취소 경험을 다음 여행의 시작으로 바꾸는 방법

본 프로젝트는 취소라는 부정적 경험을 다음 예약의 기회로 전환하는 데 초점을 맞췄다. 핵심은 사용자가 환불 금액을 확인하는 결정적 순간(Critical Moment)에 맞춰 실시간으로 대안 상품을 추천하는 것이다. 이는 별도 캠페인으로 사용자를 재유입시키는 방식과 달리, 행동의 연속성(Continuity of Action)을 활용하여 자연스러운 재예약 흐름을 유도한다. 프로젝트 명칭 '폴라리스(Polaris)'는 길 잃은 여행자에게 북극성처럼 다음 방향을 제시하겠다는 의미를 담고 있다.

개발자는 AI(Claude Code, GPT)를 정답을 찾는 도구가 아닌, 자신의 추천 정책을 반박하는 검토자(Reviewer)로 활용했다. '이 상황에서는 어떻게 동작해야 하는가?', '내가 빠뜨린 조건은 없는가?'와 같은 질문을 통해 정책의 허점과 엣지 케이스(Edge Case)를 효과적으로 발견했다. 이 과정은 의사결정의 복잡성을 줄이고 정책 수립 속도를 향상시키는 데 기여했으며, 특히 취소라는 민감한 상황에서 부적절한 추천으로 인한 부정적 경험을 방지하는 데 중요한 역할을 했다.

취소 후 추천 노출 사용자 그룹의 7일 내 재예약률이 노출되지 않은 그룹 대비 약 70% 높게 나타났다는 성과가 확인되었다. 이는 취소 직후 제안된 대안이 실제 예약으로 이어지는 유의미한 영향력을 시사한다. 하지만 해당 데이터는 무작위 실험(Randomized Experiment)이 아닌 관찰 데이터(Observational Data) 기반이므로, 추천 노출 외 다른 요인(사용자 성향 차이 등)이 결과에 영향을 미쳤을 가능성을 배제할 수 없다. 따라서 이 수치를 추천 노출만의 순수한 효과로 단정하기는 어렵다는 신중한 입장을 보였다.

초기 '취소 화면 추천 모달'이라는 단일 기능으로 시작했으나, 운영 과정에서 광고, 프로모션, 쿠폰 등 다양한 요구사항이 발생했다. 이에 따라 '누구에게(Audience), 어디에(Surface), 언제(Trigger), 무엇을(Content)' 보여줄 것인가에 대한 근본적인 질문을 해결하는 공통 구조(Common Framework)로 재설계되었다. 이 구조는 각 요소를 독립적으로 조합할 수 있게 하여, 새로운 요구사항 발생 시마다 개별 기능을 개발하는 대신 축의 조합으로 유연하게 대응할 수 있게 만들었다. 이는 단순 기능 개선을 넘어 확장 가능한 추천 플랫폼(Scalable Recommendation Platform)으로 발전하는 계기가 되었다.

운영 조직이 직접 노출 정책을 설계하고, 위치를 선정하며, 콘텐츠를 등록하고, 일정을 관리할 수 있는 독립적인 운영 도구(Dedicated Operation Tool)를 도입했다. 이로 인해 기획부터 화면 반영까지의 리드 타임(Lead Time)이 단축되었으며, 운영팀은 자율적으로 다양한 시도를 하고 결과를 분석하며 최적화 사이클을 가속화할 수 있게 되었다. 또한, 초기 동남아 상품 추천에서 시작하여 숙소 추천까지 연동하고 광고팀과의 협약을 통해 추천 영역을 대폭 확장함으로써, 취소 발생 시 더욱 폭넓은 대안 상품을 제안할 수 있는 기반을 마련했다.