방한 외국인이 몰려 서울 3성급 이상 객실이 꽉 차는 성수기에, 원하는 조건과 비슷한 인접 지역·등급의 빈 객실을 대신 찾아주는 추천 도구다.
성수기 객실난은 외국인 개별관광객에게 분명한 불편이고, 비슷한 조건의 대체 객실을 찾아주는 추천은 수요가 분명하다. 다만 객실 빈자리 정보를 솔로 개발자가 안정적으로 확보하기 어렵다는 게 근본 장벽이다. 예약 플랫폼이 객실 재고 데이터를 외부에 열어주지 않아, 추천의 핵심 재료를 손에 넣기 힘들다. 데이터 확보 문제를 풀지 못하면 추천 품질이 받쳐주지 못한다.
"2024년 서울 관광호텔 외국인 숙박객은 1,231만명이며 외국인 객의 92%가 3성급 이상을 이용했다. 2026년 하루 평균 최소 2만1,278실이 필요하지만 서울 3성급 이상 객실은 2025년 말 기준 약 4만2,500실로, 공급 부족은 최소 2029년까지 이어질 전망이다."여행신문, 2026-02-09
성수기에 서울을 찾는 외국인 개별관광객과 이들을 받는 인바운드 여행사 실무자 100명을 가정했다. 3성급 이상을 선호하지만 원하는 호텔이 매진된 상황을 겪는 층이다.
성수기 서울 여행을 직접 예약하는 외국인 개별관광객으로, 원하던 3성급 이상 호텔이 매진돼 대안을 찾아 헤매는 층이다. 위치·등급 조건을 어느 정도 양보할 의향이 있다.
전환 이유 — 원하던 호텔이 꽉 찬 상황에서 비슷한 등급·위치의 빈 객실을 대신 찾아주는 가치를 인지했다. 이 전환율은 100명 시뮬레이션 기반 가설이며, 데이터 확보가 받쳐줄 때만 성립한다.
결제 순간 — 예약 화면에서 원하던 호텔이 모두 매진된 걸 확인한 순간, 도구가 인접 지역의 비슷한 조건 빈 객실을 제시할 때 가치를 느꼈다.
여행 날짜를 비수기로 옮길 수 있거나, 등급·위치를 절대 양보하지 않는 여행자다. 또는 이미 단골 예약 플랫폼 한 곳만 쓰는 층이다.
이탈 이유 — 날짜를 옮길 수 있는 사람은 성수기 객실난 자체를 피한다. 조건을 양보하지 않는 여행자에게는 대체숙소 추천이 의미가 없다.
대체숙소를 추천하는 화면과 조건 비교 로직 자체는 만든다. 근본 문제는 객실 빈자리와 요금 데이터를 솔로 개발자가 안정적으로 확보할 통로가 없다는 점이다. 예약 플랫폼은 재고 데이터를 외부에 열지 않아, 데이터를 사람이 일일이 모으면 최신성이 떨어지고 추천이 빗나간다. 데이터 확보가 풀리지 않으면 추천 품질이 받쳐주지 못해 도구의 핵심 가치가 무너진다.
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