호텔에서 즐기는 바캉스, 일명 ‘호캉스’를 시작으로 호텔을 이용하는 고객의 니즈를 저격하는 다양한 패키지가 등장하고 있다. 최근에는 아이와 함께 즐기는 ‘키캉스(키즈+호캉스), 가족과 함께 즐기는 패캉스(패밀리+호캉스) 같이 가족단위 고객 단위 수요를 잡기 위해 패키지 상품 구성을 넘어 리노베이션을 통해 키즈 룸, 캐릭터 룸 등 어린이들을 위한 객실을 늘리는 등 다양한 노력을 하고 있다.

또한 나홀로 여행객을 위한 혼캉스(혼자+호캉스) 패키지, 커플을 위한 커플 호캉스 패키지를 진행, 다양한 고객 유형을 타깃팅하는 마케팅 전략이 빠르게 확산되고 있다. 이번 칼럼에서는 국내 978개 호텔의 리뷰 데이터를 분석해 고객 유형별 특징을 파악, 호텔이 좀 더 효과적인 프로모션을 기획할 수 있는 자료를 제공하고자 한다.
*본 칼럼은 2023년에 작성된 2만개 리뷰 분석 결과를 바탕으로 작성됐다.

어느 고객 유형이 가장 많을까? 

고객 유형 별 만족 포인트를 찾기 위해 먼저 전국 3성급 이상 978개 호텔의 12만 2434개 고객 리뷰를 분석했다. 우선 고객 유형 분석을 위해 고객 유형을 ‘가족’, ‘커플’, ‘나홀로 여행객’ 3가지 대표적인 속성으로 구분했으며, 유형별 점유율을 확인해 봤다.
점유율은 일반적인 예상과 같이 3가지 유형 중 ‘가족’ 유형이 44%(5만 4240건)로 가장 높은 비율을 보였으며, 다음으로 ‘커플’ 유형이 33%(4만 142건), ‘나홀로 여행’ 유형이 23%(2만 8052건)로 각각 나타나, 가족>커플>나홀로 여행객 순으로 점유율이 높음을 확인할 수 있었다.

유형 별 고객 분석

다음으로는 고객 유형별 만족 포인트를 찾기 위해, 각 유형이 작성한 리뷰를 카테고리별로 분석해 봤다. 카테고리는 호텔의 특성을 반영해 ‘가격’, ‘객실’, ‘기본시설(주차장, 로비, 식당 등)’, ‘서비스’, ‘위치 & 교통’, ‘청결’, ‘특수시설(수영장, 헬스장 등)’ 7가지로 구분했다.

분석 결과 모든 유형에서 언급 카테고리의 차이가 거의 없었으며, ‘나홀로 여행’ 유형에서 위치 & 교통 카테고리를 타 유형보다 많이 언급했으나, 그 차이도 최대 2~3%로 미미했다.

가족, 커플, 나홀로 여행 모든 유형에서 ‘객실’ 카테고리가 각각 26%, 27%, 26%로 가장 높았으며, 다음으로 ‘서비스’ 카테고리가 25%, 25%, 26%, ‘위치 & 교통’ 카테고리가 23%, 22%, 24%로 나타나 각 유형에 따른 특별한 차이를 발견하지 못했다.

유형 별 고객의 만족 포인트는 무엇일까?

그렇다면 유형별 차이는 존재하지 않을까? 이에 대한 인사이트를 얻기 위해 리뷰를 좀 더 상세하게 분류해 봤다. 먼저, 각 카테고리에서 주요 언급 포인트를 추출했다, ‘서비스’ 카테고리라면 그 대상을 ‘직원 서비스’, ‘음식’ 등 좀 더 세부적으로 확장하는 방법을 사용했다. 

분석결과 카테고리 분석결과와 마찬가지로 상위 6개 항목은 약간의 순위 차이를 제외하고 3개 유형 모두 동일하게 나타났다. 하지만 그 이후의 순위는 유형별로 차이를 보였다,

먼저, ‘가족’ 유형의 경우 타 유형보다 ‘음식’, ‘인공/자연 인프라(관광지)’에 대한 수요가 높았으며, ‘교통’에 대한 언급은 상대적으로 낮음을 확인할 수 있었다. ‘커플’ 유형의 경우 ‘가족’유형과 대체로 유사한 순위를 보였으나, ‘교통’에 대한 수요가 높았으며, ‘인공/자연 인프라’에 대한 수요는 낮은 것으로 나타났다. ‘나홀로 여행’ 유형의 경우 3개 유형 중 ‘교통’에 대한 수요가 가장 높았으며, ‘관광지’ 중에서도 특히 ‘자연 인프라’에 대한 수요가 낮아, 순위권에서 확인할 수 없었다.

유형 별 가장 효과적인 마케팅 전략을 무엇일까?

많은 호텔에서 다양한 패키지 프로모션을 진행하면서 얻은 경험을 바탕으로 타깃별 마케팅 전략을 수립하고 있겠지만, 고객 리뷰를 바탕으로 실제 유형별 니즈를 분석하기는 어려웠을 것이라 생각한다.

‘가족’ 유형의 경우 ‘음식’ 및 ‘인프라’에 대한 언급이 가장 높은 만큼, 조식 & 디너 패키지나 관광지 패키지를 구성한다면 좀 더 효과적인 타깃팅 전략이 될 것이다. 반대로 ‘나홀로 여행’ 유형을 타깃팅한다면, 항공이나 기차 등 교통과 연관된 패키지 상품을 구성하는 것이 효과적일 수 있을 것이다.

효과적인 프로모션을 위해서는 다양한 데이터를 활용해 고객의 니즈를 찾아내는 작업이 필수적이며, 그 방법 중 하나는 고객의 리뷰 데이터를 이용하는 것이다. 효과적인 마케팅과 세일즈는 고객의 후기를 좀 더 자세히 관찰하는 것부터 시작해야 할지 모른다.

호텔 리뷰 자동응답 및 분석을 위한 솔루션

관광 수요 회복에 따라 호텔 업계의 경쟁이 심화하면서 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 특화돼 있는 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 한 번에 확인이 가능할 뿐 아니라 AI를 활용한 자동 답글 작성 및 실시간 대응이 가능하다. 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 예상한다.