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MoviePass, 사용자 행동패턴을 파악한 콘텐츠 소비를 제안하다

콘텐츠만 제공하는 시시한 콘텐츠 서비스 플랫폼은 이제 안녕

영화관의 수많은 사람들. 같은 영화를 보지만 영화를 보기 전/후 사람들의 행동은 매우 다양하다. 밥을 먹고 영화를 보는 사람들도 있고, 카페를 갔다가 영화를 보고 쇼핑을 하는 사람들도 있다. 영화를 먼저 보고 밥을 먹는 사람들도 있을 것이다. 이처럼 ‘영화’라는 오프라인 콘텐츠를 소비하면서 사람들은 그 전과 후에 다양한 활동을 한다. 사람들의 수만큼이나 콘텐츠를 이용하는 데 있어 다양한 플로우가 생겨나는 것이다.

미국의 오프라인 영화관 서브스크립션 서비스 MoviePass의 CEO는 이러한 사람들의 행동에서 부가 수익 창출의 아이디어를 얻었다. MoviePass에 대해 간단히 설명하자면 한 마디로 오프라인 Netflix이다. 한 달에 $7.95를 내면 MoviePass 정기권을 가입할 수 있는데, 발급되는 카드로 MoviePass 앱을 통해 언제 어디서나 영화를 볼 수 있는 ‘오프라인 영화관 서브스크립션 서비스’이다. 물론 모든 영화관이 아닌 제휴된 영화관에서만 사용이 가능하지만 미국 영화관 중 91%가 제휴되어 있다고 하니 영화를 좋아하는 사람이라면 $7.95는 투자할만한 가격일 것이다. 지금까지 온라인/모바일 콘텐츠에서 많이 찾아볼 수 있었던 콘텐츠 서브스크립션 서비스를 오프라인에 적용한 MoviePass는 미국 내 많은 영화 애호가들의 호응을 얻고 있다.

MoviePass, https://www.moviepass.com

영화관이라는 새로울 것 없는 공간에서 MoviePass의 CEO는 과연 어떤 부가 수익을 내고자 할까. 그는 사람들이 영화를 보는 순간뿐만 아니라 영화를 보기 전/후에 무엇을 하는지에 관심을 가졌고 그래서 사람들의 위치 데이터에 주목했다. 이들은 사용자들이 영화를 보고 어떤 경로를 통해 집에 돌아가는지, 어떤 바로 술을 한 잔 하러 가는지 살펴보았다. 이러한 위치 데이터를 바탕으로 사용자가 영화를 본 이후 저녁을 먹을 적당할 식당을 제안하거나 사용자와 비슷한 영화 취향을 가진 다른 사용자를 연결해줄 수 있다고 생각했기 때문이다. 이를 통해 단순히 영화라는 콘텐츠만 판매하는 것보다 차별화된, 각 사용자에 특화된 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 판단했을 것이다.

사실 이 때문에 MoviePass는 사용자의 위치 정보를 올바르게 사용하지 않는 것이 아닌가(금전적 대가가 포함된 사용자 위치 정보 거래)에 대한 의혹을 받고 있다. 하지만 MoviePass는 사용자 위치 정보를 거래하지 않으며 사용자 경험을 향상시키기 위해 활용되고 있다고 밝혔다. 이러한 의혹을 차치하고서라도 MoviePass는 오프라인 콘텐츠를 어떻게 제공할 것인가에 대해 새로운 인사이트를 주고 있다.

오프라인 콘텐츠 소비, 사용자 행동의 맥락을 파악하자

그간의 오프라인 콘텐츠 소비는 어느 순간부터 온갖 할인과 프로모션에만 의존하고 있었다. 온갖 통신사/카드사 할인 혜택이 대표적이다. 고객에게 돌아가는 부가적인 베네핏이라고 해도 이런 정도였다. 고작해야 영화를 볼 때 먹는 팝콘이나 스낵 끼워팔기, 계열사 식음료 브랜드(CGV-투썸플레이스, VIPS 등) 할인 정도였다. 이러한 베네핏은 실제 사용자에게 큰 영향을 주지 못하고 있으며 대부분 콘텐츠 자체에 대한 소비에 그치고 다른 경험으로 이어지지 못했다. 물론 서비스 공급자의 마케팅 관점에서는 추가 매출을 얻고 cross-selling의 효과도 볼 수 있는 방법이지만 실제 고객 경험을 개선할 수 있는 서비스 관점의 접근은 아니었다. 또한 이는 서비스 공급자가 고객에게 바라는 서비스 소비 패턴이지만, 고객 관점에서 콘텐츠 소비 과정을 의미있게 느낄 수 있는 플로우는 아니었다. 고객이 전체적인 콘텐츠 소비 과정에서 만족을 얻게 하기 위해서는 전/후 연결되는 고객의 행동 패턴을 파악하는 것이 중요해지게 되었다.

하지만 이는 비단 영화관의 문제는 아니다. 공연 서비스를 판매하는 플랫폼도 마찬가지로 서비스 차별화 포인트가 없었다. 인터파크 티켓, yes24, 멜론 티켓 등 오프라인 콘텐츠를 판매하는 온라인 플랫폼은 여러 군데가 있지만 고객들은 플랫폼 간 차별화 포인트를 파악할 수 없었다. 어떤 공연을 소싱하는지, 독점 판매인지, 할인 혜택이 있는지 등이 그나마 차별화 포인트였다. 공급도, 수요도 한정된 시장에서 이러한 방식으로 콘텐츠를 제공하기에는 분명 한계점이 존재할 것이다.

고객별 취저 영화 ‘패키지’를 제공하자

MoviePass처럼 오프라인 콘텐츠 제공 플랫폼에 개인화 전략을 추구한다면 어떤 모습일까. 온라인 콘텐츠는 개인의 취향을 분석하여 정교한 취향저격 콘텐츠 추천을 추구했고, 이를 통해 사용자 리텐션과 사용률을 높여왔다. 앞에서 이야기한 것과 같이 오프라인 콘텐츠는 고객 취향저격은 물론이고 그들의 행동 패턴을 파악한 부가 서비스와 함께 제공함으로써 고객 리텐션을 높여나가야 할 것이다. 온라인과 다르게 오프라인은 서비스의 조합에 따라 제공할 수 있는 맞춤 패키지의 종류가 무궁무진하다는 장점이 있다.

이에 대해서는 자체적으로 서비스를 제공하는 방법과 타 서비스 플랫폼과 제휴하는 방법이 있다. 타 서비스 플랫폼과의 제휴를 통해 본래 제공하는 메인 콘텐츠와 유관한 또 다른 콘텐츠를 손쉽게 제공할 수 있고 이로 인해 시너지를 발휘할 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어 카카오T와 연계하여 공연 감상 후 교통편을 제공하거나 포잉과 제휴한 식음료 서비스, 여기어때와 연계한 숙박 혜택 등을 제공할 수 있을 것이다. 사용자의 행동 패턴에 대한 데이터를 바탕으로 다양한 서비스 플랫폼과 제휴할 수 있고, 이를 바탕으로 그동안 오프라인 콘텐츠 제공 플랫폼에게 부족했던 ‘맞춤 서비스’라는 차별화 포인트를 제공할 수 있을 것이다. 더이상 ‘독점 판매’가 아닌, 동일한 콘텐츠를 제공하더라도 사용자에 따라 다른 ‘퍼스널 콘텐츠 패키지’가 오프라인 콘텐츠 제공에 새로운 방향이 될 것이다.

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