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영어

This study uses the data of the '2019-2021 Broadcasting Media Usage Behavior Survey' provided by the Korea Communications Commission to develop a marketing strategy to secure a competitive advantage for domestic OTT platform service providers in the OTT platform service market where competition is intensifying today. This study was analyzed using a machine learning analysis method, and as a result, the random forest with the highest predictive performance was selected as the final model. The final model using Random Forest had high prediction accuracy of 84.05%, sensitivity 83.08%, specificity 85.91%, precision of 85.44%, and AUC value of 0.92 in predicting the usage of OTT platform services. In addition, as a result of analyzing the main factors that affect the usage of OTT platform services, this study analyzed the importance of video or voice content functions of smartphones recognized by consumers, the number of hours of smartphone use excluding voice calls for a week, and consumers' age. Therefore, using the results of this study in the future, it will be helpful for related organizations or business operators to establish guidelines for future development directions and regulations of the OTT industry based on factors that consumers recognize as important in OTT service operation.

한국어

본 연구는 방송통신위원회에서 제공하는 ‘2019~2021 방송매체 이용행태 조사’의 데이터를 활용하여 오늘날 경쟁이 심화되고 있는 OTT 플랫폼 서비스 시장에서 국내 OTT 플랫폼 서비스 사업자들의 경쟁우위를 확보하 기 위한 마케팅 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해 소비자의 OTT 서비스 이용을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고 소비자의 OTT 서비스 이용에 영향을 미치는 주요요인들을 탐색하였다. 머신러닝 분석 방법을 활용하여 분석한 결과, 그 중 가장 예측성능이 높게 나타난 랜덤포레스트가 최종 모형 으로 선정되었다. 랜덤포레스트를 이용한 최종모형은 OTT 플랫폼 서비스 이용 가능성을 예측하는 정확도가 84.05%, 민감도가 83.08%, 특이도는 85.91%, 정밀도 85.44%, AUC면적 0.92로 높게 나타났다. 또한, OTT 플랫 폼 서비스 이용 가능성에 영향을 미치는 주요요인을 분석한 결과, 그 요인들은 소비자들이 인식하는 스마트폰 의 동영상 또는 음성컨텐츠 기능의 중요성, 일주일간 음성통화제외 스마트폰 이용시간, 소비자의 연령 등으로 나타났다. 따라서 향후 이 연구결과를 활용하여 관련 기관이나 사업자가 OTT 플랫폼 서비스 운영에 있어 소비 자들이 중요하게 인식하는 요인들을 기반으로 앞으로의 OTT 산업의 발전 방향과 규제 등에 대한 가이드라인을 구축하는데 도움이 될 수 있을 것이다.