😲 콘텐츠 추천에 대한 사용자들의 인식 - 닐슨노먼그룹

- 사용자들은 좋은 콘텐츠 추천을 받을 수 있다면 자신의 개인정보가 수집되도 문제삼지 않는 경향이 있다. 자신에게 필요한 콘텐츠를 추천받으면 자신의 고민거리(인터랙션 비용)이 줄기 때문이다 - 사용자들은 서비스에서 다음과 같은 기록을 수집한다고 믿는다. 콘텐츠 소비기록, 즐겨찾기한 콘텐츠, 콘텐츠 탐색기록, 콘텐츠 검색기록, 콘텐츠에 남긴 평점, 나이 혹은 성별 같은 개인정보. - 사용자들은 추천받은 콘텐츠들의 탐색여부를 추천 제목을 보고 정한다고 한다 (Ex - Recommended for you, Because you watched ‘Narcos’. ) - 추천 제목에서 You라는 단어는 사용자만을 위해서 준비했다는 인식을 준다 - 추천 제목 이외에도 콘텐츠의 ‘인기’와 콘텐츠를 향한 사용자의 ‘흥미’가 추천 콘텐츠를 계속 탐색할지 영향을 준다고 한다 - 콘텐츠의 인기를 기반으로 한 추천도 사용자들은 자신만을 위한 개인추천으로 생각하는 경향이 있다. 입소문이 난 콘텐츠를 추천받으면 많은 사람들이 이 콘텐츠를 봤으니 나 역시도 흥미를 가질 확률이 높아서 내게 추천했을 것이라고 생각하는 것이다. - 반면에 인기가 낮은 콘텐츠가 추천되면 이건 나만을 위한 개인화 추천이라고 강하게 생각하는 경향이 있다 - 사용자들은 추천방식의 품질이 떨어져도 신경쓰지 않는 편이다. 그 이유로는 자신이 서비스에 제공한 데이터가 부족했거나, 기계/컴퓨터가 인간의 마음을 읽을 수 없기 때문이라는 응답이 많았다. 서비스에 대한 신뢰도 하락으로 이어지지 않는다. - 위와 같은 이유로 사용자들은 자신이 관심없는 콘텐츠를 추천받으면 그냥 무시한다. 올바른 데이터/피드백을 제공해서 추천방식을 수정할 수 있지만 그건 귀찮고 인터랙션 비용이 많이 들기 때문에 무시하고 다른 콘텐츠를 탐색하는 경향이 많다. - 그럼으로 사용자에게 2개의 80점짜리 콘텐츠를 추천하는 방식보단 50점짜리와 95점짜리 콘텐츠를 추천하는 방식이 더 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 추천의 품질은 80점짜리 2개를 제공하는 것이 높을 수 있지만 사용자가 원하는 것은 95점짜리 콘텐츠이기 떄문이다. 50점짜리 콘텐츠는 그냥 무시당한다. - 서비스 사용빈도는 부정확한 추천방식을 개선하겠다는 응답에 영향을 주지 않았다. - 하지만 콘텐츠 추천이 ‘서비스의 본질’인 경우에는 부정확한 추천방식을 개선하겠다고 응답하는 사용자들이 많았다. 왜냐하면 서비스를 사용하는 내내 원치않는 콘텐츠를 봐야하는 스트레스/인터랙션 비용이 추천방식을 개선하는 인터랙션 비용을 압도하기 때문이다. (Ex- 쿠팡에서 원치 않는 상품이 추천되면 그냥 무시할 수 있다, 하지만 스포티파이 유료계정에서 계속 원치않는 음악을 틀어주는 것은 참을 수 없다) - 추가로, 경쟁사에서 우리 서비스보다 더 개선된 추천방식을 개발하면 우리 서비스에 대한 신뢰도가 떨어질 수 있다. 사용자들은 늘 우리 서비스를 경쟁사와 비교하기 때문이다. 이런 경우를 방지하기 위해서는 늘 경쟁사를 분석하고 더 개선된 추천방식을 제공해야한다