빅데이터는 여행업계를 어떻게 바꾸고 있나
시장조사기관 포커스라이트(Phocuswright)에 따르면, 전세계 여행업계의 총 예약 규모는 2017년 1.6조 달러에 달해 가장 빠르게 성장하는 산업 중 하나인 것으로 나타났습니다. 또 세계여행관광협회(WTTC)의 2018년 보고서에 따르면 10년 후에는 관광 산업이 세계 GDP의 11.7%와 고용의 11.6%를 점할 것이라고 합니다.
이처럼 여행∙관광 산업은 전세계적으로 빠른 추세로 성장하고 있습니다. 그에 따라 여행업계는 더 많은 소비자를 고객으로 확보할 수 있게 됐는데요. 이는 기업들이 확보할 수 있는 고객 데이터의 양과 종류도 더 많아짐을 의미합니다.
이러한 고객에 대한 데이터는 여행 업계에 중요한 자산이 되고 있습니다. 실제로, 빅데이터의 가치를 인지하고 활용하려는 기업이 많아지고 있는데요. ‘2017 여행업계 데이터 현황 보고서(The State of Data in Travel Survey 2017)’에 따르면, 여행 업계의 65%는 데이터 분석 전담 팀이 있고, 이 중 75%는 데이터 분석 예산을 확대할 예정이라고 답변했습니다.
빅데이터는 왜 여행업계의 석유일까?
빅데이터가 여행업계에 제공하는 기회는 다양합니다.
첫째, 기업은 빅데이터를 활용해 더욱 전략적인 가격을 책정할 수 있습니다. 가격은 여행객이 목적지를 선택하고, 특정 숙박 장소를 예약할지를 결정하는 중요한 요인이 될 때가 많죠. 빅데이터 분석은 시간, 수요와 공급, 시즌 등 수많은 요인을 실시간으로 분석해 숙박업체와 항공업체가 소비자에게 더욱 정확하고 최적화된 가격으로 상품을 제공하도록 돕습니다.
둘째, 빅데이터로 더욱 일관된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 디바이스의 종류가 다양해지면서, 기업은 모바일과 웹에서의 경험을 더욱 매끄럽게 연동해야 하는 과제에 직면하게 됐습니다. 고객 데이터를 잘 활용하는 기업은 모바일에서 특정 호텔을 마음에 둔 고객이 웹에서 로그인할 때 ‘호텔 찾기’ 창을 새로 띄우는 것이 아니라, ‘결제하기’로 바로 넘어갈 수 있도록 유도할 수 있습니다. 이처럼 고객의 클릭 하나까지 그 정보의 가치를 아는 기업은 고객의 요구에 더욱 빠르고 전문적으로 응할 수 있습니다.
셋째, 빅데이터는 고객 추천 기능을 강화합니다. 고객이 선호하는 여행지, 평균 체류 기간, 즐기는 활동 등의 데이터를 확보한 기업은 새로운 여행지나 패키지, 항공권 할인 이벤트 등을 추천할 수 있습니다. 개인화된 추천일수록, 고객의 전환율이나 참여율은 더욱 높아지죠. 빅데이터 분석의 도움으로 기업은 고객의 요구에 반응하는 것에서 나아가 고객이 요구하기도 전에 니즈를 파악하는 주도적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
빅데이터의 가치, 눈으로 보다
고객 경험 향상을 위해 빅데이터를 실제로 활용하는 대표적인 사례로는 숙박 공유 사이트 에어비앤비(Airbnb)가 있습니다. 에어비앤비 사이트에선 191개국 420만 개 이상의 숙박 장소가 게재되고, 하루에도 페타바이트(PB) 규모의 데이터가 생성되고 있습니다. 1 PB는 약 1,000 테라바이트(TB)이고, 1TB는 5기가바이트(GB) 가량의 HD 영화 200편을 저장할 수 있는 용량이니, 그 데이터의 양이 상상만 해도 어마어마하죠.
에어비앤비는 빅데이터와 머신러닝 기술을 결합해 가격 책정 알고리즘 모델을 개발, 호스트에게 숙박 가격을 추천하고 있습니다. 에어비앤비는 호텔이 시즌, 수요 등의 요소에 따라 같은 방이라도 가격을 다르게 책정하는 반면, 에어비앤비를 활용하는 호스트는 항상 같은 가격에 집을 내놓는다는 것을 알게 됐습니다. 이에 머신러닝 기술을 기반으로 자사가 보유한 숙박의 수요, 위치, 종류 등에 대한 데이터를 분석해 숙박 예약 가능성과 최적화된 가격 등의 정보를 호스트에게 제공, 호스트의 예약률과 매출을 높이고 있습니다.
<이미지 출처: Airbnb 유튜브 채널>
또한, 에어비앤비는 고객 선호도에 대한 데이터를 바탕으로 더욱 개인화된 숙박을 추천합니다. 고객의 과거 행동에 대한 데이터를 분석해 각 고객의 관심을 끌만한 새로운 여행지나 적당한 가격대의 숙박, 참석 예정인 이벤트, 주변의 맛집 등을 추천함으로써 고객 경험을 향상시키고 있습니다. ‘데이터가 곧 고객의 목소리’라고 믿는 에어비앤비는 이처럼 데이터를 통해 호스트와 고객의 만족도를 모두 높이는 데 성공했습니다.
한편, 여행 검색엔진 카약(KAYAK)은 빅데이터를 활용해 여행지 관련 정보를 제공하는 ‘카약 2018 빅데이터 여행 가이드’를 출시했습니다. ‘카약 2018 빅데이터 여행 가이드’는 다양한 여행지 관련 정보를 한눈에 볼 수 있도록 정리해 놓은 사이트인데요. 연간 20억 건에 이르는 여행 데이터를 기반으로, 2018년 ‘인기 최강 여행지’, ‘인기 급상승 여행지’, ‘가격 하락율 가장 큰 여행지’ 총 3가지 주제로 각 여행지 순위와 정보를 제공합니다. 또한, 검색 결과를 기반으로 월별 항공권 중앙값 가격 및 숙박 비용, 여행지 내 인기 급상승 호텔 리스트를 모아 보여줌으로써 여행을 스마트하게 계획할 수 있도록 돕습니다.
<이미지 출처: 카약 2018 빅데이터 여행 가이드>
항공 검색에서도 빅데이터에 기반한 서비스가 제공됩니다. 카약은 연간 20억 건에 달하는 검색 쿼리를 토대로, 항공권 가격이 앞으로 7일간 올라갈지 떨어질지 예측하는 ‘가격 예측’ 기능을 제공합니다. 카약의 가격 예측 기능은 데이터 분석을 기반으로 제작된 카약만의 특화된 기능으로, 지금 예약하는 것이 좋을지, 조금 더 기다려 보는 것이 좋을지 예상해 알려주게 되는데요. 이로써 카약은 가격을 나열해 보여주기만 하는 기존 항공권 예약 사이트보다 더욱 효율적으로 최적화된 정보를 제공하게 됐습니다.
호주관광청(Tourism Australia)의 경우, 더욱 일관된 고객 경험을 제공하기 위해 호주 항공사 버진 오스트레일리아(Virgin Australia)와 데이터 파트너십을 맺었습니다. 호주관광청은, 관광청 사이트를 방문한 후 버진 오스트레일리아가 보유한 디지털 채널을 방문하는 소비자의 온라인 활동 정보를 버진 오스트레일리아에게 제공하기로 했습니다. 가령, 관광청 사이트에서 시드니를 검색한 소비자가 버진 오스트레일리아 홈페이지에 접속하면, 시드니로 가는 항공권이나 시드니 내 호텔에 대한 할인 정보를 제공하는 방식이죠. 버진 오스트레일리아는 반대로 해당 방문자의 발권 현황 등에 대한 업데이트를 호주 관광청에 전달해, 이미 항공권을 구매한 소비자에게 중복 추천하는 일을 예방할 수 있게 됐습니다.
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<동영상 출처: Tourism Australia 유튜브 채널>
호주 관광청은 또한 소셜 미디어에 매일 1,500개 이상 게재되는 #SeeAustralia 해시태그를 활용한 콘텐츠도 중요한 데이터로 인식, 이를 마케팅에 활용했습니다. 호주 관광청은 사이트의 방문자에게 다른 여행자들의 생생한 여행 후기를 보여주고 싶었고, 어도비 마케팅 클라우드(Adobe Marketing Cloud)를 도입해 수 만개에 달하는 사용자생산콘텐츠(UGC)를 사이트에서 실시간으로 보여줬습니다. 해당 콘텐츠 분석을 바탕으로 새로운 캠페인을 론칭했고, 이를 통해 웹사이트 참여율을 30%, 웹사이트 체류 시간을 66% 증가시킬 수 있었습니다.
이처럼, 빅데이터는 여행 업계에 무한한 기회를 제공합니다. 데이터를 잘 활용할 줄 아는 기업은 고객을 더 잘 이해할 뿐만 아니라, 고객의 마음을 사로잡는 경험을 한 발짝 앞서 제공할 수 있습니다. 고객이 꿈에만 그리던 그 여행, 현실로 만들어볼까요?