케이스 스터디 목록
예약시스템

아이파크 골프

iPark Golf

노쇼율 -62% · 서버 다운 0회

문제 (Problem)

티타임 오픈 동시 접속 1,500+ 시 서버 다운 월 2-3회. 회원 등급별 할인 수동 계산 오류율 4%. 핸디캡·스코어카드 엑셀 관리로 히스토리 조회 불가. 노쇼율 8.2%.

솔루션 (Solution)

Redis 기반 대기열 시스템으로 공정한 선착순 처리. 회원 등급 자동 할인·스코어 트래킹·핸디캡 자동 계산(USGA 방식). 취소 위약금 정책 자동 적용·SMS 알림.

결과 (Outcome)

오픈 시 서버 다운 0회, 노쇼율 8.2%→3.1%, 예약 취소율 22% 감소, 운영 수작업 77% 절감. 동시 2,200명 접속 무결 처리.

정량 지표

지표이전이후변화
오픈 시 서버 다운월 2-3회0회제거
노쇼율8.2%3.1%-62%
예약 취소율14.8%11.5%-22%
회원 재방문율연 3.2회연 3.8회+18%
운영팀 수작업3.5시간/일0.8시간/일-77%

기술 스택

FrontendNext.js 14, React Query, Tailwind CSS
BackendNode.js, Fastify
DatabasePostgreSQL, Redis (대기열·세션)
알림솔라피(SMS), Resend(이메일)
배포Vercel, Fly.io

AI 4직군 활용

AI Engineer대기열 알고리즘·핸디캡 계산 로직 코드 생성 (3,200줄)
AI Designer모바일 티타임 선택 캘린더 UI 3가지 안 프로토타입
AI PM회원 등급 정책 → 시스템 룰 변환 자동화 문서 생성
AI Marketer회원 이메일 뉴스레터 템플릿 시즌별 자동 생성

Senior 검수

대기열 공정성 로직 집중 리뷰 (레이스 컨디션 2개 발견·수정). 결제·취소 로직 법률 검토 목록 작성. k6로 동시 2,500 TPS 부하 테스트 진행.

일정 및 비용

기간6주
플랜BASIC 플랜 × 6개월

티타임 오픈할 때마다 시스템이 죽어서 직원들이 수동으로 처리하던 게 없어졌어요. 회원들 반응도 훨씬 좋아졌습니다.

아이파크 골프 운영팀 매니저

다음 단계

  • AI 캐디 챗봇 — 코스 공략·날씨·핸디캡 기반 클럽 추천
  • 그룹 예약 모듈 — 법인 회원 단체 라운드 관리
  • 리더보드 시스템 — 시즌별 회원 순위 공개

비슷한 프로젝트를 생각 중이신가요?

프로젝트 같이 시작하기