왓챠피디아와 왓챠에서 사용자가 남긴 별점 평가를 기반으로, 메타데이터 태그를 추출하고 조합해 4천여가지의 개인화된 콘텐츠 여정 요약 이미지를 제공했다.

https://pedia.watcha.com/ko-KR/

인원: 개발자 2인, 디자이너 1인, PM 1인

기간: 4주

플랫폼: Web

사용 tool : Asana, Notion, Figma

왓챠피디아가 가진 ‘개인화 및 정밀한 추천'에 초점을 두어, 한 해 동안 사용자가 별점을 입력한 콘텐츠의 메타데이터를 바탕으로 약 2,700여가지의 개인화 요약 이미지를 도출할 수 있는 ‘한 해 요약'식 연말결산 기획안 제안

• 콘텐츠 메타데이터팀과 협업해 실제로 사용 가능한 콘텐츠 메타 태그를 1차로 정제

• 정제한 데이터를 바탕으로 개발자와 이미지화 로직을 짜고 로직이 제대로 작동하는지 프로토타입을 사내 배포해 검증

• 프로토타입 결과를 바탕으로 ‘사랑' ‘드라마' 등 지나치게 높은 점수를 받아 다양한 결과 생성을 저해하는 메타데이터 태그의 가중치를 낮추는 추가 로직 개발

• 추가 로직까지 적용한 버전으로 12월 중순 한국 배포, 12월 말 일본 배포

결과: 프로젝트 시작 당시 목적지표를 왓챠피디아의 Active User 수와 신규 앱 다운로드 수, 연말결산 페이지 방문 카운트, 그리고 소셜 공유 수로 잡았다. 결과지표는 다음과 같았다.

• Active User: MAU 기준으로 비교, 연말결산을 하지 않은 전년 동기 대비 20% 상승

• 신규 앱 다운로드 수: 유의미한 상승 지표를 확보하지 못함. 예상보다 연말결산 프로젝트가 신규 유저 확보에는 임팩트가 적었음을 확인.

• 연말결산 페이지 방문 카운트: 왓챠피디아의 기존 가입자수에 대비해 goal로 세팅했던 50,000을 훌쩍 뛰어넘는 100,000+ 달성. 특히 일본 쪽의 반응이 예상 외로 좋았다.

• 소셜 공유 수: 측정이 용이한 트위터를 기준으로 카운트했을 때, 충분한 바이럴을 일으켰을 뿐만 아니라 공개 직후 사흘간 트위터 키워드 트렌드 2위에 머물렀다. (당시 1위 BTS.)