의 민족에서 추가적인 지불을 해야 받을 수 있는 무료 배송을 별도의 지불 없이 누릴 수 있다는 가격 경쟁 측면에서 위협을 가하고 있음.

동종 업계가 아니더라도 중개 플랫폼은 여러 업계에서 매력적인 비즈니스 모델로서 역할을 하고 있으며 그 예시로 택시 운송업에서의 카카오 택시를 들 수 있음. 예전의 콜택시는 택시 운송회사에 직접 전화를 걸어 배차를 받아야 했으며 GPS 기반이 아닌 탑승객이 위치를 어림잡아 알려주고 이를 택시기사에 알려주는 방식으로 운영했다. 하지만 카카오 택시는 GPS 기반으로 고객의 위치를 특정하고 목적지까지 알 수 있으며 결제도 간편하게 할 수 있다.

5. 역기획

그렇다면 이런 중개 플랫폼 서비스를 적용할 수 있는 서비스는 무엇이 있을까? 사실 특화된 분야에 대한 중개 플랫폼부터 숨고와 같은 범용성 높은 중개 플랫폼 등 중개 플랫폼은 이미 시장에 이미 많이 출시된 상황이다. 하지만 대부분 B2C 서비스를 제공한다는 점에서 B2B 성격의 중개 플랫폼 서비스는 생각해볼 수 있는 여지가 많을 것이다. 예를 들어 만화 미생에서 나온 포스코와 철강 제품 제조 회사 간 철강 주문 플랫폼 등 B2B 서비스를 들 수 있다. 식자재, 원자재 등 기업 단위에서 필요한 양과 수급 속도는 B2C의 그것과 많이 다를 것으로 생각한다. 이러한 부분에 대해 조금 더 심도 있는 분석이 이뤄지고 도메인 지식을 갖춘다면 B2B 전용 중개 플랫폼을 생각해볼 수 있으로 기대한다.

3주차 기획 과제

지난 주 SCAMPER 과제의 사례로 아테나헬스의 ChatGPT 도입으로 환자 개인의 의료 기록과 데이터를 빠르게 분석해 맞춤형 인사이트를 제공을 들었다. 이는 의사들이 반복적인 데이터 검토에 시간을 쏟는 대신 환자 치료에 더 집중할 수 있게 해준다. 이는 타겟 고객인 의사의 가치 사슬인 환자 의료 기초 검사 - 의료 데이터 취합 및 분석 - 문진 - 정밀 검사 - 진단 및 치료 중 의료 데이터 취합의 단계를 분리한 것이며 이를 통해 의사가 환자의 데이터를 취합하고 돌아보고 분석하는데 소요되는 시간의 상당 부분을 줄일 수 있었다.

이런 디커플링 전략은 다른 산업에서도 충분히 적용 가능하다. 예를 들어 소매점 매장 직원이 담당하던 고객 응대와 제품 추천을 AI 쇼핑 어시스턴트가 대체할 수 있다. 고객의 구매 이력, 취향, 최신 트렌드를 분석해 24시간 맞춤형 제품 추천과 스타일링 조언을 제공하는 것이다. 이렇게 되면 고객은 언제 어디서나 개인화된 쇼핑 경험을 즐길 수 있게 된다. 이러한 변화는 리테일 기업에서 인건비 절감, 운영 효율성 향상, 더 정밀한 고객 추천 서비스로 인하 고객 만족 향상 등으로 기업의 경쟁력을 강화하고, 실시간 데이터 분석을 통해 시장 변화에 더 빠르게 대응할 수 있게 해줄 것이다. 또한 온오프라인의 경계가 점점 흐려지면서 소비자들은 더욱 끊김 없는 서비스를 경험하게 될 것이다.

결국 생성형 AI를 통한 가치 사슬의 분리는 단순한 자동화를 넘어, 기업들이 핵심 역량에 더 집중할 수 있게 하고 고객에게는 더 나은 서비스를 제공하는 방향으로 산업을 변화시키고 있다. 앞으로 이런 기술 발전이 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 사회 전반의 디지털 전환을 가속화하며, 우리의 일상과 경제 구조에 깊은 변화를 가져올 것임에 분명하지만 장밋빛 미래처럼 모든 사람들이 긍정적으로 받아들일 수 있을 상황이 될 지, 아니면 극소수의 사람들만이 AI의 달콤한 과실을 맛보는 비관적인 상황이 도래할 지는 지켜봐야 할 것이다.