❗진짜 완전한 맞춤화 전략 들어간다❕다들 긴장하라

유닛 코드 : PXE-103, 필수형

[실무 기획]디테일의 확충 : 이 기획은 어떻게 현실화 되는가? 

 

 

 

'나보다 더 나를 잘 아는 ott 플랫폼이 있어서 내가 볼 것을 정해주면 좋겠다' 고 생각하며

 

막연하게 떠올렸던 기능이 '이 사람 아세요?'였는데

 

벌써 현실화 마지막 단계네요🤣

 

이번 기획안을 통해서 확실하게 그려지지 않던 부분들이 모두 해결되었으면 좋겠습니다!

 

아직, 저의 지난번 기획안을 안보신 분들은 아래 링크로 고고링!

 

이전 블로그 보러가기(←클릭)

 

---

STEP 01 . 내 기획 내용을 디테일하게 설정하자 ! : 블록트리 세부 '전술' 채우기 (Towarding)

 

블록 9개 중, TB01.[기능 구성]에 속하는 3개의 UB에만 집중하여 세부 전술을 토워딩 할 예정입니다.

본격적인 기획안에 들어가기에 앞서, TB01.[기능 구성]의 하위 블록인 [사용자 이용 데이터/컨텐츠 특성/출연진 특성]을 [사용자 이용 데이터 분석/컨텐츠 특성 분석/출연진 특성 분석]으로 명칭을 바꿔서 사용할 것입니다.

 

위 3가지의 특성을 '이 사람 아세요?'의 구성 요소라고 생각해서 간단하게 작성했지만 분석한 내용을 바탕으로 하는 것이기 때문에 기획안을 보신 분들이라면 직관적으로 이해할 수 있도록 명칭을 바꿨습니다!

 

'이 사람 아세요?' 에서 가장 핵심적인 블록이자 조금 더 명확하게 설정될 필요가 있는 것 같아

 

📢TB01.[기능 구성]을 중점적으로 다룹니다.

 

---

 

UB 01-1 사용자 이용 데이터 분석

 사용자 이용 데이터를 어떻게 활용한 것인지를 보기에 앞서, 티빙 유저의 사용 단계를 살펴보겠습니다. 티빙 계정을 생성한 뒤, 유저가 원하는 이용권을 결제하고 나면 바로 이용이 가능합니다. 현재 티빙 알고리즘의 자세한 구성 요소는 알 수 없지만 플랫폼 상에서 유저의 검색 기록, 찜한 컨텐츠, 시청 기록 등이 알고리즘에 영향을 미칩니다.

주요 추천 알고리즘 개념도 (2차 출처: kt)

 

 

UB 01-2 컨텐츠 특성 분석

 컨텐츠 특성 분석이란, 티빙 유저가 관심을 가지고 있는 컨텐츠와 함께 시청한 기록이 있는 컨텐츠를 분석하여 컨텐츠 자체의 세부 특성을 알아내는 것을 말합니다. 예를 들어, 넷플릭스는 현재 '내용 기반 필터링'과 '협업 기반 필터링'을 통해 알고리즘을 구성하고 있습니다. 

 '내용 기반 필터링'은 컨텐츠의 내용을 분석하여 유저가 원하는 컨텐츠의 범주와 선호도를 파악하고, 그에 부합하는 컨텐츠를 추천하는 것이고, '협업 기반 필터링'은 컨텐츠 자체 분석이 아닌 기존 유저의 컨텐츠 선호 정보를 분석하여 타겟 사용자와 유사한 선호도를 보이는 사용자그룹들에게 기존 시청자들이 좋아했던 컨텐츠를 추천하는 방식입니다.

넷플릭스 추천 알고리즘 도식화 (출처: Akter)

 

 티빙 역시 넷플릭스와 유사하게 '내용 기반 필터링'과 '협업 기반 필터링'을 통해 유저의 컨텐츠 사용 정보와 유저와 비슷한 컨텐츠 선호 정보를 가진 다른 유저의 정보를 바탕으로 유저 맞춤 컨텐츠를 제공합니다.

 

🔗넷플릭스 추천 알고리즘 참고자료

 

 

UB 01-3 출연진 특성 분석

 출연진 특성 분석은 '이 사람 아세요?' 큐레이션에서 가장 중요한 기능입니다. 이전에 작성한 기획안들에 대한 코멘트로 항상 언급이 되었던 부분이기도 합니다. 출연진 특성 분석이란, 유저가 시청한 컨텐츠의 정보를 분석하는 것의 심화 버전입니다.

 예를 들어, 드라마를 주로 시청하는 유저라면 해당 유저의 드라마 시청 기록을 분석함과 동시에 해당 작품의 출연 배우와 작품의 등장인물을 분석합니다. 컨텐츠 분석을 통해 유저가 좋아하는 장르를 알아내고, '출연진 특성 분석'을 통해서 유저가 선호하는 스타일의 배우 혹은 등장인물 특성을 알아냅니다. 이를 종합해서 유저가 선호하는 특성과 유사한 배우가 등장하는 컨텐츠 혹은 그러한 등장인물이 나오는 컨텐츠를 추천합니다.

 

사진 출처: 카카오엔터프라이즈 기술 블로그 - 얼굴 이미지 전처리 과정

 

 

---

STEP 02 . 내 기획 내용 중 무엇이 '더' 중요한가? : 블록트리 우선순위 정하기 (Prioritizing)

 

[고객 제안용 기준]

1순위: UB 03-1 컨텐츠 고민 해결

 OTT 사용자들은 보통 60~90초 동안 약 10~20개의 컨텐츠를 탐색하는데, 이 시간 동안 자신의 취향에 맞는 컨텐츠를 찾지 못하면 서비스를 떠나는 경향이 있습니다. '이 사람 아세요?'를 통해 유저보다 더 유저를 잘 아는 OTT 플랫폼이 되어, 많은 유저들이 공통적으로 경험하는 컨텐츠 고민을 해결해준다면 강한 매력 포인트가 될 것 입니다.  

 

2순위: UB 03-2 사용자 이해

'이 사람 아세요?'는 현재 정도의 수준에서 유저를 이해하는 것이 아닌, '유저 예측'이 가능할 정도로 유저보다 유저에 대해 더 잘 아는 것을 말합니다. 단순히 컨텐츠 자체 추천이 아닌 출연진 혹은 등장인물 분석 데이터를 바탕으로 하는 추천 큐레이션이기 때문에 유저에게 신선함까지 제공할 수 있습니다.

 

 

[실제 진행용 기준]

1순위: UB 01-3 출연진 특성 분석

 '이 사람 아세요?'는 현재 티빙에서 사용되고 있는 알고리즘 구성에 '컨텐츠에 등장하는 인물 자체'에 대한 분석을 더한 것으로, 티빙만의 차별화 전략에 해당합니다. 컨텐츠에 등장하는 출연진 혹은 등장인물에 대한 분석을 바탕으로 유저가 앞으로 좋아할 '인물'에 찾아내 해당 인물이 등장한 컨텐츠를 제공합니다.

 티빙의 경쟁 OTT 플랫폼 중에서 인물과 관련하여 큐레이션 시스템을 제공하는 곳이 존재하긴 하지만, 해당 인물을 선정하는 과정에서 유저의 사용 데이터보다는 현재 방영되고 있는 작품에 나온 인물을 위주로 선정하기 때문에 유저 데이터를 바탕으로 인물을 선정하게 된다면 티빙만의 성공적인 차별화 전략이 될 수 있습니다.

 

2순위: UB 02-2 플랫폼 영향력 강화

 국내 OTT 시장 상황을 보면 독보적 1위인 넷플릭스를 제외하고, 티빙과 쿠팡플레이가 2위 자리를 두고 치열하게 경쟁하고 있습니다. 티빙이 KBO 한국 야구 시리즈 독점 중계권을 확보해 스포츠 팬의 유입 시도, 숏츠 등 다양한 시도를 하고 있지만 여전히 부족한 상황입니다. '이 사람 아세요?'를 통해 비교적 단기적인 목적으로 티빙에 가입한 사람들을 빠르게 분석하여 이들의 니즈에 맞는 인물을 바탕으로 한 컨텐츠를 제공하게 된다면, 본래의 목적과 장기적으로 티빙을 사용할 이유가 생겼기 때문에 결과적으로 티빙의 플랫폼 영향력이 강화될 것입니다.

 

3순위: UB 03-1 컨텐츠 고민 해결

 OTT 플랫폼 특성상, 많은 컨텐츠를 보유하고 있기 때문에 많은 유저는 '어떤 컨텐츠를 볼 것인가'에 대한 고민을 가지고 있습니다. 물론, 유저의 사용 데이터를 기반으로 컨텐츠를 추천해주는 알고리즘이 실행되고 있지만 모든 OTT 플랫폼에서 실행하고 있어 한 플랫폼만의 차별화 전략으로 보기 어렵습니다. 하지만 인물 특성 기반 추천 알고리즘인 '이 사람 아세요?'은 티빙만의 차별화 전략임과 동시에 많은 유저의 컨텐츠 고민을 새로운 접근으로 해결할 수 있습니다.

---

STEP 03 . 내 기획 내용은 이렇게 완성된다 ! : 블록트리 완료(Conclusion)

진짜 완전한 맞춤화 전략

유저의 이용 데이터를 사용한 알고리즘에서 한 단계 더 발전하여 더 높은 수준으로, 유저를 위한 컨텐츠를 추천하는 큐레이션 시스템 '이 사람 아세요?'를 기획하였습니다.

 

'이 사람 아세요?'는 국내 OTT 플랫폼인 티빙의 플랫폼 영향력을 강화하기 위한 핵심 전략으로, 유저 스스로보다 더 유저를 이해하고 예측하는 것을 목표로 합니다. 더 높은 수준의 유저 이해를 바탕으로, 완전한 유저 맞춤형 큐레이션 시스템을 제공하여 OTT 플랫폼 유저라면 모두 공감할 수 있는 컨텐츠 고민 문제를 해결합니다.

 

티빙을 한 번 떠난 사람이 티빙으로 다시 돌아오도록 하는 것은 어렵지만, 그 전에 티빙을 떠나지 않도록 하는 것은 상대적으로 더 쉬운 과정입니다. 유저 데이터를 바탕으로, 선호하는 컨텐츠 속 인물을 분석해 이와 부합하는 컨텐츠를 끊임없이 제공함으로써 티빙은 독보적인 2위 플랫폼으로의 도약을 기대할 수 있습니다.

 

 

 

기획자로서,

티빙만의 차별화 큐레이션 시스템을 통해  경쟁사인 쿠팡플레이와의 격차를 벌려 

 

독보적인 2위 OTT 플랫폼이 되고자 합니다.

 

 

❗진짜 완전한 맞춤화 전략 들어간다❕다들 긴장하라_끝

---