[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

[저널리즘의 미래 26] 넷플릭스의 빅데이터 전략이 시청자를 흔들다 – 하우스 오브 카드의 에미상 수상

1. 9월 22일(현지 시간) 열린 65회 에미상 시상식에서 넷플릭스의 ‘하우스 오브 카드(House of Cards)’가 9개 부문의 후보에 올라 감독상, 촬영상, 캐스팅상 등 총 3개 부문에서 수상했다. 온라인 시리즈가 에미상을 수상한 것은 이번이 처음이다. 온라인 서비스에서 제작한 드라마가 에미상에 참가할 수 있도록 6년 전에 룰이 개정되었다. 에미상 드라마 부분은 2년 연속 4대 지상파 방송국의 작품이 후보에 오르지 못했다. 드라마 부분 작품상은 AMC의 ‘브레이킹 배드(Breaking Bad)’, 코미디 부분 작품상은 ABC의 ‘모던 패밀리(Modern Family)’가 수상했으며, 남우 주연상은 ‘하우스 오브 카드’의 캐빈 스페이시 대신 HBO ‘뉴스룸(Newsroom)’의 카리스마 앵커 제프 다니엘(Jeff Daniels)이 수상했다.

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2. 넷플릭스의 자체 투자 제작 드라마 ‘하우스 오브 카드’는 올해 2월 1일 독점 공개되었고, 1분기에만 300만명의 신규 가입자가 늘어 전체 가입자가 2920만명에 이른다. ‘하우스 오브 카드’는 넷플릭스의 빅데이터 분석 전략이 반영된 첫 번째 드라마다. 시청자들이 원하는 드라마, 원하는 배우와 감독, 원하는 스토리를 분석해 제작했고, 전략은 주효했다.

3. 넷플릭스는 사이트 내 검색 결과, 시청한 동영상에 매긴 별점, 위치정보, 기기 정보, 플레이 버튼 클릭수, 평일과 주말의 선호 프로그램, 소셜미디어 언급 횟수 등을 분석해 추천 알고리즘을 개발했다. 넷플릭스에 따르면 사용자의 75% 가량이 추천 서비스를 적극 이용하고 있다고 한다. 넷플릭스는 동영상 시청 선호도에 대해 파악한 뒤 1990년에 방영된 영국 BBC의 ‘하우스 오브 카드’를 리메이크하기로 결정했다. 넷플릭스가 수집한 고객 데이터에 따르면 BBC에서 제작한 드라마를 좋아하는 사용자들의 경우 케빈 스페이시가 주연한 드라마와 데이비드 핀처 감독을 검색해서 본다는 사실이 드러났다. 이렇게 겹쳐지는 부분을 ‘입증된 성공’이라고 보고 ‘하우스 오브 카드’를 제작하게 되었으며, 시즌 1과 2를 제작하는데 1억 달러를 투자했다.

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4. 넷플릭스는 인기 불법 파일 공유 사이트의 빅데이터도 분석하고 있다. 넷플릭스 콘텐츠 구매 담당 부사장 켈리 매리먼(Kelly Merryman)은 넷플릭스가 네덜란드에 진출할 때 네덜란드의 불법 파일 공유 사이트에서 인기있는 작품들을 모니터링해서 ‘프리즌 브레이크’가 인기있는 것을 파악하고 네덜란드 방영권을 구입했다고 밝혔다. 그러나 무조건 인기있는 작품을 구매하는 것은 아니며, ‘더 보이스’처럼 실시간 방송에 더 적합한 생방송 프로그램은 제외한다. 넷플릭스 CEO 리드 헤이스팅스(Reed Hastings)는 3년전 넷플릭스가 캐나다에서 서비스를 시작한 후로 캐나다의 비트토렌트(불법 파일 공유 사이트) 트래픽이 50% 감소했다며 불법 파일 공유 사이트에 비해 ‘재생’ 버튼만 누르면 되는 단순함이 많은 사람들을 끌어들인다고 말했다.

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5. ‘하우스 오브 카드’의 주인공 케빈 스페이시는 올 8월 에딘버그 텔레비전 페스티벌에서 열린 강연에서 이제는 시청자에게 콘트롤권을 줘야 하는 시대라고 주장했다. 한번에 시즌 전체를 공개한 넷플릭스 모델의 성공이 이를 입증한다는 것이다. 케빈 스페이시는 시청자들이 원하는 것을 원하는 때에 원하는 형식으로, 적정 가격으로 제공한다면 시청자들은 불법 다운로드보다는 편하게 구매한다고 말했다. 요즘 청소년들은 아이패드에서 영화를 보든, 유튜브나 TV에서 보든 상관하지 않으며 결국은 콘텐츠의 힘이 성공을 좌우한다며 스토리를 강조했다. 시청자에게 콘트롤권을 줘야 한다는 것은 시청자를 완벽히 파악하는 것이 콘텐츠 제작의 필수 조건이라는 의미다.

6. 2012년은 블루레이나 DVD를 통해 영화를 본 미국인보다 인터넷을 통해 제공된 영화를 본 미국인이 더 많아진 첫 해였다. 사용자의 순간 시청 습관을 분석하기 위해 드라마 스크린 샷, 캡쳐 화면을 수집하기도 하는 넷플릭스는 3천만의 사용자에게 3천만개의 넷플릭스를 제공하겠다는 의지를 밝히고 있다.

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송혜원

출처: 링크, 링크, 링크

[지식공유] 빅데이터, 과연 모든 문제의 답일까?

* 주: 빅데이터가 소위 ‘대세’다. 누구나 빅데이터를 말하고 빅데이터가 모든 문제의 해결책인양 찬사를 아끼지 않는다. 그러나 빅데이터가 과연 무엇인지 명쾌한 그리고 합치된 정의를 내리기도 어렵고 그렇다보니 동일하게 이해하고 공유해서 전략을 짜고 실행으로 이어지는 성공 과정을 만들기도 쉽지 않다. 그렇다면 우리는 빅데이터를 어떻게 바라보아야 할까? 빅데이터는 우리가 추구해야 할 미래일까 아니면 한 때의 유행으로 그칠까? 7월 24일 포브스의 Rich Karlgaard 기자가 빅데이터 열풍에 대해 객관적인 시각으로 쓴 칼럼을 옮긴다.

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1. 비용, 속도, 재고회전율, 부품공급 체인, 자본 효율성 등 비즈니스의 hard side 는 정확성을 기해 측정할 수 있다. 놀랍지 않게도, hard side 는 항상 컴퓨터 기술, 데이터, 그리고 분석기술과 완벽한 파트너십을 맺어 왔다. 가장 오래된 계산 도구는 바빌로니아 시대의 주판이다. 고대 로마인들은 로마 제국의 건설 현장에 휴대용 주판을 가지고 다녔다. 비즈니스의 hard side 와 데이터 분석기술의 결합은 오늘날도 계속된다. 1980년대 월마트, 1990년대 델, 2000년대 아마존과 넷플릭스 같은 기업들은 데이터 분석기술 세계의 대가들이다.

2. 한편 비즈니스의 soft side 로 불리는 것들 – 디자인, 팀워크, 신뢰, 리더십, 스마트함, 스토리텔링 – 은 언제나 자신만의 신비와 직관의 세계를 구축해 왔다. 천재로 추앙받는 최고의 실행가들은 분석가들이 아니었다. 스티브 잡스의 안목, 잭 웰치의 리더십 트레이닝, 필 나이트의 스토리와 결합된 세일즈, 리차드 브랜슨의 열정 구축하기 등… 이러한 특질들은 쉽게 측정될 수 있는 것이 아니며 쉽게 이식될 수 있는 것도 아니다.

3. 최고의 CEO 들은 항상 이러한 ‘화성-금성의 차이’를 연결하는 방법을 찾아왔다. 스티브 잡스는 대단히 분석적인 팀 쿡에게 애플의 hard side 를 담당하는 역할을 맡겼고, 팀 쿡은 대단한 성공을 거두었다. 마이클 아이즈너는 혼자서 디즈니를 구할 수도 있었지만 뛰어난 COO 였던 프랭크 웰즈의 도움을 받아서 해냈다. 구글은 한 때 지나치게 분석적이다 보니, 웹사이트의 파란색을 41개로 쪼개어서 고객의 반응을 테스트하기도 했다. 요즘 구글은 그래픽 디자이너에게 더 많은 재량권을 주고 있고, 구글 웹사이트의 감각과 느낌은 더 나아졌다.

4. 빅데이터 시대에 던져야 할 질문은 이것이다. “비즈니스의 soft side 를 직관적인 천재들의 손에 맞겨둘 것인인가, 아니면 새로운 활기와 합리성을 가져오기 위해서 soft side 에도 빅데이터를 사용해야 할 것인가? soft side 에 빅데이터 도입이 가능하기는 한 것일까?” 이것은 성공적인 기업을 이끌고 싶다면, 작게 보고 넘어갈 문제가 아니다.

5. 오늘날 빅데이터라는 단어는 지나치게 남용되고 있다. 나는 Viktor Mayer-Schönberger 와 Kenneth Cukier 가 공저한 책, ‘Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Houghton Mifflin Harcourt, 2013)’ 에 나오는 빅데이터에 대한 설명을 좋아한다. 이 책에서 그들은 빅데이터를 ‘얽매여있지 않고 구조화되어 있지 않으며, 정확하지는 않지만 예측할수 있으며, 인과관계를 설명할 수는 없지만 상관관계는 보여줄 수 있다 (unbounded and unstructured; imprecise but predictive; and can’t show causation, but can show correlation.)’ 라고 설명한다. 이런 관점에서 볼 때, 빅데이터는 hard side 보다는 soft side 에 더 가깝다고 할 수 있다. 그렇다면, 빅데이터는 더 매력적인 상품을 디자인할 수 있도록, 망가진 팀을 다시 되살리고 끈끈한 조직 문화를 구축할 수 있도록, 기억에 남을만한 브랜드를 만들 수 있도록, 우리가 변화에 더 적응할 수 있도록 도와줄 수 있는 것일까?

6. 빅데이터는 새로운 세계다. 빅데이터는 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에 진정한 통찰력을 제공할 수 있을지 아니면 돈만 낭비하는 방해물이 될지도 분명치 않다. 빅데이터는 신용카드 업계에서는 성공적이었다. 혈액을 채취해서 질병을 파악하는데도 도움을 주었다. 그러나 빅데이터가 비즈니스 리더들이 물건을 잘 팔고 팀을 동기부여하는데 어떤 도움을 줄 수 있단 말인가?

7. 빅데이터가 어떻게 적용되는지, 그리고 어떤 곳에서 유용하게 쓰일 수 있는지 알아보기 위해서 나는 여름동안 CEO, 디자이너, 마케터, 팀 리더들과 대화를 나누었다. 다양한 산업의 사람들, 그리고 회사의 규모도 다양하게 만났다. Nest Labs 의 창업자 겸 CEO 토니 파델과 만나서 대화하던 중 한가지 답이 나왔다. Nest Labs 는 실리콘 밸리의 기업으로 집안의 난방/냉방 사용량을 분석해서 돈을 절약하게 해 주는 ‘똑똑한 온도조절장치’를 만드는 곳이다. 토니 파델은 2000년대 초반 아이팟을 출시하던 일을 담당하면서, 스티브 잡스로부터 직접 제품 디자인을 배웠다.

“빅데이터가 온도조절장치의 디자인에 도움을 주나요?” 라고 질문을 했다.
“아니요.” 라고 파델이 답했다.

8. “위대한 제품은 강력한 관점(strong point of view)에서 나옵니다. 당신은 당신 자신을 위한 디자인을 해야 합니다. 데이터가 ‘당신은 이렇게 해야 합니다’ 라고 말하는 대부분의 것들에 대해 ‘아니요’ 라고 말할 수 있어야 합니다. 스티브 잡스는 ‘아니요’ 라고 말하는 것에 대단히 뛰어났습니다. 그러나 빅데이터는 당신이 예상하지 못했던 방법으로 사람들이 제품을 사용하는 법을 보여줄 수 있습니다. 제품의 소프트웨어를 어떻게 개선할지, 고객들과 커뮤니케이션을 통해 로열티 구축하는 과정을 어떻게 향상시킬지에 대해서 빅데이터는 뛰어난 통찰력을 제공합니다.”

박소령

출처: Forbes, 링크
이미지 출처: Greenbook, 링크