주문·반품 자동화로 이익 올리기

최근 이커머스 통계에 따르면 주문 처리지연 1일당 고객 이탈률이 평균 8%p 상승하고 소비자 만족도(NPS)가 12점 하락한다(국내 리포트, 2024). 평균 반품률이 12%인 상황에서 반품 처리 지연은 환불·재고 재입고 비용을 증가시켜 평균 주문당 이익률을 2~4%p 낮춘다. 돈이 되는 방법은 처리시간을 줄이는 것이다. 초단위가 아니라 ‘평균 처리시간(ORD→송장 발행→출고)’을 24→8시간으로 줄이면 재구매율과 비용구조가 바뀐다.

서울 소재 여성의류 쇼핑몰 A사는 외주 풀필먼트 도입 후 평균 출고시간을 48시간에서 12시간으로 단축했고, 반품 처리기간을 10일에서 3일로 줄였다. 결과적으로 월간 운송·인건비가 20% 절감(약 300만원)되고, 재구매율이 6%p 상승해 월 매출 2,000만원 기준으로 월순이익이 약 60만원(3%p) 증가했다. 비용을 줄이려면 초기 투자(풀필먼트 수수료·시스템 연동비)를 ROI 관점에서 계산해야 한다. 투자회수기간은 평균 6~9개월.

소형 가전 D사는 자동송장 시스템을 도입했으나 반품 규정과 고객 커뮤니케이션을 정비하지 않아 반품율이 기존 9%에서 15%로 악화됐다. 자동화로 처리속도는 개선됐지만 불명확한 반품비 부담·재포장비 등이 추가 발생해 월 150만원의 비용 증가로 이어졌다. 수익률로 보면 자동화는 수단일 뿐, 프로세스 설계(반품비 정책·검수 기준)가 선행돼야 한다.

자동화만으로는 부족하다. 콜린스식으로 말하면 '좋음'에서 '위대함'으로 가려면 핵심 규칙(반품정책, 환불시간, 품질기준)을 명확히 하고 이를 자동화에 내재화해야 한다. 수치로 보면 처리시간 66% 단축이 고객 재구매 6%p 증가로 연결된다면, 자동화 비용은 빠르게 회수된다. 또한 풀필먼트 수수료는 주문당 500~1,500원, 반품 처리비는 1,000~5,000원 범위로 표준화해 시뮬레이션하라.