내일배움캠프/Chapter 6. 데이터 드리븐 기획

[내일배움캠프] Chapter 6. 데이터드리븐 기획 - OTT 서비스 시청 지속 시간 개선안

Theme_Min 2025. 6. 5. 20:09
데이터드리븐
사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식

 

Step 1. 기획 배경 및 개요
Notion 발제문

https://www.notion.so/teamsparta/Chapter-5-1-2022dc3ef51480a798e6c452a4df35b2?source=copy_link
기획 배경
최근 시청 데이터 리포트 분석 결과, 가입 유저 수는 지속적으로 증가하고 있지만
일부 콘텐츠의 평균 시청 시간이 짧은 문제 발생
시청 시간을 늘리지 않으면 추천 알고리즘 학습도 어려워지고, 다음 콘텐츠 소비로 이어지지 않아 리텐션 자체가 낮아진다
기획 목표
1. 시청 지속률이 낮은 유저들의 특성을 파악하고
2. 시청 지속률이 낮은(혹은 이탈) 이유를 분석하여
→ 사용자의 평균 시청 시간을 높이기 위한 실용적인 개선안 도출

* 시청 지속시간은 콘텐츠의 길이와 장르마다 다르므로, 시청 지속도를 측정하기 위해
  콘텐츠 러닝타임 대비 완주 비율을 나타내는 stop_point로 시청 지속시간을 정의

 

로그 데이터셋

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1aKKvDrpIvX6sg4Mxb4YR7unF4Ltz292cfYw_yDMwheY/edit?usp=sharing

 

데이터드리븐 과제 데이터셋

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZuser_iduser_typecontent_idage_groupgendersubscription_plandevice_typeentry_sourcegenrecontent_lengthwatch_timestop_pointplay_end_reasonplay_end_reason_detailrecommendation_clickedplay_ratestop_point_2user_0170returningM0120sFFreeT

docs.google.com

 

Step 2. 로그 선정 (PRD에서는 생략)
로그 선정 배경

"시청 지속시간에 영향을 줄 수 있는 요인은 무엇이 있을까?"
1. subscription_plan (구독 요금제)
유료 요금제를 사용할수록 서비스에 대한 충성과 신뢰도가 높은 고객
따라서 무료-유료-프리미엄 요금제로 갈수록 완주 비율이 높아질 것이다
완주 비율: FreeTrial (20.5%) - Basic (25.68%) - Premium (32.42%)
2. device_type (시청 기기)
Mobile - PC - TV 로 갈수록 컨텐츠 사용에 공간/시간적인 자유도가 높다
따라서 모바일 사용자의 경우 완쥬율이 낮고 초반 이탈율이 높고
TV 사용자의 경우 완주율이 높고 초반 이탈율이 낮을 것이다
완주 비율: Mobile 기기 유저(18.48%) < PC 유저 (21.59%) < TV 유저(32.56%)
3. genre (콘텐츠 장르)
한편의 긴 호흡으로 이야기를 전개하는 영화와
내용이 독립된 각 회차를 구성하는 예능
짧은 호흡의 여러 회차로 구성된 애니매이션과 드라마의 특성에 따라
예능 /영화보다 애니매이션/드라마가 높은 완주율과 낮은 이탈율을 가질 것이다
완주 비율: movie (17.82%) - variety (29.28%) - ani ((26.54%) - drama (31.69%)
4. entry_source (유입 경로)
유입경로가 검색인 경우 명확한 장르나 콘텐츠에 대한 목표가 있는 유저
추천의 경우 유저의 취향에 따른 추 추천 콘텐츠를 제공받은 유저
메인배너의 경우 목적성이 뚜렷하지 않은 유저이기 떄문에
메인배너 유입 유저의 시청 지속시간이 가장 짧을 것이다
완주 비율: 메인 배너(22.02%) < 외부유입 (24.11%), 추천 (24.94%), 검색 (25.73%)

"이탈하는 유저와 끝까지 보는 유저의 차이는 무엇일까?"
(이탈 유저 : stop_point = 초반, 중반, 후반 / 완주 유저: stop_point = 완주)
1. age_group (연령대)
정주행 유저에서 30대의 비율이, 이탈 유저에서 10대의 비율이 높다

2. subscriptoin_plan (구독 요금제)
정주행 유저에서 유료 요금제, 이탈 유저에서 무료 요금제의 비율이 높다

3. device_type (시청 기기)
정주행 유저에서 TV, 이탈 유저에서 Mobile 기기 비율이 높다

4. genre (콘텐츠 장르)
정주행 유저에서 애니/드라마, 이탈 유저에서 영화, 드라마 비율이 높다

선정 로그
subscription_plan (구독 요금제)
device_type (시청 기기)
genre (콘텐츠 장르)
entry_source (유입 경로)
age_group (연령대)

 

Step 3. 페르소나 선정
페르소나 선정

1. 현재 해당 OTT는 가입 유저 수가 지속적으로 증가하는 추세
2. 20·30대는 안정적인 경제력을 바탕으로 OTT에 대한 지불의사가 높고 새로운 문화에 개방적이다
3. Free Trial 요금제는 서비스의 가치를 확인하는 단계로, OTT 충성 고객이 되기 전 거치는 과정이다

경제력을 갖춘 20·30대의 무료 요금제 사용자들의 경험을 향상시켜 유료 요금제로의 전환율을 높인다면,
서비스 시청 지속 시간이 늘어날 뿐만 아니라 고객 충성도와 수익성까지 향상될 것이다

→ Free Trial 요금제를 사용하는 20~30대 User (전체 유저 33.9%)

 

Step 3. 데이터 분석 및 문제정의
페르소나의 평균 시청이 낮은 원인
1. 추천 컨텐츠가 유저의 취향을 제대로 반영하고 있지 못해 유저의 이탈로 이어진다
- 추천 컨텐츠의 이탈율 75.7% (페르소나 평균 67.3%)
- 추천 컨텐츠로 유입된 유저의 대부분(78%)이 자발적 원인으로 이탈
  (완주하고 이탈한 경우는 이탈 후 다시 돌아온 것으로 가정)

- 추천 유입의 자발적 이탈 257건 중 193건의 상세 이탈원인이 ‘추천 컨텐츠에 대한 불만’

2. 러닝타임이 긴 영화의 장르적 특성과 모바일 기기의 편리성이 사용자의 이른 이탈로 이어진다
- 모바일 유저의 이탈율 82.39% (페르소나 평균 67.3%)

- 모바일 유저 중 영화 장르를 소비하는 유저의 이탈율 93.18%

 

Step 4. 해결방안 가설 및 검증