오늘날의 디지털 시대에 스트리밍 서비스는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었습니다. Netflix, Hulu, Amazon Prime과 같은 플랫폼의 등장으로 우리가 엔터테인먼트를 소비하는 방식이 크게 바뀌었습니다. 이러한 서비스는 사용자에게 언제 어디서나 액세스할 수 있는 방대한 콘텐츠 라이브러리를 제공함으로써 엔터테인먼트 산업에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 사용할 수 있는 콘텐츠가 너무 많기 때문에 스트리밍 서비스가 사용자의 참여를 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 여기서 데이터 기반 전략이 활용됩니다.

세계 최고의 스트리밍 서비스 중 하나인 Netflix는 사용자 참여 및 유지율을 향상하기 위해 데이터 기반 전략을 사용하는 데 앞장서 왔습니다. 데이터 분석에 대한 회사의 접근 방식은 탐색적 데이터 분석(EDA)으로 알려져 있습니다. EDA는 데이터를 탐색하고 시각화하여 패턴과 추세를 식별하는 데이터 분석 방법입니다.

Netflix의 EDA 접근 방식에는 사용자 행동 데이터를 분석하여 사용자가 시청하는 내용, 시청 시간, 시청 시간에 대한 통찰력을 얻는 것이 포함됩니다. 그런 다음 이 데이터는 각 사용자에 대한 개인화된 권장 사항을 만드는 데 사용됩니다. 회사의 추천 알고리즘은 성공의 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 사용자 행동 데이터, 콘텐츠 메타데이터, 기계 학습 알고리즘의 조합을 사용하여 사용자에게 맞춤형 추천을 제공합니다.

Netflix의 EDA 접근 방식은 회사가 사용자 행동의 추세를 파악하는 데에도 도움이 되었습니다. 예를 들어 회사는 사용자가 주말과 휴일에 프로그램을 몰아보는 경향이 있다는 사실을 발견했습니다. 이러한 통찰력을 통해 Netflix는 프로그램의 전체 시즌을 한 번에 공개하여 사용자가 한 번에 전체 시즌을 몰아볼 수 있게 되었습니다.

Netflix가 EDA를 사용하는 방법의 또 다른 예는 콘텐츠 획득 전략에 있습니다. 회사는 사용자 행동 데이터를 분석하여 어떤 유형의 콘텐츠가 사용자에게 가장 인기가 있는지 파악합니다. 이 정보는 회사의 콘텐츠 획득 전략을 알리는 데 사용됩니다. 예를 들어 사용자가 많은 다큐멘터리를 시청하고 있다는 데이터가 표시되면 Netflix는 라이브러리에 추가할 다큐멘터리를 더 많이 확보할 수 있습니다.

Netflix의 EDA 접근 방식은 사용자 참여 및 유지율을 향상시키는 데 매우 성공적이었습니다. 회사의 개인화된 추천은 플랫폼에서 시청된 콘텐츠의 80% 이상이 알고리즘에 의해 추천되는 등 성공의 중요한 요소였습니다. 또한 회사의 콘텐츠 확보 전략은 사용자가 보고 싶은 콘텐츠를 제공함으로써 경쟁사보다 앞서 나가는 데 도움이 되었습니다.

결론적으로 Netflix의 EDA 접근 방식은 데이터 기반 전략을 사용하여 사용자 참여 및 유지율을 향상시킬 수 있는 방법을 보여주는 대표적인 예입니다. 사용자 행동 데이터를 분석함으로써 회사는 개인화된 추천을 생성하고 사용자 행동의 추세를 파악할 수 있었습니다. 이러한 접근 방식은 Netflix의 성공에 중요한 역할을 했으며 스트리밍 업계에서 경쟁사보다 앞서 나가는 데 도움이 되었습니다.

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• 출처: 플라톤 데이터 인텔리전스.

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• 출처: https://platodata.network/platowire/uncovering-data-driven-strategies-for-streaming-a-case-study-of-netflixs-eda-approach/