무너진 가입 퍼널을 다시 세우다
31% → 63%
자격증 등록 단계에서 무너지던 가입 퍼널을, 가설 검증과 팀의 수동 운영으로 다시 세운 이야기.
온보딩 대상 대부분은 50, 60대였다
2005년 이후 택시 이용량은 30% 줄었지만 면허 수는 오히려 10% 늘었다. 수요는 줄고 공급은 느는 구조적 과잉 속에서, 전국에는 온보딩할 기사님들이 많았다.
온보딩 대상은 평균 60.4세, 개인택시 65%·회사소속 35%의 기사님들이었다. 하루 281km를 운행하고 10시간 40분을 일하는 환경에서, 긴 모바일 입력은 익숙하지 않은 일이었다.
같은 화면인데, 오픈 후 완료율이 무너졌다
오픈 20일 전부터 팀은 미터점을 돌며 기사님들의 가입을 직접 도왔고, 이때 전체 가입 완료율은 75%였다. 그런데 정식 오픈으로 가입이 폭증하자, 같은 화면에서도 전체 완료율은 31%까지 떨어졌다. 곁에서 도와줄 사람이 사라지자 마지막 관문인 자격증 등록 단계의 완료율이 46%까지 떨어진 것이다. 평균 60.4세 기사님에게 자격증 정보를 모바일로 직접 입력하는 일은 결정적인 장벽이었다.
처음엔 화면을 고치는 일부터 시작했다
문제의 원인이 입력폼의 사용성에 있다고 보고, 두 가지 가설을 세워 프로토타입으로 검증했다.
기존 자격증 등록 화면. 모든 정보를 모바일로 직접 타이핑해야 했고, 바로 이 단계에서 가장 많은 기사님이 이탈했다.
기사님은 이름, 생년월일, 자격증번호, 취득일, 발행일까지 모든 항목을 모바일로 직접 옮겨 적어야 했다. 차 안이나 대기 중 짧은 시간에 자격증 용어와 화면 항목을 대조해야 했고, 숫자·날짜 입력이 많아 오타가 쉽게 발생했다.
“실제 자격증과 같은 구조로 입력 폼을 만들면 완료율이 개선될 것이다”
실제 택시운전자격증의 정보 구조와 배치를 따라 입력 폼을 다시 그렸다.
실제 택시운전자격증의 정보 배치와 사진 영역, 항목 순서를 참고해 폼이 낯설게 느껴지는 문제를 줄이려 했다.
“입력 과정을 한 단계씩 나누면 부담이 줄어 완료율이 개선될 것이다”
한 번에 하나씩, 입력 과정을 단계로 나눠 압박감을 줄였다.
이름, 생년월일, 자격증번호, 취득일, 발행일 순서로 입력 흐름을 나누고 한 화면에 보이는 입력 칸을 줄였다. 기사님이 실제 자격증을 보며 한 항목씩 따라 입력하면 부담이 낮아질 것이라고 봤다.
하지만 단계를 나눠도 각 항목을 직접 읽고, 옮기고, 다시 확인해야 하는 부담은 그대로 남았다.
“자격증을 눈앞에 두고도, 기사님들은 입력을 마무리하지 못했다.”
화면을 아무리 다듬어도 결과는 크게 달라지지 않았다. 문제는 폼의 모양이 아니라, 사용자가 정보를 직접 입력해야 한다는 점이었다.
문제는 입력폼의 사용성이 아니라, 직접 입력하는 행위였다
어떻게 알아냈나
가입을 끝내지 못한 기사님들을 직접 찾아가 인터뷰하고, 평소 휴대폰을 어떻게 쓰는지 곁에서 관찰했다.
기사님 인터뷰에서
- “새로운 서비스에 가입해본 적이 없다”
- “운전 대기 중에 가입하려니, 이걸 계속 붙들고 있기 부담스럽다”
- “집에 가서 아들에게 가입을 부탁해야겠다”
- “미터점에서 해준다는데 한번 찾아가봐야겠다”
관찰된 행동
기사님들은 채팅방에서도 글보다 사진을 주고받았고, 휴대폰 관련 일은 대개 누군가가 대신 처리해주고 있었다.
새로운 가설
“자격증을 사진으로 찍어 보내고, 입력을 우리가 대신해주면 완료율이 개선되지 않을까?”
자격증 사진을 받아서, 수동으로 입력한다. 자동화는 나중에.
촬영 기반 흐름으로 다시 설계
기사님은 차량에 비치된 자격증을 사진으로 찍어 보내기만 하면 되도록 흐름을 바꿨다.
자격증 촬영 요청
입력 칸 대신 자격증을 화면에 맞춰 촬영하도록 안내했다.
촬영 결과 확인
기사님은 사진이 잘 찍혔는지만 확인하고 다음으로 넘길 수 있었다.
승인 대기중
승인 대기
입력은 팀이 처리하고, 기사님은 승인 상태만 기다리면 됐다.
수동으로 자격증 정보 입력
자동 인식 시스템을 만들기 전에, 들어온 자격증 사진을 팀원들이 직접 수동으로 입력했다. 최초 5만 명분을 이렇게 처리하며 가설을 실제로 증명했다.
기사앱 기반 운영 화면
자격증 등록 검수
접수된 자격증 이미지
KTX-02491
자격증 정보 확인
저장됨 18:42검증 후 OCR로 전환
수동 입력으로 쌓은 데이터를 바탕으로 지역, 연도별로 다른 자격증 양식을 패턴화했고, 이후 OCR로 전환해 인식률을 끌어올렸다.
화면 너머에 진짜 사용자의 문제가 있다.
깊이 이해한 뒤에 자동화할 것
OCR을 먼저 만들기보다, 팀이 5만 건을 직접 입력하며 ‘사진으로 보내면 가입 퍼널이 살아난다’는 가설을 증명했다. 기술은 사용자의 문제를 충분히 이해한 뒤 붙여도 늦지 않았다.
화면 안이 아니라 사용자의 맥락을 볼 것
폼을 고치고 단계를 나누는 것만으로는 부족했다. 기사님이 어디에서, 누구의 도움을 받으며, 어떤 방식으로 휴대폰을 쓰는지까지 보면서 ‘직접 입력’이 진짜 장벽이라는 사실이 드러났다.
왜 그렇게 행동하는지까지 관찰할 것
자격증 등록 단계의 이탈은 단순한 UI 문제가 아니었다. 모바일 입력에 익숙하지 않은 기사님의 행동, 업무 환경, 도움을 받을 수 없는 상황이 겹쳐 만든 성장의 병목이었다.
