우버 (Uber), 도대체 무엇이 특별할까? - 우버 분석
우버 (Uber) 의 데이터를 활용한 특장점
공유경제의 대표적인 기업 '우버 (Uber)', 그리고 데이터 분석에 대해 간략하게 알아보도록 하겠습니다.
공유경제 (Sharing Economy)는 기존의 소비 패턴을 완전히 바꾸고 있으며 기존 물건을 구매하여 소유하는 '소유 경제'에서 불필요한 소비자원의 낭비를 줄이고 사회 공동의 이익이 기여한다는 점에서 매우 긍정적인 영향과 함께 '공유경제'라는 새로운 비즈니스 모델로 폭발적인 성장을 보여왔습니다. 하지만 최근 많은 수많은 유사 스타트업 및 유사 어플리케이션으로, 2016 상반기에 $ 1.2 Bil Loss를 발표하였으며 우버뿐만 아니라 공유경제의 대표적인 선두주자인 에어비엔비 및 다양한 공유경제 비즈니스 모델이 다양한 국가에서 안전성, 세금, 기존 비즈니스와의 충돌 등 논란이 끊이질 않고 있습니다.
우버는 하루가 다르게 다양한 서비스를 Uber 플랫폼을 통하여 선보이고 있는데요 우버의 최신 서비스를 간단히 살펴본 후 데이터를 활용한 우버만의 특장점에 대해 알아보도록 하겠습니다. 개인적인 시각으로 글을 게재하는 것이니 이해해 주시고 읽어주시면 감사하겠습니다.
온디맨드 Uber 헬리콥터 서비스
우버는 최근 유럽 항공기 제조업체 에어버스와 '온디맨드 (on demand. 주문형)' 형식의 헬리콥터 탑승 서비스인 Uber Chopper (우버 쵸퍼)를 시범으로 브라질 상파울루에서 첫 운영을 한 바가 있습니다. 이제 모바일로 간단하게 헬리콥터를 이용할 수 있게 되었습니다. 흥미로운 점은 오일 가격의 급락과 함께 고전을 하고 있던 Airbus 헬리콥터 분야에서 우버와 파트너를 통하여 새로운 매출 채널이 생겼다는 것이 흥미롭네요.
Uber EATS - 모바일 음식 배달 서비스
놀랍게 한 다른 서비스 중 하나는 우버 잇츠 (Uber EATS) 인데요 이제 우버를 이용하여 레스토랑 음식을 아주 간편하게 배송받을 수 있게 되었습니다. 10분 안에 배달을 받을 수 있고 30분 내에 배달이 되지 않으면 20달러를 할인해주는 행사를 하여 싱가폴에서 이용해봤는데요 약 10분이 넘어 배달을 받아 아주 만족했습니다. 우버 드라이버는 이제 승객만 태우는 게 아니라 음식 배송도 하게 된 것이죠 자동으로 투잡을 뛰게 되네요.
우버는 하나의 플랫폼으로서 다양한 서비스를 User와 연결을 하고 있으며 그 기반으로는 다양한 데이터를 활용한 우버만의 서비스를 제공하고 있습니다. Uber는 2014년 약 300여 도시에서 Q4기준 약 16만의 Active 드라이버가 매일 운행 중이며 이 모든 드라이버, 도시, 모든 Transaction 막대한 양의 DB를 보유할 것으로 사료됩니다. 우버는 데이터를 어떻게 활용하여 우버만의 서비스를 제공하고 있을까요?
우버 카풀링 (Uber Pool)
우버 (Uber)에서 작년 카풀링 서비스를 '우버 풀 (Uber Pool)'을 공식 서비스 명칭으로 지정하였습니다. 간단하게 말씀드리면 카풀서비스입니다. 우버 풀은 기존 운송서비스 중 가장 저렴한 서비스로 이용자는 아주 저렴한 가격으로 택시 서비스를 이용할 수 있는 장점이 있으며, 우버 CEO Travis Kalanick은 우버 풀 서비스로 도시의 교통체증이 줄어드는 효과를 보아 '공공 이득'에 대해 언급하기도 하였습니다.
우버 풀 (Uber Pool) 서비스는 우버에 존재하는 GPS 데이터, 개인 Trip데이터, 드라이버 및 고객 DB, 지도 및 상세 주소 데이터 등 엄청난 량의 데이터중 '비슷한 경로', '근접 목적지', '근접 출발지'를 실시간으로 쏟아지는 고객 우버 북킹 요청을 Real-time 실시간 매칭을 함으로써 기술적인 우위로 단순 택시 북킹 서비스가 아닌 데이터를 활용한 우버만의 서비스를 제공하고 있습니다.
Qlik 을 활용하여 구성한 Uber 대시보드
Uber PASSPORT 우버 크로스보딩
우버에서는 이러한 서비스 외에도 고객이 다른 도시로 이동시에 실시간 데이터를 활용하여 고객과 우버 드라이버를 연결하고 있습니다. 미국의 샌디에고에서 멕시코로 이동이 가능한 우버 패스포트 서비스 입니다.
우버 패스포트의 경우 예를 들면, A고객이 A분당 우버 드라이버를 이용하여 서울로 이동할 경우 분당과 서울의 교차점인 복정역까지만 이동하며, 근처에서 운행 중이던 B서울 우버 드라이버를 연결, 승객을 옮겨 탑승토록 하여 서울의 최종 목적지까지 이동하게 됩니다. 결국 '빈차' 리스크를 줄이게 됩니다. 물론 분당에서 서울행의 경우 이럴 필요가 있을까 생각하시겠지만 땅덩어리 넓은 미국에서 '빈차'리스크는 더욱 크지 않을까요? 중요한 건 드라이버들에게는 Win-Win을 할 수 있는 드라이버 Friendly 한 실시간 데이터를 활용한 우버만의 서비스가 아닐까 합니다.
Uber 피크타임 요금제 (Surging price)
우버를 이용해보셨다면 다들 한 번씩 경험해봤을 피크타임 요금제입니다. 출근시간 때, 퇴근시간 때 특정 시간 때를 정해서 피크타임이 정해지는 것이 아닙니다. Uber는 위에서 언급한 바와 같이 방대한량의 데이터 베이스를 가지고 있으며 GPS 데이터, Street 데이터와 우버만의 알고리즘을 통하여 요금이 부과되며 우버는 이동 거리보다는 이동 시간 베이스로 자동적으로 계산이 됩니다.
기본 요금 x 2.2배 적용된 피크타임 요금제 by Qlik
이러한 우버의 특정 요금 계산 알고리즘을 통하여 트래픽 데이터와 이동 시간이 실시간으로 분석되어 Demand basis 피크타임 요금제가 결정되는데요, 한마디로 Demand이 높아질수록 요금이 높아지는 그런 요금 체계입니다. 이러한 다이나믹한 요금체계는 호텔 체인 및 항공사의 Demand basis 요금 체계와 비슷합니다만 이런 알고리즘 베이스 + 분석가의 모니터링 체계로 이루어지는 요금 체계는 총 7단계로 나누어져 있어 2011년 뉴욕 12월 31일 밤에는 1.6킬로미터 (1마일) 당 약 $27불 (3만 원)에서 약 $130불 (14만 원)로 치솟아 논란거리가 되기도 하였습니다.
평가 제도 시스템
드라이버의 서비스 수준을 끌어올리기 위하여 우버에는 아주 상세한 드라이버 평가 제도가 있습니다. 개인적으로 항상 우버를 이용하면 드라이버가 5점을 부탁한다고 항상 부탁을 하더라고요 이 글을 쓰면서 더 자세하게 왜 드라이버가 별 평가에 집착을 하는지 알게 되었습니다.
우버 드라이빙 평가표 분석 출처:Business Insider
Business Insider 뉴스 매체의 내부 보도에 따르면 우버 드라이버의 평가가 낮을 시 소위 말해 '해고'가 가능하다고 합니다. 해고라기보다는 평가가 낮은 드라이버는 북킹 요청을 받을 기회가 낮아진다고 합니다.
Uber 드라이버 주별 고객 피드백 평가 지표 출처:Business Insider
실제로 Business insider에 소개된 내용을 보면 평점 4.6 이하의 드라이버는 계정이 'Deactivation' 될 가능성이 높아지며 매주 고객 피드백을 반영한 드라이빙 피드백을 아래와 같이 받게 되어 서비스 수준을 유지하고 있습니다.
드라이버 비교 평가 분석표 - 고객 Acceptance rate
우버 드라이버는 계정이 비활성화 (해고)가 되는 것 이외에 또 한 가지 우려해야 할 것이 있는데요 바로 고객의 Acceptance rate입니다. 평점 5점 중 4.6점은 나쁘지 않은 점수이며 실제로 고객 입장에서 평점을 보고 내가 이 드라이버를 채택할 것인지 말 것인지 의문이 갈 수가 있지만, 다양한 데이터를 활용하여 구성된 전체 고객 피드백을 반영하여 드라이버로써는 일감을 못 받을 수가 있으며, 해고가 당할 수도 있고, 거절을 받을 확률이 높아지게 되어 개개인 드라이버의 매출에 바로 영향이 가도록 설계되었습니다.
여기까지 우버의 데이터를 활용한 '우버만의 서비스'를 작성해봤으며 많은 공유 부탁드리겠습니다. 제 개인 링크드인 링크이며 추가적으로 수정사항이나 궁금하신점이 있으시면 댓글을 달아주시거나 링크드인으로 언제든지 메세지를 보내주시기 바랍니다. 링크드인
데이터분석, 누구나 할수있다 – Qlik Sense Tour
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출처는 다양한 블로그, Qlik 자료를 참고하였으며 추가적으로 개인적인 의견을 복합적으로 반영하였습니다.
Reference: Business Insider Singapore, Various Uber news, translated some of the contents and insights shared by Bernard Marr Linked Blog