스타트업 컨설턴트, 왜 인스타카트의 아이디어를 높게 평가하나

스타트업 창업 컨설턴트인 다도코로 마사유키는 자신의 책 '창업의과학'에서 누구가 괜찮다고 할만한 아이디어는 스타트업에 어울리지 않는다는 점을 강조했다. 부정적인 반응이 많이 나오는 것이 오히려 좋다는 것이었다.

그는 에어비앤비나 우버 같은 서비스 등을 사례로 들었다. 하지만 우버나 에어비앤비 창업 스토리는 어느정도 살려져 다시 얘기하는 것은 식상한 감이 있는 것이 사실. 저자도 에어비앤비나 우버에 대해서는 요약 정도로 넘어가는 것 같다. 

반면 스마트폰으로 채소나 과일을 주문하면 집으로 배달해주는 서비스인 인스타카트에 대해서는다르다. 상당한 지면을 할애됐다. 창업자가 지금까지 걸어온 인생에서 획득한 전문 지식, 시장에 대한 통찰력, 현장 경험, 여기에 창업자의 독특한 관점이 더해진 아이디어라는 것이 인스타카트에 대한 저자의 평가다.

인스타카트는 수령지 우편번호를 넣으면 반경 5마일(8km) 이내에 있는 슈퍼마켓이 표시되고 원하는 점포를 클릭하면 상품 목록이 나온다. 상품을 고르고 주문하면 쇼퍼라고 불리는 이 서비스에 등록한 일반인이 주문자 대신 장을 보고 45분 내에 집까지 배달해준다. 인스타카트의 창업자 아푸바 메타는 아마존 물류 시스템을 개발한 엔지니어고 물류와 소매에 대한 전문성이 높아, 시장 환경이 변하는 것을 파악하고 있었다. 하지만 더 주목할 점은 장보기는 본인이 해야 하는 것이라는 통념에 의문을 가졌다는 점이다.

아마존 등의 전자상거래 사업자가 물류망과 창고 같은 거대 인프라를 구축해 효율적으로 상품을 배송하는 방법은 기존의 물류 패러다임에선느 좋은 아이디어다. 반면 근처에 있는 전혀 모르는 사람을 고용해 대신 장을 보게 한다는 발상은 나쁜 아이디어다.  내 입으로 들어가는 식료품 장보기를 모르는 사람에게 부탁해도 괜찮을까? 모르는 사람에게 집주소를 알려줘도 괜찮을까? 등 불안이 떠나지 않는다.

그래서 인스타카트는 쇼퍼의 경력 확인 및 훈련 프로그램 제도를 도입했다. 이 서비스는 순식간에 퍼져 미국 1200여개 도시에서 이용될 정도로 성장했다. 인스타카트가 성공한 뒤인 지금 생각해 보면 재고 부담과 배송 차량, 창고 등의 고정 자산 없이 식료품을 판매한다는 비즈니스 모델은 독특하고 채산성도 높다. 하지만 초기에는 아무도 이 시스템을 이해하지 못했다. 아푸바 메타는 온라인 장보기에 잠재적인 니즈와 시장이 있다는 사실에 주목했다.

저자는 아마존이 쉽게 들어올 수 있는 모델을 골랐다는 것에 대해서도 후한 평가를 내린다.

사실 아푸바 메타는 아마존 재직 당시 이 아이디어를 신규 사업으로 제안했지만 기각당했다. 발상이 좋은 아이디어라고 해도 아마존 고위 직원의 입장에서 인스타카트 시스템은 자사 비즈니스와 경쟁하는 것으로 보일 수 밖에 없었다. 아마존이 이 아이디어를 기각한 이유는 사용자, 소매점, 소퍼 이셋을 연결하면 막대한 자금을 투자한 인프라인 물류센터나 제삼자 물류와의 계약을 부정하는 꼴이기 때문이다. 상장기업인 아마존은 지금까지의 투자 방향과 반대로 뻗어나가는 사업을 시작하기가 쉽지 않다. 

인스타카트의 비즈니스 모델은 아마존과 경쟁하는 오프라인 유통 회사들을 디지털 기술로 지원하는데 초점이 맞춰져 있다. 

인스타카트의 솔루션이 커다란 성과를 내게 된 비결은 아푸바 메타가 중요한 비밀을 눈치채고 거기에 집중한 덕분이다. 비밀이란 인스타카트가 소매점과 협업 관계를 구축할 수 있다는 것이다. 슈퍼마켓과 같은 소매점에게 아마존은 위협적인 존재다. 아마존 매출이 늘어나면 소매점 매출은 줄어드는 상관관계에 있다. 아마존과 소매점은 고객의 지갑을 빼앗기 위해 경쟁한다. 하지만 인스타카트는 고객이 늘어나면 지역 슈퍼마켓인 소매점의 매출이 실질적으로 높아지는 윈윈 관계가 성립한다. 즉 인스타카트는 기존 소매점에 최고의 파트너가 될 수 있는 가능성을 가지고 시작한 것이다. 

인스타카트는 단순한 중개업자가 아니다. 인스타카트는 빅데이터를 구사하는 기술력도 뛰어나다. 이 서비스가 제공하는 가치는 고객이 주문한 식재료나 물품을 지정된 시간에 정확히 배달해준다는 사용자 경험이다. 이 UX를 실현하기 위해 교통 정체 정보나 날씨, 시간대와 같은 수집 종류의 변수를 이용해 도착예정시간을 높은 정확도로 알려준다.

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