넷플릭스의 고객 데이터 플랫폼(CDP) 활용 사례

(참조 자료: What Netflix Can Teach Us About Effective Customer Data Platform Use) 

넷플릭스의 고객 데이터 플랫폼(CDP) 활용 사례 

넷플릭스는 단순히 성공적인 스트리밍 플랫폼 혹은 오리지널 영상 콘텐츠 제작사가 아닙니다. 여러 측면에서 가장 성공적인 고객 데이터 플랫폼(CDP) 활용 기업 중 하나이기도 합니다. 넷플릭스의 추천 알고리즘은 가입자들이 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하기 이전에 시청자들이 보고, 즐기고, 검색하는 것들에 대한 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 이렇게 수없이 많은 데이터로부터 나온 인사이트는 UI 경험을 자동화 및 개인화하는데 사용되며, 심지어 각 영상 콘텐츠의 썸네일과 커버 아트까지 개인화되어 바뀌게 됩니다.

넷플릭스의 알고리즘과 사용자 프로필에 대해 자주 생각하지 않을수도 있지만, 그것들은 비즈니스 성공을 위한 주요 요소들입니다. 스트리밍 서비스는 자사의 데이터 플랫폼을 “고객 경험에 작접적인 영향을 미치는 모든 제품 관련 의사 결정의 핵심(core foundation in driving all of our product decisions that directly impact our customer experience)”이라고 부르며, 끊임없이 이 데이터를 혁신하고 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 모색합니다. 넷플릭스는 특히 고객 유지율이 93%라는 놀라운 수치를 보여주고 있습니다. 이러한 데이터 역량은 디즈니 플러스나 아마존 프라임같은 경쟁사들이 도전장을 내밀고 있는 스트리밍 플랫폼 시장에서 넷플릭스가 여전히 시장 우위를 차지할 수 있도록 돕고 있습니다.

특정 데이터 목표에 집중(Focus on specific data goals)

넷플릭스는 사용자들의 시청 패턴에 대해서 많은 것을 알고 있지만, 이러한 인사이트는 예상외로 놀라울 정도로 좁은 범위의 데이터에 기반하고 있습니다. 플랫폼의 핵심 데이터 프로세스는 서비스 내에서만 정보를 수집하는 것입니다. 플랫폼 외부에서는 데이터를 수집하지도 않고, 미가입자들의 습관을 트래킹하지도 않습니다. 넷플릭스는 오직 플랫폼 내의 가입자들의 사용 패턴과 거기서부터 트렌드를 추론하는 방식으로 데이터를 분석하고 있습니다.

바꿔 이야기하자면, 작은 로컬 데이터가 강력한 비즈니스 성공으로 이어질 수 있다는 것입니다. 넷플릭스는 가입자에 대한 모든 세부 사항을 얻기 위해 애쓰는 대신, 그들이 어떻게 그것을 사용하는지에 대한 모든 것을 이해하려고 노력합니다. 이것이 바로 궁극적으로 고객 유지에 있어서 가장 가치있는 정보이기 때문입니다. 넷플릭스는 이 핵심 사업 전략을 처음 시작한 이래로 다른 분야의 마케터들에게도 좋은 성공 사례가 되고 있습니다.

사용자가 플랫폼에 어떤 식으로 참여하는지 정확히 파악(Watch precisely how users engage with your platform)

넷플릭스의 데이터 범위는 상대적으로 좁지만, 넷플릭스는 사용자가 취하는 모든 행동을 지속적으로 모니터링하고 수집하고 있습니다. 가입자들이 본 영상에서부터 시청 시간대에 이르기까지 플랫폼 소비에 대해 말할 수 있는 건 모든 것에 대해 수집하고 있습니다. 넷플릭스는 이러한 데이터를 총체적으로 혹은 개별적으로 가져와서 특정 사용자들이 어떻게 콘텐츠를 소비하는지에 대한 고객 프로파일을 그립니다. 이러한 인사이트를 가까이에 두고 추천 알고리즘은 비교와 대조를 반복하며 사용자들에게 추천을 하게 됩니다.

넷플릭스가 모니터링과 수집을 하고 있는 이벤트(Event) 데이터는 다음과 같습니다.

- 일시 중지, 되감기, 빨리 감기

- 콘텐츠 시청 요일(넷플릭스는 사람들이 주중에는 TV쇼를, 주말에는 영화를 본다는 사실을 발견했습니다)

- 시청일(날짜)

- 콘텐츠 시청 시간

- 시청하는 지역 위치(ZIP 코드)

- 시청할 때 사용하는 디바이스(TV쇼를 볼 때는 태블릿을, 영화를 볼 때는 스마트 TV로 감상하는가? 키즈(Kid) 프로필 기능은 아이패드에서 더 많이 접속하는가?

- 콘텐츠를 일시 중지하고 이탈할 때

- 시청률(일일 약 4백만명)

- 검색 횟수(일일 약 300만)

- 탐색 및 스크롤

- 넷플릭스는 영화 시청 중 데이터도 살펴봅니다. 다양한 스크린 샷을 찍어서 해당 순간의 특성을 살펴봅니다. 넷플릭스는 언제 신뢰도가 향상되는지 확인했지만 그 이외에도 훨씬 많은 것들이 있습니다. 어떤 이들은 이러한 특징들이 넷플릭스가 사용자들이 좋아하는 것을 알아내는데 도움이 되는 볼륨, 색상, 풍경일 수 있다고 생각했습니다.

전문적으로 할당된 콘텐츠 태그를 사용하여 제품 권장 사항 개인화(Personalize product recommendations with expertly-assigned content tags)

마케터들이 개인화를 고려할 때, 보통 그들의 가장 큰 고객 세그먼트 기반으로 캠페인을 만들고 그 그룹 내에서 개인화됩니다. 하지만 넷플릭스는 독특한 개인화 요소가 끊임없이 유입되는 ‘하나의 시장’에 초점을 맞추고 있습니다. CDP는 단순히 영화 장르를 넘어 시청 날짜, 배우, 기타 특징들을 콘텐츠에 포함시키는 고도로 상세한 태그 시스템을 새로운 영화를 위한 핵심 시청자들을 식별하기 위해 훈련되었습니다. 이는 넷플릭스가 공유된 영상 콘텐츠의 특성면에서 거의 완벽하게 들어맞는 데이터 기반의 추천을 할 수 있다는 것을 의미합니다. 넷플릭스의 전체 콘텐츠 소비 횟수 중 75%가 이 추천 알고리즘을 통해 나온다는 것이 이를 뒷받침합니다.

물론 이러한 태그는 알고리즘 자체만으로는 생성되지 않습니다. 넷플릭스 내에는 수 백여개의 태그가 있는데, 콘텐츠 전문가들이 고심 끝에 적용하였습니다. 이러한 태그는 유사성을 측정하고 가입자에게 추천 콘텐츠를 제공하는 알고리즘 내에서 처리됩니다. 넷플릭스의 CDP는 어떤 가입자가 ‘오렌지 이즈 더 뉴 블랙(Orange Is the New Black)’ 콘텐츠를 즐기게 될 것인지 예측하는것 까지 사용될 수 있습니다. 예를 들면 ‘오렌지 이즈 더 뉴 블랙(Orange Is the New Black)’이 ‘위즈(Weeds)’ 팬들에게 엄청난 히트를 칠 것으로 예상되었습니다. 그러나 이러한 인사이트는 수동적인 도움 없이는 일어나지 않습니다. 왜냐하면 CDP는 콘텐츠가 어떻게 소비되는지 알고 있을 뿐이지 그것이 무엇인지 알고 있지 않기 때문입니다.

CDP를 활용하여 마케팅 예산 절감(Use CDP features to save your marketing budget)

넷플릭스가 하우스 오브 카드(House of Cards)를 잠재 고객들에게 광고할 때, 다양한 관객 층을 위한 10가지의 각기 다른 버전의 예고편을 만들기에 충분한 고객 데이터를 이미 갖추고 있었습니다. 이것은 과도해 보일 수 있지만 실제로 넷플릭스의 마케팅 예산을 최적화하는데 매우 유용했습니다. 넷플릭스는 고객 세그먼트를 고려하지 않는 일률적인 트레일러 영상으로 매스 마케팅을 진행하기 보다는 가장 관심을 많이 가질 잠재 고객들에게 광고 콘텐츠를 타깃팅하여 전체적인 마케팅 예산을 절감하였습니다. 이같은 고도로 효율적인 데이터 활용 덕분에 기업은 이제 마케팅을 콘텐츠 소비를 극대화해주는 멀티플라이어(multiplier)라고 여깁니다.

많은 측면에서, 이것은 넷플릭스의 CDP 전략을 잘 요약해줍니다. 물론 백엔드에서 많은 작업이 요구되지만, 최종적인 결과는 한정된 예산 범위 내에서 마케팅 성능과 효율을 동시에 향상시켜 줍니다. 마케터들은 CDP의 성능을 향상시키기 위해 너무 멀리서부터 볼 필요는 없습니다.