Day 7 (2주차)
| 시간 | 학습내용 | 소요시간 | 메모 |
|---|---|---|---|
| 아침 | 조사 할 서비스 분담 | ||
| 점심 전 | 사용자 사용 흐름, 문제정의 | ||
| Arvo | 조사 내용 공유, 인사이트 공유 | ||
| Evening | 오후 스터디 문서화, 내일 진행사항 정리 |
미디어 컨텐츠 도메인과 비즈니스 모델
도메인의 주요 제품/서비스가 사용자에게 전달되는 과정을 조사
1. B2C 미디어/컨텐츠 도메인의 분류
미디어 도메인은 사용자의 소비 방식과 비즈니스 모델(BM)에 따라 크게 네 가지로 분류됨.
① 스트리밍 및 구독형(SVOD/Music): 넷플릭스, 디즈니+, 스포티파이 등. 리텐션과 구독 유지(Churn 방어)가 핵심.
② 디지털 에디션 및 연재형(Webtoon/Webnovel): 네이버웹툰, 카카오페이지 등. 회차별 결제 전환 및 연재 주기 관리가 중요.
③ 소셜 및 크리에이터 플랫폼(UGC/Social): 유튜브, 틱톡 등. 광고 기반 BM이며 유저 간 상호작용 및 체류 시간 증대에 집중.
④ AI 기반 미디어 창작/재가공: Suno, Runway, Vrew 등. AI 모델의 품질 제어 및 프롬프트 UX 최적화가 핵심인 신흥 영역.
2. SaaS - 다양한 서비스 모델
SaaS / PaaS / IaaS
클라우드 서비스의 종류. 권한과 수익모델에 따라 나뉘어짐.
SaaS PM vs Enterprise PM: 정책과 규제 관점
도메인의 성격에 따라 PM이 책임지는 '정책(Policy)'의 무게와 범위가 달라짐.
- SaaS PM: 보편적인 데이터 프라이버시(GDPR, CCPA)와 서비스 약관 준수에 집중. 표준화된 가이드라인 안에서 제품을 설계함.
- Enterprise PM: 고객사(대기업)마다 다른 사내 철학을 구속력 있는 정책으로 변환하고 시스템에 강제(Enforce)해야 함.
- 핵심 요소: 감사 추적(Audit Trails), 보안, 컴플라이언스 보고 기능 등 엄격한 외부 규제 대응 필요.
3. [케이스 스터디 1] 넷플릭스(Netflix) PM 분석
① 프로덕트 정의 및 비즈니스 모델
- 정의: PGC 기반의 고품질 컨텐츠를 최적의 환경에서 제공하는 미디어 유통 서비스.
- BM: 구독형 모델. 유저 이탈률(Churn Rate)이 수익에 직결되는 구조.
② 핵심 성과 지표 (KPI)
- MRR (Monthly Recurring Revenue): 월간 반복 수익. 구독 유지 및 업그레이드를 통한 수익 극대화.
- TTV (Time To Value): 서비스 가치 체감 시간. 유저가 원하는 컨텐츠를 찾아 시청을 시작하기까지의 시간 최소화.
- Churn Rate: 이탈률. 시장 경쟁 가속화에 대응하여 낮은 이탈률을 유지하는 것이 생존 과제.
③ 3가지 관점의 문제 정의 프레임워크
| 관점 | 핵심 내용 |
|---|---|
| 사용자 관점 | 탐색 피로도(Decision Fatigue), 지난 줄거리 망각으로 인한 몰입 저하 등 불편함 식별 |
| 비즈니스 관점 | 시청 공백기로 인한 구독 해지 위험, 콘텐츠 투자 대비 낮은 ROI 등 비용/비효율 분석 |
| 데이터 관점 | 완독률(Completion Rate), 시청 복귀 주기, 검색 대비 재생률 등 지표 기반 해결책 설계 |
4. [케이스 스터디 2] 넷플릭스 User Journey와 관점별 문제 정의
Step 1. 시작 (Entry)
- User Flow: 앱/웹 사이트 접속 → 회원 프로필 선택
- 특징: 서비스 진입의 첫 단추로, 멀티 디바이스 환경에서의 끊김 없는 접속이 중요함.
Step 2. 발견 (Discovery)
- User Flow: 개인화 큐레이션을 통한 탐색 또는 직접 검색
- 특징: '볼 게 없다'는 심리적 저항을 줄여야 하는 구간.
⚠️ 문제 정의: 결정 마비(Decision Paralysis)
- 현상: 볼 게 너무 많아 아무것도 선택하지 못하는 현상
- 사용자 관점: 다음에 보려고 저장해 둔 리스트가 정리가 안 되어 있어 탐색 피로도 상승. → 결국 "볼 게 없네"라며 서비스 이탈.
- 비즈니스 관점: 탐색 시간이 길어지고 실제 시청으로 이어지지 않으면 TTV가 낮아져 Churn Rate 증가.
- 분석 데이터: 검색 대비 재생률, 첫 시청까지 걸리는 시간(Time to Play).
- 전략: 유저가 탐색을 포기하는 구간 파악, 필터링·추천 로직 개선.
Step 3. 시청 (Retention / Viewing)
- User Flow: 콘텐츠를 새롭게 시작하거나 이어서 시청.
- 특징: 사용자의 시청 몰입도를 끌어올려야 하는 단계 (영상 화질, 자막, 음질, 플레이어 UI 등의 퀄리티).
⚠️ 문제 정의: 맥락 단절로 인한 몰입 실패
- 현상: 복귀 유저가 이어보기 기능을 썼을 때 발생하는 인지적 허들
- 사용자 관점: 지난 줄거리가 기억나지 않아 다시 보기 부담스러움. 처음부터 다시 보자니 지루하고, 그냥 보자니 이해가 안 됨.
- 비즈니스 관점: 시리즈 중도 포기는 해당 IP에 대한 투자 대비 수익률(ROI)을 저하시키고 다음 시즌 구독 유지 명분을 약화시킴.
- 분석 데이터: 마지막 시청 후 경과 시간, 초반부 재시청 비율.
- 전략: 장기 미접속 유저가 이어보기 기능 사용 시 '지난 줄거리(Recap)' 팝업 노출로 몰입도 제고.
Step 4. 종료 (Exit)
- User Flow: 시청 완료 후 신작 대기 또는 연관 콘텐츠 이동
- 특징: 콘텐츠가 끝난 시점이 이탈 위험이 가장 높은 순간.
⚠️ 문제 정의: 구독 목적 상실 구간 (Seasonal Churn)
- 현상: 킬러 콘텐츠 종료 후 다음 볼거리 부재
- 사용자 관점: 다음 시즌은 한 달 뒤 공개. 지금 당장 넷플릭스에 돈을 지불할 이유를 찾지 못함.
- 비즈니스 관점: 콘텐츠 수급 주기에 따라 구독자가 빠져나가는 Seasonal Churn 발생. 이는 MRR의 불안정성을 초래함.
- 분석 데이터: 콘텐츠 완독률, 다음 선호 콘텐츠 유사도, 추천 수락률.
- 전략: 신작 '알림 받기' 설정 시, 대기 기간 동안 시청할 유사 장르 추천 리스트 제공.
팀 스터디 : 리서치&인사이트 공유
수빈
- 네웹에 대한 PM의 전체적인 업무
- 어떤 관점에서 문제를 정의하는지, 어떤 문제점이 예상되는지
- 핵심 KPI, 사용자 여정 단계에서 어떤 데이터를 확인 할 수 있는지
예은
- 시장, 사용자 분석을 통한 데이터 해석 (평균 시간이 4.5시간이더라도 실 사용 시간은 양극화 되어있을 것)
- 비즈니스 모델 분석
- 사용자 경험 분석
- 챗봇 보다는 소설, ebook의 성격이 강함
- 사용층 연령대가 낮을 것
- 예상치 못한 경험 (서비스 시스템 오류)
- 같은 도메인 내 위치, 경쟁 서비스 분석
- "제타는 타겟층의 니즈를 기반으로 소구점을 잘 파악"
- 데이터, 보안 --> PM이 보안 측면에서 기여할 수 있는 부분 있을 것
- 수익 모델 (광고, 인앱 유료 피쳐 결제)
- 한계점 : 크리에이터는 수익이 없음
- PM의 역할: 새로운 문화에 대한 생태계 조성, 다양한 사용자의 니즈를 파악하고 서비스의 목표을 달성하기 위한 해결 과제 우선순위 설정, 낮은 연령대의 사용자를 대상으로 어떻게 수익을 극대화할지, 윤리적인 고민
한나
- 크랙이 윤리적인 면에서 더 나은 경험 제공
- 데이터, 근거 기반으로 예은의 인사이트를 보충
읽어 볼 자료들
The Streaming Book - Matthew Ball
스트리밍 시장에 대한 분석
How Netflix builds a culture of excellence | Elizabeth Stone (CTO)
