서비스흐름 및 데이터 흐름 , 문제정의 / 해결법 , PM이 기여할수있는 개선포인트
서비스흐름 및 데이터 흐름
PM의 관점에서 서비스흐름
문제 발견 -> 전략 수립 -> 실행 -> 성장(개선)
1. 서비스 개요
캐치테이블 : B2B서비스와 B2C서비스를 연계하는 요식업 통합 솔루션
2. 서비스 운영방식
매장을 위한 예약관리서비스에서 고객과 매장을 연결하는 예약서비스까지 아우름
자체 매장 관리 시스템제공, 어플 예약시스템과 자동 연동, 재고/주문관리 및 통계 서비스 제공
확보한 프리미엄 레스토랑을 중심으로 비즈니스 전
3. 시장 현황 및 성과
2020년 9월 출시 이후 제휴 가맹점이 7,000개를 돌파했고, 맛집 예약 문화의 디지털 전환을 주도하며 서비스 매출이 전년 대비 2배 이상(172억 원) 증가
캐치테이블 앱은 2025년 8월 MAU 250만 명을 기록
지난 3년간 앱 사용자가 5배 증가
4. 사용자 경험(UX)
- 극대화된 편리함: 복잡한 전화 예약 대신 앱 하나로 식사하기까지의 행위를 원스탑으로 편리하게 이용할 수 있다.
- 정보 격차 해소: 좋은 레스토랑 정보를 체계적으로 제공해서 사람들의 다양한 니즈를 충족시켜준다. 특히 맛집 정보에 목마른 현대인들에게 매력 포인트로 다가온다.
- 시간 절약: 실시간 예약과 원격 대기 기능으로 기다리는 시간을 줄여주고, 시간을 효율적으로 쓸 수 있게 해준다.
- 트렌디한 이미지: 감각적인 디자인과 엄선된 레스토랑 큐레이션으로 트렌드에 민감한 젊은 세대들에게 '프리미엄' 이미지를 효과적으로 전달할 수 있다.
- 안정적인 예약 경험: 예약 보증금 시스템으로 노쇼를 줄여서 식당과 고객 모두에게 예측 가능한 예약 환경을 만들어준다.
- 데이터 기반 개인화: 사용자 데이터를 활용한 맞춤형 추천은 계속 앱을 사용하게 만들고, 고객 충성도를 높이는 데 큰 역할을 한다.
5. 마케팅 전략
광고비보다 레스토랑 유치 및 고객 알림 메세지에 전념
6. 기술적 측면
개발자없이 만드는 웹빌더 '에디터' 개발
7. 향후 전망 및 발전방향
더 많은 파트너들의 모집과 가지고있는 데이터를 기반으로 업계의 확고한 위치를 차지할수있다
데이터 흐름 예
- 홈 진입 : 유입경로 (광고, SNS, 검색 엔진(구글,네이버), 검색키워드, 접속 URL, 사용자 디바이스 정보 (브라우저, OS))
- 상품 검색 : 사용자 검색 키워드, 필터 및 카테고리 선택
- 상품 상세 페이지 조회 : 조회 상품 ID, 상품 이미지 클릭 수, 리뷰 조회 시간, 관련 상품 추천 데이터, 상품 클릭로그, 조회한 페이지
- 장바구니 추가 : 추가된 상품 ID, 상품 수량, 장바구니 총 금액, 장바구니 담기 전 상품 비교 데이터
- 결제 단계 : 결제 수단, 결제 금액, 할인 쿠폰, 구매 시간, 배송 정보, 연락처 정보
- 구매 완료 : 주문 ID 및 구매한 상품 목록, 결제 성공 여부, 결제 시간, 고객의 구매 이력 데이터
- 배송 추적 : 배송 상태 업데이트(발송,배송 중, 배송 완료), 배송 추적 번호, 택배사 정보
- 리뷰 작성 : 리뷰 내용, 평점, 고객만족도 조사, 리뷰 작성 시간, 상품 ID
- 반품 : 반품사유, 교환사유
- 재구매 유도 : 고객의 구매 이력 분석, 맞춤형 추천 상품 데이터, 재구매 유도 쿠폰 발송 데이터
문제정의
| 동기 | 앱실행 | 탐색 | 예약 | 방문 및 이용 | 결제 | 이용 후 반응 | |
| 고객 | • 소개팅 실패에 대한 심리적 부담 • 어떤 식당이 데이트에 적합한지 기준이 명확하지 않음 | • 메인 화면 정보 과부하 • 광고성 추천에 대한 신뢰성 의문 |
• 정해진 지역 안에서만 검색 가능 / 세세한 필터링의 한계 • 다양한 선택지로 인한 스트레스 | • 인기 시간대 예약 경쟁 발생 가능 • 예약금 부담과 예약 취소 및 변경 정책 이해 필요 |
• 매장 상황에 따라 서비스 경험 차이 발생 • 예약 시스템에 대한 불신에서 오는 불안함 |
• 캐치페이 홍보와 유도에 관한 피로도 • 매장 내 예약 선입금 미숙지로 인한 부정적 경험 |
• 리뷰 작성 요청에 대한 푸쉬 알림이 잦음으로 피로도 • 리뷰 작성에 대한 보상이 부족 |
| 비즈니스 문제 | • 비슷한 비즈니스 모델의 서비스 산재 • 네이버지도를 기반으로 네이버 예약의 영향력 • 네이버와 테이블링의 연동에서 오는 경쟁력 |
• 캐치테이블이라는 어플을 다운로드하게 만드는 계기 필요 • 캐치테이블이 유치한 식당에 대한 홍보필요 • 유명 맛집들을 캐치테이블을 이용하게 만드는 영업 필요 • 예약을 시도하는 사람만 어플을 이용 |
• POI를 활용하여 고객이 원하는 지역의 매장들을 시각적으로 찾을 수 있어야함 • 특정 매장을 방문하기위해 서비스를 이용하는 사용자들을 목적달성 이후에도 추가적으로 다른 매장을 서비스 내에서 이용하도록 끌어당겨야함 |
• 오버부킹으로 인한 일방적 취소에서 고객이 느끼는 불쾌함 • 예약금의 선지급에 대한 자금 보안 |
• 예약 페이지와 달리 매장에서 운영이 미흡할때 서비스에대한 신뢰도 하락 • 서비스이용후 지속적인 이용 유도 필요 |
• 캐치테이블의 수익모델 단순함 - 매장에서 나오는 이용수수료 - 브랜드 광고에서 오는 광고비 |
• 캐치테이블내에서 사용 후기를 남겨줘야 이후 추가적인 사용자들의 연계 가능 |
| 비즈니스 해결 | • 구글광고 • 기존 전화등의 아날로그 예약을 하던 매장들에 캐치테이블을 소개하며 매장에서 번거로운 부킹관리를 대신해준다고 영업 • 유명 매장들에 캐치테이블만 사용하도록 유도 • 네이버광고로 네이버 이용자에게도 서비스 노출 |
• 매장에 전화문의를 한다면 자동으로 발신한 전화로 캐치테이블 알림이 가도록 설정 • 서비스 유치를위한 관련 테마 광고 (미쉐린, 발렌타인데이등의 기념일, 연계카드 광고) • 캐치테이블만의 서비스인 우선입장 서비스 벚꽃시즌등의 계절테마 • 초대장, 매장 함께고르기 기능으로 어플을 이용하지않는 동행인들이나 어플을 사용하고있는 동행인들과 정보공유로 서비스 이용 유도 |
• 유명 매장과 주변 관광지와의 연계로 할인 패키지제공 • 미쉐린 식당 필터링 적용으로 예약하기 힘든 매장들의 시각적인 정보제공 |
• 인기 매장의 예약 알림을 통해 사용자가 예약을 하도록 유도 • 빈자리알림등으로 예약을 놓친 고객들에게 다른 취소자리가 나는것을 알려줌으로서 잠재고객유치 • 매장에서 매장의 상황을 파악후 예약을 받을 수 있도록 예약문의요청 옵션을 따로 설정 |
• 예약과 매장방문시 받은 서비스가 상이할시 보상해주는 체계 |
• 캐치 페이등으로 소비자들의 자금을 확보하여 추가 루트 확보 | • 캐치테이블의 푸시메세지로 사용자의 리뷰 독촉 |
문제 해결
문제 : 카테고리 과분류
상황 기반의 '핵심 메인 카테고리' 재설계
수십 개의 미세 속성을 나열하는 대신, 유저의 **방문 목적(Context)**에 맞춘 4~5개의 굵직한 메인 카테고리로 전면 개편합니다.
1. 사용자 관점: 선택의 피로도 제로 (Cognitive Ease)
- 해결: "조명", "음악", "테이블 간격" 등을 유저가 직접 조합하게 하지 않고, 이를 아우르는 상황별 키워드(예: '조용한 대화', '힙한 분위기')로 통합합니다.
- 효과: 유저는 분석적인 사고를 멈추고 자신의 목적에 맞는 카테고리를 직관적으로 즉시 선택할 수 있어 '결정 장애'가 해소됩니다.
2. 비즈니스 관점: 이탈률 방지 및 전환 속도 향상 (Conversion Boost)
- 해결: 탐색 단계를 '카테고리 선택 → 매장 리스트'로 최단거리화합니다. 유저가 고민하는 시간을 줄여 상세 페이지 도달 속도를 높입니다.
- 효과: 고민이 길어질수록 높아지는 '이탈 확률'을 원천 봉쇄하고, 빠른 의사결정을 유도하여 최종 예약/결제 건수를 극대화합니다.
3. 데이터 관점: 고순도 취향 데이터 확보 (Clean Data)
- 해결: 유저가 수많은 선택지를 무작위로 클릭하며 발생하는 '클릭 노이즈'를 제거합니다. 선명하게 구분된 메인 카테고리 선택 데이터만 수집합니다.
- 효과: "이 유저는 오늘 '격식 있는' 자리를 원한다"는 명확한 유저 시그널을 얻게 되어, 향후 개인화 추천 알고리즘의 정확도가 비약적으로 상승합니다.
문제 : 리텐션/ 재방문 중심
'미식 아카이빙'과 '데일리 큐레이션'의 결합
단순 예약 기능을 넘어, 유저가 평소에도 맛집 정보를 저장하고 탐색하는 **'미식 습관'**을 앱 내에 형성시키는 전략입니다.
1. 사용자 관점: "저장하고 싶은 맛집 지도" (Utility Expansion)
- 해결: 소개팅 같은 거창한 날이 아니더라도, 평소 가고 싶은 곳을 저장하는 **'나만의 맛집 리스트(위시리스트)'**와 '방문 기록(디지털 로그)' 기능을 강화합니다.
- 효과: 예약 목적이 없어도 맛집 정보를 발견하면 앱을 켜서 저장하게 됩니다. "나중에 친구랑 가야지"라는 일상적 동기가 앱 사용의 이유가 됩니다.
2. 비즈니스 관점: "락인(Lock-in)을 위한 멤버십 및 리워드" (LTV 극대화)
- 해결: 예약 횟수에 따른 등급제가 아닌, '리뷰 작성', '맛집 저장', '앱 출석' 등 일상적 활동에 포인트를 지급하고, 이를 차기 예약 시 현금처럼 쓰게 합니다.
- 효과: 한 번 쓰고 지우기엔 쌓아둔 포인트와 저장한 맛집 리스트가 아까워집니다. 신규 유저 획득 비용(CAC)을 상쇄할 만큼 유저가 앱 내에 머무는 기간(LTV)이 늘어납니다.
3. 데이터 관점: "예약 외 활동 지표(Non-Booking Activity) 추적" (Churn Prediction)
- 해결: 유저가 예약을 하지 않더라도 앱 내에서 '스크롤한 거리', '클릭한 매장 종류', '저장 버튼 클릭' 등의 마이크로 로그를 수집합니다.
- 앱 내에서 어디까지 내려서 사용자가 원하는 정보를 얻는 지(스크롤한 거리)
- 효과: 예약 주기가 길어지더라도 앱 접속 로그가 살아있다면 '유지 유저'로, 로그마저 사라지면 '이탈 위험 유저'로 정교하게 구분하여 맞춤형 푸시 알림(쿠폰 등)을 보낼 수 있습니다.
서로 다른 관점으로 문제점을 정의해보는 과정에서 정말 다양한 시각이 나와서 새로웠다. 팀원끼리 의견소통에 대해 활발히 이야기하면서 결과가 완성되는 과정이 즐거웠다
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