이 연구는 비대면 기술의 발달로 호텔 챗봇 특성을 중심으로 유용성, 계획행동이론 그리고 재사용 의도에 미치는 영향을 실증하고 유의미한 결과를 토대로 시사점을 제시하는 것이 주 목적이다. 국내 호텔 이용객 대상으로 챗봇을 이용해본 소비자로, 2023년 04월 15일부터 20일까지 약 5일간 397부의 설문지가 배포되어 유효표본 397부(100%)가 최종분석에 활용되었다. SPSS 27.0 프로그램을 활용하여 빈도분석, 신뢰도분석, 요인분석, 상관관계분석, 회귀분석 진행하였다. 하위가설 10개 모두 채택 되었으며 분석결과에 대한 학문적⋅실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 호텔 챗봇 특성의 정보성, 접근성, 상호작용, 개인성은 각각 지각된 유용성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 호텔 챗봇 특성의 유용성이 계획행동이론에 유의미한 긍정적 결과가 있는 것으로 확인되었다. 셋째, 계획행동이론은 재사용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 호텔 챗봇 특성 중 개인성이 가장 중요하게 나타났는데 사용자의 이전 대화 이력, 기호, 선호도 등을 기반으로 맞춤화된 응답을 제공하고 사용자가 선호하는 시간대, 언어, 지역을 고려하여 서비스를 제공하는 것이 고객의 재사용의도를 높일 수 있는 대안으로서 필요성을 시사해주고 있다. 또한 대인 서비스 창구와 달리 비대면 창구라는 다양성을 주어 차별성과 편리성을 동시에 제공하여 고객 만족을 높일 수 있다. 따라서, 호텔은 호텔 챗봇을 이용함에 있어서 첫째, 맞춤화된 서비스 제공 둘째, 실시간 예약 및 정보제공 셋째, 다양한 질문 지원 및 불만사항 관리, 넷째, AI 학습을 통한 취향 및 이력 기반 추천 다섯째, 보안 및 프라이버시 고려 마지막으로 활용 가능한 플랫폼 확장이 요구된다. 이러한 방안들은 고객 서비스에 실무적으로 활용될 수 있다. 끝으로 이 연구의 한계를 논하였다.
The purpose of this study is to demonstrate the effects of non-face-to-face hotel chatbot characteristics on usefulness, planning behavior theory and reuse intention, and to suggest implications based on significant findings. A total of 397 questionnaires were distributed to domestic hotel guests, who had used chatbot, for about five days from April 15, 2023 to April 20, 2023, and the effective sample of 397 copies (100%) was used for the final analysis. Frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, correlation analysis, and regression analysis were conducted, using the SPSS 27.0 program. All of 10 sub-hypotheses were adopted, and the academic and practical implications of analysis results are as follows: First, it was found that the informativeness, accessibility, interactivity, and personalization of hotel chatbot characteristics had significant positive (+) effects on perceived usefulness, respectively. Second, it was found that the usefulness of hotel chatbot characteristics had significant positive effects on planning behavior theory. Third, the study identified that planning behavior theory had significant positive (+) effects on reuse intention. Among the hotel chatbot characteristics, personalization was found to be the most important factor, which suggests that it is necessary, as an alternative that can raise a customer’s reuse intention, to provide customized responses based on the user’s previous conversation history, taste and preference, and to provide service in consideration of the user’s preferred time, language, and region. In addition, unlike face-to-face service windows, chatbots provide diverse non-face-to-face windows, enabling differentiation and convenience simultaneously, thereby enhancing customer satisfaction. Therefore, the following are required of hotels when using the hotel chatbots: first, the provision of customized service; second, real-time booking and information dissemination; third, supporting various questions and the management of complaints; fourth, implementation of taste or history-based recommendation through AI learning; fifth, the consideration of security and privacy; and lastly, the extension of applicable platforms. These methods can be utilized in hands-on customer service. Finally, the limitations of this study are discussed.