제목 [산업동향] 국내 물류 빅데이터 기반 해외 시장제공 시스템 분석과 시사점
분류 성장동력산업 판매자 조현상 조회수 40
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데이터날짜 : 2022-03-15 
출처 : KISDI 
페이지 수 : 14 

비대면 경제의 급격한 성장에도 불구하고 중소셀러를 위한 맞춤형 마케팅 정보 및 판매 전략 제공 서비스는 미흡한 실정이며, 중소기업의 해외시장 진출 계획을 돕기위한 수출입 데이터 등의 물류 데이터 기반 해외 시장 정보 제공 시스템 구축을 위한 설계는 필수적인 상황이다. 이에 본 연구에서는 기존의 물류 데이터를 제공하는 국내 플랫폼들에 대한 분석을 통해 빅데이터 및 AI 기능을 활용하여 기존의 기능을 개선 하거나 새로운 기능을 추가할 수 있는 부분이 있는지에 대해 분석하였다. 국내의 여러 주요 서비스들 중 유료 회원 가입을 통한 추가 적인 기능을 제공하는 서비스들을 제공하고 수출 중소 셀러가 활용할 수 있는 서비스 분석 대상으로 KOTRA의 무역투자빅데이터, 한국무역통계진흥원(TRASS)이 제공하는 한국무역통계정보포털, 중소벤처기업진흥공단 (KOSME)에서 제공하는 고비즈 코리아, 한국무역협회(KITA)에서 제공하는 K-STAT을 선정하였다. 분석 결과, 전 체 기능 중에서 내부 및 외부의 통계 데이터의 제공이 약 94%에 이르는 반면, AI나 빅데이터 기반의 기능을 제공하는 것은 6%에 그치고 있고 실제 기능 구현에 활용된 기술도 빈도수 세기 기반의 기초적인 활용에 그치 고 있어 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용한 AI 및 빅데이터 기능을 통한 성능 개선에 대한 시도가 필요하다. I. 서 론 코로나-19에 따른 비대면 경제의 갑작스런 성장은 명품, 가전제품 역직구 시장등의 급격 한 성장과 더불어 기존 유통물류 분야의 패러다임을 급격하게 변화시키고 있다. 서울연구 원이 내놓은 연구에 따르면 2019년 한해에만 오프라인 소비는 8조 원이 줄어든 반면 온라인 소비는 4조 원이 증가하였으며 비대면 소비를 경험한 이들 중 80.1% 이상이 코로나의 종식 후에도 비대면으로 쇼핑 행태를 지속적으로 변화할 것이라고 응답했다 [1]. 또한 통계 청에서 2022년 발표한 자료에 따르면, 2021년 온라인 쇼핑 총 거래액은 192조 8,946억 원 으로 전년대비 21%나 증가하였으며, 이러한 금액은 관련 통계가 작성된 2001년 이래로 가 장 큰 수치로 기록되었다[2]. 특히 주목할 부분은 K-콘텐츠의 전세계적 유행으로 인한 역직구 시장의 성장이다. 역직 구란 해외 소비자가 국내 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 행태로 관세청의 조사에 따 르면 2019년 천만 건을 시작으로 2020년 이천만 건을 넘어섰으며 그 금액 역시 2016년 2 억 6,900만 달러에서 2020년 8억 달러로 3배 이상 급성장하였다. 화장품과 같이 한류의 영향이 큰 품목들이 수출 품목 상위를 차지하였으며 전자상거래를 통한 성장은 더욱더 커 질 것으로 전망되었다 [3]. 이러한 비대면 경제의 급격한 성장에도 불구하고 중소셀러를 위한 맞춤형 마케팅 정보 및 판매 전략 제공 서비스는 미흡한 실정이다. 한국무역협회에 따르면 국내 중소기업의 3.9% 만이 해외진출을 계획하고 있는 상황이며 국내 총수출액 5,269억 달러 중 B2C 전자상거래 를 통한 수출은 총수출 대비 약 0.03%에 그치는 것으로 나타났다. 또한 대기업에 비해 정 보력이 약하고 자본이 빈약한 중소셀러들은 바이어 발굴, 마케팅 비용, 물류비용, 환불 및 반품문제, 해외현지 정부규제 등이 수출 전략을 수립하기 위한 큰 장애물이라고 조사되었 다 [4]. 향후 2030년까지 세계 경제의 약 80%가 글로벌 시장화 될 것으로 전망되는 가운 데 이러한 저조한 중소기업의 해외시장 진출 계획을 돕기위한 수출입 데이터 등의 물류 데 이터 기반 해외 시장정보 제공 시스템 구축을 위한 설계는 필수적인 상황이다. 최근 방대한 양의 데이터와 이를 기반으로 한 빅데이터 및 인공지능 기술의 발전은 실시 간으로 수집되는 방대한 데이터를 분석하여 의미 있는 결과를 도출하고 이를 마케팅 전략 수립에 활용하거나 기업 전반의 의사결정 및 실행에 활용하는 데이터 기반 경영의 도입을 촉진시켰다 [5]. 데이터 기반 마케팅은 다양한 출처의 데이터를 결합하고 정교한 데이터 가 공 및 분석을 통해 인사이트를 도출하여 이에 기반한 개인화 마케팅 전략을 통해 장기적인 관점에서 기존 고객과의 거래를 유지하고 새로운 고객의 실질적인 구매를 창출하는 것을 목표로 한다. 이러한 데이터 기반 마케팅의 궁극적인 지향점은 개인화(Personalization)로 데이터를 활용한 기존의 세분화 마케팅에서 개개인의 특성을 반영하여 맞춤형 전략과 메시 지를 수립 실행하는 개인화 마케팅으로 진화하고 있으며 이를 위한 맞춤형 광고, 추천 서 비스에 대한 연구 및 개발이 최근 활발하게 진행되고 있다 [6]. 이에 본 연구에서는 중소 수출기업의 해외시장 진출 계획을 돕는 물류 빅데이터 기반 해



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