빠른 배송으로 유명한 아마존이 이제는 고객이 물건을 사기도 전에 배송부터 할 심산이다.
특허 내용은 고객이 물건을 주문하기 전에 구매 여부를 파악한 뒤, 미리 물품을 포장해 고객과 가까운 물류창고나 배송 트럭에 옮겨 놓는 것이다. 고객이 실제로 주문을 할 때까지 포장된 물품은 물류창고나 트럭에서 기다린다.
이 기술은 아마존의 고객 정보를 활용한다. 그 고객이 이전에 어떤 상품을 샀고 얼마나 오랜 시간 봤는지를 분석한다. 장바구니와 위시리스트, 검색 목록 등도 살핀다.
결제 예측 배송 시스템 예측이 100% 적중하진 못 할 것이다. 그땐 어떻게 할까. 아마존은 잘못 배송된 물품은 고객에게 할인된 가격으로 제공하거나 선물로 줄 것이라고 밝혔다.
아마존은 특허 내용 안에 이 기술로 배송 시간을 얼마나 줄일 지는 밝히지 않았다. 하지만 평소 배송 시간에서 물건을 포장하고 근처 물류창고까지 가는 시간이 빠지는 셈이니, 배송 시간이 줄어들 것은 확실해 보인다. 이는 온라인 쇼핑 배송 시간도 오프라인 매장에서 물건을 받는 시간만큼 줄이려는 아마존의 노력이다.
수차리타 물푸루 포레스터 리서치 분석가는 월스트리트저널과의 인터뷰에서 “아마존은 그들이 가진 풍부한 고객 데이터가 이점이 될 것”이라며 “그 데이터를 활용해 다방면의 고객 수요를 알 수 있을 것이다”라고 말했다.
아마존은 새로운 서비스를 만들 때, 소비자 데이터 분석을 적극적으로 활용해 왔다. 대표적인 예가 아마존의 인기 서비스인 ‘관심제품 추천서비스’다. 관심제품 추천서비스는 과거 구매 내역과 행동 패턴을 분석해 고객의 소비 취향과 관심사를 미리 파악해 상품을 추천해 준다. 예를 들어 고객이 신발을 사면 그 신발과 어울릴만한 양말을 추천해주는 식이다.
아마존은 또한 드라마를 만들면서 데이터 분석을 활용해 화제를 모았다. 아마존은 기존 드라마 제작 방식과 달리 파일럿 방송을 먼저 제작해 공개하고 시청자 반응을 분석한다. 시청자 반응 분석은 소셜네트워크서비스나 웹사이트에 올라온 반응과 같은 데이터를 활용한다. 방송 여부와 전개 방향 등은 시청자 반응에 따른다. 드라마 시나리오를 상시 모집하고, 선발된 시나리오는 파일럿 영상의 반응을 보고 드라마 방영을 결정하는 방식이다. 아마존은 이와 같은 방식으로 2013년 11월 첫 자체제작 드라마 ‘알파하우스’ 오리지널 시리즈를 선보였다.