수입식품 MD는 매일 아침 무엇을 소싱해야 할지 어떻게 결정하나요?
수입식품 MD라면 이 질문이 낯설지 않을 겁니다.
어떤 제품을 다음 시즌에 들여올지, 지금 뜨고 있는 카테고리가 어딘지, 경쟁사는 어떤 제품을 수입하고 있는지 — 이 판단을 매일, 매주 반복해야 합니다. 그리고 솔직히 말하면, 그 판단의 상당 부분은 여전히 감과 경험에 기대고 있습니다.
지금 MD의 소싱 결정 방식
현실을 들여다보면 이렇습니다.
해외 박람회에서 눈에 띈 제품을 메모해두고, 인스타그램 트렌드를 훑어보고, 경쟁사 쇼핑몰을 둘러보고, 관세사로부터 가끔 들려오는 이야기를 참고합니다. 운이 좋으면 업계 지인에게 유용한 정보를 얻기도 합니다.
유럽 식품을 전문으로 수입하는 한 중소 수입사 MD는 이렇게 말합니다.
"솔직히 소싱 아이디어의 절반은 인스타그램에서 나와요. 나머지 절반은 박람회에서 찍어온 사진들이고요. 데이터 기반으로 결정하고 싶은데, 어디서 어떻게 시작해야 할지 모르겠더라고요."
이 방식이 완전히 틀린 것은 아닙니다. 오랜 경험에서 나온 직관은 분명히 가치가 있습니다. 하지만 이 방식에는 구조적인 한계가 있습니다.
첫째, 데이터가 아니라 노출에 의존합니다. 내가 우연히 접한 정보가 시장 전체를 대표하지 않을 수 있습니다. 눈에 띄는 것이 반드시 기회가 있는 것은 아닙니다.
둘째, 내 포트폴리오와의 연결이 약합니다. 지금 내가 어떤 제품을 수입하고 있는지, 어떤 카테고리에 집중되어 있는지, 어떤 영역이 비어 있는지 — 이 맥락 없이 새로운 소싱 기회를 판단하기 어렵습니다.
셋째, 시장 데이터는 있지만 해석이 없습니다. 하지만 방대한 통관 데이터를 정기적으로 수집하고 분석해 소싱 인사이트로 변환하는 팀은 많지 않습니다.
"통관 데이터를 직접 받아서 분석하려니 하루가 다 가더라고요. 그걸 매주 할 수가 없잖아요." — 건강기능식품 수입사 MD
통관 데이터 연동으로 무엇이 달라지나요?
어떤 회사가 어떤 국가에서 어떤 제품을 얼마나 수입했는지, 카테고리별 수입 건수와 추이가 어떻게 변화하고 있는지 — 이 데이터 안에는 시장의 흐름이 담겨 있습니다.
예를 들어 최근 3개월 통관 데이터를 분석해보면 과·채가공품 카테고리가 꾸준히 성장하는 반면, 특정 음료 카테고리는 성장세가 둔화되는 신호가 나타납니다. 이 차이를 먼저 읽는 MD가 더 나은 소싱 판단을 할 수 있습니다.
문제는 이 데이터를 정기적으로 수집하고 정제하고 해석해서 내 포트폴리오와 연결하는 작업이 쉽지 않다는 겁니다.
위딜라이즈 인텔리전스가 이 문제를 해결합니다
위딜라이즈에 가입하고 회사명을 입력하면, 통관 데이터와 자동으로 연동됩니다. AI가 해당 회사의 수입 이력을 분석해 현재 어떤 식품류를 보유하고 있는지 자동으로 파악합니다.
그리고 주중 매일 아침, AI가 소싱 추천을 제공합니다.
내 포트폴리오를 기반으로 — 지금 어떤 카테고리가 성장하고 있는지, 경쟁사들은 어떤 움직임을 보이는지, 어떤 제품이 시장에서 주목받고 있는지 — 이 맥락 안에서 오늘의 소싱 기회를 알려줍니다.
이탈리아 유기농 식품을 취급하는 한 수입사 MD는 위딜라이즈 인텔리전스를 사용한 뒤 이렇게 말했습니다.
"처음에는 반신반의했는데, AI가 추천한 카테고리 중 하나를 실제로 탐색해봤더니 우리가 놓치고 있던 영역이었어요. 이미 경쟁사 두 곳이 해당 제품군을 수입하고 있더라고요. 조금만 늦었으면 더 어려웠을 것 같습니다."
감과 데이터, 함께 써야 합니다
AI 추천이 MD의 경험과 직관을 대체하는 것은 아닙니다. 최종 판단은 여전히 사람이 합니다. 하지만 그 판단의 출발점이 "오늘 뭘 찾아볼까"가 아니라 "AI가 추천한 이 제품, 어떻게 생각하지?"로 바뀐다면 — 소싱 의사결정의 질과 속도가 달라집니다.
매일 아침 소싱 브리핑을 받는 것. 위딜라이즈 인텔리전스로 시작해보세요.