이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
물류 관련 수업 프로젝트에서 3PL 협력사 관리 시뮬레이션을 진행하면서 가장 큰 도전은 협력사마다 보고 기준이 달랐던 점이었습니다. 배송 완료 건수 집계 기준이 협력사 A와 협력사 B가 달라서, 동일 기간 데이터를 비교하기 어려웠습니다. 저는 공통 보고 양식을 설계하고 각 협력사가 동일한 기준으로 입력하도록 합의하는 역할을 맡았습니다. 처음 양식을 공유했을 때 일부 항목에 이의가 있어서 협력사 담당자와 개별 미팅을 통해 합의 항목을 조율했습니다. 실제 데이터를 합산한 이후에는 처리 소요 시간 기준으로 협력사별 편차를 시각화했고, 편차가 큰 구간에 집중해 원인 분석을 진행했습니다. 이 경험에서 협력사 관리는 데이터 통합 설계부터 시작된다는 점을 배웠습니다.
물류 수업 프로젝트에서 배송 완료율이 갑자기 12% 급락하는 상황이 발생했습니다. 처음엔 협력사 A의 운송 지연이 원인이라고 짐작했는데, 협력사 A의 문제로만 단정하고 넘어갔다면 원인 분석 자체가 틀렸을 것 같았습니다. 실제 데이터를 들여다보니 운송 단계보다 창고 출고 단계에서 지연이 쌓인 것이었습니다. 저는 주문 접수에서 배송 완료까지 5단계별 소요 시간을 데이터로 뽑아 각 단계를 역추적했습니다. 그 결과 출고 전 검수 절차가 특정 요일에 집중되면서 병목이 생기는 패턴이 보였습니다. 그 원인을 확인한 뒤 요일별 배분 방식을 조정하는 제안을 팀에 전달했고, 다음 주에 완료율이 7%p 회복됐습니다. 짐작보다 데이터로 역추적하는 것이 훨씬 정확한 원인을 찾는다는 것을 그때 실감했습니다.
물류 프로젝트에서 협력사 3곳에 균등하게 물량을 배분했는데, 특정 협력사에서 반복적으로 오류가 났습니다. 처음엔 그 협력사의 역량 문제라고 생각했는데, 오류 유형을 들여다보니 긴급 건과 일반 건을 같은 방식으로 처리하다가 긴급 건에서 지연이 발생하는 패턴이었습니다. 나머지 두 협력사 중 한 곳은 빠른 처리 속도가 강점이었지만, 정확도 요건이 높은 건에서는 오히려 오류율이 낮지 않았습니다. 저는 긴급 건은 속도 강점 협력사, 정확도 요건이 높은 건은 검수 역량이 강한 협력사로 나누는 배분 방식을 제안했습니다. 처음에는 관리 복잡도가 올라가는 거 아닌가 싶었는데, 오류율이 2주 만에 눈에 띄게 줄었습니다. 균등 배분보다 강점 기반 역할 배분이 실제 성과를 더 잘 설명한다는 것을 그 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 물류운영 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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