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호텔리어가 고객 재방문율을 높인 AI 응대 시나리오 리뉴얼 사례

호텔리어가 AI 응대의 한계를 느끼고 시나리오 리뉴얼을 결심한 배경호텔리어는 AI 응대 시스템이 처음 도입되었을 때, 고객 문의에 신속하게 대응할 수 있다는 점에서 긍정적인 기대를 품었다.고객은 실시간으로 필요한 정보를 얻을 수 있었고, 호텔 측은 반복 응대 업무를 줄이며 운영 효율을 높일 수 있었다.그러나 호텔리어는 시간이 지날수록 고객과의 관계 형성에서 큰 공백이 발생하고 있다는 점을 체감했다. 자동화된 응대 시스템은 실용적이었지만, 고객이 다시 호텔을 찾도록 만드는 감정적 연결과 여운을 제공하지 못했다.특히 프리미엄 고객군과 장기 고객의 재방문율이 이전보다 낮아지는 현상이 나타났고, 호텔리어는 그 원인이 기계화된 응대 흐름에 있다고 판단했다. 그는 AI의 역할을 부정하지 않으면서도, 그 기능을 '관..

호텔리어 2025.07.24

호텔리어가 AI 감정 분석 결과에 이견을 제기하고 응대 전략을 바꾼 실제 사례 분석

호텔리어가 AI 감정 분석 시스템을 신뢰하지 않게 된 계기호텔리어는 고객의 얼굴 표정, 음성 높낮이, 문장 길이 등을 바탕으로 고객 감정을 수치화하는 AI 감정 분석 시스템이 도입되었을 때, 응대 품질이 한층 더 정밀해질 수 있을 것이라는 기대를 품었다. 시스템은 고객의 언어와 행동 패턴을 분석하여, 스트레스나 불만, 안정감 등의 감정 상태를 자동으로 분류해 프런트 직원이나 챗봇에 전달했다. 그러나 호텔리어는 실제 응대 과정에서 이 분석 결과가 일관되게 맞지 않는다는 점을 반복적으로 발견했다. 특히 고객의 말투나 단어 선택이 부드럽더라도, 억양이나 어조 속에 불편함이 감춰져 있는 경우가 많았다.반대로, 직설적으로 질문을 던지는 고객이 실제로는 단순한 정보 탐색 목적일 때도 있었고, AI는 이를 부정적 감..

호텔리어 2025.07.24