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그리피스 대학교의 연구 결과에 따르면 호텔 선택 요인은 여행객의 세그먼트와 지역에 따라 크게 달라지므로 일률적인 투자보다는 타겟 고객에 맞춘 전략적 자원 배분이 필수적입니다. 특히 코로나19 이후 평판과 신뢰가 핵심 지표로 급부상했기에 투명한 소통과 차별화된 고객 경험을 바탕으로 한 맞춤형 경영 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

호텔은 부킹닷컴 등 온라인 여행 플랫폼의 엄격한 데이터 제약으로 인해 OTA 제공 정보를 마케팅에 활용하기 어렵습니다. 따라서 투숙객이 머무는 기간 동안 현장에서 방문 목적과 선호도를 포함한 고객 데이터를 직접 확보하여 호텔만의 독립적인 자산으로 구축하는 전략이 필수적입니다.

주요 여행 플랫폼 기업들은 인공지능을 미래 성장 동력으로 내세우며 운영 효율화를 꾀하고 있으나, 실제 수익은 여전히 기존의 전통적인 유통망과 수수료 기반 사업 모델에서 발생하고 있습니다. 따라서 호텔 업계는 막연한 기술적 기대보다는 OTA의 강력한 시장 지배력을 현실적으로 인정하고, 이를 전제로 한 객실 판매 전략 재수립과 직판 채널의 경쟁력 강화에 집중해야 합니다.

에어비앤비가 슈퍼 앱으로 진화하기 위해 부티크 및 독립 호텔을 플랫폼에 도입하면서, 호텔 업계는 새로운 판매 채널 확보와 플랫폼 종속이라는 양면적 과제에 직면했습니다. 따라서 호텔은 플랫폼에 대한 의존도를 낮추고 차별화된 대면 서비스와 직접적인 고객 경험을 강화하여 독자적인 브랜드 가치를 구축하고 고객 충성도를 확보하는 전략이 필수적입니다.

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.

호텔 로열티 멤버십은 급성장하여 전체 점유 객실의 절반 이상을 차지하고 있으나 여전히 신규 고객 확보 중심의 마케팅 예산 운용으로 인해 기존 고객 자산 활용도가 낮은 상황입니다. 따라서 호텔은 OTA 의존도를 낮추고 데이터 기반의 기존 고객층 활용 전략을 통해 마케팅 효율을 높이며 자사 채널 예약 고객 데이터를 고도화하는 전사적인 수익성 개선 전략을 수립해야 합니다.

호시노 리조트의 저가 브랜드 오모는 하드웨어 중심의 기존 호텔 방식에서 탈피하여 지역 명소를 큐레이션하는 로컬 인텔리전스 전략으로 차별화에 성공했습니다. 단순히 잠만 자는 공간을 넘어 지역 상권과 상생하는 허브로서의 기능을 강화하고, 현지 정보를 제공하는 인력인 오모 레인저를 통해 모방하기 어려운 고객 경험을 창출하며 저가 시장에서의 혁신적인 비즈니스 모델을 제시했습니다.

구글은 유니버설 카트 기능을 통해 결제 운영 부담 없이 호텔 업계의 결제 인프라를 표준화하고, AI 추천 알고리즘을 활용해 배치 기반의 광고 수익을 극대화하는 전략을 취하고 있습니다. 이에 따라 호텔 업계는 거래 운영보다 AI 에이전트의 노출 지면 선점이 생존의 핵심이 되었음을 인지하고, 데이터 주도권을 확보하며 마케팅 경로를 다변화하는 방향으로 대응해야 합니다.

글로벌 여행 기업들의 AI 실력은 채용 공고의 '기술적 구체성'으로 드러납니다. 단순한 생성형 AI를 넘어 자율적 에이전트 시스템으로 운영과 인프라를 재구조화하며, AI 내재화 여부가 향후 산업 주도권을 가를 핵심 변수가 될 것입니다.

AI 시대 호텔 고객 서비스는 직원을 대체하기보다 인간 중심의 서비스를 강화하는 데 집중해야 합니다. AI가 단순 업무를 처리하여 호텔리어는 고객과의 감정적 연결과 가치 창출에 집중하며, 이를 위해 통합된 데이터와 새로운 평가 지표, 조직 문화 혁신이 필수적입니다.

챗GPT의 직접 결제 포기로 OTA의 거래 플랫폼 지위는 공고해졌으나, AI가 여행 검색과 추천의 주도권을 장악하며 유통 전쟁의 본질이 변화했습니다. 호텔은 AI 친화적 데이터 구축과 자체 채널 강화를 통해 새로운 AI 발견 생태계에 전략적으로 대응해야 합니다.

How Sales Teams Can Use Gen Al to Discover What Clients Need