‘킹덤’ 효과, 향후 Netflix의 지속 성장을 위한 방안

1. ‘킹덤’ 효과 분석

2019년 1월 25일 Netflix를 통해 전세계 동시에 개봉된 ‘킹덤’은 Netflix가 제작한 최초의 한국 오리지널 시리즈로 일반적인 드라마처럼 지상파 방송사, 케이블 또는 종합편성TV를 통해 방송되지 않고 오직 Netflix에서만 방송됨에도 불구하고, ‘시그널’의 김은희 작가와 ‘터널’의 김성훈 감독, 주지훈, 류승룡, 배두나 등 탄탄한 배우진으로 기획 단계에서부터 국내에서 큰 화제가 되었던 작품입니다. 실제로 ‘킹덤’이 개봉한 지난 1월 국내 PC와 안드로이드 스마트폰 사용자의 ‘Netflix’ 서비스 추정 순이용자가 전월 대비 65.6% 대폭 늘어나 단숨에 200만을 넘어섰고, 평균이용시간도 273분으로 전월 대비 6.8% 증가하며 ‘킹덤’ 효과가 입증되었습니다. 또한, 조사 범위에서 제외된 고정형 TV와 아이폰 사용자를 포함할 경우 Netflix의 증가 효과는 더 컸을 것으로 보입니다.

‘킹덤’ 효과로 Netflix 서비스는 다양한 연령층으로 이용자 저변이 확대되는 긍정적인 성과를 거두었습니다. Netflix의 기존 핵심 이용자층인 20대가 24만명 늘어나 가장 많은 이용자가 유입되었으나, 그 외 30대와 40대는 23만, 50 대 이상 고연령층도 13만명 늘어나 다양한 연령대로의 이용자들이 신규로 유입되었습니다. 그 중 40대와 50대 이상 이용자들은 평균 이용시간도 크게 증가해, 기존 중장년층 Netflix 이용자들의 활동성도 개선된 것을 확인할 수 있습니다.

 또한, 이번 Netflix의 성과 개선은 주요 동영상 서비스들 내에서도 괄목할만한 성과로 평가됩니다. YouTube의 이용자 규모 및 평균 활동성이 지속 성장해 시장 내 영향력이 확대되면서 지배적인 동영상 사업자로서 지위를 공고히 하고 있는 가운데, 포털 및 통신사, 전문 동영상 서비스들은 모두 전년 동월 대비 이용자 규모가 축소되었고, 평균 활동성도 통신사 서비스를 제외하면 모두 하락한 모습입니다. 반면 Netflix는 300% 이상의 높은 이용자 규모 성장률을 보였을 뿐만 아니라 평균 활동성 또한 143%로 대폭 증가해, 이용자 규모 확대와 충성 이용자층 확보라는 두 마리 토끼를 모두 잡은 것으로 평가됩니다.

2. 향후 Netflix 지속 성장을 위한 방안

이러한 긍정적인 성과들에도 불구하고, ‘킹덤’ 효과가 거둔 성과에 우려 섞인 시선들을 보내는 것은 Netflix의 콘텐츠가 국내에서 큰 화제가 되고 화제성이 긍정적인 성과로 이어졌던 것은 ‘킹덤’이 처음이 아니기 때문입니다.
그 예로, 봉준호 감독의 ‘옥자’는 Netflix 서비스가 국내 론칭되기 전인 2015년 11월부터 Netflix가 제작비 전액을 투자한다는 사실로 화제가 되었던 콘텐츠로, 이후 칸 국제 영화제 경쟁 부문 진출 및 온라인과 극장에 동시 개봉이라는 전례 없는 유통 전략 등으로 또 다른 화제를 불러모았던 콘텐츠였습니다.
이러한 화제성에 힘입어 ‘옥자’가 개봉된 2017년 6월 Netflix 서비스 이용자는 전월 23만명에서 3배 이상 대폭 늘어난 76만명으로 이용 규모가 급격히 확장되었으나, 한달이 지난 8월에 들어서면서 이용자가 절반 가까이 감소해 ‘옥자’ 효과는 일시적인 효과에 그쳤습니다. 이는 ‘옥자’를 보기 위해 Netflix의 첫 달 무료 이용 정책을 이용해 손쉽게 유입된 이용자들이 ‘옥자’를 감상한 후 다른 콘텐츠에 흥미를 느끼지 못하고 이탈한 것으로 해석될 수 있는데, ‘킹덤’이 ‘옥자’와 달리 단일 콘텐츠가 아닌 시리즈물로 기획되었다고는 하더라도 마찬가지로 ‘킹덤’을 소비한 후 추가 유인이 없다면 대거 이탈할 가능성은 존재합니다. 때문에 현재 ‘킹덤’으로 유입된 Netflix 이용자들의 이탈을 방지하고 충성도를 고취하기 위해서는, 이들이 지속적으로 소비할 수 있는 영상 콘텐츠에 대한 니즈를 분석하고 확인하여 제공할 필요가 있습니다.

 Netflix 이용자들은 비이용자 대비 평균적으로 Digital 동영상 소비가 2배 이상 많아 Digital 영상에 대한 관심이 높은 것으로 확인되지만, 영상 콘텐츠를 소비할 수 있는 또 다른 디바이스인 TV에서의 영상 소비도 비이용자 대비 못지 않게 많을 뿐 아니라 절대 소비량으로 따지면 Digital보다 TV를 통한 영상물 소비가 2배 이상 더 많아 국내 방송 프로그램에 대한 관심도 많은 것으로 확인됩니다. 특히 앞서 살펴본 바와 같이 Netflix 이용자 중 가장 큰 많은 이용자 및 활동성 비중을 차지하는 1020 세대는 다른 세대와는 달리 Netflix 이용자가 오히려 비이용자보다 더 TV 소비가 1.5배 가량 많아, 이 세대는 특히나 TV 방송 프로그램에 대한 니즈가 높은 것을 확인할 수 있습니다.

1020세대는 Netflix 이용자가 비이용자 대비, 3040과 5060세대는 비이용자가 이용자 대비모든 TV 프로그램 장르의 소비가 많은 상반되는 현상이 확인되었습니다. 하지만 공통적으로 모든 연령대와 그룹에서 ‘드라마&영화’와 ‘오락’ 장르의 프로그램 소비를 선호하는 것으로 나타났는데, 특히 Netflix 핵심 이용자층인 1020세대는 Netflix 이용자가 비이용자 대비 ‘드라마&영화’와 ‘오락’ 장르의 프로그램 소비량이 압도적으로 많은 것으로 조사되었습니다. 그 중에서도 Netflix 1020세대는 ‘드라마&영화’를 동일 세대 비이용자 대비 3배이상 많이 시청할 뿐 아니라 모든 그룹을 통틀어 가장 많은 ‘드라마&영화’를 시청하는 그룹인 것으로 나타나, 해당 연령층의 국내 방송 콘텐츠에 대한 소비 니즈 충족이 향후 지속적인 서비스 성장을 위한 방안이 될 것으로 판단됩니다.

3. 맺음말

 Netflix는 이번에 개봉한 오리지널 시리즈 ‘킹덤’을 통해 다양한 이용자 층으로 이용자 저변을 확대시키고 충성도를 높이는 등 내실을 다졌을 뿐 아니라, 시장지배적 사업자가 존재하는 치열한 경쟁 시장에서 괄목할만한 외적 성장도 거두었습니다. 이번 ‘킹덤’ 효과가 일시적인 효과에 그칠까 우려되는 바가 있지만, Netflix는 자체 제작과 같은 오리지널 콘텐츠 제작 및 영상 콘텐츠에 대한 투자를 확대하면서 동시에 한국의 시장상황과 소비자 니즈에 발맞춰 콘텐츠를 공급하기 위해 각 방송사 및 통신사와 협업 범위를 넓히는 전략으로 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 국내 시장에서 유료 동영상 플랫폼으로서 입지를 다지고 있습니다. 
콘텐츠 제작 파워와 플랫폼 영향력 확대, 그리고 끊임없는 소비자 니즈 파악과 반영이라는 강점을 활용하여 Netflix만의 영향력을 얼마나 넓혀갈지 앞으로의 행보에 귀추가 주목됩니다.

정보의 흐름과 소비의 매개가 텍스트에서 영상으로 바뀐 지 오래입니다. 영상 콘텐츠도 TV 중심에서 온라인 동영상 서비스(OTT)로 전환되고 있습니다. 이제 소비자는 고정된 셋톱박스를 통해 수신되는 프로그램을 수동적으로 시청하는 행태를 벗어나 언제 어디서나 다양한 국가에서 생산된 다양한 장르와 주제의 콘텐츠를 직접 찾아 시청하기를 원합니다. 내 ‘개취(개인취향)’에 맞는 콘텐츠를 기기의 제약과 광고의 방해를 적게 받으면서 보고자 하는 니즈가 커진 것이지요.

 국내에서 서비스되는 주요 동영상 스트리밍 서비스의 버즈 점유율은 유튜브가 80% 이상의 독보적인 성과를 확보하고 있습니다. 연도별 성장률을 비교해 보면 넷플릭스가 2017년 점유율 8.9%에서 3.9% 성장한 12.8% 점유율을 보이며, 동영상 플랫폼 중 가장 큰 성장률을 보인 것으로 확인됩니다. 2018년 유튜브와 넷플릭스의 버즈 점유율을 합산한 수치는 96.5%로 집중적으로 심화된 인기를 누리는 것으로 추정되며, 옥수수(1.1%)를 제외한 나머지 서비스는 한 자리 수 이하의 점유율을 보이고 있습니다.

 지난 3년간 넷플릭스 버즈량 추이 비교를 통해 보면 좀더 상승 곡선이 뚜렷하게 보이는데요. 2016년 초 넷플릭스가 국내에 상륙한 이후 월평균 버즈량을 비교해 보면, 2016년 월평균 버즈량이 15,216건을 보인 데 반해 2017년에는 4배, 2018년에는 전년 대비 2.5배 증가한 것을 볼 수 있습니다. 거장 봉준호 감독의 넷플릭스 오리지널 영화 <옥자>가 공개되면서 국내에서 넷플릭스에 대한 관심도가 크게 증가했으며, 이후 꾸준히 상승세를 보이고 있습니다. SNS나 블로그 등 개인계정을 통해 넷플릭스 콘텐츠를 추천하는 메시지 유형이 가장 많이 보이고 있으며, 특히 연말연시와 같은 연휴에 넷플릭스를 이용해 다양한 콘텐츠를 정주행하고, 이를 다시 온라인 공간을 통해 추천하여 바이럴 효과를 양산하는 선순환적 고리를 보입니다. 넷플릭스는 개인의 취향과 가치를 가장 최우선으로 하고 혼자 집에서 여가시간을 보내기 좋아하는 밀레니얼 세대의 생활 및 소비패턴과 잘 맞아 떨어졌고, 공격적인 투자를 통해 다양하고 질 높은 콘텐츠를 생산하여 이들의 입맛을 잘 맞추었기 때문에 넷플릭스의 성장은 당연한 결과였다고 보입니다.

 넷플릭스의 인기를 견인하는 가장 큰 요인은 다양한 콘텐츠입니다. 국내 및 해외의 드라마, 예능, 영화, 다큐멘터리, 애니메이션을 개인이 선호하는 장르나 주제에 따라 추천해 줍니다. 넷플릭스는 국내에서 보기 힘든 페미니즘, 성소수자를 다룬 콘텐츠가 풍부하며, 미국 외 다른 국가의 콘텐츠도 20여개 언어의 자막을 지원하여 원활하게 시청이 가능합니다. 특히 풍부하고 수준 높은 넷플릭스 오리지널 콘텐츠가 2018년 성장세를 지속시킨 핵심 요인이었던 것으로 파악됩니다. 기존 한국 드라마나 예능 내용에 식상함을 느낀 시청자층이나 매니악한 장르나 소재를 좋아하는 사람들 모두 세계 유수의 시상식에서 작품상을 받은 넷플릭스 오리지널 콘텐츠에 열광하고 있습니다. 또한 이런 콘텐츠를 통신 환경에 맞게 버퍼링 없이 시청할 수 있다는 강점과 UHD, 4K 화질로 생생하게 볼 수 있다는 점도 소비자 만족을 높이고 있습니다. 

UHD 프리미엄 서비스를 가입하면 5개의 프로필을 생성할 수 있고, 4개의 기기에서 동시에 접속이 가능한 점을 이용하여 최근에는 계정을 공유하는 커뮤니티나 계정 공유를 중개하는 서비스가 생겨나 활발하게 계정 공유가 이루어지고 있습니다. 이에 실제 넷플릭스를 이용하는 이용자는 현재 가입자수를 훨씬 상회할 것으로 추정됩니다. 이를 4flix라고 부르는데요, 계정 공유가 결국 신규 가입자 성장세 둔화를 초래하고 회사 수익성을 크게 저해할 수 있다는 전문가들의 지적도 나오고 있습니다.

 넷플릭스의 성장을 견인하는 인기 콘텐츠 TOP20를 분석한 결과, TOP20 중 13개가 넷플릭스 오리지널 콘텐츠입니다. 넷플릭스가 글로벌에 독점적으로 공급하고 있는 콘텐츠까지 합하면 70% 이상이 넷플릭스 독점 콘텐츠라고 볼 수 있습니다. 콘텐츠 형식으로 보면 드라마 시리즈물이 강세를 보이며, 스릴러나 호러 장르가 인기입니다. <빨간머리앤>과 같은 소설이나 코믹스 원작이 있는 작품들도 오리지널 콘텐츠로 새로 제작되어 인기를 끌고 있습니다. 

최근 LG유플러스가 넷플릭스와 제휴를 맺어 국내 통신 인프라를 이용해 안방에 침투할 수 있게 되었으며, LG유플러스는 고가 상품 가입자들에게 넷플릭스 3개월 무료 체험권 프로모션을 하며 넷플릭스 전용 요금제를 출시하는 등 승부수를 띄우고 있습니다. 그 동안 OTT 디바이스 보급이 상대적으로 낮은 국내 고정형 TV 방송 플랫폼의 견고한 방어에 넷플릭스가 침투할 수 있는 틈새가 발생하면 국내 콘텐츠 생태계가 파괴되고 방송콘텐츠 사업자의 수익성 악화를 불러 올 것이라는 방송 관계자들의 우려가 있습니다. 그러나 다양한 장르와 수준 높은 콘텐츠에 목말랐던 소비자는 넷플릭스를 ‘갓플릭스’라 부르며 콘텐츠 시장의 질적 경쟁을 환영하는 분위기입니다. 넷플릭스 역시 디즈니, 애플 등 경쟁 업체들이 동영상 콘텐츠 공급 시장에 뛰어들 예정이어서 긴장을 늦출 수 없는데요. 향후 동영상 콘텐츠 시장이 어떤 방향으로 흘러갈지 귀추가 주목됩니다.

온라인 부동산 서비스 이용 형태 분석

1. 주택 시장의 변화와 온라인 부동산 서비스

 최근 몇 년간 서울 및 수도권을 중심으로 주택 부동산 가격이 지속적으로 상승하며 부동산 시장의 불안정성은 가중 되어 왔습니다. 이에 주택매매 대신 전월세, 특히 월세 형태의 주택 임대차 시장의 비중이 증가하는 모습을 보였습니다. 국토교통부 자료에 따르면, 2017년 주택매매와 전월세 거래량은 각각 947천 건과 1,674천 건으로, 전월세 거래건수가 차지하는 비중이 63.8%로 최근 4년 내 가장 높은 수치를 나타냈습니다. 전월세 거래량 중 월세 거래건수의 비중은 2017년 42.5%로 절반에 육박하는 수준을 보였습니다.

-주택 연간 전월세 거래량 및 월세 거래 비중-

국토교통부, '주택 전월세 거래량 추이'

 또한 통계청의 '장래가구추계' 자료에 따르면, 국내 전체 가구 중 1인 가구의 비중은 2015년 27.2%에서 2045년에는 36.3%까지 증가할 전망으로, 이에 따른 향후 가구 및 주거 형태의 변화도 불가피할 것으로 보입니다. 이러한 주택 시장의 가격 불안정성과 1인 가구를 중심으로 한주거지 이동 빈도의 증가를 배경으로, 오프라인과 온라인을 유기적으로 연결하여 짧은 시간 내에 원하는 매물에 접근하도록 하는 새로운 형태의 온라인 부동산 중개 플랫폼 서비스가 성장했습니다.

 2-3월은 전월세 부동산 시장이 가장 활발해지는 시즌으로, 사전 정보 탐색을 위한 온라인 부동산 중개 플랫폼 서비스에 대한 수요 역시 이와 맞물려 증가하는 시기입니다. 따라서 이번 토픽에서는 전체 온라인 부동산 서비스 및 부동산 서비스 내 세부 유형과 개발 서비스의 이용 형태 현황을 분석해보고자 합니다.

-2017년 월별 주택 매매 및 전월세 거래건수의 상대적 비중 추이-

연간 유형별 거래건수의 합을 100이라 했을 때, 각 월에서 발생한 거래건수의 비중

 본 분석에서는 '부동산 서비스'의 대상을 전문 부동산 분양, 청약, 중개 웹사이트 및 애플리케이션, 주요 포털 웹사이트 내 부동산 섹션, 그리고 이 외에도 정부 기관이나 금융 서비스 중 부동산 분양, 청약, 중개 서비스를 제공하는 웹사이트 및 애플리케이션으로 정의하고, 그 범위 내에 2018년 2월 코리안 클릭 순 이용자수 기준 PC Web Top 10 부동산 서비스와 Mobile App Top 10 부동산 서비스를 분석 대상으로 선정했습니다.

서비스 유형별 분석

2. 온라인 부동산 서비스의 전반적 이용 형태 분석

 주택은 일반 소비재와는 달리 대체성이 없는 생존 필수재로, 큰 거래 금액과 정보의 비대칭성으로 인해 이용자들이 정보 탐색 시 높은 관여도를 보이는 것이 특징입니다. 따라서 온라인 부동산 서비스는 큰 화면을 통한 정보 습득을 위해 PC를 First Device로 한 서비스 이용 형태가 지배적이었습니다. 그러나 최근 수도권을 중심으로 상승하는 주택 매매 가격으로 인해 임대차 주택의 수요가 증가했고, 젊은 세대를 중심으로 한 1인 가구의 비중이 늘어나면서 Mobile App을 중심으로 기존 부동산 서비스와 차별화된 새로운 서비스들이 성장했습니다.

 부동산 서비스 PC와 Mobile 합산 전체 순이용자수는 2018년 1~2월 평균 9.3백만명으로 최근 5년 동안 강보합세를 유지하고 있는 가운데, 디바이스 간 이용 형태의 변화가 확인 되었습니다. 여전히 PC를 통한 부동산 서비스 이용자수가 Mobile 대비 우세한 것으로 조사되고 있지만, PC의 이용규모는 축소되고 있는 반면 Mobile App을 중심으로 한 이용 규모가 확대 되었습니다.

-디바이스별 부동산 서비스 순 이용자수 추이-

 디바이스 조합별 순이용자수 비중 추이에서도 Mobile을 단독으로 이용자 비중이 과거에 비해 증가한 모습을 확인할 수 있었습니다. 특히 30대 이하 연령층을 중심으로 중개 서비스 이용이 활성화되면서 2016년과 2017년 사이 Mobile Only 순이용자수 비중이 6.3%p로 크게 상승하였습니다.

-디바이스 조합별 순이용자수 비중 추이-

 온라인 부동산 서비스 이용자의 인구 특성은 30대 이상 남성을 중심으로 형성되었으며, 수도권 지역 거주자와 하이트 칼라, 월 500만원 이상 고소득 이용자 비중이 가장 높았습니다. 이는 매물시세확인, 분양 계획 탐색, 그 외 부동산 관련 뉴스 구독 등 온라인 부동산 서비스 이용에 대한 수요가 안정된 생활 수준을 가진 이용자 집단에서 집중되어 발현된 결과로 보여집니다.

-부동산 서비스 전체 이용자의 인구통계 특성-

3. 온라인 부동산 서비스의 전반적 이용 형태 분석

 온라인 부동산 서비스의 유형의 주요 포털 사에서 제공하는 ' 포털 부동산 서비스', 임대인 혹은 중개업자의 매물과 임차인을 연결하는 플랫폼인 '중개 서비스', 각종 매물의 현 시세를 확인할 수 있는 '시세 확인 서비스', 그리고 아파트나 정부 산하의 임대 주택을 대상으로 한 분양, 청약 서비스를 제공하는 ' 분양 청약 서비스' 총 네 가지 유형으로 분류될 수 있습니다.

 PC와 Mobile을 합산한 순이용자수를 살펴보면, 포털 부동산 서비스가 약 6.2백만 명으로 가장 높았고, 중개 서비스, 시세확인 서비스, 분양 청약 서비스 순으로 뒤를 이었습니다. 이는 포털 사이트에 대한 습관적 이용 형태가 부동산 서비스 시장에도 적용된 것으로 해석됩니다.

 디바이스별로는 대부분의 유형에서 PC 이용자 커버리지가 Mobile을 앞선 가운데, 중개 서비스에서 유일하게 Mobile 커버리지가 PC 대비 우세한 것으로 조사되었습니다. 이는 Mobile을 중심으로 한 부동산 중개 신규 서비스의 시장 진입 과정에서 짧은 시간 내에 원하는 매물에 접근이 가능하다는 Mobile 부동산 서비스의 특성으로 40대 이하 신규 이용자들이 대거 유입되며 전체 적인 Mobile 이용자수를 확보한 결과로 보여집니다.

-부동산 서비스 유형별 순이용자수(좌) 및 디바이스 커버리지(우) 비교-

 부동산 서비스 유형의 각 특성이 반영되어 이용자 연령층 분포는 상이하게 나타났습니다. 중개와 분양 청약 서비스에서는 30대 이하 저연령층의 비중이 높은 반면, 포털 제공 서비스 및 시세확인 서비스에서는 40대 이상 고연령층의 비중이 높았습니다. 실거주를 위한 아파트 분양, 청약, 전월세 매물 검색을 위한 중개 서비스의 수요가 높은 30대 이하와 투자 목적의 시세확인이나 택지 개발 계획 검색 등 전반적인 부동산 시장 탐색에 대한 니즈가 높은 40대 이상에서의 분극화된 목적으로 인한 현상으로 분석됩니다.

-부동산서비스 유형별 연령대 순 이용자 수 비중 비교-

 부동산 서비스 유형에 따른 월별 상대적 이용규모를 분석해보면, 전체 온라인 부동산 서비스의 순잉요자수는 1월에 가장 많은 것으로 조사되었습니다. 이는 주택 전월세 거래가 가장 활성화되는 2-3월 직전인 1-2월 동안 매물 검색을 위해 부동산 중개 서비스 이용 니즈가 증가하기 때문입니다. 또한 주택 매매거래량이 가장 높은 6-8월에는 관련 정보를 탐색하고자 하는 수요가 증가하며 포털 내 부동산 서비스의 이용자수는 상승하는 모습이 목격되었습니다.

-부동산 서비스 유형에 따른 월별 상대적 이용규모 Heat Map-

 온라인 부동산 서비스 유형에 따른 시간대별 순이용자수 도달률을 비교해보면, 전체적으로 09-11시의 오전 시간대와 16시 전후의 오후 시간대의 이용이 두드러졌습니다. 유형별로는 포털제공 서비스와 시세확인 서비스가 09-11시의 오전 시간대에 이용이 가장 높고, 중개 서비스는 16시 전후의 오후 시간대에 주 이용되는 것으로 파악되었습니다. 이는 40대 이상 고연령층이 PC를 통해 주로 이용하는 포털 및 시세 확인 서비스와 30대 이하 저연령층이 Mobile을 통해 이용하는 중개 서비스의 상이한 특성이 반영된 것으로 판단됩니다.

-온라인 부동산 서비스 유형에 따른 시간대별 순이용자 도달률-

 주중과 주말의 유형별 도달률을 살펴보면, 전반적으로 주중이나 우세하나, 주말에는 중개 서비스가 포털이나 시세확인 서비스보다 높은 도달률을 보였습니다. 이는 30대 이하 젊은 연령층들이 주말을 이용해 집중적으로 전월세 매물을 탐색한 후 즉시 오프라인에서 매물을 확인하고자 하는 수요에서 기인한 결과로 해석됩니다.

-부동산 서비스 유형별 주중/주말 이용자 도달률 비교-

 주중과 주말의 유형별 도달률을 살펴보면, 전반적으로 주중이나 우세하나, 주말에는 중개 서비스가 포털이나 시세확인 서비스보다 높은 도달률을 보였습니다. 이는 30대 이하 젊은 연령층들이 주말을 이용해 집중적으로 전월세 매물을 탐색한 후 즉시 오프라인에서 매물을 확인하고자 하는 수요에서 기인한 결과로 해석됩니다.

4. 주요 온라인 부동산 서비스 경쟁 관계 분석

 개별 부동산 서비스 트래픽을 분석한 결과, PC에서는 네이버와 다음 등 포털 사이트에서 제공하는 부동산 서비스의 이용자수가 압도적인 반면, Mobile에서는 직방과 다방 등 Mobile App을 기반으로 한 새로운 부동산 중개 서비스가 우세한 것으로 조사되었습니다. 이 중 PC와 Mobile App 각각의 Top 2 서비스인 네이버부동산, 다음부동산, 직방, 다방 이용자의 특성과 서비스 간의 경쟁관계를 살펴보고자 합니다.

-PC/mobile 부동산 서비스 이용자수 TOP 10-

 전체 부동산 서비스 이용자 집단의 성, 연령, 거주지역, 직종, 월소득 등 인구 특성과 주요 개별 부동산 서비스의 인구 특성을 비교해보면, 중개 서비스인 '직방'과 '다방'의 경우 30대 이하 연령층과 비수도권 거주자, 화이트칼라 외의 직종 종사자 그룹에서 강세를 보였으며, 이는 비수도권 거주자 중 학생이나 사회초년생을 중심으로 수도권 거주 목적의 높은 전월세 수요에 따른 결과로 보여집니다. 네이버 부동산과 다음 부동산은 40대 이상 연령층과 수도권 거주자, 화이트칼라 직종 종사자 그룹의 강세가 두드러지면, 이는 세사확인이나 부동산 시장 동향 및 정보 탐색을 위한 이용이 주가 되는 이용형태에서 기인한 것으로 해석될 수 있습니다.

-주요 부동산 서비스의 인구특성별 이용자 수 구성비-

(부동산 서비스 전체 이용자 집단과의 비교)

 주요 서비스 간 중복 이용률을 살펴보면, 포털의 레버리지 효과로 인해 모든 서비스에서 '네이버 부동산'과 중복 이용률이 높은 가운데, '직방'과 '다방'은 상호 서비스 간 중복 이용자의 비중이 높은 것으로 보아 강한 경쟁이 발현되고 있는 것으로 파악됩니다. 특히 ' 다방' 이용자의 ' 직방' 중복 이용률은 39.3%로 '직방' 이용자의 '다방' 중복이용률에 두 배 앞서며, Mobile App을 기반으로 한 부동산 중개 서비스 시장에서 '직방'에 여전히 강한 First-Mover Advantage가 작용하고 있는 것으로 판단됩니다.

-주요 부동산 서비스 별 타 서비스 중복 이용률 비교-

 '직방'과 '다방'의 중복 이용자수는 과거 대비 67% 증가했으며, 두 서비스의 Mobile App 중복 이용자를 대상으로 개별 이용자마다 더 긴 이용시간을 머무는 서비스를 주이용 서비스라 정의하고, 주이용 서비스 순이용자수의 비중 추이를 비교했을 때, '직방'의 주이용자수 비중은 2016년에 73.2%이었으나 2018년에는 55.1%로 감소하며 '다방'과의 격차가 좁혀졌습니다. 시장을 선도하고 있는 두 사업자의 경쟁 구도 강화로 Mobile 상의 온라인 부동산 서비스 시장은 과거 대비 치열해진 것으로 해석됩니다.

-직방/다방 Mobile App 중복이용자수와 중복이용자의 주이용 서비스 순이용자수 비중 비교-

 '직방'과 '다방'의 중복 이용자수는 과거 대비 67% 증가했으며, 두 서비스의 Mobile App 중복 이용자를 대상으로 개별 이용자마다 더 긴 이용시간을 머무는 서비스를 주이용 서비스라 정의하고, 주이용 서비스 순이용자수의 비중 추이를 비교했을 때, '직방'의 주이용자수 비중은 2016년에 73.2%이었으나 2018년에는 55.1%로 감소하며 '다방'과의 격차가 좁혀졌습니다. 시장을 선도하고 있는 두 사업자의 경쟁 구도 강화로 Mobile 상의 온라인 부동산 서비스 시장은 과거 대비 치열해진 것으로 해석됩니다.

5. 온라인 부동산 서비스의 경쟁 구도 강화 및 향후 전망

 온라인 부동산 서비스의 1위 사업자인 네이버는 2018년에 접어들며 PC와 Mobile 내 부동산 서비스를 개편했습니다. PC에서는 매물을 검색할 수 있는 지도의 크기를 확장하여 큰 스크린의 활용도를 향상시켰고 검색필터의 사용성을 개선하여 PC 부동산 서비스 내의 입지를 강화하고자 했습니다. 또한 Mobile App에는 키워드 검색 기능을 강화하고, 중복 매물을 통합하며, 지도의 길 찾기 기능과 연동하는 등 부동산 서비스 Mobile App 1~2위 사업자인 '직방'과 '다방'을 겨냥한 공격적인 움직임을 보이고 있습니다.

 또한 Mobile App 중개 서비스 선두 사업자인 '직방' 또한 전월세 임대 매물을 넘어서 최근 아파트 매물 정보를 제공하는 서비스를 오픈했고, VR 기술을 도입하여 'VR 홈투어' 서비스를 제공하으로써 이용자들이 매물의 실제 모습을 확인할 수 있게 했습니다. '다방'은 '다방샾'이라는 세부 서비스를 론칭, 생활/리빙 카테고리의 e-커머스 영역으로 진화하려는 움직임을 보이고 있습니다. 

 이 외에도 부동산 대출 서비스까지 제공하는 KB국민은행의 '리브온(Liiv On)', 실거래가, 인구이동, 공급량 등 매물의 종합정보를 제공하는데 특화된 '호갱노노', 빌라 전문 부동산 중개 서비스 '집나와', 사무실 상가 전문 부동산 중개서비스 '네모'등 차별화된 기능과 영역을 앞세운 새로운 서비스들의 시장 진입도 주목할 만한 부분입니다.

 수도권을 중심으로 한 부동산 가격의 상승세와 가구 형태의 변화로 인해 부동산에 대한 수요가 상승하고, 사업자들의 서비스 개선 및 비즈니스 모델 확장으로 인해 향후 온라인 부동산 서비스의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다. 각 서비스가 경쟁 우위를 갖기 위해서는 타사와 차별화된 서비스를 확장하고 질적 성장을 추구함과 동시에 서비스 내 정보 및 콘텐츠의 신뢰성 확보로 이용자들의 충성도를 높일 수 있는 전략이 주요할 것으로 판단됩니다.

데이터 분석

 IT에서 기획은 보통 전략기획, 서비스기획으로 구분합니다.

전략기획은 사업기획서 작성이 주 포지션이고, 서비스 기획은 제품 설계 쪽을 말합니다. 저는 주로 서비스 기획을 하였지만, 운영을 진행하다보면 데이터의 분석이 무엇보다 중요하다는 사실을 알 수 있죠.

 그래서 오늘은 운영에 필요한 데이터 분석에 관한 내용을 공유합니다.

먼저 데이터 프로세스에 관해서는 다음과 같습니다.

● 데이터 분석 프로세스

 2. Log를 Metric(지표)로 

 3. OMTM 설정하기 

 4. 데이터 보기 

아마, 업무의 롤을 나열하기는 쉽지 않지만, 간단한 정의로 정리를 해보자면, 

1. Operation Framework 만들기

  - 도메인, 서비스, 사용자에 대한 이해를 바탕으로 유의미한 데이터를 선별, 분석 틀 제작.    

  - 사용자 여정 지도 (User journey map) 

     · 사용자의 진입과 이탈 

     · 서비스의 핵심 기능과 거기에 이르는 길 

     · 사용자의 Status 변화 

     · 서비스 이용에 영향을 미치는 내/외부적 요인 

     · 운영자가 서비스에 개입하는 시점 

     · 운영자의 개입형태 

  - 유저가 들어오고, 나간 이후의 전체 Flow 

  - 각 단계가 일종의 Funnel형태로 서로 유기적으로 엮여 있으며, 그 관계가 명확함. 

  - 아래 세 가지 핵심 요소가 모두 반영. 

     · Get Users : 사용자를 데려 오기.

     · Drive Usage : 유입 사용자들을 서비스 내에 안착, 서비스 핵심 기능을 사용 유도.          

     · Make Money : 그 과정에 적절한 BM을 붙여서 매출을 일으키기 

2. Log를 Metric(지표)로

   - 의미 있는 지표 추출하기 지표의 의미를 읽는 능력

   - 서비스 Operation 과정에서 생성되는 다양한 Log를 분석 가능한 형태로 Summarize 

   - 서비스를 들여다 보고 분석하기 위한 틀잡기 

   - 사람/돈에 대한 기본적인 지표들 체크하기 

   - 지표들 간의 관계 이해하고 지표를 통해 서비스의 현재 상태 이해하기 

   - 후행지표에 영향을 주는 의미 있는 선행지표 찾아내기  

   - 사람과 관련된 지표 

     · 회원수 (User) 

     · 상태별 / 누적 회원수 

     · Active User 

        · DAU, WAU, MAU … 

     · MCU (Maximum Current User) 

     · PU (Paying User)          

   · 가입전환율 

   · 재방문자 비율 

   · 방문간격 (Visit Frequency) 

   · 잔존율 (Retention Rate) 

     · Classic Retention 

     · Rolling Retention 

   · 결제유저비율 (Paying User Rate) 

   · 바이럴 계수 (Viral Coefficient) 

   · NPS (Net Promoter Score)   

   - 돈과 관련된 지표 

   · 매출 (Revenue) 

   · 결제횟수 (Transactions) 

   · ARPU (Average Revenue Per User) 

   · ARPPU (Average Revenue Per Paying User) 

   · ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) 

   · ASP (Average Selling Price) 

   · 평균 구매간격 (Purchase Frequency) 

   · CPC, CPM, CPA 

   · CAC (Customer Acquisition Cost) 

   · LTV (Lifetime Value) = CLV (Customer Lifetime Value) 

   · LTR (Lifetime Revenue) 

   · ROAS (Return on Ads Spending) 

3. OMTM (One Metric That Matters)

   - 가장 중요한 한가지 지표로 KPI와는 전혀 다른 의미로 사용.

   - KPI는 성과만을 노출 OMTM은 한가지 지표만을 위해 사용. 

   - 넓은 시야에서 서비스를 바라보고, 서비스 자체에 초첨을 맞출 수 있게 한다.

   - 선행 지표 중에서 선별하고, 중의적 의미를 가지지 않는 명확한 지표에만 사용.

4. 데이터 보기

   - 1~3항에 해당되서 도출된 정보를 바탕으로 데이터를 분석해 보기

   - 지표간 관계를 이해하기

   - 서비스 도메인과 지표 보기

   - 지표 판단의 기준점 잡기