분석 공학: 넷플릭스에서의 작업 개요 (Part 2)

안녕하세요, 여러분! 오늘은 넷플릭스에서의 분석 공학 작업에 대해 알아보는 시리즈의 두 번째 글을 소개해드리겠습니다. 이 글에서는 최근 우리의 연례 내부 분석 공학 컨퍼런스에서 발표된 내용을 바탕으로 흥미로운 분석 비즈니스 애플리케이션을 고찰할 것입니다. 시리즈의 첫 번째 편을 놓치신 분들은 여기에서 확인해보세요.

게임 분석

지금부터는 최근 넷플릭스에서 진행된 게임 분석에 대해 살펴보겠습니다. 넷플릭스는 지난 3년간 여러 게임을 출시했으며, 각국에서 게임을 홍보하기 위해 다양한 사용자 확보(User Acquisition, UA) 캠페인을 진행해왔습니다. 이러한 캠페인에는 정적 창작물, 런칭 트레일러, 게임 리뷰 영상이 포함되어 있으며, 주요 목표는 더 많은 사람이 게임을 설치하고 플레이하도록 유도하는 것입니다.

UA 캠페인은 대개 각국에서 진행되며, 해당 국가에서 모든 사용자에게 광고가 노출됩니다. 그러나 통제 그룹이 없어 비교가 어려운 상황에서 우리는 합성 통제 프레임워크를 적용하여 반대 상황을 추정합니다. 이 프레임워크를 통해 마케팅 캠페인 저조 국가와 노출 없는 국가를 결합하여 효과를 평가할 수 있습니다.

쉽게 결과를 확인할 수 있도록 우리는 이 프레임워크를 기반으로 한 인터랙티브한 도구를 개발했습니다. 이 도구는 사용자가 게임 설치 및 참여 증가를 직접 확인하고 다양한 그래프를 통해 분석할 수 있게 도와줍니다.

또한, 향후 캠페인 설계 및 예산 수립을 위해 Incremental Return on Investment(ROI) 모델을 개발하고 있습니다. 이 모델은 증가된 참여와 가입 및 캠페인 비용을 고려하며, 이전에 언급한 인과 추론 프레임워크와 다른 여러 프레임워크를 통해 추가적인 가치 평가를 수행합니다.

넷플릭스 게임 유저의 증가 측정 및 검증

넷플릭스는 구독 서비스 운영을 위해 멤버들이 구독을 구매하나 개별 게임을 구매하지 않습니다. 따라서 다양한 게임 출시가 신규 회원 가입에 미친 영향을 측정하기가 쉽지 않습니다. 우리는 새로운 멤버가 게임에 침투하는 비율을 추정하는 방법을 사용하고 있으며, 이는 A/B 테스트를 통해 검증하지 못하는 한계가 있습니다. 대신, 다른 인과 추론 디자인을 통해 게임 이벤트를 측정합니다.

UA 캠페인을 특정 국가에서 진행하며 수집된 데이터는 합성 통제를 통해 신규 가입을 측정하는데 사용됩니다. 그런 다음 UA 캠페인에서 산출된 초기 가입 수를 분석하여 게임에 대한 노출과 관련된 수치를 이해합니다.

콘텐츠 자금 모델링

넷플릭스에서는 영화, 시리즈, 다큐멘터리, 스탠드업 스페셜 등 다양한 형태의 콘텐츠를 제작합니다. 각 형식은 제작 과정과 자금 소비 패턴이 상이합니다. мы 예상하는 콘텐츠에 대한 자금 필요성을 평가하기 위해 "TBD 슬롯(TBD Slots)"이라 불리는 일반적인 임시 자리를 사용합니다. 이 슬롯들은 각 콘텐츠가 실제로 무엇이 될지는 알 수 없지만, 전체적인 자금 계획에 포함됩니다.

자금 소비의 예측은 제작 과정의 각 단계를 분석하여 수행됩니다. 과거 데이터를 바탕으로 제작 단계를 추정하고, 자금이 각 단계에서 얼마 만큼 소요되는지를 모델링합니다. 우리는 3차 다항식 함수를 활용하여 자금 소비 패턴을 보다 세밀하게 분석하며, 이는 최종 출시 예정일에 맞춘 자금 예측의 정확도를 높이는 데 기여합니다.

사용자 합성 음성 인식 기술

마지막으로, 넷플릭스의 더빙 흐름을 위한 보조 음성 인식(ASR) 기술에 대해 알아보겠습니다. 글로벌 오디언스를 대상으로 콘텐츠를 만드는 넷플릭스는 다양한 언어의 더빙을 통해 장벽을 허물고 있습니다. ASR 기술을 통해 원본 제목의 전사 과정을 효율적으로 구성하여, 언어 전문가들이 더 나은창의적 작업을 할 수 있도록 돕고 있습니다.

측정 프레임워크를 통해 ASR 시스템의 효율성을 다각도로 평가하고 있으며, 이를 통해 언어별 성능을 분석하고 문제점을 지속적으로 개선하고 있습니다. 궁극적으로 이 기술을 통해 우리 콘텐츠의 더빙 품질을 높이고, 좋은 스토리들이 전 세계로 퍼져나갈 수 있도록 힘쓰고 있습니다.

마무리

넷플릭스의 깊은 데이터 문화 구축에 있어 분석 공학은 중요한 기여를 하고 있습니다. 함께 일하는 멋진 동료들과 함께 계속해서 우리의 분석 능력을 발전시켜 나가고 있습니다.

더 알고 싶으시다면 넷플릭스 연구 사이트를 방문해 주시고, 콘텐츠 제작에 관심 있으신 분들은 저희의 채용 공고를 확인해 보시기 바랍니다.

감사합니다!