50%가 돌아오는데 약 98%를 다시 판매 채널에 올릴 수 있다

유럽 패션 플랫폼 잘란도(Zalando)는 홈페이지에서 여러 사이즈의 옷을 집에서 입어보고 일부를 돌려보내는 반품 서비스를 소개한다. 회사 설명에 따르면 잘란도에서 주문된 상품의 평균 약 50%가 반품되며, 반품된 패션상품 약 98%는 잘란도 쇼핑몰이나 Lounge by Zalando에서 다시 판매 대상으로 제공할 수 있다.

여기서 98%는 실제 재판매에 성공한 비율이 아니다. 회사는 96% 이상이 곧바로 판매 가능한 양호한 상태로 분류된다고도 설명하지만, 그 역시 2026년 새 로봇이 만들어낸 성과가 아닌 기존 운영에 관한 설명이다. 오히려 질문은 선명해진다. 이미 다시 팔 수 있는 상품이 많다면 다음 경쟁은 그것을 얼마나 빠르고 적은 비용으로 다시 유통시키느냐에 있을 수 있다.

반품은 출고를 거꾸로 돌리는 일이 아니다

잘란도는 반품된 상품을 검사·분류하고 상태에 따라 세척·수선해 판매 가능한 재고로 돌린다. 각 상품을 어느 물류센터에 다시 보관할지도 지역별 판매 가능성, 최근 수요와 재고를 고려해 정한다. 기존 물류 과정에서는 직원이 원래 주문과 실물을 대조하고 오염·손상 상태를 점검하는 절차가 있다.

일반적인 출고와 달리 반품된 의류는 구겨지거나 재포장되고 태그가 없을 수 있다. 상품의 모양이 같아도 상태는 매번 달라진다. 패션에서는 계절과 할인 시점도 가치에 영향을 준다. 따라서 반품 물류가 완료됐다는 것은 상자 하나를 옮겼다는 뜻이 아니라 다음 구매자가 주문할 수 있는 재고 상태로 연결했다는 뜻에 가깝다.

10월 7일, 두 나라에서 AI 양팔 로봇이 실제 업무에 들어갔다

잘란도·CEVA Logistics·독일 로봇회사 Sereact는 2026년 10월 7일 독일 그레펜과 폴란드 시비에보진의 CEVA 물류시설에서 AI 양팔 로봇이 반품 의류를 처리하기 시작했다고 발표했다. Sereact의 Cortex 플랫폼은 개별 상품마다 미리 학습하거나 고정된 SKU 목록을 설정하지 않고도 물건을 집고 식별·분류하도록 설계됐다는 것이 발표 내용이다.

실험실 시연이 아니라 실제 물류현장에 들어갔다는 점은 분명하지만, 이는 전체 반품 공정의 무인화와 다르다. 발표된 운영모델은 RaaS(Robotics-as-a-Service)이며, 현장 직원은 감독·예외 처리·품질관리 역할을 맡는다. 오염과 손상 판정, 상품의 재판매 적합성 판단이 어느 단계까지 자동화됐는지는 공개 자료만으로 확정할 수 없다.

시간당 몇 벌보다 재판매 가능한 1건의 총비용을 확인해야 한다

CEVA는 반품 업무의 어려움으로 불규칙한 물량, 수작업 품질검사, 계절성, 시간에 따른 상품가치 감소와 높은 건당 처리비용을 꼽았다. 그 문제에서 로봇의 시간당 집기 수만으로 경제성을 판단하면 오류가 생긴다. 자동으로 집은 상품을 사람이 다시 확인해야 하거나 오분류로 재작업이 늘면 겉보기 처리량과 실제 비용은 달라질 수 있다.

반석은 로봇이 집은 의류 수 대신 반품 접수에서 재판매 가능한 재고로 복귀하기까지의 시간, 검수·재작업·감독·운송까지 포함한 건당 총비용, 예외 처리·오분류·손상 비율을 함께 확인할 필요가 있다고 본다. 그리고 다시 판매 목록에 올린 비율과 실제로 최종 판매한 비율은 분리해야 한다. 이런 도입 전후 비교 수치는 현재 공식 발표에 없으므로 비용 절감이나 매출 개선이 실현됐다고 주장할 수 없다.

10월 22일 발표는 로봇이 실패한 작업을 다음 학습으로 돌리는 구조다

10월 22일 Sereact·NVIDIA·Nebius·CEVA·잘란도는 반품 현장에서 수집한 영상과 로봇 동작 데이터를 Nebius의 저장·연산 환경으로 보내고, NVIDIA Isaac Lab과 Cosmos 등을 통해 상품 상태·포장·조명 변형을 생성한 뒤 Cortex를 추가 학습·평가하는 체계를 발표했다. 학습에 쓰지 않은 검증 사례에서 기준을 통과해야 현장 시험으로 넘어가도록 설계했다.

공급사 설명은 기존에 수주가 걸리던 재학습·검증 주기를 며칠 단위로 줄이는 것을 제시한다. 그러나 잘란도 물류현장에서 실제로 비용과 처리시간이 얼마나 개선됐는지 측정값을 공개한 것은 아니다. 반석이 보는 핵심은 새로운 시즌의 낯선 상품을 처리하지 못했을 때 현장 실패를 수집하고 다시 검증된 작업으로 바꾸는 능력이 장기 운영비를 좌우할 수 있다는 점이다.

잘란도·CEVA·Sereact는 같은 성공을 측정하지 않을 수 있다

잘란도는 상품의 재판매 기회와 파트너 유통서비스의 품질에 관심이 있다. CEVA는 계약물류 운영기업으로서 반품 업무의 안정성과 처리비용을 관리한다. Sereact는 로봇의 지능과 현장 서비스를 공급하고, NVIDIA·Nebius·Universal Robots 같은 회사는 학습·컴퓨팅·로봇팔 공급망의 다른 역할을 맡는다.

이 구분은 계약을 검토하는 기준이 된다. 로봇이 상품을 잘못 분류해 사람이 다시 작업하거나, 성수기에 처리량을 맞추지 못한다면 그 비용을 누가 부담하는가. RaaS라는 명칭만으로 공급사가 모든 위험을 인수하는 것은 아니다. 실제 서비스 수준·요금·오류 책임과 성능 미달 시 조치에 관한 계약조건은 공개되지 않았으므로, 이는 반석의 검증 질문이지 특정 계약의 결함을 주장하는 말이 아니다.

EU의 폐기 금지는 반품 업무의 중요성을 높이지만 도입 원인을 증명하지는 않는다

EU는 2026년 7월 19일부터 대기업이 판매되지 않은 의류·액세서리·신발을 파기하는 행위를 원칙적으로 금지했다. 안전·손상 등 정해진 예외가 있으며, 중견기업에는 2030년부터 적용된다. 규정의 목적은 판매·수선·기부·재사용 같은 대안으로 제품의 가치를 유지하도록 하는 데 있다.

이 제도가 곧바로 잘란도의 Sereact 로봇 도입을 유발했다고 단정할 수 없다. 잘란도는 이미 반품상품을 재판매·수선·아울렛·기부 등 여러 경로로 처리한다고 설명해 왔다. 다만 상품을 무조건 폐기하지 않으면서 보관·검수·재처리 비용을 통제해야 하는 유럽 유통업체의 구조적 과제와 자동화 투자의 접점을 살펴볼 수 있다.

내부 물류 개선이 다른 브랜드에 파는 서비스의 자산이 될 수 있다

잘란도는 자기 쇼핑몰을 운영하는 동시에 브랜드와 유통사를 대상으로 B2B 물류·소프트웨어 사업을 전개한다. 회사는 파트너 프로그램 판매상품의 60% 이상이 자사 반품 인프라를 이용한다고 설명하며, ZEOS를 통해 외부 브랜드의 다중 판매채널 물류와 반품 처리도 지원한다.

새 로봇이 실제로 반품 완료까지의 시간과 총비용을 낮춘다면 내부 운영 개선을 넘어 파트너에게 제공하는 서비스 경쟁력에도 기여할 여지가 있다. 그러나 이번 로봇의 개선 효과가 모든 ZEOS 고객에게 제공된다는 자료는 없다. 향후 B2B 확장 가능성과 이미 측정된 성과를 구분해야 한다. 물류기업의 자산은 로봇을 여러 대 보유하는 사실이 아니라 불규칙한 반품 작업을 예측 가능한 비용과 품질로 끝내는 운영 능력일 수 있다.

BANSEOG VIEW

BANSEOG VIEW | 로봇의 성공은 동작이 아니라 완료된 업무에서 확인된다

잘란도는 이미 반품 패션상품 약 98%를 다시 판매 채널에 제공할 수 있다고 설명한다. 그러므로 로봇의 새로운 가치를 그 98%를 만들었다고 주장할 수 없다. 더 중요한 검증 과제는 반품 접수부터 재판매 가능 재고로의 복귀 시간과 건당 총비용이다.

10월 7일 확인된 것은 실제 AI 양팔 로봇 가동이고 10월 22일은 현장 실패를 추가 학습에 연결하는 체계의 발표다. 독립적으로 측정된 비용 절감, 실제 재판매 시간 단축, 판매 전환율 개선은 아직 공개되지 않았다.

기업이 피지컬 AI를 구입할 때 중요한 기준은 로봇이 동작을 몇 번 성공했는지가 아니라 품질·안전·인력 개입을 포함한 전체 작업을 어느 비용으로 끝냈는가다. 내부에서 검증한 이 능력을 여러 고객에게 재사용할 수 있다면 기술 도입은 운영비 절감을 넘어 서비스 경쟁력의 일부가 될 수 있다.

SOURCES

근거가 된 원자료

2026-10-23 작성. 잘란도의 50% 평균 반품률, 약 98% 재판매 채널 제공 가능, 96% 이상 즉시 재판매 가능, 파트너 프로그램 판매상품 60% 이상의 자체 반품 인프라 이용은 회사 공개 설명이며 2026-10 로봇 도입 성과가 아니다. 98%는 실제 판매 완료율이 아니다. 10월 7일 CEVA·Sereact·Zalando 자료는 Greven/Swiebodzin의 두 현장 가동, Cortex 집기·식별·분류 및 RaaS 모델만 뒷받침한다. 10월 22일 Sereact·NVIDIA·Nebius 학습체계는 공급사 발표에 따른 설계·기대이지 측정된 고객 수익성과 동등하지 않다. EU 의류 폐기 금지는 7월 19일부터 대기업에 적용하고 예외가 있다. 해당 규제 때문에 로봇을 도입했다는 인과는 검증되지 않았다. 오분류율, 재판매 시간, 건당 총비용, 비용 절감액, 실제 판매율은 미공개.