호텔리어가 직접 설계한 AI 챗봇 응대 시나리오로 고객 만족도를 높인 실무 성공 사례 분석

호텔리어가 AI 챗봇 응대 품질에 문제를 느낀 순간

호텔리어는 AI 챗봇 도입 초기, 단순 문의 자동 응대를 통해 업무가 상당히 줄어드는 것을 경험했다. 체크인 시간, 조식 운영 여부, 주차 가능 여부 등 반복되는 질문에 빠르게 응답하는 시스템은 효율성과 속도 면에서 분명한 장점을 보였다. 하지만 시간이 흐르며 호텔리어는 챗봇 응대에 대한 고객 불만이 점차 쌓이고 있다는 점에 주목했다.

 

특히 예약 변경, 요청사항 전달, 컴플레인 상황 등 복합적인 질문에서 챗봇이 적절한 대처를 하지 못하고, 고객을 더 피로하게 만든다는 점이 문제로 떠올랐다. 고객은 단순히 빠른 답을 원한 것이 아니라, 자신이 제대로 이해받고 있는지에 대한 감정적 신뢰를 더 중요하게 생각했다. 호텔리어는 이 지점에서 AI 챗봇의 응대 시나리오가 지나치게 정형화되어 있고, 고객의 다양한 의도를 담아내지 못하고 있다는 점을 실무적으로 파악했다.

그때부터 호텔리어는 단순 업무 보조 도구로 인식됐던 챗봇을, 감정 흐름을 설계할 수 있는 응대 구조로 재해석하기 시작했다.

 

호텔리어가 직접 설계한 응대 시나리오 구조

호텔리어는 기존의 AI 챗봇 시나리오가 ‘질문 → 답변’ 방식의 단선 구조로 설계돼 있다는 점에 문제를 느꼈다.

그래서 챗봇 응대를 단순 정보 전달이 아닌 ‘상황 진단 → 감정 고려 → 맞춤 대응’이라는 3단계 구조로 바꾸는 실험을 시작했다.

첫 번째로 시도한 것은정서 유입 문장 의 추가였다. 예를 들어 고객이 체크인 시간이 어떻게 되나요 라고 물었을 때, 챗봇은 체크인은 오후 3시부터 가능합니다 라고만 응답했다.

호텔리어는 이 부분에 여행 중 피곤하실 텐데, 오후 3시부터 편히 쉬실 수 있도록 준비하겠습니다 라는 문장을 추가했다. 다음은 질문 유형에 따른 감정 추론 태그화다. 예약 변경을 묻는 고객은 불안, 항의성 표현이 포함된 질문은 분노, 새벽에 반복 질문을 남긴 고객은 불안 또는 피로 상태로 분류되도록 설계했다.

마지막은 상황 전환 제안이다. 챗봇 응대가 길어질 경우, 호텔리어는 챗봇이 고객님께 직접 연결드릴게요. 조금만 기다려주세요 라고 안내하고 프런트 직원에게 전환되도록 프로그래밍했다.

이런 구조 변화는 챗봇이 단순한 답변 기계가 아닌, 호텔 서비스의 일부로 작동하는 경험 설계 도구로 변화하는 기반이 되었다.

 

호텔리어가 경험한 챗봇 시나리오 수정 이후의 반응 변화

호텔리어는 응대 시나리오 변경 이후 고객 피드백의 성격이 뚜렷하게 바뀌는 것을 목격했다.

이전에는 챗봇에 대한 불만 중 가장 많았던 것이 로봇 같았다, 대화가 단절됐다 는 것이었지만, 시나리오 개편 이후에는 대화가 편안했다, 내가 배려받는 느낌이었다 는 표현이 등장했다. 특히 정서 문장이 들어간 응대의 경우, 고객이 불만을 표출하기 전에 심리적으로 완화되는 경향이 나타났다.

호텔리어는 고객이 단지 정확한 정보를 원하는 것이 아니라, 불편함을 이해해주고 있다는 정서적 ‘신호’를 원하는 것이라는 사실을 체감했다. 또 응대 전환 기능이 도입되면서, 이전보다 고객이 이탈하지 않고 실제로 직원 연결을 기다리는 비율이 크게 증가했다.

이는 고객이 챗봇이 자신을 '사람에게 연결할 가치 있는 존재'로 판단했다고 느꼈기 때문이었다.

호텔리어는 이 과정을 통해, 기계적인 응대 흐름 속에도 감정을 녹여낼 수 있다면 고객 만족도는 크게 개선된다는 점을 현장에서 입증하게 되었다.

 

호텔리어가 시나리오 변경을 통해 내부에 가져온 변화

호텔리어는 이 성공적인 챗봇 응대 개선 경험을 단순히 개인 차원의 시도에 그치지 않고, 호텔 전체 운영 시스템에 적용되도록 제안했다. 우선 챗봇 응대 스크립트를 고정된 형태로 유지하지 않고, 정기적으로 피드백을 반영해 업데이트하는 운영 주기를 도입했다. 또한 예약 팀, 마케팅 팀, 프런트 팀과 협업하여 자주 묻는 질문뿐 아니라 자주 발생하는 ‘고객 감정 흐름’을 함께 데이터화해, 시나리오 설계에 반영했다.

예를 들어 ‘가족 여행’, ‘기념일 숙박’, ‘출장 중 연박’ 등 주요 목적별로 감정 예측을 구분해, AI가 사용하는 문장조차 해당 목적에 따라 달라지도록 설정했다. 호텔리어는 이를 통해 호텔이 제공하는 디지털 응대조차도 인간적인 무드를 잃지 않도록 관리할 수 있다고 보았다. 또한, 응대 내용에 대한 고객 만족도 설문 결과를 매달 챗봇 담당 개발팀과 공유하여 시스템의 실질적 개선에 기여했다.

그 결과, 호텔 내부에서는 챗봇이 단순한 비용 절감 도구가 아니라, 브랜드 정서를 유지하는 프런트 엔진으로 인식되기 시작했다.

 

호텔리어가 바라보는 AI 챗봇 응대의 미래

호텔리어는 AI 챗봇이 앞으로 더 많은 기능을 수행하게 될 것이라 예상하면서도, 그 중심에는 여전히 인간적인 감정 해석과 정서 설계가 필요하다고 강조한다. 아무리 기술이 발달하더라도 고객은 자신이 기계로 취급받고 있다고 느끼는 순간 불신을 가지게 된다. 특히 호텔이라는 공간은 단순한 정보를 주고받는 곳이 아니라, 감정이 머무는 공간이다. 따라서 챗봇 역시 정보를 넘어서 감정을 매개할 수 있어야 하며, 그 설계를 담당하는 주체는 여전히 호텔리어여야 한다.

호텔리어는 앞으로 챗봇의 목소리 톤, 문장 구조, 응대 패턴까지도 브랜드 정체성과 연결된 감성 콘텐츠로 설계될 수 있어야 한다고 말한다. 고객은  정보를 받은 것 이 아니라 나를 알아봐 준 느낌 을 기억한다. 그 느낌을 만들 수 있는 것은 AI 자체가 아니라, AI를 설계하는 사람의 감각이며, 그 감각을 가진 존재가 바로 호텔리어다.

 

 

호텔리어가 AI 챗봇의 말투까지 설계한 이유

호텔리어는 챗봇 응대 시나리오의 효과를 높이기 위해, 단순히 문장 구조나 시나리오 흐름만 다듬는 데서 그치지 않았다.

그는 고객이 챗봇과 대화할 때 느끼는 감정의 핵심이 '말투'와 '어조'에 있다고 판단했다. 처음 도입된 챗봇은 무미건조한 문장을 일관되게 사용하며, 빠른 응답과 정답 전달에는 능숙했지만, 고객에게 인간적인 느낌을 주지 못했다.

이에 호텔리어는 챗봇의 문장 말미에 감정 중립적인 단어를 의도적으로 삽입하거나, 고객 상황을 고려한 표현을 자연스럽게 녹이는 방식으로 말투를 조정하기 시작했다.

예를 들어, 예약이 확인되었습니다 라는 말 대신 예약이 확인되었어요, 편안한 여행이 되시길 준비하고 있겠습니다 와 같은 문장을 사용했다. 이는 단순한 언어 변화지만, 고객의 피드백에서 ‘말투가 부드러워졌다’, ‘챗봇이 친근했다’는 반응이 꾸준히 증가하는 계기가 되었다.

호텔리어는 이러한 조정을 통해 챗봇이 단순 응답 기계가 아닌, 호텔의 정서와 품격을 함께 전달하는 디지털 프런트 직원으로 자리매김할 수 있다고 확신하게 되었다.