한국의 넷플릭스, 왓챠 대표 박태훈 강연 후기

안녕하세요, 솬씨티입니다.
오늘은 한국의 넷플릭스 아니, 
향후 넷플릭스를 뛰어넘으려 하는 왓챠 플랫폼에 대해서 
말씀드리고자 합니다.

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한국데이터산업진흥원에서 주최한
2019 데이터 그랜드 콘퍼런스에 다녀온 후기입니다.

평소 데이터에 관해 관심이 많았을뿐더러
왓챠 박태훈 대표님이 직접 연사를 맡는다는 소식에
기쁜 마음으로 참석했습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 왓챠플레이 강연

박태훈 대표의 강연은 현재 최고의 플랫폼인 구글과 
왓챠와의 Mission / Goal / Monetization의 비교로 시작되었습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 왓챠와 구글 비교

왓챠의 궁극적인 지향점은 단순한 검색이라기보다는 
개인화에 최적화된 검색 엔진을 지향한다는 점이
구글과의 큰 차이점이라고 할 수 있습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 왓챠와 왓챠플레이 비교 내용

왓챠와 왓챠 플레이는 약간의 차이점이 있습니다.
왓챠는 위 사진의 장표 내용처럼
"문화 취향 기록 및 개인화 추천" 엔진에 비중이 있고
왓챠 플레이는 그 엔진을 가지고 "월 정액 VOD 서비스"를 제공하는 
여러 플랫폼 중 하나라고 생각하시면 됩니다.

박태훈 대표는 만약 왓챠의 개인화 추천 엔진이 더 강력해지면
VOD 뿐만 아니라 게임, 도서 등 다양한 엔터테인먼트 분야로
사업을 확장할 계획이 있다고 합니다.

2019년 기준으로 투자유치를 벌써 누적 230억 원이나 받았지만
박태훈 대표는 넷플릭스나 다른 OTT 경쟁 업체 규모에 비하면
새발의 피라고 하면서 더 큰 포부를 밝히기도 했습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 왓챠 데이터

박태훈 대표의 왓챠 창업 계기는
기존에 있었던 영화 추천 플랫폼의 왜곡된 데이터에 기반한
추천 알고리즘을 보완하기 위해서였다고 합니다.

저도 여러 스타트업 대표들을 직접 만나보고
강연도 많이 듣지만 스타트업 초창기 성공 비결은
"소비자들의 불편을 해소"하는 데에서부터 출발인 것 같습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 왓챠 선순환 싸이클

왓챠의 선순환 사이클에 대해 굉장히 흥미롭게 들었습니다.
[ 중독적인 별점 평가 → 정확한 예상 별점 → 영화 선택 시 예상 별점 체크 → 만족도 높은 소비 ]의
 선순환 사이클을 돌면서 개인화 추천 엔진을
강화시키는 구조입니다. 머신러닝 기법이 들어가겠죠?

이를 통해 VOD 뿐만 아니라 다른 엔터테인먼트 product도
추천할 수 있는 플랫폼으로 확장이 가능할 것입니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 알고리즘 지향점

드디어 나온 왓챠의 개인화 추천 엔진 핵심 내용입니다.
물론 엔진의 핵심 알고리즘은 기밀 내용이기 때문에
강연에서 공개가 안되었지만, 위 사진을 보면 
왓챠에서 어떤 비전을 가지고 알고리즘을 짜는지 알 수 있습니다.

Scalability / Computing Power / Incremental Learning

이 세 가지 가치를 한마디로 하면
결국 빅데이터를 실시간으로 처리하여 신속하게 학습하는 것이라고
할 수 있습니다.

실제로 박태훈 대표도 사실 왓챠도 RMSE 정도의 통계 기법을 가지고
정확도를 높인다고 직접 밝히기도 하였습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 롱테일 월정액 VOD

또한 왓챠의 특이점 중 하나는
커런트 콘텐츠를 다루는 플랫폼이라기보다는
롱테일 VOD를 중심으로 이루어지는 플랫폼이라는 것입니다.
그래서 박태훈 대표는
"왓챠는 비디오테이프가 엄청나게 많은 온라인 비디오 가게다.
근데 과거의 비디오 가게와 다른 점은 손님에게 최적화된 비디오를 추천해준다는 것이다." 
라고도 할 정도로 롱테일 VOD 개인화 추천에 대한
자부심을 드러내기도 하였습니다.

2019 데이터 그랜드 컨퍼런스 - 마무리

박태훈 대표는 왓챠는 더 발전하여
<사람의 감 + 데이터 + 분석 기술> 이 세 요소를 통해
글로벌 온라인 VOD 시장에서의 Leader가 되겠다면서
강연을 마쳤습니다.

저는 박태훈 대표의 사명감과 왓챠의 비전에 감동해서
한동안 개인화 추천 알고리즘 공부한 적이 있습니다.
지금도 조금씩 공부 중이긴 합니다.
더 진전된 내용이 있으면 올리겠습니다.

지금까지 솬씨티였습니다.
감사합니다.