배달대행 '부릉' 물류사업 쾌속질주…"올 매출 3000억 목표"

[스타트UP스토리]유정범 메쉬코리아 대표 "월 BEP 도달…종합물류기업 도약"
  • 2020.08.27 09:35
  • 유정범 메쉬코리아 대표/사진제공=메쉬코리아

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유정범 메쉬코리아 대표/사진제공=메쉬코리아
"메쉬코리아는 현재 240여개 기업 고객을 확보하고 이들의 물류 디지털전환(DT)을 돕고 있습니다."

유정범 메쉬코리아 대표는 최근 머니투데이와 만나 "올해 물류 BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱) 사업 성장세를 고려한 매출 목표치는 3000억원"이라며 "올해 말에는 월 기준 손익분기점(BEP)에도 도달할 수 있을 것"이라고 말했다.

배달 플랫폼 '부릉'을 운영하는 메쉬코리아는 지난해 매출이 전년 대비 120.8% 증가한 1615억원을 기록했다. '부릉'의 배송서비스는 기업(법인)과 일반 상점을 대상으로 하며, 기업과 일반상점 매출이 약 50 대 50 비중을 차지한다.

'부릉'의 기업 배송서비스는 크게 △프랜차이즈 F&B, 드럭스토어 기업 대상 실시간 배송 △백화점·슈퍼마켓·온라인 커머스 기반 유통업체 전담배송 △트럭·오토바이 연계 복합운송을 활용하는 당일 배송 등으로 나뉜다.

최근 코로나19(신종 코로나바이러스 감염증) 영향으로 일반 배달 수요가 늘어나고 있을 뿐 아니라 물류관리를 외주화하고 경쟁력을 높이려는 기업고객도 증가하고 있다는 게 회사측 설명이다. 버거킹·맥도날드·피자헛·BBQ뿐 아니라 올리브영·GS25·이마트·SSG까지 주요 제조·유통사들이 모두 메쉬코리아의 고객이다.

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일 최소 물량 500건 조건이 경쟁력…중소 제조·유통사 대상 물류대행 시장 '공략'


쿠팡·배달의민족·마켓컬리 등 대형 유통 스타트업들이 소비자 고객을 대상으로 한 물류 인프라에 대대적으로 투자하며 대규모 손실을 내고 있는 반면 메쉬코리아는 내년 흑자전환을 바라보고 있다. 직접 물류·유통을 관리할 역량이 안되는 중소 제조·유통사에 집중하며 틈새시장에서 안착한 덕분이다.

유 대표는 "메쉬코리아가 물류BPO 사업의 핵심 타깃으로 삼는 고객층은 대형 유통플랫폼에 종속되고 싶지 않은 중소 제조·유통사"라며 "이들은 대형 플랫폼 내에서 40만~50만개에 이르는 다른 사업자들과 경쟁하며 마케팅비를 지출하기보다 독자적인 브랜드를 구축하고 지키고 싶어하는 사업자들"이라고 설명했다. 이어 "회사의 목표는 자체 채널을 구축하고 싶어하는 이들 사업자에게 주문부터 배송까지 책임지는 '원스톱' 서비스를 제공하는 것"이라고 덧붙였다.

중소 제조·유통사 입장에선 자체적으로 주문을 받기 위한 IT 솔루션을 구축하고 직접 택배사와 계약을 맺고 이를 관리하는 수고를 들이기 보다 메쉬코리아에 물류시스템을 외주화해 비용을 대폭 절감할 수 있다.

유 대표는 "주요 택배회사에서 유통사업자에 차량 하나를 보내기 위해선 하루 택배량이 최소 6000건 이상이 돼야 하며, 이마저도 오후 5시가 넘으면 배송이 안된다"라며 "'부릉'은 하루 최소 500건 조건을 충족하면 물류대행이 가능한 것이 경쟁력"이라고 했다.

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AI 적용한 운송관리 솔루션 자체 구축…오토바이 1만대, 트럭 200대 보유


메쉬코리아는 기업 배송서비스를 위해 2013년 '부릉' 브랜드를 론칭 후 지난 8년간 전국 350여개 물류거점·센터를 마련하고 이륜차(오토바이) 1만대, 트럭 200여대를 자체 구매하는 투자를 이어왔다. 최근에는 기업고객의 물류 프로세스를 통합 대행하기 위해 풀필먼트 첨단물류센터에도 투자하고 있다.

자체적으로 구축한 물류 인프라를 최적으로 활용하기 위해 데이터 사이언티스트 16명이 근무하는 데이터사이언스실과 물류플랫폼 지원실도 운영 중이다. 물류플랫폼 지원실은 최적화된 배송 알고리즘을 이용한 운송관리시스템 '부릉TMS' 솔루션을 개발해 기업 고객에 제공한다.

예를 들어 부릉TMS는 100개의 주문이 있고 10개 차량이 이 주문을 처리해야 할 때 효율적으로 최적화된 경로로 배송할 수 있도록 돕는다. 솔루션에 적용된 AI(인공지능) 기법은 오랫동안 일해온 배달기사들의 노하우를 패턴화한 것으로 신입이 배달하더라도 숙련된 배달기사가 배송하는 결과가 나올 수 있도록 하는 방식이다.

유 대표는 "배송에 투입되는 차량 숫자를 무턱대고 많이 늘리기보다는 물류기업이 차량을 소유한 상태에서 회전율을 높이는 방식이 효과적"이라며 "물류에는 픽업·드롭 포인트가 따로 있고 특정 차량이 배송물품을 꽉 채워서 운행하는 것도 불가능하기 때문에 사람이 계산하기 보다는 AI나 머신러닝의 힘을 빌리는게 효과적"이라고 강조했다.

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