센디는 운송 정보망이에요.
자체 드라이버 풀을 보유하고, 화주가 오더를 올리면 센디 기사와 직접 매칭해요. 8년간 그 연결점을 만들어왔어요. 지금까지 누적 회원 85만 명, 수백만 건의 운송이 센디를 통해 이뤄졌어요.
그 과정에서 우리가 가장 많이 들은 말이 있어요.
시스템은 다 있는데, 왜 일은 줄지 않을까요?
1. 매칭이 쌓이면서, 데이터가 쌓였어요
화주와 기사를 연결하다 보면 데이터가 생겨요.
어떤 노선에서 배차가 잘 되는지, 어떤 시간대에 차량이 부족한지, 어떤 화물 유형에 어떤 차량이 맞는지. 운임이 어떻게 형성되는지, 거리와 차종에 따라 적정 운임이 어느 수준인지.
수백만 건의 운송이 쌓이면서 이 데이터가 명확해졌어요.
센디는 그 데이터를 그냥 두지 않았어요. 직접 솔루션을 만들기 시작했어요.
2. 센디가 먼저 만든 것
AI 기반 운임 최적화
수백만 건의 운송 데이터를 학습해서, 노선과 차종과 시점에 따른 적정 운임을 제안하는 기능이에요. 화주는 시세에 맞는 금액으로 오더를 올릴 수 있고, 기사는 합리적인 운임으로 콜을 잡아요. 센디 플랫폼 안에서 이미 작동하고 있어요.
실시간 운송 관제
기사가 어디 있는지, 운송이 어느 단계인지 실시간으로 확인할 수 있어요. 화주가 배차 담당자에게 "지금 어디예요?" 전화를 할 필요가 없어요. 센디 안에서 이미 구현된 기능이에요.
운송확인증
운송이 완료됐을 때 증빙이 자동으로 만들어져요. 수기로 작성하거나 사진을 따로 보낼 필요가 없어요. 이것도 센디에서 이미 쓰고 있어요.
이 기능들은 센디가 정보망을 운영하면서 스스로 필요해서 만든 거예요.
3. 그런데 운송사엔 이게 없었어요
어느 날 우리가 당연하게 쓰고 있던 것들을 운송사 현장에서 찾아봤어요.
실시간으로 기사 위치를 보는 시스템이 없었어요. 담당자가 직접 전화해서 물어봤어요.
운임이 적정한지 판단하는 기준이 없었어요. 오래된 단가표와 감에 의존했어요.
운송 완료 증빙이 체계적으로 관리되지 않았어요. 기사가 카톡으로 사진을 보내면 담당자가 저장해뒀어요.
센디가 자체적으로 해결한 문제들이 운송사에는 그대로 남아 있었어요.
4. 운송 데이터가 보여준 것들
8년간 쌓인 데이터는 또 다른 걸 보여줬어요.
배차 실패가 가장 많이 일어나는 조건이 뭔지. 운임 분쟁이 생기는 패턴이 어딘지. 기사 이탈이 언제 집중되는지. 어떤 화물 유형에서 지연이 반복되는지.
이 인사이트는 정보망을 직접 운영하지 않으면 볼 수 없어요. 데이터가 없으면 추측만 할 수 있어요.
센디는 추측이 아니라 데이터로 봤어요.
5. 그래서 sendyX를 만들기 시작했어요
센디가 스스로 만들어온 것들 운임 최적화, 실시간 관제, 운송 증빙, 데이터 기반 운영 노하우가 운송사에도 동일하게 적용할 수 있다고 생각했어요.
센디가 정보망으로 쌓아온 데이터와 솔루션 위에, 운송사가 실제 운영에서 겪는 문제를 더해서 만드는 거예요. 배차와 정산, 정보망과 운영 시스템이 끊기지 않고 이어지는 구조로요.
새로운 TMS를 하나 더 만드는 게 아니에요.
센디가 8년간 데이터로 발견하고, 직접 만들어서 검증한 것들을 운송사의 운영 현장으로 가져가는 거예요.
아직 다 만들어지지 않았어요. 초기 고객사와 함께, 물류 시장의 문제를 발견해 나가며 개선해 나가고 있어요.
sendyX가 어떤 방향으로 가고 있는지 궁금하다면, 아래에서 업데이트를 받아보세요.
