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Case studies

Artificial Intelligence

데이터 기반 호텔 운영 최적화

AI visual
스페인에서 ALTEN은 호텔 산업을 선도하는 두 개의 주요 운영사와 협력하여 객실 점유율 극대화, 수익 관리 최적화, 운영 효율 향상을 목표로 했습니다.
ALTEN은 AI와 머신러닝 기반의 데이터 중심 솔루션을 도입해, 한편으로는 예약 취소 가능성을 예측하고, 다른 한편으로는 객실 요금을 탄력적으로 조정할 수 있는 기능을 강화했습니다.
호텔 산업은 핵심 의사결정을 최적화하는 능력에 크게 의존합니다.
스페인의 호텔 업계 선도 기업 두 곳이 ALTEN Spain에 주요 문제 해결을 의뢰했습니다. 첫 번째 기업은 예약 취소 가능성을 예측하는 정확도를 높여, 객실 점유율을 극대화하고 오버부킹 위험을 최소화하고자 했습니다. 두 번째 기업은 객실 점유율에 따라 요금을 유동적으로 조정할 수 있는 시스템을 구축하여 수익성과 운영 균형을 달성하고자 했습니다. 이에 ALTEN은 고급 머신러닝 모델을 활용해 예약 패턴, 계절 요인 등 과거 및 상황별 데이터를 분석함으로써 정확한 점유율 예측과 함께 운영 효율성을 높일 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공했습니다.

과제: 호텔 산업에서 객실 점유율을 극대화하고, 오버부킹 위험을 줄이며, 객실 요금을 실시간으로 유동적으로 조정

해결 방안: 예약 취소 및 점유율에 대한 고급 예측 분석 도입. 과거 데이터를 기반으로 한 예측 모델을 활용한 데이터 기반 의사결정 체계 구축

주요 성과:

  • 예약 취소 예측 정확도 향상
  • 실시간 예약 행동 분석
  • 객실 점유율 향상
  • 효과적인 예약 관리로 수익 극대화
  • 최적화된 가격 전략 수립
  • 타깃 마케팅 및 가격 정책 실행
  • 고객 경험 향상

성과 지표:

  • 실시간 분석을 통한 의사결정 리드타임 20~30% 단축
  • 취소율 최소화로 운영비용 약 10~15% 절감
  • 약 10,000줄의 코드 개발 완료
  • 최적화된 요금 전략을 통해 성수기 수익 약 12~15% 증가 예상

정확한 예측으로 완성하는 고객 경험

스페인 내 인기 해변 지역에 15개 이상의 지점을 운영 중인 대형 호텔 체인은,고객에게 최고의 가격 대비 품질을 지속적으로 제공하고,최상의 숙박 경험을 보장하는 것을 목표로 했습니다.
이를 위해선, 높은 확률로 취소될 예약을 선제적으로 재등록하거나, 다른 고객에게 우선 제공하는 등 예약을 능동적으로 관리하면서도 오버부킹 위험을 방지할 수 있어야 했습니다.

또 다른 ALTEN의 고객사는 호텔 산업을 위한 기술 솔루션을 전문으로 제공하는 기업으로, 호텔 고객사의 의사결정 최적화, 수익 향상, 그리고 고객 경험 개선을 동시에 실현하고자 했습니다.

ALTEN은 이를 위해, 과거 점유율 데이터, 가격 변동 추이, 계절성, 공휴일 등 맥락적 요소를 기반으로 미래 수요를 분석하고 최적의 객실 요금을 산정하는 동적 가격 알고리즘을 개발했습니다.
이 알고리즘은 어느 날이든 최적 점유율을 달성할 수 있는 최적 가격을 제안하여 수익성을 극대화합니다.

또한, 예약 리드타임, 점유율, 객실 유형, 고객 프로필 등의 과거 데이터를 분석해 각 예약에 대한 취소 확률을 계산함으로써, 호텔 운영팀이 보다 정교하게 수요를 관리할 수 있도록 지원합니다.

The tools

이러한 결과를 달성하기 위해 사용된 기술에는 Python과 BigML이 포함되며, 이는 실시간 예약 데이터를 처리하고 미래 행동을 예측하는 머신러닝 알고리즘을 위해 사용되었고, 모델은 대규모 배포가 가능하게 구현되었습니다. MySQL 데이터베이스는 과거 데이터를 저장하고 예측 모델에 입력하기 위해 도입되었습니다.
Azure Web Services는 예측 분석 솔루션을 구동하는 웹 애플리케이션 및 API의 호스팅 플랫폼으로 선택되었습니다. Power BI는 데이터 시각화뿐만 아니라 예측 분석을 기반으로 한 의사결정을 위한 대시보드 생성을 가능하게 합니다. TDSP, Agile, Scrum 방법론은 효율적인 프로젝트 관리와 개발을 보장합니다.

고급 예측 분석, 실시간 데이터 처리, Power BI와 같은 인터랙티브 시각화 도구를 결합함으로써, 이 솔루션은 과거 데이터로 학습된 머신러닝 모델을 활용하여 예약 취소 및 예약 행동에 대한 정확한 예측을 가능하게 합니다.
또한, Agile 및 Scrum 방식의 프로젝트 관리 방법론은 더 빠른 배포 주기를 가능하게 했으며, 이는 이 프로젝트의 핵심 기술적 이점이었습니다.

이러한 데이터 기반 의사결정은 호텔이 실시간으로 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 하여, 수익성과 자원 활용을 향상시켜줍니다.

앞으로, 클라이언트는 AI 활용을 예약 수요 예측 및 고객 대상 프로모션 캠페인 최적화 영역까지 확장하는 데 관심을 가지고 있습니다.

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