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    운영진 평가를 반영한 최종 결과는, 차주 (화)요일 공표예정입니다! 😊

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        여기어때 서비스, 둘 중에 하나만 골라 YES or YES!

        by 한예진 | 삼육대 | 인공지능 | 스픽 2025. 5. 3.
        본 커리큘럼은, 팔랑크스 클럽을 후원하는 실무자 후원회에서 작성/소유하고 있는 사유물로서,
        정식으로 팔랑크스 클럽(동아리)의 절차에 따라, 시즌을 등록한 크루 외에는 제공, 안내되지 않습니다.

        허가되지 않는 배포/재가공/캡처 등이 이루어질 시 관련 법령에 따라
        손해배상 및 저작권 침해 소송을 제기할 수 있으니, 각별히 유의 바랍니다.
        (본 사항은 법령 자문에 따라 '모두' 가 볼 수 있는 명시적 근거를 설립하는 과정임을 재명기합니다.)

        [실무 기획] 디테일의 확충 : 이 기획은 어떻게 현실화 되는가?

        유닛 코드 : PXE-103, 필수형


         

        안녕하세요 서비스팀 한예진입니다 :)

         

        휴식주차를 거치고 오랜만에 찾는 팔랑크스여서 그런지 

        제 마음도 요즘 날씨처럼 싱그러운데요. ㅎㅎ

         

        이번 기획안에서는 여기어때 AI기반 비교분석 시스템 디테일의 확충 2탄으로 돌아왔습니다!

        1탄에서는 TB 02.00[ 서비스 구성 ]에 속한 UB만 집중적으로 ✨토워딩 했다면,

         

        2탄에서는 인공지능 전공자답게 TB 02.00[ 운영 전략 ]까지 토워딩한 후에 지난 피드백 중 공통 사항인 서비스 구성의 전반적인 발동 흐름을 담으려고 합니다!

         

        그럼 더 편한 이해를 돕기 위해 이전 기획안을 첨부하겠습니다

        아직 보지 못한 분들은 디테일의 분석 1탄까지만이라도 같이 참고 부탁드립니다 :)

         


         

        더보기

         

        그럼 이제 본격적으로 디테일의 확충 2탄을 시작하겠습니다!


        STEP 01 .   내 기획 내용을 디테일하게 설정하자 ! : 블록트리 세부 '전술' 채우기 (Towarding)

         

         

        이번 기획안에서 다룰 MAIN TB TB 01.00 운영 전략입니다!

        해당 TB에는 여기어때 니즈의 파악에서 가장 중점적으로 다뤘던 부분이 담겨있는데요.

        현재 여기어때가 집중하고 있는 아웃바운드 서비스와 함께 

        O2O 서비스의 핵심전략이 되는 인공지능 및 데이터셋이 각각 UB로 자리하고 있습니다.

         

        다만, 비교분석 서비스의 전체 TB 중 가장 중심이 되는 것은 TB 02.00 서비스 구성이기에

        도표에서는 MAIN' TB로 명칭했습니다.


        📍 [운영 전략]

        (MAIN' TB 인 만큼 전체 기획안에서 필요한 UB인 UB 02.00 AI 및 데이터셋에 관한 토워딩을 간단히 3가지로 진행하겠습니다!!)

        -전반적인 기술 설계에 관련한 토워딩입니다 참고부탁드립니다 :)

         

        UB 01.02 AI 및 데이터셋

         

        1️⃣ 필요한 인공지능 기술

         

        1. 정보 추출 (Information Extraction)

        자연어 처리(NLP):
        숙소 설명, 리뷰, 편의시설 등 비정형 텍스트에서 핵심 속성(가격, 위치, 편의시설 등)을 자동으로 추출하는 기술입니다.

        이 때 사용되는 주요 기술에는 NER(개체명 인식)관계 추출키워드 요약 등이 있습니다. 

         

        2. 비교 도표 생성

        - 데이터 표준화 및 정규화:

        서로 다른 면적 단위나 규격과 관련된 숙소 정보를 일관된 형식으로 가공합니다.

         

        - 추천 알고리즘:

        담은 상품을 기반으로 유사하거나 더 나은 숙소를 제안해줍니다.

         

        3. 인터페이스 & UX

        - 실시간 대시보드:

        사용자가 담은 숙소를 도표로 한눈에 비교할 수 있도록 시각화하여 편리한 UX를 제공합니다.


        2️⃣필요한 데이터셋과 확보 방법

         

        1. 필요한 데이터셋

        필요한 데이터셋으로는 위치, 가격, 평점, 객실 유형, 편의시설 등의 숙소 메타데이터,

        텍스트 기반 비정형 데이터인 숙소 설명 및 리뷰,

        Agoda, Booking.com 등 주요 경쟁사 데이터 구조 참고용 경쟁사 벤치마크 가 있습니다.

         

        2. 데이터셋 확보 방법

        필요한 데이터셋은  API 연동이 가장 크게 작용하는데요.

        Booking.com, Agoda 등 공식 API 활용 또는 여기어때 자체 API를 연동하여 데이터셋을 확보합니다.

         

        이외에도, 크롤링(데이터가 부족할 경우 보완하는 용도로 선택 사항입니다), 

        또는 숙박 업체나 플랫폼과의 데이터 제휴로 이벤트 상품 발생 시에 활용 가능한 파트너 계약 을 활용합니다!


        3️⃣ 구현 비용과 기간

        기획 & 설계 500만 ~ 1000만 원 1개월
        데이터 확보 (API/크롤링) 1000만 ~ 3000만 원 2개월
        AI 모델 개발 (정보 추출) 3000만 ~ 7000만 원 3~4개월
        도표/UX 개발 (프론트+백엔드) 2000만 ~ 5000만 원 2개월
        테스트 & 튜닝 1000만 ~ 3000만 원 1개월
        총합 (대략) 약 7500만 ~ 1억8000만 원 총 6~9개월
         
        항목포함 내용비용 책정 기준 : 한국 내 일반적인 AI/웹 개발 프로젝트 기준

         

        👨‍💻 인건비 AI 개발자, 백엔드/프론트엔드 개발자, 기획자 평균 월 인건비 약 600~1000만 원 기준
        📊 데이터 확보 API 사용료, 크롤링 인프라, 법률 검토 비용 데이터가 많을수록 초기 비용 상승
        ☁️ 인프라 (클라우드) AWS/GCP 서버, DB 운영 비용 월평균 100~300만 원 (규모에 따라 변동)
        🧪 테스트/QA 테스터 인건비, 피드백 수렴 전체 개발비의 약 10~20% 정도
        🔧 유지보수 (후속 단계) 버그 수정, 기능 개선 초기 개발비의 약 15~25%로 잡음
        ➡️ 파일럿 단계로 구현할 경우에는 기능을 최소화하기 때문에 상대적으로 저렴합니다. 
        데이터 확보에 대한 비용도 절감이 가능하므로, 아웃바운드 사업인 해외여행 상품을 초기 목표로 진행합니다.
        다만, AI 적용(특히 정보 추출 자동화)은 숙련된 개발자가 필요해서 비용이 올라갑니다.

         


         

         

        STEP 02.내 기획 내용 중 무엇이 '더' 중요한가? : 블록트리 우선순위 정하기 (Prioritizing)

        블록트리에서의 우선순위를 정하겠습니다.

         

         

        본 기획안의 고객인 '여기어때'에게는 

        '아웃바운드 서비스(01.01)-AI 기반 상품 비교 차트(02.01)-커뮤니티 제공(03.02)' 

        순으로 우선순위를 정합니다.

        우선, 여기어때는 국내 O2O 플랫폼이므로 한국인 유저의 사용률을 가장 많이 차지하고 있습니다. 
        여기어때의 시장 확보를 위해서는 국외 사용자를 이끌어내야 하고, 현재 해외여행 플랫폼과 대비해 경쟁력을 갖추기 위해서는 아웃바운드  서비스에 주목해야 합니다. 실제로 여기어때는 여행사 인수를 통해 이를 실현하고 있기도 합니다. 따라서 해당 사업을 기반으로 AI 기반 상품 비교 차트를 통한 차별화와 고민 공유 커뮤니티와 같은 커뮤니티를 제공하는 것이 최우선이 되는 블록입니다. 

         

         

        실제 진행용으로는, 

        'AI 및 데이터셋(01.02)-AI 기반 상품 비교 차트(02.01)-커뮤니티 제공(03.02)' 

        순으로 우선순위를 매깁니다.

        결국 메인 서비스인 AI 기반 상품 비교 차트를 개발하기 위해서는 비용적 측면과 기획 측면 모두 AI 및 데이터셋이 활성화 되어야 하고, 
        여행 서비스 플랫폼 중 커뮤니티가 없다는 점은 다른 경쟁사 대비 차별점이 현저히 떨어진다고 판단되므로,
        위와 같은 순서로 우선순위를 책정하였습니다. 

         


        STEP 03 .  내 기획 내용은 이렇게 완성된다! : 블록트리 완료(Conclusion)

        🟠 "내 기획은 무엇을 다루며, 무엇을 달성한다."

         

        본 기획은 (해외)숙소 선택의 어려움을 줄이고, 사용자 맞춤형 정보 제공을 통해 효율적인 예약 결정을 돕는 것을 목표로 합니다. 또한, AI 기술을 통해 기존 예약 시스템의 검색-선택-결정 과정을 혁신적으로 간소화하고자 합니다. 

         

        이때, AI 기반 비교분석 서비스를 파일럿 단계로 설정할 경우 목표가 약간은 조정되는데요.

         

        파일럿 단계란 쉽게 말하면 해당 서비스를 소규모로 시험해보는 단계를 뜻합니다. 즉, 아이디어나 서비스가 완전히 대규모로 출시되기 전에, 작은 규모로 기능을 구현해 실험해보는 단계로 시장 반응, 기술적 문제, 사용자 피드백 등을 점검하는 시기입니다.

         

        여기서는 기능을 최소화하고 실사용자의 피드백을 바탕으로 조정하는 것이 핵심입니다.


        따라서 파일럿 단계에서의 AI 비교 분석 서비스는  다음 3가지를 달성하는 것을 목표로 합니다.

        초기 데이터 확보가 쉽고, 수요 검증이 빠른 일본, 태국, 베트남 등 인기 여행지 위주의 해외 숙소로 한정하여

        최소화된 기능(가격, 위치, 평점, 편의시설 등)을 제공하고,

         

        초기 사용자 그룹을 통해 기능과 UX에 대한 피드백을 받고 이를 바탕으로 개선하는 사용자 피드백 확보, 

         

        해외 숙소에 대한 수요와 사용자의 실제 행동을 확인할 수 있는 시장 반응 검증을 달성하는 것이 소기의 목표입니다.

         

        이런 단계를 거칠 경우, 총 예상 기간 6개월, 초기 비용 약 5000만 ~ 8000만 원 (AI 모델 개발, 데이터 확보, 기본 UI 개발 포함)으로  베타 테스트가 가능할 것이라고 예상됩니다. 


         

        🟠“내 기획은 어떤 것을 지향하며, 이 부분에서 포인트(경쟁력)이 있다”

         

         

        본 기획은 기존 여행 플랫폼들이 제공하는 AI 기반의 추천형 숙소 서비스에서 한 걸음 더 나아가, 

        사용자가 주체적으로 숙소를 비교·선택할 수 있는 환경을 만드는 것을 지향합니다.

         

        현재 대부분의 플랫폼은 AI가 추천을 주도하는 방식을 채택하고 있지만, 

        이는 종종 사용자에게 광고성으로 인식되며 신뢰를 저하시킬 우려가 있습니다.

         

        따라서 다음과 같은 흐름으로 사용자에게 주체적 선택 기회를 편리하게 제공하려고 하는데요!

         

         

         

        먼저 해외 숙소를 선택한 뒤에 모든 객실 보기 버튼을 누르면,

        원하는 객실 예약하기 버튼 옆에 비교하기 버튼을 찾을 수 있습니다.

        해당 버튼을 누르면 자동으로 해당 객실이 비교함에 담기는데요!

         

         

        비교함 바로가기 버튼 대신에

        하단 슬라이드를 위로 올릴 경우 도표 형태가 아닌,

        각 객실의 세부정보가 나와있는 상세 페이지를 확인할 수 있으며 

        해당 페이지에서도 바로 예약이 가능합니다.

         

        가장 마지막 페이지를 넘기면 

        AI가 사용자가 비교함에 담은 상품과 유사한 숙소를 맞춤 추천해주며,

        비교함에서 상세보기 버튼을 누르면 비교함 페이지로 이동합니다.

         

         

        해당 UI가 대망의 비교함 페이지인데요..

        지난 3주동안 머리를 싸매고 고민해봤지만 최적의 도표 형식을 구상하지 못했습니다..

        우선 해당 UI에서는 굵은 글씨인 평점, 가격, 객실 및 옵션정보를 기본으로 제공하고,

        비교 옵션 추가를 통해 무료 픽업, 조식, 와이파이 등 세부 정보를 제공하려고 했는데요!

        제안의 타진 전까지 최대한 수정해보려고 합니다.. (좋은 아이디어가 있다면 공유부탁드려요 ㅠㅠ)

         

        아무쪼록 제 기획의 포인트이자 차별점은 다음과 같습니다.

         

        우선, 사용자 주도형 비교 서비스를 통해, 사용자가 스스로 관심 있는 숙소를 직접 "비교함"에 담고, 자신이 중요하게 생각하는 조건(가격, 위치, 평점, 편의시설 등)을 중심으로 숙소를 비교할 수 있도록 합니다.

         

        다음으로, AI의 도구화입니다. AI는 사용자의 선택을 보조하는 역할에 집중합니다. 예를 들어, 담긴 숙소들의 정보를 표준화하고 도표로 시각화하여 비교를 쉽게 해주며, 필요한 경우에만 최소한의 추천을 제공합니다. 이는 AI가 판단의 주체가 아니라 정보를 해석하고 가공하는 도구로서 기능하게 만듭니다.

         

        또한, 커뮤니티 연계를 통해, 사용자들이 숙소 선택뿐만 아니라 여행 준비 과정에서의 고민, 팁, 후기 등을 자유롭게 공유할 수 있는 커뮤니티 공간을 제공합니다. 이를 통해 여행의 전반적인 고민을 나누고, 실제 사용자들의 경험을 기반으로 한 신뢰성 높은 정보를 교류할 수 있습니다.

         

        끝으로, 신뢰도를 제고하여, 사용자의 주체적 선택 과정을 강화함으로써 플랫폼이 제공하는 정보의 객관성과 투명성을 강조합니다. 이를 통해 단순히 ‘추천만 하는 서비스’에서 벗어나 신뢰할 수 있는 비교 기반 플랫폼으로 자리매김하고자 합니다.

         


         

        🟠 "내 기획은 어떤 효과를 불러오고 어떤 결과를 가져온다."

         

        비교분석 서비스를 통해 사용자는 정보 탐색과 선택의 복잡도를 줄이고, 보다 객관적이고 신뢰도 높은 숙소 결정을 내릴 수 있습니다. 

         

        커뮤니티 기능은 사용자 참여를 유도하고,  리뷰 신뢰도를 높이는 방향으로 리뷰 문화 자체를 개선할 수 있는 가능성을 내포합니다.

         

        따라서, 브랜드 측면에서는 사용자 간 연결 AI 중심 비교 경험을 통해 ‘스마트한 여행 파트너’로서의 이미지를 강화할 수 있으며, 궁극적으로 이 서비스는 단순한 예약 플랫폼을 넘어, 사용자 맞춤형 여행 설계의 중심으로 자리매김하게 됩니다.

         

        +) UB 02.02 고민 공유 커뮤니티에 대한 부분은 시간 관계상 UI 구성은 하지 못했습니다. 

        +) 이번 기획안의 로드맵은 UB 02.02 고민 공유 커뮤니티를 제외한 UB 02.01 AI 기반 상품 비교차트에만 한정되어있습니다.


         기획자로서, 본 기획은 여기어때의 AI 비교분석 서비스와 커뮤니티 제공에 대한 발동 흐름과 핵심 기술에 대한 세부 전략까지 다룬 서비스 기획이라고 평가한다.

         

         

        여기어때 서비스, 둘 중에 하나만 골라 YES or YES!_끝.

         




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