승차 공유 서비스 제공 회사인 Grab, 수백만 개에 이르는 사용자 데이터 행을 분석하여 고객 사용 환경(CX)을 최적화


수백만 개에 이르는 데이터 행에 대한 신뢰할 수 있는 단일 원본
실시간 데이터를 사용하여 앱 기능 최적화
로컬 사용자 데이터로 조율된 시장 진출

Grab은 동남아시아의 선도적인 차량 호출 앱으로 수백만 명에 이르는 사람들의 실제 교통 문제를 해결합니다. Grab은 Tableau Server를 채택하여 수백만 행에 이르는 고객 데이터를 중앙에서 관리하고 앱 개발 및 전체 사용자 환경에 관한 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 지원합니다. 현재 Grab은 지난 6개월 동안에만 사용자층이 60% 증가하는 등 회사 전반에 걸쳐 Tableau 라이선스를 확장했습니다. 상품 분석 팀은 Tableau 대시보드를 사용하여 다양한 위치에서 실시간 메트릭을 추적할 수 있어 보다 전략적인 제품을 출시할 수 있고 궁극적으로 ‘지역에 특성화된’ 앱 환경을 제공할 수 있게 됩니다.

Grab에게 데이터는 큰 자산입니다. 이 어마어마한 양의 데이터를 사용하여 고객의 선호도, 호불호뿐만 아니라 이동 패턴까지 분석할 수 있습니다. 그리고 그 과정에서 제품을 개선할 수 있습니다.

Tableau Server, 수백만 개에 이르는 데이터 행에 대한 신뢰할 수 있는 단일 원본을 제공

Grab은 GrabShare, GrabTaxi, GrabHitch 등과 같은 앱으로부터 몇 초 간격으로 수백만 행에 이르는 GPS 위치 데이터를 수집하는 동남아시아 최대의 데이터 집합 중 하나를 보유하고 있습니다. 이전에는 정적 스프레드시트로 데이터가 제공되어 보고용 데이터를 추출하는 데 며칠씩 걸렸습니다.

이에 대한 대응으로 데이터 엔지니어링 팀은 다중 데이터 원본을 Tableau Server로 통합하여 전체 조직을 위한 하나의 보안 액세스 지점을 만들었습니다. Grab은 이제 데이터를 다양한 관점에서 분석할 수 있도록 ‘신뢰할 수 있는 단일 원본’을 보유하여, 제품 기능 및 새로운 비즈니스 출시에 관한 더 효율적인 커뮤니케이션이 가능하게 되었습니다.

데이터 과학자는 데이터에 관해 더 많은 가시성을 확보하므로, 고객을 위한 제품 솔루션 개발에 더 창의적으로 임할 수 있습니다. “Tableau는 우리가 데이터와 상호 작용하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다”라고 비즈니스 및 분석 책임자인 Linna Zhu는 말합니다. “그리고 실제로 데이터를 즐겨 볼 때 좋은 질문들이 나오기 시작하고 결국 이러한 좋은 질문들이 비즈니스를 위한 새로운 아이디어의 원천이 됩니다.”

지난 6개월 동안에만 Tableau 사용자층이 60% 증가하였습니다. Tableau를 사용함으로써 Grab은 “빅 데이터를 인간화하는 데 주력”할 수 있게 되어, 담당 팀들은 팀에 중요한 실행 가능한 방침에 도달할 수 있습니다 팀은 실시간으로 데이터와 상호 작용하고 비즈니스 리더는 사용자 데이터를 기반으로 하는 아이디어를 제시할 수 있어 보다 전략적인 의사 결정이 가능해집니다.

지난 6개월 동안 사용자층이 60% 증가했고 Tableau Server는 비교해 볼 때 실제로 더 안정적입니다.

데이터에 대한 전체적인 관점으로 사용자 중심의 비즈니스 의사 결정

Grab은 Tableau를 사용하여 집계 뷰의 데이터를 분류하고 분석할 수 있으므로, 운전자와 승객에게 어떤 기능이 중요한가에 대한 전체적인 관점을 갖게 됩니다. Linna는 데이터 원본을 손쉽게 통합하고 대화형의 강력한 대시보드를 만들 수 있는 Tableau 기능을 사용하여 Grab이 어떻게 “공급을 수요 및 요구에 더 잘 일치시킬 수 있는지”에 대해 설명합니다.

고객 사용 환경(CX)에 대한 더 깊은 이해를 돕고 서비스 품질 향상 기회를 파악하기 위해 Grab 팀은 데이터 웨어하우스에서 원시 데이터를 추출하여 그것을 Tableau에서 시각화합니다. Tableau를 사용하면 “누구나 분석가가 될 수 있고 데이터에서 인사이트를 (얻을 수 있습니다)”라고 제품 분석 책임자인 Jamie Fan은 말합니다. “현재 다른 BI 플랫폼에서는 제공할 수 있는 기능이 아닙니다.”

Tableau를 채택한 이래 Grab에서는 최적의 앱 환경을 제공하는 방법에 있어, 제품 관리자, 디자이너 및 엔지니어 간에 협업이 증가하는 것이 발견되었습니다. Tableau의 대상에 따라 선별된 분석을 사용하여, 팀에서 가설을 검증하고 신제품 및 기존 제품에 대해 메트릭을 추적하여 “승객 및 운전자가 가장 직관적으로 최적의 기능을 찾아낼 수 있도록” 합니다.

예를 들어 카풀 상품인 GrabShare를 출시할 때, 각 팀은 Tableau의 실시간 대시보드를 사용하여 이동 패턴과 기타 서비스 출시 전후의 메트릭을 모니터링했습니다. 출시 이전에 이동 조건을 추적하고 시장이 특정 기능에 어떻게 반응하는지를 분석함으로써, 분석가들은 서로 다른 시장에 다양한 서비스 상품을 성공적으로 출시하고 사람들로부터 “GrabShare가 나한테 잘 맞는다”는 평이 나오도록 만들 수 있습니다.

Tableau를 사용하면 실시간으로 데이터 집합과 실제로 상호 작용할 수 있고 몇 분 만에 원하는 방식으로 분석한 다음 발표할 수 있습니다.

로컬 사용자 데이터를 사용하여 신제품 출시에 맞춰 앱 환경을 개선하는 Grab

Grab은 동남아시아 전역의 많은 도시에서 서비스를 제공합니다. 앱 기능이 시장 문화를 반영하도록 비즈니스와 제품 팀은 제품 출시 전에 협업하여 추적해야 할 점들에 대해 논의합니다. 거기서부터 시작하여 서로 다른 시장에서 출시하는 방법을 연구할 수 있습니다.

Tableau 대시보드를 사용하여 Grab은 서로 다른 시장에서 특정 서비스 기능에 대한 반응을 추적할 수 있고, 각 지역에 따른 운전자, 승객에 대한 실시간 인사이트 및 연결률을 얻을 수 있습니다. 이 정보가 있으면 해당 문화 및 요구를 기반으로 각 시장에 적합하게 초기 서비스 품질을 향상하고 기능을 맞춤화할 수 있습니다.

예를 들어 새로운 지역에서 GrabShare 서비스를 출시하기 전에, 분석가는 Tableau를 사용하여 사용자와 운전자 간 연결 품질과 응답 평균 지연 시간을 파악합니다. 이 데이터를 통해, 채팅 기능으로 승객과 운전자 간에 취소 건이 감소했으며 양쪽 모두 기본 제공 메시지를 사용했음을 알아낼 수 있었습니다. 이러한 인사이트는 Grab이 여러 시장에서 사용자 환경을 최적화하고 사용자 유지율을 향상하기 위해 앱에 대한 추가 투자를 결정하도록 지원하고, 고객은 이동이 필요할 때 항상 최적의 옵션을 제시받게 됩니다.

“Grab에게 데이터는 큰 자산입니다”라고 데이터 과학 책임자인 Kong-Wei Lye 박사는 설명합니다. “이 어마어마한 양의 데이터를 사용하여 고객의 선호도, 호불호뿐만 아니라 이동 패턴까지 분석할 수 있습니다. 그리고 그 과정에서 제품을 개선할 수 있습니다.”