온라인 리뷰를 활용한 국내 SVOD 서비스의 이용자 중요도-만족도 분석 (Importance-Performance Analysis for South Korean SVOD Services Using Online Reviews)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능정보시스템학회
· 수록지 정보 : 지능정보연구 / 30권 / 2호 / 145 ~ 175페이지
· 저자명 : 오세규, 강주영

초록

최근 몇 년간 급속도록 성장한 OTT(Over-The-Top) 시장의 사업자 간 경쟁은 점점 치열해지고 있으며 이용자 확보와 이탈 방지를 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 대다수의 SVOD(Subscription Video-On-Demand) OTT 관 련 연구는 설문조사에 의존하며, 이러한 설문 기반의 연구는 비용과 시간, 설문지의 오류 등의 문제를 내포하고 있다. 따 라서, 본 논문은 온라인 리뷰를 활용한 IPA(Importance-Performance Analysis) 분석 기법을 방법론으로 채택하여 SVOD 서비스의 주요 속성을 확인하고 서비스 속성의 중요도와 만족도를 도출하는 것을 목표로 한다. 이는 기존 설문조사 기반 의 방법론인 IPA와 온라인 리뷰를 통한 텍스트 마이닝이 결합된 방법론으로써 설문조사의 여러 한계를 극복한다. 본 연구 는 연구대상을 국내 SVOD OTT 시장의 대표적인 5개의 사업자로 한정하여 분석을 진행하며, 구글 플레이스토어의 이용 자 온라인 리뷰 데이터를 수집하여 분석에 활용한다. 먼저, 리뷰에 대한 LDA 토픽 모델링으로 SVOD OTT의 서비스 속 성을 도출한다. 이후, 구글 API를 활용하여 감성분석을 하고 이를 만족도를 도출하는데 사용한다. 만족도와 리뷰의 평점 데이터로 뉴럴 네트워크를 구축한 후, 샤플리 값(Shapley Value)를 구하여 중요도를 도출한다. 이렇게 도출된 각 SVOD 서비스의 속성, 중요도, 그리고 만족도는 IPA 매트릭스를 나타내는 데 활용된다. 본 연구는 넷플릭스, 티빙, 웨이브, 디즈 니 플러스 그리고 쿠팡 플레이를 대상으로 분석이 진행되었으며, IPA를 통해 서비스 이용자가 느끼는 각 SVOD 서비스의 현황과 서비스 개선 우선순위를 제시하였다. 추가적으로, 웨이브의 “스포츠 중계” 속성과 같이 기존 선행연구에서는 나타 나지 않은 SVOD 사업자 서비스별 속성들을 발견할 수 있었으며, 디즈니 플러스의 “자막 및 번역” 속성, 쿠팡의 “계정 및 멤버십” 속성 등 SVOD 서비스 간 큰 차이를 보이거나 독립적으로 존재하는 속성을 발견할 수 있었다. 또한, 텍스트 마이 닝과 기존 설문조사 방법론인 IPA가 결합된 최신의 방법론을 OTT 연구에 적용하였다는 점에서 의의가 있다.

영어초록

In recent years, the rapidly growing Over-The-Top (OTT) market has seen an intensification of competition among service providers, necessitating ongoing research focused on user acquisition and retention. However, most of the research related to Subscription Video-On-Demand (SVOD) OTT services relies heavily on surveys, which are inherently limited by factors such as cost, time, and potential errors in survey design. Therefore, this paper adopts an innovative methodology that leverages online reviews for Importance-Performance Analysis (IPA) to identify the key attributes of SVOD services and to extract their importance and performance. This approach combines traditional IPA with text mining of online reviews, thereby overcoming many of the limitations inherent in survey-based research. Our study specifically analyzes five leading providers in the domestic SVOD OTT market, utilizing user online review data from the Google Play Store. We employ Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling to extract the service attributes of SVOD OTTs. Additionally, sentiment analysis is conducted using the Google Cloud Natural Language API, which aids in deriving the Performance levels. The Performance scores and review ratings are then used to construct a K Optimal Neural Network, from which Shapley values are derived to calculate Importance. The attributes, their importance, and performance of each SVOD service are subsequently utilized to construct an IPA matrix. This study was conducted with Netflix, Tving, Wavve, Disney Plus, and Coupang Play, using IPA to identify the current status of each service and service improvement priorities as perceived by users. Additionally, it uncovered attributes not highlighted in previous research, such as “sports broadcasting” attribute for Wavve, “subtitles and translations” for Disney Plus, and “account and membership” attributes for Coupang Play, demonstrating significant differences or unique characteristics between SVOD services. Furthermore, the significance of this study lies in the application of a novel methodology that integrates text mining with the traditional survey-based IPA approach in OTT research.

참고자료

· 없음