OTA를 비롯한 온라인 호텔 예약 비율은 2021년 이미 66%를 넘어섰다(출처 : Statista Mobility Market Outlook). 온라인 플랫폼을 이용하는 대부분의 고객은 호텔 예약을 위해 리뷰를 읽으며, 호텔의 광고 문구보다 다른 고객이 공유한 경험과 의견을 더 신뢰한다. 긍정적인 리뷰와 높은 평점은 잠재고객들의 예약 결정에 긍정적인 영향을 미치고 이는 곧 판매를 촉진한다.

호텔은 보다 많은 고객이 예약하도록 리뷰와 평점을 세심하게 관리함과 동시에 고객들의 생생한 투숙 경험과 피드백을 토대로 고객니즈를 파악하고 호텔 서비스 개선점을 도출해낼 수 있어야 한다.

국내·외 OTA에서 수집한 41만 건의 리뷰 데이터를 기반으로 고객이 직접 공유한 ‘호텔에 바라는 바’를 파악해 호텔 브랜딩 및 마케팅 전략에 필요한 인사이트를 얻어보자.
*본 칼럼은 2019년부터 2023년까지 작성된 전국 3만 9906개 리뷰를 바탕으로 작성됐다.

 

#1 연도별 리뷰 언급 키워드 순위 TOP10(2019~2023)

2019~2023년까지 연도별 호텔 리뷰 키워드 언급량 순위 변화를 살펴봤다. 객실, 직원, 위치, 조식은 연도를 불문하고 꾸준한 언급량을 유지해왔다. 주차는 2021년까지 상위 5개 안에 들지 못했으나 2022년 이후 순위가 상승했다. 반면, 가격과 뷰 순위는 점차 하락하다 2023년 10위로 대폭 하락했다.

 

 

#2 TOP3 카테고리별 긍·부정 키워드 클라우드

전체 리뷰를 ‘객실, 서비스, 위치 & 교통, 가격, 청결, 내부시설, 특수시설’의 7가지 카테고리로 나누고 다시 세부 속성을 지정, 긍·부정의 감성분석을 거쳐 키워드별로 분류했다. 카테고리별 언급량 순위는 객실(31.8%), 서비스(19.7%), 위치 & 교통(17.9%), 청결(12.5%), 특수시설(6.3%), 내부시설(5.9%), 가격(5.8%)으로 나타났다. 이 중 언급량 상위 3개 카테고리의 긍·부정 키워드 분포를 살펴보자.

 

 ■ 객실(31.8%)  

 

객실 카테고리는 ‘가구 & 가전 / 객실 환경 / 욕실’의 3가지 세부속성으로 나뉜다.
· 가구 & 가전 : TV, 냉장고, 침대 등
· 객실 환경 : 방음, 조망, 조명, 금연, 크기, 구조, 냄새 등
· 욕실 : 욕조, 세면대, 변기, 샤워기 등 

 

자주 언급된 긍정 키워드는 객실, 뷰, 침대, 룸컨디션 등이며, 부정 키워드는 방음, 소음, 냄새, 에어컨 등이다. 객실 환경이 평범하더라도 뷰가 좋은 경우, 긍정적인 리뷰를 남길 확률이 높았다. 뷰 중에서는 오션뷰가 압도적으로 높은 비율을 차지했으며 지역 특성에 따라 일출, 울산바위 뷰, 도심 야경 등이 자주 언급됐다.

 

■ 서비스(19.7%)  

 

 

서비스 카테고리는 ‘직원 / 어메니티 / 기타 서비스’의 3가지 세부속성으로 나뉜다.
· 직원 : 프런트, 컨시어지 등
· 어메니티 : 칫솔, 수건, 웰컴드링크 등
· 기타 서비스 : 룸서비스, 조식, 와이파이, 넷플릭스, 유튜브, 발렛 등

서비스 카테고리는 긍·부정 키워드 모두 조식, 직원, 서비스, 어메니티 등이 자주 언급됐으며 순위도 비슷하게 나타났다. 다만 최근 환경보호 목적으로 일회용품 사용을 제한하는 호텔이 늘어남에 따라 칫솔, 치약 등의 어메니티가 무상으로 제공되지 않는 호텔 정책에 대한 부정리뷰가 눈에 띄게 늘었다.

 

■ 위치 & 교통(17.9%)  

 

 

위치 & 교통 카테고리는 ‘접근성 / 인공 인프라 / 자연 인프라’의 3가지 세부속성으로 나뉜다.
· 접근성 : 지하철, 버스, 터미널, 공항, 도보, 관광지 등
· 인공 인프라 : 음식점, 워터파크, 스키장, 카페 등
· 자연 인프라 : 해수욕장, 산책로, 공원, 식물원 등

 

긍정 감성에는 위치, 접근성, 편의점, 맛집 등이, 부정 감성에는 위치, 편의점, 식당, 시내 등이 주요 키워드로 꼽혔다. 같은 조건이더라도 고객의 취향에 따라 전혀 다른 평가가 내려지기도 했다. 조용한 호캉스를 선호하는 고객의 경우 오히려 접근성이 떨어지거나 주변이 번화하지 않은 호텔에 높은 만족도를 보였다. 자차를 이용하는 경우 호텔 위치나 접근성보다도 주거지에서 호텔까지의 거리가 가까울수록 선호하는 경향을 보였으며, 대중교통을 이용한 고객들은 호텔 주변에 맛집, 유명카페 등이 많을수록 긍정적인 평을 남겼다. 부산은 해운대 등 해수욕장과 얼마나 인접해있느냐에 따라, 대전은 ‘성심당’이라는 인프라에 얼마나 가깝냐에 따라 큰 만족감을 나타내기도 했다.

 

 

#3 초개인화 시대, 호텔 브랜딩과 마케팅의 출발점 - 리뷰

매년 한 해의 소비 트렌드를 예측하고 전망하는 <트렌드 코리아 2023>은 첫 키워드를 ‘하이퍼 퍼스낼리티(초개인화)’로 정했다. 한국 관광공사 역시 2023 관광트렌드 핵심으로 ‘초개인화 시대, 여행경험의 나노화’를 꼽았다. 

초개인화 시대의 호텔 경쟁력은 개인화, 차별화, 다양화된 고객의 취향과 선호를 파악해 만족할만한 서비스를 제공하는 것이다. 초개인화 마케팅의 핵심은 고객 데이터며 리뷰는 고객이 직접 자신의 투숙 경험에 대해 공유한 정성적이고 정량적인 매우 중요한 데이터다.

긍정적인 리뷰 분석을 통해 파악한 호텔의 강점은 마케팅 전략에 활용할 수 있다. 부정적인 리뷰는 호텔이 놓치고 있을 수 있는 서비스 문제점 등을 고객의 관점에서 객관적으로 평가한 매우 중요한 정보가 담겨있는 경우가 많다. 또한, 정확하고 구체적인 답변과 신속한 대응은 부정적인 리뷰를 남긴 고객이 오히려 충성 고객으로 전환되는 계기가 되기도 한다. 부정적 피드백을 해결하기 위해서는 고객지원팀뿐만 아니라 영업, 마케팅 등 관련 부서와 적극 협업해 실질적이고 효과적인 방안 마련 등 지속적인 리뷰 관리가 이뤄져야 한다.

 

 

호텔 리뷰 자동 응답 및 분석을 위한 솔루션

관광 수요 회복에 따라 호텔업계의 경쟁이 심화되면서 저마다 고객 유치를 위한 다양한 마케팅 전략을 전개하고 있다.

OpenAI의 챗GPT(ChatGPT), 메타의 라마(LLaMa), 구글의 바드(Bard) 등 초거대 인공지능(AI) 언어모델이 여러 산업을 변화시킬 잠재력을 지닌 게임체인저로 여겨지고 있다. 언어학습에 특화돼있는 인공지능인 만큼 리뷰시스템을 활용하고 있는 다양한 산업군에서 고객 리뷰를 분석하기 위한 시도가 활발히 진행 중이다. 하지만 리뷰를 분석하기 위해서는 해당 분야의 특성을 세부적으로 파악하고 학습하는 것이 필수적이다. 현재 호텔업 관련 리뷰 분석 시스템은 해외 솔루션이 유일한데, 이마저도 한국어 분석 정확도가 떨어지고 범용성이 낮아 당장에 활용하기는 어려운 실정이다.

하반기 출시를 앞둔 ‘REVIE(리비)’는 호텔 리뷰의 분석 및 관리를 지원하는 솔루션이다. 고객 피드백을 분석해 호텔 서비스를 개선하고 경쟁력을 높이기 위한 인사이트를 도출해낼 수 있다. REVIE는 수많은 OTA에 흩어져있는 리뷰를 수집해 한번에 확인이 가능할 뿐 아니라 AI를 활용한 자동 답글 작성 및 실시간 대응이된다.

수집된 리뷰 데이터는 호텔 특성에 맞는 카테고리로 분류하고 긍·부정의 감성을 분석해 호텔 강점과 보완점을 한눈에 파악할 수 있도록 대시보드 형태로 제시한다.

배달의 민족, 쿠팡 등 많은 플랫폼에서 증명됐듯 고객 후기는 잠재고객의 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 호텔 예약서비스의 온라인화와 OTA 서비스의 영향력 확대로 리뷰관리는 성공적인 호텔 운영을 위한 필수조건이 된 만큼, PMS, CMS, RMS를 잇는 호텔 산업의 주요 솔루션 중 하나로 주목받게 될 것으로 예상된다.