CH 2. 기초 프로젝트 - 데이터 분석 (2)

우리는 배달 애플리케이션에 데이터 분석가이다.

회사측에서 이득을 볼 수 있는 방법을 찾아보자.

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서비스 개선 방향 탐색

고객이 배달 앱을 더 잘 활용하게 하려면 어떻게 해야 할까?
우리는 시간대별 배달 데이터를 분석해 고객 행동과 배달 특성을 파악하고, 이를 기반으로 마케팅 및 운영 전략을 제안하고자 한다.

 

 

분석 방향

시간대별 배달 지연 및 조기 도착 비율 분석

 

배달 성공률과 패턴을 바탕으로 고객 만족도 향상을 위한 전략 도출

 

 

 

분석 결과 및 전략 제안

시간·요일별 배달 지연/조기 도착 비율 분석 결과

 

배달 시간대를 세 가지로 나누어 분석한 결과, 다음과 같은 인사이트를 도출할 수 있었다.

1. 08–12시(오전): ETA보다 빠르게 배달을 완료하는 비율이 약 80–95%

2. 12–16시(정오~오후): 빠름/지연 비율이 거의 균형

3. 17–23시(저녁): 지연율 최고치

 

1️⃣ 08–10시(오전)

 

ETA보다 빠르게 도착하는 비율: 약 80–95%이고, 평균 배달 시간이 가장 낮다.

 

전략 제안

• 아침 시간의 빠른 배달 강점을 마케팅에 활용
• “바쁜 아침, 빠른 배달로 상쾌한 하루를 시작하세요!”와 같은 슬로건 제안
• 아침 시간 전용 모닝 프로모션 도입 고려

 

 

2️⃣ 12–16시(정오~오후)

 

주문량이 가장 낮은 시간대로, 빠름/지연 비율이 비슷하다.

 

전략 제안:

• 비활성 시간대에 소비를 유도하는 프로모션 실시
• 특히 15~16시 사이는 평균 배달 시간이 낮아, 이 시점에
  디저트류(Snack, Drinks) 중심의 타임딜 마케팅 진행 가능
  → 예: “디저트 타임딜, 지금 주문하면 할인!”

 

 

3️⃣ 17–23시(저녁)

 

배달 건수와 배달 지연율이 모두 높은 시간대이다.

교통 혼잡 등 외부 요인으로 인한 배달 효율 저하

 

전략 제안

 

• 배달 요금제 차별화:
  단건 배달은 추가 요금 부과, 합배송(묶음 배달)은 할인 제공
• 배차 최적화 및 수익 극대화:
  효율적인 배차 시스템 운영을 통해 수익성과 사용자 만족도를 동시에 확보

 

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마무리 정리

시간대별 배달 특성을 분석한 결과, 고객 행동과 배달 효율 모두에 영향을 미치는 요소들을 파악할 수 있었다.
이러한 인사이트를 바탕으로 타겟 마케팅, 시간대별 차별화된 프로모션, 배달 정책 개선을 통해 앱의 활용도와 고객 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

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