FTN 팀의 고객 맞춤형 숙소 상세정보 생성

여행을 계획할 때 가장 어려운 부분 중 하나는 우리 가족에게 딱 맞는 숙소를 찾는 것이에요. 특히 아이와 함께 하는 해외여행이라면 더욱 그렇죠. 키즈클럽은 있는지, 수영장 수심은 어느 정도인지, 아침식사는 아이들 입맛에 맞는지… 이런 정보들을 찾기란 쉽지 않아요.

FTN 팀 백승빈님도 바로 이 문제를 해결하려고 했어요. 처음 목표는 단순했습니다.

“아이를 동반하는 동남아 숙소를 구매하려는 여행자에 집중하자”

하지만 고객 피드백을 분석해보니 현실은 녹록지 않았어요.

“고객 입장에서는 우리 가족이 가고 싶은 숙소를 찾는 데 쉽게 찾기 어렵고, 가족 조건에 맞는 숙소의 정보를 상세하게 알려주지 않기 때문에 가고 싶은 숙소를 찾기 힘들다는 내용이 많았습니다.”

그 과정에서, 고객 각각의 취향과 필요에 맞춘 숙소 추천이 필요하다는 점에 주목하게 되었고, 이에 따라 숙소 상세 정보를 고객 맞춤형으로 제공하자는 아이디어가 시작되었습니다.

수작업의 한계

문제를 해결하기 위해 팀은 우선 22개 나트랑 숙소를 대상으로 상세한 가족 친화 정보를 직접 조사해서 콘텐츠를 만들었어요. 팀원이 하나하나 네이버 블로그와 후기를 찾아가며 수심은 몇 센티인지, 운영시간은 언제인지 꼼꼼히 조사했죠.

결과는 놀라웠어요. A/B 테스트에서 이전 대비 50% 이상 전환율이 향상된 거예요!

“저희도 이게 진짜 맞는 건가 라는 생각이 들 정도로 엄청난 효과를 보였어요.”

하지만 여기서 현실의 벽에 부딪혔습니다. 확장하려고 보니 마이리얼트립에 130여만 개의 숙소가 있었어요.

“22개의 숙소 조사하는 데만도 한 개의 숙소를 조사하는데 열시간 정도 걸렸어요. 130만 개의 숙소가 있는데, 단순히 계산해도 1,300만 시간이 필요하다는 정말 암울한 계산이 되었거든요.”

마치 손으로 바다를 퍼내려는 것과 같은 상황이었죠. 이때부터 AI를 진지하게 고려하기 시작했어요.

AI마다 다른 특성, 협력이 답이다

처음에는 당연히 ChatGPT부터 시도해봤어요(2025년 4월 기준). 나트랑 숙소 정보를 주고 아이와 함께 가기 좋은 이유를 물어봤더니 꽤 그럴듯하지만 근거를 제공하지 않고, 근거가 미약하거나 너무 일반적인 답변만을 줘서, 상품상세에 활용하기에는 어려웠습니다.

“ChatGPT한테 나트랑 숙소를 알려주면서 아이와 함께 가기 좋은 이유를 질문했더니 답변을 잘 주더라고요. 근데 이게 사실이냐고 물어보니까 신뢰성이 낮은 답변을 제공했어요.”

그래서 다른 AI들도 테스트해보기 시작했어요. Perplexity를 써보니 ChatGPT보다 훨씬 근거 기반의 결과를 보여주더라고요.

“AI마다 다른 특성을 갖고 있는데, Perplexity는 실시간 정보로 명확한 출처를 가지고 정확한 걸 제공하고, Claude는 논리적으로 사고해서 답변을 주더라고요.”

이때 떠오른 아이디어가 바로 팀워크였어요. 각자 다른 전문성을 가진 직원들이 협력해서 더 나은 결과물을 만들어내는 것처럼, AI들도 협력시켜보자는 거였죠.

“단일 AI보다는 여러 AI를 협력시키면 좋은 결과를 얻을 수 있다는 논문이 많이 있더라고요. AI마다 특성이 있으니 이런 강점을 협력시켜보자고 생각을 바꿨습니다.”

4단계 멀티 에이전트 시스템 설계

그렇게 탄생한 것이 4단계 AI 협력 시스템이에요. 마치 오케스트라처럼 각 AI가 자신의 전문 분야에서 최고의 연주를 하도록 설계했죠.

1단계: Perplexity가 출처 기반으로 “이 호텔에는 수영장이 있고, 키즈클럽이 있어요”라고 기초 정보를 수집해요.

2단계: Claude가 이 정보들 중에서 정말로 아이와 함께 가는 것과 연관이 있는지 검증하고 불필요한 내용을 제거해요.

3단계: 다시 Perplexity를 통해 각 시설의 상세 정보(운영시간, 나이 제한, 시설 규모 등)를 추가로 조사해요.

4단계: 마지막으로 Claude가 딱딱한 정보를 블로그나 후기 같은 친근한 말투로 재가공해요.

2개월 내 28,000개 콘텐츠 생성의 성과

시스템을 구축하고 돌려본 결과는 정말 놀라웠어요. 수작업으로 엄청난 시간이 걸렸을 작업을 2개월 만에 해낸 거죠.

“AI로 만들어 놓고 돌리니 두 달 동안 약 28,000개 정도의 콘텐츠를 만들 수 있었습니다.”

더 중요한 건 품질이었어요. AI가 생성한 콘텐츠도 초기 수작업 콘텐츠와 비슷한 수준의 성과를 보여줬거든요.

“실제 사용자가 블로그나 후기를 참고하는 것처럼 정확한 정보를 제공할 수 있게 되었습니다.”

예를 들어, “미아리조트 나트랑은 키즈클럽이 있고 여기에 나이는 몇 세 대상으로 하고 몇 시부터 하고 또 그거에 대한 스케줄은 어떻고” 같은 구체적이고 유용한 정보를 자동으로 생성할 수 있게 된 거예요.

앞으로의 확장 계획

현재는 ‘아이와 함께’ 여행에 집중하고 있지만, 곧 ‘혼자 하는 여행’, ‘연인과 함께’, ‘친구와 함께’, ‘부모님과 함께’ 등 다양한 여행 스타일로 확장할 예정이에요.

또한 텍스트뿐만 아니라 이미지까지 AI로 매핑하는 작업도 진행 중이예요. 더욱 풍부하고 시각적인 콘텐츠로 사용자 경험을 향상시킬 계획이에요.

이 사례는 AI 도입이 단순히 기술을 사용하는 것이 아니라, 문제를 정확히 파악하고 각 AI의 특성을 이해해서 협력시키는 전략적 사고가 얼마나 중요한지를 보여줘요. 여러분의 조직에서도 비슷한 확장성 문제가 있다면, 이런 멀티 에이전트 접근법을 참고해보시는 건 어떨까요?

앞으로도 더 흥미진진한 AI 활용 사례들을 계속 소개해드릴 예정이니 기대해주세요!