하우스 오브 카드(house of cards)
이것은 넷플릭스 데이터 분석 예술계의 원 히트 원더가 아니다
미국 정치드라마 하우스 오브 카드(House of cards)를 아는가? 이것은 넷플릭스가 자체 제작한 드라마이며, 현재 넷플릭스의 주가를 견인했다는 평가를 받는다.
넷플릭스는 이 작품을 데이터 분석을 통해 발견했다고 설명했다. 자세한 영상은 아래를 보면 좋다.
하우스 오브 카드는 원래 영국 3부작 드라마 하우스 오브 카드(1990)를 원작으로 한다 [1]. 넷플릭스는 BBC의 하우스 오브 카드 시청자들 다수가 데이비드 핀처(David Fincher) 감독 영화를 봤다는 걸 알게 된다. 마지막으로 이 두 작업관 연관이 있는 사람들은 공통적으로 케빈 스페이시(Kevin Spacey) 주연 영화를 많이 봤다고 알았다. 이렇게 각각인 팩터들은 특정 볼륨의 고객들을 상징하고, 이들의 조합은 교집합(intersection)이기보다는 합집합(union)으로 바라봤을 때 흥행 가능성이 있다고 계산했다 [2]. 넷플릭스는 이러한 가능성을 보고, BBC에서 판권을 사고, 이 드라마의 미국형 버전인 하우스 오브 카드를 제작한다 [3].
케빈 스페이시는 현재 사건 사고로 하우스 오브 카드에서 하차했지만, 사건이 터지기 전까지 하우스 오브 카드에서 승승장구했다.
이 모든 일이 데이터 분석 덕분에 일어났다. 테드 사란도스(Ted Sarandos)는 넷플릭스 시청자들 데이터를 분석해서 한 사람의 국회의원 대한 영화를 기대하고 있다는 결과를 도출했고, 주연과 디렉터를 결정하는 과정 또한 데이터 분석을 통해 도출했다.
이 사례가 데이터 분석 의사결정의 모든 해답이 될 수 있을까? 아니다. 위의 테드 발표자료에 의하면, 아마존(Amazon)도 이와 비슷한 분석 결과를 도출했다. 그리고 비슷한 시기(2013)에 4명의 정치인에 대한 드라마를 방영한다. <알파 하우스>라는 드라마다. 그리고 누구도 알파 하우스를 기억하지 않는다.
하우스 오브 카드의 성공 사례가 너무나 거대해서 그들이 취한 방법이 모든 일을 해결할 수 있는 열쇠가 될 것이라고 착각하기 쉽다. 그러나 콘텐츠 만드는 일에서 가장 중요한 일은 '콘텐츠 만드는'일이며, 의사결정은 어디까지나 보조도구다. 아마존도 비슷한 시기에 비슷한 인사이트를 발굴했다는 점을 기억하자. 그들은 틀리지 않았지만, 시장 반응은 서로 달랐다.
원 히트 원더(One hit wonders)는 하나의 작품으로 명성을 날리고 이렇다 할 다른 작업이 없이 잊히는 존재를 말한다. 하우스 오브 카드가 데이터 분석 의사결정에 원 히트 원더가 되지 않으려면, 성공에 대한 축포나 찬사만큼이나 알파 하우스를 기억해야 한다. 메인 돈벌이와 훌륭한 보조도구를 착각해선 안 된다.
많은 데이터 과학자들은 넷플릭스를 R&D 회사로 추억하지만, 2020년인 지금 넷플릭스는 콘텐츠 제작 회사다. 왜냐하면 운영비(Operating expense total)에 가장 큰 비중을 콘텐츠 제작(contents programming)에 지출하고 있기 때문이다. 2014년에는 R&D 회사라고 추억할 수 있다. 그때는 넷플릭스가 다른 회사들보다 R&D 지출 비중이 컸기 때문이다.
지금 넷플릭스는 콘텐츠 회사다. 콘텐츠 회사는 콘텐츠를 잘해야 한다. 콘텐츠 제작사에게 데이터는 콘텐츠를 만들어주지 않는다. 콘텐츠를 만들 수 있게 돕는다. 넷플릭스는 이러한 점을 잘 알고 있고, 2018년에는 <밴더스내치>를, 2016년부터 지금까지는 <기묘한 이야기>를 만들었다.
데이터는 돕는다. 데이터가 돈을 벌어다 줄 수 있는 비즈니스는 이미 데이터(정보)로 돈을 벌고 있던 비즈니스였을 가능성이 높다. 그 외 데이터는 주로 돕는 역할을 한다. 인공지능 기술이 발전한 요즘은 그 도움이 커졌을 뿐이다. 메인 비즈니스는 메인 비즈니스가 할 것이다. 그것을 잘하도록 만드는 것이 오퍼레이터의 일이며, 데이터는 잘하는 일을 더 잘할 수 있는 좋은 도구가 되어야 한다.
