호텔리어가 AI 룸 배정 기준을 수정한 실무 경험과 내부 피드백 분석

AI 기반 룸 배정 시스템은 효율성과 정확성을 동시에 추구할 수 있다는 점에서 많은 호텔들이 도입하고 있는 기능이다.

고객의 예약 이력, 요일별 수요 패턴, 선호 층수 등을 종합해 자동으로 객실을 배정해주는 시스템은 운영 측면에서 큰 도움이 된다.

하지만 호텔리어는 현장에서 이러한 자동화가 고객의 기분이나 그날의 컨디션, 관계 맥락을 반영하지 못하는 한계를 수차례 경험했다. 특히 AI가 제안한 룸이 시스템상 ‘정답’이었음에도 고객의 불만족으로 이어지는 사례가 반복되면서, 한 호텔리어는 룸 배정 기준을 사람의 직관과 상황 판단으로 직접 수정하는 실험에 나섰다.이 글은 그 실제 과정을 서술형 중심으로 구성한 실무 보고이다.

 

 

호텔리어가 AI 룸 배정 결과를 의심한 첫 번째 계기

호텔리어는 고객 응대 중 반복적으로 비슷한 상황을 접하게 됐다. 시스템은 소음 적고 전망이 좋은 객실로 자동 배정했지만, 고객은 룸에 도착한 직후 다시 프런트로 전화를 걸어 룸 변경을 요청했다.

어느 날, 해외에서 장시간 비행을 마치고 도착한 중년 부부가 있었다. AI는 그들을 장기 투숙 고객으로 분류하고 높은 층의 전망 좋은 객실로 배정했다. 시스템 판단 기준은 명확했다: 장기 숙박자는 더 조용하고 시야 좋은 객실. 하지만 고객은 객실에 들어가자마자 엘리베이터와 너무 멀다, 짐이 많아 불편하다며 변경을 요청했다.

호텔리어는 이때 깨달았다. 시스템은 고객의 피로도나 이동 동선, 당일의 컨디션 같은 정성적 요인을 전혀 고려하지 못하고 있었다.

 

호텔리어가 룸 배정 알고리즘을 수정한 실무 사례

이 사례를 계기로 호텔리어는 AI 룸 배정 시스템을 보조 도구로 간주하고, 최종 룸 배정 결정에 사람의 관찰과 직관을 개입시키는 실험을 시작했다. 우선 체크인 전, 예약 고객 리스트를 출력해 간단한 메모를 추가했다.

 

예를 들어

김이사 / 가족 3인 / 오후 5시 도착 예정 / 아동 동반 고객은 엘리베이터 인접 객실 선호 예상

홍길동 / 출장 / 단기 숙박 / 체크아웃 시간 빠름은 프런트 인접 객실 유리

 

이런 방식으로 고객의 맥락을 사전 추정하고 룸 배정 시 우선 순위를 재조정한 것이다.
실제로 이렇게 수정한 배정 기준을 적용한 이후, 룸 변경 요청 비율은 한 달 기준 40% 감소했다.

호텔리어는 이 시스템을 AI는 과거를 기반으로 추천하고, 나는 현재를 기반으로 판단한다는 원칙 하에 운영했다. 고객이 도착했을 때 눈빛이나 피로도, 수하물 양 등을 보고 AI 추천이 적절하지 않다고 느껴지면, 즉시 다른 룸을 제안할 수 있는 권한을 프런트 직원들이 갖도록 내부 지침도 개정했다.

 

내부 팀원들과 공유된 피드백과 성과 분석

호텔리어는 이 시스템 수정 실험을 운영팀과 공유했고, 곧 피드백이 쏟아지기 시작했다.
한 프런트 직원은 룸 변경 요청이 줄어드니까 응대 피로도가 낮아졌다고 평가했고, 다른 직원은 고객의 얼굴만 봐도 어떤 룸이 맞을지 감이 온다고 말했다. 내부 회의에서는 다음과 같은 개선 포인트가 수집되었다

 

체크인 전 고객의 특이사항을 간단히 태깅할 수 있는 시스템 필요

AI 추천 결과에 대해 직원이 메모를 덧붙일 수 있는 입력창 도입 요청

고객 이동 동선을 고려한 배정 기준 강화

 

결과적으로 이 피드백을 기반으로, IT 개발팀은 룸 배정 시스템에 직원 수정 가능 모드를 정식 기능으로 반영했다. 이제 호텔리어는 단지 응대자가 아니라, 룸 배정 시스템의 협력 운영자로 역할이 확대된 것이다.

 

호텔리어가 정리한 룸 배정의 본질은 효율이 아닌 기분 설계

호텔리어는 이 경험을 팀 내부 교육 자료로 만들며, 룸 배정이 단지 객실 위치를 정하는 작업이 아니라 고객 기분의 출발점을 설계하는 일임을 강조했다. 객실이 어디에 있느냐보다 왜 그 객실이 이 고객에게 적절하지 이유가 중요하며, 그 판단은 결국 사람이 해야 한다는 것이다. 룸 배정은 데이터가 아니라 감정에서 출발해야 한다
그가 교육자료에 남긴 이 한 문장은, 호텔리어의 직관이 기술 시스템과 어떻게 공존할 수 있는지를 상징적으로 보여준다.

 

호텔리어가 고객 후기를 분석해 얻은 인사이트

호텔리어는 룸 배정 결과에 대한 고객의 주관적 만족도를 파악하기 위해, 매일 후기 시스템을 모니터링했다. 그는 특히 ‘객실 위치’나 룸 컨디션에 대한 언급이 포함된 후기를 추적하며, 자동 배정과 수정 배정의 반응 차이를 비교했다.
그 결과, 자동 배정 고객 중 무난했다는 표현이 많았던 반면, 호텔리어가 수동으로 개입해 룸을 배정한 고객들의 후기는 조금 달랐다. 예컨대 다음과 같은 문장들이 눈에 띄었다

 

엘리베이터랑 가까워서 아이가 편하게 다녔다

뷰는 평범했지만 조용해서 피곤한 몸을 쉴 수 있었다

짐이 많았는데 낮은 층이라 훨씬 수월했다

 

이 문장들은 객관적 정보보다 상황 맥락에서의 편안함을 더 강조하고 있었다. 호텔리어는 이 패턴을 보며, 고객은 위치나 층수보다, 자신이 느낀 배려의 경험을 더 기억한다는 사실을 확인했다.

 

고객 응대에서 맞춤 배정의 심리적 효과

호텔리어는 룸을 배정할 때마다 고객에게 다음과 같은 말을 자주 건넸다:
짐이 많으셔서 오늘은 엘리베이터랑 가까운 객실로 도와드릴게요.
혹은
아동이 함께 계셔서 복도 끝보다는 출입이 편한 곳으로 준비했습니다.

이런 말 한마디는 AI 시스템에서는 존재하지 않는 사유 설명이다. 호텔리어는 이러한 설명이 고객에게 배려받았다는 인상을 강하게 남기며, 그 자체가 서비스 품질로 이어진다고 강조했다.

실제로 고객 중 한 명은 후기에서 호텔이 생각보다 작았지만, 내 상황을 이해하고 배려해준 느낌이 들었다며 객실 자체보다 응대 방식을 중심으로 평가를 남겼다. 호텔리어는 이를 두고 고객은 AI가 아니라 사람의 감정을 기억한다고 해석했다.

 

룸 배정 시스템에 사람이 개입해야 하는 이유

호텔리어는 룸 배정이 단순한 배치가 아니라, 고객 여정의 첫 감정 설정이라고 생각했다. 그는 체크인 후 객실 문을 열고 들어가는 순간의 인상이, 그날 호텔에 대한 전체 인상을 좌우한다고 말하며, AI는 이 첫 인상의 세밀한 조율에는 아직 도달하지 못한다고 평가했다.

그는 지금도 매일 아침 AI 룸 배정 리스트를 훑으며, 각 고객에 대해 한 줄 메모를 남긴다. 메모는 짧지만, 고객의 하루에 큰 차이를 만든다.

예:

혼자 투숙, 출근 시간 빠름 이라면  프런트 인접 객실

부부, 피곤한 기색 이라면 낮은 층, 조용한 뒷쪽 배정

 

이 작은 조정들이 반복되며, 룸 변경 요청은 줄었고, 후기의 정서적 언급은 늘어났다.
호텔리어는 말한다. AI는 정확하게 배정하지만, 고객은 적절하게 배정되길 원한다.