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호텔리어가 AI 고객 성향 예측 실패를 복구한 실제 상담 시나리오

AI가 고객 데이터를 기반으로 성향을 예측하고 응대 방식을 제안하는 시스템은 호텔 현장에서도 빠르게 도입되고 있다.그러나 호텔리어는 이 기술이 모든 상황에 적합하지 않다는 점을 실무에서 뼈저리게 체감하고 있다.특히 고객의 성향을 수치화하고 분류하는 과정에서 놓치는 감정의 결 이 고객 응대의 질을 결정짓는 핵심 변수임을 자주 목격한다.이 글은 실제로 한 호텔에서 AI의 고객 성향 예측 실패로 인해 발생한 응대 오류 상황을 호텔리어가 어떻게 인지하고 복구했는지, 그리고 그 과정을 통해 어떤 교훈을 얻었는지를 서술형 중심으로 기록한 사례 분석이다. AI가 예측한 고객 유형은 데이터 상의 오해였다호텔리어는 오후 늦게 체크인하러 온 중년 고객을 응대하기 위해 대기 중이었다. 당시 호텔의 AI 성향 분석 시스템은 ..

호텔리어 2025.07.30

호텔리어가 직접 만든 AI 응대 품질 점수표와 감성 지표 융합 실험 사례 분석

호텔리어는 AI 챗봇 응대가 고객에게 정보를 빠르게 전달하는 데는 효과적이지만, 만족도를 끌어올리는 데는 한계를 느꼈다. AI는 정확하고 논리적인 응답을 제공할 수 있지만, 고객이 느끼는 감정 만족도까지 측정하거나 개선하긴 어렵다. 이를 해결하기 위해 호텔리어는 AI 응답의 품질을 수치화하고, 감성 품질을 병행 측정할 수 있는 응대 점수표를 직접 만들기 시작했다. 이 글은 호텔리어가 어떻게 응대 품질을 수치로 평가했는지, 그리고 감성 지표와 결합한 융합 실험을 통해 실제 고객 경험이 어떻게 변화했는지를 실무 중심으로 분석한다. 호텔리어가 발견한 ‘AI 응대 품질’의 비가시성 문제호텔리어는 AI 챗봇이 빠르게 대화를 이어가고 있음에도, 고객이 남긴 후기에는 성의가 없어 보였다, 대충 응대하는 느낌이었다 는..

호텔리어 2025.07.30