수익을 극대화하기 위해 수요 패턴, 경쟁사 가격, 재고 현황을 동시에 분석하고, 복합적인 변수들을 통합해서 가격 결정이 필요합니다.
이때 단순히 데이터가 수집되어 있는 것만으로는 정확한 판단을 할 수 없습니다.
프라이스원은 이 문제를 해결하기 위해 가격 결정의 기준점이 되는 데이터 표준화 체계를 구축합니다.

프라이스원의 ‘프라이싱 프레임워크’를 구성하는 요소들

프라이스원의 표준화 체계가 담는 것은 단순한 '숫자'가 아니라, 그 데이터가 언제 수집되었고, 어떤 변수이며,
어떤 특성을 지니고 있고, 어떤 상관관계를 기반으로 하고, 어떤 가격 모델로 변환되어야 하는가입니다.

이렇게 다양한 요소들이 포함되어야만 표준화 체계는 비로소 수요 예측의 토대가 되고,
기업이 데이터를 통해 최적 가격을 결정할 수 있게 만드는 분석의 프레임워크가 됩니다.

아래에서 프라이스원의 데이터 표준화 즉 프라이싱 프레임워크를 구성하는 다섯 가지 요소를 소개합니다.

1. Channel: 데이터의 '유입 경로'

기업이 활용하는 모든 가격 관련 데이터에는 유입 경로가 존재합니다.

예를 들어, 호텔 업계라면 예약 데이터가 직접 예약 사이트에서 발생할 수도 있고,
익스피디아나 부킹닷컴 같은 OTA에서 발생할 수도 있습니다.

항공 업계의 경우, 수요 신호는 자사 웹사이트 검색 로그에서 직접 들어올 수도 있고,
여행사나 메타서치 엔진을 통해 간접적으로 파악될 수도 있습니다.

데이터가 여러 채널로 유입되고, 다양한 플랫폼을 거치며 가공되는 환경에서는 경로가 명확해야 데이터를 신뢰할 수 있습니다.

그래서 프라이스원은 각각의 정보가 어디서 생성되었고, 어떤 경로로 전달되는지를 명시적으로 정의합니다.

2. Variable: 데이터를 구성하는 '변수'

변수는 기업이 다루는 가격 결정 요인의 가장 기본적인 단위입니다.

예를 들어, 항공사에서는 좌석 등급, 출발 시간, 예약 시점, 경쟁사 요금이 될 수 있고,
우버와 같은 라이드셰어링이라면 시간대, 날씨, 이벤트 발생, 운전자 공급량 등이 변수에 해당합니다.

각 변수는 독립된 분석 요소이자, 다른 변수와의 상호작용 속에서 의미를 갖는 하나의 실체나 개념입니다.
위에서 언급한 '좌석 등급' 변수의 경우 실제로 판매되는 한 항공편의 모든 등급별 재고와 가격 정보를 포함합니다.

프라이스원은 각각의 변수를 정의함으로써
"이 예약은 어떤 시간대의 것이며, 어떤 날씨 조건에서 발생했고, 어떤 경쟁 상황에서 이뤄졌는가?"와 같이
가격의 맥락을 추적할 수 있는 가장 기본적인 틀을 제공합니다.

3. Attribute: 변수를 설명하는 '속성'

모든 변수는 속성을 갖습니다.

예를 들어, 호텔 객실이라는 변수에는 체크인 날짜, 숙박 기간, 객실 유형, 위치 등급 등의 속성이 포함됩니다.
라이드셰어링 서비스라는 변수에는 출발지, 목적지, 거리, 예상 소요 시간, 차량 등급 등이 포함될 수 있습니다.

이 속성들은 AI가 수요를 예측하기 위한 최소 단위이며
비구조화된 시장 데이터를 구조화할 때 가장 먼저 정의되어야 하는 정보 집합입니다.

프라이스원은 구조화되지 않은 예약, 검색 데이터를 AI가 분석 가능한 형태로 정제할 때, 속성 수준에서 데이터를 추출하고, 정의합니다.

4. Correlation: 변수들 간의 '상관관계'

기업에서 활용하는 가격 데이터는 고립된 단위로 존재하지 않고 다양한 상관관계를 맺습니다.

예를 들어, 호텔에서 성수기 예약 성공률이 떨어졌다면,
이 변수는 특정한 경쟁사 가격 인하 속성 값을 가질 것이고,
해당 가격 변화가 어떤 마케팅 이벤트에서 시작되었는지 경로를 가질 것입니다.
이때 변수 간의 상관관계가 명확히 정의되고 파악할 수 있어야 수요의 흐름과 가격 반응을 따라갈 수 있습니다.

프라이스원은 상관관계를 통해 시장 내 다양한 가격 요인을 유기적으로 연결하고,
각 변수가 어떻게 서로 영향을 주고받는지를 분석 가능한 형태로 구조화합니다.
이는 단순한 가격 조회를 넘어, 인과 구조 기반의 가격 책정을 가능하게 만듭니다.

5. Model: 변수들 간의 상관관계를 연산해 도출되는 '가격 모델'

가격 모델은 변수들 간의 상관관계를 고려하고, 연결된 변수들의 속성을 연산해 만든 결과입니다.

예를 들어, '동적 항공료 책정'은 존재하는 모든 좌석 변수의 예약률 속성에 수요 예측 알고리즘을 적용한 결과입니다.

'실시간 우버 요금'은 운전자 공급 변수의 가용성 속성을 지역 및 시간대별로 집계한 결과입니다.

프라이스원은 이 가격 모델을 기준으로 모든 요금 책정, 알림, 수익 분석 보고서를 생성합니다.
가격 모델은 표준화 체계가 다루는 데이터의 가장 마지막 층위이자, 기업의 수익 결정과 가장 밀접한 접점입니다.

왜 프라이싱 프레임워크를 구축하는 것이 중요한가?

대부분의 다이나믹프라이싱 시스템은 숫자를 처리할 수는 있지만
그 숫자가 시장 상황에서 어떤 기준으로 해석되어야 하는지는 모릅니다.
패턴은 인식하지만, 배경은 알 수 없고, 가격을 산출할 수는 있지만, 타당성을 검증하지는 못합니다.

이는 기존 가격 책정 시스템의 근본적 한계에서 비롯됩니다.
기존 시스템은 과거 데이터의 통계적 패턴을 학습한 모델로서 어떤 변수가 어떤 상황에서 많이 관찰되었는지를 기억할 뿐,
그것이 우리 비즈니스에서 어떤 논리와 기준에 따라 적용되는지는 모릅니다.
프라이스원의 프라이싱 프레임워크는 이 간극을 메우는 도구입니다.

첫째, 가격 책정 시스템이 정의된 기준에 맞춰 시장을 해석할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어 '수요 급증'이라는 신호는 범용 시스템에게는 그저 숫자 증가일 뿐이지만
우리 비즈니스에서는 '이벤트 발생', '공급 부족', '경쟁사 서비스 중단'처럼 세부 원인으로 분류됩니다.

표준화 체계는 각 신호가 어떤 채널(Channel)에서 유입되고, 어떤 변수(Variable)에 속하며
어떤 속성(Attribute)을 기반으로 어떤 상관관계(Correlation)를 고려해
어떤 가격 모델(Model)로 변환되는지를 정의함으로써
AI가 비즈니스 고유의 해석 기준에 따라 정확하게 가격을 책정할 수 있도록 만듭니다.

둘째, 책정된 가격의 정합성을 검증 가능하게 만듭니다.

AI가 생성한 가격이 시장 기준에 부합하는지, 요금이 올바른 데이터 소스와 연산 과정을 따랐는지 확인하려면
정보가 어떤 경로를 따라왔고, 어떤 규칙에 따라 가공되었는지를 추적할 수 있어야 합니다.

표준화 체계는 이 흐름을 명시적으로 정의함으로써 AI가 '왜 그런 가격을 책정했는가'를
사람이 이해하고 검증할 수 있는 구조를 제공합니다.

가격 책정의 문제를 해결하는 프라이스원 표준화 체계

프라이스원은 데이터 표준화를 단순한 정보 정리 도구가 아닌
AI가 신뢰 가능한 가격 결정을 내리도록 만드는 해석의 뼈대로 설계합니다.

AI가 시장을 '이해'하는 것이 아니라
우리가 해석하는 방식 그대로 시장 데이터를 재구성할 수 있도록 만드는 것.
그것이 프라이스원 표준화 체계의 역할입니다.

표준화 체계는 기술의 문제가 아닌 해석의 문제를 해결합니다.
그리고 해석이 정교해질 때, AI는 비로소 '시장을 이해하는 도구'가 됩니다.

축적된 거래 데이터는 많지만 의미를 찾기 어려웠던 문제, 가격 책정 시스템은 있으나 결과를 신뢰하지 못했던 문제는
데이터 해석의 기준이 필요하기 때문에 발생하는 문제고
프라이스원은 그 기준을 표준화 체계라는 도구로 풀어냅니다.