펀웨어 Emerging Growth Conference 97

안녕하세요, 애나. 소개해 주셔서 감사합니다. 좋습니다. 바로 시작하겠습니다. 오늘 어떤 내용을 발표할지 간략히 말씀드리겠습니다. 저희가 ‘푼웨어 2.0’이라고 부르는 내용입니다. 이는 현재 시장에서 저희가 앞으로도 좋은 성과를 낼 수 있다고 믿는 방향으로 사업과 기술을 재정비하는 것입니다. 일반적인 미래예측진술입니다. 여러분께서 저보다 더 잘 알고 계실 겁니다. 저희 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. 이번 투자자 프레젠테이션도 투자자 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다. 푼웨어 2.0과 현재 진행 중인 전환에 대해 조금 말씀드리겠습니다. 과거 푼웨어는 특정 기능을 추가한 모바일 앱을 구축했습니다. 길 찾기 기능이나 콘텐츠 메시징 기능 등이 포함될 수 있었고, 이것이 사업의 핵심이었습니다.

저희가 확인한 것은 ‘푼웨어 2.0’이라고 부르는 것에 대한 관심이 상당히 크다는 점입니다. 푼웨어 2.0은 게스트 인텔리전스 플랫폼의 시작입니다. 이 플랫폼에서는 이러한 구성 요소가 모두 모듈형으로 제공됩니다. 플랫폼 구독은 하나입니다. 그 중심에는 인공지능이 있습니다. 자세히 설명드리겠지만, 저희에게는 고객과 소통하고, 환자와 소통하며, 이들의 필요에 대해 이야기를 나누고, 이들을 위한 일정 계획을 세우고, 추천을 제공하고, 필요를 미리 예측하는 구성 요소가 있습니다. 이를 활용해 전반적으로 더 나은 경험을 만들고, 데이터를 보완하며, 중심에 구축한 인공지능을 학습시키고, 환자와 고객, 운영자 모두의 경험을 개선하는 동시에 전반적인 매출도 늘릴 수 있습니다.

숙박 시설을 이용하거나 예약을 해보신 분이라면 아마 익숙하실 문제입니다. 예를 들어 오늘날 숙박 경험을 예약할 때, 사실상 본인이 직접 여행사 역할을 하고 있습니다. 여행 계획을 세우기까지 250개 이상의 웹페이지를 살펴본다는 데이터도 있습니다. 그렇게 여행을 떠난 뒤에는 어떤 일이 벌어질까요? 때로는 숙박 시설 측에서 고객을 알아보지 못합니다. 고객의 선호 사항을 항상 파악하고 있는 것도 아닙니다. 화창한 날을 기대하고 휴가를 계획했는데 비가 온다면 어떻게 하시겠습니까? 이런 모든 일이 여행 경험을 방해할 수 있습니다. 저희는 고객의 위치 정보나 숙박 시설의 데이터 시스템에서 실시간으로 확인되는 고객의 활동을 통해 고객이 현재 어떤 상황에 있는지 파악하고 이를 연결합니다.

고객의 선호 사항을 파악하고, 실시간으로 여정을 예측하고 조정합니다. 저희가 하는 일은 10년 또는 15년 전에 시작된 개념과도 관련이 있습니다. 고객 서비스는 사후 대응적이고, 고객 성공은 선제적이라는 개념입니다. 선제적인 고객 성공이란 무엇일까요? 소프트웨어 분야에서는 고객이 제품을 더 많이 활용할수록 경험이 향상되고 제품에 대한 충성도가 높아지며, 상위 제품으로의 업셀링 기회도 커진다는 의미입니다. 저희는 이러한 개념을 고객 경험에 적용하고 있습니다. 고객이 숙박 시설에서 수영장이나 스파, 체육관을 이용하고 골프를 치는 등 더 많은 활동을 할수록 해당 숙박 시설이 고객 지출에서 차지하는 비중도 커집니다.

숙박 시설은 고객을 더 많이 파악하게 되고, 이는 고객에게 제공하는 서비스를 지속적으로 개선하고, 저희가 확보하는 고객 지출 비중을 높이며, 해당 숙박 시설이 고객에 대해 아는 정보를 늘리는 선순환으로 이어집니다. 이는 매출 창출에만 관한 것이 아닙니다. 다시 말씀드리지만, 고객 인텔리전스 플랫폼이 이 모든 것의 중심에 있습니다. 운영자가 무엇이 효과를 내는지 파악하도록 돕는 일도 중요합니다. 고객 인텔리전스를 설명하는 저희의 순환 구조를 살펴보시면, 일반적으로 잘 보이지 않는 구성 요소인 ‘디스커버’ 섹션이 있습니다. 저희 기술과 고객과의 상호작용에서 핵심은 고객이 무엇을 좋아하고 무엇을 필요로 하는지 파악하고, 이를 미리 예상해 고객이 필요한 것을 발견하도록 돕고 소통하는 것입니다. 이 모든 과정은 거래가 이루어지기 전에 진행됩니다.

경쟁사들을 살펴보면, 호스피탈리티 업계의 많은 인공지능은 사실상 거래 경험을 포장하는 데 그칩니다. 저희는 고객에게 더 나은 경험을 제공하고 직원들의 부담을 덜어주기 위해 고객의 생각을 깊이 이해하려고 합니다. 리조트에 투숙 중인데 내일 비가 온다고 가정해 보겠습니다. 500명이 아래층에 모여 무엇을 할지 고민하고 있는 상황입니다. 저희는 이런 혼란을 말끔히 정리합니다. 쉽게 응대할 수 있도록 합니다. 주로 고객과 직접 소통하며 이를 수행합니다. 고객은 실시간으로 자신에게 도움이 되는 경험을 하게 됩니다. 숙박시설은 양측 모두 최소한의 노력만으로 고객을 훨씬 더 잘 이해하고, 고객의 필요를 미리 예상해 이를 충족할 수 있습니다. 저희 기술을 이용해 숙박시설을 둘러보는 동안 실제로 어떤 경험을 하게 되는지 보여드리는 것이 중요합니다.

예약 정보, 일정 계획 도구, 그리고 저희가 상품 카탈로그 또는 숙박시설 카탈로그라고 부르는 정보 등을 입력받습니다. 골프장이 있나요? 스파가 있나요? 수영장은 몇 개 있나요? 레스토랑은 몇 곳인가요? 이 숙박시설을 특별하게 만드는 요소는 무엇인가요? 리조트라면 다양한 선택지가 특별한 요소일 수 있습니다. 도심의 고층 호텔이라면 역사나 투어, 또는 해당 숙박시설과 관련된 다른 요소들이 그곳만의 특별함을 만들어낼 수 있습니다. 이미 파악하고 있는 고객의 선호 사항이나 로열티 프로그램 정보 등도 입력받습니다. 고객이 숙박시설을 이용하는 동안에는 판매 시점 정보 데이터를 살펴봅니다. 고객은 무엇을 구매하나요? 어떤 제안에 반응해 구매로 이어지나요? 캠페인에 대한 반응은 어떠한가요?

예를 들어, 인텔리전스 엔진이 추천해야 할 내용을 제안한다고 가정해 보겠습니다. “고객님께서 오늘 점심 예약을 하지 않으신 것을 확인했습니다. 레스토랑 예약이 빠르게 차고 있는데, 예약을 도와드릴까요?”와 같은 제안입니다. 저희는 이 모든 정보를 살펴보고 고객에게 무엇이 필요한지 파악합니다. 고객은 또 어떤 방식으로 저희와 소통하고 있나요? 고객이 “골프를 치려면 언제 예약하는 게 가장 좋나요?” 또는 “마사지가 필요해요”라고 물을 수 있는 인공지능 컨시어지가 있습니다. 저희는 이러한 정보를 모두 수집하고 이를 바탕으로 학습합니다. 또한 다른 고객들이 저희 시스템과 상호작용하는 방식과 비교해 분석함으로써 학습하고 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 그다음은 제3자 예약 데이터입니다. 비가 오는 경우를 예로 들었습니다. 내일 비가 오면 어떻게 될까요? 저희는 그 사실을 어떻게 알 수 있을까요?

저희가 연동해 정보를 받는 제3자 시스템에서 비가 올 것이라고 알려줍니다. 숙박시설이 보유한 제3자 데이터 보강 정보가 있을 수도 있습니다. 데이터를 가져오는 시스템 통합업체가 있을 수도 있습니다. 저희는 이 모든 정보를 수집합니다. 이 정보를 종합해 지능형 고객 프로필을 구축하고, 이를 활용해 고객 경험을 향상합니다. 저희는 모바일 분야에서 출발했으며, 서두에서 말씀드린 바 있습니다. 이는 여러 숙박시설에서 저희 앱이나 해당 숙박시설의 앱, 웹사이트를 통해 고객과 소통할 수 있다는 뜻입니다. 알림을 보내고 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 물론 추천 엔진도 갖추고 있습니다. 디지털 사이니지와 같은 시스템과의 통합도 추진하고 있습니다. 고객으로부터 수집한 데이터를 예약 정보와 고객관계관리 시스템에 반영해 정보를 보강할 수 있습니다.

고객뿐만 아니라 숙박시설 운영자와 현장 직원에게도 알림을 보낼 수 있습니다. 또한 고객관계관리 시스템과 비즈니스 인텔리전스 시스템에도 연동합니다. 다시 말씀드리지만, 해당 데이터를 다시 보강해 반영하면 재예약 캠페인을 훨씬 더 매끄럽고 개인화된 방식으로 진행하는 데 도움이 되는 데이터를 확보할 수 있습니다. 일부 오케스트레이션을 지원할 수 있으며, 외부로 전송할 수 있는 데이터 피드도 보유하고 있습니다. 내부 시스템이든 외부 시스템이든, 이 모든 것을 연동해 숙박시설의 성과를 실질적으로 개선할 수 있습니다. 이미 검증된 에이전트형 계층도 있습니다. 상용 서비스를 시작했으며, 그전에는 베타 서비스를 운영했습니다. 객실이 거의 4,000개에 달하는 가장 큰 숙박시설에 AI 컨시어지를 도입했습니다. 레스토랑이 30곳, 수영장이 11개인 매우 큰 숙박시설이라고 보시면 됩니다. 그곳에서 놀라운 도입률을 확인했습니다.

앱을 사용하는 고객의 70%가 AI 컨시어지와 상호작용하는 것을 확인했습니다. 이용 건수는 저희가 예상했던 수준을 40% 웃돌았습니다. 이러한 요소들은 저희가 발전된 기능을 출시하면서 사업을 성장시키는 데 도움이 되고 있습니다. 현재 고객 유지율은 약 95%입니다. 고객을 계속 유지하면서 고객에게 이러한 추가 가치를 제공하고 있으며, 앞으로도 이를 이어갈 것입니다. 물론 저희는 길찾기 분야에 장기적으로 투자해 왔으며, 이 분야는 저희를 대표하는 영역입니다. 길찾기는 기본적으로 도보 경로 안내라고 생각하시면 됩니다. 하지만 실외에서만 이용하거나 GPS에만 의존하는 것은 아닙니다. 또한 과거부터 사물인터넷, 특히 비콘을 활용해 사람들이 물리적 공간에서 어떻게 이동하는지 파악하고 식별해 왔습니다. 이는 매우 차별화된 데이터 세트입니다. 데이터가 실시간으로 제공됩니다. 예를 들어, 목적지까지 어떻게 가야 하나요?

햄버거가 먹고 싶은데, 가장 가까운 레스토랑은 어디인가요? 돌고래와 함께 수영하는 프로그램에 늦고 있어요. 거기까지 어떻게 가나요? 이러한 모든 정보는 고객의 관심사뿐 아니라 호텔 내에서 실제로 어디에 있는지에 대해서도 알려줍니다. 스파 앞을 자주 지나가나요? 수영장에 자주 가나요? 저희는 이 기반을 계속 발전시켜 나가고 있습니다. 길 안내 기능이나 비콘이 없는 고객과 호텔의 경우에도 객실 키를 사용해 객실에 출입했는지와 같은 다른 데이터 지점을 활용할 수 있습니다. 호텔의 와이파이에 접속해 있나요? 고객이 호텔에 머물고 있으며 추천을 받기에 적절한 시점이라는 점을 파악하기 위해서입니다. 예를 들어 제가 말씀드린 것처럼, “점심 예약이 없으시네요.”와 같은 선제적인 메시지를 보낼 수 있습니다. “저녁 예약도 없으시네요.”라고 말할 수 있습니다. “예약을 도와드릴까요?” 저희가 협력하는 호텔 중 한 곳이 있습니다.

와일레아에 있는 매우 크고 잘 알려진 호텔입니다. 고객이 호텔 내에서 길을 찾도록 돕는 앱의 도입률이 70%에 달했습니다.