[서울파이낸스 이호정 기자] 온라인동영상서비스(OTT) 웨이브가 출범 1년을 맞아 개인화 추천기능 고도화를 위한 자체 딥러닝 플랫폼을 구축하고 UI·UX 개편에 나섰다.
28일 웨이브는 온라인 기자간담회를 갖고 출범 1주년 성과와 함께 서비스 개편 내용을 설명했다.
먼저 지난해 9월 18일 출범한 웨이브는 1년 사이 유료이용자수가 64.2% 성장했다고 밝혔다. SK텔레콤의 마케팅 지원 등 웨이브 프로젝트가 시작된 지난해 5월(서비스명 POOQ) 시점과 비교하면 약 2.8배의 급성장을 이뤄냈다. 무료가입자 포함 전체 회원 수는 최근 1000만명을 돌파했다.
이태현 웨이브 대표는 "올해 상반기 성장세가 주춤하긴 했지만, 7월 이후 웨이브 오리지널과 독점 해외시리즈가 연이어 발표되며 다시 고성장세를 이어가고 있다"고 말했다.
실제 닐슨코리안클릭 조사에서 지난 8월 웨이브 월간 순이용자 수(MAU)는 388만명을 기록, 지난해 11월 최고 수치였던 400만명 수준을 회복한 것으로 나타났다.
웨이브는 고성장 요인으로 오리지널 콘텐츠와 월정액 영화서비스 강화, 독점 해외시리즈 등 공격적인 콘텐츠 투자를 꼽고 있다.
웨이브는 지난해 오리지널 드라마 '녹두전'을 선보인데 이어 올해는 드라마 7편, 예능 4편, 콘서트 1편 등 12편의 시리즈를 선보이고 있다.
올해 상반기 '꼰대인턴'에 이어 7월 이후 'SF8', '거짓말의 거짓말', '앨리스', '좀비탐정' 등 오리지널 드라마들이 속속 오픈 되고 있다. 아이돌 예능 '레벨업 아슬한 프로젝트', '소년멘탈캠프', 'M토피아'도 차례로 선보이며 팬들을 만나고 있다.
10월 이후에도 '날아라 개천용', '나의 위험한 아내', '복수해라', '바람피면 죽는다' 등 드라마와 온라인 콘서트 프로그램 '온서트20'을 오리지널 프로그램으로 선보일 예정이다. 12월에는 강호동, 이수근, 신동이 진행하는 예능 '어바웃 타임'을 독점으로 소개할 예정이다.
웨이브는 오리지널 프로그램들을 아시아지역 뿐 아니라 미주, 유럽, 중동 등 전 세계에 수출, 현지 방송사와 OTT서비스를 통해 선보이고 있다.
웨이브는 월정액 영화도 6000여편으로 늘렸다. 최근에는 홍콩영화 전성기 시절 명작 200여편과 함께 '007', '로보캅', '록키', '호빗' 등 추억의 인기작 시리즈까지 함께 선보이고 있다.
해외시리즈도 독점 및 최초공개 시리즈를 선보이며 콘텐츠 경쟁력을 높이고 있다. 웨이브 해외시리즈 메뉴에서는 '핸드메이즈 테일(시녀이야기)', '노멀 피플', '갱스오브런던', 'FBI', '디 어페어' 등 시리즈를 만날 수 있다.
이태현 대표는 "웨이브 수익은 콘텐츠에 지속적으로 재투자해 국내 미디어 콘텐츠산업 성장에 기여하는 플랫폼으로 성장해 갈 것"이라며 "내년에는 더 공격적인 콘텐츠 투자로 웨이브 오리지널에 대한 이용자 기대감을 높여가겠다"고 말했다.
웨이브는 연중 서비스 개편 프로젝트 '엘리시움'을 가동하고 있다. 한꺼번에 대대적인 개편을 진행하는 대신 꾸준히 부족한 부분을 개선해 가는 방식이다.
지난 3월에는 월정액 영화와 개별구매 영화를 분리, 이용자들의 혼란을 줄였고, 자녀보호를 위한 성인콘텐츠 숨김·차단 기능도 도입했다.
6월에는 라이브채널 기능 개편과 함께 구매 프로세스 간소화를 지원하기 시작했다. 7월에는 방송과 영화, 해외시리즈 등 카테고리별 강화된 개인화 추천 기능을 도입했다.
조휘열 웨이브 플랫폼기술본부장은 "여러 유형의 알고리즘 딥러닝 플랫폼을구축, 각 장르별 개인화 추천서비스를 최적화하고 있다"면서 "영화장르는 이용량 증가 효과가 확실히 나타나고 있고, 방송 분야도 지속적인 테스트를 통해 개선해 가고 있다"고 설명했다.
이용자 입장에서 가장 눈에 띄는 변화는 지난 24일 단행한 UI 개편이다.
이번 개편에서 웨이브는 접근성 제고를 위해 모바일 화면 주 메뉴를 하단으로 이동시켰다. 또한 원하는 콘텐츠 장르에 빠르게 접근할 수 있는 카테고리 메뉴를 신설했다.
이외에도 오리지널 콘텐츠, 독점 영화 및 해외시리즈 등 주요 콘텐츠 미리보기 자동 재생 기능과 프로필 이미지 개편 등 새로워진 서비스를 제공 중이다.
이상우 웨이브 서비스본부장은 "서비스 개편 방향은 이용자가 원하는 결과에 빨리 도달하도록 지원하기 위해 구조적 단순화를 추구하고, 이와 함께 데이터 기반 신뢰도 높은 추천기능을 제공하는데 중점을 두고 있다"고 말했다.
