[CD] PPDAC cycle

1. PPDAC 사이클이란?

PPDAC은 다음과 같은 5단계로 구성된다.

1. Problem (문제 정의): 해결해야 할 문제를 명확히 설정

2. Plan (계획 수립): 문제 해결을 위한 데이터 수집 및 분석 계획 수립

3. Data (데이터 수집): 실제 데이터를 수집하고 정리

4. Analysis (데이터 분석): 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트 도출

5. Conclusion (결론 도출): 분석 결과를 바탕으로 해결책 제안

PPDAC의 이해를 돕기 위해 온라인 쇼핑몰에서 배송 시간을 단축하는 방법을 PPDAC 사이클로 풀어보겠습니다.

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2. 온라인 쇼핑 배송 시간 단축 사례

2-1. Problem

상품을 주문한 후 도착까지 걸리는 시간이 너무 길다는 것이 가장 큰 문제라고 하자.

그렇다면, 배송 시간을 단축하기 위한 가장 효과적인 방법은 무엇일까?

2-2. Plan

효과적인 해결책을 찾기 위해 필요할 것 같은 데이터들을 수집한다.

• 주문 후 배송 완료까지 걸리는 평균 시간

• 지역별 배송 시간 차이

• 주문량과 배송 시간 간의 관계

데이터 수집 방법은 다음과 같다.

• 주문 이력 데이터를 활용하여 배송 시간 기록

• 물류 센터에서의 평균 처리 시간 측정

2-3. Data

데이터를 수집했고 주요 데이터는 다음과 같다.

• 평균 배송 시간

• 지역별 배송 시간

• 물류 센터 처리 시간

2-4. Analysis

수집한 데이터를 분석하여 정보들을 얻었다.

• 물류 센터와 고객 간의 거리 증가할수록 배송 시간이 길어짐.
  • 서울 및 수도권 지역은 빠르지만, 지방 및 도서 지역은 평균보다 지연
• 물류 센터의 처리 속도가 배송 시간에 큰 영향을 미침.
  • 특정 센터(부산)의 출고 시간이 다른 센터보다 30% 더 소요됨
• 주문량이 급증하면 배송 지연이 발생함.
  • 할인 행사 후 2~3일 동안 배송 지연 현상이 심화됨

2-5. Conclusion

배송 시간을 단축하기 위해 다음과 같은 해결책을 제안할 수 있다.

• 주요 도시 근처에 추가 물류 센터 배치 → 지역 간 배송 시간 단축
• 물류 센터의 출고 속도 최적화 → AI 로봇 시스템 도입으로 처리 속도 향상
• 주문량 예측 시스템 도입 → 세일 기간 전 사전 물류 대비로 지연 방지

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3. PPDAC 사이클의 장점

• 체계적인 문제 해결
• 다양한 분야에 적용이 가능
• 단순한 직관이나 경험이 아닌 데이터를 기반으로 문제를 분석하고 해결책을 제시할 수 있음
• 한 번의 분석으로 끝나는 것이 아니기에 계속해서 문제 해결 방안을 개선 및 최적화 가능