지난번에 네이버 플레이스를 분석하면서 잠시 이런 고민에 빠졌다. '사용자가 식당/카페를 찾을 때 가장 좌절하는 경험은 무엇일까?' 그리고 ' 큐레이션이 다가 아니라면 무엇을 서비스의 핵심으로 둬야 할까'였다. 개인적인 경험을 떠올렸을 때 가고 싶은 카페에 좌석이 없어 나와야 할 때가 나쁜 경험이었다. 이걸 개선할 수 있으려면 무엇을 해야 할까 고민한 결과 빈 좌석을 표시해 주는 기능을 생각했다. 아래 휘갈겨 쓴 사고과정을 보면 알겠지만, 아무리 봐도 비용이 많이 드는 조잡한 기능이었다.

• 주니어 PM의 사고 과정(왼쪽에 삼각형을 눌러 펼쳐보세요 🙂)

그때 구글 맵에서 실시간 방문 데이터를 발견했고(역시, 누군가 이미 기능을 만들었군) 이 기능을 분석하면서 문제를 해결하는 방법을 찾는 데 좋은 사고 방법을 배울 수 있었다.

정확도가 중요하지 않다. 사용자가 정말 알고 싶어 하는 게 뭔지 생각하자

정확도가 중요하지 않다. 반드시 좌석 정보를 정확하게 알아야 할 필요는 없을 수도 있다. 추세를 알 수 있다면 충분히 유용한 정보로 작용한다. 나는 정확한 정보를 제공해야 한다는 생각에 가로막혀 더 유연하게 보여줄 대안을 생각하지 못했다.

처음 봤을 때 충격과 공포란..

모든 사람이 구글 맵을 사용하진 않을 터. 구글은 어떻게 실시간 방문 데이터를 보여줄 수 있었을까. Google My Business Help에 따르면, 구글 위치 기록을 선택한(opted in) 사용자의 데이터를 익명으로 처리해 집계하고 충분한 방문 데이터를 모았을 때만 아래 세 정보를 노출한다고 설명했다.

<aside> ⏲️ 인기 시간대(popular times) 최근 몇 달 동안 평균 인구수에 기반. 특정 시간에 대한 인기도는 해당 주 동안 비즈니스의 일반적인 최고 인기도를 표시. 즉 해당 비즈니스 내에서 상대적인 값을 측정하는 것이기 때문에 해당 공간의 좌석수를 고려하지 않아도 됨.

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<aside> ⏲️ 대기 시간(wait times) 좌석이 있는 식당의 대기시간은 고객이 자리에 앉기 전에 기다리는 시간 반영. 최근 몇 주간 고객 방문 데이터의 패턴을 기반으로 예측.

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<aside> ⏲️ 방문 시간(visit duration) 일반적으로 해당 지역에 있는 시간. 최근 몇 주간 고객 방문 데이터의 패턴을 기반으로 예측.

</aside>

실시간 방문 데이터는 실시간 업데이트하고 있고, 현재 위치가 일반적인 활동 수준과 비교해 얼마나 활동적인지 나타낸다. 구글에서는 인기 시간대를 측정하는 방법을 공유하지 않고 있다. 대신 Sam Bossely의 미디엄 글에서 측정하는 방법을 역으로 추정했는데 데이터를 어떻게 쌓고, 계산할지 이 과정을 이해하는 데 도움을 줬다.

아래는 주요 내용을 요약한 것으로 전체 글을 보는 것을 추천한다.