N명 위한 N개 서비스…韓 음원 플랫폼, 빅데이터 승부수

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N명 위한 N개 서비스…韓 음원 플랫폼, 빅데이터 승부수

디지털데일리 발행일 2023-01-25 13:50:22

이나연

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[디지털데일리 이나연 기자] 국내 음원 플랫폼들이 이용자 유인책 중 하나로 빅데이터를 품고 있다. 다운로드 시대가 저물고 스트리밍 서비스가 대중화된 시장에선 음원 콘텐츠 특성상 서비스 차별화에 한계가 존재하기 때문이다. 개인 소비 패턴과 각종 프로모션 등 여러 요인에 따라 신규 이용자 진입과 기존 이용자 이탈이 활발해진 음원업계는 이용자 충성도를 높이기 위해 빅데이터를 활용한 큐레이션 서비스 고도화에 적극 나서는 중이다.

한국콘텐츠진흥원이 발표한 2022음악산업백서에 따르면 음악 스트리밍 서비스 이용자 2344명 음악 스트리밍 서비스 주 이용 방법은 ‘그때그때 듣고 싶은 곡이나 앨범을 직접 검색해서 감상’이 65.3%로 가장 높았다. 이어 ‘내가 편집·저장해놓은 음악 감상’(46.8%)과 ‘음악 서비스가 제공하는 차트에서 듣고 싶은 곡이나 앨범을 선택해서 감상’(44.0%)이 뒤를 이었다.

하지만 이러한 소비 방식은 매년 이용률이 감소하는 추세다. 반면 ▲서비스가 제안하는 ‘테마리스트 ▲‘내 취향 맞춤형’ 등 선곡리스트 감상 ▲스타 DJ·일반 이용자 DJ 등 플레이리스트 감상은 전체로 보면 한 자릿수~두 자릿수 비율에 불과하지만, 매해 조금씩 수요가 상승하고 있다는 점에서 주목할 만하다.

이에 국내 음원 플랫폼은 유튜브와 스포티파이 같은 해외 플랫폼이 콘텐츠업계 내 영향력을 높여가는 상황 속에서 위기를 타개하기 위한 전략 중 하나로 빅데이터를 선택했다. 이용자 데이터 수집을 통한 이용자 취향, 소비 패턴 분석 등을 바탕으로 개개인이 원하는 맞춤 콘텐츠를 제공할 수 있어서다. 음원 차트를 통해 ‘모두가 듣는 음악’을 즐기던 소비자들이 ‘나를 위한 음악’으로 소비 방식을 바꾸면서 음원 유통 방식도 변화가 시작됐다는 분석이다.

실제로 국내 대표 음원 플랫폼 멜론은 2014년 다양한 큐레이션 서비스를 활용해 해외 사업자보다 먼저 ‘소비자 이용 이력’에 기반을 둔 빅데이터 중심의 큐레이션 서비스를 선보인 바 있다. 해마다 관련 서비스도 점점 발전을 꾀하는 모습이다.

2016년 출시한 멜론 4.0 버전에선 시간과 장소, 상황에 맞춰 진화된 형태의 큐레이션 서비스를 시작했다. 5.0 버전은 플레이리스트 단위 추천 방식을 도입했다. 2020년 말부터 시작해 2021년에 완전히 정착한 모바일 6.0 버전 경우, ‘직관성’과 ‘맞춤 플레이’를 키워드로, 각 이용자가 모바일 앱 접속 첫 화면에 ‘(이용자명)님이 좋아할 음악’을 배치했다. 이용자 감상 이력과 선호도, 클릭 이력 등 데이터를 기반에 둔 주제별 음악 추천 결과를 플레이리스트 형식으로 제공한 것이다.

멜론에 따르면 해당 서비스는 각 이용자 데이터 외에도 일평균 약 1억5000만건 스트리밍 누적 데이터를 활용했다. 멜론이 고도화 중인 서비스 알고리즘에서 주로 이용하는 데이터는 ▲이용자가 최근 들은 곡 ▲좋아요를 누른 음악 ▲많이 들은 음악 ▲최근 들은 DJ 플레이리스트 ▲최근 들은 플레이리스트 ▲최근 감상한 영상 ▲최근 들은 스테이션 ▲팬 맺은 아티스트 채널 등이다.

지니뮤직과 플로 등 국내 1위 사업자 멜론을 추격하는 플랫폼들도 서비스 대부분을 초개인화에 맞춰서 이용자 충성도와 신규 유입 확대에 집중하고 있다. 일례로 지니뮤직은 인공지능(AI) 음악플랫폼 지니에서 이용자 연령, 날씨와 계절을 고려한 개인 맞춤형 큐레이션 서비스를 강화했다. 지니뮤직은 이를 통해 실제로 1개월간 플레이리스트 음원 스트리밍이 64.5% 증가했다고 밝힌 바 있다.

2020년부터 시행 중인 지니뮤직 ‘뮤직컬러’ 큐레이션도 대표적인 빅데이터 활용 서비스다. 인공지능과 빅데이터를 통해 이용자 음악 취향·장르·분위기·감정 등을 세밀하게 분석한 뒤 음악 추천 서비스와 연동해 음악 성향을 색으로 표현해주는 방식이다. 2000만곡 이상 음원에 333가지 색을 매칭한 이 서비스는 시행 이후 평균 트래픽이 470만회나 증가하는 결과를 얻기도 했다.

플로는 처음 플로를 이용할 때도 한 곡을 끝까지 들으면 비슷한 곡을 추천해주는 ‘비슷한 음악으로 점프’ 기능을 통해 유사 장르 노래를 끊임없이 반복해 제안하면서 이용자의 취향을 확인하고, 빅데이터에 기반한 플레이리스트를 구축 중이다.

업계는 음원 플랫폼에서 빅데이터가 활용되는 방법이 이전보다 더 정교해지리라 전망한다. 지금까지 빅데이터는 주로 이용자 취향을 분석해 개인화된 플레이리스트를 제공하거나 신뢰성을 갖춘 차트를 완성하는 데 쓰였다면, 앞으로는 AI 기술 성장에 발맞춰 더 무궁무진한 방식으로 서비스나 마케팅에 활용될 여지가 크다는 기대감 때문이다.

업계 관계자는 “앞으로도 빅데이터를 기반으로 큐레이션 및 음악추천 서비스를 더욱 고도화할 예정”이라며 “매일 음악 감상을 즐기는 진성 이용자 비율이 높을수록 플랫폼 입장에선 큐레이션 및 음악 추천을 발전시킬 수 있는 큰 원동력이 된다”고 말했다.