OTT 서비스 모델 유형 및 장단점

 OTT 서비스는 방송사, 케이블 TV, 네트워크 등 기존 미디어 배포 채널을 우회하여 인터넷을 통해 콘텐츠를 전달합니다. 다양한 OTT (Over-The-Top) 비즈니스 모델에 대해 자세히 알아보고 고유한 특성, 장점 및 과제를 논의해 보겠습니다.

OTT 플랫폼이 수익을 창출하는 방법과 변화하는 소비자 선호도 및 기술 발전에 어떻게 적응하는지 파악하려면 이러한 모델을 이해하는 것이 중요합니다. 

1. 주문형 구독 비디오 (SVOD)

- 특징: SVOD 서비스는 콘텐츠 라이브러리에 무제한으로 액세스 할 수 있도록 사용자에게 반복 요금(원별 또는 연간)을 청구합니다. 이 모델은 지속적으로 업데이트되는 콘텐츠 라이브러리와 고품질 오리지널 프로그램을 통해 사용자 유지를 우선시합니다. 예로는 넷플릭스, Amazon Prime Video, Hulu 등이 있습니다.

- 장점: 꾸준한 수익원을 제공하고 콘텐츠 투자를 유도합니다. 또한 구독 모델을 통해 충성 고객을 만듭니다.

- 과제: 콘텐츠가 사용자 기대에 미치지 못하는 경우 이탈율이 높습니다. 경쟁력을 유지하려면 콘텐츠 제작에 상장한 투자가 필요합니다. 

 

2. 거래형 주문형 비디오 (TVOD)

- 특징: TVOD(pay-per-view)는 사용자가 액세스하려는 각 콘텐츠에 대해 비용을 지불해야 합니다. 이는 사용자가 콘텐츠를 영구적으로 구매하는 EST(Electronic Sell-Through)와 제한된 기간 동안 콘텐츠를 대여하는 DTR(Download to Rent)의 두 가지 하위 모델로 나뉩니다.  예로는 iTunes와 Google Play 무비 등이 있습니다.

- 장점: 소비자가 신작이나 독점 콘텐츠에 대해 기꺼이 프리미엄을 지불할 의향이 있으므로 타이틀당 수익이 더 높습니다. 

- 과제: SVOD에 비해 예측 가능한 수익이 적습니다. 구매를 유도하기 위해 새로운 콘텐츠에 크게 의존합니다. 

 

3. 광고 지원 주문형 비디오(AVOD)

- 특징: AVOD플랫폼은 광고를 통해 사용자에게 무료 콘텐츠를 제공합니다. 이 모델은 디지털 광고 기능의 증가와 함께 성장을 보였습니다. 예를 들면 YouTube가 있습니다.

- 장점: 더 넓은 청중, 특히 구독이나 대요 비용을 지불하지 않는 것을 선호하는 가격에 민감한 소비자에게 접근 가능합니다. 또한 타깃 광고를 통해 추가 수익원을 창출합니다.

- 과제: SVOD 및 TVOD에 비해 사용자당 수익이 낮습니다. 과도하거나 잘못 타겟팅 된 광고는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미쳐 잠재적으로 시청자를 이탈시킬 수 있습니다. 

 

4. 하이브리드 모델

- 특징: 일부 플랫폼은 SVOD, TVOD, AVOD 요소를 결합하여 사용자에게 콘텐츠 액세스 방법을 선택할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 플랫폼은 제한된 콘텐츠가 포함된 광고 지원 계층과 전체 액세스가 가능한 광고 없는 구독 계층을 제공할 수 있습니다. 

- 장점: 유연성은 다양한 소비자 선호도와 지불 의향을 충족함으로써 더 많은 청중을 끌어들입니다. 또한 무료 사용자를 유료 가입자로 전환하는 퍼널 역할을 할 수도 있습니다. 

- 과제: 다양한 수익원과 사용자 경험을 관리하는 데 따른 복잡성, 계층 전반에 걸쳐 콘텐츠 가용성과 수익화 전략의 균형을 맞추는 것이 어려울 수 있습니다. 

 

5. 프리미엄 주문형 비디오 (PVOD)

- 새로운 모델: PVOD는 특히 코로나19 기간 동안 인기를 끌었던 TVOD의 변형으로, 영화가 전통적인 극장 개봉과 동시에 또는 대신하여 프리미엄 가격으로 온라인으로 개봉되는 경우가 많습니다. 

- 장점: 배급사가 전통적인 영화 상영 이외의 새로운 개봉작을 통해 수익을 얻을 수 있습니다. 이는 가정용 시청에 대한 소비자의 요구를 충족시킵니다. 

- 과제: 영화관을 포함한 기존의 유통 채널과의 충돌 및 소비자를 소외시키지 않고 수익을 올릴 수 있는 올바른 가격 전략이 필요합니다. 

OTT 플랫품이 계속 발전함에 따라 이러한 비즈니스 모델은 더욱 개선되고 혁신될 가능성이 높습니다. 플랫폼은 소비자 요구를 더 잘 충족하고 경쟁 환경을 탐색하기 위해 새로운 모델을 실험하거나 기존 모델을 조정합니다.