하윤택

요약

• 문제 정의: 예약 담당자 미운영 시간대에는 전화 예약 대응이 불가하여, 고객 예약 실패·매출 손실·운영 리소스 비효율이 동시에 발생하는 문제를 확인하였습니다.
• 가설 설정: IVR 기반 예약 프로세스를 도입하면 24시간 예약 커버가 가능해지고, 운영 비용 절감과 함께 예약 성공률 및 플랫폼 운영 효율이 개선될 것이라는 가설을 설정하였습니다.
• 실험 설계 및 검증: 미운영 시간대 예약 성공률 분석, IVR 통화 방식에 대한 사용자 거부감 사전 조사, 도입 전·후 예약 성과 및 운영 비용 비교를 통해 효과를 검증하였습니다.
• 결과: 미운영 시간대 예약 성공률 50% → 70%로 개선, 인건비 연 약 2억 원 → 월 200만 원 수준(IVR 통화료)으로 운영 비용 대폭 절감하였습니다.
• 기여 내용: 예약 성공률·운영 시간대별 성과 지표 대시보드 구축, 예약 담당자 운영 기여도 및 결제 영향 분석, IVR 도입 효과에 대한 비용·효율성 검증을 통해 운영 자동화 체계 구축에 기여

상세

김캐디는 매장 예약 관리를 위한 사장님 솔루션을 운영하고 있으며, 솔루션 사용이 어려운 매장이나 예약을 놓친 경우를 보완하기 위해 프리랜서 형태의 ‘예약 담당자’가 전화로 예약 내용을 전달하고 수락하는 구조를 운영하고 있었습니다.

해당 운영 방식은 예약 담당자 근무 시간 외에는 예약 대응이 불가능해 새벽 시간대 예약이 누락되는 문제가 있었고, 프리랜서 인력 특성상 갑작스러운 업무 이탈이나 관리 리스크가 반복적으로 발생했습니다. 또한 재택 근무 기반 운영으로 인해 예약 처리 품질이 일정하지 않아 플랫폼 운영 안정성과 비용 측면 모두에서 비효율이 발생하고 있었습니다.

입사 후 운영 전반을 빠르게 파악하는 과정에서 예약 담당자 운영 구조가 가장 큰 구조적 문제라고 판단했습니다. 이를 검증하기 위해 예약 담당자가 처리하는 전화 예약이 전체 결제액에서 차지하는 비중을 분석한 결과, 전체 결제액의 1%에도 미치지 않는 수준이었습니다. 반면 새벽 시간대에는 전화 예약을 받지 못해 예약이 실패하는 사례가 많았고, 약 200건의 예약 중 절반가량이 처리되지 못하고 있음을 확인했습니다.

이러한 분석을 바탕으로 사람 중심의 전화 예약 운영을 IVR 기반 자동화로 전환할 경우, 운영 리스크를 제거하고 비용을 절감하는 동시에 24시간 예약 대응을 통해 예약 성과를 개선할 수 있을 것이라는 가설을 수립했습니다.

기존 예약 담당자의 주요 역할은 예약 수락 또는 거절 여부를 확인하는 것이었기 때문에 IVR 시나리오 설계 자체는 비교적 단순하게 시작할 수 있었습니다. 초기에는 버튼 입력만으로 수락과 거절이 이루어지도록 설계했으나, 수락을 잘못 선택할 경우 복구가 불가능하다는 리스크를 발견했습니다. 이에 수락 시 한 번 더 확인 절차를 거치도록 시나리오를 보완해 안정성을 확보했습니다.

도입에 앞서 거래액 규모별로 매장을 선정해 파일럿 테스트를 진행하고, IVR 음성 안내에 대한 거부감 여부를 사전 인터뷰로 검증했습니다. 우려와 달리 대부분의 매장 사장님들은 사람이 아닌 자동 응답이라 하더라도 예약만 정상적으로 처리된다면 큰 불편을 느끼지 않는다는 의견을 보였고, 이를 근거로 IVR를 전면 도입했습니다.

그 결과 예약 담당자 미운영 시간대의 예약 성공률이 50%에서 70% 수준으로 개선되었으며, 연간 약 2억 원 규모의 인건비를 월 200만 원 수준의 IVR 통화 비용으로 대체하는 성과를 거둘 수 있었습니다. 또한 전체 예약 건수 증가에도 약 5% 수준으로 기여하며 플랫폼 운영 성과 개선에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

본 프로젝트를 통해 운영 리스크가 높은 영역을 데이터로 식별하고 우선순위를 정해 해결하는 경험을 쌓았습니다. 사람이 전화를 받아야 한다는 내부 우려에 대해서도 정량적인 분석과 파일럿 결과를 통해 설득하며 실행으로 이어냈고, 기획부터 시나리오 설계, 개발 협업, 성과 분석과 개선까지 전 과정을 주도하며 플랫폼 운영 자동화 프로젝트를 끝까지 완결시킨 경험을 확보했습니다.

요약

• 문제 정의: 결제액 저조 문제 해결을 위해 사용자 행동 데이터를 분석하여 결제 퍼널의 이탈률 개선 필요 확인
• 가설 설정: 결제 퍼널 중 이탈률이 발생하는 구간을 개선하고, 세그먼트 분석 및 이벤트 실행이 결제액 상승에 기여할 것이라는 가설 설정
• 실험 설계 및 검증: SQL을 활용한 결제 퍼널 분석 및 이탈률 개선, 세그먼트 분석 및 타겟팅 이벤트 실행
• 결과: 결제액 2.4배 상승, 2023년 최고 결제액 달성.
• 기여 내용: 대시보드 생성, 퍼널 분석, 이탈률 개선, 이벤트 기획 및 타당성 분석, 상위 결제자 관리

상세

2023년 중고나라 페이 결제액 상승 목표 달성을 위해 결제제휴사업팀이 신설되었습니다. 이 팀은 결제액 목표 달성을 위해 운영/기획, 디자인, 마케팅, 데이터 분석, 영업 등 각 분야의 전문가들이 모여 하나의 목표를 향해 효율적으로 움직일 수 있도록 구성된 목적 조직입니다.

기존에 운영, PM 등으로 분산되어 있던 페이먼트 서비스 업무를 한 팀에서 통합 운영하며, 페이 결제 서비스를 바닥부터 구축하고 효율적으로 운영해야 했습니다. 저는 데이터 분석 및 보고, 운영 업무를 담당하며, 결제 서비스를 한눈에 파악할 수 있는 대시보드 생성, 데일리 푸쉬 대상자 추출 및 효율 분석, 결제 퍼널 분석, 이벤트 기획 타당성 분석, 상위 결제자 관리를 주도했습니다.

저는 결제액 상승을 위해 사용자 행동 데이터를 분석하고, 결제까지의 여정에서 이탈률을 개선하며, 특정 세그먼트를 집중 관리하여 결제액을 상승시키고, 이벤트 기획을 통해 신규 회원 유입을 늘리는 것이 핵심 전략이라고 판단했습니다.

결제 퍼널 분석을 통해 이탈률이 가장 높게 발생하는 구간을 찾아내는 데 집중했습니다. SQL을 활용해 결제 퍼널을 세분화하여 분석한 결과, 채팅 구간에서 이탈률이 가장 높게 발생한다는 것을 발견했습니다. 앱 내 크롤링 된 카페 상품에서 채팅 이탈률이 높음을 확인했습니다. 이는 카페에서 크롤링된 상품에 대해 앱 내에서 채팅을 걸어도 판매자가 확인하지 못해 이탈이 발생한 것이었습니다.

이를 해결하기 위해, 앱 내에서 채팅이 발생하면 카페 상품 게시물에 자동 댓글을 달아 판매자가 앱으로 유도되도록 하는 ‘카페 채팅 앱 유도’ 기능을 구현했습니다. 이를 통해 카페 회원이 앱으로 유입되었고, 연동 회원 수가 증가하면서 결제액 상승에 기여했습니다.

특정 세그먼트를 집중 관리하여 결제액을 상승시키기 위해, 결제액에 가장 큰 볼륨을 차지하는 상위 판/구매자를 집중 관리했습니다. SQL을 활용해 결제 데이터를 분석하고, 거래 횟수, 거래액, 상품 등록수, 채팅 응답률, 사기율, 택배거래 이용수와 같은 중고거래 주요 지표를 기반으로 앱 내 중고거래 지표 상위 10%에 해당하는 약 300명의 상위 판/구매자를 추출했습니다.

상위 판/구매자에게는 빠른 송금, 빠른 CS 응답을 제공하고, 판매 금액에 따른 리워드를 제공하여 중고나라 앱 내 경험을 개선하고, 앱 사용률을 높여 고액 결제 볼륨 상승을 목표했습니다. 그 결과, 상위 판/구매자의 거래액이 이전 대비 약 20% 상승하며 결제액 2.4배 상승에 기여했습니다.

중고나라 앱 내에서 매달 진행하는 이벤트 기획에 참여하여, 중고나라만의 특색 있는 날인 ‘중요일’을 기획하고 실행했습니다. 중요일 이벤트는 신규 회원 유입과 이탈 회원 복귀를 목적으로 했으며, 고객이 결제에 가장 민감하게 반응하는 지표를 분석한 결과, 수수료 감면이 가장 큰 효율을 가져올 것으로 판단했습니다. 결제액이 가장 낮은 시간대에 수수료 감면 이벤트를 진행해, 결제 감소를 보완하고 결제액 증가까지 이뤄냈습니다. 신규 회원 인입과 기존 이탈 회원의 복귀를 유도하며, 결제액 상승에 긍정적인 영향을 주었습니다.

최종적으로 23년 12월 ‘중요일’ 이벤트에서 23년 최고 결제액을 달성했고, 2023년 결제액 2.4배 상승이라는 목표를 달성했습니다. 결제제휴사업팀은 신설된 팀 중 23년 KPI 목표를 달성한 유일한 팀이 되었습니다.

이 프로젝트를 통해, SQL을 활용한 결제 퍼널 분석 및 이탈률 개선 능력을 강화했고, 상위 결제자 세그먼트 분석 및 집중 관리를 통해 데이터 기반 의사결정 능력을 키웠습니다. 또한, 이벤트 기획 및 타당성 분석을 통해 사업 운영 기획 역량을 강화했으며, 크로스팀 협업을 통해 목표 달성을 위한 전략 수립 및 실행 경험을 쌓았습니다.

요약

• 문제 정의: 식품 카테고리의 매출 저조 문제 해결을 위해, 판촉 전략의 효율성 개선 및 매출 증대 방안 필요성 확인
• 가설 설정: 거래액 상위 20%의 TOP SKU에 집중적인 판촉을 진행하면, 카테고리 전체 매출이 상승할 것이라는 가설 설정
• 실험 설계 및 검증: 거래액 상위 20% TOP SKU 선정 및 집중 판촉 계획 수립 및 실행, 판촉 기간 동안 매출 데이터 수집 및 분석, 판촉 전후 매출 변화 비교를 통해 효과 검증
• 결과: 거래액 상위 20% TOP SKU 집중 판촉을 통해 식품 카테고리 매출 상승, 카테고리 1등 달성 및 목표 매출 초과 달성
• 기여 내용: TOP SKU 선정 및 집중 판촉, 판촉 전략 효율화 및 비용 절감, 실시간 데이터 분석 및 피드백을 통한 신속한 전략 수정 및 실행

상세

위메프 전체 상품 매출 저조 문제를 해결하기 위해, 상품 판촉 효율화 프로젝트를 진행했습니다. 기존에는 카테고리 기준 수수료를 충족하는 모든 상품에 대해 판촉을 진행했지만, 판촉 비용 대비 GMV 상승률이 저조한 문제가 있었습니다. 또한, 모든 상품에 동일한 판촉률을 적용하다 보니, 판촉 효율성이 떨어지고, 판매자 간 가격 경쟁을 유도하지 못했습니다. 이에 따라, 공급가가 우수한 상품에 차등적으로 판촉을 적용하고, 판매자 간 경쟁을 유도하여 판촉 비용을 최적화하고, 매출 상승 효과를 극대화하고자 했습니다.

식품 카테고리의 결제 데이터를 분석한 결과, 거래액 상위 20%의 SKU가 전체 결제액의 약 80% 이상을 차지하는 파레토 법칙이 적용됨을 확인했습니다. 이에 따라, 거래액 상위 20% TOP SKU에 집중적인 판촉을 진행하면, 카테고리 전체 매출이 상승할 것이라는 가설을 설정했습니다. 또한, 공급가가 우수한 SKU에 차등적인 판촉률을 적용하여, 비용 효율성을 높이고 판매자 간 경쟁을 유도함으로써 마진을 개선하고자 했습니다.

가설 검증을 위해, 작은 실험을 진행했습니다. 거래 데이터를 기반으로 결제금액 비중을 확인한 결과, 상위 20% SKU가 전체 결제액의 80% 이상을 차지함을 확인했습니다. 이에 따라, 상위 20% SKU에 집중적인 판촉을 진행하고, 판촉률을 차등 적용하여 비용 효율화와 매출 상승을 실현하고자 했습니다. 작은 실험에서 긍정적인 결과가 도출되자, 본격적으로 모든 실에서 판촉 담당자들이 모여 판촉 운영팀을 구성하고, 각 카테고리를 담당하며 판촉 전략을 개선했습니다.

네이버, 다나와, 에누리, 다음 등 제휴 채널 가격비교 판촉을 진행하며, 가격 비교 경쟁을 통해 효율적인 판촉 전략을 설계했습니다. 상위 20% SKU 중 절반 이상을 차지하는 TOP 150개의 SKU를 수기로 집중 관리하며, 실시간 가격 대응 및 MD와 협업하여 공급가 개선을 통해 판촉 효율화를 달성했습니다.

거래액 상위 20% TOP SKU에 대해, 집중적인 판촉을 진행하며, 공급가가 우수한 SKU에 차등적인 판촉률을 적용했습니다. 판매자 간 경쟁을 유도하고, 비용 효율화를 극대화하기 위해, 가격 비교 사이트에서 실시간 가격 모니터링 및 공급가 개선을 지속적으로 진행했습니다.

추석, 설, 위메프 데이 등 특별 행사 기간에는, TOP SKU에 집중적인 프로모션 비용 투자 및 집중적인 노출을 통해, 거래액 목표 달성 및 카테고리 1등 달성에 성공했습니다. 판매자와의 협업을 통해 공급가를 개선하고, 마진을 개선하면서도 매출 상승을 이뤄냈습니다.

거래액 상위 20% TOP SKU 집중 판촉을 통해, 식품 카테고리 매출 상승 및 카테고리 1등 달성하고 목표 매출 초과 달성 및 판촉 비용 대비 GMV 상승률 극대화 공급가 개선을 통한 마진 개선 및 비용 효율화 실시간 데이터 분석 및 피드백을 통해, 판촉 기간 동안 매출 데이터를 실시간 모니터링하고, 판촉 전략을 유연하게 수정 및 실행하여 신속한 시장 대응에 성공했습니다.

TOP SKU 선정 및 집중 판촉 전략 설계로 판촉 비용 대비 매출 효율화를 달성했습니다. 공급가가 우수한 SKU에 차등적인 판촉률을 적용하여 비용 절감 및 마진 개선에 기여했습니다. 네이버, 다나와, 에누리, 다음 등 가격 비교 사이트에서 실시간 데이터 모니터링 및 피드백을 통해, 판촉 전략을 유연하게 수정하고, 신속한 시장 대응을 이뤄냈습니다. SQL을 사용하지는 않았지만, 거래 데이터를 기반으로 가설 설정 → 검증 → 실행까지 진행하며, 데이터 분석의 기본 원리를 현업에 적용하는 경험을 쌓았습니다.