타다 프리미엄 공항 이동 서비스

01

배경 · Background

타다 프리미엄은 중형·고급차 기반의 예약 서비스로 B2B(타다 비즈니스)와 개인 고객을 타겟으로 한다. 기존 고급택시(392대)의 한계를 넘어 플랫폼을 확장했으나, 택시 업계 규제 갈등으로 성장이 제약되어 있는 상황이었다.

Business Model

중형/고급차(프리미엄 택시) 예약 서비스
B2B(타다 비즈니스)와 개인 고객 동시 타겟
기존 고급택시 한계 넘어 플랫폼 확장 추구

핵심 리스크

공항 이동 수요 설 연휴 +46% YoY 성장세
온디맨드 구조로 배차 불확실성↑ → 예약 완료율 25% 제한
재이용률 35%로 LTV 미달성 — 성장 구조 취약

02

목표 · Goal

Input (선행 지표)

예약 완료율 25% — 온디맨드 배차 불확실성으로 검색 후 이탈 다수
주행 완료율 85% — 기사 취소/새벽 공급 부족으로 15% 실패

Output (성과 지표)

30일 재이용률 35% — 재이용 51%지만 공항 카테고리 제한적
멤버십 가입률 5% — 기존 예약/카시트 옵션 한정

03

원인 분석 · Data Analysis

25%

공항 이동 이용자의 예약 완료율이 25%에 불과. 온디맨드 배차 불확실성으로 인해 검색 후 이탈이 다수 발생하며, 도착 확정성 부재가 핵심 원인으로 파악됐다.

유저 세그먼트

💼

비즈니스 여행자

Time-critical · 시간 민감도 최상 · 정시성이 비용보다 중요

👨‍👩‍👧

가족단위 이용자 TARGET

High LTV · 지연 불용 · 실패 비용(가족 전체 일정 파행)이 가장 큰 집단

🌙

새벽 이동 이용자

Structural Demand · 대체 수단 없어 확실한 배차가 가장 급함

🔁

공항이동 재이용자

Trust-driven Retention · 좋은 경험 후 재이용 의향 51%

정량 분석

Lead Time: 이용 3~7일 전 사전 예약 비중 80% 이상
AOV: 일반 타다 유저 대비 1.4~1.6배 높음
새벽 시간대 매칭 성공률 99% 유지 시 NPS 2배 상승
공항 서비스 경험 후 6개월 내 재이용률 51%

정성 분석 (유저 인터뷰)

과잉 여유 (60%) — "비행기 놓칠까봐 3시간 일찍 출발"
배차 불안 (25%) — "예약했는데 기사 취소돼 포기"
새벽 공급 부족 (10%) — "새벽엔 택시 없어 가족 차 빌림"
가족 리스크 (5%) — "카시트 없어 포기한 적 많음"

과잉 여유 · 60%

"불편하지만 비행기 놓칠까 봐 3시간 일찍 출발해요. 새벽 4시 비행기면 1시에 집 나서요. 대중교통 없고 택시 배차 안 돼서 공항버스나 자가용으로 대체."

배차 불안 · 25%

"예약했는데 기사 취소돼 10분 기다리다 포기. 콜택시 비용 3만 원 물고 버스 탔어요. 확실한 게 제일 중요."

새벽 공급 부족 · 10%

"새벽에 택시 없어서 가족 차 빌리거나 리무진 기다림. 짐 많아 불편하고, 가격보다 잡히는 게 급함."

가족 리스크 · 5%

"아이/짐 때문에 2시간 여유 필수. 실패하면 가족 일정 전체 망가져요. 카시트 없어 포기한 적 많음."

04

문제 정의 · Problem

Problem Statement

"공항이동 이용자에게 온디맨드 호출서비스는 도착 확정성의 리스크를 커버하지 못하기 때문에 사전 예약 서비스가 필요하다."

핵심 인사이트: 온디맨드 배차 불확실성으로 공항 유저의 '도착 지연 리스크' 인지 간극이 발생한다. 예약 완료율 25% 제한의 근본 원인이며, 가족 High LTV 타겟으로 도착 확정 레버 발굴이 핵심이다.

타겟 선정 이유

기존 타겟 ×

비즈니스 여행자

× 법인카드 사용 — 가격 민감도 낮음

× 반복 이용 있으나 LTV 제한적

핵심 타겟 ✓

가족단위 이용자

✓ 실패 비용 최고 — 가족 전체 일정 파행

✓ 카시트·짐 옵션 필요 → AOV 상승

✓ 성공 경험 후 재이용률 51%

05

가설 · Hypothesis

도착확정성을 높이는 도착 보장 서비스를 단계별로 설계하면 공항 예약 전환율과 재이용률이 증가한다.

항공편 연동 → 출발 시간 자동 추천

도착 보장 + 지연 크레딧 → 리스크 인지 해소

주행 환경 개인화 → 가족 타겟 AOV 상승

멤버십 → Repeat 세그먼트 Lock-in

솔루션 전략: 입출국 이동 예약 + 주행환경 개인화로 Zero-learning UX(인지 부하 최소) 설계.

Layer 1

항공편 연동

항공편 번호 입력 → 체크인 마감 기준 출발 시간 자동 추천. 사용자 판단 부담 제거.

Layer 2

도착 보장 표시

보장 배지 + 지연 시 크레딧 약속 노출. 배차 불확실성 인지 불안 해소.

Layer 3

환경 개인화

카시트 자동 제안(가족), 조용한 차량, 고정 기사 선택. Tier upsell로 AOV 상승.

06

실행 · Execution

도착 확정성을 핵심 가치로 삼아 세 가지 솔루션을 단계적으로 설계했다. 예약 진입 시점부터 주행 완료까지 이용자의 불안을 제거하고 재이용을 유도하는 구조다.

As-is — 기존 상태

기본 예약 서비스 — 온디맨드 배차 불확실성 노출
카시트 요청 기능만 존재 — 환경 개인화 미흡
도착 보장 없음 → 배차 불안 → 이탈 발생

To-be — 개선 방향

도착 보장 + 지연 크레딧 + 항공편 연동 출발 추천
조용한 차량 · 자동 영수증 · 고정 기사 선택
멤버십 — 우선 배차 · 설정 저장 · 가격 고정

01 · Arrival Guarantee Service

도착 보장 서비스

목적

온디맨드 배차 불확실성으로 발생하는 도착 지연 리스크를 제거하여 예약 전환율을 높인다.

기능

도착 보장 — 지연 시 전액 크레딧 환급 약속
지연 크레딧 (자동 지급, 별도 신청 불필요)
항공편 연동 — 편명 입력 시 체크인 마감 기준 출발 시간 자동 추천

02 · Personalized Ride Environment

주행 환경 개인화

목적

가족·비즈니스 세그먼트의 특수 요구를 옵션화하여 AOV를 높이고 재이용 동기를 강화한다.

기능

조용한 차량 옵션 — 무음 주행 선호 이용자 대응
자동 영수증 (법인/개인 영수증 자동 발행)
고정 기사 선택 — 재이용 시 동일 기사 우선 배차

03 · Membership

멤버십

목적

연 3~5회 이용 공항 Repeat 세그먼트를 멤버십으로 Lock-in하여 LTV를 구조적으로 높인다.

기능

우선 배차 — 멤버 전용 기사 풀 우선 매칭
주행환경 설정 저장 (카시트·조용한 차량 등 자동 적용)
가격 고정 — 수요 급등 시에도 예약 당시 금액 유지

07

결과 · Results

지표	예상 (As-is)	결과 (To-be)	개선 폭
예약 완료율	25%	42%	+17%p
주행 완료율	85%	97%	+12%p
30일 재이용률	35%	51%	+16%p
멤버십 가입률	5%	18%	+13%p

+17%p

예약 완료율 개선

항공편 연동 추천 효과

+12%p

주행 완료율 개선

도착 보장·이중 배차 백업

+16%p

30일 재이용률 개선

Repeat 세그먼트 Lock-in

+13%p

멤버십 가입률 달성

Family/Business Tier 채택

08

레슨런 · Lessons

L1

리스크 기반 세그먼트 정의와 레버 설계

Time-critical + Repeat 20% 집중으로 LTV 2배 효율을 확인했다. 비즈니스 임팩트가 큰 타겟부터 데이터로 정의하는 것이 앞으로 모든 프로젝트의 출발점이 될 것이다.

L2

데이터 이터레이션 원칙

A/B 테스트로 보장 기능 전환율 상승을 증명하고, 실패 시 VOC+퍼널 교차 분석으로 재가설했다. 가설 검증 시 Input 지표부터 모니터링하는 원칙을 이 프로젝트에서 정립했다.

L3

도메인 특화 BM 전환 인사이트

온디맨드 → Scheduled 구조 전환으로 공항 확정성이라는 신규 성장축을 발견했다. 도메인(인프라) 특성을 반영하여 BM 레버로 재정의하는 시각을 갖게 됐다.

공항 이동에서 중요한 건 빠름이 아니다.도착 보장이다.