모바일 영상 시대, 빅데이터로 ‘경험의 질’ 높이다

모바일 기기가 광범위하게 사용되면서 우리의 삶은 근본적으로 바뀌었습니다. 사람들은 매일 2시간 이상 수십 개의 애플리케이션(이하 ‘앱’)이 설치된 기기를 사용합니다. 광대역 네트워크 덕분에 사람들은 스마트폰과 태블릿을 이용해 끊임없이 친구들과 소통하고, 여행 중에도 일을 하고, 삶을 즐길 수 있게 됐죠.

사람들이 모바일 기기로 어떤 콘텐츠를 즐기는지 살펴보며 우리는 사용자가 영상 콘텐츠를 점점 더 선호한다는 사실을 발견했습니다. 모바일 트래픽 중 영상 콘텐츠 비중은 40~60%에 달하죠. 영상 콘텐츠 시청률이 높아지면서 네트워크 혼잡으로 인해 반복되는 버퍼링과 지연 문제로 매끄러운 영상을 즐기지 못하게 될 경우 고객 불만도 함께 커졌고요. 이에 따라 이동통신업체들에겐 최고의 체감 품질(Quality of Experience, QoE)*을 제공하는 것이 더욱 중요한 이슈로 부상했습니다.

*체감 품질: 서비스 이용자가 각자의 기댓값(expectation)에 근거, 주관적으로 인지하는 통신서비스의 총체적인 허용도

이동통신업체들은 △더 넓은 네트워크 스펙트럼 구축 △백홀(backhaul)* 확대 △네트워크 집단화(clustering)* 등을 통해 자사 네트워크의 데이터 사용 폭증에 대비하고자 노력했는데요. 하지만 이동통신 시장의 경쟁이 치열해지면서 각 업체들은 고객경험관리와 수익증대 같은 혁신적인 프로그램을 통해 기존 가입자 유지에 총력을 기울이는 한편, 비용효율성 확보에도 매진했습니다.

*백홀: 주요 정보통신망과 이용자를 잇는 체계
*네트워크 집단화: 여러 개의 네트워크를 서로 연결, 하나의 네트워크처럼 사용하는 것

모바일 네트워크의 빅데이터 활동

모바일 네트워크 분석에 빅데이터를 도입했던 몇 가지 이유가 있습니다. 예를 들어 이동통신업체들은 위치·시간·네트워크 상태·디바이스 성능과 같은 데이터를 고객 프로필과 통합해 개인화된 서비스 또는 모바일에 타기팅(targeting)된 광고 등을 제공할 수 있습니다. 또 차량·자판기·스마트 미터 판독기·환자 정보 등 컴퓨터 통신망을 이용한 데이터가 포함된 센서(sensor)*와 게이트웨이(gateway)*에서 도출된 데이터 수집을 통해 데이터 저장·관리와 같은 서비스도 제공 가능합니다.

*센서: 대상에 접촉하거나 그 가까이서 데이터를 알아내, 필요한 정보를 신호로 전달하는 장치
*게이트웨이: 2개 이상의 서로 다른 종류의 통신망을 상호 접속, 통신망간 정보를 주고받을 수 있게 하는 기능 단위 또는 장치

최근 이동통신업체들은 자사 네트워크 품질·공급망 관리·운영 효율을 높이기 위해 빅데이터를 도입하기 시작했습니다. 더불어 첨단분석기술의 활용은 지능망((intelligent network)* 운영과 서비스 최적화에 있어 점점 더 그 중요성이 커지고 있습니다.

이동통신업체들은 자본적 지출(CAPEX)과 수익적 지출(OPEX)*을 최소화하기 위해 판매·마케팅·네트워크 운영·고객 서비스·관리 분야에서 전략을 수립할 필요가 있습니다. 네트워크 운영 측면에선 △스마트셀과 와이파이 오프로딩 활용 △데이터 트래픽 최적화 △운영지원시스템(OSS)·영업지원시스템(BSS) 통합을 추진할 수 있죠.

아울러 자동화와 사전 대비를 통해 고객 서비스를 개선할 수 있도록 비즈니스 인텔리전스(business intelligence)*와 분석 기법을 더 활용해야 합니다. 시스템 배치와 서비스의 운영 효율을 높이기 위해선 모바일 네트워크를 이용, 고객 이탈과 예측 유지보수를 향상시키고 네트워크 트래픽을 최적화해야 합니다.

*지능망: 기존의 통신망에 컴퓨터를 연결하여 새로운 기술을 쉽게 접목할 수 있게 한 네트워크
*자본적 지출: 미래의 이윤을 창출하기 위해 지출된 비용
*수익적 지출: 갖춰진 설비를 운영하는 데 드는 제반 비용
*비즈니스 인텔리전스: 기업 사용자들이 비즈니스 의사 결정을 위해 사용하는 데이터의 접근, 수집, 보관, 분석 등의 애플리케이션과 기술의 집합

이동통신업체들이 수집한 고객 데이터는 고객의 소비 습관을 포함, 고객 관련 상당한 통찰력을 제공합니다. 이러한 정보는 이동통신업체에게 훨씬 중요해졌고, 마케팅 부서에선 이를 토대로 효과적인 개인 맞춤식 마케팅 활동을 진행할 수 있습니다. 최근 몇 년간 이동통신업체들은 자사 고객 데이터를 이용해 운영 효율을 제고하고 새로운 외부 사업기회를 발굴하는 데 큰 관심을 보여왔습니다.

신규 수익 기회는 여러 분야에 걸쳐 찾아볼 수 있습니다. 여기엔 △고객경험관리 △직접 마케팅* △교차 판매 △부정 거래 탐지 △기존 고객 유지 등이 포함되는데요. 이동통신업체들은 맞춤식 서비스를 제공, 신규 수익을 창출할 수 있는 기회가 생겼습니다. 이에 따라 적합한 도구를 식별하기 위한 첨단분석기술에 대한 전문성이 필요해질 겁니다.

*직접 마케팅: 기존의 광고나 판촉, 홍보에서 벗어나 직접 소비자에게 다가가는 마케팅 기법

네트워크 장비 공급업체의 빅데이터 활동

네트워크 장비 공급업체들은 혁신적인 첨단분석기술 도입과 비용 효율이 뛰어난 네트워크 장비 개발에 중점을 두고 있습니다. 첨단 측정·분석기술은 네트워크 장비 공급업체 간 경쟁이 가장 치열한 분야인데요. 이들은 △예측 유지보수 △트래픽 모니터링 △보안 △향상된 체감 품질 서비스를 제공합니다. 무선과 서비스 최적화를 결합한 실시간 첨단분석기술 제공으로 서비스 차별화를 도모할 수 있는 특수한 입지를 확보하고 하죠. 빅데이터 분야의 발전은 전례 없는 수준의 네트워크 최적화와 근본 원인 분석을 가능하게 했습니다.

네트워크 장비 공급업체들은 성공을 위해 예측 정비(predictive maintenance)*를 더 많이 활용하고 있습니다. 유지보수와 수리는 원거리에 있는 서비스업체와 소형 기지국이 밀집돼 있는 지역의 서비스업체에겐 커다란 물류 부담으로 작용합니다. 그러나 예측 정비를 도입하면 네트워크 장비 공급업체들은 △유지보수 서비스 비용 절감 △서비스 장애 감소 △장비 고장 시점 파악이 가능합니다. 서비스 제공업체 또한 수익적 지출을 통제하는 데 사전 조치를 취할 수 있고요.

*예측 정비: 센서와 분석 도구를 통해 정보를 수집, 고장 발생 원인과 여부 등을 미리 파악하는 분석 기술

그렇다면 언제 이러한 예측 정비가 필요한 걸까요? 제대로 이용한다면 예측 정비는 여러 문제를 예방하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 값비싼 장비의 경우 예측 정비로 비용을 절감할 수 있습니다. 특수 서비스 혹은 기술·환경적으로 매우 복잡한 상황에서 예측 정비를 적용한다면, 사업 영역을 보호하고 네트워크를 제대로 작동시킬 수 있습니다. 또한 접근이 어려운 지역에서는 출장 비용 절감을 통해 혜택을 볼 수도 있죠.

네트워크 분석기술은 △소프트웨어 모니터링 △네트워크업체µ클라우드 서비스업체·사업자 간 실시간 데이터 운영 분석에도 활용됩니다. 이는 고객 참여와 더불어 고객 경험을 향상시키죠. 이동통신업체 입장에선 가격 정책을 역동적으로 시행함으로써 프리미엄 서비스를 제공할 수도 있습니다.

영상, 영상, 그리고 영상

이러한 서비스 중에서도 삼성전자는 영상 서비스를 개선하기 위해 첨단분석기술에 집중해왔습니다.

사용자가 휴대전화로 음성 서비스만 이용한다면 서비스업체들은 해당 서비스의 음성품질만 만족시켜주면 됩니다. 그러나 스마트폰 보급이 확대되고 저렴한 데이터 상품이 출시되면서 웹 검색과 영상 서비스를 제공하는 앱은 더 중요해지고 있는데요. 이뿐만 아니라 이동통신업체들은 지속 가능한 웹 서비스와 영상 서비스 품질을 유지해야 합니다. 즉 즐거운 데이터 경험을 선사할 수 있는 강력한 도구를 확보하는 게 무척 중요해졌습니다.

이동통신업체들은 스마트폰 시험 구동을 통해 데이터 서비스 품질을 꾸준히 모니터링하고 있습니다. 차 안에서 스마트폰의 데이터 경험을 테스트하는 걸 예로 들 수 있죠. 그러나 이 방법은 시간이나 인력 측면에서 비용 효율성과 정확성이 떨어집니다. 전체 네트워크가 아니라 기기 자체를 시험하는 것에 불과하기 때문입니다. 최근 연구에 따르면 모바일 영상 경험은 고객이탈을 예측하는 데 핵심인 순추천지수(Net Promoter Score)*와 밀접한 관련이 있습니다. 모바일 업계는 이제 체감 품질 측정의 기존 방법 개선을 위해 노력해야 합니다.

*순추천지수: 다른 고객에게 해당 제품/서비스를 추천할 의향을 측정한 후 추천고객비율에서 비추천고객비율을 빼 산출

쉽고 간단한 네트워크 운영: 서비스 자가 최적화

삼성전자는 네트워크상에 있는 영상품질을 분석하는 획기적인 솔루션을 개발했습니다. 이 솔루션은 개별 영상 서비스의 버퍼링과 지연 시간을 분석, 포괄적인 실시간 영상 체감 품질 최적화를 가능하게 합니다. 더군다나 데이터 마이닝(data mining)*에 기반한 근본 원인 분석으로 서비스 품질 저하를 자동적으로 해결합니다.

*데이터 마이닝: 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 의사 결정에 이용하는 과정

세계 최초로 LTE 기술 출시 후 삼성전자는 도구 개발 과정에서 이러한 부분을 통합해 이동통신업체가 고객에게 최적의 사용자 경험을 선사할 수 있도록 했습니다. 삼성전자는 이동통신업체들이 끊임없이 진화하는 연결된 세계에서 고객의 기대에 부응하고, 나아가 그 기대를 뛰어넘을 수 있도록 힘을 실어주며, 효과적인 네트워크 지원 솔루션을 제공하고자 노력하고 있는데요. 삼성전자는 MWC 2015에서 인지분석기술(CognitiV Analytics)을 선보일 예정입니다. 이 기술은 운영지원시스템 솔루션의 필수적인 도구로 삼성전자의 전문적인 서비스 역량을 한층 높여줄 겁니다.

※본 콘텐츠는 영문 기고글을 번역한 것이며 원문은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다
Enhancing Quality of Experience (QoE) with Big Data in the Era of Mobile Video