[커뮤니케이션 단신] 100% 고객 맞춤을 꿈꾼다 – 당신보다 당신을 더 잘 아는 넷플릭스

넷플릭스의 앞날은?

넷플릭스의 앞날은?

*주: 넷플릭스는 이미 추천 알고리즘의 정교함으로 유명하다. 전체 조회 영상의 80%가 그들의 추천에 의한 것이다. 하지만 넷플릭스의 목표는 그 이상을 향한다. 고객이 선택을 내리는 ‘진실의 순간’에 대한 끊임없는 연구, 이를 통한 고객 만족 극대화. 넷플릭스는 어쩌면 진정한 ‘미디어 제국’을 꿈꾸는 지도 모르겠다. 이를 다룬 Mashable의 기사를 소개한다.

1. 몇몇 비즈니스는 마케팅을 위해 당신의 이름, 나이, 성별 등의 기본 정보를 수집하길 원한다. 넷플릭스는 다르다. 그들도 신상정보를 수집하는데 열을 올렸었다. 하지만 이런 데이터가 그리 유용하지 않다는 결론을 내렸다. 토드 옐린(Todd Yellin) 넷플릭스 혁신부문 부대표는 “고객이 60세 여성인지 20세 남성인지는 중요하지 않았다. 20세 남성도 TV쇼 ‘Say Yes To The Dress’를 볼 수 있고 60세 여성도 영화 ‘헬보이’를 볼 수 있기 때문이다.”라고 말했다. 그들의 동영상 스트리밍, 배송 서비스는 대신 회원들이 제공하고 있다고 생각지도 못한 데이터에 초점을 맞추고 있다.

2. 모든 비디오 서비스 업체들의 목표는 최적의 콘텐츠 추천이다. 하지만 넷플릭스의 목표는 회원들이 ‘적절한 시간’에 볼 ‘적절한 동영상’를 쉽게 찾을 수 있게 하는 것이다. 이는 동일인일지라도 ‘시간에 따라 추천되는 최적 콘텐츠가 다를 수 있음’을 전제로 한다. 넷플릭스 회원들이 시청한 동영상의 약 80%가 다음에 무엇을 볼지에 대한 회사의 추천에서 왔다. 나머지 20%만이 원하는 콘텐츠를 직접 검색해 시청한 사용자에 의해 선택된 셈이다. 추천이 더 정교해 질수록 더 많은 고객들이 추천 서비스를 위한 지불에 나설 것이다. 더 좋은 제안을 위해 넷플릭스는 신상정보 및 유저들의 선호도 조사(코미디를 선호하는지 새드 엔딩을 선호하는지 스스로 답한)에 대한 의존에서 벗어나야 했다. 그리고 ‘내재적’ 데이터에 초점을 맞추기 시작했다.

3. 내재적 데이터는 회원이 그 동안 무엇을 봐왔고, 다음에 무엇을 볼 것 같은지 보여준다. 넷플릭스가 추적하는 가장 확실한 것은 회원들이 이전에 시청한 영상들이다. 이것이 전부가 아니다. 다수의 데이터 과학자, 엔지니어들이 포함된 옐린의 팀은 ‘속도’도 파악한다. 이는 얼마나 빨리 영상을 처음부터 끝까지 봤는지, 5-10분동안 멈춰 고민을 하다 시청을 결정했는지 등이다. 회원이 한밤중에 시트콤을 보기 원하는지, 주의 특정 요일에 코미디를 보길 원하는 지 등도 그들의 관심사다.

4. 최근 넷플릭스는 회원들이 어떻게 페이지를 스크롤다운 하는지, 화면의 어떤 지점에서 클릭하는지 그리고 어떤 추천을 무시하는지 등 더 세밀한 부분까지 추적하기 시작했다. 옐린은 “만약 우리가 회원 앞에 앉아 회원이 ‘무엇을 볼 지’ 선택하는 과정을 볼 수 있다면, 시청에 이르기까지 그가 그 영상의 제목을 몇 번이나 봤는지도 알 수 있다.”라고 말했다. 모든 다른 데이터는 회원이 007스카이폴을 보아야 한다고 제안할 지 모른다. 하지만 회원이 이를 몇 번이고 무시했다면(훗날 이를 봤을지라도) 넷플릭스는 결국 그 제안을 멈출 것이다. 즉 넷플릭스는 회원들 자신도 미처 인지하지 못하는 그들의 면면과 패턴을 파악하려 노력하는 것이다. 옐린은 “스트리밍 서비스를 통해 더 많은 내재 데이터를 확보해가며 이를 통한 분석도 강력해지고 있다”고 밝혔다.

5. 옐린의 팀은 완벽한 추천을 위한 정확한 데이터에 접근할 수 있다면, 어떤 일이 벌어질지 상상하곤 한다. 옐린은 “우리가 농담처럼 얘기하는 유토피아는 다수의 영화가 소개된 추천 목록이 아닌 영화 하나만 소개된 목록이다. 더 나아가 회원이 넷플릭스에 방문하자마자 자동으로 재생되는 시스템을 만들 수도 있다. 자동재생 영상이 회원이 정말 원하는 영상인지 확신할 수 있냐고? 우리는 지금도 이를 위해 전진하고 있다.”고 각오를 밝혔다.
그들의 단기적인 목표는 추천을 통한 시청 비율이 80%를 넘는 것이다. 회원들은 재밌는 볼거리를 쉽게 접합 수 있고, 그들은 고객의 ‘진실의 순간’에 다가갈 수 있을 것이다.

이현동

출처: Mashable 링크

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