여행 플랫폼에선 안 통하는 '락인효과'?…전문가들 진단은

https://www.hankyung.com/article/202505232274g

연구 개요

연구 배경

디지털 플랫폼 환경에서 사용자 락인(Lock-in) 현상은 기업의 시장 지배력 평가에 핵심 요소로 작용한다. 특히 OTA(Online Travel Agency) 플랫폼 시장에서는 포인트, 앱 사용성, 브랜드 신뢰도 등 다양한 요소가 사용자 충성도에 영향을 미치며, 이는 플랫폼 간 실질적인 경쟁 압력 여부를 가늠하는 근거가 된다. 그러나 실제 사용자들이 플랫폼을 유지하거나 이탈하는 결정은 단순히 충성심에 기반한 것이 아니라, ‘구매 시점’이나 ‘가격 민감도’와 같은 실용적 요인에 더 크게 좌우될 수 있다. 예컨대, 성수기나 주말 등 급하게 숙박을 예약해야 하는 상황에서는 브랜드보다는 가격과 예약 가능성이 우선시될 수 있다. 따라서 플랫폼 락인을 평가할 때, 사용자의 구매 맥락(contextual behavior)을 함께 고려해야 한다.

연구 목적

OTA 사용자들의 주 사용 플랫폼 및 전환 경험을 기반으로 사용자 유형을 분류하고, 숙박 구매 시점(주말/평일, 예약일 대비 숙박일 간격) 및 가격과의 관계를 분석하여, 전환 경험자와 비전환자 간의 구매 행동 차이를 실증적으로 밝히고자 한다.
이를 통해, 플랫폼 충성도(락인)가 실제 구매 상황에서 어느 정도 유지되는지를 평가하고, 충성보다 상황 요인이 더 강한 영향력을 가지는지 검토한다.

연구방법론

데이터: 엠브레인 빅데이터
분석 대상: 최근 3개월 내 OTA 사용 및 숙박 구매 경험자
변수
- 사용자 변수: 주 사용 플랫폼, 전환 경험 여부, 락인/전환 이유
- 구매 변수: 예약일, 숙박일, 예약 시점 간격(days_before), 요일, 가격, 성수기 여부 등
- 사용자 유형 분류

충성 사용자 (전환 경험 없음)
전환 사용자 (최근 플랫폼 변경 경험)
다중 사용자 (복수 플랫폼 이용 경험)

분석 방법
- 기술통계: 사용자 유형별 예약 요일, 숙박 요일, 평균 예약 간격, 가격 비교
- 시각화: 구매 시점별 가격 분포 및 전환 비율
- 회귀 분석: 구매 가격 또는 예약 간격을 종속변수로, 사용자 유형과 시점 특성 등을 독립변수로 활용

결과 해석 및 활용

사용자 락인 여부와 실제 구매 행동 간의 불일치를 확인할 수 있다면,
→ 충성도보다 ‘예약 맥락’이 전환을 결정짓는 핵심 요인이라는 실증적 근거 확보 가능

주말/성수기 예약자일수록 특정 플랫폼에서 이탈하거나 최저가 플랫폼을 선택하는 경향이 강하다면,
→ 시장 내 실질적인 경쟁 압력 존재를 의미하며, 플랫폼의 지배력 판단에 새로운 기준을 제시

정책적으로는 단순 MAU, 점유율 중심의 규제 기준이 아니라, 사용자 구매 시점 및 전환 행동 기반의 동태적 경쟁 분석 필요성을 제시할 수 있음
플랫폼 기업 입장에서도 충성도 기반 락인 전략이 특정 구매 맥락에서는 무력화될 수 있음을 인지하고, 시점 맞춤형 혜택 설계(예: 주말 긴급 할인)의 전략적 필요성을 시사