핀다 장기렌트·리스로 시작하는 데이터 공부 [코드스테이츠 PMB 10기]
PM이 데이터를 다룰 줄 알아야 하는 이유
PM은 고객이 원하는 프로덕트를 만들기 위해서는 데이터를 보고 이번 달 판매량에 대해
논의를 하는 수준이 아닌 더 깊은 수준으로 자세하게 바라봐야 한다.
데이터를 기반으로 업무를 보는 PM은 데이터 기반 프로덕트 매니저라고 한다. 데이터 PM으로 불리는 그들의 업무는 다음과 같다.
- 시장 지식 데이터를 활용하여 제품 개발 확대
- 데이터 과학 기술, 데이터 엔지니어링 프로세스 및 시장 실험 테스트를 적용하여 맞춤형 제품 경험 제공
- 데이터웨어 하우징 및 시각화의 우수성을 활용하여 제품 전략을 알린다.
- 강력한 분석을 위해 제품에서 수집된 데이터를 준비하는 데이터 파이프 라인 및 웨어 하우징 전략 개발
- 제품의 다음 반복을 형성하기 위해 다양한 A / B 및 다 변수 테스트를 설계하고 실행하는 방법을 포함하여 실제 제품의 데이터를 평가하는 기술을 배운다.
- 통계 분석에서 캡처 한 출력을 평가하고 이를 통찰력으로 변환하여 제품 결정을 알린다.
PM 중에서도 데이터 PM을 따로 뽑고 있는 만큼, PM은 데이터 분석을 기반으로 액션을 이끄는 것이 중요한 것 같다.
나도 그런 사람이 되기 위해 오늘부터 PM에게 필요한 데이터 기반 사고를 배우려고 한다. 오늘은 데이터 PM이 되기 위한 첫 번째 시간..!
'핀다'의 개발적인 면을 생각해보자
오늘은 핀다의 장기렌트 · 리스 서비스를 데이터 관점에서 살펴보려고 한다.
핀다는 원래 대출 비교 플랫폼인데, 약 한 달 전 장기렌트 · 리스 서비스를 출시했다. 이제 핀다에서 리스 렌트 견적서를 받아보고, 5일 안에 차를 받아볼 수 있다.
핀다 Flow Chart
핀다 유저가 자동차 리스를 계약하기까지 행동을 Flow Chart로 그려보면 다음과 같다.
핀다는 장기렌트 · 리스 서비스를 출시하였는데 방법은 매우 간단하였다. 핀다 고객이라면 누구나 서류 없이 금융사 계약까지 한 번에 진행할 수 있다. 원하는 자동차 중 이용조건과 월 납입금을 한눈에 비교하고 계약 신청을 완료한다. 그리고 금융사 상담원과 전화 상담을 통해 계약을 확정 지으면 5일 안에 자동차를 받아볼 수 있다.
데이터 관점에서 어떻게 보이고 작동할지 예상해보기
이번엔 플로우 차트 각 단계 별로 핀다의 UI, 클라이언트, 서버, DB가 각각 어떻게 보이고 작동할지 예상해보겠다. (맞는지는 모르겠다..)
장기렌트 · 리스 화면
서버는 핀다가 보유하고 있는 장기렌트 · 리스 자동차 DB에 접속하여 실시간으로 재고가 있는 자동차와 없는 자동차를 구분하여 클라이언트에게 보내준다. 그리고 클라이언트는 실시간으로 재고가 있는 자동차는 파란색 UI로 보여주고, 재고가 없는 자동차는 회색 UI로 처리한다.
자동차 선택 / 이용조건 선택
다음으로 유저는 원하는 자동차를 선택하고, 이용조건에서 내가 원하는 선수금, 이용조건, 주행거리를 선택한다. 그리고 견적 받기 버튼을 누르면, 유저가 선택한 데이터들이 핀다 서버에 전송된다.
본인인증 / 견적 받기
다음 단계로 유저가 개인정보를 입력하고 다음 버튼을 누르면, 서버에 저장되었던 고객이 선택한 차량과 이용조건을 합산하여 견적서를 만든다. 서버는 DB에 저장되어 있는 자동차 명과 조건에 따라 고객에게 맞는 견적서를 만들 것이다. 서버가 해당 로직을 최대한 빨리 구현하여 응답해주는 것이 좋지만, 비중 있는 로직일수록 클라이언트에게 구현해주기까지 시간이 걸릴 수 있다.
확정 견적서 발급
그리고 클라이언트는 서버로부터 응답을 받아 앱에 견적서 결과를 보여준다. 그리고 유저는 화면에 보이는 견적서를 보고 계약을 진행할지 말지 선택하게 된다.
계약 진행
리스 견적서를 요청한 고객은 마지막 단계인 해당 UI를 보고 최종 선택을 하게 된다. 계약을 결심하고 '이 차로 계약할게요' CTA 버튼을 누르면, 핀다 리스 계약관리 DB에 저장될 것이다. 동시에 핀다와 제휴를 맺은 리스 업체 현대캐피탈 서버에도 전송된다.
계약 신청 완료
현대캐피탈 서버에 전송된 계약 신청 고객은 현대캐피탈 전문 상담원이 확인한 후 전화를 줄 것이다. 그리고 유저는 전화 상담을 통해 계약을 확정 지으면 된다.
데이터 기반 사고를 위한 여정