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음과 같은 말을 거침없이 할 수 있는 유일한 회사였다. “잘될 것 같네

요. 우리 소프트웨어를 돌려보니 많은 시청자가 이 시리즈를 볼 거라
는 결과가 나왔습니다. 시험 방송은 만들어 오시지 않아도 됩니다. 몇

편으로 만들고 싶으신가요?” 1

‘소프트웨어를 돌려봤고 시험 방송은 없어도 된다.’ 이 말이 텔레비
전 산업에 미친 경제적 의미를 생각해보자. <하우스 오브 카드>가 처

음 방영되기 1년 전에, 주요 텔레비전 네트워크들은 제작사에 113편
의 시험 방송을 의뢰했는데, 총제작비가 거의 4,000만 달러에 달했다.

그중에서 35편만이 실제 방송을 탔으며, 고작 9분의 1 수준인 13편만

이 시즌 2까지 방영했다. 그리고 그때까지도 네트워크들은 해당 작품
이 성공할지 짐작조차 못했다.

그렇다면 넷플릭스는 2011년 3월에 어떻게 대형 텔레비전 네트워

크들이 모르던 것을 알았을까? 어떤 이유로 넷플릭스는 개인별 추천
시스템을 넘어서 개인 맞춤형 텔레비전 시리즈 제작까지 너끈하게 할

수 있다고 판단했을까?

쉽게 설명하자면, 넷플릭스는 가입자에 관한 데이터를 가지고 있었
다. 물론 다른 방송 네트워크들에도 데이터는 존재했다. 시청률과 관

심 대상 집단에 관한 자료 및 수많은 설문조사 자료 등이 있었다. 게다
가 데이터의 중요성을 믿는 곳들은 더 많은 데이터를 수집하기 위한

예산까지 충분히 마련한 상태였다.

하지만 넷플릭스 데이터 과학자들한테는 다른 네트워크에 없는 두
가지가 있었다. (1) 데이터와 관련된 적절한 질문에 답을 내릴 수 있는

확률에 관한 깊은 지식. (2) 이런 답을 중심으로 사업 전체를 재구성하

I.넷플릭스가취향을읽는법|21