스트리밍할 수 있는 OTT가 늘어날수록 시청하고 싶은 콘텐츠를 찾는 시간은 점점 늘어납니다. OTT를 고를때 UI(User Interface)도 중요한 선택 기준이 됩니다.
1년에 110시간을 검색에 소비
한 분석에 따르면 응답자의 52%가 어떤 스트리밍 서비스를 고를때 사용자 인터페이스가 결정 요인이라고 답하고 있습니다.
사람들이 1년 동안 시청할 콘텐츠를 찾기 위해 평균 110시간을 소비한다고 응답하고 있으니, 쉬운 탐색 방법을 찾는 것은 당연한 일입니다.
콘텐츠 검색 시간을 살펴보면, 케이블 TV와 같은 기존 TV에서는 10분, 스트리밍 서비스에서는 20분이 소요된다는 조사 결과도 있습니다.
낮은 사용자 경험 = 이탈율 증가
구독자 여러분의 경험을 떠올려 보세요. OTT 앱을 열고 시청할 콘텐츠를 찾다가 실패한 경험은 누구에게나 있을 것입니다. 콘텐츠의 수는 많지만 시간은 부족한 시청자들의 고민은 '더 나은 UI'를 찾게 만듭니다.
Antenna의 분석에 따르면, 2024년 기준으로 모든 OTT 서비스의 전체 구독 유지율은 15%에 불과합니다. 이는 2년 전의 27%와 비교할 때 감소한 수치입니다. 또한, 연간 이탈율은 2년 만에 2배로 증가했습니다.
높아지는 구독 피로도
콘텐츠의 수가 방대해지면서 시청자들은 압도당하고 있으며, 여러 OTT 서비스에 모두 가입할 수 없기 때문에 가입과 탈퇴를 반복하고 있습니다. 이로 인해 이탈률이 오히려 높아지는 추세입니다. 구독자들의 피로도가 점차 증가하고 있다고 볼 수 있습니다.
Tivo 데이터 분석에 따르면, 시청자들은 새로운 OTT 서비스에 가입할 때 '콘텐츠 라이브러리의 규모', '보고 싶은 특정 콘텐츠의 제공 여부', 그리고 '오리지널 콘텐츠의 품질'을 평가합니다.
친구의 추천 과 소셜미디어의 추천
스트리머들은 자신의 콘텐츠 시청을 유도하기 위해 다양한 방법을 구사합니다. 소비자들은 친구의 추천(50.1%), 콘텐츠 광고(40.6%), 소셜 미디어의 추천(39.7%) 순으로 콘텐츠를 탐색합니다. 또한, 앱을 열었을 때 OTT의 추천은 39.3%로 높은 비율을 보입니다.
소셜 플랫폼과 추천 알고리즘
친구의 추천은 직접 대면했을 때를 제외하면 대부분 소셜 미디어에서 이루어집니다. 소셜 플랫폼은 스트리밍 콘텐츠의 발견, 인지 및 확산의 중심지입니다.
아울러 이에 못지 않게 중요한 영역은 OTT의 기술력으로 제공하는 ‘추천 알고리즘’ 입니다.
Ampere Analysis의 최신 데이터에 따르면, 친구나 가족의 추천보다는 스트리밍 플랫폼이 제공하는 사용자 알고리즘을 통해 개인화된 콘텐츠를 선택하는 시청자가 늘어나고 있습니다.
전 서계 인터넷 사용자 중 26%는 OTT이 직접 제공하는 추천 알고리즘에 콘텐츠 선택을 의존하며 23%는 지인들의 입소문 추천에 따르고 있습니다.
나이가 어릴수록, 그리고 어린 자녀를 둔 구독자일수록 이 수치는 더욱 높아집니다. 25세에서 34세 사이의 시청자들은 30%, 어린 자녀가 있는 가정의 구독자들은 31%가 ‘개인화 추천’을 신뢰한다고 응답했습니다.
다만, 18세에서 24세의 Z세대 반응은 다소 다릅니다. 이 집단은 소셜 미디어에서 접한 TV와 영화 콘텐츠를 시청하는 데 매우 적극적입니다. 전 세계 18세에서 24세의 약 31%가 소셜 미디어를 통해 알게 된 장편 콘텐츠를 시청합니다. 스트리밍 서비스의 추천(27%)보다 높은 수치입니다.
추천 의존도 낮은 '한국'
스트리머의 개인화 추천을 국가별로 분석한 데이터는 매우 흥미롭습니다. 미국 인터넷 사용자의 약 27%가 알고리즘 추천을 사용하는 반면, 서유럽 시장의 경우 24%입니다.
아시아 지역에서 중국과 인도의 개인화 추천 선호도가 각각 30%로 나타났습니다.
한국은 추천 알고리즘에 대한 의존도가 20%로 낮습니다. OTT 앱에서 제공하는 추천 기능보다 지인의 추천이나 소셜 플랫폼의 영향력이 더 큽니다.
물론 소셜 미디어의 TV 및 영화 추천도 알고리즘에 의해 작동됩니다. 소셜 미디어가 젊은 소비자들에게 추천 소스로 높은 평가를 받고 있다는 사실은 스트리밍 마케팅 믹스에서 소셜 플랫폼의 중요성을 잘 보여줍니다.
구독 피로도가 높아지는 스트리밍 산업의 현재 상황을 극복할 방법 중 하나는 '소셜 플랫폼'과 '추천 알고리즘'을 효과적으로 활용하는 것입니다.
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