인구통계는 틀렸다? 넷플릭스가 말하는 진짜 취향 예측법 🔮

"30대 여성이니까 이런 걸 좋아하겠지..."
"서울 강남에 사는 사람들은 다 이런 취향이겠지..."

이런 생각, 한 번쯤 해보지 않으셨나요? 🤔

제품을 만들거나 서비스를 기획할 때, 우리는 종종 인구통계학적 데이터에 의존하곤 합니다.

과거에는 같은 성별, 연령대, 지역에 사는 사람들이 비슷한 취향을 가질 거라고 여겼지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 같은 연령대라도 취향은 제각기 다르고, 때로는 10대 여성과 50대 남성의 취향이 더 비슷할 수도 있죠.

넷플릭스는 이런 사실을 깨닫고, 나이나 성별 같은 인구통계학적 정보 대신, 시청 행동 패턴을 분석해 추천 시스템을 만들었고 이는 큰 성공을 거두었습니다.

그렇다면 어떤 데이터가 진짜 취향을 예측할 수 있을까요?
넷플릭스는 행동 데이터의 중요성을 강조합니다.

• 시청기록: 어떤 콘텐츠를 얼마나 오래 보는지
• 검색패턴: 어떤 키워드를 자주 검색하는지
• 상호작용: 콘텐츠에 얼마나 적극적으로 반응하는지

이러한 데이터는 개인의 실제 행동을 기반으로 하기에 단순 인구통계학적 데이터보다 훨씬 더 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

그렇다면 인구통계 데이터는 정말로 무의미할까요?

최근에 네이버 검색어 트렌드에서 성별/연령별 콘텐츠 검색량 비교 후 아래와 같은 결과를 얻었습니다.

• 〈현역가왕 2〉 50대 이상 남녀 선호도가 높음
• 〈옥씨부인전〉 30-55 여성 선호도가 높음
• 〈소방관〉 10-20 남녀 선호도가 높음

이처럼 인구통계학적 데이터는 여전히 유용할 수 있습니다.
따라서 추천 시스템을 설계할 때는 두 가지 접근 방식을 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

✔️ 개인의 취향과 행동 패턴을 기반으로 한 정교한 개인화 추천
✔️ 인구통계학적 특성을 활용한 트렌드 기반 추천

이 두 가지 방식을 상황에 맞게 조화롭게 활용하는 것이 성공적인 추천 시스템의 핵심이 아닐까요?