데이터를 기반으로 다양한 맞춤형 서비스를 제공하는 현대차그룹의 전기차
‘빅데이터’, ‘데이터 분석’ 누구나 한번쯤 들어본 말이지만 실제로 어디에 어떻게 쓰이는지는 모호하다. 하지만 이미 의료, 물류, 건강 등 생활과 밀접한 여러 분야에서 데이터를 활용한 서비스가 개발되고 있고, 우리의 일상 생활에 많은 혜택을 주고 있다. 자동차 분야 또한 마찬가지다. 신차를 개발하는 기획 단계에서부터 시작해 차량 개발, 마케팅까지 고객과 소통하는데 데이터가 두루 활용된다.
특히 데이터는 전기차 개발 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 운전자의 운전 습관과 차량 상태 정보를 수집한 데이터를 분석해 운전자에 대해 이해하고, 이를 통해 고객의 요구가 반영된 차량 개발이 이루어질 수 있도록 가교 역할을 수행한다. 고객의 입장에서는 전기차에 데이터가 적용된 효과를 체감하기 어려울 수도 있지만, 이미 시장에는 데이터를 기반으로 만들어진 상품과 서비스가 제공 중이다. 고객 성향별로 선택이 가능한 경로 탐색 서비스, 전기차 주행 가능 거리 예측, 고객 특성을 고려해 개발한 전기차 트림 등이 대표적인 사례다. 편리하고 똑똑한 전기차 라이프를 도와주는, 전기차에 숨어 있는 다양한 데이터 분석 활용 사례를 살펴봤다.
전기차로 먼 거리를 이동할 때 중요한 것은 무엇일까? 아마도 대부분의 사람들은 전기차 충전소 위치를 가장 먼저 확인할 것이다. 물론 내비게이션을 사용하면 경로 내 충전소 위치를 안내 받을 수 있지만 고객들은 충전을 포함한 이동 시간, 충전소에서의 대기 시간 등에 대한 추가 정보가 필요하다.
이를 보완하고자 현대차그룹은 전기차 이용자들의 고충을 해결하기 위해 전기차 전용 앱 ‘하이차저(Hi-Charger)’ 서비스를 제공하고 있다. 하이차저 앱은 전국의 전기차 충전소 검색은 물론 충전소 예약, 충전 중 차량 상태 진단 등의 기능을 제공한다. 또한 경로 내 방문 가능한 충전소를 선택하고, 개인의 운전 패턴에 최적화된 경로를 추천해준다.
방문 가능한 충전소를 추천하기 위해서는 충전소의 상태와 혼잡도를 고려하게 되는데, 이를 위해 현대차그룹은 충전소별 충전 속도와 예상 대기 시간 2가지 유형의 데이터를 분석했다. 충전소별 속도는 현대차의 전기차 충전소 이용 현황을 분석하고, 예상 대기 시간은 환경부가 제공하는 충전소 이용 데이터를 활용한다. 특정 충전소의 요일/시간대별 사용률, 1회 사용 시간 등의 이용 패턴으로 예상 대기 시간을 산출하는 것이다. 또한 평소 운전 습관을 반영한 경로 안내 제공을 위하여 최근 3개월 동안의 개인별 전비를 활용하여 개인의 운행 특성이 반영된 개인화된 경로를 추천해준다.
그럼 이러한 데이터 분석을 활용한 하이차저 앱은 전기차 운전자에게 어떤 편리함을 제공할까? 운전자는 이동하기 전 이동 경로 상에 있는 충전소의 위치와 현재 상태, 충전소에서 보내게 될 시간까지 반영한 전체 이동 시간을 파악할 수 있다. 또한 해당 차종의 전비와 개인별 전비를 반영해 이동하는데 드는 전체 충전 횟수와 충전소별 예상 배터리 잔량까지 확인이 가능하다.
전기차를 운행할 때 충전소의 위치를 확인하는 것도 중요하지만, 배터리 잔량과 현재 상태에서 정확히 얼마나 주행할 수 있는 지를 미리 파악하는 것 또한 중요하다. 물론 지금도 전기차에 적용되어 있는 트립 컴퓨터에서 실시간 주행 가능 거리를 확인할 수는 있다. 하지만 내가 가려는 목적지까지의 거리를 정확히 알 수 있는 사람이 얼마나 될까? 또한 목적지까지의 교통 상황을 고려해 충전을 하고 갈지, 가서 충전을 할지 판단하기는 쉽지 않다. 이러한 이유로 현대차그룹은 전기차 운행 데이터를 분석해 보다 정확한 주행 가능 거리를 예측하고, 현재의 배터리 잔량으로 갈 수 있는 위치를 지도상에 보여주는 서비스를 제공하고 있다.
전기차의 배터리는 주행을 위해서만 사용되는 것이 아니다. 겨울에 히터를 틀고 여름에 에어컨을 작동하는 것 또한 배터리의 전력을 사용하고, 이는 주행 거리에 영향을 미친다. 이에 현대차그룹은 정확한 주행 가능 거리 예측을 위해 전기차 운행 중 소모되는 전력을 기반으로 전비를 계산한 후, 외부 환경 조건인 외부 온도와 차속 기준에 따라 이를 세분화해 ‘빅데이터 적용 전비’를 산출했다. 이렇게 생성된 전비 데이터는 내비게이션의 실시간 교통정보와 결합해 현재의 위치에서 충전없이 갈 수 있는 거리를 지도상에 표시해준다. 이처럼 데이터 분석을 활용한 주행 가능 거리 예측은 주행 중인 차량에서 오랜 기간에 걸쳐 수집한 데이터를 대상으로 다양한 주행 환경 조건을 분석에 반영하기 때문에 좀 더 상세하고 대표성을 가진다.
전기차를 위한 서비스 외에도 데이터 분석 결과가 실제 차량의 상품 개발에 적용된 사례가 있다. 바로 올해 3월 출시된 기아자동차의 2021년형 쏘울 EV의 ‘프레스티지 트림’이다. 프레스티지는 통상적인 연식 변경 모델에 추가되는 트림과는 성격이 조금 다르다. 전기차에서 가장 중요한 구동용 배터리의 용량이 달라졌기 때문이다.
2021년형 기존 쏘울 EV는 64kWh 용량의 리튬이온 배터리를 사용해 최대 386km를 주행할 수 있다. 반면 프레스티지 트림은 리튬이온 배터리 용량을 39.2kWh로 줄였고, 주행거리 역시 250km로 감소했다. 전기차에서 배터리 용량과 주행가능거리가 가장 중요하다는 점을 생각하면 다소 의아한 변화다.
그러나 모든 전기차 소비자가 용량이 큰 배터리를 원하는 것은 아니다. 기아차는 트림 개발에 앞서 전기차 고객들의 성향과 운행 패턴을 파악하기 위해 운행 데이터를 수집하고, 이를 크게 4가지로 분류했다. 첫 번째는 주행 거리가 얼마나 되는지, 어디를 주로 주행하는지 등을 포함한 운행 생활권, 두 번째는 한 달에 전기차를 며칠 타고, 얼만큼 타는지에 대한 운행 빈도다. 세 번째는 배터리가 얼마나 남았을 때 충전을 하는지와 충전을 얼만큼 자주하는지 등의 충전 특성 정보, 네 번째는 충전소를 얼마나 편하게 접근할 수 있는지에 대한 충전 편의 정보다. 이 정보들을 토대로 전기차 구매 고객들의 성향을 분석했고, 젊은 소비층을 위한 경제형 트림의 필요성이 제안됐다.
특히 일반차 고객의 상위 10%의 주단위 주행거리 분포를 통해 1주일에 250km 이하로 주행하는 고객군이 전체의 60%임을 확인하고, 항속거리가 250km인 전기차를 타더라도 1회 충전으로 1주일의 주행거리를 충분히 커버할 수 있다는 결론을 내렸다.
이와 같은 과정을 거쳐 탄생한 쏘울 EV 프레스티지 트림은 배터리 용량과 1회 충전 주행 가능 거리가 줄어든 대신 기존 쏘울 EV보다 무게가 가벼워져 전비가 향상됐다. 가격 역시 기존 노블레스 트림보다 약 689만 원(세제혜택 전 가격 기준) 저렴하다. 즉 고객 특성과 운행 패턴 분석을 기반으로 고객군을 세분화해, 기존 트림에 비해 전비 및 가격 경쟁력이 우수한 맞춤형 상품을 개발할 수 있었다.
앞서 살펴본 사례처럼 데이터 분석을 통해 우리는 편리한 전기차 생활을 가능케 하는 서비스에서부터 고객 특화된 새로운 트림의 개발 과정까지 만나봤다. 현대차그룹은 단순히 자동차를 잘 만드는 것을 넘어서 지속적인 가치를 제공하기 위해 고객을 이해하고 소통하는데 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 수많은 데이터 속에서 인사이트를 찾고 그로부터 고객의 경험을 차별화할 수 있는 상품과 서비스를 발굴하기 위해 노력 중이다. 데이터 분석을 활용한 사례는 전기차 개발 뿐만 아니라 연구개발, 생산, 정비 등 다양한 부문으로 확대될 예정이다.
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