<호텔앤레스토랑>이 2021년 창간 30주년을 맞아 시리즈로 진행하고 있는 Special Forum 두 번째 주제는 ‘데이터’다. 

4차 산업 시대에 들어서며 강조되고 있는 빅데이터 활용이 아직 타 산업에 비해 호텔업계에서는 적극적으로 접목되지 않고 있는 가운데, 빅데이터가 놓치고 있는 스몰데이터 영역까지 그 중요성이 대두되고 있다. 여기에 코로나19 팬데믹 상황이 지속되며 데이터를 기반으로 한 위기관리시스템 확충도 시급히 해결해야 할 과제로 떠올랐다. 이에 현재 호텔의 데이터 활용 현황과 전략적 접근법은 어떤지, 데이터 기반 경영을 이끌어갈 인재는 어떻게 양성해야 하는지, 호텔 데이터 활용의 확장성을 이루기에 요구되는 것은 무엇인지 앞으로의 방향성을 호텔 데이터 전문가들의 심도 있는 논의를 통해 들어봤다. 

✽본 행사는 철저한 방역수칙 준수 아래 진행됐습니다.

4차 산업 시대에 도입함에 따라 빅데이터의 영역이 계속해 확장되고 있습니다. 그리고 이를 기반으로 한 마케팅 트렌드, 기업 성공사례 등이 속속 소개되며 데이터의 중요성이 날로 높아지고 있는데요. 호텔업계도 예외는 아닙니다. AI, ICT, 융복합 인재, 데이터 의사결정 등이 호텔업계가 주목하고 있는 새로운 과제로 떠올랐죠. 하지만 빅데이터란 개념이 아직 막연하게 느껴지는 면이 있습니다. 게다가 최근에는 빅데이터가 가지고 있는 맹점을 스몰데이터로 보완해야 한다는 시각도 있어 빅데이터와 스몰데이터의 정확한 정의를 먼저 짚고 넘어갈 필요성이 있어 보입니다.
김철호 호텔은 고객을 중심으로 영업이 이뤄지는 산업이다 보니 그동안 고객을 이해하기 위한 CRM, VOC, 멤버십 관리 등을 통해 꾸준히 데이터를 분석해왔습니다. 고객의 데모그래픽 정보뿐만 아니라 호텔에 진입하기 전부터 체크아웃 이후까지 관련한 행태들을 지켜보고 있었죠. 그런데 4~5년 전부터 빅데이터의 개념이 폭발적으로 데이터 시장에 소개되기 시작했고, 이에 따라 기존 정량적/체계적인 스몰데이터와 구분해서 텍스트, 이미지, 위치정보 등 비정량적/비체계적인 데이터를 포함한 빅데이터로 분류하게 됐습니다. 그런 의미에서 보면 지금까지 호텔에서 분석해왔던 정량적 데이터는 스몰데이터로 볼 수 있을 것 같습니다. 하지만 아직 호텔업계는 데이터의 중요성을 인지하고 있는 것에 비해 이를 이해하고 적용하는 면에 있어서는 다소 소극적인 면이 있습니다. 생소한 개념이기도 하고 관련한 사례들도 많지 않기 때문이죠. 이에 내부적으로도 다양한 논의를 통해 접근법을 고민하고 있습니다.

김성진 현재 빅데이터, 스몰데이터에 대해 정의를 내리고 있는 책들은 많지만 뚜렷한 정의는 없는 상황입니다. 빅데이터는 2000년대 초반에 이미 나와 있었던 개념입니다. 기업의 마케팅 측면에서 보면 고객 관리를 위한 데이터베이스 활용 기법이 CRM에서 CEM으로 넘어오는 시기에, IT나 ICT 기술의 발전으로 새로운 플랫폼에서 파생되는 데이터의 양이 어마어마해졌습니다. 이에 따라 CRM, CEM에 대입할 수 있는 데이터 이상의 방대한 자료들이 쏟아지자 이를 빅데이터라는 개념으로 설명하게 된 것으로 볼 수 있습니다. 그러면서 빅데이터와 관련된 다양한 시스템이 개발됐고, 이런 시스템들을 통해 굵직한 기업들의 성공사례가 소개되면서 마치 빅데이터는 다루지 않으면 안 될 것 같은 영역으로 강조됐습니다. 그리고 이를 수집하기 위한 시스템 개발과 도입이 더 중요한 것처럼 인식되기 시작했죠.

하지만 빅데이터든 스몰데이터든 모든 과정에 유입되는 데이터일 뿐입니다. 데이터에 대한 접근법은 아주 오래 전부터 있어 왔습니다. 예를 들어 전통적인 조사방법인 서베이를 통해 수집된 데이터는 일반적으로 스몰데이터라고 할 수 있을 것입니다. 하지만 이 데이터가 오랜기간 많이 축적되어 양이 많아진다면, 이 또한 빅데이터라고 할 수 있죠. 상황에 따라 해당 데이터가 빅데이터 일수도, 스몰데이터 일수도 있는 것이라고 할 수 있겠네요.

결국 데이터를 빅데이터와 스몰데이터로 굳이 나누기 보다는 ‘어떻게 활용하느냐’ 즉, 어떤 목적에 어떤 데이터를 적정하게 사용하느냐가 가장 핵심입니다. 그렇기 때문에 빅데이터도 분석가능한 수준의 데이터로 가공하는 작업이 필요하고, 이 과정을 거치고 나면 빅데이터와 스몰데이터의 구분은 크게 무의미합니다. 다만 빅데이터와 스몰데이터로 수집이 가능한 데이터의 유형은 다소 차이가 있어 획득할 수 있는 데이터 유형을 잘 파악하는 것은 중요합니다. 일반적으로 빅데이터는 소비자들의 행태를 디지털화된 기기를 통해 획득하는 경우가 많고, 스마트폰의 앱 이용량이나 영수증 데이터 등이 이에 속합니다. 스몰데이터는 소비자 개개인의 생각이나 특성에 초점을 맞춰 별도로 수집한 데이터라고 보면 될 것 같습니다.

최영덕 빅데이터는 4차 산업 도래와 떼려야 뗄 수 없는 존재죠. 그리고 4차 산업 시대를 이끌었던 것은 AI입니다. 테크놀로지가 발전되면서 데이터를 수집할 수 있는 플랫폼이 다양해졌고 그러다 보니 데이터의 양이 방대해졌습니다. 이러한 기술의 발전으로 전방위적인 산업에서 데이터를 광범위하게 추출할 수 있게 됐고, 산업 간의 커넥션을 만드는 것도 유용해지고 있습니다. 어떻게 보면 그동안 소비 패턴을 분석할 때 기존에 가지고 있던 단편적인 데이터만을 활용했다면, 이제는 연관성을 가진 다른 유의미한 데이터들을 접목, 패턴 분석의 깊이가 조금 더 심화한 형태로 발전한 것이죠.

고객 만족을 최상위 목표로 하는 호스피탈리티산업에서 데이터 활용은 계속해서 강조될 수밖에 없을 것입니다. 다만 이제는 개인의 성향이 날로 세분화되고 있고, 일반적 범주에서 벗어나는 개개인의 성향이 뚜렷해지면서 그간 데이터에 대한 관심이 빅데이터에 집중됐다면 스몰데이터의 영역도 함께 봐야 할 필요가 커졌습니다. 스몰데이터는 다른 데이터와 융합해 시너지를 이루는 빅데이터와 다르게 스몰데이터 자체로 여러 가지 고민해볼 부분이 많은 영역이죠.

이혜미 호텔에서 고객관리는 CRM이나 CEM을 통해 이뤄지고 있으며 이로 인해 많은 데이터를 확보하고 있습니다. 이때 호텔을 이용한 고객들이 제공하는 데이터를 스몰데이터로 볼 수 있는데요. 이러한 스몰데이터는 특정 고객의 취향이나 특성을 명확하게 파악함으로써 왜 우리 호텔을 좋아하는지에 대한 정답이나 선호하는 호텔 등 원인에 좀 더 집중하는 데이터라고 볼 수 있습니다. 즉 고객 경험에 대한 관리를 효율적으로 도와줄 수 있는 것이 스몰데이터이므로 고객을 이해하는데 중요한 자료로 활용될 수 있습니다.

한편 빅데이터는 산업에 대한 전반적인 내용의 정보들을 담고 있습니다. 이는 가공되지 않은 형태의 데이터로 나타나며, 데이터를 어떻게 가공하고 분석하느냐에 따라 새로운 가치를 창출하게 됩니다. 하지만, 산업을 이해할 때 빅데이터와 스몰데이터를 나눠놓고 바라보는 것은 한계가 발생하게 됩니다. 즉, 산업의 전반과 트렌드를 이해하기 위해서는 빅데이터에 대한 이해가 필요하며, 산업에서 한 고객을 분석하기 위해서는 스몰데이터에 대한 이해가 필요로 됩니다. 결국 ‘데이터홍수’의 시대에서 중요한 것은 데이터에 대한 영역을 구분하는 것보다 적재적소에 필요한 데이터를 어떻게 활용할 것인가를 고민하는 것입니다.

이야기하신 것처럼 데이터는 지금과 같이 빅데이터, 스몰데이터로 구분하지 않아도 예전부터 고객관리 측면에서 활용돼왔습니다. 그렇다면 현재 호텔업계의 데이터 활용 수준은 어느 정도라고 생각하시나요?
김철호 4차 산업은 물론 최근 코로나19로 인한 비대면 서비스가 확대되면서 호텔 데이터 접목의 가장 대표적인 사례는 AI입니다. AI는 빅데이터 처리를 통해 반복된 학습을 하며 서비스를 고도화하고, 빅데이터는 AI를 통해 인간이 해결하지 못하는 데이터 영역을 처리함으로써 활용 범위를 확대해나가는 상호보완적인 관계죠. 그런 면에서 호텔에 AI를 도입한다는 것은 데이터 활용에 있어 고무적인 일이나 아쉬운 점은 호텔업계에서 AI를 바라볼 때 단순히 객실 버틀러 서비스의 대안으로서만 생각한다는 것입니다. 이에 워커힐 호텔앤리조트는 모기업인 SK네트웍스와 함께 AI를 모바일에 접목하는 시도를 통해 데이터의 수집과 활용의 범위를 확장하고자 합니다.

김성진 말씀하신 것처럼 AI와 디지털, 데이터는 굉장한 상호연관성을 가지고 있습니다. 그러나 문제는 AI 서비스 기업에서 제공하는 데이터가 호텔이 아닌 해당 서비스 기업의 관점, 즉 누가, 언제, 어디서, 무엇을 이용했는지에서 머물러 있어 원자료(Raw Data)를 받아도 막상 마케팅 전략으로의 활용도가 높지 않다는 것입니다. 그리고 그렇게 호텔은 해당 정보만이 호텔에서 적용할 수 있는 빅데이터라고 한정 짓고 있죠. 사실 호텔이 AI를 통해 빅데이터를 활용하고자 한다면 모든 AI 데이터의 가설적 접근은 호텔에서 해야 합니다.

최영덕 그런 의미에서 호텔은 AI 도입에 있어 시각 전환이 필요합니다. 현재 호텔이 AI를 도입해야 하는 가장 큰 이유는 데이터를 수집할 수 있는 디바이스를 최대한 갖춰놓는 것이 앞으로 호텔 운영의 우위를 차지하는데 키포인트가 될 것이기 때문입니다. 고객의 만족도를 높인다는 측면은 기술적으로 인공지능 스피커의 엔터테인먼트 요소가 보다 풍부해졌을 때 생각해볼 문제입니다. 성능에 관해 논쟁할 필요가 없다는 이야기죠. 중요한 것은 현재 다른 호텔에서 가지고 있는, 혹은 아직 가지고 있지 않은 데이터를 우리 호텔이 어떻게 확보해나갈 것인지, 그 과정에서 AI와 같은 기술을 어떻게 활용할 것인지 고민하는 것입니다.

이혜미 AI와 더불어 호텔에서 데이터 수집에 활용할 수 있는 플랫폼 중 하나가 OTA입니다. 이러한 OTA가 가진 데이터를 호텔에서 활용할 수 있도록 많은 고민이 필요한데요, 즉, OTA를 통해 실제 우리 호텔을 구매한 고객과 구매하지 않은 고객을 분석하거나 예약을 진행하는 과정에서 고객이 고민하는 요소들이 무엇인지, 그리고 다른 경쟁 호텔을 구매했다면, 그 이유가 무엇인지 등을 데이터 분석을 통해 살펴보는 개념입니다. 실제로 최근 인터파크가 입점한 호텔, 리조트업체를 대상으로 ‘실시간 현황판’ 개념의 서비스를 개발했습니다. 인터파크가 수집한 데이터를 통해 영업과 마케팅 인사이트를 얻을 수 있도록 서비스 영역을 넓힌 것이죠. 이러한 사례들을 시작으로 향후 국내의 다양한 OTA가 가진 데이터를 호텔에서 유용한 도구로 활용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

내일 빅데이터 & 스몰데이터,

아득하고도 먼 데이터 운영의 갈피를 제시하다 - ②가 게재됩니다.

다음 편이 궁금하시다면?
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
빅데이터 & 스몰데이터,

아득하고도 먼 데이터 운영의 갈피를 제시하다 - ②