프로젝트 성공 사례 #02 가맹점 정보 정합성 검증을 위한 데이터 수집∙가공기
가맹점 정보 정합성 검증을 위한 데이터 수집∙가공기
특정 지역 7,000여개 가맹점 오프라인 방문 및 정보 확인 작업기
고객사 요구사항
- 강남구에 위치한 약 7,000개의 카드사 가맹점 방문 후 가맹점 정보(상호명) 일치여부 확인
- 가맹점 업종 분류 (대분류 / 중분류 / 소분류)
고객사에게 어떤 어려움이 있었나요?
식당에서 결제 후 영수증을 받으면, 간판과 전혀 다른 상호가 찍혀 있는 경우, 본 적 있으시죠? 업체가 바뀔 때 기존 카드 리더기를 그대로 사용하거나, 정보를 업데이트하지 않아서 생기는 문제인데요. 카드사에서는 고객의 소비 데이터를 통해 맞춤형 마케팅을 하기 때문에 이 데이터가 매우 중요합니다. 잘못된 가맹점 데이터가 쌓인다면 고객을 정확히 타겟팅한 사업을 하기 어렵기 때문이죠.
가맹점 정보가 정확한지 확인하기 위해서는 직접 해당 식당에 방문하여 카드사에서 보유하고 있는 정보와 비교해야하지만, 전국에 있는 가맹점 수를 고려했을 때 이를 일일이 확인하는 것은 불가능했습니다.
크라우드웍스를 선택한 이유!
- 맞춤형 UI 개발 지원 (크라우드웍스 작업자 앱에서 지도화면을 지원하고, 직접 지도의 핀을 선택하여 정보를 확인할 수 있도록 맞춤형 UI를 개발함)
- 35만명 크라우드소싱 방식을 통한 데이터 수집: 짧은 기간 내 오프라인 데이터 수집 가능
크라우드웍스 솔루션
오프라인 방문 (데이터 수집)
우선 식당이 가장 밀집해 있는 강남구에서 가맹점 데이터의 정합성을 검증해보기로 했습니다. 강남구 약 7,000개의 가맹점을 직접 방문하여 실제 정보와 카드사가 보유한 정보가 일치하는지 확인하는 작업을 진행했죠.
프로젝트의 보다 빠른 진행을 위해 작업자들이 중복된 장소에 가지 않도록 하는 것이 관건이였는데요. 크라우드웍스는 지도 상에 핀을 뿌리고, 한 작업자가 핀을 선점하면 다른 작업자의 화면에는 없어지도록 해당 프로젝트를 위한 작업화면을 설계했습니다 (뿌듯).
프로젝트 초기에는 작업자들이 방문할 수 있는 식당이 많고 밀집되어 있었습니다. 따라서 작업자들이 조금만 이동해도 작업을 많이 할 수 있었는데요. 하지만, 프로젝트 후반에는 많은 식당 검증이 이미 완료되어 작업자들의 이동 거리 대비 시급이 낮아지게 되었죠. 이를 미리 예상한 크라우드웍스는 비교적 낮은 단가로 수집을 시작해서 점점 단가를 높이는 전략을 사용했는데요. 핀의 개수가 50%씩 줄어들 때마다 단가를 2배씩 높이며 작업자들을 동기부여하여 마지막까지 프로젝트를 잘 마무리할 수 있었답니다.
데이터 검수
작업자가 식당을 실제로 방문했는지 검증하기 위해 간판 사진을 촬영해 업로드하는 것이 또하나의 미션이었는데요. 식당에 실제로 방문하지 않고 인터넷으로 검색하여 모니터 화면을 촬영해 올리는 작업자들이 발견되었습니다. 이러한 작업들은 전수 검수를 통해 모두 반려시켜, 실제 방문을 바탕으로한 데이터의 정확도를 높일 수 있었습니다.
고객사 코멘트
“정확한 가맹점 데이터는 저희에게 그 무엇보다 중요한 자료입니다. 하지만, 전국에 220만개 이상의 가맹점이 존재하기 때문에 데이터의 정확성에 대한 확인이 매우 어려운 상황이었죠. 크라우드웍스는 7천개의 가맹점 실사를 불과 2개월만에 완료하며, 데이터의 정확도를 판별해주었고 유의미한 소비데이터로 바꿔주었습니다. 맞춤형 작업화면을 1차 공유해주셨을 때는, 프로젝트를 의뢰했던 기간동안 이 회사의 모든 것이 우리를 위해 돌아가고 있는 것은 아닌가 착각이 들 정도였죠.”
