1. 플라이트그래프(FltGraph)서비스를 개발한 이유는?

호텔방과 항공권은 썩는 제품이다. 썩는 제품의 가장 큰 특징은 반드시 싸게 살 수 있는 방법이 있다는 것이다. ‘땡 처리’로도 팔고, ‘얼리버드’로도 판다. 하지만 이게 다가 아니다.

미국의 프라이스라인은 역경매를 통해 호텔방을 판다. 잘만하면 호텔 홈페이지보다 60%까지도 싸게 살 수 있다. (호텔 방 싸게 예약하기 참조) 프라이스라인의 시가총액은 세계 최대 항공사인 델타항공 시가총액의 두 배 이상이다.

항공권도 마찬가지다. 하지만 모두다 같은 방법으로만 항공권을 판다. 싸고 좋은 스케줄의 항공권이 있는데 찾을 수가 없다.

2. 기존에도 온라인에서 항공권을 판매하는 사이트는 많이 있는데 좋은 항공권이 있는데 찾는다는 말인가?

두 가지 이유가 있다.

번째는 항공검색이 생각보다 복잡하다는 것이다.

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San Francisco to Boston: 2,000 paths, source: Computational Complexity of Air Travel Planning, Carl de Marcken

예를 들어보겠다. [Computational Complexity of Air Travel Planning, Carl de Marcken, Public notes on computational complexity, Fall, 2003]에 따르면 샌프란시스코에서에서 보스톤까지 2회 이내 경유이고 미국과 남부 캐나다를 벗어나지 않는 조건으로 당일 도착하는 경로가 2,000 가지다. 몇 개의 공항만 경유지로 더 추가하면 10,000개로 늘어난다. 게다가 이건 2003년 자료다. 경로만 해도 이렇게 복잡하다.

서울 출발 로마 행 왕복항공권을 판매하고 있는 항공사가 몇 개나 될 것 같은가? 줄잡아 사오십 개는 될 것이다. 또한 각 항공사가 같은 구간에 내 놓은 운임이 많은 경우 백 개가 넘는다. 게다가 각 운임을 사용하기 위해 지켜야 하는 규정도 수십, 수백 가지나 된다.

즉, 알파고가 바둑의 모든 경우를 계산해서 바둑을 두는 것이 아니 듯, 항공검색도 모두 다 찾아보고 결과를 내는 것이 아니다. 적당히 가지치기 해서 찾아낸다. 그나마 편도나 왕복 여정의 경우는 그럭저럭 결과가 나오는 편이지만, 구간이 하나 늘어날 때마다 고려해야 할 대상이 기하급수적으로 늘어나기에 다구간에서는 형편없는 결과가 나오는 경우가 많다. 항공검색의 복잡도에 대해서는 항공권 검색 기술 분석 참조.

번째는 날짜를 하루 이틀 바꾸거나 목적지를 대체할 수 있는 다른 도시로 바꾸면 항공권이 많이 싸질 있는데, 이를 있는 방법이 없다는 것이다.

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Priceline Search Input

기존 업체들의 검색 방법은 모두 동일하다. 출발지, 목적지, 출발일을 입력하면 항공검색엔진이 조건에 맞는 항공권을 찾아주고 이중에서 고를 수 있을 뿐이다. 출발지, 목적지, 출발일이 한 세트면 편도고 두 세트면 왕복이다. 세 세트 이상이면 다구간이다. 더 이상 없다.

날짜를 하나씩 바꾸어 가며 검색하거나, 목적지를 바꾸어가며 검색해 보는 정도다. 왕복 까지는 인내심을 가지고 손품 팔아서 할 수도 있겠지만, 구간이 세 개 이상이거나 출 도착 다른 여정에서는 답이 없다.

예를 들어 유럽으로 배낭 여행을 간다 치자. 바르셀로나 인 런던 아웃으로 내가 조회한 날짜 최저가 항공권이 150만원이라 하자. 이걸 런던 인 마드리드 아웃으로 바꾸면 같은 날짜에 100만원으로 떨어질 수 있다. 또 날짜를 하루 늦추거나 당기면 70만원으로 떨어질 수도 있다.

배낭 여행객에게 바르셀로나 인 런던 아웃을 런던 인 마드리드 아웃으로 바꾸고 날짜를 하루 바꾸면 80만원을 아낄 수 있다면 누구나 그렇게 할 것이다. 하지만 이것을 알 수 있는 방법이 없다.

 

3. 그럼 플라이트그래프에서는 어떻게 싸고 좋은 스케줄의 항공권을 찾을 있는가?

플라이트그래프에서는 크게 두 가지 새로운 해법을 제시한다.

번째는 휴리스틱 서치다.

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Shyam Sanker The rise of human computer cooperation

휴리스틱 서치의 기본 개념은 간단하다. 컴퓨터와 사람이 함께 협력하여 항공권을 찾는 것이다. 거대문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 컴퓨터와 사람이 협력하는 것이다. 이는 여러 분야에서 입증된 사실이다. 샤이암 생커(Shyam Sankar)의 TED 강연 인간과 컴퓨터간 협력 시대의 개막 참조.

시스템은 각 단계별로 정보를 요약 정리해서 보여주고, 고객은 각 단계별로 자신이 원하는 것을 선택한다. 이 선택에는 두 가지 의미가 있다. 하나는 컴퓨터가 할 수 없는 ‘직관’이나 ‘감각’에 의한 선택이고, 다른 하나는 개인의 ‘선호’다. 고객이 단계별로 선택해 줌으로써 컴퓨터는 연산해야 할 대상을 줄일 수 있다. 결과적으로 모든 경우를 다 뒤지지 않더라도 더 좋은 항공권을 찾아낼 수 있다.

번째는 남이 찾은 매력적인 항공권을 기반으로 따라서 찾는 것이다. 우리는 이것을 팔로우온(Follow On)이라 부른다.

휴리스틱 서치는 어느 정도 항공검색에 대한 지식과 노하우를 가지고 있어야 가능하다. 또한 시행착오도 거칠 수 밖에 없다. 반면, Follow On은 타인의 지식, 노하우, 시행착오를 거쳐 찾아낸 항공권을 따라서 찾는 서비스다. 따라하기를 통해 누구나 쉽게 유사한 항공권을 내 일정에 맞게 찾을 수 있다.

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Follow On Map

지도상에 표시된 항공권을 골라서 Follow On할 수도 있고, 검색기록이나 공유된 항공권 또는 공유된 항공권과 유사한 추천 항공권을 Follow On 할 수도 있다. 이렇게 찾은 항공권은 다시 다른 사람이 항공권을 찾는데 도움이 된다. 집단지성의 효과가 나타나는 것이다.

 

4. 플라이트그래프는 다구간이나 일정에 여유가 있는 사용자에게 유용한 것으로 보인다. 하지만, 우리나라 여행객들은 대부분 짧은 휴가에 여러 곳을 다니기 힘들다. , 하나의 목적지를 왕복하는 수요가 대부분일 텐데, 이런 여행객에게는 별로 장점이 없는 같다.

당연한 질문이다. 하지만 그렇지 않다. 먼저 우리가 개발한 기술에 대한 이야기를 하겠다.

완전히 새로운 검색 방법을 개발하려니 바닥부터 원천 기술을 개발해야 했다. 글로벌 시장에 동일하게 적용할 수 있는 항공검색엔진을 개발한 회사는 전세계에 몇 개 안 된다. 여행사 중에는 한 손으로도 다 꼽을 수 있을 정도다. 국내에는 우리 빼고는 없다.

국내 다른 업체들은 운임을 수작업으로 관리한다. 방대한 운임 데이터를 수작업으로 관리하기에 못 찾는 항공권도 많고 세계 시장에 적용할 수도 없다. 한국의 온라인 항공권 검색 서비스 참조.

이에 반해 플라이트그래프는 바닥부터 개발한 원천기술을 가지고 있다. 사실 개발 단계에서는 왕복 항공권 시장에는 큰 기대를 하지 않았다. 하지만, 개발을 완료하고 비교해 보니 왕복 검색 결과도 국내 기존 업체들에 비해 많이 좋은 편이다.

예를 들어 보겠다. 플라이트그래프에서 서울-도쿄 왕복 항공권을 구입한 고객이 꽤 있다. 모두다 직항이다. 다구간은 커녕 단거리 직항이다. 게다가 아직 인지도가 없어서 많은 고객이 다른 곳과 가격이 같으면 무조건 다른 곳에서 산다. 그럼에도 불구하고 플라이트그래프에서 서울-도쿄 항공권을 구입하는 경우는 원하는 항공권을 다른 곳에서 못 찾았거나 같은 항공권인데 플라이트그래프가 싸기 때문이다. 같은 항공권인데 더 싼 경우는 다른 사이트들이 그 가격에 팔아도 되는지 모르기 때문이다.

특히 성수기나 연휴 또는 출발이 임박한 항공권은 싼 좌석이 없는 경우가 많기에 기술이 힘을 발휘한다. 아직 규모나 실적이 작아 신용카드할인 같은 것을 해 주지 못하는데도 말이다. 다른 사이트들은 온라인 쇼핑처럼 한 푼이라도 싸게 보이기 위한 가격 경쟁을 하고 있다면, 플라이트그래프는 기술로 경쟁해서 항공권을 찾아주는 셈이다.

두 번째는 다름의 의미에 대해 이야기하고 싶다.

전세계에 항공검색엔진이 몇 개 안 되는 것과 마찬가지로, 국내 시장에서 쓰이는 수작업 운임을 기반으로 한 검색 시스템도 마찬가지다. 사이트는 달라도 대부분 같은 엔진이다. 항공검색엔진이 몇 개 안 된다는 것은 왕복 검색도 검색 결과가 다 거기서 거기라는 것이다. 다만, 사이트마다 신용카드할인 금액이 다르고, 얼마나 경쟁을 위해 출혈하며 파는가가 다른 정도다.

플라이트그래프의 검색 결과는 분명히 기존 업체들의 것과 다르다. 다른 기술은 다른 결과를 내기 때문이다. 다른 사이트에서 검색되지 않는 스케줄의 항공권이 많이 나온다. 같은 스케줄의 항공권도 가격이 경우도 많다.

세 번째는 가성비 좋은 항공권을 쉽고 빠르게 찾을 수 있는 인터페이스를 이야기하고 싶다.

흔히들 쇼핑할 때나 음식을 고를 때 가성비를 따진다. 항공권도 마찬가지다. 가격과 함께 항공 스케줄을 포함한 여타 조건을 종합판단해야 한다.

하지만 국내 대부분의 서비스는 가성비 좋은 항공권을 찾기가 어려운 구조다. 먼저 가격을 보여주고, 이 가격으로 이용가능한 항공 스케줄이 여럿 나오는데 각각의 스케줄이 좌석이 있는지 없는지 보여준다. 이런 방식을 Fare Driven(운임 기반) 이라 한다. Fare Driven 방식에서는 같은 스케줄의 항공권이 여러개의 가격으로 반복적으로 조회될 수 밖에 없다. 당연히 가격과 스케줄을 비교하며 가성비가 좋은 항공권을 찾으려면 무수히 많은 클릭과 확인을 반복해야 하는 경우가 많다.

반면, 대부분의 글로벌 사이트와 플라이트그래프는 하나의 스케줄에는 예약 가능한 최저의 가격 하나만 표시된다. 이런 방식을 Schedule Driven(스케줄 기반) 이라 한다. 하나의 스케줄은 한번만 비교하면 되기 때문에 가성비가 좋은 항공권을 찾는 것이 훨씬 빠르다. 이외에도, 항공사별 최저가를 상단에 요약해 보여주고 항공 경로를 지도에서 보여주는 등 좋은 항공권을 쉽게 찾을 수 있는 여러가지 방법을 제공한다.

 

기술, 다름, 인터페이스를 이야기 했는데, 한가지만 강조하고 싶다. 플라이트그래프는 기존 서비스들과는 완전히 다른 기술로 만들어진 서비스라는 것이다.

본인에게 익숙한 항공검색 사이트가 있다고 가정하자. 어쩌면 이 사이트에서 싼 항공권을 찾았던 경험이 있었을 것이다. 그럼 이 사이트에서만 검색해 보면 될까? 아마도 다른 유사한 사이트들은 검색해 볼 필요가 없을 수 있다. 하지만, 완전히 다른 기술로 만들어진 플라이트그래프는 다르다.

항공 검색은 매번 결과가 다르다. 목적지가 어디인지, 출도착일이 언제인지, 언제 검색하는지에 따라서 말이다. 심지어 10분전에 검색한 결과가 지금 검색하면 다를 수 있다. 내가 익숙한 사이트에서 찾은 항공권이 가장 쌀 때도 있고(그 이유가 카드할인이든 아니면 출혈 경쟁이든 다른 엔진이 찾지 못한 것을 찾은 것이든) 플라이트그래프에서 찾은 항공권이 카드할인을 안해도 가장 쌀 때도 있다.

게다가 플라이트그래프에서는 항공권을 찾기 위한 다양한 시도를 있지 않은가.

Think Outside The Box Torn Paper

 

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