컨텐츠 바로가기

11.30 (토)

[부산창경 BEF 2024] 히어로웍스 “숙박 시설의 업무 자동화에 기여합니다”

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
※부산 창업 생태계 허브 부산창조경제혁신센터는 BEF 액셀러레이팅, BEF 중소기업 ESG 바우처 지원, BEF ESG 소셜벤처 글로벌 진출 지원 프로그램을 운영한다. BEF(Busan ESG Fund, 부산경제활성화지원기금) 프로그램은 중소벤처기업의 ESG 경영 확산 목적으로 공공기관 9곳(기술보증기금·부산도시공사·부산항만공사·주택도시보증공사·한국남부발전·한국예탁결제원·한국자산관리공사·한국주택금융공사·한국해양진흥공사)이 조성한 기금으로 운영된다. 부산창조경제혁신센터 BEF 프로그램이 지원한 유망 ESG 스타트업을 소개한다.

[IT동아 한만혁 기자] 히어로웍스는 숙박 시설의 업무 효율성 및 수익성, 고객 만족도 향상을 위해 인공지능(AI) 기반 업무 자동화 솔루션을 제공하는 스타트업이다. 숙박 시설에 특화된 AI 모델을 자체 개발해 최적화된 서비스를 제공하는 것이 히어로웍스의 차별점이다.

히어로웍스는 현재 숙박 시설의 가격 결정을 돕는 솔루션 ‘데이터메니티(DATAMENITY)’와 숙박 시설 리뷰 관리 솔루션 ‘리비(REVIE)’를 운영하고 있다. 이들 솔루션은 지난 9월 기준 국내외 500여 개 숙박 시설에 적용했다. 일본, 괌, 사이판, 베트남 등에도 솔루션을 제공했다. 히어로웍스는 보다 많은 숙박 시설 업무를 자동화하는 동시에 다양한 영역으로의 확장도 준비하고 있다.

히어로웍스에서 데이터메니티 기획, 신규 서비스 개발 및 운영을 총괄하는 김상수 팀장을 만나 히어로웍스에 대해 이야기를 나눴다.

IT동아

김상수 히어로웍스 팀장 / 출처=IT동아

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


숙박 시설 업무 자동화를 위한 솔루션 개발

IT동아: 안녕하세요, 김상수 팀장님. 우선 팀장님 소개 부탁드립니다.

김상수 팀장: 안녕하세요, 히어로웍스에서 기획·마케팅 팀장을 맡고 있는 김상수입니다. 히어로웍스는 2020년 2월에 설립됐고 저는 같은 해 10월에 합류했습니다. 사업 아이템을 준비하던 초기부터 함께 했죠. 지금은 숙박 시설 수익 관리 솔루션 데이터메니티의 기획, 신규 서비스 개발 및 운영 등을 총괄하고 있습니다.

IT동아: 히어로웍스는 어떤 스타트업인가요?

김상수 팀장: 창업 초기에 다양한 사업 아이템을 검토하다가 숙박 산업의 디지털 전환이 더딘 것을 알게 됐습니다. 당시 코로나19 팬데믹이 시작하는 시기여서 많은 숙박 시설이 어려움을 겪고 있었거든요. 그래서 저희의 개발 역량을 이용해 숙박 시설 업무를 자동화하면 어려움을 덜 수 있을 것이라는 생각에 관련 솔루션을 연구하기 시작했습니다. 그 결과 직원, 고객, 리뷰, 가격 등 숙박 시설을 위한 수익 관리 솔루션을 개발하게 되었습니다.

또한 데이터 취합 및 분석 역량을 기반으로 숙박 산업 관련 다양한 데이터를 한국관광공사, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등 기관이나 기업에 제공하고 있습니다. 이 외에도 데이터 활용이나 AI 분석 등의 업무도 진행합니다. 참고로 히어로웍스는 히어로들이 모여서 일하는 회사라는 의미입니다.

IT동아

숙박 시설 가격 결정을 돕는 데이터메니티 / 출처=히어로웍스

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


숙박 시설 수익 관리 솔루션, 데이터메니티·리비

IT동아: 숙박 시설 수익 관리 솔루션에 대해 설명 부탁드립니다.

김상수 팀장: 저희는 현재 숙박 시설 가격 결정을 돕는 솔루션 데이터메니티와 숙박 시설 리뷰 관리 솔루션 리비를 제공하고 있습니다. 이를 통해 숙박 시설 수익성 향상과 고객 만족도 제고에 기여하고 있습니다.

데이터메니티는 숙박 시설의 가격 결정을 도와줍니다. 숙박 시설의 경우 가격 결정 시 다양한 요인을 고려합니다. 그중 가장 중요한 것은 비슷한 숙박 시설의 가격입니다. 대부분의 고객이 온라인여행사(OTA)를 통해 예약하기 때문에 시설이나 등급, 규모가 비슷한 경우 가격이 조금이라도 저렴한 곳을 선택하죠. 그래서 비슷한 숙박 시설 시세를 일일이 조사해야 합니다.

데이터메니티는 데이터 수집 기술을 이용해 여러 OTA의 가격 정보를 수집하고 실시간으로 비교함으로써 적정한 가격대를 예측합니다. 물론 시설, 등급, 인지도, 선호도 등 다양한 요소도 고려하죠. 이를 통해 숙박 시설 관리자는 적정한 가격을 결정할 수 있습니다. 참고로 데이터메니티의 기반이 되는 AI 모델은 저희가 직접 개발했고, 가격 결정 시스템은 특허도 등록했습니다.

리비는 숙박 시설 리뷰를 관리하는 솔루션입니다. 다양한 OTA에 게재되는 리뷰를 하나의 페이지에서 확인하고 관리하는 기능을 제공합니다. 각 리뷰에 답변도 작성할 수 있죠. 또한 리뷰 내용을 분석해 주요 키워드를 추출하는 기능도 지원합니다. 일, 주, 월별로 가장 많이 언급되는 키워드를 추출하고 리뷰 내용이 긍정적인지, 부정적인지, 어떤 카테고리에 해당하는지를 정리해 리포트로 제공합니다. 이를 통해 숙박 시설 관리자는 고객의 불편 사항이나 니즈를 빠르게 파악할 수 있습니다. 저희는 리비를 개발하기 위해 약 2만 개의 숙박 시설 리뷰를 기반으로 숙박 시설에 특화된 AI 모델을 구축했습니다.

IT동아

숙박 시설 리뷰를 관리하는 리비 / 출처=히어로웍스

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


IT동아: 각 솔루션의 주요 성과에 대해 말씀 부탁드립니다.

김상수 팀장: 데이터메니티는 2021년 10월, 리비는 지난 7월에 각각 출시했고, 9월 기준 국내외 호텔, 리조트 등 500여 개 숙박 시설이 사용하고 있습니다. 해외에도 저희 솔루션을 제공하고 있습니다. 저희는 지난 2022년 12월에 일본 OTA로부터 전략적 투자를 유치했는데, 이를 계기로 그들의 고객사에 저희 솔루션을 공급하면서 현지화 작업을 진행 중입니다. 일본 외에도 괌, 사이판, 베트남 등에서도 저희 솔루션을 사용합니다. 단 해당 국가에서는 글로벌 OTA를 분석한 데이터를 제공합니다.

IT동아: 현재 부산창조경제혁신센터의 지원을 받고 있습니다. 어떤 지원이 있었나요?

김상수 팀장: 부산창조경제혁신센터로부터 IR 자료 보완, 피칭 전략 수립 등 투자 유치 관련 컨설팅, 투자사 및 고객사와의 네트워킹 기회 등을 제공받았습니다. 또한 다양한 지원 사업 및 지원금을 제공해 인력 채용, 기술 개발, 특허 등록 등을 수월하게 진행할 수 있었습니다. 해외 수출을 위한 서비스 소개 영상도 제작했고 클라우드 서버를 고도화했습니다.

IT동아

데이터메니티와 리비에 대해 설명하는 김상수 팀장 / 출처=IT동아

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>


다양한 분야로의 확장 준비

IT동아: 마지막으로 향후 계획이나 목표에 대해 말씀 부탁드립니다.

김상수 팀장: 저희 솔루션을 좀 더 다양한 영역으로 확대할 계획입니다. 숙박 시설 고객의 여정을 기준으로 고객이 호텔에 예약하는 단계를 관리하는 것이 데이터메니티이고, 고객이 숙박 시설을 떠난 후 게재하는 리뷰를 관리하는 것이 리비입니다. 이제 남은 것은 고객이 호텔에 머무는 동안입니다. 저희는 그때의 호텔 업무를 자동화하는 솔루션을 준비하고 있습니다. 예를 들어 조식이나 룸서비스, 상품 등의 판매 서비스를 자동화하는 플랫폼이죠.

이 외에도 자동화할 수 있는 영역을 계속 찾고 있습니다. 지금은 가격 결정을 돕는 수준인데, 향후에는 가격 결정까지 자동화하고자 합니다. 또한 호텔뿐 아니라 모텔, 펜션, 게스트하우스 등 소규모 숙박 시설에도 적용할 수 있도록 업데이트하고 있습니다.

솔루션 적용 분야도 확장할 예정입니다. 리비의 경우 고객이 게재한 텍스트를 분석하는 솔루션이다 보니 숙박 시설 외에 다른 분야에도 적용이 가능합니다. 그래서 최근 병원과 협력해 의료 관광 고객 리뷰를 관리하는 솔루션으로 확장했습니다. 이를 통해 의료 관광 분야의 고객 관리 효율성 향상에도 기여하고자 합니다. 아울러 글로벌 시장 진출, 데이터 비즈니스 고도화도 준비하고 있습니다.

앞으로 AI 기술이 다양한 분야에 활용될 것입니다. 이에 저희도 AI 역량을 강화하기 위해 전담 부서를 설립해 많은 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 숙박 시설의 다양한 업무를 자동화하도록 노력하겠습니다.

IT동아 한만혁 기자 (mh@itdonga.com)

사용자 중심의 IT 저널 - IT동아 (it.donga.com)


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.