[논문]콘텐츠 유형에 따라 OTT 서비스의 개인화추천서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향

김민주; 김민균

doi:10.18807/jsrs.2018.8.4.031

콘텐츠 유형에 따라 OTT 서비스의 개인화추천서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향
Influence A Study on the Effects of Personalized Recommendation Service of OTT Service on the Relationship Strength and Customer Loyalty in Accordance with Type of Contents 원문보기

서비스연구 = Journal of service research and studies, v.8 no.4, 2018년, pp.31 - 51

초록
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본 기술의 발전과 인터넷 환경의 변화로 인터넷 기반의 동영상 제공 서비스인 OTT(Over-the-top) 서비스 시장이 빠르게 성장하고 이용자의 데이터를 바탕으로 맞춤형 정보 및 콘텐츠를 제공하는 개인화추천서비스에 대한 고객의 요가 커졌다. 본 연구는 OTT 서비스의 개인화추천서비스가 관계강화와 고객충성도에 미치는 영향을 분석하며, 나아가 콘텐츠 유형에 따라 개인화추천서비스가 가지는 의미의 차이를 확인하여 개인화추천서비스의 제공 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구결과에 따르면 OTT 서비스의 개인화추천서비스는 관계강화를 매개로 고객충성도에 유의한 영향을 미치며, 고객이 주로 이용하는 콘텐츠의 형태 및 내용에 따라 개인화추천서비스가 관계강화와 고객충성도에 미치는 영향에 차이가 있다. 본 연구를 통해 개인화추천서비스는 고객과의 관계 형성 및 몰입을 유도하여 관계를 강화하는 도구로 활용될 수 있고 이는 고객충성도를 향상하며, 고객과의 소통이 활발한 콘텐츠일수록 개인화추천서비스의 제공이 충성도 향상에 크게 기여함을 알 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study is to suggest the measures for providing the personalized recommendation service, by analyzing the effects of personalized recommendation service of OTT service on the relationship strength and customer loyalty, and also to verify the differences in meanings of personalized recommendation service in accordance with the type of contents. In the results of this study, the personalized recommendation service has significant effects on the customer loyalty with the mediation of relationship strength, and in accordance with the type of contents mainly used by customers, there are differences in the effects of personalized recommendation service on the customers. Personalized recommendation service could be used as a tool for strengthening the relationship by inducing the commitment, which could improve the customer loyalty. When the contents have more active communications with customers, personalized recommendation service could largely contribute to the improvement of loyalty.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

둘째, OTT서비스의 개인화추천서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향을 분석한다. 개인화추천서비스가 고객충성도에 미치는 영향과 고객이 인지하는 OTT서비스와의 관계의 정서적, 계산적 관계강화가 갖는 매개 효과를 검증하여 실질적인 서비스성과를 높이는 데 목적이 있다.
이처럼 OTT서비스와 개인화추천서비스가 최근 인터넷 서비스 트렌드의 중심에 있음에도 불구하고, OTT서비스를 중심으로 개인화추천서비스와 고객 성과의 인과관계에 관한 연구가 제대로 이루어지지 못하고 결과물도 부족한 것이 현실이다. 따라서 본 연구는 콘텐츠 유형에 따라 OTT서비스의 개인화추천 서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향을 분석하여 실질적인 개인화추천서비스 제공 방안을 제시하고자 하며, 다음과 같은 목적을 가진다.
OTT서비스의 개념은 초기 등장 이후 급격한 기술적, 환경적 변화로 모호해지고 다른 개념들과 혼재되어 있어 명확한 범위와 특징을 정립할 필요가 있다. 또한, 새롭게 정의된 OTT 서비스의 특성을 바탕으로 개인화추천서비스의 핵심속성을 설정하여 개인화추천서비스의 정도를 측정하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 OTT서비스의 개인화추천서비스와 고객 충성도의 관계에 있어서 관계강화가 매개 효과를 가지는 것을 추가로 검증하기 위하여 Sobel Test를 실시하였다. 일반적으로 Sobel Test의 결괏값인 Sobel-Z Score가 1.
본 연구는 개인화추천서비스가 관계강화와 고객 충성도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고 콘텐츠 유형의 조절 효과를 검증하기 위해 이론적 모델을 구성하였다. 본 연구의 모형은 아래와 같다.
OTT서비스는 이용 목적과 이용행태가 고객에 따라 개별적이고 다양하다는 점에서 기존 방송 서비스 및 타 온라인 동영상 미디어 서비스와 차이가 있으며, 콘텐츠 유형은 각각의 다른 소비자의 특징을 드러낸다. 본 연구는 고객이 주로 이용하는 콘텐츠의 형태 및 제공방식이 관계강화와 고객 충성도에 미치는 조절 효과를 밝혀 개인화추천서비스를 적극적으로 고객 중심의 요구에 활용할 수 있는 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다.
타당성 검정은 평가 내용에 따라 내용 타당성, 기준 타당성, 개념 타당성 등으로 구분된다. 본 연구는 다양한 선행 연구에서 제시한 방법과 절차를 활용하여 측정 개념과 도구를 개발함으로써 내용 타당성과 기준 타당성을 충족하였다. 또한, 개념 타당성의 확보를 위하여 집중 타당성과 판별 타당성 검증을 실시하였다.
본 연구는 콘텐츠 유형에 따라 개인화추천서비스가 관계강화와 고객충성도에 미치는 영향이 차이를 보이는지를 확인하였다. 우선, 고객이 이용하는 콘텐츠의 형태에 따른 조절 효과 분석을 위해 제약 모델과 자유 모델을 비교하였을 때 제약 모델에 대한 유의수준이 0.
본 연구는 콘텐츠 유형에 따른 조절 효과를 검증한다. 콘텐츠 유형은 콘텐츠의 형태와 제공방식을 기준으로 분류할 수 있다.
OTT서비스 개념의 확대는 기술의 발전에 따른 미디어 환경과 미디어 영상 콘텐츠 이용행태의 변화에 따른 당연한 결과라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 OTT서비스를 다양한 디바이스를 통해 전달되는 인터넷망 기반의 방송 및 동영상 콘텐츠 제공서비스의 총칭으로 정의한다. 현재의 인터넷 환경 및 고객의 서비스 이용행태를 고려하였을 때 OTT서비스는 다음 네 가지의 특성을 가짐으로써 다른 유사 서비스와 구분된다.

가설 설정

첫째, 디바이스의 다양성이다. OTT서비스는 인터넷을 기반으로 하나 이상의 디바이스로 이용할 수 있어 접근성과 이용 편의성이 뛰어나다.
콘텐츠 제공방식에 따른 조절 효과는 제약 모델과 자유 모델을 비교하였을 때 제약 모델에 대한 유의수준이 0.463이므로 가설 5 ‘개인화추천서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향은 콘텐츠 제공방식에 따라 유의한 차이가 있을 것이다.

제안 방법

개인화추천서비스는 “데이터를 기반으로 사용자가 선호하리라 판단되는 콘텐츠를 먼저 제공하거나 추천하는 서비스”라고 정의한다. 개인화추천서비스의 서비스 수준, 기능, 혜택의 3가지 차원을 중심으로 신뢰성, 용이성, 유용성, 개인화, 흥미, 사회적 실재감 등 6개 속성을 설정하였다. 이를 바탕으로 고객이 인지하는 개인화추천서비스의 정도를 측정하며, 각 항목은 리커트 7점 척도를 사용하여 측정하였다.
고객충성도는 “반복 이용 및 추천 의도를 보임으로써 장기적인 유대관계를 지속하고자 하는 태도”로 정의한다. 고객충성도는 서비스에 대한 만족감, 지속적 이용 의도, 추천 의향의 3가지 항목으로 측정하였다.
둘째, OTT서비스의 개인화추천서비스가 관계강화 및 고객충성도에 미치는 영향을 분석한다. 개인화추천서비스가 고객충성도에 미치는 영향과 고객이 인지하는 OTT서비스와의 관계의 정서적, 계산적 관계강화가 갖는 매개 효과를 검증하여 실질적인 서비스성과를 높이는 데 목적이 있다.
본 연구는 다양한 선행 연구에서 제시한 방법과 절차를 활용하여 측정 개념과 도구를 개발함으로써 내용 타당성과 기준 타당성을 충족하였다. 또한, 개념 타당성의 확보를 위하여 집중 타당성과 판별 타당성 검증을 실시하였다. 본 연구의 구성 개념은 개념 신뢰도(Construct Reliability)가 0.
본 연구는 미디어 시장과 인터넷 환경, 그리고 기술의 발전에 따라 OTT 서비스를 ‘인터넷을 통한 동영상 콘텐츠 제공 서비스의 총칭’으로 확대하여 재정의하고, 현재의 서비스 환경과 이용자 행태를 반영하여 디바이스 다양성, 상호작용성, 능동성, 콘텐츠 다양성 등 4가지 특성을 도출하였다. 또한, 많은 선행연구를 바탕으로 개인화추천서비스의 속성을 신뢰성, 흥미, 사회적 실재감, 유용성, 용이성, 개인화 등 6가지로 고객이 인지하는 서비스의 수준과 기능, 혜택을 측정하였다.
본 연구는 미디어 시장과 인터넷 환경, 그리고 기술의 발전에 따라 OTT 서비스를 ‘인터넷을 통한 동영상 콘텐츠 제공 서비스의 총칭’으로 확대하여 재정의하고, 현재의 서비스 환경과 이용자 행태를 반영하여 디바이스 다양성, 상호작용성, 능동성, 콘텐츠 다양성 등 4가지 특성을 도출하였다.
본 연구는 선행연구를 바탕으로 변수와 측정 항목을 설정하였으며 가설 검증에 앞서 측정 개념들의 신뢰성과 타당성을 검증하였다.
본 연구는 이론적 고찰을 토대로 연구모형 및 가설을 설정하고, 이를 검증하기 위하여 설문조사를 시행하였다.
관계강화는 고객과 서비스 제공자 간 관계의 형성 및 몰입을 통해 얻을 수 있는 성과로서 경제적 및 정서적 관계 요인을 기준으로 측정하며 상호작용의 깊이와 미래의 지속적인 거래 지속 가능성을 파악하는 것을 말한다. 본 연구에서는 서비스관계강화과 계산적 관계강화, 정서적 관계강화를 측정변수로 설정하였으며 각 측정변수에 관한 항목들을 리커트 7점 척도로 측정하였다.
본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 개인화추천 서비스의 정도를 서비스 수준, 기능, 혜택 등 3가지 차원을 중심으로 이해하고, 6가지 속성인 신뢰성, 용이성, 유용성, 개인화, 흥미, 사회적 실재감 등을 도출하였다.
본 연구의 내생변수는 고객충성도이다. 고객충성도는 “반복 이용 및 추천 의도를 보임으로써 장기적인 유대관계를 지속하고자 하는 태도”로 정의한다.
설문지는 크게 인구 통계적 질문과 서비스 이용과 관련된 질문, 각 변수의 측정을 위한 주요 설문 문항으로 구성되었다. 설문은 OTT서비스의 이용 경험이 있을 것이라 예상되는 10대에서 50대까지의 내국인을 대상으로 진행하였다.
셋째, OTT서비스의 콘텐츠 유형에 따라 개인화추천서비스가 관계강화와 고객충성도에 미치는 영향의 차이를 알아본다. OTT서비스는 이용 목적과 이용행태가 고객에 따라 개별적이고 다양하다는 점에서 기존 방송 서비스 및 타 온라인 동영상 미디어 서비스와 차이가 있으며, 콘텐츠 유형은 각각의 다른 소비자의 특징을 드러낸다.
우선, 신뢰도 계수(Cronbach’s α)를 사용하여 신뢰성을 검증하였다.
개인화추천서비스의 서비스 수준, 기능, 혜택의 3가지 차원을 중심으로 신뢰성, 용이성, 유용성, 개인화, 흥미, 사회적 실재감 등 6개 속성을 설정하였다. 이를 바탕으로 고객이 인지하는 개인화추천서비스의 정도를 측정하며, 각 항목은 리커트 7점 척도를 사용하여 측정하였다.
첫째, OTT서비스와 개인화추천서비스를 고객 관점에서 이해하고 연구하였다. 본 연구는 미디어 시장과 인터넷 환경, 그리고 기술의 발전에 따라 OTT 서비스를 ‘인터넷을 통한 동영상 콘텐츠 제공 서비스의 총칭’으로 확대하여 재정의하고, 현재의 서비스 환경과 이용자 행태를 반영하여 디바이스 다양성, 상호작용성, 능동성, 콘텐츠 다양성 등 4가지 특성을 도출하였다.
콘텐츠 유형에 따른 차이는 콘텐츠 형태와 콘텐츠 제공방식을 중심으로 분석하였으며, 콘텐츠 형태는 RMC, UGC로, 콘텐츠 제공방식은 실시간방송과 스트리밍 동영상으로 집단을 분류하였다. 전문 제작자가 제작하여 유통된 RMC는 개인화추천서비스가 관계강화를 매개로 해야만 고객충성도에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 비전문 제작자가 생산하고 배포한 UGC는 개인화추천서비스가 고객충성도에 직접적인 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다.
콘텐츠 형태는 “제작자의 전문성 및 유통 채널에 따라 구분되는 콘텐츠 유형”을 말하며 본 연구에서는 RMC형 콘텐츠와 UGC형 콘텐츠를 항목으로 정하였다.
콘텐츠의 제공방식은 “콘텐츠의 전달과 고객의 이용 시점 차이로 구분되는 콘텐츠 유형”으로, 실시간방송과 스트리밍 동영상 등 2가지 항목으로 구분하였다.

대상 데이터

본 연구의 외생변수는 개인화추천서비스이다. 개인화추천서비스는 “데이터를 기반으로 사용자가 선호하리라 판단되는 콘텐츠를 먼저 제공하거나 추천하는 서비스”라고 정의한다.
설문은 OTT서비스의 이용 경험이 있을 것이라 예상되는 10대에서 50대까지의 내국인을 대상으로 진행하였다. 설문 기간은 3월 23일부터 5월 4일까지 6주에 걸쳐 이루어졌으며, 오프라인 및 온라인 설문지 총 316부를 배포하고 OTT서비스와 개인화추천서비스의 이용 경험이 없는 응답자의 설문지와 결측치가 있는 설문지를 제외한 유효설문지 283부를 실증분석에 사용하였다. 유효 응답률은 약 90%이다.
설문지는 크게 인구 통계적 질문과 서비스 이용과 관련된 질문, 각 변수의 측정을 위한 주요 설문 문항으로 구성되었다. 설문은 OTT서비스의 이용 경험이 있을 것이라 예상되는 10대에서 50대까지의 내국인을 대상으로 진행하였다. 설문 기간은 3월 23일부터 5월 4일까지 6주에 걸쳐 이루어졌으며, 오프라인 및 온라인 설문지 총 316부를 배포하고 OTT서비스와 개인화추천서비스의 이용 경험이 없는 응답자의 설문지와 결측치가 있는 설문지를 제외한 유효설문지 283부를 실증분석에 사용하였다.

데이터처리

가설 검증에 앞서 본 연구의 실증분석에 사용될 데이터에 대한 신뢰성과 타당성 분석을 하였다. 연구가설의 검증은 구조방정식 모형 분석을 이용하며, OTT서비스의 개인화추천서비스와 고객만족도의 관계에 있어 관계강화의 매개 효과가 있음을 추가로 검증하기 위하여 Sobel test를 실시하였다.
가설 검증에 앞서 본 연구의 실증분석에 사용될 데이터에 대한 신뢰성과 타당성 분석을 하였다. 연구가설의 검증은 구조방정식 모형 분석을 이용하며, OTT서비스의 개인화추천서비스와 고객만족도의 관계에 있어 관계강화의 매개 효과가 있음을 추가로 검증하기 위하여 Sobel test를 실시하였다.

이론/모형

첫째, 곽비송(2013)은 소셜네트워크서비스의 특성과 음식점에 대한 몰입, 신뢰 및 행동 의도를 분석하였고 변현수(2008)는 온라인 쇼핑몰을 중심으로 신뢰, 충동, 몰입과 방문후 태도를 연구하였는데 두 연구 모두 서비스의 신뢰성이 서비스의 몰입에 유의한 영향을 미치는 것을 보여주었다. 둘째, 흥미 요인은 박승한, 양춘호(2006)의 스포츠 웹 사이트를 중심으로 흥미와 몰입의 관계를 규명하고 만족과 신뢰의 역할을 분석한 연구를 참고하였다. 셋째, 강다영, 최세정(2017)의 연구에 따르면 모바일인스턴트 메신저의 이모티콘 서비스를 중심으로 정서적 가치인 사회적 실재감이 몰입에 긍정적 영향을 주고, 김상진, 이상준(2012)의 연구는 브랜드의 온라인 커뮤니티의 사회적 실재감 특성 요인이 브랜드와의 관계를 공고히 하여 브랜드 자산에 유의한 영향을 미치는 것을 검증하였다.
이점수, 이영곤(2012)는 소셜네트워크서비스의 노출성은 낮고, 상호작용성과 용이성, 오락성이 높을수록 만족도를 매개로 충성도에 긍정적 영향을 미친다고 하였고, 김명지, 윤수경과 최준호 (2014)의 연구에 따르면 모바일 영상스트리밍 애플리케이션의 서비스 유용성과 사용 용이성이 서비스 충성도를 높였다. 마지막으로 개인화에 관한 선행연구로는 양유진, 김승인 (2013)의 소셜네트워크서비스의 광고 속성 중 개인화가 브래드 충성도에 미치는 영향을 분석한 연구와 장성희(2016)의 위치기반서비스의 개인화 가치가 충성도에 미치는 영향을 검증한 연구를 참고하였다.

성능/효과

다음으로, OTT서비스의 개인화추천서비스는 사용자의 흥미를 유발함으로써 변화된 반응행태를 유도할 수 있다. 채안병 외(2017)는 추천 콘텐츠가 실제 시청으로 연결되도록 사용자의 동기를 유발할 수 있는 조건이 필요하며, 이는 흥미를 줄 만한 요소를 통해 호기심을 자극하는 것이라고 하였고, 박지은(2016)과 최재원과 이홍주(2012)의 연구를 통해 개인화추천서비스의 새로움이 고객의 인식과 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
둘째, OTT서비스의 개인화추천서비스는 고객과 형성된 관계를 강화함으로써 고객의 충성도를 향상할 수 있다는 것을 실증적으로 밝혀내어 OTT서비스에서의 개인화추천서비스의 제공에 있어 관계의 중요성을 확인하였다. 고객이 인지하는 서비스의 수준, 기능, 혜택에 초점을 두어 개인화추천서비스를 설계 및 제공하고 이를 통해 고객이 서비스 자체에 대한 정서적 애착 및 필요성을 느껴 가져 관계를 지속할 수 있도록 유도하는 것이 중요하다.
둘째, 개인화추천서비스 제공 시 고객이 서비스의 제공 및 혜택을 인지하도록 하고 능동적으로 참여하는 방안을 고민하여야 한다. 예를 들어 개인화추천 서비스의 속성을 참고하여 추천 정보가 고객에게 주는 이익을 명시함으로써 고객의 긍정적인 인식을 유도하거나, 추천 콘텐츠의 범위 및 추천방식 등을 고객이 직접 설정하게 하여 고도화된 맞춤 서비스를 제공하여야 할 것이다.
5 이상으로 23개의 관측 변수들이 모두 집중 타당성을 보이는 것을 확인하였다. 마지막으로 연구에서 사용하고 있는 서로 다른 개념을 측정하였을 때 각각의 평균분산추출지수의 제곱 값이 상관관계 값보다 크면 판별 타당성을 확보한 것으로 보며, Table 1-1, 1-2와 같이 본연구에서 사용된 측정 항목의 집중 타당성, 판별 타당성모두 확보되었음을 확인하였다.
반면, 가설2 (β=0.638, t=8.611)와 가설3 (β=0.912, t=8.325)은 지지 되었으며, 개인화추천서비스가 관계강화에 정(+)의 영향을 미치고 관계강화는 고객충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
반면, 스트리밍 동영상은 개인화추천서비스가 고객충성도에 유의한 영향을 미치지 않고(β=-0.154, t=-1.272), 관계강화를 매개로 간접적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.
따라서 개인화추천서비스의 이용을 통해 고객이 서비스 제공자와 관계를 형성하고 몰입한다면 고객충성도가 향상될 수 있다. 본 연구는 개인화추천 서비스가 관계강화에 미치는 영향과 관계강화가 고객충성도에 미치는 영향이 통계적으로 유의함을 입증하여 개인화추천서비스와 고객충성도의 영향 관계에 관계강화가 매개 효과가 있음을 확인하였다. 따라서 OTT서비스의 개인화추천서비스는 고객이 기업과의 관계를 인지하고 어느 정도 강화되었을 때 고객충성도의 향상에 의미 있는 기능적 역할을 담당한다고 볼 수 있다.
따라서 실시간방송은 이미 높은 관계몰입 정도가 형성되어 있어 개인화추천서비스가 고객충성도에 직접적인 영향을 주지만, 그 외 콘텐츠의 경우 관계 형성 및 강화가 보다 중요하고 선행되어야 한다고 볼 수 있다. 본 연구의 결과에 따르면 서비스제공자와 고객의 관계 형성을 위한 접점이 부족한 콘텐츠 유형일수록 개인화추천서비스를 통한 심리적 접근 전략이 필요하며, 관계강화가 고객의 이탈을 막고 새로운 고객을 확보하며 결국 치열한 경쟁 시장에서 차별화된 경쟁우위를 차지하는 경쟁력이 될 수 있다.
또한, 개념 타당성의 확보를 위하여 집중 타당성과 판별 타당성 검증을 실시하였다. 본 연구의 구성 개념은 개념 신뢰도(Construct Reliability)가 0.7 이상, 평균분산추출지수(Average Variance Extracted)가 0.5 이상으로 23개의 관측 변수들이 모두 집중 타당성을 보이는 것을 확인하였다. 마지막으로 연구에서 사용하고 있는 서로 다른 개념을 측정하였을 때 각각의 평균분산추출지수의 제곱 값이 상관관계 값보다 크면 판별 타당성을 확보한 것으로 보며, Table 1-1, 1-2와 같이 본연구에서 사용된 측정 항목의 집중 타당성, 판별 타당성모두 확보되었음을 확인하였다.
본 연구의 구조모형의 적합도는 χ2=316.659, p=0.000, CMIN/DF=1.693, GFI=0.913, AGFI=0.871, TLI=0.968, CFI=0.977, RMSEA=0.05으로 일반적인 통계적 권장기준을 충족하였으며, 경로 분석에 적합한 구조모형으로 판단하였다.
본 연구의 측정 개념은 개인화추천서비스(α=0.949), 관계강화(α=0.932), 고객 충성도(α=0.906)로 모두 0.7 이상을 상회하여 내적 일관성을 확보한 것으로 파악하였다.
셋째, 개인화 속성은 서비스가 개별 고객에게 얼마나 맞춤화가 되었으며 심리적으로 공감되고 있는지를 보여준다. 엄경순(2014)의 연구를 통해 개인화 추천서비스의 개인화 속성이 고객의 수용 의도에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.
셋째, 본 연구는 콘텐츠 유형에 따라 개인화추천 서비스가 가지는 영향에 차이가 있음을 통계적으로 보여주었다. 구체적으로 일반 비전문 이용자가 제작한 UGC의 경우 댓글, 메신저 등 이용자 간 소통 채널이 다양한 것은 물론 매우 활발하게 활용된다.
셋째, 시청자가 능동적이고 적극적으로 콘텐츠를 소비한다. 전통적인 TV 중심의 콘텐츠는 이용자가 특정한 콘텐츠를 이용하기 위해 고정된 TV가 비치된 거실과 같은 장소에서 정해진 일시를 지켜야 했기에 이용맥락의 일치성을 보였으나, 현재는 이용자가 시간, 공간 그리고 단말기를 조합하는 비 일치성의 이용맥락이 강화되고 있다(Choi, 2015).
콘텐츠 유형에 따른 차이는 콘텐츠 형태와 콘텐츠 제공방식을 중심으로 분석하였으며, 콘텐츠 형태는 RMC, UGC로, 콘텐츠 제공방식은 실시간방송과 스트리밍 동영상으로 집단을 분류하였다. 전문 제작자가 제작하여 유통된 RMC는 개인화추천서비스가 관계강화를 매개로 해야만 고객충성도에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 비전문 제작자가 생산하고 배포한 UGC는 개인화추천서비스가 고객충성도에 직접적인 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이는 RMC와 달리 UGC의 경우 최근 1인 미디어와 같이 제작자와 이용자 간 실시간 소통 및 의견 교환이 가능한 채널이 다양하고 관계 형성이 활발하게 이루어지므로 RMC를 대상으로 소비자가 관계강화의 필요성을 강하게 느끼는 것으로 해석할 수 있다.
주로 이용하는 OTT서비스는 유튜브가 57%(162개)로 가장 높은 응답 구성비를 보였고, 넷플릭스 12%(33개), 아프리카TV 10%(29개), 네이버TV캐스트8%(22개), 카카오TV 5%(15개), 푹 5%(9개), 티빙 3%(9개) 순으로 나타났다. 주로 시청하는 동영상 콘텐츠의 형태는 RMC가 54%(154개), UGC가 46%(129개)로 전문 제작사의 콘텐츠를 주로 시청한다는 응답이 조금 더 많았으나 큰 차이는 보이지 않았으므로 UGC의 공급 및 수요가 많이 증가한 것을 알 수 있었다. 주로 시청하는 콘텐츠의 제공방식은 실시간방송이 22%(63개), 스트리밍 동영상이 78%(220개)였다.
주로 이용하는 OTT서비스는 유튜브가 57%(162개)로 가장 높은 응답 구성비를 보였고, 넷플릭스 12%(33개), 아프리카TV 10%(29개), 네이버TV캐스트8%(22개), 카카오TV 5%(15개), 푹 5%(9개), 티빙 3%(9개) 순으로 나타났다. 주로 시청하는 동영상 콘텐츠의 형태는 RMC가 54%(154개), UGC가 46%(129개)로 전문 제작사의 콘텐츠를 주로 시청한다는 응답이 조금 더 많았으나 큰 차이는 보이지 않았으므로 UGC의 공급 및 수요가 많이 증가한 것을 알 수 있었다.
첫째, 개인화추천서비스는 고객 입장에서 수동적으로 제공 받는 서비스로 고객의 직접적인 기호나 요구를 충분히 반영하지 못하기 때문에 서비스에 대한 인지가 낮고 고객충성도에 미치는 영향력이 낮음을 인식하여 대응해야 할 것이다. 이런 수동적인 특성은 고객 충성도를 향상하기에는 다양성과 적극성이 다소 미흡하다.
96보다 작으면 영가설이 기각되므로 매개 효과는 통계적으로 유의한 것으로 판단한다. 측정 모형의 Sobel Test 결과, Z값이 5.976으로 통계적으로 유의하여 관계강화가 개인화추천서비스와 고객충성도 간의 영향 관계에 대해 매개 효과가 있는 것을 확인하였다.

후속연구

고객이 서비스와의 관계에 몰입하고 관계를 지속하고자 하는 의지를 가졌을 때 충성도가 향상되며, 추가로 구전을 통해 잠재 고객도 유치할 수 있을 것이다. 특히 개인화추천서비스를 통한 고객 관계관리는 콘텐츠의 형태를 기준으로는 RMC, 콘텐츠의 제공방식을 기준으로는 스트리밍 동영상과 같이 비교적 서비스 제작자와 고객 간의 의견 교환 및 관계 형성이 활발하지 않은 콘텐츠 유형에서 더욱 세심하게 고려하여 제공하여야 한다.
개인화추천서비스는 고객에게 추가적인 상품을 제시하여 교차 판매의 가능성을 높이고 고객 욕구를 만족시키는 목적으로 사용된다. 넷플릭스 등 OTT 기업들이 개인화추천서비스를 주요 경쟁력으로 내세워 성공을 이룬 사례가 존재하는 만큼 OTT서비스에 초점을 맞춘 개인화추천서비스에 관한 심도 있는 연구가 필요하며, 개인화추천서비스의 속성을 밝혀내고 고객 행동 인지와의 관계를 분석하는 것은 OTT 사업자가 서비스 성과를 실질적으로 이끌어 낼 수 있는 고품질의 개인화추천서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이다.
본 연구는 OTT 서비스 사용자의 특성상 설문지응답자들이 젊은 층에 집중된 한계점이 존재한다. 앞으로 개인화추천서비스를 통해 고객 충성도를 높일 수 있는 매개요인을 찾아내는 추가 연구를 진행할 필요가 있다.
본 연구는 OTT 서비스 사용자의 특성상 설문지응답자들이 젊은 층에 집중된 한계점이 존재한다. 앞으로 개인화추천서비스를 통해 고객 충성도를 높일 수 있는 매개요인을 찾아내는 추가 연구를 진행할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인터넷 기반의 동영상 콘텐츠 제공 서비스인 OTT서비스의 시장성이 커지는 이유는 무엇인가?	인터넷 기반의 동영상 콘텐츠 제공 서비스인 OTT(Over-the-top, 이하 약자사용)서비스에 대한 수요와 공급이 폭발적으로 증가하고 있다. 콘텐츠를 담을 수 있는 플랫폼과 인터넷 연결이 가능한 스마트 디바이스의 등장으로 OTT서비스 시장은 급격히 확대되었고, 시청자들은 이제 시간의 제약을 받지 않고도 방송 프로그램을 시청할 수 있게 되었다(Noh, 2018). OTT서비스는 시간과 장소에 구애받지 않는 편리한 이용이 가능하다는 강점으로 시장성이 뛰어난 것뿐만 아니라, 규제 등의 측면에서 TV 방송 등 타 미디어 서비스보다 상대적으로 진입장벽이 낮은 편이다. 잠재시장은 넓고 진입은 쉬우니 기존의 미디어 사업자, 콘텐츠 사업자, 디바이스 제조사, 통신사업자 등 다양한 기업들이 앞 다투어 OTT 시장에 뛰어들고 있어 시장 내 경쟁이 갈수록 치열해지는 상황이다. 따라서 OTT서비스 시장에서 경쟁의 우위를 점하려면 신규 고객을 유치하고 이용을 지속적으로 유지하게 할 전략적 도구가 필요하다.
	인터넷을 통한 동영상 시청으로 인해 시청자들의 동영상 시청 형태는 어떻게 바뀌었는가?	접근성이 높은 플랫폼과 스마트 디바이스의 확산으로 인터넷을 통한 동영상 시청이 가능해지면서 사람들은 일이나 학업으로부터 귀가 후 거실에 가족들과 모여 앉아 TV를 시청하는 시간이 줄어들고, 각자 개별적으로 원하는 시간과 장소에 자유롭게 동영상을 시청한다. 최근에는 엔터테인먼트 목적을 넘어 다른 인터넷 사용자 또는 콘텐츠 제공자와 소통하고 생활 정보나 전문정보를 습득하는 것도 활자화된 매체보다 동영상을 활용하는 행태가 빠르게 확산되고있다.
	과학기술정보통신부의 통계자료에 따르면 2017년 동영상 콘텐츠의 트래픽은 어느정도 증가하였는가?	가장 큰 변화 중 하나는 바로 동영상 통신량의 급격한 증가이다. 과학기술정보통신부의 통계자료에 따르면 2017년 동영상 콘텐츠의 트래픽은 총 14,041.5TB로 2014년 3,712.7TB 대비 약 278.2% 증가하였으며, 전체 통신 트래픽의 55% 이상의 비중을 차지한다. 글로벌 미디어 콘텐츠 네트워크 기업 라임라이트 네트웍스의 조사 결과에 따르면 글로벌 소비자 약 60%가 하나 이상의 동영상 스트리밍 서비스를 이용하고 있으며, 그중 반은 2개 이상의 서비스를 동시에 이용하고 있다고 한다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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