핵심 내용 요약
메이트닝(Meituan)은 올해 열린 서프 회의(Sup Conference)에서 다시 한번 “오프라인 약국을 운영하지 않고, 의약 업계의 디지털화와 AI 전환을 돕는 파트너가 될 것”이라는 전략적 포지션을 강조했습니다. 현재 의약 업계가 규모의 이점을 잃고 성장에 어려움을 겪고 있으며, AI의 도입이 어려운 상황(특히 조직 변화의 지연)을 고려하여 AI 경영 전문가, CatPaw AI Agent 플랫폼, 그리고 워크플로우 개선 방법론을 도입했습니다. 이를 통해 체인 약국과 제약 회사가 “규모-효율-비용”이라는 딜레마를 해결하고, 비즈니스부터 조직까지의 AI 전환을 촉진할 수 있도록 돕고 있으며, 이미 여러 시범 사례를 통해 그 효과가 입증되었습니다.
1. 업계의 어려움: 성장이 정체되고, AI 도입이 어려운 이유
현재 의약 업계는 성장이 어려운 상황입니다. 과거에는 더 많은 매장을 열고 더 많은 약을 팔아 성장할 수 있었지만, 이제는 그러한 이점이 사라졌습니다. 게다가 AI가 등장한 지 거의 4년이 지났지만, 실제로 AI를 활용해 수익을 창출하는 기업은 전체의 6%에 불과합니다(글로벌 데이터 기준). 문제는 기술의 부족이 아니라 비즈니스 프로세스와 조직 구조가 여전히 ‘구시대’에 머물러 있다는 점입니다. 예를 들어, 체인 약국의 재고 보충 과정이 매장장 → 구매 부서 → 본사 → 제약 회사의 승인이라는 긴 절차를 거쳐야 하며, 긴급히 필요한 약이 도착하기 전에 이미 매출이 발생합니다. 제약 회사의 O2O 사업과 B2C 사업이 혼재되어 있어 즉각적인 소매의 ‘신속성’과 ‘정확성’ 요구를 충족시키지 못합니다. AI는 단순한 도구가 아니라 비즈니스와 조직을 완전히 개혁해야 합니다. 이것이 업계가 가장 우려하는 문제입니다.
2. 메이트닝의 AI 도구 상자: ‘데이터 제공’에서 ‘결과 직접 제공’으로
메이트닝이 이번에 도입한 AI 솔루션은 이전의 디지털 도구들과 다릅니다(예전의 HEALTH 모델은 단지 데이터를 제공해 업체가 스스로 분석하도록 했습니다). 이제는 ‘지능형 의사결정 보조 도구’에 더 가깝습니다:
- AI 경영 전문가: 여러 AI Agent의 조합으로, 메이트닝의 의약 관련 대형 모델과 플랫폼 데이터를 기반으로 직접 경영 결과를 제공합니다. 예를 들어, 약국이 가격을 조정해야 할지 재고를 보충해야 할지를 결정하도록 돕고, 제약 회사의 현장 영업 직원들은 재고 이상을 실시간으로 알림을 받을 수 있습니다.
- CatPaw 플랫폼: ‘AI 운영 체제’를 개방한 것으로, 업체들이 자신만의 맞춤형 AI Agent를 구축할 수 있습니다(예: 자사 매장의 특수한 요구에 맞게 설정).
- 워크플로우 개선 방법론: 기업의 기존 프로세스를 분석하여 AI가 대체할 수 있는 부분을 찾아내고, ‘인력 + AI’의 새로운 프로세스로 재구성합니다. 예를 들어, 메이트닝 내부에서의 시행착오를 통해 카테고리 전략 수립 시간을 5명이 2주 걸리던 것을 2일로 단축했습니다.
3. ‘불가능한 삼각관계’ 해결: AI로 효율, 규모, 비용을 동시에 달성
의약 소매업에는 ‘불가능한 삼각관계’가 존재합니다: 규모를 확대하려면 효율성이 떨어지고, 효율성을 높이려면 인력과 비용이 증가합니다(비용이 높아지면 이익이 감소합니다). 메이트닝의 AI 솔루션은 이 문제를 해결합니다:
- 알레르기 시즌 사례: 과거에는 약국이 수요를 수동적으로 기다려야 했고 자주 재고가 부족했습니다. 올해 메이트닝은 데이터를 활용해 북부 지역의 3월과 남부 지역의 4월에 필요한 약품을 미리 예측하여 매장에 미리 공급하고 지역 간에 재조정함으로써, 핵심 제품의 판매량이 수배로 증가하고 이펑 약국(Yifeng Pharmacy)의 재고 부족률이 현저히 감소했습니다.
- 시범 결과: 라오바이링 대약국(Laobai Pharmacy)은 AI를 활용해 더운 계절에 필요한 약품의 수요를 예측하여 월 판매량이 150% 증가했으며, 숙유바인(Shuyu Pingmin)의 데이터 분석 시간이 2시간에서 5분으로 단축되었습니다. 케푸 기업(Kefu Enterprise)의 인력 효율성이 30% 향상되었고, 재고 보충 속도가 70% 빨라졌습니다.
이러한 사례들은 AI가 대규모 체인 약국을 더 효율적으로 만들고, 대규모 프랜차이즈 매장에 적합한 방법을 제공하며, 제약 회사의 O2O 사업을 더 효율적으로 만들 수 있음을 보여줍니다.
4. AI to O: 조직이 변해야 AI의 이점이 실현된다
많은 기업이 AI를 사용해도 효과가 없는 이유는 비즈니스 프로세스만을 개선하고 조직은 변화시키지 않기 때문입니다. 메이트닝은 AI to C(소비자에게), AI to B(업체에게)가 결국은 AI to O(조직에게)라고 말합니다. 마치 포드의 조립 라인처럼: 과거에는 증기 기관을 사용했지만 전기 모터로 교체한 후에도 기존의 구조를 그대로 유지하여 효율성이 향상되지 않았습니다. 기계를 공정에 맞게 배열한 후에야 조립 시간이 12시간에서 90분으로 단축되었습니다.
메이트닝은 자체적으로 6개월 동안 25개의 워크플로우를 개선했으며, “AI Builder 철삼각관계”(비즈니스, HR, 기술 담당자가 함께 프로세스를 진단하는 방식)를 제안했습니다. 체인 약국은 이러한 변화가 가장 필요합니다: 대형 체인 매장이 많고 카테고리가 다양하여 운영 부담이 크며, 지역별 체인은 심지어 즉각적인 소매 팀조차 없습니다. AI 도구와 조직 개혁을 통해 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
5. 메이트닝의 ‘파트너’로서의 역할: 왜 업계로부터 인정받는가?
메이트닝은 5년 동안 오프라인 약국을 운영하지 않겠다는 전략을 고수해왔으며, 이는 매우 중요합니다. 메이트닝은 업체의 경쟁자가 아니라 ‘파트너’로서 자사의 플랫폼 데이터(25만 개의 약국, 약 500개의 제약 회사와의 생태계)와 AI 기술을 활용해 업체들이 스스로 해결할 수 없는 문제를 해결해줍니다. 예를 들어, 약국은 AI 팀을 직접 구축할 필요가 없이 메이트닝의 도구를 사용할 수 있으며, 제약 회사는 새로운 시스템을 구축하지 않고도 AI의 효과를 누릴 수 있습니다. 이러한 ‘역량 강화’ 모델은 업계로부터 신뢰를 얻으며, 메이트닝이 의약 분야에서 지속적으로 AI 전환을 추진할 수 있도록 합니다.
결론
메이트닝의 이번 조치는 AI를 단순한 ‘장식용 도구’에서 ‘업계 변화를 촉진하는 핵심 동력’으로 변화시켰으며, 그 핵심은 업체들이 비즈니스 프로세스와 조직을 효율적으로 개선하는 데 도움을 주는 것입니다. 이는 의약 소매업의 미래 발전에 중요한 의미를 가집니다.