OTT 서비스별 가입과 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구Factors Associated with Subscription and Continued Use Intention Across OTT Services

가입을 이끄는 콘텐츠와 계속 쓰게 하는 경험은 같은가Are subscription drivers the same as retention drivers?

이 논문은 OTT의 성과를 구독자 확보와 유지로 나누고, 서비스별 가입 이유·선호 장르와 지속사용의도를 각각 분석한다. 넷플릭스에서 중요한 특성이 티빙·웨이브·유튜브 프리미엄에서도 같은 역할을 하는지, 오리지널 콘텐츠 확보만으로 장기 이용을 설명할 수 있는지가 핵심 질문이다. 콘텐츠 보유량 자체보다 이용자가 기대하는 장르와 원하는 콘텐츠를 찾는 경험을 함께 보아야 한다는 문제의식이다.

The paper separates subscriber acquisition from retention. It examines service-specific subscription reasons and preferred genres, then asks what relates to continuance intention across users. A central question is whether Netflix’s strengths explain subscriptions to TVING, Wavve, or YouTube Premium as well, and whether original-content investment alone explains continued use.

PDF 파일 14, 23, 24, 25, 26, 28쪽PDF pages 14, 23, 24, 25, 26, 28

2021년 수도권 OTT 경험자 320명320 metropolitan-area adults surveyed in 2021

2021년 12월 16~20일 서울·수도권의 만 19세 이상 SVOD 이용 경험자 320명을 온라인으로 조사했다. 남녀는 각각 161명·159명이며 20대부터 60대 이상까지 포함한다. 가입 여부, 가입 이유, 주 이용 장르, 콘텐츠·추천·검색·요금 등에 대한 평가를 수집했다. 회귀에는 개별 리커트 5점 측정문항을 직접 사용하고 잠재변수를 별도로 구성하지 않았다. 게재연도는 2023년이지만 이용행태를 관측한 시점은 2021년 말이라는 차이를 유지해야 한다.

An online survey covered 320 adult SVOD-experienced users in Seoul and surrounding areas from 16–20 December 2021. There were 161 men and 159 women, with ages spanning the twenties to sixty-plus. Measures cover subscription, reasons, genres, recommendation, search, content, and pricing. Individual five-point items enter the analysis directly rather than being combined into latent constructs. The data predate the 2023 publication.

PDF 파일 14, 15, 17쪽PDF pages 14, 15, 17

서비스별 가입과 전체 이용자의 지속사용을 별도 추정Separate service-level subscription and continuance models

인구통계학적 특성, 가입 이유, 장르를 서비스별 가입 여부와 연결해 회귀분석하고, 별도로 전체 표본에서 지속사용의도 모형을 추정한다. 따라서 가입 모형의 계수를 지속사용 모형의 계수와 같은 척도의 효과 크기로 비교해서는 안 된다. 계수는 다른 투입변수를 고려한 통계적 연관성이며 구매확률의 퍼센트 변화가 아니다. 지속사용 모형은 11개 설명변수를 포함하고 R²=.459, 수정 R²=.440으로 보고한다.

Separate regression analyses connect demographics, subscription motives, and genres to service subscription. Another model estimates continuance intention across the full sample. Coefficients from the subscription and continuance models should not be compared as identical effect-size scales. They represent conditional associations, not percentage changes in purchase probability. The continuance model contains eleven predictors, with R²=.459 and adjusted R²=.440.

PDF 파일 17, 22, 23, 24, 26, 27쪽PDF pages 17, 22, 23, 24, 26, 27

오리지널은 넷플릭스 가입, 추천·검색·요금은 지속사용과 연결Originals relate to Netflix subscription; discovery and price to continuance

넷플릭스 가입 모형에서 오리지널 콘텐츠 계수는 1.338(p<.01)이며, 웨이브의 국내 VOD 동기는 .740(p<.05)으로 나타났다. 티빙·웨이브에서는 예능 장르의 양의 계수가 보고된다. 지속사용 모형에서는 추천 만족도 .237(p<.001), 검색 편의성 .139(p=.013), 요금 만족도 .113(p=.012), 콘텐츠 품질 .141(p=.040)이 5% 수준에서 유의하다. 오리지널 콘텐츠 .048(p=.386)과 서비스 만족도 .103(p=.130)는 같은 모형에서 유의하지 않다. 가입과 유지의 관련 요인이 구별된다는 결과다.

Original content has a coefficient of 1.338 (p<.01) in the Netflix subscription model; domestic VOD motivation is .740 (p<.05) for Wavve. Entertainment genres also show positive coefficients for TVING and Wavve. In the continuance model, recommendation satisfaction (.237), search convenience (.139), price satisfaction (.113), and content quality (.141) are significant at 5%. Originals (.048, p=.386) and overall service satisfaction (.103, p=.130) are not.

PDF 파일 24, 26, 27쪽PDF pages 24, 26, 27

핵심 결과를 표로 읽기Read the key results in tables

콘텐츠 투자와 발견·이용 경험을 함께 설계Combine content investment with content discovery

저자들은 모든 서비스를 백화점식 콘텐츠 목록으로 만들기보다 가입자가 기대하는 핵심 콘텐츠를 확보하고 신속하게 찾을 수 있게 해야 한다고 제안한다. 사업자와 제작사의 협력, 콘텐츠 투자 확대, IP 확보와 제작 생태계 개선도 논의한다. 설문 결과가 직접 뒷받침하는 범위는 콘텐츠·추천·검색·요금 평가와 가입·지속사용의도 사이의 관계다. 제작 지원·규제·IP 계약에 관한 확대 제언은 그 결과와 산업 논의를 결합한 저자의 정책 판단으로 구분한다.

The authors recommend matching service-specific content expectations with effective discovery, rather than pursuing undifferentiated catalog breadth. They also discuss producer partnerships, investment, and IP retention. The survey directly supports associations involving content, recommendation, search, pricing, subscription, and intention. Broader proposals about production support, regulation, and IP contracts combine those findings with the authors’ industry interpretation.

PDF 파일 25, 26, 28, 30, 31쪽PDF pages 25, 26, 28, 30, 31

표의 p값과 본문 해석을 구분할 필요Read table p-values separately from narrative claims

저자들은 잠재변수를 구성하지 않아 구독자의 심리적 행동을 충분히 설명하지 못했다고 한계를 제시한다. 수도권 경험자 단면조사이므로 인과관계·실제 이탈률·전국 대표성을 주장하기도 어렵다. 원문은 서비스 만족도가 크게 영향을 준다고 서술하지만 표의 p=.130은 5%에서 유의하지 않다. 콘텐츠 품질의 별표도 p=.040과 범례가 일치하지 않아 이 해설은 별표보다 p값을 따른다. 장르·지속사용 표의 표 번호가 앞선 표와 중복되어 물리적 PDF 페이지와 표 제목을 함께 안내한다.

The authors acknowledge the lack of latent behavioral constructs. A cross-sectional metropolitan sample cannot establish causality, actual churn, or national representativeness. Some source wording needs care: service satisfaction is described as influential although p=.130, and the content-quality significance stars conflict with p=.040 and the legend. This explanation follows numeric p-values. Repeated table numbers are disambiguated by physical PDF page and title.

PDF 파일 26, 27, 31쪽PDF pages 26, 27, 31