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2025년 9월 음악 스트리밍 플랫폼 트렌드와 기능 분석

일반 리포트 2025년 09월 23일
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목차

  1. Spotify: 한국 시장에서의 사용자 성장과 무료 멤버십 개선
  2. FLO ‘빠른 선곡’ 기능 도입 효과 분석
  3. YouTube Music의 2025년 4~8월 기능 리캡
  4. 기타 플랫폼 동향: 라이브 스트리밍과 AI 검색 서비스
  5. 추천 시스템 기술 동향과 모범 사례
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 9월 현재, 글로벌 및 국내 음악 스트리밍 플랫폼들은 사용자 확대와 개인화 경험 강화를 위해 적극적인 기능 고도화와 마케팅 전략을 통해 경쟁력을 끌어올리고 있습니다. Spotify는 한국 시장에서 역대 최대의 월간 활성 사용자 수(MAU)인 424만 명을 기록하며, 무료 멤버십 ‘스포티파이 프리’의 이용 제한을 대폭 완화했습니다. 이로 인해 사용자들은 더욱 자유롭게 음악을 선택할 수 있게 되었으며, 이러한 변화는 Spotify의 성장에 크게 기여하고 있습니다.

  • 한편, 국내 플랫폼인 FLO는 AI 기반의 ‘빠른 선곡’ 기능을 도입하여 일평균 청취량이 하루 4곡 증가하는 성과를 보였습니다. FLO는 이 기능을 통해 사용자가 첫 곡만 선택하면 인공지능이 청취 이력과 무드를 분석하여 적합한 음악을 자동으로 제공함으로써, 사용자 경험을 혁신적으로 개선했습니다.

  • 또한, YouTube Music은 4월부터 8월 사이에 다수의 신규 기능을 통합하여 사용자 활동을 더욱 풍부하게 반영하고 있으며, 라이브 스트리밍 플랫폼 Sidekick과 AI 검색 서비스 퍼플렉시티의 월간 활성 사용자 수는 각각 급증세를 보이고 있습니다. Sidekick은 27만 명 이상의 MAU를 기록하여 라이브 방송 시장에서의 입지를 다지고 있으며, 퍼플렉시티는 83만 명의 MAU를 달성하며 AI 검색 서비스에서의 성장을 이어가고 있습니다.

  • 이번 보고서는 각 플랫폼의 최근 성장 지표와 기능 업데이트를 시간 순으로 정리하며, 추천 시스템 기술 동향을 분석함으로써 향후 음악 스트리밍 시장의 방향성을 제시합니다.

2. Spotify: 한국 시장에서의 사용자 성장과 무료 멤버십 개선

  • 2-1. 2025년 8월 MAU 424만 명 돌파

  • 2025년 8월, Spotify의 월간 활성 사용자 수(MAU)가 424만 명을 돌파하며 역대 최대치를 기록했습니다. 이는 전년 동월의 158만 명에서 168%의 높은 성장을 나타냅니다. 이러한 성장은 Spotify가 한국 시장에 주력하면서 다양한 마케팅 및 사용자 경험 개선 전략을 통해 이루어졌습니다. 특히, Spotify는 국내 주요 음악 스트리밍 앱 중 한 곳으로 자리 잡았으며, 다른 앱들이 보합세를 보이는 상황 속에서도 독자적인 성장 세를 유지하고 있습니다.

  • 2-2. 전년 동월 대비 168% 성장

  • Spotify의 168% 성장률은 이용자 기반 확대와 서비스 품질 개선의 결과로 분석됩니다. 경쟁사들과 비교했을 때, Spotify는 특히 음악 취향에 잘 맞춘 추천 시스템과 사용자 맞춤형 경험을 제공함으로써 지속적으로 사용자 수를 늘려갈 수 있었습니다. 이처럼 Spotify는 한국 시장에서의 입지를 강화하기 위해 데이터 분석 및 사용자 피드백을 기반으로 한 전략적 결정을 내렸습니다.

  • 2-3. 광고 기반 무료 멤버십 ‘스포티파이 프리’ 개선

  • 2025년 9월 16일, Spotify는 광고 기반 무료 멤버십인 '스포티파이 프리'의 사용 경험을 한층 개선했다고 발표했습니다. 이전에는 특정 곡을 선택하기 위해 랜덤으로 재생되는 '셔플 재생' 방식만 제공된 반면, 이제는 사용자가 듣고 싶은 곡을 직접 선택할 수 있는 기능을 추가하여 음악 청취의 자율성을 높였습니다. 이러한 변화는 Spotify가 광고 기반 모델을 강화하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 지속적으로 노력하고 있다는 점을 보여줍니다.

  • 2-4. 무료 사용자 직접 곡 선택 기능 확대

  • '스포티파이 프리'에 추가된 새로운 기능은 사용자 맞춤형 음악 선택의 폭을 넓혔습니다. 사용자들은 이제 친구나 아티스트가 공유한 곡도 즉시 재생할 수 있으며, 개인의 취향에 맞게 플레이리스트를 직접 제작할 수 있게 되었습니다. 또한, 시간대와 요일별로 업데이트되는 '데이리스트'와 매주 추천곡을 제공하는 '새 위클리 추천곡' 기능을 통해 사용자들은 더욱 풍부하고 맞춤화된 음악 경험을 누릴 수 있습니다. 이러한 개선은 사용자들의 플랫폼에 대한 충성도를 높이고, Spotify를 선택하는 이유를 더욱 견고하게 만들어 줍니다.

3. FLO ‘빠른 선곡’ 기능 도입 효과 분석

  • 3-1. AI 기반 빠른 선곡 기능 개요

  • FLO의 ‘빠른 선곡’ 기능은 사용자 경험을 개선하기 위해 AI 기술을 활용한 혁신적인 서비스입니다. 이 기능은 사용자가 첫 곡만 선택하면, 인공지능이 무드와 개인의 청취 이력을 분석하여 취향에 맞는 음악을 자동으로 연속 재생합니다. 이러한 방식은 서비스 이용자가 선곡의 번거로움에서 벗어나 더욱 편리하게 음악을 감상할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있습니다.

  • 3-2. 출시 전후 청취량 비교: 일평균 +4곡

  • 2025년 9월 23일, 드림어스컴퍼니가 발표한 데이터에 따르면, FLO의 '빠른 선곡' 기능을 이용한 사용자는 출시 당시인 7월과 비교하여 하루 평균 4곡을 더 청취하게 되었다고 전합니다. 이는 '빠른 선곡' 기능이 음악을 더 쉽게 찾고 몰입할 수 있는 환경을 제공했다는 것을 보여줍니다. 이렇게 증가한 청취량은 사용자의 만족도를 높이고, 전반적인 서비스의 품질 향상에 기여했습니다.

  • 3-3. 홈 화면 배치로 이용자 접근성 강화

  • FLO는 '빠른 선곡' 기능을 앱의 홈 화면에 배치함으로써 이용자 접근성을 강화했습니다. 이러한 변화는 기능이 도입된 후 한 달간 홈 화면 이용자가 전월 대비 25.6% 증가하는 효과를 가져왔습니다. 이 접근성 증가는 사용자가 앱을 적극적으로 사용하고, 새로운 기능을 시도하는 데 있어 큰 기여를 했습니다.

  • 3-4. 기능 재사용률 및 만족도

  • 데이터에 따르면, '빠른 선곡' 기능을 이용한 사용자 중 70%가 해당 기능을 재사용한 것으로 나타났습니다. 또한, 36.4%의 사용자가 '추천 친숙도 필터'를 통해 새로운 음악을 발견하고 청취 경험을 확장한 것으로 분석되었습니다. 이러한 수치는 사람들이 '빠른 선곡' 기능에 대해 높은 만족도를 느끼고 있으며, 지속적으로 활용할 가능성이 높음을 시사합니다. 드림어스컴퍼니의 김문주 프로덕트본부장은 이 같은 성과가 사용자에게 첫 곡 선택의 주도권을 부여하고, 선곡의 번거로움을 줄인 서비스 개선 덕분이라고 강조했습니다. 앞으로도 FLO는 사용자에게 편리하고 즐거운 음악 청취 환경을 제공하기 위해 지속적으로 서비스를 개선할 계획입니다.

4. YouTube Music의 2025년 4~8월 기능 리캡

  • 4-1. Activity feed 알림 강화

  • YouTube Music은 2025년 4월부터 8월 사이에 Activity feed 기능을 강화하여 사용자에게 더 많은 알림을 제공하게 되었습니다. 이를 통해 사용자는 Radio Builder, Sound Search, Day Segment와 같은 새로운 기능에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 이러한 업데이트는 사용자의 활동을 보다 풍부하게 반영하고, 사용자가 최근에 청취한 콘텐츠와 관련된 새로운 음원을 놓치지 않도록 도와줍니다. 특히, Music 앱에 내장된 'Jump Back In' 기능은 사용자가 이전에 중단한 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.

  • 4-2. Radio Builder 신규 알림

  • YouTube Music의 Radio Builder는 사용자가 자신의 음악 취향에 맞춰 맞춤형 라디오 스테이션을 만들 수 있는 기능입니다. 이번 리캡에서 추가된 새로운 알림 기능은 사용자에게 자신이 만든 라디오가 업데이트 되었거나 새로운 곡이 추가되었을 때 즉시 알려주는 역할을 합니다. 이를 통해 사용자는 자신이 선호하는 음악을 더욱 쉽게 탐색하고, 개인화된 청취 경험을 향상시킬 수 있습니다.

  • 4-3. Sound Search 및 Day Segment 추가

  • Sound Search 기능의 추가는 사용자가 특정 곡의 제목이나 아티스트 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 기능으로, 다양한 음악 활동에서 큰 편의를 제공합니다. 특히, Day Segment 기능은 사용자가 특정한 시간대에 맞춰 음악을 선택할 수 있도록 설계되어 사용자의 일상 생활과 밀접하게 연관된 음악 경험을 제공합니다. 예를 들어, 운동할 때 적합한 곡을 추천받는 등, 음악을 활용한 활동에 최적화된 시스템으로 평가받고 있습니다.

  • 4-4. Jump Back In, 팟캐스트 기능 업데이트

  • YouTube Music은 'Jump Back In' 업데이트를 통해 사용자가 예전에 청취하던 곡이나 플레이리스트를 간편하게 다시 찾을 수 있도록 개선하였습니다. 이 기능은 특히 여러 곡을 반복해서 듣는 경우 매우 유용하며, 사용자가 놓친 콘텐츠를 쉽게 재개할 수 있도록 돕습니다. 뿐만 아니라, 팟캐스트 기능 또한 업데이트되어 이제 사용자는 새로운 서비스의 사용성과 명확한 구조를 통해 더욱 편리하게 선호하는 콘텐츠를 탐색하고 청취할 수 있습니다.

5. 기타 플랫폼 동향: 라이브 스트리밍과 AI 검색 서비스

  • 5-1. Sidekick 월간 MAU 27만 명 돌파

  • 라이브 스트리밍 플랫폼 '사이드킥'은 2025년 9월 19일 기준으로 월간 활성 이용자(MAU) 수가 27만 명을 돌파했다고 발표했다. 이로써 사이드킥은 급속히 성장하는 라이브 방송 시장에서 중요한 플레이어로 자리 잡았다. 현재 플랫폼에는 1100명 이상의 스트리머가 활동 중이며, 하루 평균 14만 회 이상의 시청 횟수를 기록하고 있다. 이러한 성장은 창작자와 이용자가 경제적 가치를 공유하는 '라이브파이(LiveFi)' 생태계를 통해 이루어지고 있다. 라이브파이는 콘텐츠 제작, 사용자 참여, 온체인 전환의 순환 구조를 통해 개인의 관심과 참여를 디지털 자산으로 전환하는 혁신적인 모델이다.

  • 사이드킥은 자사 주도의 라이브파이 협업 프로그램인 '메이저 리그 라이브파이'를 통해 플렛폼의 확장 속도를 더욱 높이고 있다. 프로그램의 첫 번째 파트너로는 '포 밈(Four Meme)'이 선정되었으며, 앞으로도 다양한 기능과 파트너십을 통해 플랫폼을 더욱 성장시킬 계획이다. 사이드킥 관계자는 사용자 지표가 스트리밍 플랫폼 성장의 핵심 요소라고 강조하며, 이번 성과는 플랫폼의 가능성을 증명하는 결과라고 언급하였다.

  • 5-2. 라이브파이(LiveFi) 생태계 특징

  • '라이브파이' 생태계는 사용자가 콘텐츠를 생산하고 소비하는 과정에서 발생하는 경제적 가치를 실현하는 시스템이다. 이 생태계에서는 창작자가 스트리밍 콘텐츠를 통해 수익을 창출하고, 동시에 시청자들은 그 콘텐츠를 보며 보상을 받을 수 있는 구조가 마련되어 있다. 즉, 창작자와 이용자가 공생하여 이익을 나누는 새로운 모델이 탄생한 것이다.

  • 이러한 구조는 과거의 플랫폼 모델과는 다르게, 창작자에게 유인책을 제공하고 시청자에게는 더 많은 참여를 유도하는 데 큰 역할을 한다. 즉, 단순히 콘텐츠를 시청하는 것에서 벗어나, 이용자가 콘텐츠 제작에 참여하고 그 결과에 따라 보상을 받을 수 있는 고리로 자리잡고 있다.

  • 5-3. 퍼플렉시티 MAU 83만 명 기록

  • AI 검색 서비스인 '퍼플렉시티'는 2025년 9월 22일 기준으로 월간 활성 이용자 수(MAU)가 83만 명에 달한다고 발표하였다. 이는 2024년 같은 기간 3만 명과 비교했을 때 무려 27.6배 증가한 수치이다. 퍼플렉시티는 공격적인 시장 점유율 확대 전략을 펼치고 있으며, 다양한 파트너사와의 제휴를 통해 빠른 성장을 이루고 있다.

  • 특히 SK텔레콤 이용자들은 무료로 1년간 '퍼플렉시티 프로' 서비스를 제공받으며, NH투자증권, 매일경제 등 다양한 파트너와 함께 유사한 프로모션을 통해 사용자 확대를 꾀하고 있다. 이러한 전략은 사용자가 많을수록 검색 데이터가 축적되어 서비스 품질을 높이는 방식으로 이어진다.

  • 5-4. AI 검색 서비스 시장 점유율 확대 전략

  • 퍼플렉시티의 성공적인 성장 배경에는 체계적인 마케팅 강도가 자리잡고 있다. 특히 '큐리어스'라는 테마카페를 서울 강남에 오픈하여, 퍼플렉시티의 기술 기반을 체험해 볼 수 있는 새로운 공간을 제공하고 있다. 이 카페에서는 사용자가 퍼플렉시티가 추천하는 음악을 들으며 커피를 소비하고, 비구독자는 무료 구독권을 제공받을 수 있는 기회를 갖는다. 이는 이용자에게 직접적인 체험을 제공함으로써 브랜드 인지도를 높이고 활성 이용자 수를 더욱 증가시키려는 전략이다.

  • AI 검색 서비스의 시장에서는 타사에 비해 높은 성장률을 기록하고 있는 퍼플렉시티는 데이터 축적을 통해 더 나은 검색 성능을 자랑하며, 점차 광고 상품 출시도 염두에 두고 활동을 이어갈 예정이다. 진입 장벽이 높은 AI 검색 시장에서의 이 같은 전략은 향후 지속적인 성장 가능성을 시사한다.

6. 추천 시스템 기술 동향과 모범 사례

  • 6-1. 추천 시스템의 구축 및 배포 전략

  • 추천 시스템의 구축은 조직의 비즈니스 목표와 사용자의 필요를 충족시키기 위한 첫 단계입니다. 첫 번째로, 데이터 수집이 필요합니다. 이 단계에서는 사용자의 행동 데이터, 선호도 및 기타 관련 데이터를 확보해야 하며, 이를 통해 추천 알고리즘이 학습할 수 있는 기초 자료를 제공합니다. 개인화된 추천을 제공하기 위해서는 다양한 유형의 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 예를 들어, Netflix는 사용자들이 선택한 영화나 시청 이력 등을 데이터로 활용하여 개인 맞춤형 추천을 실행합니다.

  • 두 번째 단계는 추천 알고리즘의 선택입니다. 추천 알고리즘은 주로 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 모델로 나뉘어 집니다. 각 알고리즘의 특성과 장단점을 분석하여 조직의 요구사항에 맞는 알고리즘을 선정하는 것이 필수적입니다. 특히 협업 필터링은 사용자의 과거 행동을 분석하여 비슷한 취향을 가진 사용자 그룹을 찾고, 그들의 선호를 기반으로 추천합니다. 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 특정 콘텐츠의 특징을 분석하여 유사한 콘텐츠를 추천합니다.

  • 세 번째로, 추천 시스템의 배포는 프로토타입을 통해 저비용으로 빠르게 실행하고 피드백을 받을 수 있는 구조를 채택해야 합니다. 초기에는 간단한 모델을 배포하여 사용자 반응을 수집한 후, 이를 통해 얻은 데이터를 기반으로 시스템을 지속적으로 업그레이드하는 것이 효과적입니다. 또한, 추후 모델 성능이 개선될 수 있도록 데이터 수집과 알고리즘의 조정을 병행하여 시스템 최적화를 이끌어내는 것이 중요합니다.

  • 6-2. AI 기반 개인화 경험 강화

  • AI 기술의 발전은 추천 시스템의 개인화 경험을 크게 강화시켰습니다. 인공지능이 대규모 데이터 세트에서 패턴을 학습하면서 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 방식은 더욱 정교해지고 있습니다. 예를 들어, YouTube는 사용자가 시청한 비디오의 유형뿐만 아니라, 사용자의 검색 기록, 좋아요 및 댓글과 같은 다양한 행동 데이터를 통해 사용자 취향을 분석하고 이를 기반으로 선호할 가능성이 높은 콘텐츠를 추천합니다.

  • AI 기반 추천 시스템의 주요 장점 중 하나는 예측력이 뛰어나다는 점입니다. 머신러닝 알고리즘은 기존의 데이터로부터 학습하여 새로운 데이터에서도 정확한 예측을 가능케 합니다. 이를 통해 기업들은 사용자에게 더 나은 경험을 제공하고, 이탈률을 줄일 수 있습니다. 하지만 이러한 시스템이 정확하게 작동하기 위해서는 높은 품질의 데이터와 정교한 모델링이 필수적입니다. 데이터의 품질이 낮거나 편향된 경우, 추천의 신뢰성이 떨어질 위험이 있습니다.

  • 또한 추천 시스템은 사용자의 피드백을 반영하여 지속적으로 학습할 수 있는 구조를 갖추는 것이 중요합니다. 사용자들이 선호하는 콘텐츠의 변화에 즉시 반응할 수 있도록 피드백 루프 시스템을 구축하면 개인화의 수준을 한층 높일 수 있습니다. 이는 사용자 참여도를 증가시키고, 만족도를 높이는 데 기여하게 됩니다.

  • 6-3. 대형 기업 인터뷰를 통한 모범 사례

  • 여러 대형 기업들이 추천 시스템을 통해 성공적인 비즈니스 모델을 구축하고 있습니다. 예를 들어, Amazon은 세계적으로 인정받는 추천 시스템을 기반으로 강력한 e-commerce 플랫폼을 운영하고 있습니다. Amazon의 추천 알고리즘은 '이 상품을 구매한 고객은 다음 상품도 구매했습니다(‘Customers who bought this item also bought’)'와 같은 추천을 통해 연관된 제품의 판매를 촉진합니다. 이러한 개인 맞춤의 추천은 고객의 쇼핑 경험을 넓혀주고, 평균 구매 금액을 증가시키는 효과를 가져옵니다.

  • Netflix 또한 추천 시스템의 모범 사례로 언급됩니다. Netflix는 사용자의 시청 이력과 평점을 분석하여 개인화된 추천을 제공합니다. 이 회사는 2006년부터 2009년까지 추천 시스템 최적화를 위한 대회인 Netflix Prize를 개최하여 혁신적인 알고리즘 개발을 장려했습니다. 이 대회는 데이터 사이언스와 머신 러닝 분야의 연구와 발전에 크게 기여하였으며, 다양한 알고리즘들이 실제 서비스에 접목되는 계기가 되었습니다.

  • 이 외에도 Spotify, TikTok 등 많은 플랫폼들이 사용자 데이터를 활용하여 각자의 추천 시스템을 발전시키고 있으며, 개별 기업의 비즈니스 환경과 목표에 맞는 맞춤형 접근이 추천 시스템 성공의 중요한 요소임을 강조합니다.

  • 6-4. 데이터 편향 및 필터 버블 이슈

  • 추천 시스템의 효과를 극대화하기 위해서는 데이터의 질과 공정성이 중요합니다. 그러나 데이터 편향은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 그룹의 사용자가 과도하게 추천되는 반면, 다른 그룹은 배제되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 결과적으로 필터 버블 현상을 초래하며, 사용자가 다양한 콘텐츠를 경험하는 것을 방해하고, 그들의 세계관을 좁히는 요인이 됩니다.

  • 이런 필터 버블 문제를 해결하기 위해서는 다양한 원천에서 데이터를 수집하고, 이를 통해 보다 균형 잡힌 추천을 제공할 수 있는 방안을 모색해야 합니다. 또한, 추천 시스템의 투명성을 높여 사용자들이 자신에게 추천되는 콘텐츠의 이유를 이해할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이는 사용자들의 신뢰를 쌓고, 추천 알고리즘에 대한 불만을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

  • 결론적으로 추천 시스템은 개인화를 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으나, 데이터 편향과 필터 버블 문제을 해결하기 위한 노력이 병행되어야 함을 지적할 필요가 있습니다. 이를 위해선 사용자 피드백을 적극적으로 반영하고, 다양한 데이터 소스와의 통합을 통해 보다 포괄적이고 공정한 추천 시스템을 구축해야 합니다.

결론

  • 2025년 9월 기준, 주요 음악 스트리밍 플랫폼들은 경쟁이 한층 치열해짐에 따라 사용자 확보를 위한 전략을 더욱 강화하고 있습니다. 특히, Spotify는 한국 시장에서 MAU 역대 최고치를 달성하며, 광고 기반 무료 사용자 경험을 대폭 향상시키는 데 주력하고 있습니다. FLO의 ‘빠른 선곡’ 기능은 청취량을 유의미하게 증대시켜 사용자 만족도를 높이고 있습니다.

  • YouTube Music을 포함한 기타 플랫폼들 역시 기능 업데이트를 통해 사용자 유지율을 증가시키고 있으며, 라이브 스트리밍 및 AI 검색 서비스는 새로운 성장 동력으로 부상하고 있습니다. 특히 Sidekick과 퍼플렉시티와 같은 신규 플랫폼들은 시장에서의 존재감을 확고히 해 나가고 있습니다.

  • 추천 시스템 기술은 개인화의 정교함과 공정성 문제를 함께 해결하는 방향으로 진화할 것이며, 이는 향후 사용자 경험의 발전에 필수적인 요소로 자리 잡을 것입니다. 더불어, 플랫폼 간 협업과 생태계 확장은 시장 경쟁의 핵심 변수가 될 것이며, 앞으로의 시장에서 생존하기 위한 지속적인 혁신이 요구됩니다. 이러한 동향은 음악 스트리밍 시장의 향후 발전 방향을 제시하며, 기업들이 더욱 적시적소에 대응할 수 있도록 할 것입니다.

용어집

  • 음악 스트리밍: 음악 스트리밍은 사용자가 인터넷을 통해 실시간으로 음악을 청취할 수 있도록 하는 서비스입니다. 플랫폼에서 제공하는 방대한 음악 라이브러리에 접근할 수 있으며, 다운로드 없이 음악을 재생할 수 있는 장점이 있습니다.
  • MAU (월간 활성 사용자 수): MAU는 'Monthly Active Users'의 약자로, 특정 플랫폼에서 한 달 이상 활동을 한 고유 사용자 수를 나타냅니다. 이 지표는 서비스의 성장성과 사용자 참여도를 평가하는 중요한 기준입니다.
  • AI 선곡: AI 선곡은 인공지능 기술을 활용하여 사용자의 청취 이력 및 취향을 분석하고, 이를 기반으로 적합한 음악을 자동으로 추천하는 기능입니다. 이는 음악 청취 경험을 개인화하는데 중요한 역할을 합니다.
  • 빠른 선곡: FLO에서 도입한 '빠른 선곡' 기능은 사용자가 첫 곡을 선택하면, AI가 그에 맞춰 음악을 자동으로 연속 재생하는 시스템입니다. 이 기능은 사용자의 선곡 부담을 줄이고 보다 편리한 음악 감상을 제공합니다.
  • 프리 멤버십: 프리 멤버십은 광고 기반의 무료 서비스로, 사용자에게 음악 청취의 자율성을 부여하나 일부 기능이 제한될 수 있습니다. 플랫폼들은 프리 멤버십을 통해 새로운 사용자를 유치하고, 유료 서비스로의 전환을 유도합니다.
  • 플랫폼 비교: 음악 스트리밍 플랫폼 비교는 여러 서비스의 기능, 가격, 사용자 경험 등을 분석하여 각 플랫폼의 장단점을 평가하는 과정입니다. 이러한 비교를 통해 개인 사용자에게 가장 적합한 플랫폼을 선택할 수 있도록 돕습니다.
  • 추천 기능: 추천 기능은 사용자의 행동 및 선호도를 바탕으로 관련 콘텐츠(음악, 동영상 등)를 제안하는 기능입니다. 이 기능은 개인화된 사용자 경험을 제공해 만족도와 재사용률을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
  • YouTube Music: YouTube Music은 구글의 음악 스트리밍 서비스로, 사용자가 음악을 검색하고 재생할 수 있는 플랫폼입니다. 개인 맞춤형 추천 기능과 다양한 동영상 콘텐츠를 결합하여, 풍부한 음악 경험을 제공합니다.
  • FLO: FLO는 한국의 음악 스트리밍 서비스로, AI 기반의 추천 기능과 맞춤형 음악 제공을 강조합니다. 이는 사용자 경험을 개선하기 위해 다양한 시도를 지속적으로 하고 있으며, 특히 국내 사용자에게 인기를 얻고 있습니다.
  • Spotify: Spotify는 스웨덴의 음악 스트리밍 플랫폼으로, 방대한 음악 라이브러리와 개인화된 추천 기능을 제공합니다. 현재는 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유한 서비스 중 하나입니다.
  • 라이브 스트리밍: 라이브 스트리밍은 실시간으로 방송되는 콘텐츠를 인터넷을 통해 전달하는 방식입니다. 이는 청중과의 즉각적인 소통이 가능하며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
  • 퍼플렉시티: 퍼플렉시티는 AI 검색 서비스로, 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위해 디자인된 플랫폼입니다. 빠른 성장세를 보이며, 다양한 파트너와 협력하여 사용자 기반을 확장하고 있습니다.

출처 문서