콘텐츠 출시 리스크 예측: 데이터 기반 인사이트를 통한 출시 계획의 혁신

넷플릭스의 모든 콘텐츠는 개발부터 출시 준비까지 여러 단계를 거친다. 특히 Post-Production 단계에서 최종 영상 파일인 **IMF(Interoperable Master Format)**가 전달되면 자막 제작, 심의, 품질 관리(QC) 등 촉박한 일정의 출시 준비 작업이 시작된다.

현재 제작 파트너가 수동으로 제공하는 일정은 데이터 공백이 존재하고 정확도가 낮다는 한계가 있다. 제작 과정의 변동성으로 인해 발생하는 일정 지연은 출시 실패로 직결될 수 있으며, 특히 출시 직전의 일정 불일치는 매우 치명적이다.

넷플릭스는 이를 해결하기 위해 Accumulated Error Days(AED) 지표를 도입했다. AED는 예정된 인도일과 실제 인도일 사이의 누적 편차를 측정하며, 분석 결과 AED가 높을수록 콘텐츠 출시 지연 가능성이 커지는 강력한 상관관계를 보였다.

넷플릭스는 이러한 문제를 해결하고자 Boosted Tree Regression 모델을 활용한 예측 모델을 개발하고 있다. 이를 통해 미기재된 자산의 예상 인도일(ETA)을 제공하고 기존 일정의 정확도를 높여 출시 리스크를 선제적으로 관리하고자 한다.