[세션스케치 | 티빙] OTT 산업의 사용자 데이터 분석 및 활용

콘텐츠의 바다에서 티빙은 어떻게 사용자의 선택을 이끌어내는가

OTT 산업의 사용자 데이터 분석 및 활용

이선미 | Data Analysis / 차장, 티빙

The MAXONOMY는 CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미가 주최하는 연례 컨퍼런스로, 마케팅과 테크의 경계를 넘어 고객 경험(CX)의 전략과 실행을 조명하는 자리입니다.

지난 6월 26일 열린 The MAXONOMY 2025에는 약 800여 명이 참석해, ‘CX:CODE’를 주제로 데이터 · 마케팅 · 기술을 하나로 연결하는 완성형 CX 전략에 대한 깊이 있는 인사이트를 나눴습니다. Braze, Amplitude, AWS, Salesforce, Snowflake 등 글로벌 테크 기업의 전문가와 올리브영, 티빙, 신성통상, 뤼튼테크놀로지스 등 국내 최정상 브랜드의 실무진이 연사로 참여해 실제 경험과 전략을 공유했던 뜨거운 현장, 그 생생한 이야기를 하나씩 따라가봅니다.

OTT 시장은 단순히 많은 콘텐츠를 확보하는 경쟁을 넘어섰습니다. 이제는 사용자의 하루 모든 순간에 자연스럽게 스며드는지가 핵심 과제가 되었는데요. 아침에 눈을 뜨자마자 휴대폰으로 보는 짧은 클립, 출근길 지하철 안에서 재생하는 영상, 점심시간 동료들과 함께 보는 예능 하이라이트, 그리고 퇴근 후 집에서 몰입하는 드라마까지 — 콘텐츠는 생활의 빈틈을 채우며 끊임없이 소비되고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 플랫폼은 단순히 방대한 라이브러리를 제공하는 것만으로는 부족합니다. 사용자가 어떤 순간에 어떤 콘텐츠를 선택하게 만들 것인가, 그 순간의 경험을 어떻게 더 오래 이어가게 할 것인가가 승부를 좌우하는 핵심이 되었습니다.

국내 대표 OTT 플랫폼 티빙(TVING) 역시 이 치열한 경쟁 속에서 답을 찾아가고 있습니다. 단순히 조회 수가 높은 콘텐츠가 아니라 신규 구독자를 끌어들이고 기존 고객을 더 오래 머물게 하는 콘텐츠가 무엇인지에 주목하는 것이죠. 이번 세션에서 티빙의 데이터 애널리스트 이선미님은 OTT 산업의 성공 방정식을 ‘콘텐츠 가치 측정’과 ‘사용자 여정 최적화’라는 두 가지 키워드로 풀어냈습니다.

티빙이 콘텐츠를 보는 방식: 구독 기여와 리텐션 기여

먼저 2025년 하반기 티빙의 주요 콘텐츠 라인업을 공개하며 세션을 시작하셨습니다. 대탈출, 뿅뿅 지구오락실, 환승연애, 미스터리 드라마, 스포츠 중계 등 다채로운 장르가 예정되어 있는데요. 모든 콘텐츠가 똑같은 성과를 내는 것은 아니라고 합니다.

“트래픽 상승에 가장 크게 기여한 작품은 무엇일까요?”라는 질문에, KBO, 스트리트 우먼 파이터, 환승연애 등 다양한 답변이 객석에서 나왔으나 정답은 〈지구오락실〉이었습니다. 지구오락실은 실제 데이터 기준으로 MAU를 가장 크게 끌어올린 작품이었다고 합니다.

이 사례는 티빙이 콘텐츠를 바라보는 방식을 잘 보여줍니다. 티빙은 콘텐츠를 단순히 시청률이나 조회 수로 평가하지 않습니다. 진정한 가치는 두 가지 지표, 즉 구독 전환과 리텐션에서 비롯된다고 보기 때문입니다. 신규 사용자가 이용권을 결제한 직후 가장 먼저 시청한 콘텐츠는 ‘구독 기여 콘텐츠’로, 기존 구독자가 해지하지 않고 재방문하도록 만든 콘텐츠는 ‘리텐션 기여 콘텐츠’로 정의합니다.

이선미님은 “구독 결제한 뒤 가장 먼저 시청한 콘텐츠는 해당 사용자가 가입한 목적이자 직접적인 동인”이라고 설명했습니다. 반면 리텐션 분석은 훨씬 복잡했습니다. 이용자들은 한 달 동안 수십, 많게는 수백 개의 에피소드를 소비하기 때문에 어떤 콘텐츠가 이탈 방지에 실질적인 영향을 미쳤는지를 가려내기가 쉽지 않았습니다. 이를 해결하기 위해 티빙은 자체 시청 로그와 Amplitude에서 수집되는 사용자 행동 로그를 결합하고, 랜덤 포레스트 모델링을 활용해 구독 기여와 리텐션 기여를 설명할 수 있는 요인을 추출했습니다.

이렇게 만들어진 지표는 단순 분석에 머물지 않고 대시보드로 시각화되어 운영에 직접 활용됩니다. 특정 콘텐츠의 수급 및 제작 비용을 판단할 때는 물론, 서비스 내 배너 노출이나 밴드 배치 전략을 세울 때도 기준이 되었습니다. 결국 〈지구오락실〉과 같은 작품이 단순한 인기작을 넘어 실제 플랫폼 성장의 동력이었다는 사실이 데이터로 증명된 셈입니다.

사용자 여정 최적화

티빙은 고객이 서비스를 인지하고 충성 고객이 되기까지의 과정을 다섯 단계로 구분합니다. 인지 - 가입 - 구독 - 시청 - 재구독으로 이어지는 퍼널은 단순한 개념이 아니라 CRM 마케터와 퍼포먼스 마케터, 그리고 프로덕트 팀이 공통으로 사용하는 실질적인 운영 기준입니다.

'인지' 단계에서는 Amplitude와 AppsFlyer로 캠페인 성과와 유입 경로를 분석하고, 이를 토대로 매체 믹스를 최적화합니다.

'가입' 단계에서는 방문자가 회원으로 전환되는 비율과 회원이 유료 구독으로 이어지는 비율을 추적합니다. 무료 회원이 구독으로 넘어가지 않으면 Braze를 활용한 개인화 캠페인을 통해 구독을 유도합니다.

하지만 진짜 과제는 구독 이후에 있었습니다. 결제를 했음에도 불구하고 실제로 콘텐츠를 시청하지 않는 고객이 약 30%에 달했기 때문입니다. 어떤 이들은 자신이 이용권을 결제한 사실을 잘 인식하지 못했고, 또 어떤 이들은 원하는 콘텐츠가 없어 구독만 유지하는 경우도 있었습니다. 티빙은 이런 고객이 장기 구독자로 이어지기 어렵다고 보고, 맞춤형 추천과 개인화 캠페인을 통해 꾸준히 시청 전환을 높였습니다.

그 효과는 숫자로 증명되었습니다. 회원가입 전환율은 전 분기 대비 30% 증가했고, 가입에서 구독으로 이어지는 전환율은 14% 개선되었습니다. 1인당 시청 시간은 13% 늘었으며, 해지율은 10% 감소했습니다. 단순히 가입자 수를 늘리는 것이 아니라 각 단계에서의 전환율을 높이는 방식으로 성장을 만들어낸 것입니다.

해지 예측과 방어 전략

OTT 서비스에서 또 하나의 중요한 과제는 해지 방어입니다. 티빙은 데이터를 분석하며 흥미로운 패턴을 발견하고 해지를 앞둔 고객을 크게 두 부류로 나누었습니다. 하나는 해지 직전 콘텐츠를 몰아보는 유형, 또 다른 하나는 결제만 유지하다가 실제로는 시청을 거의 하지 않는 유형이었습니다.

문제는 단순히 시청 횟수만으로는 해지를 예측하기 어렵다는 점이었습니다. 티빙은 이 한계를 넘기 위해 Amplitude 로그를 활용했습니다. 해지 화면이나 이용권 관리 페이지에 접근한 기록을 해지 신호로 설정하고, 이 신호가 감지되면 CRM 팀이 즉각 대응했습니다. 혜택을 제공하거나 개인화된 추천을 발송해 고객이 구독을 유지하도록 유도한 것이죠.

이처럼 고객의 해지 행동을 미리 포착하고 데이터 기반으로 개입하는 전략은 단순히 손실을 줄이는 차원을 넘어, 고객 경험을 세밀하게 관리하는 시도로 이어졌습니다. 해지율 방어가 곧 고객과의 관계를 지켜내는 과정임을 보여준 사례였습니다.

개인화 캠페인 확장

티빙은 데이터 분석을 개인화 경험으로 확장해 고객에게 “나를 위한 OTT”라는 확신을 심어주고 있습니다. 대표적인 사례가 2024년 KBO 중계권입니다. 티빙은 Amplitude에서 수집한 사용자의 선호 구단 정보를 Braze와 연동하고, 경기가 시작되기 30분 전에 자동으로 푸시 알림을 발송했습니다. 팬들은 알림을 통해 곧바로 라이브 채널에 접속할 수 있었고, 그 결과 본방 시청률과 몰입도가 크게 높아졌습니다.

여기에서 멈추지 않았습니다. 특정 장르나 시리즈를 꾸준히 시청한 고객에게는 신규 시즌이 공개될 때 맞춤 메시지를 발송해 자연스럽게 시청 전환을 이끌었습니다. 나아가 AI팀은 추천 API를 개발해 “OO님이 좋아할 만한 콘텐츠”라는 형태로 개인화된 밴드를 서비스 내에 노출했습니다.

이러한 개인화 경험은 단순한 편의 제공을 넘어섰습니다. 앱을 켤 때마다 자신을 위한 콘텐츠가 준비되어 있다는 인식이 쌓이면서 시청 전환율을 높이고 충성도를 강화하는 선순환 구조로 이어졌습니다.

수익 기여 지표로서의 콘텐츠 가치

발표의 마지막에서 이선미님은 콘텐츠의 진정한 평가는 시청률이 아니라 수익 기여 지표로 이루어져야 한다고 강조했습니다. 어떤 작품은 공개 직후 트래픽을 크게 끌어올리지만 구독으로 이어지지 않는 경우가 있습니다. 반대로 초기 반응은 크지 않았지만 시간이 지나면서 구독자들의 장기 이용을 이끄는 작품도 존재합니다.

티빙은 이 차이를 구독 기여 콘텐츠와 리텐션 기여 콘텐츠라는 개념으로 구분해 해석했습니다. 구독 기여 콘텐츠는 신규 고객 전환을, 리텐션 기여 콘텐츠는 장기 고객 유지를 담당합니다. 이 두 축을 균형 있게 운영함으로써 티빙은 신규 고객 확보와 기존 고객 유지라는 목표를 동시에 달성할 수 있었습니다.

결국 이는 고객 생애가치(LTV)를 높이는 기반이 되었고, 더 나아가 데이터 기반 개인화 마케팅으로 확장될 수 있는 전략적 자산이 되었습니다. 티빙이 콘텐츠를 평가하는 관점은 단순한 인기의 척도를 넘어 비즈니스 성과로 직결되는 지표로 진화한 셈입니다.

티빙의 세션은 OTT 산업에서 데이터가 어떻게 콘텐츠의 가치를 재정의하고 고객 경험을 바꿀 수 있는지를 보여준 대표적인 사례였습니다. 콘텐츠를 단순히 ‘얼마나 시청했는가’가 아니라 구독을 만들어내고 리텐션을 유지하는 힘으로 측정했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

구독 기여와 리텐션 기여 지표는 단순한 분석을 넘어 콘텐츠 수급, 제작 예산, 배너 운영 전략, CRM 캠페인 등 실제 실행으로 이어졌습니다. 여기에 사용자 여정 관리, 해지 방어 전략, 개인화 캠페인까지 결합되면서 티빙은 OTT 경쟁의 핵심 무기를 ‘데이터 기반 콘텐츠 운영’으로 증명했습니다.

이 사례는 OTT를 넘어 모든 산업군에도 시사점이 됩니다. 고객의 행동을 움직이는 진짜 요인은 방대한 자원이 아니라 데이터를 통해 증명된 가치와 이를 기반으로 한 실행 전략이라는 사실입니다.

이어지는 스케치에서는 또 다른 기업의 CX 인사이트를 다룰 예정입니다.

실무자들이 직접 전하는 생생한 변화와 진화의 이야기를 The MAXONOMY 2025 세션 스케치에서 계속 만나보세요!

📺 콘텐츠의 가치를 데이터로 증명하다, 티빙의 사용자 여정 최적화 전략 영상으로 다시보기

────୨ৎ────

The MAXONOMY 컨퍼런스는 2026년에 다시 돌아옵니다.

The MAXONOMY 2026에서 만나요!🤗