온라인 리뷰를 활용한 국내 SVOD 서비스의 이용자 중요도-만족도 분석

Abstract

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.