Overview
코코넛사일로(기업연계) · 2026.04~06 · 데이터 기반 PM·기획 (2인)
모빌리티 기업 코코넛사일로와 연계해 라오스 EV 충전 서비스 **'Kokkok EV'**를 기획했다 (마수한·김재희 2인 팀).
- 라오스·베트남(+태국 비교군) 멀티채널 VOC 3.8만+건을 PostgreSQL 9개 테이블·4개 언어로 수집
- 다국어 감성분석(XLM-RoBERTa, 번역 없이 100개 언어) → 앱 레이어 × 하드웨어 레이어 두 축 분석
- 데이터 근거로 PRD(앱6+HW5=11기능, P0~P2 우선순위)·시장조사·요금 정책안 도출, 차트 20종으로 시각화
- 방법론: CRISP-DM(수행) × SDLC(포지셔닝) — 데이터 작업은 CRISP-DM, 산출물은 SDLC의 계획→분석→설계에 대응 (개발은 범위 외)
- Stack: PostgreSQL·Supabase, XLM-RoBERTa, Python·pandas, Matplotlib·WordCloud, Figma, draw.io·Tableau
Problem
라오스·베트남 EV 시장의 데이터 공백 — 현지 VOC·시장 데이터가 흩어져 있어 기획 근거가 부재했다. 객관적 데이터 확보가 먼저였다.
검증되지 않은 '앱오류=하드웨어' 가설 — 앱오류 불만의 원인이 앱 버그인지 충전기 통신(OCPP) 문제인지 구분 없이 통용되던 가설을, 데이터로 검증해야 했다.
데이터 기반 의사결정 · Lean — VOC→가설검증→PRD로, 추측이 아닌 근거로 기능을 정의했다.
Process — 데이터에서 프로덕트까지 5단계
작업 흐름을 계획 → 수집 → 분석 → 시각화 → 기획 5단계로 구성하고, 각 단계의 목표·산출물·검토 포인트를 문서로 남겼다.
1. 계획 — 무엇을·왜·어떤 데이터로
- 분석 목표 → 데이터 요구사항(DRD: 분석질문↔데이터 매핑·표본·품질 기준) → WBS 순으로 계획을 구체화 (CRISP-DM 비즈니스 이해 / SDLC 계획)
- 2인 역할 분담 — 마수한(DE·기획: 인프라/스키마·크롤링·감성모델·기능명세), 김재희(DA·기획: 정제·라/베 번역검수·통계·Tableau·시나리오)
- 계획은 데이터로 검증되며 수정됨 — ERD 6→9개 테이블, SNS 수집 보류(Meta ToS), 전체번역 폐기 → XLM-RoBERTa 직접처리(12h→2h)
2. 수집 — 멀티채널 VOC 3.8만+건
- 5개 채널을 PostgreSQL(Supabase) 9개 테이블·4개 언어로 적재
- 앱스토어 리뷰 28,890건(Green SM 26,603 등) · 슈퍼앱 3,370건(Grab·Gojek·LOCA·KOKKOK Move)
- 유튜브 영상 21·댓글 527·자막 2,625 · 블로그 42 · 뉴스 VOC 733·HW 1,327 · 라오스 공식/참조 통계
- 수집 중 해결한 3가지 — ① LOCA EV 리뷰 7건뿐 → 태국 선도 3개 앱 비교군 추가 ② Green SM=V-Green 동일 앱 ID →
country=MUL후 감지 언어로 국가 구분 ③ Google Play 페이지네이션 2,000건 제한 → 언어·국가 5조합 토큰풀로 전수 수집
3. 분석 — 두 레이어 × 가설 보정
- 다국어 전처리: 언어감지 → XLM-RoBERTa(번역 없이 100개 언어) 감성 → 규칙 기반 키워드 분류 (분석 코퍼스 34,144건)
- 앱 레이어 — 포지셔닝맵(별점×부정), 전체 부정 53.5% · PTT blueplus+ 3.11⭐ 벤치마크 / PEA VOLTA 부정 67.9% 최하위
- VOC 2계층 재분류 — app_reviews의 92%가 라이드헤일링(Green SM)이라 라이드헤일링/충전/앱공통으로 분리 → 미분류 '기타' 50.0%→16.6%
- 충전앱 부정 1,227건 1순위 = 앱 안정성 27.6%·계정/KYC 15.0%·결제 11.0%. "앱오류=OCPP" 인과는 VOC가 뒷받침하지 않아 상호운용성 표준 요건으로 보정
- 하드웨어 레이어 — 충전기 결함 부정 32%(언급량 OCPP보다 심각도 우위), 라오·베=인프라 구축 / 태국=품질·표준화 단계
- 시장 — 라오스 뉴스 Share of Voice: VinFast·Xanh SM > LOCA > KOKKOK (리포트 6종)
4. 시각화 — 차트 20종 + Tableau
- 분석 결과를 정적 차트 20종(앱 VOC·하드웨어·연계·라오스 시장)으로 의사결정 가능한 형태로 전환
- 대표 — 앱/HW 포지셔닝맵·앱별 감성·불만 2계층 분포·앱↔HW 연계·라오스 SoV
- Tableau
kokkok_ev_analysis.twb(포지셔닝맵·경쟁분석) + 추출 쿼리
5. 기획 — 데이터를 프로덕트로
- PRD 11기능(앱6+HW5 · P0~P2 우선순위) — 충전앱 부정 1,227건을 근거로 앱 안정성·온보딩·결제를 P0로
- 요금 정책안 — KOKKOK 4,000₭/kWh(LOCA 대비 ~7%↓, 라오스 최저가). 경쟁사 공식 단가·휘발유(23,834₭/L) 대비 주행원가로 경제성 근거 제시
- 설계 산출물 — 앱플로우/IA·DB설계·ERD·시퀀스 다이어그램·알고리즘 플로우차트·OCPP 1.6J 리서치·제조사 시나리오·스토리보드·프로토타입(React UI)
- 분석→기획→설계 전 과정을 발표 deck 58장으로 통합
Result
- 멀티채널 VOC 수집 3.8만+건 · 분석 코퍼스 34,144건
- 앱 전반 부정 53.5% — 동남아 EV 충전 앱의 구조적 문제 규명
- 충전앱 1순위 문제 = 앱 안정성 27.6%·온보딩(KYC) 15.0%·결제 11.0% (데이터로 가설 보정)
- PRD 명세 11기능 (앱6+HW5 · P0~P2 우선순위) + 요금 정책안 + 발표 deck 58장
- 목표 KPI — 평균 별점 2.56⭐→3.8⭐, 저별점(1~2점) 비율 58%→25%
- 데이터→기획→프로토타입 완성 2개월
Retrospective
데이터가 가설을 보정하는 기획 — 통념(앱오류=하드웨어)을 그대로 받지 않고 VOC로 검증해, 1순위 문제를 앱 안정성·온보딩·결제로 재정의했다. 추측이 아닌 근거로 기능을 정의하는 방식을 체화했다.
자기 분석의 오류도 데이터로 — 발표 통합 후 경쟁사 공식 단가를 보강하다, 초기 분석이 유튜브 자막의 추정 단가(9฿/kWh)를 임시 벤치마크로 쓰고 여러 문서로 검증 없이 전파한 것을 grep 전수 점검으로 발견해 공식 단가·4,000₭/kWh로 교정했다(가격 우위 결론은 불변, 근거만 정확해짐). "데이터로 문제를 푸는 기획자"의 핵심은 남의 데이터만이 아니라 자기 분석의 오류까지 데이터로 잡아내는 것임을 확인했다.
기획·데이터·설계를 잇는 PM — IA·플로우·정책·API 명세부터 ERD·시퀀스까지, 기업연계 팀에서 핵심 플로우를 Lead하며 계획→수집→분석→시각화→기획 전 과정을 주도했다.