소개
Flashfood는 매장의 잉여 식품을 할인가에 판매하는 양면 마켓플레이스입니다. Kroger, Loblaw, Meijer 등 북미 주요 식료품 체인과 제휴해 '매립지가 아니라 가족에게(Feed families, not landfills)'라는 미션 아래 운영되며, 2026년 기준 누적 소비자 절감액 4억 달러, 약 1억 7,500만 파운드의 식품 매립 방지라는 성과를 달성했습니다. 이 마켓플레이스의 성패는 매장 직원이 잉여 상품을 얼마나 쉽고 빠르게 등록할 수 있는지에 달려 있습니다.
과제
식료품 매장 백룸은 기술이 동작하기 어려운 환경입니다. 조명이 일정하지 않고, 라벨은 손상되기 일쑤이며, 직원들은 늘 시간에 쫓깁니다. 기존 방식은 상품을 하나씩 수기로 입력해야 했고, 델리·베이커리·정육 등 중량 상품 라벨은 오픈소스 OCR로는 안정적으로 읽을 수 없었습니다. 등록이 번거로우면 직원은 상품을 등록하는 대신 폐기하게 되고, 이는 곧 플랫폼의 상품 부족과 폐기물 증가로 이어졌습니다.
솔루션
Flashfood는 2025년 iOS·Android 파트너 앱을 개편하면서 Scandit Barcode Scanner SDK와 Smart Label Capture를 통합했습니다. 직원이 상품을 비추면 한 세션에서 최대 10개까지 멀티스캔으로 인식하고, Smart Label Capture가 머신러닝으로 라벨의 가격·유통기한·중량을 자동 추출해 등록 양식을 채워 줍니다. 직원은 내용을 확인하고 필요한 부분만 수정한 뒤 30초 안에 등록을 마칩니다.
왜 SCANDIT인가?
Scandit은 Instacart 등 글로벌 식료품·퀵커머스 기업에서 검증된 실적을 보유해, 저조도·손상 라벨·다양한 기기라는 Flashfood의 현장 조건을 이미 이해하고 있었습니다. 하나의 라벨에서 여러 바코드와 텍스트를 동시에 인식하는 기술, 사전 구축된 모듈과 샘플 코드 덕분에 네이티브 앱 통합도 순조로웠습니다. Flashfood가 제공한 바코드 샘플과 성능 데이터를 바탕으로 양사가 협업하며 목표 성능을 맞춰 나갔습니다.
"가족에게, 매립지가 아니라" — Flashfood의 미션
매립지로 향하는 식품은 곧 누군가의 식탁에 오를 수 있었던 한 끼입니다. Flashfood는 이 단순한 원칙에서 출발했습니다. Kroger, Loblaw, Meijer 등 북미 주요 식료품 체인과 제휴해 잉여 재고를 할인 판매하고, 소비자에게는 절약을, 매장에는 폐기물 감소를 제공합니다. 2026년 기준 누적 소비자 절감액은 4억 달러를 넘어섰고, 약 1억 7,500만 파운드의 식품이 매립지 대신 식탁으로 향했습니다.
마켓플레이스의 성패는 매장 직원의 참여에 달려 있습니다. 등록에 시간이 오래 걸리면 참여가 줄고, 상품이 부족하면 소비자는 다른 곳으로 떠납니다.
우리가 경쟁하는 대상은 '그냥 버리는 것의 간편함'입니다. 등록에 드는 수고를 최소화하는 것이 우리의 미션과 제휴사의 수익 모두에 이롭습니다.
— Yixin Zhu, Flashfood VP of Engineering
과제: 등록이 번거로우면 식품은 버려집니다
식료품 매장 백룸은 기술이 버티기 어려운 환경입니다. 조명은 들쑥날쑥하고, 라벨은 손상되며, 직원들은 시간에 쫓깁니다. 기존 방식은 상품을 하나씩 수기 입력해야 했고, 날짜·상품 정보·가격을 모두 손으로 옮겨 적는 탓에 작업이 느리고 일관성이 없었습니다.
특히 여러 상품을 한 번에 등록하는 것이 불가능했고, 델리·정육 등 중량 상품 라벨은 오픈소스 문자 인식 도구로는 안정적으로 읽을 수 없었습니다. 수작업 단계가 하나 늘어날 때마다 마찰이 쌓였고, 그만큼 등록량이 줄어 식품 구조(rescue) 성과도 제한됐습니다.
솔루션: 바코드 스캔과 Smart Label Capture의 결합
2025년 라벨 스캔 엔진을 찾던 Flashfood의 요구 사항은 명확했습니다. 다양한 스마트폰에서 식료품·리테일 환경 검증을 마친 신뢰성, 하나의 라벨에서 여러 바코드와 텍스트를 동시에 인식하는 역량, 그리고 함께 성장할 수 있는 기술 파트너십이었습니다. Instacart 등 주요 식료품·퀵커머스 기업에서 검증된 Scandit의 실적이 신뢰의 근거가 됐습니다.
Flashfood는 개편된 iOS·Android 파트너 앱에 두 가지 Scandit 제품을 통합했습니다.
- Barcode Scanner SDK: 저조도, 손상 라벨, 다양한 바코드 규격 등 예측 불가능한 매장 환경에서도 빠르고 안정적인 바코드 인식을 제공합니다.
- Smart Label Capture: 머신러닝으로 라벨의 여러 바코드와 텍스트를 동시에 인식해 가격·유통기한·중량 같은 상품 정보를 자동으로 채워 줍니다.
사전 구축된 모듈, 샘플 코드, 상세한 문서 덕분에 네이티브 앱 통합은 순조롭게 진행됐습니다. Flashfood는 바코드 샘플과 성능 데이터를 Scandit에 제공했고, 양사는 목표 성능에 도달할 때까지 스캔 구성을 함께 조율했습니다.
Scandit은 우리를 진짜 데이터를 가진 진정한 협업 파트너로 대해 줬습니다. 우리 규모의 회사에게 이 정도 수준의 관여는 이례적이었습니다.
— Yixin Zhu, Flashfood VP of Engineering
이제 직원은 파트너 앱을 열고 등록 워크플로우에서 상품을 비추기만 하면 됩니다. 멀티스캔으로 한 세션에 최대 10개 상품을 인식하고, Smart Label Capture가 등록 양식을 자동으로 채우면, 직원은 확인·수정 후 30초 안에 등록을 마칩니다.
성과: 주당 등록 상품 33% 증가
성과는 빠르게 나타났습니다. 머신러닝 기반 스캔 도입 후 상품 등록량이 33% 증가했습니다. 실제 매장 환경에서의 신뢰성과 멀티스캔 대량 등록 역량은 이제 최상위 성과를 내는 Flashfood 제휴 식료품사들의 공통된 특징입니다.
2차 효과도 큽니다. 등록이 일관되고 많아질수록 소비자 선택지가 넓어지고, 할인 상품이 꾸준히 공급되면 소비자 참여가 강화됩니다. 참여가 늘면 제휴사 수익이 개선되는 선순환 구조가 만들어집니다.
Scandit은 잉여 상품 등록의 핵심 운영 장벽을 해결해 줬습니다. 절차는 빨라지고, 정확도는 높아지고, 매일 우리 플랫폼을 쓰는 리테일 팀의 처리 용량은 커졌습니다. 이는 곧 더 많은 등록, 더 적은 폐기물, 더 나은 제휴사 수익으로 이어집니다.
— Yixin Zhu, Flashfood VP of Engineering
다음 단계: 수작업 없는 등록을 향해
Flashfood의 장기 목표는 수작업 입력이 거의 필요 없는 등록 인터페이스입니다. 당면 과제는 제휴사 재고에서 큰 비중을 차지하는 중량 상품으로 멀티스캔을 확대하는 것으로, 이 프로젝트 역시 Scandit과 협업으로 진행 중입니다.
스캔 정확도가 다운스트림 전반을 어떻게 좌우하는지 이해해야 합니다. 등록량, 데이터 품질, 도입률, 인터페이스 경험, 제휴사 수익까지, 이 모든 것이 결국 신뢰할 수 있고 빠른 등록 메커니즘으로 귀결됩니다.
— Yixin Zhu, Flashfood VP of Engineering
도입 성과
머신러닝 기반 스캔 도입 후 주당 상품 등록량이 33% 증가했습니다. 등록 상품이 늘어나자 소비자 선택지가 넓어지고, 소비자 참여가 강화되면서 제휴 매장의 수익이 개선되는 선순환이 만들어졌습니다. 실제 매장 환경에서의 안정성과 멀티스캔 대량 등록 역량은 이제 최상위 성과를 내는 Flashfood 제휴 매장들의 공통된 특징이 됐습니다.