넷플릭스가 데이터를 사용하는 방법을 천천히 알아보자 ②의사결정
스트리밍 서비스 시작
온라인 DVD 대여 서비스로 시작했던 넷플릭스는 2006년 회원수 500만명을 돌파하고 2007년부터 스트리밍 서비스를 시작하였다.
유튜브가 2005년, 국내 VOD 시범사업이 2006년에 시작되었으니, 기술적으로 스트리밍의 태동기 이긴하였으나 당시 OTT 서비스를 운영한 건 아마존 프라임 비디오(2006.9월~)와 넷플릭스 뿐이었다.
넷플릭스는 기존의 온라인 DVD대여서비스에 스트리밍을 추가하여 월 9.99달러에 제공하면서 2010년에는 캐나다에 진출하고 모바일 서비스를 시작하면서 회원수 2천만명 수준까지 지속 성장하였다.
비록 2011년 스트리밍 서비스와 DVD대여서비스를 분리하여(퀵스터라는 회사 설립) 각각 7.99달러로 운영하려다가 순식간에 회원수가 100만명이나 빠지는 사태를 겪기도 했으나, 빠르게 사과하고 원복하였으며, 최근(23.9월)엔 남아있는 DVD를 회원들에게 무상으로 배포하고는 DVD 대여서비스를 종료하였다.
22.4분기 기준 전세계 OTT 점유율의 39.6%를 차지하고 있다.
두번째 데이터 활용 사례 - 의사결정
넷플릭스가 성공하고 있는 가장 큰 요인으로는 전편에 소개했던 Netflex Prize 등의 데이터 기반 알고리즘과 이번에 소개하려고 하는 오리지널 컨텐츠 제작을 꼽을 수 있다.
2010년 캐나다 진출과 모바일 서비스를 성공적으로 론칭한 넷플릭스는 2011년부터는 자체 컨텐츠 제작에 돌입하였다. 고객이 원하는 컨텐츠를 추천하는데 그치지 않고 취향에 맞는 컨텐츠를 직접 제작하려는 시도를 한 것이다.
데이터 활용 방법을 3가지로 요약하면 다음과 같다.
1. 장르별 고객 성향 및 반응 조사
넷플릭스는 고객의 동영상 재생기록과 이용자 평가, 그리고 검색정보, 위치정보, 단말정보 등을 분석하였고, 심지어 주중 및 주말의 시청행태, 일시정지와 되감기 등을 분석하여 장르별 고객 선호도를 조사하였으며, 시청률 조사 업체와 페이스북, 트위터 등의 소셜 데이터를 수집/분석하여 시청자들이 1990년 BBC에서 방영되었던 '하우스 오브 카드'에 관심이 많다는 것을 찾아내었다.
2. 타겟고객 선호 제작진 및 배우 섭외
하우스 오브 카드 제작을 결정하고 난 후 자사 플랫폼에서 BBC 드라마를 좋아하는 사용자가 케빈 스페이시 주연 드라마와 데이비드 핀처 감독을 검색해서 본다는 사실을 확인하고 배우와 제작진을 섭외하였다.
3. 개인 맞춤화된 마케팅 전개
타겟 고객을 조사하고 시청자의 행동 패턴에 따라서 맞춤화된 예고편을 운용하였다.
아마존의 실패
대부분의 넷플릭스 관련 기사에서는 넷플릭스의 이러한 방식이 처음 시도되는 것처럼 표현되지만, 사실 신제품을 출시할 때 위와 같이 데이터를 활용하는 사례는 드물지 않다. 특히 데이터 드리븐 기업이라면 시장 리서치와 자사 고객 데이터 분석, 그리고 개인화된 마케팅까지 늘상 이와 같은 프로세스를 거쳐 제품을 출시하거나 의사결정을 진행한다.
다만, 넷플릭스가 하우스 오프 카드 제작을 결정할 때 경쟁사인 아마존 프라임 비디오는 여러 개의 파일럿을 제작하여 시청자의 반응을 지켜보다가 과감한 투자로 캐스팅에 성공했던 넷플릭스와 달리 섭외에 실패하고 저조한 성과를 거두었다.
데이터 기반 의사결정에 대한 착각
데이터 기반 의사결정에 대한 일종의 잘못된 인식이 있다.
데이터 마이닝이 광산 채굴에 빗대어 만들진 단어라는 이유로 데이터를 열심히 분석하다보면 숨겨진 사실을 발견할 수 있다는 착각과 이렇게 찾아낸 데이터에 의해 이루어진 의사결정은 주관적인 판단보다 나을 것이라는 확신이다.
데이터를 활용한다는 것은 기업에 있어 일종의 습관이자 안전망 같은 것이지, 의사결정을 대신하지 않는다. 넷플릭스 만큼이나 데이터를 광범위하게 사용하는 아마존이 실패한 이유는 데이터를 못써서가 아니라 데이터에 근거한 의사결정 당시 방향이 달랐을 뿐이다.
오히려 파일럿을 통해 추가 데이터를 수집하려고 했으니 데이터 활용 자체는 넷플릭스보다 더욱 열정적이었다.
데이터에 기반한 의사결정은 데이터를 충분히 분석할 수 있는 업무환경, 그리고 추출된 결과를 이해할 수 있는 문해력(Data literacy), 데이터에 기반하여 논리적인 판단을 내릴 수 있는 의사결정 구조가 맞물려야 기본적인 토대가 만들어진다.
여기에 비즈니스에 대한 통찰력을 더해야만 빛을 발할 수 있는 것이다. 하지만, 대부분의 기업들이 이러한 사실을 간과하고 한두번 의사결정을 시도한 후 과거로 돌아가는 경향이 있다.
데이터가 더 나은 의사결정을 돕기는 하지만, 가설을 바탕으로 한 근거를 제시하고 새로운 시장에 진출하기 위해 과감한 투자를 결정한건 결국 인간이며, 간혹 결정이 실패해도(퀵스터 사태) 꾸준히 데이터를 활용해옴으로써, 결국 넷플릭스는 새로운 채널에서 기존 제작사들을 따돌리고 소비자가 원하는 컨텐츠로 시장을 주도 하고 있다.
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넷플릭스가 데이터를 사용하는 방법을 천천히 알아보자 ①추천 알고리즘
넷플릭스가 데이터를 사용하는 방법을 천천히 알아보자 ②의사결정
넷플릭스가 데이터를 사용하는 방법을 천천히 알아보자 ③데이터 수집