본 연구는 행동경제학(Behavioral Economics) 관점을 적용하여 이용자들이 OTT 플랫폼을 지속적으로 이용함에 있어서 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. OTT 이용자들이 실제 콘텐츠를 시청하고 플랫폼에서 제공하는 기능을 직접 경험한 후 만족을 느끼는 합리적 요인 외에도 '현상유지 편향(status quo bias)'에 의한 습관적 요인과 지인, 비용 등 상황에 따른 감정적, 심리적 요인도 영향을 미칠 것으로 판단했다. OTT 이용자들을 대상으로 한 심층 인터뷰와 선행 연구들을 통해 도출한 4가지 요인(콘텐츠 만족요인, 기능적 만족요인, 관성적 요인, 상황적 요인)에 대한 세부 문항을 구성하고, 국내 구독자 Top3 OTT 플랫폼(넷플릭스, 웨이브, 티빙)의 이용경험이 있는 전국의 20-40대 성인남녀 523명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 분석결과, '콘텐츠 만족요인'과 '기능적 만족요인', '관성적 요인'이 OTT 지속적 이용에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 중 '관성적 요인'은 국내 OTT 이용자들에게는 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 OTT 서비스 이용자들을 완전한 합리성을 갖춘 존재로 전제했던 기존의 선행연구들과는 다르게 제한적 합리성을 함께 고려하여 OTT 지속적 이용 행위에 대한 설명의 범위를 넓혔다는 의의를 가진다.
OTT(Over-the-top Media) 서비스는 근래 동영상 콘텐츠를 소비하는 새로운 수단이 되었다. OTT 시장이 성장하며 사업자들 간의 경쟁이 치열해졌지만, 사용자의 지속적인 OTT 서비스 구독 요인을 발굴하고 이론적 모델에 적용한 체계적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 발달적 순차 혼합 연구 방법을 통해 질적 요인을 발굴한 후, 그것이 구독 후 경험 및 지속적 구독 의도에 미치는 영향을 본다. 질적 요인을 찾는 단계에서는 OTT 사용자의 구독 지속 의도에 중요하게 영향을 미치는 6개의 요인을 도출하였다. 이를 바탕으로 OTT의 질적 요인 3가지를 ISSM(정보시스템성공모델, Information Systems Success Model)에 적용하여 가설 및 연구 모델을 수립하였다. 연구 모델의 검증을 위해서 한국의 OTT 사용자 226명을 대상으로 서베이를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식 모델링(SEM)을 사용하여 분석했다. 분석 결과 콘텐츠의 질이 인지된 즐거움 및 만족에 영향을 미치는 핵심 요인임을 발견했다. 서비스의 질은 인지된 즐거움에 영향을 미쳤으며, 인지된 즐거움은 지속적 사용 의도에 순차적으로 영향을 미쳤다. 시스템의 질은 만족에 직접적 영향을 미쳤다. 본 연구는 질적 연구를 통해 도출한 사용자의 경험 관련 요인을 ISSM에 응용해, OTT라는 정보시스템의 이해를 풍부하게 하는 시사점을 가진다. 이러한 시사점을 OTT 사용자의 경험 및 지속적 구독 의도 향상을 위해 사업자들이 활용할 수 있으리라 기대한다.
최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
본 연구는 스마트폰에서 OTT 서비스 이용이 활성화되고 있는 것에 주목하여 텔레비전 콘텐츠 시청 행위 추적 방법의 설계를 제안한다. 이를 위해 기존 OTT서비스 어플리케이션을 활용하여 시청 맥락의 흐름(flow)과 패턴을 기록하는 로그 파일 기록 어플리케이션을 개발하였다. 본 논문에서 제시한 로그 파일 포맷은 기존의 분단위 시청률 조사방법이 아닌 초단위 측정으로 이용자 스마트폰을 통한 시청 행위와 시청 시간을 정확하고 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 실시간 방송 VOD 광고 콘텐츠 속성 및 플레이 모드에 따라 나타나는 시청 행태를 발생 이벤트에 따라 추적할 수 있었으며, GPS 데이터를 로그 파일 기록과 매칭한 결과 시청의 공간적 맥락을 분석할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 패널을 이용한 통합시청률 조사 또는 모바일 민속지학(Mobile Ethnography) 에서의 방법론적 활용과 같은 학문적 실무적 의의를 논의하였다.
This study explores multiple variables of an OTT service for discovering hidden relationship between rating and the other variables of each successful and failed content, respectively. In order to extract key variables that are strongly correlated to the rating across the contents, this work analyzes 170 Netflix original dramas and 419 movies. These contents are classified as success and failure by using the rating site IMDb, respectively. The correlation between the contents, which are classified via rating, and variables such as violence, lewdness and running time are analyzed to determine whether a certain variable appears or not in each successful and failure content. This study employs a regression analysis to discover correlations across the variables as a main analysis method. Since the correlation between independent variables should be low, check multicollinearity and select the variable. Cook's distance is used to detect and remove outliers. To improve the accuracy of the model, a variable selection based on AIC(Akaike Information Criterion) is performed. Finally, the basic assumptions of regression analysis are identified by residual diagnosis and Dubin Watson test. According to the whole analysis process, it is concluded that the more director awards exist and the less immatatable tend to be successful in movies. On the contrary, lower fear tend to be failure in movies. In case of dramas, there are close correlations between failure dramas and lower violence, higher fear, higher drugs.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
본 논문은 국내 OTT 서비스들을 비교 분석하여 그 성공 요인과 전략을 도출하고, 국내기업을 선도하고 있는 웨이브만의 차별화 전략을 알아본 것이다. 시장 점유율 상위 다섯 개의 서비스를 사업자 및 콘텐츠, 수익 구조, 개인화, 인터랙티브 미디어 그리고 cooperation의 기준으로 성공 요인을 비교한 뒤, 사업전략을 분석하였다. 그 결과, 국내 OTT 서비스들의 공통된 성공 요인은 사업자의 특성이 반영된 콘텐츠, Hybrid VOD, 하이브리드 필터링, 실시간 참여 인터랙티비티 그리고 동·이종 산업 간 제휴 및 기존 사업 분야 활용으로 나타났다. 또한, 하나 이상의 사업전략을 도입하여 사업 범위를 확장하고 콘텐츠를 효율적으로 운영했음을 확인했다. 웨이브는 대중적으로 검증된 자사 콘텐츠를 보유했으며, B2C에는 장기 혜택과 해외 이용 서비스를, B2B는 체계적인 이용권 시스템을 운영하여 다른 서비스들과 차별화되었다. 이러한 결과를 통해 본 논문이 2021년 각 서비스의 강점과 차별점을 파악하고, 성장기에 놓인 국내 OTT 산업으로의 진입, 경쟁전략 수립하는 데 토대가 될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 UTAUT2 모델의 독립변인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락동기, 가격가치, 습관)들이 넷플릭스와 웨이브 채택의도 및 요금제 패키지별 수용의도에 어떤 인과관계를 나타내는지 살펴보는 것이다. 이를 위해 총 308명에 대한 온라인 설문조사를 통해 확인하였다. 연구결과 첫째, 넷플릭스의 채택의도에는 성과기대, 노력기대, 쾌락동기, 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다. 둘째, 웨이브의 채택의도에는 성과기대, 사회적 영향, 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다. 셋째, 넷플릭스의 요금제별 수용의도에서 베이직 요금제 수용의도에는 가격가치와 습관, 프리미엄 요금제 수용의도에는 성과기대, 습관이 영향을 미쳤으며, 스탠다드 요금제에는 영향을 미치지 않았다. 넷째, 웨이브의 요금제별 수용의도에서 베이직 요금제 수용의도에는 가격가치가 부적 영향을, 습관이 정적 영향을 보였으며. 스탠다드 요금제 수용의도에 사회적 영향, 프리미엄 요금제 수용의도에 대하여 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다.
본 연구는 넷플릭스의 서비스 특성 요인을 콘텐츠 다양성, 요금제 적절성, 추천 시스템, N-스크린 서비스, 몰아보기, 서비스 품질 등 6개 차원으로 구분하고, 각 차원이 이용자 만족과 지속 사용 의도에 미치는 영향에 어떤 역할을 하는지 알아보고자 한다. 본 연구는 넷플릭스 서비스를 이용한지 1년 미만인 신규 가입자 202명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 넷플릭스 서비스의 콘텐츠 다양성, 추천 시스템, 몰아보기 기능, 서비스 품질은 이용자 만족에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 넷플릭스 서비스 특성 인식이 지속 사용 의도에 미치는 직접 효과와 이용자 만족을 통해 영향을 미치는 간접 효과를 분석한 결과, 먼저 N-스크린 서비스는 지속 사용 의도에 직접 효과도 간접 효과도 모두 미치지 않았다. 반면에 콘텐츠 다양성, 추천 시스템, 몰아보기 기능과 서비스 품질은 지속 사용 의도에 대한 직접 효과는 유의미하지 않았지만, 이용자 만족을 통한 간접 효과는 유의미한 것으로 나타났다. 한편, 요금제 적절성은 지속 사용 의도에 미치는 직접 효과가 유의미했지만 이용자 만족을 통한 간접 효과가 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 마지막으로 이용자 만족과 지속 사용 의도는 예측한 바와 같이 유의미한 정적 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
OTT(Over The Top) 플랫폼은 개인화된 추천 서비스가 이용자들을 플랫폼에 더 오래 머물게 하고, 더 자주 방문하게 한다는 점에서 차별적 경쟁우위 특성을 강화하기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 개인화된 추천 서비스의 특성을 추천 정확성과 추천 다양성, 추천 신기성의 3가지로 구분하고, 각 특성이 이용자가 추천 서비스에 대해 인지하는 유용성에 영향을 미치고, 기대충족으로 이어지는 연구모형을 제안하였다. 넷플릭스를 정기구독 결제하는 20, 30대 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행한 결과, 추천 서비스의 정확성과 다양성, 신기성이 높았을 때 지각된 유용성이 높아짐을 확인하였다. 높은 지각된 유용성은 넷플릭스 이용 전후의 기대충족으로 이어진다는 점 역시 확인하였다. 도출된 연구 결과는 개인화된 추천 서비스 평가에서 이용자 경험 측면의 중요성과 추천 서비스 품질 개선 방안에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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