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모든 데모는 가상 데이터로 재구성되었습니다. 실제 회사 데이터는 포함되어 있지 않습니다.
① 지점별 손익 인터랙티브 대시보드
데이터 시각화HTML/JS단일 파일
문제월마감 손익 엑셀(수천 개 상점)을 지점·상점 단위로 확인하려면 매번 수작업 필터링을 반복해야 했습니다.
접근설치 없이 브라우저에서 열리는 단일 HTML 대시보드를 설계했습니다. 지점 검색 → 상점별 오더·매출·비용·CM 드릴다운, 전 컬럼 정렬, 적자 하이라이트를 담았습니다.
결과지점 현황 파악이 "엑셀 필터링 수십 분"에서 "검색 몇 초"로 단축되었고, 파일 하나로 팀 전체에 배포되었습니다.
② 엑셀 업로드형 자동 대시보드 뷰어
자동화클라이언트 파싱스키마 매핑
문제매달 새 마감 파일이 나올 때마다 대시보드를 다시 만들어야 했고, 월별로 엑셀 양식·컬럼명(한글/영문)이 제각각이었습니다.
접근엑셀을 드래그하면 브라우저 안에서 즉시 파싱·렌더링하는 뷰어를 만들었습니다. 컬럼명 별칭 사전으로 서로 다른 양식을 자동 인식하고, 데이터는 PC 밖으로 전송되지 않습니다.
결과월 반복 제작 업무가 0으로. 비개발 직군 팀원도 파일만 끌어다 놓으면 동일한 분석 화면을 얻습니다.
데모 사용법: 뷰어를 연 뒤, 샘플 데이터를 다운받아 화면에 드래그해 보세요.
③ 신규 지점 성장 실적 분석 대시보드
성장 분석코호트 추적수익성 검토
문제신규 위탁 지점의 성장세(상점 증감·물량·수익)를 월마다 수작업으로 정리해야 했고, 숫자만으로는 성장의 질(기존 상점 유지 vs 신규 유입)이 보이지 않았습니다.
접근4개월 실적을 월별 카드·추이 차트로 시각화하고, 연속 활동 상점 코호트와 신규/이탈 상점을 분리 추적했습니다. 관제관리비 등 비용 구조 변화와 본사 대여금 상환 시뮬레이션까지 수익성 검토를 병행했습니다.
결과"상점 수 2배 성장"의 질까지 한 화면에서 검증 — 기존 상점 이탈 없는 순증 구조 확인 — 경영 공유용 문서로 정리해 보고했습니다.
④ 피크타임 라이더 수급 분석 & 프로모션 설계
데이터 분석운영 기획예산 시뮬레이션
문제피크 시간대(17~19시) 배송 SLA가 60%대까지 하락하는 지점이 발생했습니다.
접근시간대별 "라이더 1인당 처리량"을 분석해, 처리량이 임계치(시간당 2건)를 넘는 구간과 SLA 붕괴 구간이 정확히 일치함을 규명했습니다. 다음 시간대로 지연이 밀려가는 이월(spillover) 효과까지 식별해, 증원이 필요한 구간과 아닌 구간을 분리했습니다.
결과목표 처리량 기준 필요 증원 역산 → 시간대별 할증(유입)과 마일스톤 보너스(유지)를 결합한 2주 단계형 프로모션을 예산 시뮬레이션과 함께 설계, 실행 검토 단계까지 진행했습니다.
⑤ 팀 대시보드 포털 & 배포 체계
포털 설계팀 공유
문제월별 대시보드·분석 도구·원본 데이터가 흩어져 있어 팀원이 찾기 어려웠습니다.
접근카드형 홈 화면에서 모든 대시보드·문서·데이터를 검색해 여는 로컬 포털을 구축했습니다. 서버 없이 폴더째 공유하는 방식으로 보안 리스크를 제거했습니다.
결과신규 월 자료 추가가 "파일 복사 + 목록 한 줄"로 표준화되어, 누구나 유지보수할 수 있는 구조가 되었습니다.
⑥ 주간 YoY 실적 모니터링 체계
정기 리포트YoY 분석진단 프레임
문제주간 실적이 전년 대비 왜 변했는지 — 상점 이탈 때문인지, 상점당 주문 감소 때문인지 — 숫자 나열만으로는 진단이 안 됐습니다.
접근전년 동주차 대비 비교를 상점수 × 상점당 물량으로 분해하는 표준 포맷을 설계했습니다. 채널(법인/앱/로컬) 3분류에 법인 내 주요 브랜드 5개 상세를 더해, 매주 동일 구조로 발행합니다.
결과"물량 +13% 성장의 주요인은 신규 유치가 아니라 상점당 생산성 +12%" 같은 원인 분해 진단이 매주 동일 포맷으로 나오고, 성장 브랜드와 축소 브랜드를 분리해 영업 대응 우선순위를 정할 수 있게 됐습니다.
⑦ 주간 수요·공급 모니터링 & 개선 포인트 도출
지표 설계통계 검증액션 도출
문제물량은 오르내리고 라이더 수는 줄어드는데, 단순 주간 수치표만으로는 "무엇이 위험 신호이고 무엇이 정상 변동인지" 구분할 수 없었습니다.
접근주차별 물량(수요)과 라이더(공급) 데이터를 결합해 1인당 물량 지표를 설계하고, 추세·상관 분석으로 검증했습니다. 물량 급등 주가 전부 연휴 주임을 규명해 계절 노이즈를 분리하고, 물량과 헤비 라이더 그룹의 높은 상관(r≈0.9)을 확인했습니다.
결과"라이더 -17%에도 물량 유지 = 소수 헤비 라이더 의존 심화"라는 숨은 리스크를 진단 — 신규 유입 프로모션을 최우선 과제로 제시하고, 연휴 급등락을 정상으로 분류하는 판단 기준선을 만들어 불필요한 원인 조사를 줄였습니다.
⑧ 지리 기반 수요·공급 진단 & 인프라 최적화
지리 시각화기준선 도출개입 검증
문제지점별 인력 배치가 감(感)에 의존 — 어느 권역이 실제로 과부하인지, 증원하면 효과가 있는지 객관적 근거가 없었습니다.
접근상점 분포 지도(동 단위) 위에 주간 물량(수요)과 활동 라이더(공급)를 결합해 "1인당 주간 물량" 지표를 설계했습니다. 68개 지점의 부하 구간별 SLA 분석으로 적정 기준선(30~50건)을 경험적으로 도출하고, 주차별 누적 모니터링 체계로 만들었습니다.
결과만성 과부하 지점을 식별해 증원 우선순위를 확정했고, 실제 증원 지점의 부하 정상화를 데이터로 검증했습니다. 한 동을 여러 지점이 분할 관할하는 권역 혼재도 지도에서 발견해 경계 조정 논의로 연결 — 이 프레임은 위치 기반 사업이라면 지역·업종 불문 동일하게 적용 가능합니다.