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최적 가격 결정 예시

89호 (2011년 9월 Issue 2)

장영재 장영재
장영재
카이스트 산업및시스템공학과 교수

필자는 MIT공대에서 박사학위를 받고 미국 반도체 메모리 제조사인 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)에서 4년간 근무하며 공장 자동화 및 운영 관련 업무를 수행했다. 현재 카이스트 산업 및 시스템공학과 교수로 재직 중이며 카이스트 제조 피지컬 AI연구소장을 담당하고 있다. 스마트 팩토리, AI 기반 물류 자동화, 제조 디지털 트윈, 제조 피지컬 AI가 주요 연구 분야다. 2020년에 AI 기반 스마트팩토리 스타트업인 카이스트 연구소 기업 ‘다임 리서치’를 설립했다.
yjang@kaist.ac.kr
최적 가격 결정 예시

호텔 단체 예약은 객실 예약과는 매우 다른 가격 책정 방식이 요구된다. 숙박 제공 외에 다양한 서비스를 통해 투숙객 할인율을 결정하고 그 외 부대시설 이용비 등 모든 서비스를 통합 패키지 형태로 묶어 고객과 협상을 통해 계약을 체결하기 때문이다. 협상 시 고려해야 할 변수가 워낙 많고 복잡하기 때문에 대부분 숙박업체들은 과거 경험이나 경쟁업체 가격을 참고해 숙박 할인율을 결정하곤 한다.

하지만 메리어트호텔은 가격 대비 수익(profit function)에 고객의 구매 확률(profit response function)을 곱하는 과학적인 ‘그룹가격최적화모델(GPO·Group Pricing Optimizer)’을 개발, 단체 숙박 영업에서 큰 성과를 거뒀다. 기업 성과에 영향을 끼칠 수 있는 변수로 크게 판매량, 고정비용, 변동비용, 가격 등 4가지가 꼽힌다. 이 중 가격은 투자 대비 가장 큰 결과를 기대할 수 있지만 매우 예민하기 때문에 정교한 데이터와 과학을 필요로 한다.