우마트, 매장의 백룸을 포기하게 하여 재고를 줄이다

2025년 7월, 우마트는 둘마트(Dmall)의 AI 시스템과 함께 일일 배송 모델을 시범 운영하기 시작했다. 기존 모델은 매장 백룸, 공급업체 완충 재고, 창고 안전 재고에 재고를 보유했으며, 이로 인해 새로운 O2O 및 공동구매 수요에 대응하기가 더 어려웠다.

영리한 전환은 단지 알고리즘만이 아니라 조직적인 것이었다. 일일 배송이 시작되기 전에 매장들은 보관 공간을 전환하거나 비웠고, 상품을 반품하거나 판매해 모델이 백룸 재고 제로에서 출발하도록 했다. 이어서 AI 선별은 상품 구성을 더 높은 가치의 SKU 쪽으로 좁혔다.

이 모델은 상품 진열 방식도 바꿨다. 낮은 선반, 상단 적재 공간 축소, 비효율적인 프로모션 더미 감소, AI 안내 보충이 그것이다. 더 많은 화물 운송이 더 큰 정적 완충 재고를 대체했다.

CCFA의 2026년 모범 사례 보고서는 우마트가 2025년 말까지 이 모델을 폭넓게 확장했으며, 재고 회전 일수가 약 15% 감소하고 품절률이 3% 이내로 통제되었다고 밝혔다.

움직이는 비용으로 정적인 비용을 없애라

백룸을 없앰으로써 매장은 몰래 재고를 다시 쌓는 대신 새로운 주기를 따르게 되었다.

SKU 선택을 좁힘으로써 일일 보충이 가능해지고 악성 재고가 줄었다.

공급업체에서 매장으로의 빈번한 흐름은 물류 비용을 묶인 자본의 대체물로 바꿨다.

AI 발주가 중요했던 것은 운영 시스템이 먼저 단순화되었기 때문이다.

재고가 함정일 때는 쌓인 더미만 최적화하지 말라. 상품이 어디에서든 대기하는 시간이 줄어들도록 주기를 재설계하라.

중국 체인스토어 및 프랜차이즈 협회는 우마트-둘마트 프로젝트를 2026년 소매 공급망 혁신 사례로 선정했다. 협회는 이 방법을 고빈도 물류 작업을 낮은 재고 위험과 빠른 자본 회전으로 교환하는 재현 가능한 방식으로 규정했다.