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채널4의 개인 맞춤화 및 추천 전략 개발 - 서비스디자인 사례


'채널4(Channel4)'의 개인맞춤화 및 추천 전략 개발

 

차별화 된 프로그램으로 잘 알려진 영국 방송 ‘채널4’는 브랜드 인지도를 더 높이고, 온오프라인을 통해 접근하는 모든 시청자에게 더 나은 경험을 제공하고자 엔진에게 개인 맞춤화 및 추천 전략 개발을 의뢰하였다. 이에 대해 엔진은 개인 맞춤화 및 추천 시스템에 대한 비전을 만들고 그 비전이 시청자에게 잘 전달 되도록 할 방안을 개발했다.

 

배경

 

'쉐임리스(Shameless)', '디스패치스(Dispatches)', '빅팻집시 웨딩스(Big Fat Gypsy Weddings)'와 같은 프로그램을 우리 안방 마당으로 불러온 채널4는 영국을 대표하는 방송국 중 하나로 독립적인 프로그램과 영화, 온라인 방송 등 대체 TV의 역사를 가진 매우 독특한 브랜드 아이덴티티로 넓은 시청률을 보유하고 있다.

채널4는 많은 시청자들이 채널4의 컨텐츠를 TV와 온라인 모든 환경에서 시청할 수 있도록 개인 맞춤화 및 추천(이하 P&R, personalisation & recommendation) 전략을 수립하기 위해 엔진에 도움을 요청했다. 채널4는 향상된 개인화 및 추천 서비스를 통하여 더 많은 사람들이 TV를 시청하며 참여하도록 유도하고, 연관 컨텐츠 및 광고 등 보다 나은 시청자 환경을 제공하기 위해 시청자의 가입 프로세스를 향상시키기를 원했다.

엔진은 실시간 TV 모바일 어플리케이션부터 4oD온라인(온라인기반 재생프로그램)를 통한 방송 프로그램 다시보기 서비스까지 채널4의 일관성 있는 개인 맞춤형 및 추천서비스를 제공하기 위해 채널4 내부의 주요 관계자들과 협력했다.

엔진이 이 작업에서 중점적으로 다룬 것은 채널4 생태계 범위 안에서 P&R 전략을 다양한 서비스에 내재할 수 있는 주요 기능들에 대한 지침이었다. 채널4의 다양한 시청자 분류 그룹들에 그 기능들이 각각 어떻게 작용하는지 확인하기 위하여 여러 사용 사례에 대해 조사했다.

 

 

과정

 

엔진은 시청자가 원하는 것이 무엇인지 그리고 그것을 시청자들에게 제공할 수 있는 가장 좋은 방법에 대한 밑그림을 만들기 위해 기술 전문가, 컨텐츠 소유자 및 광고 바이어들과 같은 업계 전문가를 인터뷰했다.

또한 엔진은 기존의 P&R 접근방식에 대해 익숙해지고, 이러한 방식이 어떻게 하면 잘 적용될 수 있을지 파악하기 위해 경쟁사 분석을 실시하였다.

엔진은 TV로부터 온라인까지 시청 영역을 확대하고 시청자들이 채널4의 컨텐츠와 더 많은 시간을 보내게 만드는 것을 목적으로, ‘많은 사람들이 자신이 현재 보고 있는 컨텐츠를 좋아하고 앞으로 보게 될 컨텐츠를 그보다 더 좋아하게 만들자’라는 접근방법을 택했다. 효율적인 P&R이란 채널4를 통해 시청자의 참여가 활성화되며, 모든 플랫폼에서 그들이 좋아하는 컨텐츠와 늘 연결되어 있어야 한다.

엔진은 개인 맞춤화 및 추천 시스템이 어떻게 동작할 지에 대한 비전을 만들고 이 비전이 시청자에게 잘 전달 될 수 있는 제안 방법을 개발했다.

엔진은 TV기술광에서부터 열렬한 연속극 애청자까지 채널 4의 다양한 고객 그룹을 대표하는 사람들을 모집하고 3가지의 반복적인 디자인 스프린트에 사용자를 참여시켜 제안을 테스트했다. 사용자 참여는 비용 절감과 채널4 시청자 그룹의 효율적인 세분화를 위해 온라인으로 진행되었다.

사용자의 참여는 리서치 및 유저테스트 양방향으로 이뤄졌으며, 핵심 제안들로부터 3가지의 디자인 스프린트 과정을 거치면서 자세한 제품의 사양과 와이어프레임까지 도출했다.


추천 vs 검색

 

사용자 참여의 첫번째 스프린트는 여러 P&R 제안을 탐구하는 것이었다. 이 결과를 통해 사람마다 선호하는 검색 스타일이 다르기 때문에 한가지 추천 방식이 모든 사람에게 맞지는 않는다는 사실이 분명해졌다. 이 시스템은 다양한 검색 스타일을 반영해야 한다. 예를 들어:

● 소셜 검색

● 채널4를 컨텐츠 큐레이터로서 활용하여 검색

● 이미 본 컨텐츠와 연관된 컨텐츠의 추천

● 혹은 가장 관심있는 경로를 따라, 이미 좋아했던 주제나 프로그램에 대한 맞춤 검색 기능

사용자 참여의 두번째 스프린트를 위해 우리는 이러한 검색 스타일을 가능하게 하는 기능을 개발하고 세번째 스프린트에서 채널4의 영리 목적을 달성하고 연구도 촉진할 수 있는 기능들의 사용자 경험을 개발하기 시작했다.

 


엔진은 개발한 새로운 P&R 기능이 제품, 디바이스, 플랫폼의 광대하고 복잡한 에코시스템에 실현 가능하도록 채널4 기술팀과 긴밀하게 협력하였다.

결과

엔진은 P&R 전략과 컨셉이 완성되었을때, 시청자의 각 세그먼트별 사용자케이스 시나리오에 기초하여 채널4 서비스 와 관련된 중요 서비스 생태계의 모든 측면을 그려냈다.

 

 

엔진은 또한 P&R기능이 작동하는 방법 - 즉 P&R검색엔진이 어디에서 정보를 얻어올지, 그 정보를 어떻게 사용할 지, 그리고 시청자의 경험 끝단 어디 쯤에서 피드를 제공할지 등- 에 대해 정의하였다

결론적으로 엔진은 다양한 플랫폼과 시간의 경과에 따라 기능들이 어떻게 구축되어야 할 지를 보여주는 로드맵 구성을 위해 각 기능들이 어떻게 연관되어 있고, 채널4 내부에서 어떤 방식으로 동시에 작용하도록 구성되어 있는지를 맵핑해냈다.

 

 

채널4와 함께 개발한 P&R의 일부 기능들은 주문형 컨텐츠 활용을 활성화하기 위해 컨텐츠를 현재 시청하고 있는 프로그램이 끝난 뒤 바로 최근 본 프로와 관련된 프로를 제안해 주는 ‘Watch Next’ 와 같은 서비스를 함께 생중계하기 시작했다.

이런 개인화와 추천 전략은 다양한 사람들을 그들이 원하는 컨텐츠와 연결시켜, 채널4를 더 많이 보고 참여하게 도와준다.

 

 

ㅇ 분야 : 미디어

ㅇ 클라이언트 : 채널4(영국)

ㅇ 수행기업 : 엔진(영국)

ㅇ 프로젝트 수행 기간 : 4개월

ㅇ 최종결과물 : 채널4 시청자를 위한 개인맞춤화 및 추천 전략 개발

ㅇ원문 : ‘Developing a personalisation & recommendation strategy'

http://enginegroup.co.uk/work/personalisation-and-recommendation

ㅇ 번역일 : 2014. 4.14


위 사례에 대한 Q&A


Q (조연정, 김민수) : "맞춤화 및 추천 서비스가 잘 작동하기 위해선 굉장히 많은 정보 분석이 필요합니다. 보다 정확한 추천 서비스를 위해 어떠한 정보를 어떻게 분석했나요?"

A (김성환 엔진) : "우선 클라이언트와의 긴밀하게 협력해서 그들이 이미 가지고 있는 데이터를 받아, 프로젝트에 참여한 서비스 디자이너들이 채널 4에 대한 여러 배경지식을 충분히 습득하는 시간을 가졌습니다. 이 과정은 저희가 As-is 여정(기존 서비스현황)을 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 그리고 디자이너들은 선별된 사용자의 인터뷰를 통하여 지금 이루어지고 있는 서비스에 대해 무엇이 잘되고 있는지, 무엇이 잘 되지 않고 있는지 고객 입장에서 이해할 수 있었습니다. 그 후, 다방면의 전문가들과 in-depth 인터뷰를 통하여, 보다 심도 있고 특화 된 지식을 얻었고, 이런 모든 데이터를 이후 진행될 아이디어제안 과정에 필요한 충분한 자료가 될 수 있도록 여러 가지 툴을 사용하여 분석했습니다."

 

엔진 관계자

김성환 디자이너는 영국 엔진(Engine)사 서비스디자이너이자 프로젝트 매니저로서 다수의 프로젝트를 수행하고 있다. 사례번역모임에서 완성한 본 컨텐츠의 감수와 엔진 측 의견을 전달해 주는 일도 함께하고 있다. 런던대 소속 골드스미스 컬리지(Goldsmith College) 석사.
justinkimhello@gmail.com


번역자

조연정.jpg

조연정 과장은 CJ E&M 서비스 기획자로서 우리 생활에 꼭 필요한 엔터테인먼트 = 즐거움을 서비스하는 일을 하고 있다. 최근엔 다양한 분야에 엔터테인먼트 서비스를 융합하는 일을 하고 있으며 스스로도 여러 분야에 관심 많은 경험 사냥꾼이기도 하다.

annacho80@gmail.com

김민수 증명사진_웹버전.jpg

김민수 탠저블이노베이션 대표는 디자이너 출신의 국제공인퍼실리테이터로서 수요자 중심의 디자인에 관심이 많으며, 협업을 통한 디자인 결과물을 만들어내는 서비스 디자인, 사용자경험 디자인 등 다양한 활동을 해오고 있다. 다 학제 협업과정을 지향하는 디자인 프로세스에 퍼실리테이션 기법을 접목한 연구 및 교육 프로그램을 개발해오고 있다.
minsudesign@gmail.com

 

* 본 번역문은 해외사례 연구를 통해 서비스디자인에 대한 국내 인식을 확산하기 위한 활동의 일환으로 제작되었습니다.

* 본 컨텐츠의 출처 미기재 및 변형된 형태로 재배포 되는 경우는 엔진 측과 협의가 필요할 수 있습니다.

   문의 : 한국디자인진흥원 서비스디지털융합팀 031)780-2263

 

 


[사례 속 사례] 서비스디자인 관점에서 본 국내 미디어산업

"관심사가 분명한 미주/유럽권과 달리 복잡한 국내 소비자의 니즈를 충족시키려면..."

글 : 조연정 CJ E&M 컨버전스 서비스기획 스페셜리스트
채널4 사례와 관련된 미디어 산업 분야의 국내사례로서 CJ E&M에서 컨텐츠 서비스 기획을 담당하고 있는 조연정 과장으로부터 P&R 기능을 포함한 서비스 개발 경험에 대해 들어보았다.

빅 데이터를 통해 철저히 계획된 드라마, '하우스 오브 카드(House of cards)'

'하우스 오브 카드'는 빅데이터를 활용하여 제작된 드라마 사례로 손꼽힌다. 넷플릭스(Netflix : 온라인 스트리밍 미디어) 유료 사용자들의 시청 습관을 철저히 분석하여 드라마 제작에 반영하였는데, 3,000만명의 사용자들의 프로그램 취향과 시청 패턴, 영상 재생 기록, 400만 개의 댓글, 300만 개의 키워드 검색을 포함한 엄청난 양의 데이터를 기반으로 어떤 장르를 누가 촬영하고 또 어떤 배우가 연기하고 어떻게 방영할 것인지 세부사항을 결정하였다. 제작자 개인의 촉과 감이 아닌 철저한 분석의 결과에 의해 2013년 최고의 드라마로 탄생될 수 있었던 것이다.
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관련 글 : 2013년 유럽 컨텐츠 사업동향 리포트(3, 4 페이지 참조)
빅데이터를 활용하여 디지털-온라인 성장 경향에 앞서 나간 채널4와 관련 서비스를 소개한 글

미디어에서 커머스로, 아마존 DaSH, 구글 3D Shape 검색-P&R서비스

최근 아마존 DaSH, 구글 3D Shape 검색서비스 등 제공받은 컨텐츠로 부터고객이 먼저 원하는 정보에 대해 피드백을 줄 수 있는 기능을 제공하여 커머스(구매와 유통)로 유도하는 혁신적 사례가 등장하고 있다.
* 아마존 DaSH : 음성인식, 바코드 인식 기능을 결합, 사물인터넷(IoT)가능한 스틱 형태의 제품을 와이파이에 연결하여 아마존 계정을 통해 다양한 컨텐츠와 연계한 식료품 쇼핑서비스를 제공하고 있다.
* 구글 3D Shape 검색 서비스 : 구글은 2012년 자동영상사물인식 기술을 특허로 등록하였다. 이 기술은 영상 속에 나온 사물의 형태정보를 수집하여 그 사물이 무엇인지 판단하는 기술로 클라우드를 서버를 환경으로 정확도를 높일 수 있기 때문에 구글이 많은 정보를 가질수록 품질이 높아진다. 이런 기술을 활용하면 영상 내에 등장하는 사물을 검색해 관련된 연관 컨텐츠(쇼핑, 사전 등)를 끌어와 제안할 수 있다.
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관련 글 : 구글 3D형상 검색기능 개발 관련 기사 (블로터닷넷, 2012. 8. 29)
구글이 ‘동영상 속 사물 인식’ 특허 등록을 통해 새로운 컨텐츠 제공 방식을 모색하고 있다는 글.
이러한 기술의 등장을 통해 앞으로 추천 서비스가 동일한 컨텐츠 군이 아니라 장르를 넘어서 결합하여 활용 될 수 있고, 시간과 공간의 제약 없이 다중매체를 통해 제공되거나 양방향 피드백이 가능하다는 점을 시사한다.

해외 시장 대비 블루 오션인 국내 미디어·컨텐츠 산업

K사, M사, S사 등 국내 메이저 방송사들의 웹/모바일 컨텐츠 서비스는 대부분 다시보기 등 지상파 방송에 대한 보조 지원 수준에 그치고 있다. 따라서 미디어와 컨텐츠를 웹/모바일 등 멀티채널로 제공하는 서비스는 오히려 케이블채널이 선도하고 있는 상황이다. CJ(CJ E&M)는 멀티채널로 제공하는 컨텐츠 서비스 시장에서 초기 진입자에 속하는 편이다.
요즘은 전체 미디어 산업계가 플랫폼 확장, 사용자 확장을 위해 신 서비스를 기획하고자 하는 움직임이 크고 다양한 서비스가 시도되는 것도 볼 수 있다. 한마디로 무엇을 해야 할지는 다들 알고 있는데 구체적으로 어떻게 해야 할 지를 몰라 모색중에 있다고 표현할 수 있겠다.
서로 빨리 진입하기 위해 사물 인터넷(IoT : Internet of Things)등 다양한 기술을 접목해서 시도해 보고자 연구 중인데 실제로 어떻게 새로운 서비스를 구현하는 것이 좋을지 누구도 알지 못해서 해외 서비스를 벤치마크 해 보기도 하나 국내사정이 해외와 사뭇 달라 쉽지가 않다.

국내 소비자의 컨텐츠 소비 경향

컨텐츠 강국이라고 말하는 국내 소비자의 관심은 관심사가 분명한 미주/유럽권과 달리 매우 잡학다식하다. 또한 컨텐츠 소비 행태에 패턴이 일정하지가 않다. 이런 특성 때문에 표본이 많을수록 오차범위가 커 분석이 어렵고 추천서비스 운영 시 만족도 50%넘기가 매우 어렵다. 그 중에서도 특히 TV영상 컨텐츠의 경우 특정 장르나 주제만 보는 것이 아니라 화제가 되는 것은 큰 관심사가 아니어도 가볍게 보기도 하고 교육부터 오락까지 매우 다양한 목적의 컨텐츠를 골고루 소비하기 때문에 특히 파악이 어렵다.

컨텐츠 유형별 소비패턴

영화와 음악 분야는 가십, 사회적인 이슈 파악, 유행에 좌우되는 TV영상 컨텐츠 보다 소비기간이 길고 취향이 분명한 경향을 띤다. 최근에는 개인별 플레이리스트를 분석, 아티스트, 날씨 별 추천 패턴을 생성하여 추천 플레이리스트 제공을 통해 점차 정착되고 있다.
* 엠넷 닷컴(2013.5,CJ) : 최근 엠넷은 서비스를 개편하면서 개인의 음악성향을 분석해 음원을 추천하는 신규 서비스를 공개했다. 기존에는 연관/추천 컨텐츠를 제시할 때 자동화된 추천 알고리즘을 통해 제공할 음악들을 선별하였는데 이를 좀 더 보완하여 완성도가 높은 추천엔진을 구현했다. 또 고객들의 서비스 이용 행태를 분석하기 위해 ‘협업 필터링’ 방식을 활용하였다. 고객의 이용 행태를 다중적으로 분석해서 관심사가 비슷한 패턴을 가진 유저에게 추천하는 기능을 구현했는데 이것이 성공의 주요인으로 꼽히고 있다.
(용어 소개) 협업 필터링 : 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하게 해주는 방법. 예를 들어, 음악에 관한 협력 필터링 혹은 추천시스템(recommendation system)은 사용자들의 기호(좋음, 싫음)에 대한 부분적인 목록(partial list)을 이용하여 그 사용자의 음악에 대한 기호를 예측하게 된다. 이 시스템은 특정 사용자의 정보에만 국한 된 것이 아니라 많은 사용자들로부터 수집한 정보를 사용한다는 것이 특징이다.
출처 : 위키백과
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관련 글 : 엠넷 추천 큐레이션 서비스 오픈 기사(2013. 5. 27, 아이티투데이)
CJ E&M의 음악서비스 엠넷닷컴에서 새롭게 제공되는, 개인 음악성향을 분석하여 음원을 추천하는 신규서비스 기능에 대해 소개하고 있는 글
영상 컨텐츠(영화, TV 등)의 경우 저작권 문제의 복잡함이 문제로, 저작권 보유 여부에 따라 컨텐츠 추천(링크 혹은 제공)이 불가한 부분이 많아 일부 짜깁기된 영상만 제공이 가능한 부분이 있어 사용자 만족을 이끌어 내기에 어려움이 많다.
연관 컨텐츠 : 일부 짜깁기 하여 발췌한 짧은 컨텐츠로 공급자(미디어사)에 권리가 있어 무료공개 및 유통이 가능하다.
추천 컨텐츠 : 제작사 및 아티스트에게 권리가 있어 풀버전은 임의로 제공하지 못하고 있다.
이로 인해 불법다운로드 및 해외 스트리밍 사이트에 비해 컨텐츠의 장르 및 종류가 불균형한 상황이다. 특히 국내는 저작권 협의가 필요 없는 불법 다운로드 및 공유사이트가 많이 활용되는 편으로 컨텐츠 양이 절대적으로 적어 시청자의 선택권이 별로 없다는 한계점이 있다.
* 국내 개인화 서비스 왓챠(Whatcha) : 개인의 영화 취향을 분석해 맞춤 컨텐츠를 추천해주는 서비스로, 회원 가입한 뒤 자신이 본 영화 20여 편에 별점을 매기면 이를 바탕으로 취향에 맞을 것으로 예측되는 다른 영화를 추천해주는 서비스. 국내에서는 안정적으로 P&R 기능을 활용하는 사례로 꼽힌다.

CJ에서 진행한 국내 사용자 큐레이션 컨텐츠 이용 분석

현재 국내 음원 서비스에 대해서는 대부분 소비자들이 지불하는 비용 대비 만족하는 편으로 파악되었다. 반대로 맞춤형 음악추천/자동선곡 등의 부가서비스에 대해서는 여전히 만족도가 높지 못한 상황이다. 음악 추천의 기준이 '조회수가 높은 컨텐츠 > 가수(아티스트) > 엔진 > 전문가 > 지인 > 유명인'일 경우의 순서로 사용자들이 만족했다.
해외 큐레이션 서비스는 사용자의 개인화(사용자가 검색하고 소비해 온 컨텐츠 기록 패턴)에 근거한 자동화 된 추천서비스가 활성화 되어 있다. 이에 비해 국내 사용자는 이용패턴에 기반한 자동 추천서비스에 대한 만족도가 낮은 편이며 전문 컨텐츠 큐레이터 및 컨텐츠 작자(가수 등 아티스트)의 인지도가 추천서비스의 만족 여부에 큰 영향을 끼친다.
* 인터레스트 미(Interest.me) 서비스(2012, CJ) :
CJ에서도 이런 P&R기능을 활용하여 다양한 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 커뮤니티 형성을 목적으로 하는 ‘인터레스트미’ 서비스를 개시하였다. CJ E&M은 개인이 다양한 카테고리에 각자 관심분야에 대한 사진을 게시/스크랩하여 커뮤니티를 형성하는 핀터레스트(Pinterest)의 성공사례를 벤치마킹하여, 개인의 관심사를 위주로 커뮤니티를 형성할 수 있는 서비스를 기획하였다. 사진의 뿐만 아니라 음악/영상/쇼핑 다양한 측면의 추천서비스를 계획하였다. 이 서비스 구상 과정은 다양한 CJ미디어 관련사이트를 일관성있게 통합하는 Pool 마련의 계기가 된 의미가 있는 프로젝트였다고 한다. 그러나 국내에서는 아직 핀터레스트처럼 큐레이션의 비즈니스화가 괄목할 만한 성장을 보이는 사례는 드문 편이다.
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관련 글 : 인터레스트미 서비스 개편 뉴스(2013. 5. 15, 이투데이)
CJ E&M에서 서비스한 컨텐츠 큐레이션 서비스 인터레스트미의 개편과 새로운 제공기능을 소개하고 있는 글.
P&R이 국내 미디어 산업계에서 가지는 가장 큰 의미는 그간 일방향으로 제공되는 TV 프로그램을 수동적으로 접하던 ‘시청자’를 온라인으로 유도하여 ‘고객’으로 변모시키고, 다시 다른 컨텐츠를 소비하게 만들어 보다 많은 고객을 유치하고 유지시키는 힘이 있다는 점이다. 가까운 시일 내에 국내 컨텐츠 소비자의 복잡다단한 니즈를 충족시키는 성공적 P&R 사례들이 많이 나타나기를 바란다.
Tag
#미디어 #서비스디자인 #엔진 #채널4

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