Booking.com and OpenAI personalize travel at scale

세계 최대의 여행 마켓플레이스인 Booking.com은 항공편, 숙박 시설, 활동을 한 곳에서 원활하게 제공하여 수백만 명의 여행자가 더 쉽게 세상을 경험하도록 합니다.

Booking.com은 OpenAI가 진정한 여행의 동반자가 되겠다는 기회를 엿봤습니다. OpenAI가 발견 단계를 맡아 여행자가 자신이 미처 몰랐던 목적지와 경험을 찾도록 도와주기 때문입니다.

Booking.com의 제품 마켓플레이스 시니어 디렉터인 Adrienne Enggist는 이렇게 말합니다. “2022년 ChatGPT가 출시되었을 때 저는 정말 신이 났어요. 고속 데이터 통신망에 처음 액세스할 수 있었던 때가 생각났거든요. 사람들의 여행 경험을 바꿔놓을 엄청난 기회인 거예요. ChatGPT가 발견하는 과정의 어려움을 마침내 해결해 주리란 걸 알았어요.”

지금까지 Booking.com은 OpenAI와 함께 여러 개의 AI 기반 솔루션을 런칭해 여행 계획을 더 쉽고 직관적으로 만들었습니다.

그전에 Booking.com은 10년이 넘도록 기계 학습을 사용하고 있었습니다. 하지만 과거의 모델과 규칙 기반 시스템은 특히 초기 발견 단계에서 사용자 의도의 뉘앙스를 포착하는 데 어려움이 있었습니다.

“낭만적이면서도 뭔가 뻔하고 촌스러운 그런 여행을 가고 싶을 수 있잖아요.”라고 Booking.com의 CTO인 Rob Francis가 말합니다. “하트 모양 침대나 엘비스 코스튬 입은 사람을 찾는 필터는 없단 말이에요. 기존의 검색은 그런 의도에 맞춰 만들어지지 않았죠.”

Booking.com은 수백 개의 필터를 제공했지만 이런 필터는 여행자가 자신이 찾는 걸 정확히 알 때만 유용했습니다. 대규모 언어 모델의 부상으로, 더 대화에 가깝고 발견을 기반으로 한 경험이라는 새로운 기회가 생겨났습니다.

“저희는 항상 마지막 단계에서 강점을 보였어요. 검색에서 예약까지 모두 마무리하게 하는 거죠.”라고 Enggist가 말합니다. “하지만 발견 과정은 달랐어요. 이 과정 속에서 더 일찍, 그러니까 고객이 여전히 자신이 뭘 원하는지 알아내고 있을 때 고객을 만날 방법이 필요했죠.”

Booking.com은 AI Trip Planner를 구축하기 위한 프로젝트 팀을 신속하게 구성했습니다.

• 기존의 ML 인프라 활용: 이 팀은 OpenAI의 GPT 모델과 숙박 시설, 요금, 예약 가능 여부에 대한 Booking.com의 독점 데이터를 통합했습니다.
• 신속한 개발 주기: 목적지 발견과 여행 일정 만들기 기능을 제공하는 첫 번째 프로토타입이 10주 만에 런칭되었습니다.
• 자연어에 집중: 모델은 대화식 프롬프트를 이해하고 이 프롬프트를 날짜, 위치, 숙박 시설 예약 가능 여부와 매핑하도록 훈련되었습니다.

AI Trip Planner 사용자는 ‘유럽에서 낭만적인 주말을 보내려면 어디로 가야 해?’와 같은 개방형 질문을 할 수 있었습니다. AI Trip Planner는 목적지를 추천하고, 여행 일정을 만들고, Booking.com의 데이터베이스에서 실시간 예약 가능 여부와 요금 데이터를 가져올 수 있었습니다.

가장 특징적인 이점은 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합할 수 있다는 것이었습니다. “예전 같았으면 요금, 예약 가능 여부, 취소 정책과 같은 정형 데이터를 파인 튜닝하려면 몇 년이 걸리겠죠.”라고 Enggist는 말합니다. “하지만 이제는 사용자 리뷰, 자연어 설명과 같은 비정형 데이터도 결합하여 정형 데이터와 비정형 데이터를 기반으로 엄선된 추천을 생성할 수 있어요.”

또 다른 특징은 Booking.com 팀의 작업 속도였습니다. Booking.com의 제품 마켓플레이스 VP인 Joe Futty는 이렇게 말합니다. “정말 놀라운 협업이었어요. OpenAI의 API로 시작해서 해커톤을 실시했고 10주 만에 AI Trip Planner를 런칭했죠. 단순히 기술을 제공하는 게 아니라 우리와 함께하면서 잠재력을 두드려 보는 팀과 함께 일하면 이런 엄청난 일이 벌어지는 거예요.”

AI Trip Planner는 런칭된 후로 더 복잡한 요청과 더 심층적인 개인 맞춤화를 처리하도록 확장되었습니다. “지난 20년간 사람들이 여행을 예약한 방식에 대한 Booking.com 데이터를 보면 유럽에서 가장 인기 있는 15개 지역은 관광객이 너무 많아요.”라고 Enggist라고 말합니다. “AI는 그리 멀지 않고 그만큼 환상적인 경험을 제공하면서도 관광객이 많지 않고 심지어는 새로운 기회를 엄청나게 많이 발견할 수 있는 다른 목적지를 수백 개나 찾아줄 수 있죠.”

AI Trip Planner의 성공은 더 많은 AI 기반 제품의 토대를 마련했습니다. 현재 Booking.com은 OpenAI의 모델을 사용해 추가로 플래그십 기능을 런칭했습니다.

Booking.com은 미래의 AI 개발을 위해 더 탄탄한 토대를 마련하기도 했습니다. OpenAI의 모델은 Booking.com의 기존 API와 데이터 인프라를 통해 통합되었기 때문에 Booking.com 팀이 신규 기능을 빠르게 테스트하고 반복할 수 있습니다.

Booking.com은 여전히 장기적 성과 데이터를 수집하고 있지만 이미 참여와 만족도 측면에서는 눈에 띄는 성과를 얻었습니다.

• 참여 증가: AI Trip Planner는 사용자가 개인 맞춤화된 여행 일정을 탐색하는 플랫폼 체류 시간을 늘렸습니다.
• 더 빠른 검색: 스마트 필터는 여행자가 구체적인 결과를 더 쉽게 찾도록 하여 검색 소요 시간을 단축했습니다.
• 고객 지원 연락 감소: 시설 관련 Q&A는 앱 내에서 더 정확한 답변을 제공하여 지원을 위한 연락의 양을 줄였습니다.
• 예약 확신 증가: 리뷰 요약은 여행자가 불확실성은 줄이고 더 빠르게 결정을 내리도록 도왔습니다.

“가장 큰 인사이트 중 하나는 고객 행동이 정말 빠르게 바뀌었다는 것입니다.”라고 Enggist가 말합니다. “처음에는 사람들이 단순히 ‘머틀 해변’이라고 입력했어요. 그냥 검색 엔진처럼 사용한 거죠. 하지만 이제는 더 상세하고 대화에 가까운 질문이 보입니다. ‘9월에 반려견과 함께 조용한 해변에 가고 싶어’처럼 말이죠.”

“OpenAI의 모델은 의도를 이해하고 실세 복잡성에 따라 조정하는 성능이 가장 뛰어납니다.”라고 Francis는 말합니다. “저희는 10년 넘게 기계 학습을 사용하고 있었지만 OpenAI는 의도 이해와 충족 사이의 격차를 메우는 데 도움이 되었습니다.”

Booking.com의 리더십에 따르면 OpenAI의 차별점은 단순히 기술이 아니라 협력적인 접근법입니다.

“미래를 함께 만들어 간다는 것이 OpenAI와 협력할 때의 특징입니다.”라고 Enggist는 말합니다. “개방적인 질문을 하거나 초기 단계의 아이디어를 가져가면 OpenAI가 가능한 것을 만들도록 도와주죠.”

Francis도 공감합니다. “OpenAI와 함께 일하는 것은 앞에 놓인 일을 해결하는 데서 끝나지 않았어요. ‘그 다음은 뭐지?’를 질문했죠.”

Booking.com은 더 몰입도 높고 에이전트를 기반으로 한 경험을 만들 기회를 보고 있습니다. “저희는 여행을 계속 따라다니는 컨시어지와 같은 동반자를 만들고 싶어요.”라고 Enggist는 말합니다. “단순히 여행을 예약하는 걸 돕는 게 아니라, 항공편이 취소되면 다시 예약해 주고, 지연이 되면 새로운 호텔을 찾아주고, 도착하면 근처의 음식점을 추천해 주는 거예요.”