[Media Study] OTT 플랫폼의 데이터 활용

 OTT 플랫폼에서 어떤 데이터를 활용하고 이를 통해 어떻게 사업을 운영하는지 궁금증이 생겨 자료를 찾아보았고, 이를 정리해보았다.

목차 
1. 미디어 데이터의 유형 
2. OTT사업자의 데이터 활용 

 

1. 미디어 데이터의 유형 

1-1.  미디어 데이터 셋

구분	종류
서비스 이용정보 데이터	서비스명, 이용빈도, 요금결제일, 자동결제여부, 디바이스코드, 이용시간, 방문일
고객분석 데이터	이용자수, 체류시간, 검색 키워드, 검색빈도
광고마케팅 데이터	광고명 코드, 광고노출시간, 광고노출빈도, 디바이스 종류,  광고클릭수, 데이터피드, 활용검색엔진명코드, 광고ID
개인고객데이터	성명, 연령/나이, 성별, 주소, 전화번호, 이메일

 
OTT플랫폼은 '데이터'를 서비스 구축 및 운영 전반에 활용한다는 특징을 가진다. 데이터 유형은 크게 두 축으로 구분할 수 있는데 1) 구조화된(정형) 데이터 2) 비구조화된(비정형) 데이터로 볼 수 있다. 
 
1-2.  데이터 구조 및 출처에 따른 유형 분류 

구분		데이터출처에 따른 유형
		콘텐츠데이터	이용자데이터
데이터 구조에 따른 유형	구조화된 데이터	제목, 장르, 시놉시스, 등장인물,  분위기, 유머코드 등	성별, 연령, 지역, 신용, 건강, 교육수준 등
	비구조화된  데이터	회차별 시퀀스별 신별 줄거리, 배경,  등장인물 행동발언 등	성격, 감정, 느낌, 생체리듬,이용시간, 이용횟수, 이용습관 등

 

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2. OTT사업자의 데이터 활용 

2-1. 이용자 행동 분석을 통한 경영전략 수립

- 신규 구독자 : 일정 기간 동안 얻은 신규 구독자 수와 이 값의 증가, 포화 또는 감소 여부  - 고객 비율 : 얼마나 많은 구독자가 유료 고객이 되는지 식별  - 유료 해지율 : 30일 이내에 구독을 취소하는 고객의 평균값  - 성장률 : 신규 가입자 수, 고객 비율, 유료 해지율 등 사용 가능한 모든 데이터를 기반으로 한 평균 성장률

 
등의 데이터 분석을 통해 관련 시장에서의 포지셔닝 및 가치를 판단하는 기준 수립 
 
OTT 사업자에게 가장 중요한 과제는 수익성 유지를 위해 이용자 유지와 더불어 이탈을 최소화하는 것이다. OTT 사업자는 정확한 이탈 예측을 위해 실시간 및 과거 데이터, 이용자 데이터 및 이용자 행동, 기타 관련 데이터를 분석해 그 원인을 분석하고 문제를 해결하기 위한 사업 전략 수립한다. 
 
2-2. 고객충성도 증대를 위한 추천 시스템 
추천서비스는 알고리즘을 통해 이용자 성향 및 욕구에 부합하는 최적화된 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 기능이다. OTT 플랫폼 경쟁 환경에서는 추천 서비스 제공을 위한 이용자의 행동 데이터, 즉 이용자의 선호와 취향이 중요하다. 
 
추천 시스템의 방식은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 기반 필터링 등 크게 3가지 하위 차원으로 분류한다. 

구분	정의
협업 필터링	이용자 프로필과 콘텐츠 메타데이터보다는 사용자들의 피드백 평가 데이터에 주안점을 둠
콘텐츠 기반 필터링	이용자 프로필을 바탕으로 이용자의 프로필과 콘텐츠의 메타데이터를 매칭하고 이에 이용자 피드백을 더해 알고리즘 학습시킴
하이브리드 기반 필터링	콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 모두 이용해 알고리즘을 학습시킴 / OTT 산업에서 대부분 하이브리드 기반 필터링을 사용

 
2-3. AI 자동자막기술 고도화 
국내 OTT 사업자는 국내 이용자 편의 (장애인방송 포함) 을 위한 한글자막 제공 및 해외 진출 시 영어자막 제작을 위한 한글 스크립트가 필요하다. 하지만 현재 한글 및 영어 자막을 일일이 제작해야 하는 상황으로 상당한 비용이 수반된다. 이를 해결하기 위한 기술적 방안 중 하나가 AI를 활용한 자동자막기술이다.  
* 자연어 음성인식(Speech-to-Text)은 자유발화 음성을 가독성 있는 텍스트로 자동 변환하는 AI기술로 머신과의 커뮤니케이션을 인간의 언어로 실현하는 궁극의 인터페이스 또는 인터랙션 기술
 
Reference
- 노동환(콘텐츠웨이브 정책협력부장) , 「 동영상 OTT 플랫폼의 데이터 활용을 통한 경쟁력 제고 방안 」, KCA 한국방송통신전파진흥원