AI와 데이터 분석 기술은 소비자의 검색 패턴, 장바구니 행동, 계절별 수요 변화를 실시간으로 분석한다. 이렇게 축적된 데이터를 토대로 특정 지역에서 어떤 상품이 언제 많이 팔릴지를 예측하고, 재고를 도심 근처의 소형 풀필먼트센터(Micro-fulfillment Center)에 미리 이동시켜 놓는다. 소비자가 실제로 결제 버튼을 누르는 순간, 제품은 이미 근처에 준비되어 있는 셈이다.

연구 플랫폼 arXiv.org의 최근 논문에 따르면 이러한 ‘프런트엔드 창고(Front-end Warehouse)’ 개념은 배송 시간 단축뿐 아니라 품절률 감소와 반품률 개선에도 기여할 수 있다는 분석이 제시됐다. 또 다른 논문에서는 AI 기반 재고 예측이 소비자 만족도 향상과 물류비 절감에 동시에 효과적이라는 결과가 보고되었다.

특히 글로벌 유통기업들은 예측형 배송을 ‘새로운 고객 경험의 핵심’으로 보고 있다. 미국과 유럽의 일부 대형 리테일러는 이미 구매 확률이 높은 상품을 소비자 거주지 반경 10km 내 물류 거점에 사전 배치하는 시스템을 도입했다. 실제 배송 시간은 수십 분 단위로 단축되며, ‘결제 즉시 출발’이 가능한 구조로 진화하고 있다.

그러나 이러한 변화가 모든 기업에 곧바로 적용되는 것은 아니다. 재고를 세분화된 지역 거점에 분산시키면 운영비용과 관리 복잡성이 함께 증가하기 때문이다. 전문가들은 “AI가 수요를 정확히 예측할수록 효율은 높아지지만, 오차가 생기면 반대로 낭비가 커진다”며 신중한 적용을 조언한다.

그럼에도 업계의 방향은 분명하다. 더 이상 ‘빠른 배송’만으로는 소비자의 만족을 보장할 수 없는 시대, 이제는 ‘배송 전의 준비’가 서비스 경쟁력이 되고 있다. 소비자 입장에서는 ‘내가 주문하면 이미 기다리고 있는 상품’이 곧 새로운 표준이 될지도 모른다.