AI 기반 개인 맞춤형 가격 책정이 여행 산업의 공정성 한계 시험

AI 기반 개인 맞춤형 가격 책정이 여행 산업의 공정성 한계 시험

1. AI 기반 개인 맞춤형 가격 책정 확산

• 항공사, 호텔, OTA는 AI를 활용해 여행객별 맞춤 요금 제공
• AI 알고리즘은 사용자의 예약 습관, 기기 유형, 로열티 기록, 페이지 체류 시간 등 디지털 발자국을 학습하여 지불 의사 예측 및 요금 설정
• Booking.com 및 Expedia는 A/B 테스트를 통해 제안을 최적화하며, 예산에 맞는 거래를 전송하여 전환율을 160% 이상 증가시킨 사례 존재

2. 개인화된 가격 책정의 공정성 논란 및 규제

• 같은 서비스에 다른 가격이 적용되는 개인 맞춤형 가격 책정은 공정성 문제 야기
• 유럽 의회는 ‘개인 맞춤형 가격 책정’을 잠재적 고객 데이터를 기반으로 동일한 서비스에 다른 가격을 설정하는 것으로 정의
• 호주 ACCC 및 미국 FTC 등 규제 기관은 알고리즘 투명성 부족과 소비자 보호 위험에 주목하며 AI 가격 책정 모델 연구
• 호텔에게는 법적 위험뿐 아니라 브랜드 신뢰도 저하 및 평판 손상의 위험 존재

3. 호텔의 AI 활용 전략 및 중요성

• 호텔은 기존 세분화 전략에 AI를 접목하여 더욱 세분화된 가격 맞춤화 진행
• 반복 고객에게는 개인화된 패키지 제공, 모바일 사용 고객에게는 제한된 시간 요금 제공 등
• AI 기반 가격 책정은 고액 지출 고객으로부터 더 많은 가치를 확보하고, OTA 의존도를 줄이며, 맞춤형 경험 제공으로 직접 예약 유도 가능
• 알고리즘 논리를 숨기기보다 투명하게 설명함으로써 고객의 가격 공정성 인식 제고
• 기술적 정교함과 윤리적 명확성을 결합하여 투명하고 지능적인 가격 전략 설계 중요