여행자들이 여행지를 선택하는 방식에 대한 Phocuswright 연구 보고서

소비자는 여행 계획 수립에 AI를 활용하지만 고비용 예약은 직접 수행하는 경향이 있어, 기업은 AI 추천 리스트 노출을 위한 마케팅 전략을 강화하고 있습니다. 이에 따라 업계는 기존 예약 데이터 외에 AI 추천 과정에서의 노출량과 전환율을 측정할 새로운 지표를 구축하고, 예약 엔진의 신뢰도를 높이는 데 주력해야 합니다.

인공지능 도입으로 인한 생산성 향상은 여행 산업의 새로운 성장 동력이 될 수 있으나, 향후 고용 및 소득 변화에 따른 시장 불확실성이 상존합니다. 따라서 여행 기업은 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축하여 AI 에이전트 환경에 최적화된 정보를 제공하고, 효율적인 기술 도입과 더불어 인간적인 서비스 가치를 극대화하는 하이브리드 전략을 통해 경쟁력을 확보해야 합니다.

호텔 산업은 온라인 여행사 수수료와 같은 고객 획득 비용이 매출 발생 전 차감되는 구조 탓에 실질적인 수익 누수를 간과하고 인건비 절감 등 단기적 비용 관리에만 치중하고 있습니다. 향후 호텔 경영진은 예약 경로별 실질 수익성을 정밀 분석해 유통 비용을 가시화하고 직접 예약 비중을 높이는 전략으로 수익 구조를 근본적으로 개선해야 합니다.