기업 소개
- 배달/픽업 서비스부터 B마트 등 커머스 영역까지 아우르는 대한민국 대표 푸드테크 플랫폼 기업
데이터스페이스 도입 배경
- 내부 데이터가 현장 사장님의 체감과 일치하는지 확인이 필요한 상황에서, 그 간극의 원인을 정량적으로 규명할 필요
- 기존의 70~80문항에 달하는 리서치 방식으로는 접점별 분석과 내부 데이터 결합이 구조적으로 어려움
도입 후 변화
- 접점별 조사 세분화와 내부 CRM 데이터 연동으로 신뢰도 높은 VOC 분석 체계 구축
- 라이더 안심콜 배포, 메뉴 AI 검수 기준 완화 등 조사 결과가 실제 프로덕트 개선으로 연결
- 사장님 NPS가 부서 지표를 넘어 전사 주요 지표로 격상
기업 현황
우아한형제들은 국내 푸드테크 산업을 선도하는 플랫폼 기업입니다. 배달의민족을 비롯해 즉시 배송 장보기 서비스 배민 B마트, 사장님 전용 식자재몰 배민상회, 라이더 전용 앱 배민커넥트 등을 운영하고 있습니다.
파트너운영설계팀은 사장님들이 플랫폼에 입점해 가게를 세팅하고 배달을 운영하는 전 과정의 경험을 관리합니다. 사장님들이 플랫폼에서 많은 이익을 남기는 것을 넘어, 운영하기 쉽고 의견이 반영된다는 신뢰를 만드는 것이 핵심 미션입니다. 사장님이 플랫폼을 떠나지 않고 우호적인 파트너로 남아야 소비자에게도 좋은 서비스가 이어지기 때문입니다.
배경 및 문제 | 로그는 정상, 현장은 불만 – 그 사이 어딘가에 진짜 문제가 있었다
우아한형제들이 경쟁사 대비 확고한 우위를 점할 수 있었던 배경 중 하나는 창업 초기부터 이어져 온 사장님 목소리를 듣고 반영하는 조직 문화입니다. 배달 시장 경쟁이 격화 되며 사장님 경험 강화의 필요성이 높아지면서, 이 문화를 체계적인 데이터로 뒷받침해야 한다는 필요가 생겼습니다. 2022년, 사장님 경험을 전담으로 관리하는 팀이 공식 출범한 것도 그 흐름 위에 있습니다.
팀이 마주한 첫 번째 과제는 인식의 간극이었습니다. 내부 시스템 로그 데이터로는 배달품질이 정상 수준일 때에도, 현장의 사장님들은 지속적으로 불만을 제기하는 상황이 있었습니다. 숫자는 괜찮은데 체감은 다른 것, 그 차이가 어디서 오는지를 설명하지 못하면 유관 부서를 설득하는 것도, 실제 개선을 이끌어내는 것도 어려웠습니다.
두 번째 과제는 수집 방식의 구조적 한계였습니다. 당시에는 스크리닝 설문과 본설문을 별도로 운영했고, 사장님의 모든 경험을 한 설문 안에서 측정하다 보니 문항이 70~80개까지 늘어났습니다. 바쁜 사장님들의 응답 피로도가 높았고, 업종이나 광고 상품 같은 정보도 설문에서 직접 물어야 했습니다. 그런데 나중에 내부 데이터와 대조해보면 응답이 실제와 다른 경우가 많았습니다. 설문 데이터의 신뢰도가 낮으니, 그것을 근거로 유관 부서를 설득하는 데도 한계가 있었습니다. 조사 결과를 받는 데 한 달이 걸리고, PPT 보고서 형태로만 공유되는 방식으로는 빠르게 움직이기도 어려웠습니다.
해결책: 묻는 방식을 바꾸자 데이터의 쓸모가 달라졌다
파트너운영설계팀은 Dataspace를 도입하면서 조사의 구조 자체를 바꿨습니다.
1. 접점별로 쪼개고, 내부 데이터로 신뢰 더하기
하나의 긴 설문 대신, 사장님이 경험하는 주문 접수, 배달 품질, 고객센터, 공지 및 안내 등 주요 접점별로 조사를 분리해 운영하기 시작했습니다. 각 사장님은 한 번에 하나의 경험에 대해서만 응답하면 됩니다. 문항 수가 줄어 사장님의 설문 응답 경험이 좋아졌고, 접점별 만족도를 따로 볼 수 있게 되면서 어디서 문제가 발생하는지도 훨씬 명확해졌습니다.
업종, 지역, 입점 기간, 광고 상품 유형 등 내부 CRM에 이미 있는 정보는 데이터스페이스의 변수 임포트 기능으로 설문에 직접 연동했습니다. 설문에서 직접 물어야 했던 업종, 광고 상품 유형 같은 항목을 내부 CRM 데이터로 대체하면서 두 가지가 달라졌습니다. 사장님이 정확히 기억하지 못해 발생하던 응답 오류가 없어졌고, 시스템에서 나온 데이터를 근거로 쓰게 되니 유관 부서의 신뢰도도 높아졌습니다.
2. 분기 1회에서 월별 상시 운영으로
조사를 직접 설계하고 즉시 발송할 수 있게 되면서 운영 주기가 바뀌었습니다. 한 달에 한 번씩 빠르게 돌리고, 응답을 실시간으로 확인하며, 결과를 즉시 내부에 공유할 수 있는 구조가 만들어졌습니다. 과거에는 조사 결과가 나올 때쯤 현장 상황이 이미 바뀌어 있었다면, 이제는 데이터와 현장의 시간 간격이 거의 없어졌습니다.
성과: 조사가 움직이자, 프로덕트가 바뀌고 전략이 생겼다
① [프로덕트 및 기능 개선] 사장님의 VOC를 반영한 직접적인 시스템 고도화
사장님의 목소리가 기능이 된 라이더 안심콜
“라이더와 직접 연락할 수 없어서 배달 문제 해결이 답답하다”는 불만이 조사를 통해 반복적으로 쌓였습니다. 팀은 이를 근거로 라이더 콜백 기능 배포를 유관 부서에 지속적으로 요청했고, 결국 실행으로 이어졌습니다.
기능 배포 이후에도 조사는 계속 이어졌습니다. 콜백 기능이 생겼는데도 라이더가 실제로 전화를 걸지 않는다는 피드백이 나왔고, 안심번호로 발신되다 보니 스팸으로 인식해 수신을 거부하는 경우도 있었습니다. 팀은 이 데이터를 다시 가지고 유관 부서에 공유해 직접 통화 방식으로 고도화했고, 유관 부서와 협력해 라이더들을 대상으로 한 인지 캠페인까지 이루어질 수 있도록 관리했습니다.
기능을 배포하고 끝낸 것이 아니라, 조사로 추적하고 캠페인으로 마무리하는 피드백 루프를 팀 스스로 설계할 수 있게 된 것입니다.
- 2025년 7월 (1차): 콜백 기능 도입, 관련 NPS 긍정 응답률 +8.3%p 개선
- 2025년 11월~12월 (2차 고도화 및 캠페인): 즉시 직접 통화 기능 배포, 통화 성공률 약 2배 증가, NPS 긍정 응답률 전월 대비 +7.2%p 개선
메뉴 이미지 AI 검수 기준 완화
메뉴 이미지를 등록할 때 플랫폼 AI 검수 기준의 적정 수준을 재검토할 필요가 있다는 의견이 조사를 통해 확인됐습니다. 같은 이미지도 가게마다 결과가 다르다는 피드백도 함께 수집됐습니다. 팀은 이 데이터를 협업 부서에 지속적으로 공유했고, AI 검수 기준 완화와 등록 기능 고도화로 이어졌습니다.
② [운영 전략 다각화] 설문 데이터, 내부 데이터와의 교차분석으로 온보딩 전략 재설계
CRM 데이터와 설문 응답을 결합해 분석한 결과, 가게 운영 단계별로 사장님의 경험과 니즈가 크게 달라진다는 사실을 확인했습니다. 이를 통해 각 단계에 맞는 차별화된 지원이 필요하다는 방향을 도출했습니다.
특히 아직 시장에서 자리를 잡아가는 신규 사장님들에게는 가게 세팅, 메뉴 등록, 첫 주문까지의 여정을 직접 가이드하고 지원할 수 있는 여지가 컸습니다. 처음 경험을 잘 만들면 장기적으로 플랫폼 전체의 경험 수준이 바뀐다는 판단 아래, 팀은 신규 사장님 경험 강화에 우선 투자하기로 결정했습니다. 데이터가 없었다면 하기 어려운 선택이었습니다.
③ [전사적 데이터 리더십] 사장님의 NPS, 주요 KPI로의 격상
팀은 개별 접점 데이터를 하나로 모아 주문 접수, 조리, 픽업, 배달, 고객센터로 이어지는 사장님의 배달 여정 전체를 시각화했습니다. 어느 구간에서 병목이 발생하는지, 어디서 만족도가 떨어지는지를 한 판에 그려 경영진에게 보고했습니다.
그 결과 사장님 NPS는 팀 내부 지표에서 경영진 보고 지표로 격상됐습니다. 수치 하나를 보고하는 것이 아니라 사장님 경험 전체의 흐름을 데이터로 보여줬을 때, 경영진이 움직이기 시작했습니다.
💡미니 인터뷰 – 우아한형제들 파트너운영설계팀 임운솔님
Q. 리서치 전담 조직이 아님에도 이렇게 정교한 조사를 직접 운영하시게 된 계기가 무엇인가요?
경험을 지표로 볼 수 있는 방법을 고민했을 때, 결국 설문조사만한 게 없더라고요. 내부 로그 데이터로는 배달품질이 정상으로 나오는데 사장님들은 불만을 제기하시는 경우가 있었거든요. 그 간극이 어디서 오는 건지, 우리가 커뮤니케이션을 잘못 한 건지, 아니면 목표치를 너무 낮게 잡은 건지 — 그걸 설명하려면 사장님들의 체감을 직접 물어보는 수밖에 없었어요.
Q. 내부 CRM 데이터를 설문에 연동하면서 가장 크게 달라진 점은 무엇인가요?
예전에는 업종이나 광고 상품 유형을 설문에서 직접 물어봤는데, 내부 데이터와 대조해보면 응답이 많이 틀리더라고요. 그러면 이 데이터로 유관 부서를 설득하기가 어려워요. Dataspace의 변수 임포트 기능을 쓰면서부터는 내부 시스템에 있는 정보를 그대로 붙일 수 있게 됐어요. 사장님들께 묻지 않아도 되니 문항 수도 줄고, ‘이건 우리 시스템 데이터야’라고 말할 수 있으니 신뢰도도 달라졌습니다.
Q. 안심콜 사례처럼 기능 배포 이후에도 조사를 계속 돌리신 이유가 있나요?
기능을 배포하고 공지 사항으로 알리는 건 사실 기본이에요. 거기서 한 발 더 나아가서, 사장님들이 실제로 잘 이용하실 수 있게 커뮤니케이션까지 우리가 챙겨야겠다는 걸 그때 깨달았어요. 우리가 낸 의견이 플랫폼을 진짜로 바꾸고 있다는 걸 체감하게 해드리는 게, 사장님들을 든든한 파트너로 만드는 가장 핵심적인 경험 관리라고 생각합니다.
오픈서베이 데이터스페이스 소개
오픈서베이의 Dataspace는 강력하면서도 사용자 친화적인 분석 기능을 갖춘 AI 기반 리서치 & 경험 분석 플랫폼입니다. Dataspace를 통해 기업은 리서치 역량을 내재화할 수 있습니다. 정교한 타깃팅과 데이터 수집, 직관적인 데이터 시각화 및 분석, 내외부 데이터 연동, 유연한 협업 및 결과 공유, 철저한 보안 관리 등 리서치를 위한 전 과정을 제공하며 기업의 요청에 따라 전문가 서비스도 함께 제공됩니다. 또한, 전문가 노하우를 학습한 AI가 데이터 처리 및 분석 시간을 줄이고 더 깊이 있는 인사이트 도출을 가능하게 합니다.
시장조사 부터 고객, 사용자, 임직원 경험 분석까지 Dataspace 하나로 시작해보세요.
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소비자 데이터 플랫폼
