렌터카 · 항공 · 숙박을 위한 AI Dynamic Pricing

수요는 매일 바뀝니다.
가격 운영도 그래야 합니다.

Monetai는 기존 예약 · 재고 시스템의 백엔드에 연결되어
예약 흐름과 잔여 재고에 맞는 가격을 산출하고 실제 운영 결과를 다시 학습합니다.

상담 예약
Monetai 가격 운영 대시보드 Monetai 가격 운영 대시보드

RESULTS

대형 모빌리티사 매출 +14.5% 개선

매출+14.5%
결제 전환율+23.6%
ARPU+14.5%

12주간 적용한 결과, 매출은 14.5% 증가했습니다.
기존 운영군 대비 결제 전환율은 23.6%, 참여자당 매출(ARPU)은 14.5% 높았습니다.

PROBLEM

오늘 팔리지 않은 재고는
내일 다시 팔 수 없습니다.

렌터카 이용일, 항공 좌석, 숙박 객실은
판매 시점이 지나면 다시 팔 수 없는 소멸 재고입니다.

렌터카
D-30
미예약 차량150대
D-7
미예약 차량132대
D-1
미예약 차량67대
차량 이용일 경과
지난 이용일67대 미판매
항공
D-30
미판매 좌석54석
D-7
미판매 좌석32석
D-1
미판매 좌석12석
항공편 출발일
지난 이용일12석 미판매
숙박
D-30
미판매 객실20실
D-7
미판매 객실12실
D-1
미판매 객실8실
숙박일 경과
지난 이용일8실 미판매

렌터카 이용일, 항공 좌석, 숙박 객실에는 판매할 수 있는 시간이 정해져 있습니다.
같은 상품도 날짜, 지점, 노선, 남은 수량에 따라 수요가 달라지지만
고정 요금표와 수작업만으로는 이 변화를 충분히 반영하기 어렵습니다.

가격이 너무 높으면 판매 기회를 놓치고,
너무 낮으면 정가로 판매할 수 있었던 매출과 마진을 잃습니다.

예약 흐름과 남은 재고에 맞춰
가격을 조정합니다.

렌터카 가격 운영 시나리오: 예약 흐름을 확인하고 가격 후보를 선택한 뒤 판매 결과를 학습하는 과정 렌터카 가격 운영 시나리오: 예약 흐름을 확인하고 가격 후보를 선택한 뒤 판매 결과를 학습하는 과정

렌터카 지점·차종·대여일별 예약 흐름과 잔여 차량을 바탕으로 요금 후보를 선택합니다.

항공 항공편별 예약 흐름과 잔여 좌석·출발일까지 남은 시간을 바탕으로 운임 후보를 선택합니다.

숙박 투숙일·객실 유형별 예약 흐름과 잔여 객실을 바탕으로 객실 요금 후보를 선택합니다.

산업별 화면은 가격 운영 방식의 예시입니다.

HOW IT WORKS

기존 시스템은 그대로,
가격 모델을 백엔드에 연결합니다.

Monetai는 기존 RMS · PMS · 예약 · 재고 시스템을
교체하지 않고 백엔드에 연결됩니다.

기존 운영 시스템

  • 예약 · 판매 관리
  • 재고 관리
  • RMS · PMS 등

기존 판매 채널

  • 자사 웹·앱
  • 예약 사이트
  • 제휴 채널
데이터 연동 산출 가격 전달 데이터 연동 산출 가격 전달

AI 가격 모델

가격 정책·허용 범위 반영가격 후보 선택

실제 판매 결과를 학습해 다음 가격 선택에 반영

모니터링 대시보드

가격 운영 현황과 성과 확인

Monetai는 새로운 고객 화면이나 운영 시스템을 만드는 제품이 아닙니다.
현재 사용 중인 예약·재고·판매 시스템에서 데이터를 받아 적용할 가격을 산출하고,
그 결과를 기존 시스템과 판매 채널에 다시 전달합니다.

CAPABILITIES

가격을 이해하고, 기준을 설계하고,
운영하며 학습합니다.

Understand

가격과 수요의 관계를 파악합니다.

가격 구조와 예약 반응을 분석해
개선할 기회를 찾습니다.

같은 가격, 다른 예약 반응

요일판매 가격예약 반응
평일8만 원
낮음
주말8만 원
높음

Design

가격 운영의 기준을 설계합니다.

목표 지표와 허용 가격 범위,
마진 기준과 승인 규칙을 정합니다.

가격 운영 기준

허용 가격 범위
이 범위 안에서 운영
5만 원9만 원
마진 하한승인 규칙

Optimize

가격을 운영하고 결과를 학습합니다.

허용 범위 안에서 가격을 선택하고,
판매 결과를 다음 선택에 반영합니다.

운영 기준을 충족하는 가격 후보

후보 A7.2만 원
후보 B8만 원
후보 C8.8만 원

실제 판매 결과를 학습해 다음 가격 선택에 반영

자주 묻는 질문

모네타이는 어떤 서비스인가요?

모네타이는 가격 · 상품 · 예약 · 재고 · 수요 데이터를 바탕으로, 고객사가 정한 운영 기준 안에서 적용할 가격을 산출하는 B2B AI 가격 운영 시스템입니다. 가격 구조 진단부터 정책 설계, 실제 가격 운영과 결과 학습까지 단계적으로 구축합니다.

기존 예약 · 재고 시스템을 교체해야 하나요?

아니요. 기존 시스템은 그대로 유지합니다. 모네타이는 백엔드에서 필요한 데이터를 연동해 가격을 산출하고, 그 결과를 기존 시스템과 판매 채널에 전달합니다. 구체적인 연동 방식은 현재 시스템 환경을 확인한 뒤 결정합니다.

도입하려면 어떤 데이터가 필요한가요?

상품과 요금, 예약 · 결제 · 취소 이력, 잔여 재고, 판매 시점과 채널별 판매 데이터가 기본적으로 활용됩니다. 실제 필수 데이터 범위는 적용 산업과 현재 보유한 데이터를 확인한 뒤 정합니다.

가격은 언제 바뀌고, 변경 범위는 누가 정하나요?

가격 변경 주기는 업종과 운영 방식에 맞춰 설계합니다. 남은 재고와 시간, 예약 흐름, 시즌성 등의 변화를 반영하되 최저 · 최고 가격, 마진 하한, 변경 빈도와 승인 방식은 고객사와 합의한 기준 안에서 운영합니다. AI가 제한 없이 가격을 변경하지는 않습니다.

효과는 어떻게 검증하나요?

도입 전에 매출, 마진, 전환율, 예약률, 재고 소진율 등 검증할 지표를 먼저 합의합니다. A/B 테스트로 기존 가격 정책을 대조군으로 설정, 모네타이가 적용된 실험군을 비교하고 표본 크기와 통계적 유의성을 포함한 개선 효과를 검증합니다.

도입은 어떻게 시작되나요?

먼저 현재 가격 구조와 보유 데이터, 가격 의사결정 방식을 확인합니다. 이후 적용 범위와 성공 지표, 시스템 연동 방식, 가격 가드레일을 합의하고 실제 프로덕션 환경에서 PoC를 진행합니다.

수요는 매일 바뀝니다.
가격 운영도 그래야 합니다.

상담 예약