빅데이터를 가장 잘 다루는 회사, 넷플릭스

빅데이터를 가장 잘 다루는 회사 중의 하나가 넷플릭스

 

일반적으로 여러분들이 빅데이터라는 이야기는 많이 들어보셨겠지만 빅데이터라는 개념이 처음에 나왔을 때 그 정의를 찾아보니까요. 어떻게 쓰여 있냐 하면 일반적으로 사용되는 소프트웨어 도구로는 수용 가능한 경과 시간 내에 데이터를 캡처, 정리, 관리 및 처리하기 어려운 크기의 데이터 세트라고 정의를 하고 있습니다. 쉽게 얘기하면 엑셀과 같은 프로그램에 다 담을 수 없는 방대한 양의 데이터 세트를 말하는 것이죠.

 

 

 

그런데 이러한 빅데이터를 가장 잘 다루는 회사 중의 하나가 넷플릭스였습니다. 이러한 넷플릭스가 10년 전에 지금의 비즈니스 모델을 만들기 전에 빅데이터를 모아서 이 패턴들을 연구를 하다 보니까 상당히 재미있는 패턴을 하나 찾아내게 됩니다. 그게 바로 여러분들이 잘 아시는 몰아보기 빈지 워칭이라는 것입니다. 그래서 이제 이러한 패턴들이 도대체 왜 나타날까에 대해서 궁금해했는데 이 빅데이터는 무엇을 얼마나 많이에 대해서는 답을 주지만, 도대체 왜 이러한 현상이 나타났는지에 대해서는 설명을 해주지 않습니다.

 

그래서 그때 넷플릭스가 도움을 청했던 것이 바로 인류학자들입니다. 그래서 인류학자들은 이 연구를 할 때 보통 참여관찰이라는 것을 합니다. 어떤 소비자들의 행동이 일어나는 곳에 직접 참여해서 또 관찰하면서 어떻게 어떤 소비자 행동이 나타나는지를 보는 건데요. 그래서 인류학자들이 한 것은 바로 넷플릭스의 찐 팬들의 집에 갔던 것입니다. 찐 팬들과 함께 생활하고, 밥 먹고, 넷플릭스를 보고 하면서 이 사람들이 소비자들이 어떻게 넷플릭스를 시청하는지를 관찰을 한 거죠. 그런데 이 관찰 결과 몇 가지 재미있는 사실들을 찾아냈습니다.

 

첫째, 이 소비자들이 넷플릭스를 보면서 대부분 빈지와칭 몰아보기를 할 때가 주말이라는 것이죠. 그래서 이 주말에 사람들이 빈지와칭빈지와 칭 몰아보기를 하는데 이 경험에 대해서 사실 넷플릭스가 걱정하고 있었던 것이 있습니다. 바로 그것은 이러한 빈지와 칭이 아주 부정적인 경험이 아닌가라는 걱정이었죠. 왜냐하면 그 당시에는 카우치 포테이토라는 개념이 미국에 있었거든요. 그건 뭐냐 하면 카우치 소파에서 포테이토칩을 먹으면서 아무런 생각 없이 tv만 보고 있는 거죠. 그러다가 잠에 드는 이러한 어떤 의미에서는 상당히 부정적이고 수동적인 tv를 보는 방식이죠. 그래서 이러한 걱정된 부분을 열심히 심층적으로 연구를 하다 보니까 결국 찾아낸 것은 넷플릭스의 찐팬들은 몰아보기를 하면서 정말로 엄청난 희열을 느꼈다는 겁니다. 그래서 왜 그러냐고 물어보니까, 내가 주중에는 일을 하기 때문에 내 시간이 없는데, 주말에 나의 자유 시간에 내가 보고 싶은 콘텐츠를 처음부터 끝까지 끊김 없이 볼 수 있다는 것은 나한테는 엄청난 기쁨이다라고 얘기를 합니다. 그래서 이 몰아보기가 긍정적인 경험이다라는 것을 찾아내죠. 그리고 넷플릭스가 두 번째로 걱정했던 것이 있습니다. 그것은 바로 스포일러인데요.

 

 

 

이러한 드라마 시리즈들을 처음부터 끝까지 다 보게 되면 결말이 어떻게 되는지를 알게 되죠. 그러면 이 스포일러를 주변 사람들한테 얘기를 하게 되면 사람들이 재미없어서 넷플릭스를 시청하지 않는 게 아닐까라는 걱정을 했습니다. 그런데 재미있게도 깊게 관찰을 하고 또 물어보다 보니까 어떤 사실을 발견했냐 하면 첫째 주변에 있는 분들도 이 드라마를 볼 수도 있으니까 굳이 결말에 대해서 얘기를 하지 않는다라는 분들도 많았지만 또 두 번째로 이렇게 결말을 얘기를 하더라도 사람들의 반응은 아 그래 재밌겠네 나도 봐야 되겠는데라고 얘기하더라는 거죠. 그게 바로 뭘까요? 소위 말하는 월드 마우 마케팅이 되는 거죠. 그래서 이 두 가지의 중요한 사실을 넷플릭스 본사에 보고를 합니다. 그러면 넷플릭스는 이제 빅데이터에서 사람들이 넷플릭스를 시청하는 그 패턴을 이미 찾아냈고요.

 

그다음에 제가 얘기하고자 하는 빅데이터를 통해서 사람들이 왜 빈지 워칭을 하는지 그리고 그것이 갖는 의미가 뭔지에 대해서 찾아낸 거죠. 그러면 결국은 이러한 인사이트를 찾아낸 것을 가지고 어떻게 비즈니스로 액션으로 옮겨야 되느냐가 남은 거죠. 그때 넷플릭스가 결정을 해야 될 부분이 아주 중요한 시기였었는데요. 그전까지는 넷플릭스는 다른 이러한 프로듀서들이 만든 드라마나 영화를 그냥 플랫폼에 올려놓는 것만 했었는데 최초로 넷플릭스가 직접 투자한 드라마 시리즈를 런치를 하게 됩니다. 그게 바로 하우스 오브 카드입니다. 이 하우스 오브 카드를 런치를 할 때 그러면 모든 사람들이 넷플릭스 팬들의 찐 팬들이 보는 방식대로 한 번에 볼 수 있도록 전체 드라마를 한 번에 다 공개할 것이냐 아니냐의 결정이 남은 거죠.

그런데 그 당시에 미디어 인더스트리에서 이러한 결정을 하기란 정말로 쉽지 않았습니다. 왜냐하면 보통 에피소드가 드라마 시리즈가 한 16개라고 할 때 한 에피소드를 만드는 데 10억에서 15억 정도가 들거든요. 그러면 이 16개의 에피소드를 만들면 몇 백억에 해당하는 이러한 투자를 해야 되는데 이러한 빈지 워칭을 할 때 몰아보기를 하는 분들이 대부분 걸리는 시간이 이틀에서 일주일입니다. 그러면 모든 시리즈를 다 보고 넷플릭스에 서스크립션을 끊을 수도 있는 거죠. 이러한 상황 때문에 그 당시의 미디어에서는 항상 일주일에 하나, 일주일에 2개 정도만 오픈을 했었던 거죠. 그렇지만 넷플릭스는 여기서 아주 중요한 결정을 하게 됩니다.

 

첫째, 몰아보기가 바로 우리 넷플릭스 찐 팬들이 넷플릭스를 시청하는 방식이다. 그런데 이 방식이 너무나 긍정적인 경험을 우리 유저들한테 주고 그리고 이 또 갖고 있는 가능성은 워드 마우스 주변 사람들한테 얘기를 했을 때 오히려 그 콘텐츠를 보고 싶어 하는 욕망을 불러일으키는 그러한 가능성이 있고 주변의 경쟁사들을 봤을 때 아무도 안 하고 있다.

그러면 이 부분이 우리가 새롭게 비즈니스 모델을 가져가야 되는 부분이 아니냐 라고 생각을 하고 바로 어려운 결정을 하게 됩니다. 결과는 어땠을까요? 하우스 cs를 한 번에 모든 에피소드를 공개한 이후에 미국에서만 200만 명의 서비스 크라이버가 늘었고요. 그리고 제가 최근에 올해 1분기 숫자를 봤을 때 현재 넷플릭스의 서브스크라이버 수는 전 세계적으로 2억 3천만 명이 되고 있습니다.

 

그러면 이렇게 큰 엄청난 큰 성공을 이루는 데 있어서 과연 빅데이터가 도움이 됐을까요? 아니면 제가 얘기하고자 하는 그리고 인류학자들이 찾아낸 빅데이터가 도움이 됐을까요? 저는 그 답이 바로 띡데이터에 있다고 생각합니다. 그러면 띡데이터가 뭔지에 대해서 간단히 말씀드리도록 하겠습니다. 띡데이터를 정의한다면 사람들의 실제 경험과 행위에 담긴 맥락 그리고 그 의미를 설명해 주는 빅데이터라고 합니다. 좀 더 쉽게 설명드리기 위해서 빅데이터와 띡데이터를 비교해서 설명드린다면 빅데이터는 우리에게 무엇을 그리고 얼마나 에 대해서 얘기를 해줄 수 있다면 띡데이터는 어떤 맥락에서 왜에 대해서 답을 해줄 수 있습니다. 빅데이터가 정량적인 데이터라면 띡데이터는 정성적인 데이터입니다. 빅데이터가 머신러닝을 통해서 습득이 가능하다면 띡데이터는 인간 학습을 통해서 습득이 가능한 데이터고요. 마지막으로 빅데이터가 과거와 현재에 대해서 얘기를 해준다면 띡데이터는 우리에게 미래에 대해서 얘기를 해줍니다. 왜 우리가 왜라는 답을 알기 때문인 것이죠.