데이터 분석 기업 - 왓챠

본 내용은 " 데이터 분석 기업 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.07.20

문서 내 토픽

• 1. 왓챠 소개

  왓챠는 2012년에 설립된 영화 평점 데이터 기반의 콘텐츠 추천 및 평가 서비스 기업입니다. 2016년에는 OTT 서비스인 '왓챠플레이'를 런칭하여 고도화된 추천 알고리즘을 통해 개인의 취향을 잘 파악한 맞춤형 콘텐츠 큐레이션 서비스를 제공하고 있습니다.

• 2. 활용 데이터

  왓챠는 국내 최다인 약 6억 개의 영화 평점 데이터와 왓챠플레이 유저들의 시청 기록 데이터를 활용하고 있습니다. 이를 통해 사용자의 자발적인 데이터와 질적인 데이터를 확보하고 있습니다.

• 3. 데이터 분석 과정 및 절차

  왓챠는 사용자가 20개의 영화 평가를 입력해야 서비스를 이용할 수 있도록 하고 있습니다. 또한 영화 외에도 드라마, 웹툰, 책 등 문화산업 전반으로 서비스를 확대하고 있습니다. 데이터 분석 시 주의사항으로는 데이터에 대한 이해와 텍스트 분석(감성분석) 등이 있습니다.

• 4. 데이터 분석 결과 및 효과

  왓챠는 이용자의 평점, 접속 시간, 콘텐츠 시청 시간 등 복합적인 데이터를 활용한 고도의 딥러닝 모델을 사용하여 추천 엔진을 개발하였습니다. 이를 통해 맞춤형 큐레이팅 서비스와 친구와의 취향 매칭률 등을 제공하고 있습니다.

• 5. 인사이트 및 느낀점

  대부분의 OTT 기업이 콘텐츠 공급에 치중했다면, 왓챠는 콘텐츠 데이터 분석 및 추천 서비스에 중점을 두고 있습니다. 이는 개인화된 평점 서비스를 통해 차별화된 강점을 가지고 있습니다. 또한 소비자의 평점과 반응을 활용하여 콘텐츠를 군집화하는 방식은 관광 데이터 분석에도 활용할 수 있을 것으로 생각됩니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 왓챠 소개

  왓챠는 국내 대표적인 OTT 서비스 플랫폼으로, 다양한 영화와 드라마를 제공하고 있습니다. 특히 자체 제작 콘텐츠를 통해 독창적인 콘텐츠를 선보이며 사용자들의 관심을 끌고 있습니다. 또한 개인화된 추천 알고리즘을 통해 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 제공하여 높은 만족도를 보이고 있습니다. 하지만 최근 경쟁 OTT 서비스의 등장으로 인해 차별화된 전략이 필요할 것으로 보입니다. 향후 왓챠가 어떤 방향으로 나아갈지 지켜볼 필요가 있습니다.

• 2. 활용 데이터

  왓챠는 사용자의 시청 기록, 선호도, 검색 패턴 등 다양한 데이터를 활용하여 개인화된 추천 서비스를 제공하고 있습니다. 이를 통해 사용자의 만족도를 높이고 있으며, 나아가 새로운 콘텐츠 기획 및 제작에도 활용하고 있습니다. 또한 외부 데이터와의 연계를 통해 사용자의 취향을 더욱 정확하게 파악하고자 노력하고 있습니다. 이러한 데이터 활용 전략은 왓챠의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 보입니다. 다만 데이터 활용에 따른 개인정보 보호 이슈에 대한 대응책 마련이 필요할 것으로 생각됩니다.

• 3. 데이터 분석 과정 및 절차

  왓챠는 데이터 분석 과정에서 다양한 기법을 활용하고 있는 것으로 보입니다. 사용자 행동 패턴 분석, 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등의 기법을 통해 사용자의 취향을 파악하고 있으며, 이를 바탕으로 개인화된 추천 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 데이터 전처리, 모델링, 평가 등의 체계적인 분석 절차를 거치는 것으로 보입니다. 이러한 데이터 분석 역량은 왓챠의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 생각됩니다. 다만 분석 결과의 해석과 활용에 있어서 보다 심도 있는 접근이 필요할 것으로 보입니다.

• 4. 데이터 분석 결과 및 효과

  왓챠의 데이터 분석 결과는 사용자 경험 향상, 콘텐츠 기획 및 제작, 마케팅 전략 수립 등 다양한 영역에서 활용되고 있는 것으로 보입니다. 개인화된 추천 서비스를 통해 사용자의 만족도가 높아지고 있으며, 새로운 콘텐츠 기획 및 제작에도 활용되고 있습니다. 또한 데이터 분석 결과를 바탕으로 타깃 마케팅 등 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 있는 것으로 보입니다. 이러한 데이터 분석 결과의 활용은 왓챠의 경쟁력 강화에 기여할 것으로 생각됩니다. 다만 데이터 분석 결과의 지속적인 모니터링과 개선이 필요할 것으로 보입니다.

• 5. 인사이트 및 느낀점

  왓챠의 사례를 통해 데이터 기반 의사결정의 중요성을 확인할 수 있었습니다. 사용자 데이터를 체계적으로 수집, 분석하여 개인화된 서비스를 제공하고, 이를 통해 사용자 만족도와 기업 경쟁력을 높이는 것이 중요한 것으로 보입니다. 또한 데이터 분석 역량 강화와 더불어 데이터 활용에 따른 윤리적 이슈에 대한 대응책 마련이 필요할 것으로 생각됩니다. 향후 다른 기업들도 왓챠의 사례를 참고하여 데이터 기반 의사결정 체계를 구축하고, 이를 통해 지속가능한 성장을 이루어나갈 수 있을 것으로 기대됩니다.