셔틀버스 노선, 아직도 ‘감’으로 짜고 있진 않으신가요?

셔틀버스 운영을 맡고 계신다면, 노선 설계가 매번 쉽지 않다는 걸 누구보다 잘 아실 텐데요. 아직도 수도권의 IT 대기업들은 임직원 거주지를 지도에 하나하나 표시하고, 거리와 교통 상황을 대략적으로 추정해 노선을 짜다 보니 한계에 부딪히기 쉽습니다.

그렇게 정류장을 늘려도 특정 시간대엔 항상 만석이고, 어떤 노선은 텅 빈 채로 운행되기 일쑤죠. 또 직원 누군가는 셔틀버스 정류장이 멀어 불만을 표하기도 합니다. 결국 ‘감’에 의존한 설계는 지금 복잡한 출퇴근 수요를 따라가기 어렵습니다. 이번 글에서는 이런 문제를 해결할 수 있는 데이터 기반의 노선 설계 방법을 알려드릴게요!

직원은 늘어나는데,
이렇게까지 셔틀버스 노선을 짜고 있다면

📌 지도에 핀 꼽고 자로 재며 노선을 그리고 계시나요?

이전부터 셔틀버스 노선을 설계한다고 하면, 담당자는 수십 명의 직원 주소를 지도에 하나하나 표시하고 거리를 직접 계산해 노선을 구성하곤 했습니다. 최근에는 지도 앱을 활용해 거주지를 설정하고 거리도 자동 계산하지만, 여전히 셔틀버스 노선 설계 방식은 예전과 크게 다르지 않죠.

게다가 정류장별 인원은 엑셀로 따로 정리하고, 교통량은 대략적인 감으로 추정하여 배차량을 조정하는 작업 등, 이 모든 과정이 하루 이상이 소요되기도 합니다. 이렇게 공을 들여 설계한 노선이지만, 막상 운영해 보면 정류장과 직원 거주지가 동떨어져 있거나, 특정 정류장에만 인원이 몰려 혼잡한 경우도 자주 발생하곤 합니다.

복잡한 작업을 해도 결과는 항상 만족스럽지 않다면, 지금이 노선 설계를 다시 고민해 볼 타이밍일지도 모릅니다.

이제는 수작업으로 하나하나
노선을 짤 필요가 없습니다

이제는 지도에 핀을 찍고 거리를 자로 재며 노선을 설계할 필요가 없습니다. 특히 셔틀버스를 주로 운영하는 수도권 IT 대기업이나 대규모 R&D센터를 운영하는 기업이라면, 매년 수백 명의 신규 입사자와 변화나는 거주지 분포를 일일이 파악하는 것이 얼마나 비효율적인 일인지 잘 알고 계실 겁니다.

13년간 누적된 기업 통근 데이터를 바탕으로,
노선을 자동 분석합니다

씨엘모빌리티는 지난 13년간 4,000대 이상의 통근버스 데이터를 분석해 온 경험을 바탕으로, 수작업 없이도 실시간 데이터를 활용한 셔틀 노선 최적화를 지원합니다. 직원들의 거주지를 위도∙경도 기준으로 자동 클러스팅하고, 실제 이동 시간과 교통 상황을 반영한 시뮬레이션을 통해 가장 효율적인 노선과 정류장을 자동으로 도출합니다.

예를 들어, 수도권 외곽에 있는 A 기업은 지원 조직과 개발 직무의 출퇴근 시간이 달라, 특정 노선은 혼잡하고 다른 노선은 공차로 운행되는 상황이 반복되고 있었습니다. 이럴 때 데이터 기반의 셔틀버스 노선 설계를 적용하면, A 기업의 300명 이상의 직원 출근지를 분석해 시간대별로 혼잡한 노선은 배차를 분산하고, 수요가 낮은 정류장은 통합하는 방식으로 효율적인 노선을 재구성할 수 있습니다.

특히 이 과정에서 A 기업의 셔틀버스 공차율, 탑승률, 정류장별 소요 시간 등 다양한 KPI까지 자동으로 반영되기 때문에, 단순히 노선 하나를 더 짜는 수준을 넘어 운영 효율과 직원 만족도를 동시에 끌어올릴 수 있죠. 복잡한 수작업 없이도, 이제는 데이터 기반 노선 컨설팅만으로 스마트한 셔틀버스 운영 전략을 세울 수 있습니다.

셔틀버스 노선 컨설팅 하나로,
담당자는 더 편해지고 직원은 더 만족합니다

데이터 기반 셔틀버스 노선 컨설팅을 도입한 기업들이 가장 먼저 체감하는 변화는 ‘운영의 여유’입니다. 기존에는 매일같이 반복되던 민원 대응, 정류장 혼잡 관리, 비효율적인 운행으로 낭비되는 비용 문제에 시달렸다면, 이제는 이 모든 과정이 눈에 띄게 달라질 수 있습니다.

“총 운행 노선은 줄었는데, 운행 시간은 1/3 가까이 줄었어요.”

수도권에 본사를 둔 한 기업의 통근 버스 담당자는 특정 노선에 정류장이 지나치게 많아 셔틀 소요 시간이 오히려 대중교통보다 더 길었다고 말했는데요. 자가용은 40분이면 도착할 거리를 셔틀은 70분 넘게 걸리는 경우도 있었다고 합니다.

이런 상황이 반복되자 직원들은 자연스럽게 셔틀 대신 지하철을 이용하게 됐고, 셔틀 이용률은 점점 낮아지고 민원은 늘어났습니다. 이후 노선 컨설팅을 통해 이용률이 낮은 정류장을 통합하고, 수요가 많은 구간에만 추가 노선을 배치했는데요. 그 결과 전체 노선 수는 오히려 줄었지만, 운행 시간과 월평균 민원은 약 1/3 수준으로 줄어들었고, 셔틀 이용률은 다시 올라갔습니다.

🚌 우리 회사 통근 버스 운영도 데이터로 관리할 수 있는 방법이 궁금하다면 ?

데이터 기반으로 셔틀버스 노선을 설계하면, 단순히 노선 효율을 높이는 데 그치지 않고 운영 전반의 의사결정 속도와 정확성도 함께 높아집니다. 예를 들어 정류장별 탑승률, 시간대별 공차율, 주요 민원 발생 지점 등 핵심 데이터를 정리한 운영 보고서는 임원 보고나 비용 검토 시 명확한 판단 근거로 작용하죠.

또한 데이터로 설계된 노선은 직원 만족도까지 고려해 구성되기 때문에, 매일 아침 피곤하게 출근하는 직원들 입장에서도 “이 셔틀이 나를 위한 노선”이라는 체감을 갖게 됩니다. 덕분에 지각률이나 이탈률은 줄고, 불필요한 민원도 눈에 띄게 줄어드는데요. 담당자로서는 반복되는 셔틀 민원 대응에 시간과 감정을 허비하지 않아도 돼 실제 중용한 운영 업무에 더 집중할 수 있습니다.

우리 회사 셔틀버스,
어쩌면 지금 다시 살펴봐야 할 때입니다

감에 의존한 셔틀버스 노선 설계는 이제 한계에 다다랐습니다. 달라지는 직원들의 거주지와 근무 형태에 맞춰, 셔틀 운영도 더 정교한 전략이 필요해졌죠.

점점 늘어나는 민원과 비효율을 줄이고 싶다면 지금이 데이터 기반 노선 설계로 전환할 적기입니다. 객관적인 데이터를 기반으로 가장 최적의 노선을 쉽고 빠르게 수립할 수 있습니다. 지금 우리 회사 셔틀 버스 운영이 어디가 문제인지 궁금하다면, 씨엘모빌리티가 제공하는 무료 현황 진단을 통해 개선 가능성을 확인해 보세요!