[내일배움캠프]PM2기_데이터드리븐개인과제

✅ 장르 (Genre)

• 차이가 가장 크고 명확: 낮은 지속률은 ani(애니메이션)과 variety(예능), 높은 지속률은 movie(영화)와 drama(드라마).
• 장르별 개선안 도출 시 콘텐츠/추천 전략과 직결.

✅ 장르별 시청 지속률과 이탈 원인 분석

• 시청 지속률이 낮은 ani(애니메이션)과 variety(예능) 중심으로 왜 이탈이 많은지, 반대로 movie(영화)와 drama(드라마)는 왜 지속률이 높은지 분석.
• 콘텐츠 구성, 몰입도 요소, 추천 시스템의 적합성까지 깊이 탐색.
• 결과: 장르별 콘텐츠 전략 및 추천 개선안 도출.

📊 드라마/영화 시청 지속 시간이 긴 이유

 

✅ 몰입도와 스토리성: 드라마와 영화는 서사와 긴장감, 감정 이입 요소(예: 캐릭터, 플롯)가 강해 시청을 이어가게 만듭니다.

✅ 긴 러닝타임: 기본적으로 콘텐츠 길이가 길어 시청 시간이 자연스럽게 늘어남.

✅ 프리미엄 유저 중심: 장기 구독자나 충성도 높은 유저들이 더 많이 선택하는 경향이 있어, 시청 지속도가 높음.

---

📊 애니/예능의 시청 지속 시간이 짧은 이유 (이탈 요인)

❌ 짧은 콘텐츠 형식: 애니나 예능은 보통 짧고, 독립적인 에피소드 형식으로 제작되어 시청 지속 유인이 약함.

❌ 간헐적 시청: 특정 장면만 선택적으로 보는 경향(하이라이트, 유명 장면).

❌ 모바일 비중: 모바일 환경에서 잠깐씩 시청, 중단 및 이탈 빈도 높음.

❌ 무료 및 낮은 구독 플랜: FreeTrial 유저 비중이 높아, 집중도 낮고 탐색형 시청.

❌ 추천 클릭률 낮음: 개인화 추천으로 유입된 경우가 적어, 시청 지속성이 약함.

---

🔍 결론

• 드라마/영화는 몰입도 높은 구조와 장기 시청을 유도하는 스토리라인 덕분에 지속 시간이 길어짐.
• 애니/예능은 짧은 형식, 중단 가능성 높은 환경(모바일), 낮은 몰입도로 인해 시청 지속률이 낮음.
• 특히, 무료 이용자와 추천 클릭 미실행 그룹에서 애니/예능 시청 지속률이 더욱 낮음.

---

📊 애니/예능 추천 클릭 여부별 시청 지속 시간

recommendation_clicked mean count

False	12.1229	288
True	12.6557	194

---

📊 드라마/영화 추천 클릭 여부별 시청 지속 시간

recommendation_clicked mean count

False	40.0018	307
True	40.8165	211

 

 

🔍 주요 인사이트

• 애니/예능: 추천 클릭 여부에 따른 시청 시간 차이가 거의 없으며, 추천 클릭 비율도 낮음.
• 드라마/영화: 추천 클릭 시 시청 시간이 더 길고, 추천 클릭 비율도 더 높음.

💡 이 결과는 애니/예능의 추천 효과가 낮고, 추천 클릭 유도가 시청 지속에 큰 영향을 주지 못함.

 

🔍 장르별 구독 플랜 & 추천 클릭 여부별 평균 시청 지속 시간

 

📌 상위 사용자 그룹 (TOP 10)

이 그룹은 사용자 수 기준으로 상위 10개 조합이며, 페르소나 타깃으로 설정하기 좋은 그룹입니다.

• 주로 애니/예능 + FreeTrial + 20~30대
• 사용자 수가 많고, 지속 시간이 낮은 그룹과 교집합을 이룰 가능성이 높습니다.

---

📌 낮은 시청 지속률 그룹 (TOP 10)

이 그룹은 평균 시청 지속 시간이 가장 낮은 10개 조합입니다.

• 예를 들어,
  • variety + Basic + 50s+ (평균 시청시간 0.62분)
  • ani + Premium + 50s+ (평균 시청시간 1.76분)
  • ani + Premium + 10s (평균 시청시간 7.04분)
• 주로 프리미엄이지만 50대+, 짧은 형식 애니/예능에서 시청 시간이 낮음.

---

📌 페르소나 설정

• 상위 사용자 + 낮은 시청 지속률 그룹 교집합을 페르소나 타깃으로 설정하면 개선 여지가 큼.
• 특히 애니/예능 + FreeTrial + 20대/30대는 사용자 수 많고, 시청 시간 낮은 그룹 중 하나.

🚀 추천 알고리즘 개선의 필요성

🔍 데이터 근거

• 애니/예능의 경우 추천 클릭 여부별 시청 지속 시간이 낮았음 (추천 클릭 O 평균 12.7분, 추천 클릭 X 평균 12.1분).
• 드라마/영화는 추천 클릭 여부별 시청 지속 시간이 현저히 높았음 (추천 클릭 O 평균 40.8분, 추천 클릭 X 평균 40.0분).
• 즉, 추천 클릭으로 인한 시청 지속 시간 상승 효과가 애니/예능에서 미미한데, 이는 추천 시스템이 해당 장르에 대해 적합한 콘텐츠를 제공하지 못하고 있음을 시사.

🎯 문제 정의

🚩 문제 정의

OTT 서비스의 추천 알고리즘이 특정 콘텐츠 유형(애니/예능)과 특정 사용자 그룹(20대, FreeTrial, 모바일 시청자)에 대해 사용자의 선호와 시청 패턴을 반영하지 못해 시청 지속 시간이 낮고, 중도 이탈률이 높다.

---

🔍 구체적 요소 포함

• 누구의 문제인가?
• → 20대, FreeTrial(무료 체험), 애니/예능 중심 시청자
• 어떤 문제인가?
• → 추천 알고리즘이 개인화되지 않아 추천 콘텐츠가 취향에 맞지 않고, 시청 중단율과 이탈이 높음
• 왜 중요한가?✅ 20대 + FreeTrial + 애니/예능 시청자 규모:
  • 전체 사용자 중 약 8.1% (81명)
  • 이들은 추천 알고리즘 개인화 실패 및 낮은 시청 지속률의 대표 그룹으로 타깃 설정.
• → 이 그룹은 OTT 신규 유저로 충성도와 전환 가능성이 높음. 추천 개선을 통해 장기 고객으로 유도 가능

---

 

💡 문제 정의 : 애니/예능 중심 무료체험 사용자가 모바일에서 시청할 때, 개인화 추천 실패로 시청 지속 시간이 짧고 이탈률이 높다.

 

 

 

🎯 개선 타깃 페르소나

• 이름: 지윤 (가명)
• 나이: 20대 초반 (20s)
• 구독 플랜: FreeTrial (무료 체험자)
• 선호 장르: 애니메이션 & 예능 (짧고 가벼운 콘텐츠)
• 시청 패턴: 모바일 시청 비중 높음, 추천 클릭 비율 낮음
• 시청 지속 시간: 평균 12분 정도로 낮음
• 페인 포인트: 추천되는 콘텐츠가 본인 취향과 잘 맞지 않아 중도 이탈, 이어보기 유도 부족
• 개선 기대 포인트: 개인화 추천 강화, 모바일 UX 개선, 에피소드 연속 재생

💡 추천 알고리즘 개선 방향

✅ 애니/예능 시청 패턴 분석 기반 추천

• 사용자의 실제 시청 시간, 중단 시점, 반복 시청 여부 데이터를 학습하여 개인화 추천 제공.
• 예: 특정 유저는 애니/예능의 특정 테마(예: 액션, 코미디)를 선호한다는 점을 반영.

✅ 콘텐츠 속성 매칭 강화

• 애니/예능의 내용, 길이, 주제별로 태그를 세분화하여 추천 적합성을 높임.
• 예: “짧은 몰입형 예능” → “퇴근 후 간단 시청” 유저에게 추천.

✅ Next 에피소드 자동 재생 알고리즘 연계

• 추천 콘텐츠 뿐만 아니라 다음 에피소드를 끊김없이 연계 재생하여 몰입 유지.

✅ 모바일 UX와 연계된 추천 시나리오

• 모바일에서 쉽게 접근 가능한 하이라이트-전체 에피소드 전환 추천.
• 추천된 콘텐츠에 대한 “중단 후 이어보기” 기능 강화.