텍스트 마이닝과 IPA 방법론을 활용한 국내 OTT 서비스 개선 방안 연구

Abstract

최근 몇 년간 급속도록 성장한 OTT 시장의 사업자 간 경쟁은 점점 치열해지고 있으며 이 용자 확보와 이탈 방지를 위한 연구가 지속적으로 이루어 지고 있다. 그러나 대다수의 SVOD OTT 관련 연구는 설문조사에 의존하며, 이러한 설문 기반의 연구는 비용과 시간, 설문지의 오류 등의 문제를 내포하고 있다. 따라서, 본 논문은 온라인 리뷰를 활용한 IPA(Importance-Performance Analysis) 분석 기법을 방법론으로 채택하여 SVOD 서비 스의 주요 속성을 확인하고 서비스 속성의 중요도와 만족도를 도출하는 것을 목표로 한다. 이는 기존 설문조사 기반의 방법론인 IPA와 온라인 리뷰를 통한 텍스트 마이닝이 결합된 방법론으로써 설문조사의 여러 한계를 극복한다. 본 연구는 연구대상을 국내 SVOD OTT 시장의 대표적인 5개의 사업자로 한정하여 분석을 진행하며, 구글 플레이스토어(Google Play Store)의 이용자 온라인 리뷰 데이터를 수집하여 분석에 활용한다. 리뷰에 대한 LDA 토픽 모델링으로 SVOD OTT의 서비스 속성을 도출한다. 또한, Google Cloud Natural Language API를 활용하여 감성분석을 하고 이를 만족도(Performance)를 도출하는데 사 용한다. 만족도와 리뷰의 평점을 데이터로 K Optimal Neural Network을 구축한 후, Shapley value를 구하여 중요도(Importance)로 사용한다. 이렇게 도출된 각 SVOD 서비 스의 속성, 중요도, 그리고 만족도는 IPA 매트릭스를 나타내는 데 활용되며, 이를 통하여 이 용자가 느끼는 각 SVOD 서비스의 현황과 서비스 개선 방안을 제시한다.