지난 2023년 12월 8일 정부는 광주광역시 국립아시아문화전당에서 한덕수 국무총리 주재로 ‘제 8차 국가관광전략회의’를 열어  ‘대한민국 관광수출 혁신전략’을 발표했다. 이날 제8차 회의에서는 정부 부처와 함께 다양한 민간 전문가 및 관계자가 참여한 가운데, 2024년 외국인 관광객 2000만 명 유치 및 관광수입 245억 달러 달성을 목표로 관광편의, 지역관광, 관광산업 혁신에 중점을 둔 ‘대한민국 관광수출 혁신전략’을 논의했다.  

K-pop, 드라마, 무비 등 최근 급속도로 확장된 한국문화에 대한 관심으로 23년 7월 코로나 이후 첫 해외관광객 100만 명을 달성한 이후 5달 연속 100만 명을 달성하는 등 2000만 관광객 유치라는 성과를 향해 순항 중이다. 그렇다면 한국을 찾은 외국인의 호텔의 선택기준은 무엇일까? 

국내·외 OTA에서 수집한 59만 건의 리뷰 데이터를 기반으로 2020년도와 2023년도의 주요 키워드를 살펴보자.

*본 칼럼은 2023년에 작성된 2만개 리뷰 분석 결과를 바탕으로 작성됐다.

 

 

#1 가장 많이 언급된 카테고리는?

국내 관광객과 해외 관광객은 어떻게 다를까? 한글로 작성된 리뷰와 외국어로 작성된 리뷰를 비교해  봤다. 2023년 국내 관광객의 리뷰를 카테고리별로 정리하면 ‘객실(28%), 서비스(18.2%), 위치 & 교통(16.2%), 청결(14.8%), 시설(11%), 가격(12%)’순으로 나타났다. 

반면 해외 관광객의 리뷰를 정리하면 ‘객실(34%), 서비스(24%), 위치&교통(24%), 청결(8%), 시설(7%), 가격(3%)’ 순이었다.

 

카테고리별 비율을 비교하면 ‘객실’, ‘서비스’, ‘위치 & 교통’ 카테고리 언급량은 국내 리뷰에 비해 평균 6.6% 높았으며, ‘청결’, ‘가격’, ‘기본시설’, ‘특수시설’ 카테고리 언급량은 국내 리뷰에 비해 평균 5% 낮아 극명한 차이를 확인할 수 있었다. 특히 ‘위치 & 교통’ 카테고리는 국내 대비 8%가 높아, 국내 관광객과는 다르게 ‘위치 & 교통’을 중요한 선택지표로 활용한다는 사실을 알 수 있었다. 반대로 ‘가격’ 카테고리는 무려 9%가 낮게 나타난 3%로, 상대적으로 중요도가 떨어지는 선택지표라는 사실을 보여준다.

 

 

#2 언어별 많이 언급된 카테고리는?

그렇다면 해외 관광객의 리뷰를 언어별로 분류하면 어떨까? 영어와 일본어, 중국어, *기타언어로 작성된 리뷰를 비교해 봤다.

2023년 영어로 작성된 리뷰를 카테고리별로 정리하면 ‘객실(32%), 서비스(25%), 위치 & 교통(23%), 청결(9%), 시설(8%), 가격(3%)’순으로, 일어로 작성된 리뷰는 ‘객실(36%), 서비스(23%), 위치 & 교통(23%), 청결(8%), 시설(7%), 가격(3%)’ 순으로 나타났다. 중국어로 작성된 리뷰는 ‘객실(37%), 서비스(22%), 위치 & 교통(25%), 청결(8%), 시설(6%), 가격(3%)’ 순이며 프랑스어, 러시아어, 인도네시아어, 태국어, 포르투갈어, 터키어 등 20개국 언어를 분석, *기타언어로 작성된 리뷰는 ‘객실(37%), 서비스(20%), 위치 & 교통(22%), 청결(11%), 시설(5%), 가격(5%)’ 순으로 나타났다. 

 

 

*프랑스어, 러시아어, 인도네시아어, 태국어, 포르투갈어, 터키어 등 20개국 언어 분석언어별 카테고리 비율을 비교해 봤으나, 미세한 차이만 보일 뿐, 거의 동일한 결과를 확인할 수 있었으며, 해외관광객은 언어와 별개로 호텔 선택의 기준이 유사함을 알 수 있었다.

 

 

#3 과연 외국인은 만족스러운 경험을 했을까?

그렇다면 해외 관광객은 호텔 리뷰를 긍정적으로 작성했을까? 작성된 리뷰의 감성분석을 통해 긍정률을 계산해 봤다. 

지난해 한국어로 작성된 리뷰의 평균 긍정도는 67%였으며, 한국어 리뷰의 긍정도 대비 영어는 2%, 일어는 4%, 기타언어는 12% 낮게 나타났다. 반면 중국어로 작성된 한국어 리뷰 대비 3% 높게 나타났다. 

 

기타언어를 제외한 나머지 3개 주요언어의 경우 4%내 차이로 언어별 차이가 크다고 판단하기 어려워 보이며, 긍정적인 감정이나 부정적인 감정을 갖는 기준이 대체로 비슷함을 알 수 있었다.

 

 

 

#4 해외 관광객 유치를 위해서는 어떻게 해야 할까?

지난해 외국인 관광객이 작성한 리뷰 데이터를 통해 외국인 관광인의 니즈를 확인한 결과 언어별로 약간의 차이는 있었지만, 모든 언어권에서 가장 중요하게 언급된 카테고리는 ‘객실(34%)’이었으며, 다음으로 ‘서비스(23%)’와 ‘위치 & 교통(23%)’으로 나타났다. 

호캉스 같은 내국인 관광객만의 특수한 형태인 호텔 목적성 관광과는 다른 형태의 여행이 이뤄지기 때문에, 호텔의 기본 컨디션인 ‘객실’, ‘서비스’는 중요하게 여기면서도, ‘가격’, ‘시설’은 상대적으로 비중이 떨어진다고 보여진다. 

고객의 니즈를 파악할 수 있는 방법은 시장조사, 리서치를 포함해 다양하게 존재하지만 가장 정확하고, 쉽게 고객을 파악하는 방법은 호텔을 이용한 고객의 후기를 이용하는 것이다. 올해 해외 관광객 유치를 위한 마케팅과 세일즈는 고객의 후기를 좀 더 자세히 관찰하는 것부터 시작해야 할지 모른다.

 

호텔 리뷰 자동응답 및 분석을 위한 솔루션
관광 수요 회복에 따라 호텔업계의 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 호텔산업의 주요 솔루션 중 하나로 주목받게 될 것으로 예상한다.