AI기반 묶음배달의 효율성이 라이더 수입에 미치는 영향

• 영문명: Impact of AI-based STOD(Stacking Owned Delivery) Efficiency on Rider Earnings: Focusing on Baedal Minjok Alddulbaedal
• 발행기관: 한국물류학회
• 저자명: 이영찬 이철성
• 간행물 정보: 『물류학회지』제33권 제5호, 1~11쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 경제경영 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.10.31

국문 초록

음식배달의 외주화는 1990년 말부터 이미 시작되었으며 음식배달플랫폼의 성장으로 소비자는 배달을 통하여 다양한 음식을 접할 수 있게 되었다. 그러나 음식점업의 특성 상 주문과 동시에 조리되고 이렇게 조리된 음식을 따뜻한 상태로 소비자에게 전달하여야 하는데 이에 소요되는 시간은 1시간이내로 이러한 특성은 음식점의 배달서비스 확산에 있어 어려움으로 작용한다. 따라서전체 음식점 매출액 중 20.9%만이 전화주문, 음식배달플랫폼 등을 통한 음식배달로 발생하며 음식배달플랫폼을 통한 매출액은 이보다 더 적을 것으로 예상된다. 이러한 음식배달의 외주화는 전자상거래의 발달로 인한 물류산업의 변화와 유사하며 물류산업에서는 허브 앤 스포크 방식의 물류시스템을 통하여 규모의 경제를 이루고 소비자에게 보다 빠른 배송을 경쟁력으로 삼았다. 음식배달 또한 산업 내에서 보다 빠른 배달이 주요한 경쟁요인으로 부상하였으나 일반적인 물류산업과 달리 규모의 경제를 달성하기 어렵다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해소하기 위하여 각 음식배달플랫폼은 다양한 기술개발에 투자하였으나 코로나19 이후 높은물가상승률이 지속되면서 소비자의 니즈가 변화하게 된다. 환경적 변화에 따라 배달의민족에서는 여러 주문을 하나의 배달로 묶어서 배달하는 알뜰배달을 출시함으로써 기존 속도 중심의 경쟁은 변화를 겪게 된다. 이러한 변화는 배달라이더 입장에서는 수입에 대한 불확실성으로 인식하게 되어 알뜰배달 도입이 배달라이더의 수입에 미치는 영향에 대하여 의문을 제기한다. 따라서 본연구는 배민커넥트를 운영하는 우아한청년들의 자료를 기반으로 준실험설계방법인 이중차분법을 활용하여 AI기반 묶음배달 서비스인 알뜰배달의 효율성이 라이더 수입에 미치는 영향을 살펴본다. 연구결과, 알뜰배달과 한집배달을 함께 사용하는 라이더의 월수입은 한집배달만 이용하는 배달라이더 대비 5.1% 증가하는 것으로 나타났으며 배달 1건당 수입은 0.8% 증가하는 것으로 나타났다. 이와 함께 시간당 수입은 4.9% 증가하여 알뜰배달 도입이 배달라이더 수입 증가에 기여한 것으로 나타났으며 지역별로도 이와유사하게 배달라이더 수입이 증가한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 한계점을 논의한다.

영문 초록

The outsourcing of food delivery began in the late 1990s, and the growth of food delivery platforms provided consumers with the opportunity to access a variety of foods through delivery. However, due to the nature of the restaurant industry, food must be cooked upon ordering and delivered to the consumer in a warm state. This takes less than an hour, which makes it difficult for restaurants to expand their delivery service. Therefore, only 20.9% of total restaurant sales are generated through food delivery via phone orders and food delivery platforms, and sales through food delivery platforms are expected to be even lower. This outsourcing of food delivery is similar to changes in the logistics industry due to the development of e-commerce. The logistics industry has achieved economies of scale through a hub-and-spoke logistics system and made faster delivery to consumers a competitive advantage. Faster delivery has emerged as a major competitive factor in food delivery as well. However, unlike the general logistics industry, there is a problem in achieving economies of scale. To address these challenges, each food delivery platform invested in various technological developments. But with the high inflation rate continuing after COVID-19, consumer needs have changed. In response to these environmental changes, Baedal Minjok has launched an AI-based STOD(Stacking Owned Delivery) service that combines multiple orders into one delivery, thereby shifting away from the existing speed-centered competition. However, these changes raise questions about the effect that the launch of the AI-based STOD(Stacking Owned Delivery) service will have on earnings, as delivery riders perceive a high degree of uncertainty about their earnings. Therefore, in this study, we use the difference-in-difference method as a quasi-experimental design method, based on data from Woowa Youth, the operator of Baemin Connect, to examine the impact of AI-based STOD on efficiency and rider earnings. As a result, the monthly earnings of riders who used both AI-based STOD and single-house delivery increased by 5.1% compared to delivery riders who only used single-house delivery, and earnings per one delivery increased by 0.8%. Additionally, hourly earnings increased by 4.9%, demonstrating that the launch of STOD contributed to the increase in delivery rider earnings. Delivery rider earnings also increased similarly across regions. Based on these research results, we discuss the implications and limitations of this study.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 실증분석

Ⅳ. 결 론

참고문헌

키워드

AI기반 묶음배달 알뜰배달 효율성 배달라이더 수입 이중차분법 AI-based Stacking Owned Delivery Alddulbaedal Efficiency Rider Earnings Difference-In-Differences