올해 해외 출국자 수가 3000만명을 넘길 것으로 전망된다. 지난해보다 10% 이상 성장한 수치다. 우리나라는 2017년 한 해 동안 해외 출국자 수를 2600만명 기록했다. 해외여행 지출 비용도 200억달러 시대를 넘어섰다.
각종 조사를 종합하면 여행자 가운데 60% 이상이 자유여행에 호감을 보이고 있다. 이들에게 좋은 상품을 어떻게 제시할 수 있을까.
여행 산업이 발전하고 규모가 커지면서 정부나 기관이 제공하는 각종 관련 통계 데이터가 늘어나는 추세를 보이고 있다. 공개된 데이터는 단순히 사회 현상을 보여 주는 것에 그치지 않는다. 이면에 담긴 여러 의미를 분석할 필요가 있다.
여행업뿐만 아니라 모든 분야에서 데이터 중요성이 부각된 지 여러 해가 지났다. 데이터를 활용한 비즈니스가 수없이 생겨났다. 데이터는 나도 모르는 사이에 여기저기에 쌓이고 있다. 이런 데이터를 나누고 쪼개서 우리가 해답을 찾고자 하는 질문에 답을 만드는 과정이 데이터 분석이다.
데이터 분석을 잘하려면 무엇을 해야 할까. 가장 중요한 점은 목표가 분명해야 한다는 것이다. 목표를 세우고 이에 필요한 데이터를 수집하고 구현해서 검증하는 것이 효율적인 데이터 분석이다.
여행 산업도 예외일 수 없다. 20~30대는 물론 40~50대 여행객까지 자유여행이 늘어나는 추세다. 여행사는 요구가 각각 다른 소비자들을 만족시키기 위해 노력하지만 기존 패키지여행 상품은 한계가 뚜렷하다. 예를 들어 지역과 숙소 여행 기간에 하고 싶은 일을 각각 따로 제안하는 개인화가 필요하다.
필자가 운영하는 마이리얼트립 같은 여행 스타트업은 자유 여행자에게 필요한 여행상품 서비스에 집중한다. 사업 초기부터 여행자에게 다양한 상품을 제공하기 위해 많은 노력을 해 왔다. 데이터가 기반이다.
여행자가 어떤 취향인지를 파악하고 그에 맞는 상품 추천이 매우 중요하다. 데이터 분석의 방향 역시 고객 한 명 한 명 취향 파악에 맞춰져 있다.
데이터 분석은 매출과 직접 연관된다. 미국 유명 산업 리서치업체 포커스라이트가 펴낸 최근 보고서에 따르면 설문에 응한 글로벌 여행업체 가운데 65%가 데이터 분석 팀을 두고 있거나 관련 투자를 늘리고 있다. 이들이 진행한 데이터 연구 가운데 80% 이상이 실제 매출 증대를 가져오고 있는 것으로 나타났다.
데이터 분석 대표 분야가 개인화다. 가변가격정책(다이내믹 프라이싱) 분야가 그 뒤를 잇는다.
여행자가 누구인지 완벽하게 분석해 내더라도 고객이 원하는 상품을 갖추지 못한다면 데이터에 들인 노력은 물거품이 된다.
필자가 사업을 시작했을 당시만 해도 자유여행자 대상 여행 산업은 업계에서 낮은 마진 때문에 성공하기 어렵다는 평가가 지배했다. 그러나 데이터 분석에 투자가 이어지면서 유의미한 성과가 나오고 있다. 소비자도 미처 모르고 있던 내면의 요구 사항을 발견한다.
여전히 부정적인 시각도 많다. 그러나 이 분야야말로 데이터 분석을 통해 여행자 만족도와 수익성을 극대화할 수 있는 산업이다. 개인에 관한 데이터 분석이 제대로 이뤄질 때 여행자는 만족하며 비용을 지불할 것이다. 그리고 다음 여행 계획을 짠다. 기업과 소비자가 모두 윈윈 하는 '혁신'이다
개인화를 통한 자유여행 각 요소(항공-숙박-현지투어-여행자보험)의 크로스셀을 해결해 낸다면 여행업은 또 다른 전기를 마련할 수 있을 것이라 확신한다.
이동건 마이리얼트립 대표 dongkeon.lee@myrealtrip.com
