배달비 낮춘 알뜰배달, 라이더 소득 증가에도 기여 -“한집배달 라이더, 알뜰배달 함께 하니 월 5.1% 더 벌었다”- 알뜰배달 AI 배차로 라이더 소득 증가 효과 분석 첫 연구- 시간당 수입 4.9% 증가, 서울지역 6.0%- 이영찬 교수 “배달비 낮음에도 배차∙동선 AI 최적화로 라이더 소득도 증가” 알뜰배달과 한집배달을 함께 수행하는 라이더가 한집배달만 수행하는 라이더보다 월 수입이 5.1% 많은 것으로 나타났다. 한집배달과 알뜰배달은 모두 주문 중개부터 배달까지 배민이 직접 책임지는 자체배달(OD: Own Delivery) 서비스다. 한집배달은 배달 속도가 빠르지만 배달비가 그만큼 더 비싸기 때문에 소비자들의 부담을 덜고자 알뜰배달이 출시됐다. 배달비가 더 저렴한 대신 최대 3건의 배달을 한 번에 수행한다. 알뜰배달은 한집배달보다 배달비 자체는 낮지만, AI 배차로 동선을 효율화 함으로써 결국 라이더들의 수익 증가가 이뤄지게 된 셈이다. 18일 KCI 등재 학술지 물류학회지 제33권 제5호에 게재된 ‘AI기반 묶음 배달의 효율성이 라이더 수입에 미치는 영향- 배달의민족 알뜰배달을 중심으로’ 논문에서 알뜰배달과 한집배달을 함께 수행한 라이더가 한집배달만을 수행한 라이더 대비 더욱 높은 수입을 올린다는 실증 연구 결과가 나왔다. 이 연구는 음식 배달의 인공지능(AI) 기반 배차가 라이더 수입에 미치는 영향을 측정하는 첫 연구다. 연구 데이터는 배달의민족 라이더(배민커넥트)를 운영하는 우아한청년들을 통해 2023년 7월과 2022년 7월 라이더 수입 데이터를 활용했다. ‘알뜰배달과 한집배달을 함께 수행한 라이더’ 집단과 ‘한집배달 라이더’ 집단의 수입을 이중차분법(Difference-in-Differences; DiD)을 사용해 비교 분석했다. 이중차분법은 실험집단과 동질적인 특성이 있는 통제집단을 설정하고 정책시행 전⋅후의 성과 차이를 분석하는 방법론으로, 정책 시행의 효과를 측정할 때 주로 사용된다. 이 결과 알뜰배달과 한집배달을 함께 수행한 라이더의 월 수입은 한집배달만 수행한 경우보다 5.1% 높은 것으로 분석됐다. 배달의 시간당 수입은 4.9% 증가했다. 지역별로는 서울지역이 6.0% 증가했고, 서울 외 지역은 4.1% 늘었다. 배달 시간당 수입은 서울지역 5.8%, 서울 외 지역 3.9% 각각 증가했다. 이영찬 백석대 경상학부 교수는 “음식배달플랫폼의 경쟁전략 변화가 이해관계자 간 균형에 미치는 영향을 살펴보기 위해 라이더의 소득 변화를 살펴봤다”며 “배달비가 낮은 알뜰배달로 라이더 수입이 감소할 것이란 예상과 달리 효율적인 동선 AI 배차로 수입이 증가한다는 점을 실제 데이터를 기반으로 분석해 객관적으로 제시했다"고 설명했다. 이 교수는 이 연구를 통해 지난 12월 2일 한국물류학회학술대회 국토부장관상을 수상했다. AI 기반 추천 배차에 따른 배달종사원의 수입을 객관적 데이터로 실증 분석했으며, 온라인 기반의 생활물류 서비스의 연구 흐름에 기여한 점을 높이 평가 받았다. 한편 알뜰배달은 배달의민족 운영사 우아한형제들이 소비자 배달비 절감을 위해 지난 3월 출시한 서비스로 배민이 직접 배차와 배달비 책정, 배달 동선을 관리함으로써 이해관계자들에게 효율적인 배달 환경을 제공하고 있다.
