[오픈랩] The Way of Working in Amazon

개인적으로 가장 호기심이 드는 기업을 하나 꼽으라면 주저 없이 ‘Amazon’을 선택할 것입니다. 혁신이 끊이지 않는 Amazon의 기업 DNA에는 강력하고 남다른 무언가가 담겨 있을 것 같습니다.

 

[Link 1. ‘Amazon’]

 

Amazon Web Services에서 Business Development Manager로 근무하고 계신 정우진 이사님으로부터 Amazon의 일하는 방식과 혁신의 원동력에 대해 들어봤습니다.

 

Innovation

하드웨어 제조 기업 느낌이 큰 HP, 소프트웨어 개발 회사의 느낌이 큰 Microsoft. 이와 달리 Amazon은 Startup 같은 기업입니다. 하루가 멀다 하고 혁신적인 서비스를 발표하고 있습니다.

 

‘Work hard. Have fun. Make history.’

 

세상은 PC와 스마트폰을 지나 새로운 Computing을 맞을 준비를 하고 있습니다. Display와 키보드, 마우스 터치가 없는 ‘Frictionless Computing’이 주목 받고 있습니다. 대표적인 제품이 Amazon의 Echo입니다. 오로지 인식만으로 수행됩니다. Snapchat의 Spectacle 역시 지난 해 혁신적인 제품으로 사랑을 받았습니다. 그 중심에는 센서 기술의 발전과 가격 인하와 더불어 Machine Learning / Deep Learning이 있습니다. Amazon이 혁신적으로 잘 하고 있는 영역 중 하나입니다. 8-90년대 이후 10여 년의 빙하기를 맞았던 AI가 Echo의 등장으로 인해 새로운 시대를 열고 있습니다. Amazon의 혁신은 내부에서의 내재화와 검증을 통해 바깥으로 보내집니다.

 

Marketing Platform

현대자동차는 2016년 북미에 엘란트라를 출시했습니다. 현대자동차는 Amazon과 함께 Amazon Prime 고객을 대상으로 ‘Prime Now, Drive Now’ 프로그램을 진행했습니다. 마치 ‘Amazon Prime Now’처럼 2시간 내에 고객의 집 앞까지 시승 차량을 배달하는 것입니다. 어떤 고객이 신차 구매에 관심을 가질까요? 다른 주로 이사하는 고객, 이직하는 고객, 결혼하는 고객, 아이를 낳은 고객들이 주로 관심을 가질 것입니다. Amazon.com의 배송지 주소 변경, 직장명 변경, 결혼 기념일 등록, 기저귀 구매를 보면 해당 고객군을 예측할 수 있습니다. 데이터를 바탕으로 준실시간으로 Personalization과 Retargeting을 수행하고, 효과를 측정해 자동화할 수 있습니다.

 

물류

이전에는 창고에 쌓여 있는 물건을 사람이 찾아가 Packing을 하는 구조였습니다. 자동화, 특히 KIVA 덕분에 이제는 물건이 사람을 찾아옵니다. 물건의 이동 시간 및 처리 시간이 획기적으로 짧아졌습니다. 재고 파악과 최적 경로 관리가 Deep Learning과 Computer Vision 기술로 수행되고 있습니다. 물건이 들어오고 나갈 때까지의 정보가 데이터화 되어 있습니다. Convolutional Neural Network인 Caffe를 이용해 Algorithm을 적용합니다. 내재화는 무조건 우리 것을 만드는 것이 아니라, 외부의 기술을 가져다 쓰는 것도 중요합니다. 더불어 ‘Amazon Bin Image Dataset’을 대외에 공개했습니다. Amazon Fresh도 ’Automated produce inspection’에 ML/DL을 적용했습니다. 이미지를 인식해 맛있는 상품과 아닌 상품을 구분해냅니다.

 

Contents

Amazon Prime Video는 영상 내 등장 인물을 인식하는 X-Ray 서비스를 제공합니다. 감상 중에 화면을 클릭하면 IMDB와 연동해 해당 화면에 등장하는 배우들의 프로필을 제공합니다. 배경 음악 역시 검색이 가능하면, Amazon Music은 음악을 추천합니다.

고객들은 Audible에서 다양한 사람들의 목소리를 듣고 싶어합니다. 일부 단어나 문장을 말하면 음성 파형 분석 및 합성 등을 통해 Anne Hathaway의 목소리로 들을 수 있습니다.

Amazon Go의 핵심은 자율 주행 차량 기술을 리테일에 적용했다는 것입니다. Alexa는 말투와 어휘, 취향까지 인식합니다. ‘Echo Look’ 역시 이미지 인식이 훌륭합니다. 패션에 접목해 사진을 찍으면 Look Book을 제작할 수 있습니다. 스타일 조언도 해 줍니다.

 

[Link 2. ‘Amazon Go’]

 

Digital Transformation

Digital Transformation을 위해 Amazon이 과연 컨설팅을 받았을까요? Bezos에게 질문했습니다. 10년 후에 어떠한 변화를 예상하고 무엇을 준비하고 있는지. 10년 후는 잘 모르겠지만, 10년 후에도 바뀌지 않는 것이 있을 거라는 것은 알고 있다고 답했습니다. 고객은 좀 더 저렴하고 가치 있는 상품을 찾습니다. 기술 혁신을 통해 고객을 만족시킬 수 있는 상품을 제공하기 위해 노력합니다. 좀 더 다양한 상품 중에 구매를 결정하고자 하고, 좀 더 신속하게 상품의 받기를 원합니다. Amazon.com이 지향하는 바입니다.

은행의 보유 금액 중 단 7%만이 금고에 들어 있다고 합니다. 나머지 93%는 시스템에 들어 있습니다. 이미 ‘Digital Transformation’이 진행되고 있습니다. 데이터를 비즈니스 가치로 전환시키는 것이 Digital Transformation입니다. 구체적으로 말하면 소프트웨어를 통해서 데이터 자산에 대한 코드를 구현하는 것입니다. 디지털 비즈니스는 아이디어와 데이터, 고객과의 관계를 통해 자신을 차별화시키는 것입니다.

 

Organization, Culture, Mechanism

“At Amazon.com, it’s our goal to be Earth’s most customer-centric company, 

where customers can find and discover anything they might want to buy online.”

 

Amazon에서의 일의 시작은 고객입니다. 고객 중심의 핵심은 가격입니다. 가격이 낮아지면 고객은 좋아합니다.

Amazon이 인수한 기업들의 공통점이 몇 가지 있습니다. 먼저 고객 중심 기업입니다. 따라서 인수 후에도 브랜드를 통합하거나 없애지 않았습니다. 방향성이 맞는 회사를 인수했기에 가능한 일입니다.

 

[Link 3. ‘Las Vegas, Zappos, Downtown Project’]

 

조직은 한 팀이 피자 두 판을 나눠 먹을 수 있는 8명 정도로 구성됩니다. 조직이 Flat하고 Agile해집니다. 그 가운데 실험과 측정을 통해 혁신이 이루어집니다.

 

Focus on your customer experience

Experiment frequently

Measure, improve, and iterate

Move fast and be nimble

 

그래서 ‘Leadership Principles’를 만들었습니다.

 

Customer Obsession

Ownership

Invent and Simplify

Are Right, A Lot

Learn and Be Curious

Hire and Develop the Best

Insist on the Highest Standards

Think Big

Bias for Action

Frugality

Earn Trust

Dive Deep

Have Backbone; Disagree and Commit

Deliver Results

 

단순한 경영 원칙이 아닙니다. 어떤 일을 하더라도 생각하고 따라야 하는 원칙입니다.

 

“we’re not competitor obsessed, we’re customer obsessed. 

We start with what the customer needs and we work backwards.”

- Jeff Bezos -

 

수시로 고객들의 VOC를 청취하해야 하는 이유는 고객이 어떻게 생각하는지를 아는 것이 우선이기 때문입니다.

 

Working Backwards

‘Working Backwards’는 고객 만족을 위해 개발하고자 하는 Product에 대해 기사를 작성하는 것으로 시작합니다. 기사는 데이터를 기반으로 작성합니다. 고객이 누구인지, 문제와 기회는 무엇인지, 고객의 혜택은 무엇인지, 고객의 필요가 무엇인지, 고객 경험이 무엇인지를 상세하게 작성합니다. 기사를 통해 Product의 효용을 1차적으로 검증할 수 있습니다. FAQ를 덧붙여 왜 고객이 Product을 원하는지, End user의 경험이 어떠한지 등에 대해서 기술할 수 있습니다.

이렇게 하다 보면 더 많은 아이디어와 개선점이 나옵니다. 그리고 누가 보더라도 일이 어떻게 진행되고 있는지를 알 수 있게 됩니다.

 

Day 1

Customer obsession : 고객 만족이 최우선이다. 고객은 자신이 원하는 것을 모른다.

Resist proxies : 회사 규모가 커지더라도 역동적으로 움직이는 Startup 정신을 유지해야 한다. 팀에게 전권을 주어 Ownership을 갖게 하고, 세계 제일의 작품을 만들어야 한다.

Embrace external trends : 미래와 싸우지 말고, 미래를 받아들이며 나아가야 한다. 외부 트렌드를 내재화한다.

High-velocity decision making : 정보의 70%만 주어져도 과감하게 시도한다. 정보가 90%가 될 때까지 기다리면 이미 늦은 것이다.

 

Implication

Amazon의 성공 요인을 한 두 가지로 분석하기란 불가능합니다. 그럼에도 가장 중요한 요인을 하나 꼽으라면 ‘Leadership Principles’가 아닌가 생각합니다. 좋은 말만을 그럴 듯하게 나열하는 대신, 그 동안의 성공과 실패를 통해 CEO와 구성원들이 통렬하게 깨달은 원칙을 어떤 일을 할 때도 가장 우선에 둔다는 것은 대단한 일입니다. 20년이 지나도 Day 2가 아닌 Day 1에 계속 머물 수 있는 원동력일 것입니다.