올리브영 물류 시스템의 진화 - 고객 경험의 시작과 끝을 함께하다

Context

온/오프라인 재고 데이터가 분리되어 있었고, 배치와 EAI를 통한 일괄 반영 방식으로 인해 처리 지연과 오류가 빈번했다. 이로 인해 주문 후 재고 부족으로 취소되거나 매장 재고 확인 후 방문했을 때 재고가 없는 결품 문제가 발생했다. 또한 물류센터와 OMS 간 30분 단위 배치 연동으로 인한 데이터 정합성 저하와 물류 공정 지연이 발생하고 있었다.

Technical Solution

• 재고 API 구축: Amazon MemoryDB를 전용 데이터베이스로 도입하고 Amazon MSK(Managed Streaming for Apache Kafka)를 통해 메시지 기반 실시간 재고 연동 구현
• OMS 구축: 메시지 기반 데이터 파이프라인으로 주문 정보를 물류센터(WMS)에 준실시간 전달하는 Order Management System 구축
• WMS 내재화: 외부 시스템에서 자체 개발 WMS로 전환하여 글로벌 물류센터에 우선 적용
• 통합 대시보드: OpenSearch와 Datadog를 통해 실시간 및 히스토리 재고 데이터를 시각화하고 단일 인터페이스로 제공
• 배송 최적화 시스템: 주문별 최적 배송 경로와 방법을 동적으로 결정하여 배송 리드타임 단축
• 자동발주 시스템: 엑셀 수기 계산 기반 발주를 자동화하고, MFC 발주 우선 전환 추진 중

Impact

• 결품률 50% 이상 감소
• 물류 전체 공정 시간 70% 이상 절감
• 올영세일 기간 센터 배송 리드타임 3일 이내로 단축
• 글로벌 WMS 오픈 후 첫 올영세일에서 출고량 50% 증가
• 주요 공정(주문할당, 피킹지시) 시간 평균 80% 절감
• WMS 주요 기능 성능 90% 이상 개선
• 재고 이슈 확인 절차 5단계 → 2단계로 축소
• 대용량 재고 조회 시간 10분 이상 → 평균 1~3초로 단축

Key Takeaway

O2O 모델에서 온/오프라인 데이터 통합은 배치 기반 처리로는 한계가 있으므로, 메시지 큐(Kafka)를 통한 준실시간 이벤트 기반 아키텍처로 전환하면 재고 정합성을 확보하면서도 물류 프로세스 효율성을 극대화할 수 있다. 또한 외부 시스템 의존성을 줄이고 핵심 도메인 로직(WMS)을 내재화하면 비즈니스 확장 시 기능 확장과 성능 최적화가 자유로워진다.