개요
배달 플랫폼 ‘배고픈 민족'에서 고객 불만을 줄이는 전략을 설계해보세요!
•
'배고픈 민족'는 수도권 중심으로 빠른 음식 배달을 강점으로 내세우는 플랫폼입니다.
•
최근 고객센터에는 “생각보다 배달이 너무 오래 걸린다”, “주문 취소 고민하다가 결국 그냥 기다렸다”는 불만이 다수 접수되고 있습니다.
•
마케팅팀은 고객 경험을 방해하는 상황이 어디서 발생하는지 데이터로 파악해달라는 요청을 받았습니다.
당신은 '배고픈 민족' 마케팅팀의 신입 마케터입니다.
•
첫 업무로, 배달 시간 데이터를 분석해 문제 구간을 정의하고, 개선 방향을 제안하는 프로젝트를 맡게 되었어요.
•
이 프로젝트는 실무와 비슷한 흐름으로 진행됩니다
◦
데이터를 탐색하고 → 가설을 세우고 → 분석을 통해 인사이트를 도출한 후, 마케팅/운영 전략으로 정리하세요.
•
분석 스킬보다 더 중요한 건, “어떤 데이터를 왜 분석했는지”, 그리고 “그걸 통해 고객 경험을 어떻게 개선할 수 있을지를 제시하는 능력” 입니다.
배경
‘배고픈 민족’이 직면한 문제
•
고객의 기대와 실제 배달 경험 간의 체감 차이가 커지고 있습니다.
•
그런데 문제는 단순히 "시간이 오래 걸린다"는 게 아니라, “어떤 조건에서, 왜 오래 걸리는지 내부에서도 잘 모른다” 는 데 있습니다.
•
이를 해결하기 위해 마케팅팀은 데이터를 통해 고객 경험을 방해하는 요인을 구조적으로 분석하고자 합니다.
그래서 주니어 마케터인 우리가 할 일은?
•
주어진 데이터를 바탕으로 배달 시간이 길어지는 조건을 정의하고,
•
이를 정량적으로 설명할 수 있는 근거를 제시해야 합니다.
•
그리고 마지막으로, 그 분석을 바탕으로 "이럴 땐 이렇게 대응하면 좋겠다" 라는 실질적인 전략을 제안하는 것이 목표입니다.
명심할 것
•
단순한 변수 비교보다,
◦
“고객 경험을 왜곡시키는 요인을 찾아내는 시선”과
◦
“그에 대한 해결책을 설계하는 태도”임을 명심하며 해결해 봅시다!
과제 목표
배달 시간(Time_taken) 에 영향을 미치는 요인을 단계 별로 탐색하고, 데이터 기반 마케팅/운영 인사이트를 도출하는 것이 최종 목표입니다.
•
분석 수준은 레벨 별로 구성되어 있으며, 뒤로 갈수록 더 많은 해석과 판단이 요구됩니다.
•
모든 단계는 Time_taken(min) 컬럼을 중심으로 진행하며, 단순 비교보다 “왜 그런 결과가 나왔는지” 해석하는 능력이 더 중요합니다.
데이터
•
데이터 다운로드
데이터 출처
테이블 설명
LV 구성
LV | 설명 | 개념 |
LV 0 | 전처리 적용 | 전처리 |
LV 1 | 날씨나 도로 상황이 ‘배달 시간’에 영향을 줄까? | EDA |
LV 2 | 차량 종류나 상태에 따라 배달 품질이 다를까? | EDA |
LV 3 | ‘이상하게 오래 걸리는’ 배달을 찾아라 (거리 기준) | EDA |
LV 4 | 진짜 차이일까, 우연일까? 통계로 검증하라 | 통계 - 독립표본 t-검정 |
LV 5 | 배달 시간은 예측 가능할까? 머신러닝으로 밝혀보자 | 머신러닝 - 회귀 |
단 모든 주제는 Time_taken(min)을 기준으로 인사이트 도출이 연결되어야 하며,
단순한 비교가 아니라 "문제 구간이 어디인지", "왜 문제인지"까지 설득력 있게 설명해야 합니다.
LV별 문제
LV 0 : 전처리 적용
Lv1. 날씨나 도로 상황이 ‘배달 시간’에 영향을 줄까?
Lv2. 차량 종류나 상태에 따라 배달 품질이 다를까?
Lv3. ‘이상하게 오래 걸리는’ 배달을 찾아라 (거리 기준)
Lv4. 진짜 차이일까, 우연일까? 통계로 검증하라 (통계적 가설검정)
Lv5. 배달 시간은 예측 가능할까? 머신러닝으로 밝혀보자
궁금한 건 어떡하죠!?
피드백은 ‘코드 리뷰’가 아닌 ‘관점 피드백’ 중심으로!•
앞선 프로젝트에서 경험했듯이 단순히 정답 코드를 찾는 과제가 아니라, “데이터를 해석하는 관점”과 “문제 해결 전략”이 핵심입니다.
•
개별 코드 라인에 대한 피드백은 최소화하고, “이 분석이 적절했는지”, “이 인사이트가 실무적으로 유효한지”의 방향에서 피드백이 제공됩니다.
질문은 슬랙으로! •
코드에 대한 질문이라면 코랩 링크를 함께,
•
분석에 대한 조언, 인사이트에 대한 피드백이라면 도출한 분석 결과가 잘 드러나게 정리하여 질문하기.
[질문 템플릿 예시]
•
그래도 안 풀리면 바로 대면 리뷰로 도와드려요!
레벨 검증 후 다음 단계로 넘어가기!•
결과 도출까지 성공적으로 진행했다면 자체적으로 다음 단계로 넘어갑니다.
•
이유는 4번에서 설명
정답은 없습니다.•
대신 “왜 이 분석을 했는가”, “그 분석이 어떤 인사이트로 연결되는가”를 설득할 수 있다면, 그것이 바로 가장 좋은 답안입니다.
멀리서 지켜보고 있는 신사의 한 마디
제공되는 모든 과제 및 프로젝트는 단순히 툴을 다루는 법을 배우는 게 아닙니다.
데이터를 해석해서 고객을 더 잘 이해하고, 실제로 사람을 움직이게 만드는 마케터의 사고력을 훈련하는 과정입니다.
여러분이 지금 분석하고 있는 하나의 그래프, 하나의 인사이트는 실제 현업에서 고객 이탈을 줄이고, 매출을 만들고, 전략을 바꾸는 근거가 됩니다.
누구보다 날카롭게 문제를 정의하고, 데이터로 설득해낸다면 마케터로 인정받는건 당연하고요.
장담하건데 이 경험이 쌓이면 반드시 ‘내가 실무에서 통했다’는 순간이 올 거예요.
우리 같이 도장 깨면서 한 단계씩 완주해봅시다! 뽜이아!