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K-팝 팬심을 분석해 여정까지 설계한다면? 팬 맞춤 여행, 기술과 산업의 연결 고리는?
K-콘텐츠 팬들을 위한 여행 수요가 폭증하는 가운데, AI를 활용해 팬의 취향과 팬덤 데이터를 분석하여 ‘맞춤형 여행’을 설계하는 서비스가 새로운 가능성으로 주목받고 있다.
본 보고서는 AI 기반 맞춤형 팬투어의 실현 가능성을 다각도로 분석하고, 산업·정책 측 대응 전략을 제시한다.
산업 구조 분석: AI와 결합된 OTA 모델, 현실은?
글로벌 OTA 플랫폼들은 이미 AI 알고리즘을 통해 개인화된 추천을 실현하고 있다. 특히 트립닷컴, 클룩 등은 K-팝 체험 콘텐츠를 사용자 로그, 검색어, 과거 예약 내역 기반으로 자동 추천한다.
플랫폼 AI 활용 범위 K-콘텐츠 연계 방식 수익 구조
| 클룩 | 여행 추천, 쿠폰 자동 적용 | BTS 댄스 → 연계 상품 구성 | 예약 수수료 + 번들 상품 |
| 트립닷컴 | 검색 최적화, 선호도 기반 추천 | 지역별 K-팝 이벤트 자동 추천 | 검색 광고 + 커미션 |
| 에어비앤비 | 관심 기반 체험 추천 | 세븐틴 숙소 → 관심 유도 콘텐츠 | 체험 수익 + 플랫폼 수수료 |
그러나 이 AI는 단순히 ‘관심 예측’ 수준이며, 팬덤 특유의 맥락(예: 아이돌 데뷔일, 팬심 동선 등)을 고려한 진정한 팬 맞춤 설계는 아직 미흡하다.
콘텐츠 전략 비교 분석: 팬 데이터를 반영한 설계, 아직은 부족
BTS 댄스 클래스나 K-팝 녹음 체험 등 인기 콘텐츠는 있으나, 플랫폼이 이를 팬의 ‘취향 이력’과 ‘여행 성향’에 따라 동적으로 추천하는 수준은 아니다. 반면 AI 맞춤 여행은 다음과 같은 차별성을 지닐 수 있다.
일반 OTA 추천 AI 팬 맞춤 설계
| 인기순 / 지역별 추천 | 팬 성향, SNS 분석 기반 큐레이션 |
| 시간 단위 일정 구성 | 데뷔일, 컴백일 등 팬 캘린더 기반 구성 |
| 선택형 체험 | 여정 자동 설계 + 이동시간 최적화 |
이처럼 AI는 단순 큐레이션을 넘어, 팬의 여정 전반을 설계할 수 있는 기술적 확장성을 지닌다.
국내 여행 산업의 현황과 제약 요인
국내 OTA는 다음과 같은 이유로 AI 팬 맞춤 투어 실현이 어려운 구조다.
- 데이터 수집·분석 역량 부족
- SNS 기반 감성 분석, 팬덤 성향 분류 알고리즘 부재
- 팬심 메타데이터 기반 추천 엔진 미구축
- 기획 콘텐츠의 구조화 실패
- 체험 상품이 DB화 되어 있지 않아 AI 연계 어려움
- 위치, 소요시간, 언어, 난이도 등 핵심 태깅 정보 부족
- 인프라와 정책적 한계
- 공공기관이 주도하는 관광데이터 개방 미흡
- 민간 스타트업과의 연계 구조 부재
기회요인 및 전략적 대응 방안
전략명 핵심 아이디어 실행 방안 예상 효과 유의사항
| 팬그래프 기반 큐레이션 AI | 팬의 SNS, 검색, 소비 행동을 시각화 | 팬별 여행 그래프 생성 → AI 추천 연동 | 진정성 높은 투어 설계 가능 | 개인정보 및 윤리 이슈 관리 필요 |
| 팬동선 자동 스케줄링 | 팬 성향 + K-콘텐츠 위치 기반 일정화 | BTS 기획사 → 앨범 박물관 → 안무 스튜디오 | 동선 최적화 + 만족도 상승 | 콘텐츠 위치 데이터 정확도 필요 |
| AI 인터뷰 기반 여행 설계 | 챗봇 인터뷰로 팬 성향 추출 | 응답 → 선호도 → 콘텐츠 매칭 → 여정 자동 설계 | 사용자 몰입도 향상 | 인터뷰 정확도에 따른 추천 편차 발생 |
| 팬토픽 기반 다이나믹 콘텐츠 매칭 | 유튜브, 트위터 실시간 트렌드 연동 | 실시간 인기 팬 활동 콘텐츠 추천 자동 갱신 | 최신성 반영 + 반복 방문 유도 | 실시간 필터링 정확도 확보 필요 |
| OTA API 연동형 AI 모듈 | 국내 OTA와 연계 가능한 추천 모듈 개발 | 추천 모듈 SDK 제공 → 플랫폼 적용 | 국내 OTA 경쟁력 제고 | 초기 도입 위한 협약 필요 |
정책적 제언 및 시장 재편 전략
- AI 관광 서비스 개발 지원 정책
- 관광스타트업 대상 AI 추천 시스템 개발비 지원
- K-콘텐츠 기반 관광 API 오픈 및 데이터셋 공유
- 민관 데이터 협력 생태계 구축
- 팬덤 기반 SNS 트렌드 데이터 연동
- 구글, 네이버, 트위터 등과 공동 API 협력 필요
- 한국관광공사 중심의 ‘AI 관광 혁신 랩’ 설립
- AI 큐레이션 기술 실증 및 스타트업 인큐베이팅
- OTA 연동 테스트베드 및 정책 인프라 구축
결론
K-콘텐츠 팬덤은 ‘소비’보다 ‘참여’에 가깝다.
AI 기술을 활용해 팬의 성향을 정교하게 분석하고, 그 결과를 여행 여정에 반영하는 ‘AI 맞춤형 팬 투어’는 분명한 산업 기회다.
다만 이를 실현하기 위해서는 콘텐츠의 구조화, AI 설계 기반, 정책적 지원이 반드시 병행되어야 한다.
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