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​OTT 서비스 구독관리 시스템

 

넷플릭스, 왓챠, 애플뮤직 등 다양한 스트리밍 사이트를 이용하는 요즘,

본인이 어떤 사이트를 구독하고 있는지 헷갈릴 때가 많다.

결제일은 언제고, 해지는 어떻게, 언제 해야하는지가 확실하지 않아 원치 않는 돈이 나갈때도 있다.

이러한 실수를 막기 위해 구독하고 있는 스트리밍 사이트를 관리해주는 시스템을

구축하면 어떨까 하는 생각이 들었다. 

결제일, 해지일 뿐만 아니라, 얼마나 자주 이용하고 있는지 등의 스크린 타임 또한 명시하여,

어떤 사이트를 이용하는게 좋을지에 대한 결정을 돕는 시스템이다. 이를 통해 불필요한 지출을 줄일 수 있고

​더욱 효과적인 시간 분배를 가능하게 할 수 있다.

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리서치

유사한 서비스로는 Notion이 있다.
Notion은 미팅이나 수업, 여러 종류의 회의들의 카테고리를 나누어 업무의 효율을 높이고자한다.

Notion은 여러 카테고리를 다루고 있지만,​ 구독플랫폼에만 특성화된 어플을 제작하는 것이 목표.

1. 어떤 사용자가 원하는가?

    코드커터족 (cord-cutters) : 기존 케이블 TV 가입을 해지하고, 온라인 스트리밍 서비스를 구독하는 사용자들을 칭하는 단어이다. 넷플릭스의 등장으로 수많은 구독 스트리밍 사이트들이 나타났는데, 한달에 특정 요금만 내면 수많은 컨텐츠를 즐길 수 있게 되었다. 비싼 요금이 아니라는 점에서 10, 20대의 이용이 가장 활발하다. 

 

2)  어떤 상황이 문제인가?

    많은 컨텐츠를 즐길 수 있다는 건 장점이지만, 이러한 구독 스트리밍 사이트가 우후죽순으로 생겨나면서 본인이 어떤 사이트를 구독하고 있는지에 대한 관리가 어렵다는 것이다. 납부일과 해지일, 달마다 바뀌는 요금, 사용하는 빈도수 등, 여러정보가 정리되지 않은채 있어서, 많이 이용하지 않는 사이트에도 본인도 모른채 돈이 빠져나가기도 한다. 또한, 친구들과 돈은 나눠서 내는 경우에는 언제 납부해야하는지, 이번달의 요금은 얼마인지에 대해 매달 계산해 보아야 하는 등, 많은 점이 불편하다.

    또한 조사에 따르면 늘어나는 구독 스트리밍 사이트들로 인한 구독피로가 증가했다고 한다.

"젊은 세대일수록 복수의 OTT를 가입해 이용하는 경향이 두드러졌는데, ‘Z세대’라 불리는 2030 세대에선 3개 이상 OTT를 이용하는 비율이 42%에 달했고 2개 이상 복수로 OTT에 가입한 비율은 67%에 달했다."

이러한 '구독피로'현상을 줄이기 위해 스크린 타임 등, 자신이 실제로 이용하는 비율을 시각화함으로써  어떤 플랫폼을 구독해야할지에 대한 판단을 스스로 내릴수 있게 해야한다.

3) 기존의 구독 스트리밍 사이트 & 발전방안

    현 상황에서 이러한 정보를 한눈에 보기 좋게 정리해주는 웹이나 어플은 없는 것으로 안다. 스트리밍 사이트들

    간의 통합은 몇가지 얘기가 나오지만, 이러한 정보들은 흩어져있어 뭐가 맞는지 확인이 불가하다.

    i) 가격

      가장 불편하다고 느꼈던 점이 돈에 대한 관리가 안되는 것이었다. 이것을 해결하는 것이 가장 우선적인 만큼, 각        구독 스트리밍 사이트들의 가격, 납부일, 해지일에 대한 기본적인 정보가 제대로 제시되어야 할 것이다. 

    ii) 컨텐츠 추천

       스트리밍 사이트가 하나의 문화가 된 만큼, 이에 대한 정보 또한 방대하다. 스트리밍 사이트의 가격에 대한 정보         만 제시하는 것이 아니라, 음원사이트가 음악을 장르별, 인기별 등으로 정리해 주듯이, 스트리밍 사이트의 컨텐         츠를 카테고리별로 정리하여 추천해주는 시스템 또한 추가되면 좋을 듯 하다. 

관련 기술 : 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝

클라우드 컴퓨팅은 언제 어디서나 사용자의 파일, 미디어, 스마트폰 백업 등에 접촉할 수 있게 해주는 기술이다. 

이를 통해 소비자 접근성이 높아져 더 개인적인 맞춤형 서비스를 제공해줄 수 있다. 

이 기술을 이용하여 다양한 스트리밍 사이트에 대한 정보를 한군데에 모아 신속하게 개인에게 전달함으로서

소비자들의 만족도 ​또한 높아질 수 있을 것이다. 

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머신러닝은 컴퓨터가 프로그래밍 되지 않고도 스스로 학습할 수 있도록 하는 연구분야이다.

머신러닝을 잘 활용한 예로는 왓챠가 있다.

왓챠플레이라는 구독스트리밍 사이트 이전에 왓챠라는 사이트를 통해 사람들이 영화를 본 후 남긴 평점들을 모아

​이를 기반으로 추천시스템을 구축했다.

​이와 같이 개인 맞춤형 컨텐츠를 효과적으로 추천해주기 위해서 필수적인 기술이라고 생각된다.

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