
숙박업의 변동성이 큰 현금흐름과 정교하게 분업화된 가치사슬을 안정적으로 구축하고 유지해가는 데 있어 데이터가 갖는 효용성을 필자의 경험에 비추어 살펴보고, 우리나라의 숙박업 데이터가 효용성을 발휘하기 위해 필요한 과제들을 짚어본다.
👉 숙박업과 데이터의 활용 모아보기
악명 높은 숙박업 현금흐름의 변동성은 숙박업을 부동산업의 한 갈래로 보면 맞는 얘기일 수 있고 서비스업의 한 갈래로 보면 맞지 않는 얘기일 수 있다. 일반적인 부동산업과 달리 공간 상품을 하루 단위로 짧게 유통하기 때문에 경기 변동에 훨씬 민감하게 반응한다. 게다가 인건비 등 고정비용 지출이 크기 때문에 변동성은 더욱 증폭되어 서비스업의 현금흐름에 가까운 패턴을 보인다. 그러나 부동산을 포함하는 비유동 자산이 전체 자산의 75%로 공급이 제한적일 수밖에 없어 일반적인 서비스업에 비해서는 변동성이 완화되어 나타난다. 부동산업과 서비스업의 속성을 동시에 갖는 숙박업에서 현금흐름 변동성의 실체는 무엇일까? 우선 숙박업의 현금흐름이 보이는 변동성은 서비스업과 마찬가지로 탄력적인 매출에서 출발한다. 앞서 말한 바와 같이 숙박업은 공간 상품을 ‘하루’ 단위로 유통하기 때문에 짧게는 1년에서 길게는 15년 이상에 이르는 기간 […]
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국내 최초의 인공지능 기반 숙박업 비즈니스 인텔리전스인 호텔리시스를 창업하여 현재 대표이사를 맡고 있다. 창업 전, 미래에셋자산운용의 호텔투자본부 본부장으로 3조원 규모의 글로벌 호텔 투자 포트폴리오 구축을 주도하였으며, 미래에셋 합류 전까지 인터콘티넨탈 호텔 그룹(IHG) 미주지사에 근무하며 인터콘티넨탈, 인디고, 스테이브리지 브랜드의 미주지역 확장을 담당했다. 서울대 건축학과에서 학사와 석사 과정을, 코넬대 호텔경영학과에서 석사 과정을 졸업했다. 저서로 단행본 ≪호텔 비즈니스 오디세이≫가 있으며, 온라인 콘텐츠 ≪라이프 스타일 플랫폼 시대의 호텔≫이 있다.
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