스타벅스 딜리버스는 어떻게작동될지 데이터를 예측해보자

유저플로우와 작동법 예측_코드스테이츠 PMB 10기

오랜시간 스타벅스의 유저는 딜리버리 서비스를 염원했지만 스타벅스 측은 배달하는 시간 동안 커피 품질의 저하가 우려된다며 차일피일 미뤄왔다. 그러나 코로나19 사태를 기점으로 2020년 11월부터 배달전용 매장을 만들고 배달 서비스 "딜리버스"를 시작했다. 그 성과는?

2021년도 스타벅스의 상반기 매출은 1조1007억원으로 전년 동기 대비 17.5% 신장했고 영업이익은 958억원으로 전년 동기 대비 8.9% 늘었다. 스타벅스가 상반기 매출 기준 1조원을 넘긴 것은 사상 최초였다. 코로나19로 인해 매장이용 제한 및 재택근무 활성화 등의 이유로 스타벅스의 유저들은 딜리버스를 더 많이 이용하게 되었기 때문이다. 현재까지 딜리버스를 이용할 수 있는 매장은 120여개에 달하고 있다.

이번 글에서는 스타벅스의 매출 신장에 크게 기여하고 있는 딜리버스를 이용하는 유저의 행동 단계, 즉 플로우차트를 알아보고 딜리버스가 어떻게 작동할지를 UI, 클라이언트, 서버, DB 측면에서 예측해 보려고 한다. 데이터 분석 공부 1일차 병아리의 예측일 뿐 정답은 아니니 이번 글을 참고만 부탁드리옵니다.   

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데이터에 대한 개념 정리

각 단계별 분석에 앞서 (나에게)생소한 단어인 클라이언트, 서버, DB의 개념을 정리해보고자 한다.

1. 클라이언트(Client)

클라이언트는 영어의 의미 그대로 데이터를 이용하는 고객, 즉 사용자를 말한다. 좀 더 세부적인 의미의 Client는 데이터를 이용하는 유저가 이용하는 휴대전화, 컴퓨터 등과 같은 매체를 지칭한다. 예를들어 브런치에서 글을 보기 위해 휴대전화의 어플이나 컴퓨터 브라우저를 켜야한다. 이때 핸드폰의 어플, 컴퓨터 브라우저가 서버에 '브런치 글을 보여달라'고 요청을 하고, 이걸 대신 받아와서 우리에게 보여주는 역할을 하게 되는 것이다. 핸드폰의 어플과 컴퓨터 브라우저가 실질적인 클라이언트가 된다.

2. 서버(Server)

서버는 클라이언트의 요청에 응답을 해주는 프로그램이다. 브런치로 따지면 글과 사진을 저장함과 동시에 글을 꺼내와서 보여주는 역할을 한다. 쉴틈없이 일을 해야 하기 때문에 서버는 24시간 365일 풀가동이 되어야한다. 만약 서버의 전원이 꺼졌는데 그 순간 누군가 브런치 글을 보려고 했다면 작동되지 않는다. 이를 서버가 먹통이 되었다, 서버가 다운되었다, 서버가 죽었다 라고 이야기한다.       

3. 데이터베이스(Database)

서비스를 제공하는 회사를 브런치라고 한다면 데이터베이스는 브런치가 갖고 있는 데이터 저장소를 의미한다. 즉, 여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합이라고 볼 수 있다.

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유저 플로우차트(User Flow Chart)

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단계별 작동 예측(UI, 클라이언트, 서버, DB)

1. 각 단계별 UI

2. 클라이언트

1) 홈화면

• [Delivers] CTA(Call To Action) 버튼 클릭시 딜리버스 페이지로 이동

2) 주소지 입력

• [주소검색] CTA 버튼 클릭 시 검색페이지로 이동

• 배달가능 지역 안내 클릭 시 가능지역 안내 페이지로 이동

• 현재 위치로 주소 찾기 클릭 시 주소 검색 창으로 이동

3) 메뉴탐색

• 상단바 메뉴 선택시 각 페이지로 이동

• 메뉴 선택시 각 메뉴별 소개/주문 페이지로 이동

4) 주문하기(담기)

• HOT/ICED 선택 적용

• [주문하기] CTA 버튼 클릭시 담기 페이지로 이동

• 사이즈/퍼스널 옵션 선택 적용

• [담기] 시 장바구니로 이동

5) 장바구니

• 선택메뉴 적용

• [전체주문하기] CTA버튼 클릭시 결제하기 페이지로 이동

6) 결제하기

• 결제수단/쿠폰 선택 적용

• [결제하기] CTA버튼 클릭시 결제완료 페이지로 이동

3. 서버 

• 클라이언트에서 요청한 작업을 모두 수행

4. DB

• 회원정보 : 아이디, 비밀번호, 카드금액, 주소지, 결제내역 등

• 메뉴정보 : 메뉴별 아이디, 메뉴설명, 가격정보 등

• 매장정보 : 위치, 전화번호, 영업시간 등

• 결제정보 : 결제수단, 결제시간, 결제금액, 결제자 아이디 등

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이상, 데이터분석 1일차 초보의 스타벅스 딜리버스 서비스 유저플로우와 단계별 데이터 작동법에 대한 미흡한 글을 마친다. 2주간 데이터 분석을 배운 후 업그레이드한 글은 아래에서 볼 수 있다.

스타벅스 딜리버스가 어떻게 작동될지 다시 예측해보기

문제를 기막히게 해결하는 유익한 기획자.
코드스테이츠 PM 부트캠프로 획기적인 프로덕트 매니저가 되어 가다.
기막힌 생각과 획기적인 방법론자, PM이야기 #11.  끝.

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참고자료

"스타벅스니까…" 배달앱 없이 홀로선 '딜리버스' 성과는

서버? 클라이언트? 유저? 쉽게 알아보는 개념