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빅데이터로 택시업계 성장기반 만들다
작성자
관리자
작성일
2020-09-10 17:00
조회
893
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?㈜포맥스네트워크는 국내 교통정보시스템의 기반이 마련되기 시작할 무렵인 1988년부터 20년 가까이 ‘교통’이라는 한 길만 달려온 기업입니다. 그 덕에 프로브차량(Probe vehicle)을 이용한 교통정보시스템의 개발부터 관련 서비스 분야에서 20년 분량의 풍부한 노하우를 보유하고 있습니다.?
?포맥스네트워크는 교통정보의 품질 분석과 예측 등에 빅데이터를 다수 활용해왔으며 이번에도 신규 비즈니스 발굴을 위한 빅데이터 분석을 위해 데이터 구매 바우처 지원 사업에 힘찬 노크를 해왔습니다.
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?포맥스네크워크는 택시 프로브차량을 이용해 교통정보를 수집하여 차량의 패턴을 조사한 최초의 기업입니다. 김대표는 교통분야에 빅데이터를 적극 활용해왔습니다. 교통정보 생성시스템, 고정밀측위와 재난방송 분야 등의 사업에 모두 빅데이터를 적극 분석, 활용하고 있습니다.
?김 대표가 데이터 구매 바우처 지원 사업으로부터 구입비 지원을 받은 데이터 상품은 한국스마트카드의 ‘서울 법인택시 출·도착지 데이터’입니다. 기존 사업 분야 운영에 활용하면서 새로운 비즈니스 모델을 발굴에 활용할 만한 데이터 상품으로 적격이였습니다.
?포맥스네트워크가 지원받은 ‘서울 법인택시 출·도착지 데이터’는 2018년 8월 한 달간 법인 택시의 승하차정보입니다.
?“기존에 저희가 수집할 수 있는 데이터에서는 택시의 탑승위치, 지역별 승객 분포 등은 파악할 수 없었으며 택시회사 내에도 배차관리와 수요분석 등 관리시스템이 부재한 상태였습니다. 이번 데이터 구매 바우처 지원 사업을 통해 아주 질 좋은 분석재료를 얻을 수 있었습니다.” 김 대표가 예상하는 비즈니스 모델은 택시회사, 운전자, 승객 3자의 수요를 해결할 만한 사업으로 택시회사는 배차관리를 효율적으로 해 수익을 내고, 운전자는 공차율을 줄여 자원의 낭비를 막는 동시에 승객은 목적지로 이동하면서 잠재적인 수요를 충족시키는 사업모델을 구상중입니다.
?현재 분석한 수준은 택시회사와 운전자에게 필요한 데이터를 분석·가공한 정도입니다. 예를 들어 차량별 탑승위치와 요금을 분석해 택시의 수요가 집중되는 위치와 차량별·지역별·요일별 수익의 차이, 평균승차운행거리를 파악해 택시회사에 제공할 수 있습니다. 택시회사는 이 정보를 중심으로 배차를 계획하고 관리합니다.
?평소 운전자의 다수는 익숙한 위치를 돌면서 승객을 유치하는 편인데, 택시회사에서 분석 자료에 따라 효율적인 지침을 내린다면 운전자 역시 수익을 내는 데 유리해지고 공차율이 줄어들 것입니다. 김 대표는 추가로 법인택시회사별 데이터, 결제요금 데이터로 회사별 수익분석과 운행거리대비 수익률 등을 분석해 승객의 수요를 분석하고자 합니다. 예를 들어 승객의 주요 탑승 위치와 지역별 승객 분포를 파악해 승객의 수요에 맞는 마케팅과 지속적인 이용을 높이는 등 새로운 수익모델을 모색해보는 것입니다.
?데이터 분석을 통해 김 대표가 가장 확인하고 싶었던 포인트는 ‘빅데이터로 도로 위 택시들을 관제할 수 있을까?’라는 의문이였습니다. 택시회사에서 효율적으로 관제할 수 있다면 수익성의 고민을 덜 것이고, 운전자 역시 승객과의 접점을 늘릴 수 있으며 승객은 어려움 없이 택시를 이용하고 수준 높은 서비스를 제공받을 수 있습니다.
?관제를 잘 하려면 차량 내 정보를 최대한 수집하고 분석해야 합니다. 김 대표가 생각하는 택시란 실시간으로 데이터를 창출하는 도구로 이 도구를 이용한 비즈니스 모델의 방향을 김 대표는 이렇게 설명했습니다.
“우리가 식당에서 밥을 사 먹을 때 돈을 내고 먹고 싶은 메뉴를 고르죠. 그런데 왜 우리는 돈을 지불하고 타는 택시를 선택할 수 없을까, 그저 가까운 곳에 있던 택시를 타야하고, 목적지까지 동행하는 운전자의 정보도 모른 채 타는 위험을 무릅써야 할까, 그런 의문이 있었습니다. 결국 승객의 마음을 잘 파악한 택시회사와 운전자가 수익을 낼 것이고 승객의 선택 폭이 넓어지겠죠. 제가 생각하는 신규 비즈니스 모델은 그러한 선순환이 이루어지는 플랫폼이 될 것입니다.”
?택시마다 설치된 미터기에는 운행하는 동안 급감속, 급가속한 정보, 운행 패턴, 최고속도 등의 세세한 정보가 담겨있습니다. 이번에 지원받은 바와 같이 결제 시스템에는 승객의 위치, 요금, 날짜별 수익 분포 등이 담겨있습니다.
“요즘처럼 빅데이터가 무수히 많은 시대에 좋은 데이터를 선별해 유익하게 써보자는 생각으로 분석을 진행했습니다. 데이터를 분석하고 분류하는 과정에서 자연스럽게 탄생하는 비즈니스 모델이 쓰임새 좋은 플랫폼이 될 거라 믿습니다.”
?서울권역에만 법인택시 회사는 총 254개, 차량은 2만2천여대가 운행 중으로 이 엄청난 수의 택시들이 축적하는 데이터를 정제해 승객과 차량의 매칭 서비스를 얼마나 효율적으로 만드느냐가 포맥스네트워크의 신규 비즈니스 모델의 핵심이라고 할 수 있습니다. 김 대표는 핵심에 근접하기 위해 첫 단계는 택시회사와 운전자에 필요한 정보 제공, 두 번째 단계는 승객에게 기초적인 정보 제공이며 최종단계를 승객과 차량의 교감이라고 말했습니다.
?“저희가 지금 분석하고 새로운 플랫폼을 개발하려는 것은 장기적 관점에서 커넥티드 카 시장에 대비하는 겁니다. 자동차와 IT 기술이 융합된 커넥티드 카가 등장할 날은 분명 다가오는데, 그렇다면 현재 택시회사와 운전자들은 어떻게 대응할지 고민이 필요하겠죠. 저희가 새로 구축할 플랫폼은 직접 수익증대에 영향을 주면서도 미래의 수익 기반이 될 중요한 자원이 될 거라 예상합니다.”
?포맥스네트워크는 한국데이터산업진흥원의 데이터 구매 바우처 지원을 받아 획기적으로 비용을 절감할 수 있었으며 데이터 판매자와의 소통기회를 마련해준 것에 대해 만족한다고 하였습니다. 이어 평소 기업·기관으로부터 데이터를 제공받으려 할 때 폐쇠성을 느껴왔다는 천차장은 우리나라가 진정 IT 강국이 되기 위해선 데이터의 공유에 있어 보다 개방적인 마인드가 필요하다는 의견을 내놓았습니다.
?㈜포맥스네트워크는 국내 교통정보시스템의 기반이 마련되기 시작할 무렵인 1988년부터 20년 가까이 ‘교통’이라는 한 길만 달려온 기업입니다. 그 덕에 프로브차량(Probe vehicle)을 이용한 교통정보시스템의 개발부터 관련 서비스 분야에서 20년 분량의 풍부한 노하우를 보유하고 있습니다.?
?포맥스네트워크는 교통정보의 품질 분석과 예측 등에 빅데이터를 다수 활용해왔으며 이번에도 신규 비즈니스 발굴을 위한 빅데이터 분석을 위해 데이터 구매 바우처 지원 사업에 힘찬 노크를 해왔습니다.
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?포맥스네크워크는 택시 프로브차량을 이용해 교통정보를 수집하여 차량의 패턴을 조사한 최초의 기업입니다. 김대표는 교통분야에 빅데이터를 적극 활용해왔습니다. 교통정보 생성시스템, 고정밀측위와 재난방송 분야 등의 사업에 모두 빅데이터를 적극 분석, 활용하고 있습니다.
?김 대표가 데이터 구매 바우처 지원 사업으로부터 구입비 지원을 받은 데이터 상품은 한국스마트카드의 ‘서울 법인택시 출·도착지 데이터’입니다. 기존 사업 분야 운영에 활용하면서 새로운 비즈니스 모델을 발굴에 활용할 만한 데이터 상품으로 적격이였습니다.
?포맥스네트워크가 지원받은 ‘서울 법인택시 출·도착지 데이터’는 2018년 8월 한 달간 법인 택시의 승하차정보입니다.
?“기존에 저희가 수집할 수 있는 데이터에서는 택시의 탑승위치, 지역별 승객 분포 등은 파악할 수 없었으며 택시회사 내에도 배차관리와 수요분석 등 관리시스템이 부재한 상태였습니다. 이번 데이터 구매 바우처 지원 사업을 통해 아주 질 좋은 분석재료를 얻을 수 있었습니다.” 김 대표가 예상하는 비즈니스 모델은 택시회사, 운전자, 승객 3자의 수요를 해결할 만한 사업으로 택시회사는 배차관리를 효율적으로 해 수익을 내고, 운전자는 공차율을 줄여 자원의 낭비를 막는 동시에 승객은 목적지로 이동하면서 잠재적인 수요를 충족시키는 사업모델을 구상중입니다.
?현재 분석한 수준은 택시회사와 운전자에게 필요한 데이터를 분석·가공한 정도입니다. 예를 들어 차량별 탑승위치와 요금을 분석해 택시의 수요가 집중되는 위치와 차량별·지역별·요일별 수익의 차이, 평균승차운행거리를 파악해 택시회사에 제공할 수 있습니다. 택시회사는 이 정보를 중심으로 배차를 계획하고 관리합니다.
?평소 운전자의 다수는 익숙한 위치를 돌면서 승객을 유치하는 편인데, 택시회사에서 분석 자료에 따라 효율적인 지침을 내린다면 운전자 역시 수익을 내는 데 유리해지고 공차율이 줄어들 것입니다. 김 대표는 추가로 법인택시회사별 데이터, 결제요금 데이터로 회사별 수익분석과 운행거리대비 수익률 등을 분석해 승객의 수요를 분석하고자 합니다. 예를 들어 승객의 주요 탑승 위치와 지역별 승객 분포를 파악해 승객의 수요에 맞는 마케팅과 지속적인 이용을 높이는 등 새로운 수익모델을 모색해보는 것입니다.
?데이터 분석을 통해 김 대표가 가장 확인하고 싶었던 포인트는 ‘빅데이터로 도로 위 택시들을 관제할 수 있을까?’라는 의문이였습니다. 택시회사에서 효율적으로 관제할 수 있다면 수익성의 고민을 덜 것이고, 운전자 역시 승객과의 접점을 늘릴 수 있으며 승객은 어려움 없이 택시를 이용하고 수준 높은 서비스를 제공받을 수 있습니다.
?관제를 잘 하려면 차량 내 정보를 최대한 수집하고 분석해야 합니다. 김 대표가 생각하는 택시란 실시간으로 데이터를 창출하는 도구로 이 도구를 이용한 비즈니스 모델의 방향을 김 대표는 이렇게 설명했습니다.
“우리가 식당에서 밥을 사 먹을 때 돈을 내고 먹고 싶은 메뉴를 고르죠. 그런데 왜 우리는 돈을 지불하고 타는 택시를 선택할 수 없을까, 그저 가까운 곳에 있던 택시를 타야하고, 목적지까지 동행하는 운전자의 정보도 모른 채 타는 위험을 무릅써야 할까, 그런 의문이 있었습니다. 결국 승객의 마음을 잘 파악한 택시회사와 운전자가 수익을 낼 것이고 승객의 선택 폭이 넓어지겠죠. 제가 생각하는 신규 비즈니스 모델은 그러한 선순환이 이루어지는 플랫폼이 될 것입니다.”
?택시마다 설치된 미터기에는 운행하는 동안 급감속, 급가속한 정보, 운행 패턴, 최고속도 등의 세세한 정보가 담겨있습니다. 이번에 지원받은 바와 같이 결제 시스템에는 승객의 위치, 요금, 날짜별 수익 분포 등이 담겨있습니다.
“요즘처럼 빅데이터가 무수히 많은 시대에 좋은 데이터를 선별해 유익하게 써보자는 생각으로 분석을 진행했습니다. 데이터를 분석하고 분류하는 과정에서 자연스럽게 탄생하는 비즈니스 모델이 쓰임새 좋은 플랫폼이 될 거라 믿습니다.”
?서울권역에만 법인택시 회사는 총 254개, 차량은 2만2천여대가 운행 중으로 이 엄청난 수의 택시들이 축적하는 데이터를 정제해 승객과 차량의 매칭 서비스를 얼마나 효율적으로 만드느냐가 포맥스네트워크의 신규 비즈니스 모델의 핵심이라고 할 수 있습니다. 김 대표는 핵심에 근접하기 위해 첫 단계는 택시회사와 운전자에 필요한 정보 제공, 두 번째 단계는 승객에게 기초적인 정보 제공이며 최종단계를 승객과 차량의 교감이라고 말했습니다.
?“저희가 지금 분석하고 새로운 플랫폼을 개발하려는 것은 장기적 관점에서 커넥티드 카 시장에 대비하는 겁니다. 자동차와 IT 기술이 융합된 커넥티드 카가 등장할 날은 분명 다가오는데, 그렇다면 현재 택시회사와 운전자들은 어떻게 대응할지 고민이 필요하겠죠. 저희가 새로 구축할 플랫폼은 직접 수익증대에 영향을 주면서도 미래의 수익 기반이 될 중요한 자원이 될 거라 예상합니다.”
?포맥스네트워크는 한국데이터산업진흥원의 데이터 구매 바우처 지원을 받아 획기적으로 비용을 절감할 수 있었으며 데이터 판매자와의 소통기회를 마련해준 것에 대해 만족한다고 하였습니다. 이어 평소 기업·기관으로부터 데이터를 제공받으려 할 때 폐쇠성을 느껴왔다는 천차장은 우리나라가 진정 IT 강국이 되기 위해선 데이터의 공유에 있어 보다 개방적인 마인드가 필요하다는 의견을 내놓았습니다.