위의 그룹화 및 평균 계산 결과는 seller_season(판매자가 속한 계절)과 customer_season(고객이 속한 계절)의 조합이 평균 배송 시간(delivery_time_day)에 미치는 영향을 보여줍니다. 이를 기반으로 몇 가지 주요 인사이트를 도출할 수 있습니다:
인사이트
1. 같은 계절일 때 배송 시간이 짧다:
• seller_season과 customer_season이 동일한 경우(dry-dry, rainy-rainy), 평균 배송 시간이 상대적으로 짧음.
• 이는 판매자와 고객이 동일한 기후 조건에 놓여 있을 때 물류 과정이 더 원활하게 진행될 가능성을 시사.
2. 다른 계절일 때 배송 시간이 길다:
• seller_season과 customer_season이 다른 경우(dry-rainy, rainy-dry), 평균 배송 시간이 더 길어짐.
• 계절 차이에 따른 기상 조건, 물류 경로의 복잡성, 도로 상태 악화 등이 영향을 줄 수 있음.
3. dry 계절이 더 유리:
• dry-dry(9.67일) 조합의 평균 배송 시간이 가장 짧음.
• 이는 dry 계절이 상대적으로 날씨가 안정적이며, 물류 운송에 유리한 조건을 제공한다는 점을 나타냄.
4. rainy 계절의 영향:
• rainy-rainy(12.45일)는 같은 계절이지만, dry-dry보다 평균 배송 시간이 더 길다.
• 이는 rainy 계절 특유의 날씨(폭우, 홍수 등)가 물류 지연을 유발할 가능성을 암시.
5. rainy-dry가 가장 긴 배송 시간:
• rainy-dry 조합에서 평균 배송 시간이 20.27일로 가장 길다.
• 이는 판매자와 고객 간 기후 조건이 크게 다를 경우, 물류 네트워크가 더 큰 영향을 받을 수 있음을 시사.
실제 적용 방안
1. 배송 최적화:
• rainy-dry와 같은 조합에서는 배송 시간 지연을 최소화하기 위해 사전 준비(예: 재고 배치 최적화, 우회 경로 설정)를 강화.
2. 고객 커뮤니케이션:
• rainy 계절 또는 계절 간 차이가 클 때 예상 배송 지연 시간을 고객에게 명확히 안내.
3. 지역별 물류 전략 수립:
• dry 계절 동안 물류 활동을 집중하거나, rainy 계절을 대비해 더 강력한 운송 계획을 마련.
4. 추가 분석 제안:
• 계절 외에 다른 변수(거리, 교통 상황, 도시 밀집도 등)를 추가로 고려해 더 깊은 인사이트를 도출.