프로젝트 개요

프로젝트 배경

• 쿠팡 ANDON팀의 "데이터 기반의 기민한 교육 솔루션" 역량 입증
• 현장 문제 발생 시 즉시 교육 솔루션 배포
• 로컬 환경에서 최소 비용으로 구현

프로젝트 목표

로컬 환경에서 최소한의 비용으로 구현
CS 교육 이슈 자동 탐지 및 가이드 생성
데이터 분석 역량과 교육 솔루션 설계 능력 입증

핵심 가치 제안

1. 데이터 활용 능력

"나는 데이터를 직접 다룰 줄 압니다"

Python/Excel을 활용해 문제를 스스로 정의하고 해결

2. 효율성 추구

"나는 효율성에 집착합니다"

자동화된 툴로 교육 기획의 속도 향상

3. ANDON 철학 이해

"나는 ANDON의 본질을 이해합니다"

현장 결함 발견 즉시 교육으로 연결하는 시스템적 설계

기술 스택

100% 무료 & 로컬

핵심 기능 Overview

Step 1: 가상 CS 데이터 시뮬레이션

실제 쿠팡 CS 상담과 유사한 데이터 생성

Step 2: Andon 교육 트리거 대시보드

이슈 탐지, 우선순위 도출, 성과 예측

Step 3: 교육 가이드 자동 생성

즉시 배포 가능한 교육 가이드 생성

Step 1: 가상 CS 데이터 시뮬레이션

데이터 구조

필수 컬럼:

• 상담ID - 고유 식별자
• 상담유형 - 배송/결제/오배송 등
• 상담결과 - 성공/오안내
• 통화시간(AHT) - Average Handle Time
• VOC 키워드 - 고객의 소리 키워드

데이터 특성

• 최소 100개 이상의 샘플 데이터
• 특정 유형에서 오안내 빈도 급증 패턴 포함

Step 2-1: 이슈 탐지 기능

입력

CSV/Excel 형식의 CS 상담 데이터

처리

오안내율 계산 및 임계치 비교

출력

임계치(5%) 초과 시 빨간색 'Andon 경고' 표시

Step 2-2: 우선순위 도출

자동 식별

현재 가장 교육이 시급한 항목 자동 식별

예시 출력

"현재 가장 교육이 시급한 항목은
**'쿠팡이츠 배달 지연 대응'**입니다"

Step 2-3: 성과 예측

예측 내용

• 교육 실시 시 예상 상담 시간 단축 효과
• 데이터 기반 ROI 예측

UI 구성요소

• 실시간 데이터 업로드
• 오안내율 차트 (시계열/카테고리별)
• 경고 알림 패널
• 우선순위 리스트
• 성과 예측 대시보드

Step 3: 교육 가이드 자동 생성

가이드 생성 기능

• 트리거: 버튼 클릭
• 출력 형식: PDF 또는 HTML
• 저장 위치: 로컬 폴더 (자동 생성)

가이드 내용 구성

1. 문제 상황 - 탐지된 이슈 설명
2. 변경된 정책 - 관련 정책/프로세스 변경사항
3. 올바른 응대 스크립트 - 실제 사용 가능한 상담 스크립트

비기능 요구사항

성능

• 데이터 로딩: 1초 이내 (100줄 기준)
• 대시보드 렌더링: 2초 이내
• 가이드 생성: 3초 이내

사용성

• 직관적인 UI/UX
• 최소한의 사용자 입력
• 명확한 에러 메시지

확장성

• 추가 데이터 컬럼 지원 가능
• 새로운 이슈 유형 추가 용이
• 템플릿 커스터마이징 가능

구현 로드맵 - Phase 1

Phase 1: 데이터 준비 (1시간)

• [ ] Excel에 약 100줄의 가상 상담 데이터 생성
• [ ] 데이터 검증 및 품질 확인

예상 소요 시간: 1시간

구현 로드맵 - Phase 2

Phase 2: 분석 코드 작성 (2시간)

• [ ] Python 환경 설정
• [ ] Pandas를 활용한 데이터 로딩 코드
• [ ] 오안내율 계산 로직
• [ ] 평균 상담 시간(AHT) 계산 로직
• [ ] 임계치 기반 경고 로직

예상 소요 시간: 2시간

구현 로드맵 - Phase 3

Phase 3: UI 구성 (2시간)

• [ ] Streamlit 설치 및 기본 설정
• [ ] 데이터 업로드 인터페이스
• [ ] 차트 및 시각화 구현
• [ ] 경고 메시지 표시
• [ ] 우선순위 리스트 표시

코드 예시:

st.warning("배송 이슈 오안내 급증! 즉시 교육이 필요합니다.")

예상 소요 시간: 2시간

구현 로드맵 - Phase 4 & 5

Phase 4: 가이드 생성 기능 (1시간)

• [ ] Markdown 템플릿 작성
• [ ] PDF/HTML 변환 로직
• [ ] 파일 저장 기능

Phase 5: 테스트 및 문서화 (1시간)

• [ ] 기능 테스트
• [ ] 화면 캡처 및 영상 녹화
• [ ] 포트폴리오 문서 작성

전체 타임라인

총 예상 소요 시간: 7시간

성공 지표

기술적 성공 지표

• [ ] 로컬 환경에서 정상 실행
• [ ] 모든 핵심 기능 구현 완료
• [ ] 오류 없는 데이터 처리

비즈니스 성공 지표

• [ ] 쿠팡 ANDON팀의 요구사항 충족
• [ ] 데이터 분석 역량 입증
• [ ] 교육 솔루션 자동화 시연

리스크 및 대응 방안

다음 단계

즉시 실행 가능한 액션

1. 데이터 구조 설계
   엑셀에 들어갈 가상 CS 데이터의 컬럼과 샘플 데이터 구체화

2. Python 코드 가이드
   Streamlit 설치 및 대시보드 기본 코드 스켈레톤 작성

3. 포트폴리오 문구
   이력서에 프로젝트를 효과적으로 표현할 한 문장 정리

향후 확장 가능성

추가 기능

• 실시간 데이터 연동 (API 통합)
• 머신러닝 기반 이슈 예측
• 다국어 지원
• 클라우드 배포 (AWS/GCP)

고도화

• 대시보드 커스터마이징
• 알림 시스템 (이메일/슬랙)
• 히스토리 관리 및 트렌드 분석

참고 자료

기술 문서

• Streamlit 공식 문서: https://docs.streamlit.io
• Pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org
• Python PDF 생성: ReportLab, WeasyPrint

용어 정의

• ANDON: 도요타 생산 시스템의 현장 문제 즉시 알림 시스템
• AHT: Average Handle Time (평균 상담 처리 시간)
• VOC: Voice of Customer (고객의 소리)
• MVP: Minimum Viable Product (최소 기능 제품)

프로젝트 구조

LnS/
├── docs/                    # 문서
│   ├── Ideation.md         # 프로젝트 아이디어
│   ├── PRD.md              # 제품 요구사항 문서
│   └── task.md             # 작업 체크리스트
├── data/                    # 데이터 파일
├── src/                     # 소스 코드
├── templates/               # 교육 가이드 템플릿
├── output/                  # 생성된 가이드 저장
└── README.md               # 프로젝트 설명

"현장의 결함을 발견하는 즉시 교육으로 연결하는 시스템"