[호텔MBTI] 호텔MBTI] HOTELMBTI.COM🌍 — 호텔리어를 위한 과학적 성향 매칭 가이드 ✨🏨🧭
Uptime(가동시간): PMS(Property Management System, 자산관리시스템)/POS/CRM(Customer Relationship Management, 고객관계관리) ≥ 99.9% 🔌✅
API Error Rate(API 오류율): ≤ 0.2% 🧩🚫
Report Automation%(리포트 자동화율): 핵심 보고서 ≥ 80% 🤖📈
Data Quality Error%(데이터 품질 오류율): ≤ 0.5% 🧪🧼
Ticket SLA 준수율(요청 처리 합의수준): ≥ 95% 🎫⏱️
리포팅: 주간 장애 리포트🚨 · 월간 데이터 품질/권한 감사📝
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NPS(Net Promoter Score, 순추천지수): ≥ +55 🌟📈
CSAT(Customer Satisfaction, 만족도): ≥ 4.6/5 😀✅
Complaint Rate(불만율): ≤ 2.0건/100 스테이 😕➡️🙂
FCR(First Contact Resolution, 1차 해결율): ≥ 85% 📞⚡
Recovery Cost/Case(사후보상 단가): ≤ 9,000원, Saved Churn(이탈 방지율) ≥ 35% 💸🛡️
측정식: NPS = (Promoters% − Detractors%); Complaint Rate = 불만건수 ÷ 숙박건수 × 100 ➗📏
리포팅: 주간 VOC 리뷰🗣️ · 월간 NPS/CSAT 패널📊
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Covers(방문 객수): 식사대 목표 ≥ 100% 👥✅
Avg. Check(객단가): ≥ 18,000원(조식) / ≥ 32,000원(디너) 💵🍴
CM%(Contribution Margin %, 공헌이익률): ≥ 64% 📊💚
Food Cost%(식재료 원가율): ≤ 28% 🥦📉
Labor Cost%(인건비율): ≤ 25% 👩🍳💼
Table Turn(테이블 회전률): 피크 2시간 ≥ 2.1회 🔄🪑
Wait TAT(대기 해소 시간): ≤ 12분 ⏳🙂
Waste%(폐기율): ≤ 3% 🗑️♻️
측정식: CM% = (매출 − 변동원가) ÷ 매출; Food Cost% = 식재료비 ÷ 매출 ➗📐
리포팅: 데일리 POS(Point of Sale, 판매시점관리) 리포트🖨️ · 주간 메뉴믹스📊 · 월간 손익📘
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Primary KPI: CVR(Conversion Rate, 전환율) · Net Rev/Booking(예약당 순매출) 🎯💰
Secondary: CAN Rate(Cancellation, 취소율) · LOS(Length of Stay, 숙박일수) · Attach Rate(부가상품 부착율) 🔗🛎️
Elasticity(탄력성): Δ수요 ÷ Δ가격 구간별 분리 📈⚖️
Guardrails(가드레일): CAN Rate +1.5pp 초과 금지, NPS(Net Promoter Score, 순추천지수) −2pt 이하 하락 금지 🚧📉
샘플사이즈: α=0.05, 파워 80% 기준 모수 산출 📏🧮
리포팅: 테스트 카드(가설·기간·표본·결과·권고)📇 + 포스트모템(Post-mortem, 사후분석)🧷
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RevPAR(Revenue per Available Room, 판매가능 객실당 매출): 전년 동기 ≥ +7% 💵📈
ADR(Average Daily Rate, 평균 일일 요금): 세그먼트 감안 ≥ +5% 💱✨
OCC(Occupancy, 객실 점유율): ≥ 82% (비수기 ≥ 75%) 🏨📊
Pickup Pace(예약 유입 속도): 7일 이동 평균 전년대비 +5pp 📅⚡
MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 예측오차): ≤ 8% 🧠📐
Channel Net Rev.(채널별 순매출): 커미션 차감 후 직영 비중 ≥ 38% 🛒➡️🏨
측정식: RevPAR = 객실매출 ÷ 판매가능객실수; ADR = 객실매출 ÷ 판매객실수; OCC = 판매객실수 ÷ 판매가능객실수 ➗📘
리포팅: 데일리 플래시📄 · 주간 픽업📈 · 월간 전략회의🧭
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Room Turn TAT(객실 턴 시간): 스탠다드 ≤ 35분, 스위트 ≤ 55분 🛏️⏱️
Reclean Rate(Re-order, 재청소율): ≤ 1.8% 🔁🧽
Defect Rate(결점율): ≤ 0.9건/객실 (QC 10% 샘플) 🧪📋
LF SLA(Lost & Found Service Level Agreement, 분실물 처리 SLA): 등록 ≤ 12h, 통지 ≤ 24h 🧳📞
Prod. RPH(Rooms per Housekeeper-hour, 시간당 객실 처리수): ≥ 1.6 👥⚙️
CPOR(Cost per Occupied Room, 점유 객실당 비용): 전월 대비 −3% 💸🔧
측정식: CPOR = HK 관련 총비용 ÷ 점유 객실 수 ➗📊
리포팅: 데일리 운영판🧾 · 주간 QC📑 · 월간 원가리뷰📉
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Check-in TAT(Turnaround Time, 처리 시간): 평균 ≤ 5분 / 피크 ≤ 8분 ⏱️✨
Upsell CVR(Conversion Rate, 업셀 전환율): ≥ 12% 🎯📈
Queue WT(Waiting Time, 대기 시간): 피크 평균 ≤ 6분, 95퍼센타일 ≤ 10분 🚶♂️⏳
No-show Rate(노쇼율): ≤ 2.5% ❌🗓️
VOC CSAT(Voice of Customer Customer Satisfaction, 고객만족): ≥ 4.6/5 💬🌟
Pre-auth Fail Rate(사전승인 실패율): ≤ 1.0% 💳✅
측정식: Upsell CVR = 업셀 성공 객실수 ÷ 업셀 제안 객실수 ➗; Check-in TAT = 체크인완료 − 대기열합류 ⏲️
리포팅: 데일리 플래시📄 → 주간 리뷰🗂️ → 월간 경영회의🏛️
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최근 4주 문제 3건 기록(상황–행동–결과) ✍️🗂️
본인 성향 장단점 대조표 작성 ⚖️🧠
다음 4주 실험 1~2개(예: FO 스크립트, RM 가격 감도표, HK 체크리스트 개선) 🧪📑
전/후 KPI 비교 및 문서화로 학습 고도화 📊🧾
핵심은 “성향 → 행동 → 지표” 루프를 꾸준히 돌리는 것입니다. 🔁🚀
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성향 언어로 **“왜 그렇게 행동하는지”**를 공유·합의합니다. 🗣️🤝
즉흥형 vs 신중형: 의사결정 타임라인을 **‘빠른 초안 → 24h 검증’**으로 2단계화 ⏳📝
디테일형 vs 비전형: 주간은 디테일 검수, 월간은 큰 방향점 논의로 회의 레벨 분리 🔍🗂️🧭
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네. 성향 대비 강점 기반 KPI를 배치합니다. 💪
예) 분석형 직원: 레이트 테스트·리드타임 모델 개선 OKR 중심 / 대면 KPI는 보조지표 🧮🧪
예) 대면형 직원: VOC 해결률·회복 만족도 중심 / 데이터 리포트는 템플릿화로 부담 완화 🙂📄
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분석형: KPI 구조·시스템 맵부터(채널, PMS, RM툴 흐름) 📊🗺️
실행형: 현장 동선·에스컬레이션 시나리오부터 🚶♀️🧭
소통형: 컴플레인 스크립트·케이스 롤플레이 우선 🗣️🎭
성향에 맞춰 **“학습 순서”와 “현장 그림”**을 다르게 설계하면 러닝 커브가 급격히 단축됩니다. ⏱️📈✨
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교대·피크타임에 강한 성향/약한 성향을 적절히 믹스 🕒🔀
컴플레인 핫라인(즉응형) vs 백오피스 해결사(분석형) 역할 분담 ☎️🧮
주간 회의: “문제정의형·아이디어형·실행추적형” 롤 명확화로 충돌 최소화 🧭🗣️✅
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성향 설문을 직무 상황과 연결한 **휴리스틱(경험 법칙)**에 가깝습니다. 🧠📚 표준 심리검사처럼 임상적 신뢰도를 주장하지 않으며, 반복 측정 시 변동이 있을 수 있어요. 🔁🔎 대신 **업무 지표(RevPAR·GOP·TAT 등)**와 교차 검증으로 보완하세요. 🔗📈✅
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권장하지 않습니다. 🙅♀️ 채용 결정 도구가 아니라 “적합 환경·육성 방향”을 찾는 참고자료로 쓰는 게 안전합니다. 🧭📌 채용은 **직무 역량 평가(케이스, 과제, 레퍼런스)**와 함께 다면적 판단이 필요합니다. 🧪🧩⚖️
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프론트(FO)·컨시어지: 대면 커뮤니케이션/예외 처리 성향 🤝🗣️
하우스키핑(HK): 루틴·품질 표준화 선호도 🧹✅
레베뉴/세일즈(RM/Sales): 데이터 기반 의사결정·가설검증 선호 📊🧪
F&B: 피크 타임 스트레스 내성·팀워크 루틴 🍽️⏱️
기획/백오피스(BO): 문서화·프로세스 설계 성향 🗂️🧭