Due to the influence of e-commerce, the delivery industry has shown rapid growth since the 2000s, and customer requirements for delivery and logistics services are increasing. In order to respond to this, the domestic delivery industry system has been improved both quantitatively and qualitatively and demand-oriented advancement and efficiency are needed. Because of COVID-19, the transition to a non-face-to-face consumer society has been accelerated, and the need for a subdivided urban logistics policy centered on courier delivery, a life-friendly last-mile logistics service, has also been raised. This study goes beyond the stage of demand prediction for and attempts to decipher the relationship of demand by region and product characteristics using the social network analysis (SNA). By expanding the Market Basket Network (MBN) and the Co-purchased Product Network (CPN), which have been frequently used to identify demand in e-commerce, our analysis reveals the product category patterns in the number of delivery orders data and confirms regional differences. This study shows that SNA technique can be effectively applied to inventory distribution or product (SKU) selection strategies in urban logistics.
전자상거래의 영향으로 2000년대 이후 택배산업은 가파른 성장세를 보여왔으며 택배 및 물류 서비스에 대한 고객의 요구사항이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 택배산업 시스템은 양적, 질적 변화를 시도하고 있으며, 수요 중심의 고도화 및 효율화가 필요한 상황이다. 코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환으로 인하여 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배를 중심으로 체계화된 도시 물류 정책의 필요성 또한 제기되고 있다. 본 연구는 국내 택배 서비스의 수요량을 예측하는 단계에서 나아가, 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 자주 활용되었던 장바구니 네트워크(MBN)와 공동 구매 상품 네트워크(CPN)를 확장하여, 택배 주문건수 데이터를 이용하여 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 본 연구에서 제시한 SNA 방법론은 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 적용 가능하다.
