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Exploring Service Improvement Opportunities through Analysis of OTT App Reviews

OTT 앱 리뷰 분석을 통한 서비스 개선 기회 발굴 방안 연구

  • Joongmin Lee (Gyeongsang National University, Department of Management of Technology) ;
  • Chie Hoon Song (Gyeongsang National University, Department of Management of Technology)
  • 이중민 (경상국립대학교 대학원 기술경영학과) ;
  • 송지훈 (경상국립대학교 대학원 기술경영학과)
  • Received : 2024.03.18
  • Accepted : 2024.04.03
  • Published : 2024.04.30

Abstract

This study aims to suggest service improvement opportunities by analyzing user review data of the top three OTT service apps(Netflix, Coupang Play, and TVING) on Google Play Store. To achieve this objective, we proposed a framework for uncovering service opportunities through the analysis of negative user reviews from OTT service providers. The framework involves automating the labeling of identified topics and generating service improvement opportunities using topic modeling and prompt engineering, leveraging GPT-4, a generative AI model. Consequently, we pinpointed five dissatisfaction topics for Netflix and TVING, and nine for Coupang Play. Common issues include "video playback errors", "app installation and update errors", "subscription and payment" problems, and concerns regarding "content quality". The commonly identified service enhancement opportunities include "enhancing and diversifying content quality". "optimizing video quality and data usage", "ensuring compatibility with external devices", and "streamlining payment and cancellation processes". In contrast to prior research, this study introduces a novel research framework leveraging generative AI to label topics and propose improvement strategies based on the derived topics. This is noteworthy as it identifies actionable service opportunities aimed at enhancing service competitiveness and satisfaction, instead of merely outlining topics.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 산업통상자원부의 '융합기술사업화 확산형 전문인력 양성사업'의 지원을 받아 수행된 논문임.

References

  1. 한국콘텐츠진흥원, 2023, "2023년 상반기 콘텐츠산업 동향분석 보고서", , (electronic article), viewed 15 Feb (2024).
  2. 문화체육관광부, 한국콘텐츠진흥원, 2023, "콘텐츠산업 2023결산 2024 전망 세미나 자료집", , (electronic article), viewed 15 Feb (2024).
  3. 한국수출입은행, 2021, "OTT산업과 K콘텐츠 수출 : K드라마, K무비를 중심으로", , (electronic article), viewed 16 Feb (2024).
  4. 정용찬, 김윤화, "2022년도 방송매체 이용형태 조사", 방송통신위원회, p.126-131, (2022).
  5. 한국콘텐츠진흥원, 2022, "콘텐츠 중심의 OTT산업 육성방향", , (electronic article), viewed 15 Feb (2024).
  6. 한국수출입은행, 2023, "영화‧OTT산업 위기론과 투자" , (electronic article), viewed 16 Feb (2024).
  7. 한국콘텐츠진흥원, 2023, 글로벌 OTT 동향분석(Vol.3), "영화에 비춰보는 OTT 투자", , (electronic article), viewed 16 Feb (2024).
  8. 한국경제, "[단독] 티빙.웨이브 합병... 단숨에 토종 1위 OTT", , viewed 7 Feb (2024).
  9. 유지훈, 박주연, 글로벌 OTT 서비스 이용자의 지속적 이용 의도에 미치는 요인 연구: 넷플릭스 사례를 중심으로, 방송통신연구, 102, p.46-79, (2018).
  10. 변은지, 백현미, "OTT 서비스 복수 구독 현황 및 이용자 특성에 관한 탐색적 연구", 방송통신연구, 117, p.43-69, (2021).
  11. 곽승준, 최은철, 국내 OTT 서비스 산업 현황 및 수요 분석, Journal of The Korean Data Analysis Society, 22(6), p.2561-2572, (2020). https://doi.org/10.37727/jkdas.2020.22.6.2561
  12. 이준영, 전범수, OTT 서비스 만족도와 지속이 용의도 결정 요인 연구, 한국방송학보, 34(4), p.116-144, (2020). https://doi.org/10.22876/KAB.2020.34.4.004
  13. 이소율, 박현준, 국내 OTT (Over-The-Tops) 서비스 성공 요인에 관한 비교 연구, 한국산업정보학회논문지, 26(6), p.135-154, (2021). https://doi.org/10.9723/JKSIIS.2021.26.6.135
  14. 조호수, 강성안, 류민호, 텍스트마이닝을 활용한 OTT 서비스 리뷰 분석 : 로컬 서비스 경쟁우위 확보 방안을 중심으로, 정보통신학회논문지, 46(4), p.722-733, (2021).
  15. 이성준, 온라인 리뷰 분석을 통한 국내 OTT 서비스 이용자 만족 및 불만족 유발 요인 연구 : 어휘 분석 및 LDA 토픽 모델링 분석 방법을 중심으로, 커뮤니케이션학 연구, 30(2), p.14-74, (2022).
  16. 고민정, 이상원, 텍스트 마이닝을 활용한 코로나 19 전후 온라인 동영상 서비스 (OTT) 리뷰 비교분석 연구-정서 중심 대처와 노스탤지어를 중심으로, 한국콘텐츠학회논문지, 21(11), p.375-388, (2021). https://doi.org/10.5392/JKCA.2021.21.11.375
  17. 최새솔, 연승준, 앱 리뷰 분석을 통한 국내 OTT 서비스 만족 요인 분석 : 넷플릭스와 웨이브 사례 비교, 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집, p.373-374, (2021).
  18. 강범일, 송민, 조화순, 토픽 모델링을 이용한 신문 자료의 오피니언 마이닝에 대한 연구, 한국 문헌정보학회지, 47(4), p.315-334, (2013). https://doi.org/10.4275/KSLIS.2013.47.4.315
  19. 김현구, 황종국, 황재승, LSA와 LDA를 이용한 풍공학회지 토픽모델링, 한국풍공학회 논문집, 24(3), p.113-120, (2020). https://doi.org/10.37109/weik.2020.24.3.113
  20. 정천수, LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용한 생성형 AI 서비스 구현: RAG모델과 LangChain 프레임워크 기반, 한국지능정보시스템학회, 29(4), p.129-164, (2023).
  21. Mesko, B., Prompt Engineering as an Important Emerging Skill for Medical Professionals: Tutorial, Journal of Medical Internet Research, 25(e50638), p.1-6, (2023).
  22. Heston, T.F., Khun, C., Prompt Engineering in Medical Education, International Medical Education, 2(3), p.198-205, (2023). https://doi.org/10.3390/ime2030019
  23. 연합뉴스, "웨이브-티빙 합병 예고...불가피한 생존전략, 문제는 이후", , viewed 12 Mar(2024).
  24. 매일경제, "쿠팡플레이, 스포츠 콘텐츠로 입지 다진다", , viewed 12 Mar (2024).