The purpose of this study is to explore what elements and measures are necessary to grasp the content influence and competitiveness of each OTT platform, which is difficult to measure only with the existing TV broadcast ratings indicator, on the same basis. In this study, based on the RACOI, the daily Top 10 list provided by Netflix was scored to determine the correlation with the viewers' reaction to TV dramas, and a meaningful comparison criterion index was derived. Based on this, the study tried to analyze the share of content provided by the top 3 OTT platforms in Korea. Spearman's correlation analysis was performed for each indicator of RACOI and the Netflix popularity score. It was confirmed that the Netflix popularity score was correlated with the digital video views indicator of RACOI. As a result of analyzing the platforms, it was found that the popularity of the content provided by Netflix and Tving was relatively high. This study did not secure the company's sales data, and there is a limitation in that long-term tracking analysis could not be performed. However, the study extracted the viewer response indicators of TV that are correlated with popularity within Netflix. It is valuable as a basic study of an extended study that compares and confirms the long-term impact of content provided by each OTT platform in the future.
This study explores to identify the characteristics of the business model by comparing and analyzing the value creation between two cases, and to be successful in business model innovation. In order for the pursuit of purposes, domestic and international firm' business model cases are analyzed. Regarding the business model innovation, huge differences are found between two cases. First, a clear customer value proposal is important. Netflix is constantly monitoring the customer's needs and satisfactions to improve value proposition, while Joycube, domestic firm does not adjust to meet the change of the customer's behaviors. Second, the business model innovation should be taking into account the customer's behaviors in the constant changing market environments. For the growth, firms should consider strategic monitoring the market environments, and find a novelty of the markets, and to create the jump through business model innovation.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.309-310
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2019
최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.150-156
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2023
In a recent study, the phenomena of attention being drawn to the media business, particularly over-the-top (OTT) services, was the focus. Particularly, after the Squid Game was broadcast in September 2021, the total number of Netflix users had topped 213.6 million since the company first entered the domestic market. Domestic companies have also introduced OTT services like 'Wave', 'Tving', and 'Watcha Play' to capitalize on this market trend. However, questions persist about how Korea's native OTT providers, both large and small, are being harmed by Netflix's strong financial position and massive content quantity. In order to offer realistic performance metrics, we analyze Coupang Play among domestic OTT service providers after reviewing the business model and management strategy of representative OTT service firms.
In recent years, there has been increasing interest in recommender systems which provide users with personalized suggestions for products or services. In particular, researches of collaborative filtering analyzing relations between users and items has become more active because of the Netflix Prize competition. This paper presents the reinforcement learning approach for collaborative filtering. By applying reinforcement learning techniques to the movie rating, we discovered the connection between a time sequence of past ratings and current ratings. For this, we first formulated the collaborative filtering problem as a Markov Decision Process. And then we trained the learning model which reflects the connection between the time sequence of past ratings and current ratings using Q-learning. The experimental results indicate that there is a significant effect on current ratings by the time sequence of past ratings.
The purpose of this study is to measure the user experience of Netflix which is a representative global OTT service, Watcha and Wavve which is a representative service of Korea. Using mobile applications, qualitative research and quantitative research on user experience of OTT service were conducted with task test, in-depth interviews and surveys. As a result of the study, The usefulness and accessible of the OTT service has not shown much difference between OTT services. Rather, contents based on personal preferences has a significant impact on OTT service selection. The study found that Netflix needs to secure contents, Watcha needs to improve interface and recast categories, Wavve needs to present contents that are focused on and improve interface of main screen. The study expects to help a build a differentiate user experience in the face of growing OTT platform competition.
This paper proposes a video content delivery scheme for vehicles. Today, we spend a lot of time commuting to work in vehicles such as trains and cars. In addition, the number of users who enjoy video content such as YouTube and Netflix in order to appease the boredom in the vehicle is increasing rapidly. Video content requires a larger amount of data usage than text-based content. Hence, the user's mobile communication data usage increases rapidly along with the cost. The proposed video content delivery scheme downloads a lot of video content in advance when the vehicle is in a free Wi-Fi area. In this way, it is possible to play video content in a vehicle at a low cost. It is expected that the proposed scheme can be applied to the Internet of Things(IoT) for moving objects.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.4
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pp.65-75
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2021
This study explores multiple variables of an OTT service for discovering hidden relationship between rating and the other variables of each successful and failed content, respectively. In order to extract key variables that are strongly correlated to the rating across the contents, this work analyzes 170 Netflix original dramas and 419 movies. These contents are classified as success and failure by using the rating site IMDb, respectively. The correlation between the contents, which are classified via rating, and variables such as violence, lewdness and running time are analyzed to determine whether a certain variable appears or not in each successful and failure content. This study employs a regression analysis to discover correlations across the variables as a main analysis method. Since the correlation between independent variables should be low, check multicollinearity and select the variable. Cook's distance is used to detect and remove outliers. To improve the accuracy of the model, a variable selection based on AIC(Akaike Information Criterion) is performed. Finally, the basic assumptions of regression analysis are identified by residual diagnosis and Dubin Watson test. According to the whole analysis process, it is concluded that the more director awards exist and the less immatatable tend to be successful in movies. On the contrary, lower fear tend to be failure in movies. In case of dramas, there are close correlations between failure dramas and lower violence, higher fear, higher drugs.
As the OTT video service has grown, much attention has been paid to its impact on the traditional media market. This study explores how the OTT video service(measured as OTT subscription revenue, OTT advertising revenue, and Netflix effect) has impacts on the traditional media market(measured as pay TV subscription revenue, media advertising revenue, and broadcast advertising revenue), using the panel dataset with 50 countries from 2012 to 2020. For pay TV subscription revenue, OTT subscription revenue is positively associated with the revenue while Netflix and broadband diffusion have negative associations. For media advertising revenue, OTT advertising revenue is positively associated with the revenue while broadband diffusion has negative association. For broadcast advertising revenue, OTT advertising revenue is positively associated with the revenue while broadband diffusion has negative association.
This study was conducted to diagnose the issues of AI ethics in global content and to discuss what kind of discourse is needed to strengthen human identity. To this end, the study selected Netflix original content "The Social Dilemma" for analysis and adopted narrative analysis as the research method. The analysis results confirmed that "Social Dilemma" showed the structure of a traditional current affairs documentary and mainly used experts and statistical data to develop the story. It also reinforced core content claims by enumerating domestic and foreign cases such as the 2021 Myanmar massacre and the spread of fake news. In addition, the relationship between the characters clearly revealed the binary opposition between developers and media companies as well as users and advertisers. For the solution to the problem, strong regulations on businesses and the suspension of social media use were reached. However, "The Social Dilemma" merely pointed out the misuse of AI technology and had a narrative that ignored human identity and social relationships. Such results raise the need for creating contents that emphasize the importance of human sociality, relationships, and learning ability in the age of AI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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