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프로젝트 목적
유튜브 콘텐츠의 조회수 및 수익 데이터를 분석하여 수익성과 콘텐츠 전략 최적화를 위한 인사이트를 도출하고 데이터를 기반으로 효율적인 콘텐츠 운영 방안을 제시.
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분석 데이터
- 주요 필드: 동영상 길이(Video Duration), 게시 날짜(Video Publish Time), 조회수(Views), 수익(Revenue), 발행 요일(Day of Week), Revenue per 1000 Views (USD) 등.
- 데이터 기간: 2016년부터 2024년까지의 누적 데이터.
- 데이터 규모: 총 동영상 수 및 조회수, 연도별 수익 변화.
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사용 도구 및 기술
- Data Visualization: Tableau를 활용해 대시보드 생성 및 다차원 분석.
- 데이터 전처리: 데이터 시각화를 위한 적절한 그룹화 및 계산 필드 생성.
- 분석 기법: 시계열 분석, 분포 분석, 상관관계 분석, 카테고리별 비교.
- 시각화: 누적 영역 차트
- 분석 프로세스:
- 월별 데이터로 그룹화하여 조회수 및 수익 추이를 비교.
- 연도별 필터 추가로 시간적 흐름에 따른 변화 식별.
- 결과 및 인사이트:
- 8월~10월 사이 수익이 가장 크게 상승하며 계절적 요인 또는 특정 프로모션의 효과로 추정.
- 2024년의 수익 상승이 두드러지며 이는 효과적인 콘텐츠 전략이 적용된 결과로 보임.
- 특정 월에 집중적인 콘텐츠 발행 및 마케팅 활동이 효과적일 가능성 있음.
- 시각화: 버블 차트
- 분석 프로세스:
- 발행 연도와 조회수를 기준으로 각 동영상의 수익 기여도를 시각화.
- 버블 크기를 조회수로 설정하여 조회수와 수익 간 관계를 동시에 분석.
- 결과 및 인사이트:
- 2021년과 2023년 동영상들이 다른 연도 대비 높은 수익을 기록.
- 특정 연도의 성공 사례를 기반으로 발행 주기 및 콘텐츠 형식 최적화 가능.
- 각 연도의 상위 수익 동영상을 비교하여 반복 가능한 패턴 도출 필요.
- 시각화: 히스토그램 및 박스 플롯
- 분석 프로세스:
- 동영상 길이를 범주화(Short, Medium, Long)하여 그룹별 수익 분포를 분석.
- 평균 수익과 변동성을 파악하기 위해 박스 플롯 활용.
- 결과 및 인사이트:
- Medium(중간 길이) 영상이 가장 높은 평균 수익을 창출.
- 긴 영상(Long)은 낮은 수익 변동성을 보이며 특정 사례를 제외하면 효율성이 낮음.
- 짧은 영상(Short)은 조회수 대비 수익 전환율이 높아 임팩트 있는 짧은 콘텐츠 제작이 전략적으로 유효.
- 시각화: 점 그래프 및 누적 막대 차트
- 분석 프로세스:
- 발행 요일과 월별 데이터를 결합하여 특정 요일의 수익 성과를 도출.
- Revenue per 1000 Views (RPM) 데이터를 추가로 분석해 조회수 대비 수익 효율성 확인.
- 결과 및 인사이트:
- **화요일(Tuesday)와 수요일(Wednesday)**에 발행된 콘텐츠가 가장 높은 수익 기록.
- 주중에 콘텐츠 발행을 집중시키는 전략이 효과적이며 주말 성과 향상을 위한 추가 실험 필요.
- 조회수 대비 수익 효율이 높은 요일을 기반으로 마케팅 집중.
- 시각화: 선 그래프
- 분석 프로세스:
- 동영상 게시 후 경과 일(Days Since Publish)을 기준으로 수익 변화를 추적.
- 특정 시점에서의 급격한 수익 상승 여부 확인.
- 결과 및 인사이트:
- 게시 후 200~300일 사이에 수익이 급격히 증가하며, 이후 완만한 하락세.
- 해당 시점의 콘텐츠 재활용(리마케팅)이나 관련 콘텐츠 추천 전략으로 수익 연장 가능.
- 장기 수익을 위한 후속 콘텐츠 발행이 효과적일 것으로 예상.
- 시각화: 막대 차트
- 분석 프로세스:
- 상위 10개의 동영상 데이터를 추출하여 개별 콘텐츠의 기여도를 분석.
- 조회수, 길이, 발행 날짜와의 상관관계를 통해 성공 요소 식별.
- 결과 및 인사이트:
- 상위 동영상들이 전체 수익의 큰 비중을 차지하며 특정 주제 또는 포맷의 콘텐츠가 성공 가능성이 높음.
- 상위 콘텐츠의 공통된 특성을 파악하여 유사한 전략 적용 필요.
- 데이터 기반 콘텐츠 전략 수립
- 데이터를 활용해 조회수와 수익의 상관관계를 구체적으로 파악하여 특정 요인이 콘텐츠 수익에 미치는 영향을 확인.
- 계절성, 요일별 성과 등 세부적 패턴을 도출해 콘텐츠 발행 시점과 형식에 대한 전략 제안.
- 시각화 기법의 적절한 활용
- 다양한 차트 유형(히스토그램, 누적 영역 차트, 버블 차트 등)을 통해 복잡한 데이터를 명확하게 표현.
- 대시보드에 연도, 요일, 동영상 길이와 같은 상호작용 필터를 추가하여 데이터 탐색의 직관성을 향상.
- 실행 가능한 비즈니스 전략 도출
- 특정 기간에 높은 성과를 기록한 데이터 분석을 기반으로 마케팅 및 콘텐츠 제작 프로세스 최적화 가능.
- 장기적인 수익 모델 개선을 위해 리마케팅 및 관련 콘텐츠 제작 전략 도입.
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실시간 데이터 통합
API를 통한 실시간 조회수 및 수익 데이터를 반영하여 최신 성과를 바로 확인 가능하도록 개선.
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외부 데이터 결합
유튜브 외부 요인(트렌드 키워드, 검색량, 사용자 리뷰 등)을 추가해 보다 정교한 인사이트 도출.
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사용자 경험 강화
대시보드 사용자(콘텐츠 관리자, 마케팅 팀)를 위한 인터랙티브 기능(필터, 세부 분석 창) 추가.
본 분석을 통해 유튜브 콘텐츠 제작 및 운영에 필요한 다양한 인사이트를 도출하였으며 수익 최적화와 콘텐츠 전략 개선을 위한 데이터 기반 접근법을 적용하였습니다. 이 프로젝트는 데이터 분석과 시각화를 활용해 콘텐츠 퍼포먼스를 향상시키는 데 중점을 둔 사례로 실제 비즈니스 환경에서 유용한 도구로 활용될 수 있습니다.