복잡한 비정형 데이터가 문제
글로벌 도매 비즈니스를 구성하는 핵심 데이터는 기업 고객의 최초 상품 주문 요청부터 배송 완료 시점까지, B2B 거래 전반에 걸친 일련의 흐름에서 발생하는 모든 정보라고 할 수 있습니다.
하지만 엑셀, PDF, 이미지 파일 속에 분산 저장된 해당 데이터들이 정형화되지 않아 유의미한 기록과 분석이 어렵다는 치명적인 단점이 존재하고, 그것들은 여전히 현재 진행형의 문제이기도 하죠.
표준 상품 카탈로그로 해결
이에 바잉스퀘어는 창업 초기부터 “바이어의 상품 주문(요청)부터 공급사 그리고 브랜드까지 연결되는 B2B 커머스의 흐름 전체”를 분석할 수 있는 데이터 기반의 플랫폼을 구축하기 위해 브랜드별 표준 상품 카탈로그를 부지런히 생성해 나가고 있습니다.
글로벌 브랜드를 둘러싼 복잡한 유통 구조와 낙후된 도매 거래 방식을 혁신하고, 브랜드와 공급사, 바이어 고객 모두가 쉽고 편하게 거래할 수 있는 디지털 생태계를 조성하겠다는 비전과 함께 말이죠.
디지털 상품 카탈로그 생성
글로벌 브랜드 아이템은 우리의 주민등록번호와 같은 상품의 고유식별번호를 가지고 있는데요, 기업 간 도매 거래를 진행할 때는 상품의 모양, 사이즈, 컬러 등의 상품 속성과 재고, 가격, 오더 룰(Order Rule), 배송 정책 등의 판매 속성을 모두 고려하게 됩니다.
브랜드 상품의 고유식별번호에 의거한 디지털 상품 카탈로그를 생성하면, 개별 텍스트, 이미지 등 도매 원천 파일 속 분산 데이터로 존재하던 상품 정보를 통합하고 시각화해 통일된 규칙을 마련할 수 있고, 카탈로그 정보 위에 상품 공급사가 갖는 판매 속성을 연결하면 실제로 기업 고객이 구매할 수 있는 도매 거래 가능 상품이 됩니다.
비효율적인 도매 거래 과정
현재 기업 간 브랜드 도매 거래 과정은 다소 비효율적인 방식으로 이뤄지고 있어요.
브랜드 및 공급사가 엑셀, PDF, 이미지 파일 등 각기 다른 형식으로 된 라인시트(Line Sheet, 주문 가능 상품 목록)를 바이어에게 제공하면, 이후 바이어들은 여러 라인시트를 비교·분석하고 브랜드와 공급사에서 제시하는 오더 룰(Order Rule·거래 성사 충족 조건)을 계산해 다시 유선, 이메일 혹은 메신저로 주문을 넣는 아날로그 도매 거래 방식을 취하고 있죠.
하지만 상품 카탈로그 기반의 B2B 커머스를 구현하게 되면, 이렇게 낙후된 아날로그 도매 거래 방식의 근원적인 혁신을 불러올 수 있게 되고, 바잉스퀘어는 그 변화의 길을 차근차근 밟아나가고 있습니다.
카탈로그 샵 론칭
2024년 12월, 바잉스퀘어는 인공지능(AI) 기술을 접목해 복잡한 홀세일 상품 데이터를 카탈로그 형식으로 정형화해 선보이는 B2B 플랫폼 ‘Catalog Shop’을 론칭했습니다.
브랜드 상품의 B2B 거래를 마치 B2C 이커머스에서 쇼핑하듯 직관적이고 편리한 방식으로 진행할 수 있도록 구현한 것이 특징입니다.
이제 글로벌 바이어들은 하루 종일 문서를 들여다볼 필요 없이 현재 주문할 수 있는 상품을 브랜드 카탈로그에서 바로 확인하고 장바구니에 담아 즉시 주문을 완료할 수 있게 됐습니다.
한번에 모아 보기, 한눈에 쇼핑하기
앞선 2020년, 바잉스퀘어는 브랜드 본사 및 공급사에서 매일 업데이트되는 라인시트를 모아볼 수 있는 통합 온라인 플랫폼을 구축해서 유수의 국내 리테일 법인 기업 고객들로부터 많은 사랑을 받았었는데요,
그로부터 한 걸음 더 나아가, 라인시트 속 데이터를 분류 및 통합해 카탈로그(Catalog)화하여 이번에는 개별 상품 주문서를 작성하지 않아도 장바구니에 상품을 담고 즉시 대량 주문이 가능하도록 관련 시스템을 구축한 일이라고 말씀드릴 수 있겠습니다.
카탈로그 샵의 고도화
바잉스퀘어가 Catalog Shop을 통해 달성하고 싶은 비즈니스 목표는 결국, “고객의 최초 상품 주문부터 최종 배송까지의 B2B 거래의 복잡성을 제거하고, 고객의 편의성을 향상시키는 것”입니다.
따라서 플랫폼 단의 기능적인 접근보다는, 실제 고객들이 겪는 문제가 무엇인지 직접 발로 뛰면서 그들의 페인-포인트를 듣고, 그것의 해결 방안을 업데이트 개발하여 반영하는 구조로 좋은 서비스를 만드는데 집중하고 있고,
브랜드 및 상품 공급사 대표 및 B2B 브랜드 유통 현업에 종사하는 실무자들이 공통으로 강조하는 기존 거래 방식의 문제점을 캐치하고, 이를 시스템적으로 해결할 수 있는 부분이 있는가를 판단해 우선순위를 설정하고 있습니다.
현재 바잉스퀘어 팀은 공급사에서 제시하는 오더 룰(Order Rule)이 자동으로 적용되는 기술을 연구 중이고, 라인시트 속 비정형 데이터를 상품 카탈로그 형태로 빠르고 정확하게 자동화할 수 있는 AI, 머신러닝 모델을 개발하는 등 Catalog Shop 플랫폼의 고도화를 위해 열심히 노력 중입니다.
