kt알뜰폰 로밍 요금제 어떤 것을 가입해야 할까?

요즘 해외여행을 가는 사람들이 많아지고 있는데요. 해외여행에서 자유롭게 웹서핑을 하려면 로밍 요금제가 필수입니다. kt알뜰폰으로도 kt와 동일한 로밍 요금제를 가입할 수 있습니다. kt알뜰폰 로밍 요금제 종류를 정리해 드리겠습니다.

kt알뜰폰 로밍 요금제 가입해야 하는 이유

해외 여행에서 맛집, 관광지를 검색하고 찾아가려면 스마트폰 웹 서핑이 꼭 필요한데요.

무료 와이파이가 되지 않는 곳에서도 자유롭게 검색을 하려면 로밍 데이터가 필수입니다.

kt알뜰폰 이용자는 별도 로밍 상품을 가입하지 않아도 해외 로밍 데이터를 사용할 수 있습니다. 하지만 최대 11,000원까지만 이용 가능하며, 데이터로 겨우 20MB 정도입니다. 웹 서핑을 거의 못한다고 보면 됩니다.

하루 1만 원 정도 비용으로 로밍 요금제 가입하면 데이터를 자유롭게 이용할 수 있습니다. 고객센터를 통해 가입해보세요.

kt M모바일은 알뜰폰 이용자 중 고객이 가장 많은 인기 알뜰폰 통신사입니다. kt M모바일도 kt 통신사와 동일하게 로밍 상품을 가입할 수 있습니다.

kt알뜰폰 로밍 요금제 어떤 것을 가입해야 할까요? 요금제를 모두 정리해드리고 추천 상품을 골라드리겠습니다. 일 단위로 결제되어 3~5일 단기 여행에 적합한 요금제들입니다.

하루 11,000원으로 데이터를 400MB 사용할 수 있는 기본 로밍 상품입니다. 소진시 400 Kbps 속도로 무제한으로 이용할 수 있습니다.

대략 1시간 정도 웹 서핑이 가능한 용량인데요. 여행 가서 꼭 필요한 검색만 한다면 충분한 양이지만, 고화질 이미지나 동영상을 많이 검색한다면 더 빨리 소진될 수 있습니다.

하루종일ON을 친구, 가족과 함께 가입시 할인이 되는 서비스입니다. 본인 요금은 11,000원으로 동일하지만 친구, 가족이 이용시에는 5,500원으로 이용할 수 있습니다. 함께 여행시 이용해보세요.

하루종일ON 플러스는 일 13,200원 요금으로 데이터를 800MB 사용할 수 있는 로밍 상품입니다. 조금 더 지불하고 데이터를 넉넉하게 사용하길 원한다면 플러스를 가입하시면 됩니다.

대략 1~2시간 가량 웹 서핑이 가능한 용량으로 해외 여행시 이용하기에 충분한 용량입니다.

소진시에도 최대 1 Mbps속도로 이용할 수 있습니다. 조금 느려지지만 웹 검색이 충분히 가능한 속도입니다.

데이터 걱정 없이 여행을 즐길 수 싶다면 플러스를 추천드립니다.

데이터로밍 기가팩은 일본과 중국에서 25,000원으로 5일 간 데이터 2.5GB를 사용할 수 있는 로밍 상품입니다.

일본과 중국은 한국인이 특히 많이 가는 해외 여행지인데요. 일본과 중국을 갈 계획이라면 데이터로밍 기가팩을 가장 추천드립니다.

일 단위로 계산해보면 1일 5,000원으로 데이터를 500MB 사용하는 꼴인데요. 하루종일ON 요금제(11,000원, 400MB)보다 훨씬 저렴함을 알 수 있습니다.

3일 이상만 여행을 가도 기가팩이 유리합니다. 일본, 중국을 가는 kt알뜰폰 고객이라면 데이터로밍 기가팩 꼭 이용해보세요.

하루 3,300원으로 기본 데이터 없이 200Kbps 속도로 하루 종일 이용가능한 서비스입니다.

톡 이라는 이름에서 알 수 있듯이 메신저 대화 정도 가능한 느린 속도입니다.

꼭 필요한 메신저 대화만 사용할 생각이라면 저렴한 톡 요금제를 골라보세요. 데이터 요금 과다 청구 걱정이 전혀 없겠습니다.

1일 30MB를 5,500원으로 저렴하게 이용하는 로밍 상품입니다. 매일 소량의 데이터만 필요한 고객에게 적합합니다.

그날 못쓴 데이터는 다음날로 이월되는 것이 특징입니다.

kt알뜰폰 로밍 요금제를 알아보았습니다. kt M모바일 고객은 저렴한 요금으로 로밍 데이터를 이용할 수 있습니다. 하루 1만 원 가량만 투자하면 해외에서도 웹 서핑을 편리하게 이용할 수 있습니다. 해외 출국 전 꼭 가입해보세요.

kt M모바일 고객센터를 통해 가입할 수 있습니다.

❗5일 이상 장기 해외 일정이 있다면, 로밍 데이터 함께ON 요금제를 이용하는 것이 경제적입니다.

🤔로밍 비용을 조금이라도 아끼고 싶다면 휴대용 와이파이를 빌려 가보는건 어떨까요? 저렴한 요금으로 고용량 데이터를 나눠쓸 수 있어 매우 경제적입니다. 아래 글을 참고해주세요.