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2025년 외국인 관광객은 역대 최고치를 기록했으나 향후 관광 정책은 단순 방문객 수 확대보다 1인당 지출과 체류 기간을 늘려 관광 수출과 부가가치를 제고하는 방향으로 전환해야 합니다. 특히 호텔업계는 복합 콘텐츠 개발과 데이터 기반 맞춤형 서비스 제공을 통해 수익 구조를 고도화하고 국내 관광 산업의 실질적인 경제 성장을 견인할 수 있는 전략적 역할을 수행해야 합니다.

산업재 기업이 AI 솔루션으로 수익을 창출하려면 단순 데이터 분석을 넘어 현장 워크플로우를 개선하는 실질적 가치를 입증해야 합니다. 고객 참여형 공동 개발과 성과 기반의 차별화된 가격 전략을 도입해 기술의 가치를 수치로 증명하고, 지속적인 성과 측정으로 장기적인 비즈니스 모델을 구축하는 것이 중요합니다.

올해 상반기 방한 외국인 관광객은 전년 대비 21.3퍼센트 증가한 1천 71만 명을 기록했으며 지방 공항 입국자와 카드 소비액이 크게 늘어나는 등 관광 시장의 양적 질적 성장이 뚜렷합니다. 이러한 흐름은 수도권 편중 현상이 완화되고 있음을 보여주며 향후 지방 관광 활성화를 위해 특화 콘텐츠를 개발하고 고부가가치 호텔 상품을 통한 객단가 제고 전략이 필요합니다.

호텔은 OTA 수수료라는 눈에 보이는 비용에 집중하지만, 고객관계 상실과 재예약 기회 반복 상실이 더 큰 장기적 비용입니다. OTA를 신규 고객 획득 채널로 활용하고, 투숙 경험을 통해 고객을 직접 예약으로 전환하여 고객생애가치를 높여야 합니다.

기존 호텔의 수직적인 조직 구조는 부서 간 장벽을 만들어 고객 가치 극대화에 한계를 보이고 있습니다. 수익성을 높이기 위해서는 운영 편의 중심의 부서별 성과 관리에서 벗어나 고객의 전체 여정을 통합 관리하는 체계로 전환하고, 객실 수익 지표를 고객당 매출 지표로 변경하는 등 고객 생애 가치를 보호하는 구조적 개편이 필수적입니다.

호텔 업계는 매출 중심의 지표인 RevPAR에서 탈피해 운영 수익성과 실질 마진을 나타내는 GOPPAR와 EBITDA 등 지표로 관리 체계를 전환해야 합니다. 이를 위해 분절된 기술 시스템을 통합해 운영 효율을 극대화하고 AI를 활용해 백오피스 업무를 자동화함으로써 인적 자원이 전략적 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 구축하는 것이 수익성 개선의 핵심입니다.

AI 기술이 보편화됨에 따라 단순 도입보다는 고품질 데이터를 실시간으로 연동하고 분석하는 데이터 거버넌스 구축이 마케팅 성과의 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 기업은 고객 여정 전반의 데이터를 통합하여 개인화된 경험을 제공하고 전사적인 데이터 공유 체계를 마련함으로써 실질적인 비즈니스 성장을 견인해야 합니다.

마케팅 모델이 캠페인 중심에서 AI 에이전트 기반의 실시간 개인화 시스템으로 전환되면서 운영 효율성과 고객 경험이 획기적으로 개선되고 있습니다. 마케터는 소규모 팀을 구성해 전략적 의사결정에 집중하며, 기업은 데이터 통합 거버넌스를 통해 단기 성과를 넘어 고객 생애 가치를 극대화하는 방향으로 조직 체계를 재설계해야 합니다.

전통적인 신규 방문객 유치 전략에서 벗어나 재방문객의 생애 가치를 높이는 고객 관계 관리 중심의 전략적 전환이 시급합니다. 재방문은 랜드마크 방문보다 감정적 유대와 환대 경험에 의해 결정되므로, 데이터 기반의 맞춤형 마케팅과 현지 경험 인프라를 강화하여 충성도 높은 재방문객을 확보하는 것이 지역 경제 성장의 핵심입니다.

관광지 성과 측정은 단순 방문객 수나 일회성 지출 중심에서 재방문객의 생애 가치를 중심으로 전환해야 합니다. 재방문객은 지역 소상공인 매출에 더 크게 기여하고 안정적인 수익을 제공하므로, 지출 데이터 파트너십과 시스템 고도화를 통해 지역 경제의 선순환 구조를 증명하고 지속 가능한 관광 정책을 수립해야 합니다.

에어비앤비는 재무적 타격을 피하면서 AI 기술 역량을 확보하기 위해 외부 AI 연구소를 설립하고 별도 법인으로 운영하는 전략을 택했습니다. 이는 주가 정체에 따른 인재 이탈을 방지하고 여행 산업에 특화된 차별화된 인터페이스를 구축함으로써 플랫폼의 경쟁 우위를 재확보하려는 시도입니다.

에이전트 커머스는 AI가 소비자 대신 제품을 선택하고 거래하는 방식으로 진화하며, 기업은 단순 노출을 넘어 AI 의사결정 시스템 내 접근성과 영향력을 확보하는 데 집중해야 합니다. 산업계는 AI를 인간의 판단을 보완하는 도구로 활용하며 데이터 표준화와 투명성을 강화하고 있고, 특히 고관여 상품 분야에서는 AI와 인간의 협업 모델을 통해 소비자 신뢰를 구축하는 전략이 필수적입니다.