사물인터넷 시대의 C-P-N-D 생태계 동향

TV광고가 온라인 비디오 광고처럼 사용자에 맞춰 개인화될 경우, 광고 매체 선정에 대한 의사결정을 하는 마케터들은 이를 선호할 것이고, 기존에 TV 광고시장에 개입하지 않고 있던 제조사 등 새로운 주체들이 수익을 창출할 가능성도 열릴 것이다. 막상 사용자 단에서는 이러한 변화를 크게 실감하지 못할 수 있는데, TV 제조사와 사업자간의 합의 하에 TV 광고가 자동적으로 특정 시청자와 관련성이 높은 광고들로만 편성 된다 하더라도 시청자 입장에서는 수동적으로 광고주가 지불한 광고를 보아야 하는 것은 마찬가지이기 때문이다. 다만 ACR 기술로 인해 TV를 통해 시청하던 실시간 방송이 세컨드 스크린에서도 자동 동기화되고, 나아가 사용자를 광고로 유도하기 위한 부가서비스 또한 활성화되는 경험은 충분한 서비스의 질이 확보될 경우 혁신적으로 느껴질 수도 있다. ACR은 사용자가 현재 시청 중인 프로그램이 무엇인지 알려줄 뿐이기 때문에, 그 자체로는 광고 효율화를 위해 필요한 “어떤 사용자가”, “어떤 상품에 관심이 있고”, 그 사람에게 “어떻게 효율적으로 접근할 것인지”를 알려주지는 않는다. 그러나 근래 TV 세트에 적용되기 시작한 스마트TV 기능, 카메라 및 주변 스마트기기와의 연결성을 통한 화상채팅, 제스쳐 인식 기능 등은 TV가 할 수 있는 일의 범주를 확장시켰기 때문에, 이러한 요소들이 ACR과 결합되면 누가 언제 무엇을 보는지에 대한 정보를 수집하기 수월한 환경이 조성될 수 있다. 현재 이론적으로는 카메라를 통해 사용자의 안면을 인식하여 스마트TV에 로그인을 한다거나, 세컨드 스크린에서 로그인한 사용자 정보를 TV가 인식하여 건네 받는 등의 일들이 가능하다. 현재까지 ACR은 대부분 별도의 앱 형태로 활용되고 있으나 반드시 앱 형태로만 기술이 제공될 필요는 없고, 인식하는 소프트웨어와 영상 데이터베이스를 만드는 서비스가 결합되어 있는 다른 형태로도 서비스가 가능하다. Enswers와 같은 회사는 서버 뒷단에 뒤치하면서 서버에 올라오는 불법 복제 영상을 걸러주는 역할을 하고 있고, Gracenote는 기존 서비스에 add-on 식의 소프트웨어로 추가 가능하다. 따라서 소프트웨어를 탑재할 수 있는 모든 전자기기에 ACR 기술이 적용 가능하며, 서버, 데스크탑 및 노트북, 태블릿PC, 스마트폰, 스마트TV 등에서 모두 동작이 가능하다. TV 자체에 ACR 기술을 적용하는 것 또한 어렵지 않은 일이며, 이미 TV제조사에서 제작된 프로토타입들도 있다. 다만 비즈니스 모델이 빈약하다는 점과 개인 프라이버시 문제 등이 아직 해결되지 않아 활성화되지 않고 있는 측면이 있다. 국내외를 막론하고 ACR 서비스 업체들은 공통적으로 해결해야 할 두 가지 과제를 안고 있다. 그 첫번째는 사용자의 더딘 수용 속도이다. 시청중인 영상과 연계된 서비스를 앱이 자동으로 제공하는 것을 경험한 사용자는 ACR 기술에 대해 흥미를 느끼기는 하지만, 생활속에서의 유용성 및 필요성에 대해서까지는 인지하지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 아직까지는 ACR 앱을 설치하는 등 사용자의 적극적인 기술 수용을 유도할만한 동인이 적고, 이에 따라 안정된 사업 모델을 확보하지 못할 것으로 기대하는 사업자들의 소극적인 대응으로 서비스의 발전 속도 또한 더뎌지고 있어 발전의 선순환 고리가 형성되지 못하고 있는 실정이다. 예를 들어 시청중인 TV 프로그램의 정보를 친구와 공유할 수 있는 이른바 ‘소셜 TV’ 컨셉에 ACR이 적용되었던 사례가 있는데, ACR 앱을 켜서 콘텐츠를 인식시키는데에 드는 수고가 단순히 SNS에 프로그램 관련 내용을 입력하고 공유하는 기존의 대안보다 더 나은 사용자 경험을 제공하는지는 의문이라는 반응을 얻은 바 있다. 그러나 이러한 추세는 향후 안정된 비즈니스 모델의 개발과 함께 개선될 가능성이 크다고 보여진다. 본고의 후반부에서 본격적으로 논의되겠지만, 사업자 입장에서 사업 모델이 정착되면 수익창출을 위해 많은 사용자를 끌어들이고자 하는 동기가 발생하고, 사용자가 매력적으로 느낄만큼 고도화된 서비스를 선제적으로 제공하는 데에 소요되는 비용에 대해 보다 적극적으로 자금을 조달할 것이기 때문이다. 두 번째 과제는 첫 번째 과제의 궁극적인 해결책과 맞닿아 있기도 한데, ACR 서비스의 전략적 사업 모델 개발이다. ACR과 관련해 가장 먼저 떠올릴 수 있는 사업 모델은 사용자를 타겟으로 한 광고인데, 이러한 모델의 실행에는 현실적인 어려움들이 존재한다. 현재처럼 모바일이나 테블릿 디바이스의 앱 형태로 ACR 서비스가 제공될 경우, 사용자가 자발적으로 콘텐츠를 인식하는 앱을 띄울리는 만무하기 때문에 광고 시청 또한 요원한 일이 된다. 결국 부가 서비스를 통해 사용자를 먼저 유인한 후 광고를 노출시켜야 하는데, 아직까지는 본 서비스의 경쟁력이 너무 약해 부가 서비스를 통해 사용자를 유인하는 것 또한 녹록치 않은 상황이다. 여기에 이메일, 캘린더, 구글플러스와 같은 구글의 각종 무료 서비스들은 로그인을 유도하여 개인화된 서비스를 제공하기 때문에 “어떤 사용자가”에 해당하는 특정 사용자의 개인 로그를 추적할 수 있도록 돕는다. 이러한 개인화 솔루션은 다른 웹사이트에 회원가입을 할 경우에도 복잡한 회원가입 절차를 건너뛰고, 구글의 아이디 및 패스워드로 자동 로그인이 가능하게 함으로써 개인 사용자에 관해 보다 많은 정보를 확보하는 것을 가능하게 한다. 사용자가 로그인을 한 상태에서 각종 서비스를 이용할 경우 스마트폰, 테블릿PC, 노트북 및 데스크탑 등 여러 이종 기기 사이를 오가며 사용하더라도 그 입체적인 사용 이력은 모두 구글에 전달된다. 이러한 과정에서 사용자에게 어떻게 효율적으로 접근하면 되는지의 문제 역시 구글이 보유하고 있는 다양한 채널들을 통해 구현될 수 있기 때문에 앞서 언급한 광고 효율화의 공식이 완성되게 된다. 앞서 언급된 바와 같이 광고비용 집행의 효율을 높이려면 “어떤 사용자가”, “어떤 상품에 관심이 있고”, 그 사람에게 “어떻게 효율적으로 접근할 것인가”의 관점에서 접근해야 한다. 예를 들어 구글 애널리틱스(Google Analytics) 솔루션은 그러한 접근법이 성공적으로 적용된 사례라고 볼 수 있는데, 이 솔루션은 홈페이지 운영자에게 어떤 방문자가 어떤 경로를 통해 몇 번 방문한 후 어디로 가는지를 알 수 있게 해주는 유용한 무료 프로그램이다. 이 정보는 일차적으로 홈페이지 운영자가 보기 위한 것이지만, 구글 또한 이 정보에 접근할 수 있다. 수많은 홈페이지 운영자들이 무료 프로그램인 구글 애널리틱스를 설치하게 되면 사용자들이 인터넷 상에서 어떤 경로를 통해 다니는지의 정보가 구글의 서버에 축적되게 되고, 사용자들이 어떤 상품에 관심이 있는지의 정보 또한 도출할 수 있다. 이러한 솔루션을 통하면 특정 상품의 검색이나 브라우징 관련 정보를 통해 도출한 단순한 관심 여부 뿐만 아니라 전자상거래 사이트 등을 통한 실제 구매 및 취소 행위 또한 추적 가능하기 때문에, 구매를 고민하다 떠난 고객만 전문적으로 겨냥하여 광고를 하는 이른바 ‘re-targeting’이라는 온라인 마케팅 용어까지 등장하였다.