일본산업뉴스요약

기계학습으로 만족도 향상
에어비앤비, 숙박 요금 및 적절한 검색에 활용

자사 제품 및 서비스 질 향상을 위해 기계학습 기술을 활용하는 기업들이 늘고 있다. 세계 최대 민박 중개 서비스업체인 미국 에어비앤비(Airbnb)도 그 중 하나이다. 엔지니어부문을 총괄하는 커티스 상급 부사장에게 에어비앤비의 기계학습 활용에 대해 물었다.

Q. 에어비앤비에서는 기계학습 기술을 어떻게 활용하고 있나요?
A. “당사는 과거 수년 간 수집한 데이터를 서비스 질 향상에 활용하기 위해 많은 투자를 진행해왔다. 그 중심이 된 것이 기계학습 기술이다. 현재 제공되고 있는 서비스의 다양한 부분에서 기계학습이 활용되고 있다. 그 중에서도 가장 많이 활용되고 있는 것이 각 이용자에게 맞는 검색 결과 디스플레이와 각 숙박 공간에 대한 최적의 가격을 조언해주는 ‘스마트 프라이싱(Smart Pricing)’이라는 2가지 기능이다. 이 2가지 기능은 사업 성장에 크게 기여할 것이다”

Q. 기계학습 기술의 활용으로 검색 결과 디스플레이는 어떻게 달라졌나요?
A. “이용자가 숙소를 찾을 때 숙소에 대한 다양한 정보를 클릭하거나 사진을 보는 등의 모든 열람 행위가 시그널이 되어 다음에는 숙소 디스플레이가 그 사람에 따라 실시간으로 달라진다. 열람 중에 이용자가 어떤 숙소에 흥미를 가지고 있는지를 파악해 최적이라고 생각되는 곳을 추천. 이용자의 취향에 관한 정보를 축적해 이후 검색에도 활용할 수 있다”

Q. 스마트 프라이싱 기능의 특징은 무엇인가요?
A. “어느 숙소에 대해 어떤 날 어떤 요금으로 하면 얼마만큼의 확률로 예약이 들어올지를 산출할 수 있는 기계학습 예측 알고리즘을 구축했다. 12개월 간 매일 그날의 최적의 숙박 요금을 제안해준다”
“지역별로 어느 시기에 어느 정도의 수요가 있었는지 등에 대한 과거 데이터와 침실 수, 화장실 수 등 그 숙소의 특징을 포함, 100개 이상의 요소가 예측 계산에 이용된다. 물론 호스트(숙소를 빌려주는 사람)는 스스로 숙박요금을 정할 수 있지만, 예측 정보를 참고한다면 숙박 예약 확률을 높일 수 있다.”

Q. 앞으로 서비스의 어떤 분야에 기계학습 기술을 활용해나갈 것인가요?
A. “현재는 ‘기계학습 인프라’를 구축하는데 주력하고 있다. 인프라가 구축되면 간단히 서비스의 모든 측면에 기계학습 기술을 도입할 수 있게 될 것이다”
“앞으로의 구상으로는 대화 방식의 인터페이스에 주목하고 있다. 이것은 당사의 사업과도 관련성이 깊다. 전세계를 여행하면서 어떤 문제에 직면했을 때 간단히 대화로 문제를 해결할 수 있다면 이용자의 만족도 향상으로 이어질 수 있을 것이다”

▶ 기자의 눈
기계학습 활용으로 실제 고객의 만족도는 향상되었을까? 에어비앤비가 기술을 도입한 이후, 컨버젼(Conversion, 광고를 방문한 이용자가 실제로 숙소를 예약한 비율) 이 상승. 이용자의 숙박 후 평가에서도 좋은 평가 확률이 높아지는 등, 다수의 지표가 만족도 향상을 나타내고 있다고 커티스 상급 부사장은 설명한다. “이용자를 숙소 예약으로 이끄는 것만이 아닌, 보다 나은 서비스를 경험을 할 수 있도록 해준다”라고 한다.

일반인이 숙박 서비스업자가 되는 에어비앤비에게 스마트 프라이싱와 같은 숙박 요금 예측 툴은 꼭 필요하다. 장소와 계절, 특별 이벤트 유무 등으로 달라지는 숙박료를 적절하게 설정하는 것은 쉽지 않기 때문이다. 적정 요금을 제안해줌으로써 호스트 측의 수익성도 높아져 모티베이션 향상으로도 이어지고 있다고 한다.

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