아마존, 항공사 좌석처럼 락커 공간에 가격 책정… 처리량 9% 증가

아마존 락커는 선착순으로 패키지를 받았다. 그 결과 락커는 3~5일 배송 패키지로 가득 찼고, 고객이 프리미엄을 지불한 익일 및 2일 배송 패키지는 입구에서 거절되었다. 2017년에는 정당화되지 않은 배송 거절의 40%가 잘못된 배송 옵션 용량 예약에서 비롯되었다.

교과서적인 해법인 항공사식 수익 관리(yield management)는 적용되지 않았다. 패키지가 접수될 때 락커 내 체류 시간을 알 수 없어, 슬롯을 체류 시간으로 가격 책정할 수 없기 때문이다. 아마존 팀은 문제를 재구성했다. 머신러닝이 락커별 수요와 체류 시간 분포를 예측하고, 선형 계획법(linear program)이 각 배송 속도에 대한 용량 예약을 설정했다.

이 시스템은 새로운 락커를 단 하나도 짓지 않고, 희소한 물리적 자산인 락커 칸을 빠른 배송 고객에게 유리하게 사실상 배분했다.

2018년 연휴 시즌에 배포되어 전 세계 락커 처리량을 전년 대비 9% 높였고 수백만 고객에게 영향을 미쳤으며, 2024년 INFORMS Journal on Applied Analytics에 게재되었다.

좌석처럼 배송 속도별로 락커 공간을 예약한다

락커 공간을 견뎌야 할 대기열이 아니라 배분해야 할 재고로 취급했다.

ML이 고전적 수익 관리 수식을 무너뜨린 미지의 체류 시간을 처리했다.

새 하드웨어 없음: 성과는 순전히 더 나은 배분 정책에서 나왔다.

선착순도 용량 배분 정책이다 — 보통은 잘못된 정책이다. 가장 중요한 트래픽을 위해 용량을 예약하는 것이 용량을 추가하는 것보다 낫다.

이 용량 예약 시스템은 아마존이 락커 재고를 관리하는 표준 방식이 되었고, 2024년 INFORMS Journal on Applied Analytics 논문 'Amazon Locker Capacity Management'에 문서화되었다.