운송 기사는 수익성이 가장 중요합니다. 택배사의 라스트마일의 경우 가장 비싸면서도 수익이 가장 낮다고 알려져 있습니다.
이커머스가 성장하면서 택배사들은 꾸준히 증가하는 택배 물량에 직면해 있습니다. 그들의 도전은 대규모 수익을 내는 것입니다. 충분히 디지털화되지 않은 배송업체는 운영에 대한 가시성이 부족합니다.
하청업체의 경우는 더욱 심각합니다. 실제로 많은 운송업체들이 수익성이 낮아 매년 도산하고 있습니다.
드라이버 부족과 연료비 증가로 운송 비용은 계속 증가합니다. 택배 관리자와 그 하청업체가 수익성 개선을 위해 조직을 최적화하고 더 나은 계약 협상을 하는 것이 급선무입니다.
라스트마일 배송비는 어떻게 책정이 될까요?
택배사의 수익성을 개선하려면 업계가 어떻게 돌아가는지를 이해해야 합니다. 택배사의 미션은 발송인에서 수령인에게 패키지를 운송하는 것입니다. 배송 시간을 단축하고 생산성을 극대화하려면 매우 특정 조직에 의존해야 합니다. 소포를 모아 분류 시설 네트워크를 통해 장거리 트럭에 그룹화하여 최종 배송을 관리하는 허브로 이동합니다.
이러한 여러가지 단계는 배송 비용에 영향을 미치며 가장 중요한 것은 총 비용의 절반 이상을 차지하는 라스트마일 입니다. 따라서 택배사는 물류 체인의 마지막 링크를 최적화하는 것이 중요합니다. 각 창고 관리자는 자신의 영역에서 생산성과 수익성을 극대화해야 하며 이는 픽업과 배달의 우수한 조직 덕분입니다.
택배사의 역할은 운송망를 구성하고 관리하는 것입니다. 더 복잡한 라스트 마일 활동은 소규모 로컬사에서 관리합니다, 따라서 택배사는 하청업체에 크게 의존합니다.
라스트마일의 매우 높은 비용은 하청업체에서 제공하지만 택배사로부터 비용을 받습니다. 따라서 택배사의 수익성 개선은 이 비용을 최적화하는 것입니다.
라스트마일 배송: 하청업체의 비용은?
각 하청업체는 일반적으로 주소 기반으로 지역을 할당받으며 그 지역 내에서 경로를 구성하고 패키지를 배달합니다. 업스트림에서 수행되는 이러한 영역 분할은 필요한 차량과 담당 영역을 결정하므로 창고의 비용 구조를 강력하게 조절합니다.
하청업체에 지불하는 비용은 "패키지 당 가격" 모델입니다. 택배사의 배당 관리자가 하청업체와 "패키지 당 가격"을 기준으로 거래를 하면 하청업체가 그 가격으로 유지될 정도로 운영된다는 뜻입니다. 따라서 하청업체의 수익은 배달할 패키지의 갯수에 따라 매우 변동적입니다.
"패키지 당 가격" 모델은 택배사에게 두 가지 이점이 있습니다.
- 고객(B2B 배송업체, 이커머스 업체 등)은 패키지 당 비용을 제공하므로 동일한 가치 단위를 유지합니다.
- 공급자는 가능한 한 많은 패키지를 제공하고 어떤 것도 빠트리지 않도록 권장합니다.
실제로 모든 배송지의 수익성이 같은 것은 아니므로 소포 당 가격을 협상하는 것은 매우 복잡합니다. 허브와 가까운 대도시 지역과 외딴 시골 사이에는 큰 격차가 있습니다.
동일한 창고에서 배송되는 지역의 차이는 매우 중요합니다. 동일한 8시간을 작업하더라도 창고에서 멀리 떨어진 지역은 40개만 배달하지만 가까운 도심 지역의 경로는 80개를 배달할 수 있습니다. 따라서 모든 하청업체에 대해 패키지 당 같은 비용을 설정하는 것은 불가능합니다. 비용은 각 지역 특성을 반영해야 합니다.
이는 서로의 이익을 위한 가격 협상으로 이어집니다. 각 비즈니스에는 고유한 비용이 있습니다.
- 택배사는 장거리 운송(라스트마일 전 경로)과 구조적 비용(IT, 건물, 관리 인건비 등)과 관련된 비용이 발생합니다. 판매된 서비스의 총 가격에서 이러한 비용을 빼면 라스트마일에 대한 택배사의 수익 한계를 얻을 수 있습니다.
- 하청업체는 자체 비용이 있으며 그 중 일부는 구조적 비용이지만 대부분은 급여와 차량 유지비와 연료비 입니다. 하청업체가 수익을 내려면 택배사로부터 받는 패키지 당 최소 금액인 또 다른 수익성 한계로 이어집니다. 드라이버의 이직률이 매우 높지만 지속 가능한 기준으로 수익에 도달할 수 없는 하청업체도 있습니다. 따라서 택배사는 하청업체를 유지하는데 실질적인 어려움을 겪고 있습니다.
모든 협상은 두 한계 값 사이에 있는 패키지 당 가격을 찾는 것입니다. 각 당사자는 마진을 최대화하기 위해 가능한 한 밀당을 원합니다.
라스트마일의 수익성은 어떤가요?
이 모델을 적용하려면 각 당사자의 수익성 한계 또는 임계치를 알아야 합니다. 비용 구조에 대한 이해가 없다면 택배사는 생존할 수 없습니다. 따라서 일반적으로 전체 비즈니스 측정을 통해 수익성의 한계를 파악하며 이는 창고 관리자에게 강력한 조달 지침을 제공합니다.
그러나 하청업체는 일반적으로 한계 값을 계산할 자원이 없으므로 협상이 복잡합니다. 한계 값은 다음에 영향을 받습니다.
- 서비스 구역
- 해당 구역에서 운영하는 차량과 드라이버
실제로 활동 최적화(드라이버 수, 생산성, 경로 최적화 등)에 따라 다른 성과를 보여줍니다.
하청업체의 수익성의 한계는 서비스 지역과 관련하여 작업을 얼마나 최적화할 수 있는지에 전적으로 달려 있습니다.
경우에 따라 두 이해관계자가 가격에 동의하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 택배사가 경쟁력을 유지하기 위해 계속 가격을 낮추는 경우 연료비 등 운영비가 상승할 경우에 둘 중 하나는 수익성이 없으므로 협상의 여지가 없기도 합니다.
라스트마일의 수익성 문제를 해결하는 방법은?
택배사의 수익성을 낮추는 것은 불가능하기 때문에(라스트마일 업스트림에서 결정되기 때문에) 하도급업체의 수익성 한계을 낮추는 것이 과제입니다. 이것은 하청업체의 수익성이 낮다는 것을 의미하는 것이 아니라 그의 활동이 최적화되어 더 낮은 비용으로 수익성이 높아진다는 것을 의미합니다.
오늘날 그 임계값은 대부분 하청업체 자신과 창고 관리자의 직감에 따라 추정됩니다. 따라서 모든 사람이 확실한 사실 대신 의견을 가지고 있기 때문에 협상은 갈등이 있습니다. 창고 관리자는 적절한 가격에 운송 서비스를 구매할 수 있는 충분한 데이터가 없습니다.
그것은 기본적으로 물류 최적화 솔루션이 많은 가치를 가져오는 곳입니다. 과거 데이터를 기반으로 운영 제약을 고려하여 모든 지리적 영역에 대한 최적의 구역 구성을 추천합니다. 이 알고리즘은 첨단의 수학적 최적화와 머신러닝 기술을 결합하여 지속 가능한 방식으로 배송 구역의 크기를 정확하게 조정합니다.
물류에서 이것이 뜻하는 것은
- 하청업체가 현장에 적용할 수 있는 모든 구역에 서비스를 제공하는 최적화된 차량 편성. 구역을 재분할하여 드라이버의 운전 경로를 줄이고 작업 시간을을 줄입니다.
- 하청업체의 비용 구조를 최적화합니다.
그러면 실제 데이터를 기반으로 임계값을 쉽게 파악할 수 있습니다. 그것은 가능한 최선이며 하청업체에게 알려줄 수 있습니다.
하청업체의 비용 구조를 최적화하여 택배사의 협상력을 극대화하고 택배사에게 최적의 협상 조건을 제공합니다.
위 도표는 최적화로 인해 하청업체의 수익성 한계가 감소했음을 보여줍니다.(마진 감소가 아니라 생산성 최적화로 인해) 따라서 협상된 패키지 당 가격이 낮아지므로 택배사와 하청업체가 수익을 높일 수 있습니다.
