Monthly Topic
2017. 4. 26. 제 267-2호
통신 네트워크에 따른 모바일 동영상 서비스 이용 행태 분석
1. 콘텐츠 중심의 이용 행태 발현과 모바일 동영상 서비스의 성장
2010년 ‘갤럭시S’와 ‘아이폰3S’ 출시와 함께 본격적인 이용이 시작된 스마트폰은 초기 신기술 수용단계에서 시장 성숙기에 접어들며 일상 전반에 깊숙이 침투하여 1st media로써 자리잡았습니다. 스마트폰 등장 초기는 새로운 디바이스의 사용 양식을 수용하고 체득하는 시기로 기기 자체의 이용이 중심이 되어, 50%에 가까운 모바일 이용 시간은 기본 설치 앱을 중심으로 신규 디바이스의 수용도 차원에서 유틸리티 서비스에 집중되었습니다. 이러한 Device-driven 이용 행태는 신규 테크놀로지의 도입 후 시간이 경과하며 축적된 디바이스 이용 경험과 숙련도 향상을 바탕으로 Service-driven 형태로 변모하여, 이용자의 취향이 반영된 재미추구 유형 중심의 서비스 콘텐츠 이용으로 시간소비 전환이 나타나고 있습니다.
- Mobile app 서비스 유형별 총이용시간 비중 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
**각 서비스 유형별 포함 서비스는 appendix 참조
콘텐츠 중심 이용으로의 전환 중에서도 특히 주목할 만한 것은 모바일 영상 서비스의 성장입니다.스마트폰의 편재성, 이동성과 개인화 디바이스 특성은 기존 TV에서 소비되던 영상 콘텐츠의 플랫폼 및 시공간 종속성을 약화시키며 다양한 맥락에서의 소비가 가능하도록 하였습니다. 또한 디바이스 스크린 크기 확대, 성능 향상 등 하드웨어의 발전과, 3G에서 LTE로의 전환 등 데이터기반 네트워크 인프라의 고도화 또한 모바일 영상 서비스 증가를 견인하고 있습니다.
특히 LTE로의 전환은 타 콘텐츠 대비 비교적 데이터 용량이 큰 영상 소비 시 네트워크 상황에 따른 영상 끊김 등의 불편을 해소하고, 고화질 콘텐츠의 제공이 가능하도록 함으로써 영상 소비 제약을 완화하는 중요한 역할을 하였습니다. 여기에 최근 이동통신사에서는 일반 LTE보다 약 70배 이상 전송 속도가 빠른 5G 상용화를 위해 기술 개발에 착수하고 있으며, 이는 앞으로 모바일에서 UHD급 화질의 영상 콘텐츠 소비가 가능함을 의미하여, 이동통신망 인프라 발전과 함께 모바일 영상 소비는 증가세가 지속될 것으로 예상됩니다.
- Mobile app 영상 서비스 총이용시간 추이 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
**모바일 영상 서비스: Moblie app 2LV 카테고리 동영상+방송 합산, 영상 제공이 주 목적인 서비스만을 대상으로 함.
이처럼 이용 행태의 변화, 인프라 발전 등 다양한 요소의 결합을 바탕으로 모바일 동영상의 중요성이 강화되는 가운데, 금번 토픽에서는 지속적인 발전으로 모바일 동영상 소비 환경에 영향을 미치고 있는 이동 통신망에 초점을 맞추어, 주요 모바일 동영상 서비스 유형별로 이용 현황을 살펴보고자 합니다.
2. 모바일 동영상 서비스 유형별 이용 현황
모바일 동영상 성장세는 사업자 측면에서도 기회로 활용되고 있습니다. PC 영상의 성장을 이끌었던 UGC(User Generated Contents)를 비롯해 숏클립 형태의 RMC(Ready Made Contents)의 모바일 소비시간은 Snack culture 형태로 동영상 콘텐츠를 소비하는 행태와 더불어 방송 콘텐츠의 소비 니즈와 결합되어 증폭되었습니다. 또한 초기 DMB로 제공되었던 실시간 TV 방송 콘텐츠의 모바일 범용화와 함께, 개인이 중심이 되는 실시간 방송 콘텐츠 증가 등 동영상 포맷과 서비스 유형이 세분화되며 시장은 더욱 활성화되고 있습니다.
- 분석 대상 모바일 동영상 서비스 정의 -
분석 대상 모바일 동영상 정의 서비스별로 동영상 규모와 활동성, 연령별 비중을 살펴보면 동영상 서비스 이용 분화가 목격됩니다. ‘YouTube’와 ‘Naver TV’가 포함된 ‘숏클립’ 중심 서비스가 기존 PC에서부터 쌓아온 방대한 콘텐츠와, 안드로이드 기본 설치앱인 ‘Youtube’의 낮은 진입 장벽을 바탕으로 이용자수와 평균 이용시간 측면에서 가장 우수한 것으로 조사되었습니다. ‘통신사 IPTV’ 서비스의 경우 통신사별 디바이스 기본 설치를 통한 우수한 접근성의 영향으로 약 680만명의 이용자 규모를 확보하고 있었으며, 40대 이상 이용자의 구성비가 54.5%로 타 서비스 대비 중장년층의 이용이 높은 모습입니다. ‘실시간 개인방송’은 이용자수는 크지 않으나 10~20대 연령층을 중심으로 높은 이용비중과 평균 이용시간을 보이고 있으며, ‘방송사’는 TV시청의 연장선상에서 50~60대의 비중이 비교적 높게 나타나는 등 서비스 유형별로 주 이용 연령층이 상이한 것으로 확인되었습니다.
- 서비스 유형별 추정 이용자수/평균 이용시간 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
- 서비스 유형별 이용자 연령 구성비 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
3. 통신 네트워크에 따른 모바일 동영상 서비스 이용 행태 차이
본 분석에서는 주요 모바일 동영상 서비스 이용시 연결된 이동통신망을 기반으로 한 이용 시간을 활용하였습니다. 대상이 되는 모바일 동영상 서비스의 전체 이용 시간 중 3G와 연결 상태 불량 등의 원인으로 통신망을 확인할 수 없는 경우의 이용시간은 약 0.4% 로, 본 분석에서는 해당 시간을 제외하고 LTE와 wifi 연결을 통한 모바일 동영상 서비스 이용시간을 전체로 하여 분석하였습니다.
주요 모바일 동영상 서비스 이용시 접근하는 통신 네트워크에 따라 이용하는 시간 비중을 살펴보면 Wifi를 통해 동영상 서비스를 이용하는 비중이 90.7%로 조사되었습니다. 동영상 콘텐츠의 시청 시 소모되는 데이터량은 요금제 및 비용과 연관되며, 시청시간이 긴 영상 콘텐츠의 특성상 Wifi 활용이 가능한 장소 또는 맥락에서의 이용이 높을 것이라는 가설이 일부 확인되었습니다.
이러한 통신 네트워크에 따른 동영상 서비스 이용 차이는 연령대별로도 차이를 보이고 있습니다. 10대의 경우 대부분 Wifi를 활용하여 영상을 시청하고 있어, 높은 요금제와의 연동이 상대적으로 낮고, 주로 Wifi 활용이 가능한 고정된 장소와 맥락에서 동영상 콘텐츠를 연동하여 이용하는 것으로 추정됩니다. 반면 30대의 경우 영상 콘텐츠를 비롯한 스마트폰의 전반적인 활용도가 높아, 타 연령 대비 데이터 제공량이 많은 요금제 가입 가능성이 높고, 이에 따라 비교적 자유롭게 LTE 데이터를 원하는 콘텐츠 소비에 분배할 수 있는 점이 LTE 상에서의 동영상 이용시간 비중이 높게 나타나는 원인으로 분석됩니다.
- 모바일 주요 동영상 서비스 이용자 연령별 통신망 이용시간 비중 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
모바일 동영상 서비스 유형별로 통신 네트워크의 이용 비중을 살펴보면, ‘통신사 IPTV’ 제공 동영상 서비스의 경우 LTE에서 소비하는 시간 비중이 22.3%로 가장 높게 나타났습니다. 여기에는 실시간 TV방송 콘텐츠와 함께 영화 등 소비시간이 긴 영상 콘텐츠를 구축하였고, 자사의 네트워크 망을 별도의 요금제와 결합하여 타 서비스 대비 데이터 이용에 비교적 자유로운 점이 작용한 것으로 추정됩니다. ‘방송사’ 또한 15.7%로 LTE를 이용한 동영상 소비가 높은 편으로, 방송 편성에 따라 실시간 및 정해진 본 방송을 다양한 이동 맥락에서 소비하면서 네트워크를 선택하는 자율성이 반영된 것으로 해석됩니다.
- 모바일 동영상 서비스 유형별 통신망 이용시간 비중 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
1) 주중/주말 통신 네트워크 이용행태 차이
모바일 동영상 소비 시 통신 네트워크 선택에 영향을 미칠 수 있는 요소는 연령대나 서비스 유형 외에도 일상 생활에서의 이동을 들 수 있습니다. 이동 시에는 고정된 통신망에 연결이 어려운 경우가 잦아, 가용 데이터에 따라 네트워크의 선택적 활용이 필요합니다. 따라서 주중과 주말의 동영상 이용 시 네트워크의 이용 비중은 다를 수 있음을 가정에 두고 서비스 유형별로 통신 네트워크 이용 비중을 살펴보았습니다. ‘통신사 IPTV’ 제공 동영상 서비스를 제외하고는 주중, 주말의 통신 네트워크의 이용시간 비중은 가설과 달리 주로 비슷한 것으로 나타납니다. 영상 소비행태의 범용화와 숙련된 경험으로 인해 주중/주말, 이동과 상관없이 Wifi를 충분히 활용하며 동영상을 소비하고 있는 것으로 판단되며, 특히 ‘통신사 IPTV’ 제공 동영상 서비스의 경우 주중 LTE를 활용한 동영상 소비 시간 비중이 25%로 주말보다 약 10%p 높아 영상 전용 요금제와 연동되어 상대적으로 부담없는 이용으로 영상 콘텐츠의 소비가 진작되는 것으로 판단됩니다.
- 주중/주말에 따른 모바일 동영상 서비스 유형별 통신망 이용시간 비중 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
주중/주말에 따른 통신망 이용이 비교적 상이한 통신사 서비스의 이용 행태를 연령별로 상세히 살펴보면, 연령대에 따른 네트워크 활용 차이를 확인할 수 있습니다. 30~40대의 경우 기본적으로 스마트폰 활용도가 높고, 경제 활동으로 인해 데이터 제공량이 많은 요금제 선택이 가능한 만큼 요일에 따른 통신망 이용 행태에 거의 차이가 없는 것으로 나타납니다. 반면 비교적 저렴한 요금제를 사용하고, 연령에 따른 데이터 전용 요금이 존재하는 저연령층의 경우 주중/주말에 따른 네트워크 선택 이용이 상이하여, 주중에는 높은 비중으로 LTE를 통한 동영상 소비가 일어나는 반면, 주말에는 대부분의 이용 시간이 wifi망에서 발생하는 것으로 조사되었습니다. 그 외 통신망 민감도가 낮은 60대 이상 연령층의 경우 주중/주말에 관계 없이 LTE와 wifi를 비슷한 비중으로 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 서비스 유형의 특징 및 연령대에 따른 데이터 요금제 등의 요소가 결합된 이용 행태가 발현된 것으로 분석됩니다.
- 주중/주말에 따른 통신사 IPTV 동영상 서비스 연령대별 통신망 이용시간 비중 -
2) 시간대별 통신 네트워크 이용행태 차이
주중/주말의 데이터 활용 외에도, 시간대별로 이동 및 고정 장소에서의 일상 업무 수행, 이후 개인 휴식시간 등 다양한 일상 생활에서 동영상 소비 시 네트워크를 선택적으로 이용하는 모습이 확인되고 있습니다. 이를 서비스 유형별로 각각의 통신망을 통한 동영상 소비가 집중되는 시간대를 살펴보면, 서비스에 따른 개별 차이는 소폭 존재하나, 대부분의 고정된 장소에 머무르는 시간대에 Wifi 이용이 집중되고, 이동이 많은 시간대에 LTE를 통한 동영상 소비가 집중되는 것으로 확인되었습니다.
서비스 유형별로는 ‘숏클립’ 서비스의 경우 오전 이동시간 및 점심시간 이후의 오후 시간에 LTE 활용도가 높고, ‘통신사 IPTV’ 서비스의 경우 특히 점심시간 및 저녁 이동시간에 LTE를 활용한 동영상 이용 시간 비중이 큰 것으로 조사되었습니다. 반면 Wifi를 통한 동영상 시청은 고정된 장소에서의 이용이 높을 것으로 추정되는 오전시간과 귀가 이후 저녁시간에 이용이 높아 안정된 Wifi 연결이 가능한 자택에서 이용시간이 주로 집중되는 것으로 추정됩니다. 서비스 유형에 관계 없이 고정된 장소에서는 Wifi 활용도가 높아, 대부분의 모바일 동영상 서비스는 TV 프라임타임 이후 Wifi를 활용한 동영상 시청 행태가 발현되는 것으로 나타났습니다.
- 시간대에 따른 모바일 동영상 서비스 유형별 통신망 이용시간 비중 -
*Source: Nielsen Koreanclick Android Mobile Behavioral Data, 2017.03
** 그래프는 가로 방향으로 해석하며, 색이 진할수록 해당 서비스의 이용시간 비중이 높음을 의미함.
4. 동영상 소비 네트워크는 이용 맥락과 소비 확장의 연계고리
스마트폰을 통한 동영상 소비는 이용자의 콘텐츠 소비 니즈 증대와 함께 하드웨어 측면의 소비 환경 개선, 이동통신 인프라 발전 등이 맞물리면서 성장해왔습니다. 특히 그 중에서도 LTE로 대표되는 이동통신 인프라의 발전은 고품질의 동영상 콘텐츠를 언제 어디서나 원활하게 소비할 수 있는 환경을 제공하면서 동영상 서비스 활성화의 중요한 성장 동력이 되었습니다.

한국은 다양한 장소에서의 무료망 제공 등 외부 인프라의 구축이 높은 특성상 여전히 모바일 동영상을 이용항 경우 Wifi를 통한 소비가 많은 것으로 확인되었습니다. 그러나 연령 및 서비스에 따라 통신망 사용 여부가 영상 소비의 제약 혹은 활성 요인으로 작용될 가능성이 높아, 이용자들은 아직도 동영상 서비스 이용시에는 통신망 사용 부담을 느끼고 있는 것으로 추정됩니다. 이에 사업자들은 이용자들의 통신망 사용 부담을 덜어 줌으로써 자사의 동영상 서비스 이용을 활성화 시키기 위한 전략으로 동영상 전용 요금제 및 제로레이팅(Zero Rating) 요금제 등 다양한 시도를 하고 있습니다. 실제 이용 요금제가 다른 연령대와, 요금 및 데이터 혜택 등이 존재하는 통신사 제공 서비스의 특성이 결합되었을 때 이용 맥락별로 이동통신망 활용이 상이하게 나타나는 만큼, 전용 요금제 등의 전략적 시도가 추후 모바일 동영상 소비의 지속적인 발전에도 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 판단됩니다.

제반 기술의 발전으로 영상 콘텐츠의 플랫폼 종속이 약화되고 이용자들의 동영상 서비스 선택권이 넓어짐에 따라 동영상 사업자들에게 있어 동영상 소비 맥락을 고려한 서비스 제공 전략 수립이 중요해지고 있습니다. 이러한 측면에서 스마트폰 동영상 서비스 이용과 연계한 통신망 이용 행태에 대한 특성 파악이 필요한 시점입니다.
*본 분석에서는 각 동영상 서비스 이용시 연결된 이동통신망을 기반으로 이용 시간을 측정하였으며, 통신망별 데이터 이용량은 이용 시간과 상이함. 통신망이 연결되어있지 않거나 연결 상태 불량 등의 원인으로 통신망을 확인할 수 없는 경우의 이용시간은 통신망 비중 분석에서 제외함.
  Appendix: 그림 1 총이용시간 카테고리 합산 기준
통계 데이터 산출의 한계 안내
본 사이트에서 제공하는 데이터 및 보고서는 인터넷 미디어 리서치와 컨설팅 서비스를 제공하는 코리안클릭이 작성한 것으로 특정 기업의 미래사업이나 재정적인 측면에 영향을 미칠 수 있는 전망자료를 포함하고 있으나, 전망과 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재한다는 점을 유념하시기 바랍니다.

또한, 닐슨코리안클릭(이하 코리안클릭)은 만 7세 이상 만 69세 이하의 국내 거주 내국인을 대상으로, 표본을 통해 국내 PC인터넷 및 안드로이드OS 스마트폰 이용자의 행태에 대한 통계적 추정치를 제공하고 있습니다. 따라서 표본 오차 그리고 추정치와 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재할 수 있으며, Site centric 또는 Browser centric 방법과는 측정 대상(‘학교’ 또는 ‘PC방’과 같은 공공장소 및 해외 발생 트래픽 제외 등) 및 측정기준(페이지 요청 기준이 아닌 페이지 완료 기준 등)의 불일치를 비롯하여 측정 OS의 한계로 인해 조사결과의 차이가 발생할 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.

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스마트폰 인터넷 이용자의 경우, 전체 스마트폰 이용자 중 만 7세 ~ 만 69세 안드로이드 OS 이용자만을 대상으로 측정하고 있으며, M2M, 선불폰 이용자와 중복 가입자는 제외하고 있습니다. 또한 기술 및 정책의 제한으로 iOS를 포함한 기타 OS의 스마트폰과 태블릿 PC는 측정에서 제외하고 있습니다. 이러한 이유로 코리안클릭이 정의 내린 안드로이드 스마트폰 이용자는 전체 스마트폰 이용자 대비 약 83.6%의 비중(2016년 7월 기준)을 보이고 있습니다.

Mobile web 이용행태는 안드로이드 기본 브라우저, 크롬, 삼성S 브라우저 이용행태를 대상으로 합니다. Mobile 내 App과 Web의 이용행태를 측정하는 데 있어서, 개별 App 내 web 이용행태를 포함해 In-app Browsing 방식을 통한 타 서비스 이용은 측정이 불가하여 해당 App 내 트래픽으로 측정되오니, 해석에 유의하시기 바랍니다. 또한 모집단 추정조사를 통해 조사된 안드로이드 모집단을 기준으로 산출한 가중치를 적용한 데이터 이므로 측정 OS의 한계 및 통계적 가중치 적용에 따른 데이터 한계가 존재할 수 있으니 해석에 유의하시기 바랍니다.

데이터 측정 한계에 대한 자세한 내용은 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.

[ PC 데이터 측정의 한계 ], [ Mobile 데이터 측정의 한계 ]
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