You are how you listen (1)

서비스의 피크 타임은 산업 별로 다릅니다. 은행 거래는 매월 10일, 24일, 25일에 몰립니다. PC방의 인기게임은 시험기간, 방학시즌, 수능날, 평일보단 주말이 중요합니다. 음악 스트리밍 앱은 어떨까요? 일과 시간이 끝나고, 평일보단 주말에 더 듣지 않을까 짐작이 되지만, 사실 FLO의 이용자 수는 날짜마다 차이가 큰 편은 아닙니다. 아무래도 사람마다 다른 것은 '시간대', 어떤 시간에 주로 음악을 듣느냐가 달라 기존의 자료를 찾아보았습니다.

한국콘텐츠진흥원이 음악 콘텐츠 이용자를 대상으로 한 실태 조사에서 사람들의 음악 감상 시간에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.

응답에 따르면, 평일에는 오전 6시부터 9시, 오후 6시부터 8시에 많이 듣습니다. 주말에는 오후 1시부터 6시, 그리고 오후 10시부터 12시까지가 정점입니다.

연령 별로 세부적으로 나눠보니 패턴이 달라집니다. 25 ~ 39세를 보면 오전 6시부터 9시까지 음악을 듣는다는 답변이 40%를 넘어가는 것을 볼 수 있습니다.

하지만 설문조사 방식은 한계를 가집니다. 실제로 어떤 음악을 얼마나 듣는지 패턴이 드러나지 않으며 확실치 않은 기억에 의존한다는 문제도 가지고 있습니다. 자신은 주로 자기 전에 음악을 듣는다고 기억해도, 실제로는 출퇴근시간에 들은 빈도가 더 많았을 수 있습니다. 

그래서 실제로 음악 콘텐츠를 어떻게 사용하는지 FLO의 사용자 패턴을 분석해보았습니다. 평일에는 오전 8시부터 10시, 오후에는 5시부터 7시가 피크 타임으로 음악산업백서의 답변과 유사한 결과였습니다. 더 나아가 K-means 기법으로 사용자의 패턴을 clustering 해보았습니다. 여러가지 변수(청취시간대, 장를 고려해서 사용자의 집단을 묶었는데, 이번 글에서는 음악을 듣는 시간대에 따른 네 가지 패턴을 먼저 정리해보겠습니다. 분석 결과를 보고 팀 뮤직데이터가 각각 이름을 붙여보았습니다.

일단 낮패턴으로 구분되는 두 개의 그룹입니다.

밤패턴으로 달라지는 두 개의 그룹도 있습니다.

흥미로운 점은 이 두 개의 그룹은 주중과 주말 패턴이 크게 다르지는 않다는 점입니다. 사용자 중 차지하는 비율이 적어서, 이 결과의 해석은 유보해두려고 합니다.

우리는 일상의 다양한 상황에서 음악 앱을 사용합니다. 그렇기 때문에 다른 앱에 비해 ‘일상생활을 반영하는 데이터포인트’가 많습니다.(Anderson et al., 2020) 모바일 게임은 재미를 추구할 여유가 있을 때, 금융은 돈이 들어오고 나가야할 때 '무언가를 하겠다'는 구체적인 목적을 가지고 앱을 실행하지만 음악 앱은 아닙니다. 음악은 다양한 상황에서 함께하기 때문에 일상을 상상하며 해석할 여지가 상당히 많습니다. 

다음 시간에는 위 청취시간에 따라 나뉘어지는 사용자 그룹들이 실제로 듣는 음악은 어떻게 달라지는지 살펴볼 예정입니다.

작업후기 및 다음편 예고