- 홍콩폴리텍대 리헝윈 교수·정샹 연구원 공동 연구팀 발표

- 단순 별점 평균보다 리뷰의 '편차'가 식당 생존 예측에 핵심

- '엘리트' 리뷰어 영향력 절대적… 불확실성 시대의 외식업계 생존 나침반 제시

글로벌 경제의 불확실성과 급격한 경영 환경 변화 속에서 외식업계의 생존을 예측할 수 있는 혁신적인 데이터 분석 모델이 개발되어 학계와 업계의 주목을 받고 있다.

홍콩이공대(폴리텍대학교 PolyU) 호텔관광경영대학(SHTM)의 리헝윈(Hengyun Li) 교수와 정샹(Xiang Kevin Zheng) 연구원은 공동 저자들과 함께 머신러닝을 활용한 식당 생존 예측 연구를 발표했다. 이번 연구는 경제적 전환기와 불확실성에 직면한 관광 및 환대(Hospitality) 산업에 유용한 전략적 지침을 제공할 것으로 기대된다.

위기의 외식업계, 온라인 리뷰가 생존의 열쇠

관광 의존도가 높은 지역에서 외식업은 가장 큰 경제 활동 중 하나로, 정부 차원에서도 매우 중요한 관리 대상이다. 그러나 연구팀은 "관광 및 환대 산업은 본질적으로 외부 위기에 취약하며, 경제적 충격의 직격탄을 맞는 곳"이라고 경고했다. 특히 중소 식당들은 제한된 자원과 취약한 재정 구조로 인해 경영 환경이 악화될 경우 폐업으로 이어질 가능성이 매우 높다. 따라서 이들 식당이 경제적 폭풍을 견뎌내도록 돕는 것은 사회·경제적 이익을 보존하기 위해 매우 중요하다.

소셜미디어 시대로 접어들면서 온라인 리뷰는 식당의 명성을 좌우하는 결정적인 요인으로 자리 잡았다. 메리어트(Marriott) 등 글로벌 대형 기업들은 이미 고객 리뷰를 모니터링하고 실시간으로 대응하는 전담 직원이나 팀을 배치하고 있다. 온라인 리뷰에 기민하게 대응하는 기업들이 매출과 브랜드 노출도 측면에서 훨씬 더 뛰어난 성과를 거두고 있기 때문이다.

단순 '평점'보다 리뷰의 '편차'에 주목해야

그동안 식당 선택의 가장 익숙한 지표는 '평균 별점(Rating)'이었다. 그러나 연구팀은 빅데이터 시대를 맞아 한 단계 더 나아간 분석을 시도했다. 바로 평점과 감정(Sentiment)의 이견 정도를 나타내는 '리뷰 편차(Review Variance)'이다.

연구팀은 미국 매사추세츠주 보스턴 지역의 식당 약 3,000곳을 대상으로 세계적인 리뷰 플랫폼 '옐프(Yelp)'에 등록된 50만 건 이상의 온라인 리뷰 데이터를 수집해 분석했다. 여기에는 평균 평점, 리뷰 길이, 리뷰 수, 긍정·부정 어휘 등의 데이터뿐만 아니라 체인점 여부, 가격대, 경쟁사 수, 영업 기간 등의 운영 데이터도 함께 활용됐다.

연구 결과, 외식업체의 생존을 결정짓는 가장 강력한 변수는 체인점 여부, 가격, 그리고 영업 기간으로 나타났다. 특히 평균 변수 중에서는 식음료 가격에 대한 고객들의 평균적인 감정이 식당의 운명을 예측하는 가장 좋은 지표였다.

그러나 '가격'을 제외한 모든 변수에서는 '평균값'보다 '편차'가 훨씬 더 중요한 예측 지표로 작용했다. 특정 식당의 리뷰 편차가 크다는 것(즉, 호불호가 극명하게 갈리거나 서비스 품질이 들쑥날쑥하다는 것)은 향후 1~2년 내에 해당 식당이 폐업할 가능성이 높음을 강력하게 시사했다.

'엘리트(Elite)' 리뷰어의 절대적인 영향력

이번 연구에서 주목할 만한 또 다른 요소는 리뷰어의 '전문성'이었다. 옐프 플랫폼에서 활동량이 많고 커뮤니티로부터 유용성을 인증받은 '엘리트' 유저들의 리뷰는 일반 고객의 리뷰보다 식당의 1년 뒤 생존 여부를 훨씬 더 정확하게 예측했다.

이는 신호 이론(Signaling Theory)으로 설명된다. 배지와 추천 수가 많은 '전문가' 수준의 리뷰어가 작성한 글은 소비자들에게 신뢰할 수 있는 신호로 받아들여져 실제 방문객 수에 결정적인 영향을 미치고, 결국 식당의 생존과 직결된다는 분석이다.

리헝윈 교수는 "식당 경영자들은 리뷰의 평균 점수뿐만 아니라 고객들의 평가가 얼마나 다양하게 갈리는지, 즉 '편차'에 집중해야 한다"며 "편차가 크다는 것은 상품과 서비스 제공 과정에서 일관성이 부족하다는 경고 신호이므로, 불일치를 최소화하려는 노력이 시급하다"고 조언했다. 아울러 미시적인 관점에서 가격 대비 고객의 만족도를 면밀히 평가하고, 매장 방문 시 전문가 등급의 리뷰어들이 긍정적인 후기를 남길 수 있도록 유도하는 전략이 필요하다고 덧붙였다.

투자자와 플랫폼 운영자에게도 유용한 나침반

이번에 개발된 머신러닝 기반의 생존 예측 모델은 외식업계 종사자뿐만 아니라 리스크가 큰 외식 산업에 참여하는 투자자들에게도 유용한 도구가 될 것으로 보인다. 투자자들은 타깃 식당에 대한 고객 태도의 일관성(리뷰 편차)을 확인해 투자 위험을 줄이고 높은 투자 수익률(ROI)을 기대할 수 있는 기회를 포착할 수 있다.

연구팀은 "변동성이 큰 오늘날의 비즈니스 환경에서 적시의 정확한 생존 예측은 필수적"이라며, "이번 연구는 불확실한 시대에 데이터에 기반한 생존 전망이 얼마나 중요한지를 다시 한번 입증했다"고 강조했다.

한편, 이번 연구는 국제 학술지 '관광 경영(Tourism Management)' 최신호에 *'Restaurant Survival Prediction Using Machine Learning: Do the Variance and Sources of Customers’ Online Reviews Matter?'*라는 제목으로 게재됐다.

 

[참고: 홍콩이공대학교 호텔관광경영대학(SHTM) 소개]

홍콩이공대(폴리텍대) 호텔관광경영대학(SHTM)은 지난 40여 년 동안 환대 및 관광 교육 분야를 선도해 온 세계 정상급 기관이다. 2025년 상하이랭킹(ShanghaiRanking) 세계 대학 학문 분야 평가의 '호텔관광경영' 카테고리에서 9년 연속 세계 1위를 차지했으며, 2026년 QS 세계 대학 순위 학과별 평가에서도 종합대학 중 세계 2위에 오르는 등 세계적인 명성을 이어가고 있다.