시작하며 | 1.8초의 승부
1장. 디지털 트랜스포메이션(DX, 무한경쟁 시대의 필수조건
2장. 넷플릭스, 데이터로 만든 소우주
1. ‘당신보다 당신을 더 잘 아는’ 3,300만 개의 넷플릭스
2. 미디어에 맞는 데이터 과학을 심다
3. 데이터가 곧 문화인 곳
4. 고객 취향의 소우주 생태계
5. 언택트 너머 새로운 이야기를 써야 할 때
3장. 디즈니, 비과학을 과학으로
1. 고객 경험에 마법을 입히다
2. 스토리텔링 머신을 꿈꾸다
3. 로봇으로 상상은 현실이 된다
4. 몰입 기술의 대가
5. 공룡의 피벗
6. 넷플릭스 편 아닌 사람 모두 모여!
7. 밀레니얼 그리고 플랫폼의 도전
4장. 스트리밍 격변 시대의 해답
1. 월스트리트, 스트리밍의 매력에 빠지다
2. 스트리밍, 격변의 시기가 열리다
3. HBO, ‘왕좌’에서 내려와 보낼 번뇌의 시간
4. 컴캐스트와 NBC 피콕, 광고형 OTT의 승부수
5. 퀴비, 할리우드를 내 편으로
6. 아마존이 살아남을 수밖에 없는 이유
5장. 스트리밍 전쟁에서 읽어낸 DX 코드
마치며 | 혁신의 사막과 나침반
주
넷플릭스는 어떻게 AI와 데이터 과학을
영화 추천에 적용했나?
예술적 경지의 고객 취향 세분화와 개인화
소비자의 니즈는 끊임없이 진화한다. 개인화 또는 맞춤형 서비스는 디지털 트랜스포메이션 시대 모든 기업의 꿈이다. 넷플릭스의 데이터 철학은 대량 생산을 통해 평균적인 대규모의 고객 집단을 상대로 돈을 버는 기존의 사고방식을 철저히 배격한다. 넷플릭스는 오히려 데이터에 기반한 개인화를 통해 규모와 수익을 동시에 달성할 수 있음을 직접 보여주려고 한다. ‘과연 고객 취향을 잘 읽을 수 있을까?’ ‘만약 고객 취향을 읽는다고 해도 그것으로 돈을 벌 수 있을까?’ 넷플릭스는 이렇게 꼬리를 무는 질문들을 놓고 매일같이 씨름한다.
넷플릭스의 머신러닝(기계학습 알고리즘은 비즈니스 니즈에 의해 창출, 변형, 개선된다. 그들은 사람의 ‘취향’이라는 오묘한 주제를 데이터와 분석력, 본인들의 뚜렷한 사업적 목적하에 풀어내기 위해 데이터 과학과 AI 등 디지털 기술을 자신의 사업에 적용했다. ‘고객이 즐길 수 있는 영화라면 무슨 수를 써서라도 (직접 만들어서라도 찾아준다’라는 사명만 남기고 완전히 혁신했다.
넷플릭스는 ‘고객은 하루 중 언제 시청하는가? 언제부터 시청해서 언제 끝내는가? 시청 도중 멈춤, 빨리감기, 건너뛰기, 되감기는 언제 나타나는가?’ 등 다양한 고객 행동 데이터를 통해 콘텐츠 제작에 관한 의사결정 시 크리에이티브 기능이 갖는 위험을 상당 부분 줄이려 하고 있다. 영화 제작 시 시행착오를 줄이는 최적의 방법을 찾아낼 때부터, 촬영 후 편집과 자막 번역 품질, 론칭 후 스트리밍 품질 최적화 등 전 작업에 데이터 과학을 활용한다.
넷플릭스에는 1억 개가 넘는 콘텐츠가 있다고 하며, 이 수치는 지속적으로 변화한다. 넷플릭스의 전략은 항상 최신 영화를 개봉해 관객몰이를 해야하는 오프라인 영화관과는 다르다. 자신들이 보유한 미드테일, 롱테일의 영화 ‘재고’들까지 무대에 오르게 해 수익력을 극대화하는 전략이다. 그도 그럴 것이 과거 넷플릭스는 DV
