2009 시나리오 네트워크 매핑 방법론을 이용한 방송산업의 미래 전략 연구

Entrue Journal of Information Technology Vol.8, No.1 / January 2009 51

시나리오 네트워크 매핑 방법론을 이용한 방송산업의 미래 전략 연구

Research on Future Strategy of Broadcasting Industry Using Scenario Network Mapping Methodology

김준호 · 홍진환 Kim, Joonho · Hong, Jinhwan

Abstract

기업에서 미래예측이 필요한 이유는 유연한 전략을 갖추기 위해서이다. 기업의 미래전략활동은 단일 미래

를 정확하게 예측하는 것이 아니라 발생 가능한 몇 가지의 개연성들을 예측하고, 이 개연성들 대비한 전략을 준비하는 활동이다. 21세기 들어 급변하는 환경 하에서는 어떻게 적절히 빠르게 대처하느냐가 승자와 패자를 결정지으며, 특히 속도가 중요해지는데 급격한 변화상황에 빠르게 대처하는 것은 미리 그 상황이 벌어질 것을 염두에 두고 이미 구상 가능한 전략을 세워놓을 때에 가능하다. 그러나 많은 기업에서 미래 전략은 외부 전문가들에 의한 일회성 프로젝트로 실행되고 있는 것이 현실이다. 이는 미래전략의 기법이 복잡하고 시간 및 기간이 많이 소요되어 현업의 실무자, 경영자들의 접근이 어려운 것이 하나의 원인으로 제시되고 있다. 이 연구에서는 현업의 실무진 및 경영진들이 상시적으로 미래를 전망하고 대응전략을 수립할 수 있도록 시나리오 기업의 하나인 시나리오 네트워크 매핑을 활용하여 방송산업의 미래를 예측하고 필요한 대응전략을 개발하였다.

주제어 : 미래전략, 시나리오, 방송산업

The objective of business forecasting is the flexible strategy. The future strategy activity of enterprise is not to forecast a single future but to forecast several possible futures and to develop appropriate strategy for the possible futures. In the rapidly changing environment in 21 century, it is very important to react rapidly, which is possible when the corporation has forecasted the situation and developed the strategy. But future strategy of many corporations is developed by outside professionals, because of difficulty of the future strategy development. This study forecasted the future of broadcasting industry and developed the strategy of the major player using scenario network mapping for the managers in the industry to use.

Keywords : Future Strategy, Scenario, Broadcasting Industry

김준호 : 중앙대학교, 경영학과, 박사과정 홍진환 : 중앙대학교, 경영학과, 박사과정 * 제 3회 LG CNS Entrue Consulting Partners 디지털 경영혁신 논문 공모전 우수상 수상

January 2009 / Vol. 8, No. 1 (pp.51-63)


52 January 2009 / Vol.8, No.1 Entrue Journal of Information Technology

1. 서 론

기업은 고잉컨선(Going Concern)을 추구하나 현실적

으로 기업의 수명은 길지 못하고 최근에는 기업의 수명이 더욱 짧아지고 있다. 미국 포브스(Forbes)의 1987년 조사를 따르면 미국의 1917년의 100대 기업 중 61개는 소멸하였고, 생존한 39개의 기업 중 100대 기업 내에 들어 있는 기업은 18개에 불과하였다[2]. S&P 500대 기업이 리스트에는 머무르는 평균기간이 1950년 대에는 평균 55년이었으나, 1970년대 말에는 30년으로 단축되었고, 2020년에는 약 10년으로 단축될 것으로 전망되고 있다[13]. 일본의 경우도 100대 기업의 80% 정도가 30년 이내에 리스트에서 탈락하는 것으로 나타났고, 우리나라의 경우도 1965년을 기준으로 매출액 순위 100대 기업으로 선정된 기업 중 80%가 넘는 기업들이 10년 후인 1975년 100대 기업 리스트에서 사라졌으며, 1975년 100대 기업에 속한 기업 중 16개 기업만이 2007년 리스트에 남아있다[2].

기업 쇠퇴의 원인으로는 산업의 쇠퇴로 인한 매출 감소, 산업 구조의 변화로 경쟁력 저하, 시장 트랜드의 변화로 매출이나 수익성 감소, 신규 사업이나 M&A 등 기업 확장의 부작용, 리더십 승계 시 문제점이나 조직 갈등, 화재나 천재지변 등 리스크 관리 실패, 임직원의 범죄 등 도덕적 해이 등을 다양한 문제들이 제기된다. 그러나, 유사한 조건하에서 쇠퇴하지 않고 성장을 지속한 기업들도 많아서, 환경변화의 충격은 예측 및 대응전략의 수립에 따라서는 극복 가능하고 오히려 성장의 기회가 될 수 있다는 인식이 확산하면서, 미래 예측 및 대응전략의 중요성이 드러나고 있다. 따라서, 거시적이거나 학문적으로 이루어지던 미래 예측

이 기업 차원에서 실시되고 있으며, 전략 과정의 일부

로 편입되고 있다. 미국을 비롯한 몇몇 선진국들과 거대 글로벌 기업들은 이미 수십 년 전부터 미래연구에 착수함으로써 그 결과를 비전과 전략수립 그리고 전략개발에 활용해 오고 있다[5]. 2002년에 독일 내 60개 대기업을 대상으로 실시한 조사에 따르면 약 43%의 기업이 적극적으로 미래 예측 활동을 벌이고 있었다. 이는 외부 자료의 단순 취합에 그치는 수준이 아니며 30%는 별도의 상설 부서를 운영하는 것으로 나타났다

[6].

기업에서 미래예측이 필요한 이유는 유연한 전략을 갖추기 위해서이다. 기업의 미래 전략활동은 단일 미래를 정확하게 예측하는 것이 아니라 발생 가능한 몇 가지의 개연성들을 예측하고, 이 개연성들을 대비

한 전략을 준비하는 활동이다. 21세기 들어 급변하는

환경하에서는 어떻게 적절히 빠르게 대처하느냐가 승자와 패자를 결정지으며, 특히 속도가 중요해지는 데 급격한 변화상황에 빠르게 대처하는 것은 미리 그 상황이 벌어질 것을 염두에 두고 이미 구상 가능

한 전략을 세워놓을 때에 가능하다. 즉, 발생 가능한 다양한 미래를 전망하고 그러한 미래가 발생한다면 어떤 대응을 하여야 할지 미리 준비하여, 경쟁 기업

보다 미래에 대한 대비를 잘하여 좋은 기업 성과를 달성하고자 하는 것이 미래전략의 본질이다[7]. 미래 전략은 최종목표와 조직문화에 적합한 방법론을 사용하여야 하며[24], 미래 예측은 전략을 잘 수립하기 위한 방법론으로 전략수립 과정을 통해 조직 내에 체화되어야 한다[1].

그러나, 많은 기업에서 미래 전략은 외부 전문가들

에 의한 일회성 프로젝트로 실행되고 있는 것이 현실이다. 이는 미래전략의 기법이 복잡하고 시간 및 기간이 많이 소요되어 현업의 실무자 및 경영자들의 접근이 어려운 것이 하나의 원인으로 제시되고 있다. 이 연구에서는 현업의 실무진 및 경영진들이 상시로 미래를 전망하고 대응전략을 수립하는 미래 전략의 개발 과정을 제시하고자 한다. 이를 위하여 극심한 변화가 예상되는 방송통신산업의 생태계 변화를 예측하여 보고, 이를 기반으로 미래전략을 개발하였다.

정보통신기술은 서적, CD, DVD 등의 문화상품에서 콘텐츠를 분리하여 유통을 가능하게 하면서 문화산

업의 구조적 변화를 가져오기 시작하였다. 물리적 형태의 상품 재고 및 운반이 컴퓨터 파일 형태로 변환

되고, 기술의 발전으로 정보의 보관 및 전송 비용이 기하급수적으로 감소하였다. 이러한 변화로 수만 종에 불과하던 문화상품의 종류는 수백 만종 이상으로 증가하였다. 수백 만종의 다양한 상품들은 비록 품목

당 매출은 작을지언정, 전체 매출은 지속적으로 증가

하여 이른바 상위 20%의 상품이 전체 매출의 80%를 차지한다는 파레토 법칙을 무너뜨리면서, 소량 판매 상품의 전체 매출이 상당한 비중을 차지하는 롱 테일(Long-tail) 법칙을 출현시켰다. 이와 같이 다양해진 문화상품 및 유통채널로 마케팅 비용이 증가하면서 블록버스터의 비중은 더욱 증가하게 되었고, 이에 따라 문화콘텐츠 상품은 블록버스터와 저 예산의 실험

작품 및 비상업작품(UCC, PCC 등)의 양극화 현상이 심화하면서, 생태계가 변화되고 있다.

정보통신기술의 발전은 문화콘텐츠 산업 내의 구조

만을 변화시킨 것이 아니라 산업 간의 융합을 가져오

면서, 전체 산업의 구조를 변혁시키고 있다. 세계 최고 수준의 네트워크 인프라를 기반으로 온라인 게임,

김준호, 홍진환


MP3P(엠피맨닷컴, 애플), 동영상 포탈(판도라 TV, 유튜

브), 가상세계 커뮤니케이션(다다월드, 세컨드 라이프), e-스포츠 대회, 게임 TV 채널 등 새로운 비즈니스 모델이 한국에서 발생하여 세계로 전파되는 현상이 많이 발생하고 있다. 이로 인하여 정보화사회 이후에 도래할 감성사회1)가 미국 및 유럽에서는 2010년경에 시작할 것이지만 한국은 2008년 현재 이미 시작되었다

고 평가되고 있다. 감성사회로의 전환은 한국기업들에

게는 또 다른 위협과 기회로 다가올 것로 전망되는데, 방송과 통신의 융합이 기존의 비즈니스 모델을 새로

운 비즈니스 모델로 대체하면서 방송통신 산업을 변화시키고, 이 변화가 경제 사회 전체에 파급될 가능성

이 제기된다. 이에 대한 예측 및 대응전략의 수립이 시급한 과제로 떠오름에 따라 방송통신 산업의 변화

에 이에 따른 대응전략을 연구해보고자 한다.

2. 미래 예측 방법론

2.1 미래 예측 방법론의 종류

미래 예측의 방법론은 수십 가지가 있으며, 이들은 추정법, 패턴 분석법, 구조 분석, 목표 분석, 추론법, 직관법 등으로 분류된다. 추정법은 미래는 과거의 논리적 연장이라고 가정으로 미래를 예측하는 방법으로 회귀 분석(미래의 예측을 위해 과거의 데이터를 사용), Fisher-Pry Substitution 분석(경쟁적인 환경에서 신기술

의 적용 가능성을 추정하기 위해 로지스틱 곡선을 사용), Gompertz Substitution 분석(소비자 시장에서 우수한 신기술의 채택률을 추정하기 위해 지수곡선을 사용), Growth Limit Analysis(기술적인 발전이 물리적, 개념적, 효용 상의 구조적인 한계를 표현하는 방법), Learning Curves(제품의 생산비용이 제품의 생산량이 증가할수

록 줄어든다는 비율을 설명하는 방법), SOFI(State of Future Index) 등을 들 수 있다. 추정법의 장점은 객관

적인 검증이 용이하다는 점이고, 단점으로는 오일 쇼크나 외환위기와 같이 근본적이고 불연속적인 변화의 예측에 무력하다는 점을 들 수 있다.

패턴 분석법은 새로운 산업의 발전은 과거의 유사 산업과 비슷한 패턴을 보일 것이라는 가정을 활용하

는 방법으로 유사 상황 분석(미래의 트랜드와 사건을 추측하기 위해 한 가지 이상의 유사한 상황을 이용), 선행 트랜드 분석(새로운 기술과 관련성이 있는 상품

의 분석을 통해 추측), 형태 분석(새로운 제품이나 서비스를 예측하기 위해, 현재 제품이나 서비스의 핵심 1)꿈의 사회, 창조사회로 명명되기도 함

기능을 분석하고, 이러한 기능을 조합하여 신제품을 상상하는 것), 피드백 모델(한 개발품이 다른 관련된 개발품에 미치는 영향에 대해 특별한 관심을 부여하

여 예측을 재정의하는 방법) 등이 있다. 패턴 분석법

의 장점은 적용 범위가 넓다는 점이나 단점으로는 객관적인 검증이 용이하지 않다는 점이다.

구조 분석법은 미래에 영향을 미치는 요소들의 변화를 토대로 예측하는 방법으로 산업 연관론(투입 산출 요소를 분석), Industrial Dynamics(산업 변화의 동태

적 모델), Systems Approach(Living Systems Theory, Operations Research, Socio-Technical Systems, Soft Systems Methodology), Decision Modeling(선택 요소의 가중치 평가), Trend Impact Analysis(특정 사건이 트랜드에 미치는 영향을 분석) 등이 있다. 이 방법은 프로젝트의 파급 효과 등을 계산할 수 있는 장점이 있으나, 규모가 방대하여 기간 및 이용이 많이 소요되며, 불연속적인 변화에의 대응에 한계가 있다.

직관법은 인간의 초자연인 힘을 이용하는 방법으로 Delphi Surveys(익명의 전문가로 부터 의견을 수집, 의사소통을 위한 교정을 통해 의견의 일치를 보는 법), Nominal Group Analysis(전문가 집단이 처음의 새로운 아이디에 의견을 주고 다른 사람의 아이디어를 평가

하고 서열을 매기는 기법), Structured and Unstructured Interviews(구조화된 인터뷰는 질문하기 전에 인터뷰어

에게 편견을 최소화하고 일관성을 가질 수 있도록 구조화된 질문을 제공, 비구조화된 인터뷰는 좀 더 비공

식적이며, 인터뷰어가 사람들을 개성과 이해에 따르도

록 하는 것이 허용) 등의 방법이 있다. 이 방법론은 객관적인 검증이 어렵다는 단점이 있으나, 미래는 과거의 논리적 연장이라는 가정에서 벗어날 수 있는 장점이 있으므로, 환경이 급변하여 구체적인 전망을 할 수 없는 경우에 많이 활용된다.

표 1. 미래 예측 방법론의 장단점

미래 예측 방법 장점 및 단점

추정법 장점 : 객관적임 검증이 가능 단점 : 환경의 근본적이고 불연속적인 변화

의 예측이 어려움

패턴분석법 장점 : 적용범위가 넒음 단점 : 객관적인 검증이 어려움

구조분석법 장점 : 파급 효과 등의 계산이 가능 단점 : 비용과 기간이 많이 들며, 불연속적

인 변화에 한계

직관법 장점 : 장기 전망에 적합 단점 : 객관적인 전망이 어려움

목표분석법 장점 : 조직의 의지를 반영 단점 : 객관적인 검증이 불가

추론법 장점 : 다양한 미래의 예측이 가능 단점 : 객관적인 검증이 어려움



목표 분석법은 미래는 개인과 조직의 신념과 행동

으로 결정된다는 가정을 가지고 있으며, 콘텐츠 분석

(신문, 잡지, 무역지 등에 담긴 정보를 분석하여 이머

징 테크놀로지를 식별하는 것), 이해관계자 분석(다양

한 이해관계자들이 어떠한 경향이나 사건에 미치는 영향을 분석하는 것), 특허 분석(해당 기간 동안에 승인되거나 거절된 특허권의 유형, 수, 타입의 분석을 통해 사업의 잠재력을 평가), 비전(미래 공동의 목표 및 조직의 존재 이유를 설정), Roadmap(목표에 도달하기 위한 분야별, 단계별 과정을 설정) 등의 방법이 있다. 이 방법은 조직의 행동이 목표 달성이 주요한 변수일 경우에 사용된다.

추론법은 미래는 예측 불가능한 사건과 활동의 결과이므로 발생 가능한 다양한 트랜드와 사건을 항상 주시하고 폭넓게 분석하여야 한다는 견해로 Alternate Scenarios(조직이 정상적으로 운영될 수 있도록 실행 가능한 상이한 설명서를 작성), 미래 일기(미래의 시점

에서 발전과정을 기술), Cross-Impact Analysis(다른 경향

에 대하여 영향을 미치는 상호작용의 영향력에 대하

여 계산), Future Wheel(특정 사건의 파급 효과를 추론

하여 도식화) 등의 방법이 있다.

미래 예측 방법론들은 위와 같은 장단점을 보이므

로, 목적별로 기간별로 적합한 방법론을 선택하며, 때로는 2~3개의 방법론을 결합하여 적용하기도 한다. 일반적으로 1~3년의 기간에서는 추정법, 패턴 분석법, 구조 분석법을 많이 사용하고, 5~10년의 기간에는 추론법과 목표분석법을 10년 이상의 장기 예측에는 직관법을 많이 사용한다.

그림 1. 기간별 적합한 미래 예측 방법론

기업에서는 생산 및 마케팅의 부분에서의 예측방법

론으로는 추정법, 패턴 분석법 및 구조 분석법을 많이

사용하고, 추론법은 기획부분, 목표분석법과 직관법은 비전 및 장기 변신 전략 등에서 많이 사용하고 있다. 전략기획의 분야에서는 예측 자체의 정확도보다는 미래예측과 전략수립 과정을 통한 문제의식 공유, 사전

적 갈등조정 및 협력기반 조성 등과 같은 목표를 달성

하는 데 많이 활용되고 있다. 추론법의 한 종류인 시나리오 플래닝은 1950년대 미국 공군에서 개발된 후, 1960년대부터 기업에서 적용되기 시작하여 로열 더취 쉘 등에서 많이 활용되고 있다. 특히, 1970년대 이후 환경변화가 불연속적으로 일어나면서 정량적인 예측

기법의 한계가 노출되면서, 국가차원의 예측에서도 많이 활용되고 있다.

2.2 시나리오 플래닝

시나리오 플래닝에는 로열 더취 쉘의 8단계 방법론, 표준화된 시나리오 기법, 주요 불활실성 기법 등이 많이 활용되고 있다. 로열 더취 쉘에서 사용한 방법은 분석하여야 할 이슈나 실체의 파악, 분석 대상 이슈나 실태의 미래에 영향을 미치는 주요 요인의 파악, 기술, 사회 트랜드 및 인구 통계학적 요소 등 광범위한 변화 동력의 파악, 불확실성 및 잠재적인 영향력에 관하여 주요 요인들의 순위 설정, 시나리오 논리의 개발, 개별 시나리오의 세부 내역 작성, 전체 시나리오의 의미 고려 및 예측한 시나리오가 시작되는 것을 포착하는 조기 지표 파악 등의 8단계로 구성된다[20]. 쉘의 방법론

은 기간이 오래 걸리고 시나리오 개발방법이 너무 복잡하여 이를 단순화한 표준화 시나리오 기법이 개발

되었다[10]. 표준화 시나리오 기법에서는 사회 변화 동인의 강도 및 수용 정도에 따라 4개의 시나리오를 도출한다. 4개의 시나리오는 현재 상태의 지속, 파국, 통제 사회(권위나 우선되는 가치가 지배) 및 사회 변화 (새로운 형태의 신념이나 행동의 출현) 등으로 주로 사회변화를 설명하는 데 사용된다. 표준화된 시나리오 기법에서 변인을 사회변화 외 다른 요인으로 확대한 것이 주요 불활실성 기법(Critical Uncertainties Method)이다[21]. 이 기법은 조사 대상에 영향을 미치는 실체

에 영향을 미치는 트랜드 및 상황을 나열하고 이 중 불확실하고 주요한 내용으로 분류된 트랜드 중 2개를 선택하여 이 2가지 변수로 4가지 시나리오를 도출한

다.

이와 같이 시나리오 플래닝은 다양한 방법이 개발

되었지만 기업의 미래전략도구로 널리 활용되기에는 몇 가지 문제점이 제기되고 있다. Postma와 Liebl[17]은 시나리오 플래닝이 트랜드의 상충이나 대립을 다루는 데 한계를 보인다고 지적하였다. 또한, Van Notten, Sleegers. van Asselt [24] 등은 실제 시나리오 사례에서는



불연속성이 충분히 고려되지 않은 점을 지적하였고, Brooks[9]와 Morgan[15]도 불연속적인 환경 변화를 예측하는 데 한계가 있는 점을 지적하였다. List[14]는 이와 같은 한계점을 극복하기 위하여 기존의 시나리오 기법에 백캐스팅(Backcasting)기법 등을 혼합하여 시나

리오 네트워크 매핑(Scenario Network Mapping)을 개발

하였다.

2.3 시나리오 네트워크 매핑 (SNM)

시나리오 네트워크 매핑은 트랜드 분석, 이해관계

자 분석, 장기전망과 단기 전망 비교, 백캐스팅의 과정

을 거쳐 작성한다. 첫 단계인 트랜드 분석단계에서는 분석하고자 하는 이슈에 영향을 미치는 기술 및 사회 트랜드들을 정리하고 이 트랜드들을 기반으로 단기 전망을 실시한다. 두 번째 단계인 이해관계자 분석에

서는 변화의 주요 이슈에 대하여 이해관계자들의 이해득실 및 영향력 등을 분석하여 변화의 촉진요인 및 저해요인을 파악한다. 주요 정책/전략 결정자의 의지

를 근간으로 장기 전망 및 비전을 분석하고, 이 비전

이나 장기 전망의 달성가능성 등을 검토한다. 단기전

망과 장기전망의 차이를 분석하고, 장기전망이 달성하

기 위해서는 어떠한 경로를 거칠 것인가를 분석하는 단계가 백캐스팅이다. 백캐스팅(Backcasting)은 불확실

한 환경 하의 계획 수립 방법론으로 예측과 반대의 개념이다[11][19]. 예측이 현재의 시점에서 미래를 전망

하는데 비하여 백캐스팅은 미래의 시점에서 어떠한 경로를 거쳐 현재에 이르게 되었는지를 전망한다.

그림 2. 시나리오 네트워크 매핑 작성 과정

기존의 시나리오 기법들에 비교하여 SNM은 단기전

망과 장기전망을 구분하여 예측하는 과정을 도입하여 불연속적인 변화를 예측하는 과정을 포함시켰고, 백캐

스팅을 도입하여 단기전망과 장기전망을 연결시키는 변곡점을 찾는 과정에서 전략적 이슈를 도출하고, 적절한 대응전략을 수립할 수 있도록 한 점이 특징이다.

2.4 미래 전략 수립

SNM의 작성과정에서 산업환경의 변화에 따른 산업 생태계의 새로운 구성원, 폐쇄성 및 개방성 등의 산업 생태계의 특성, 산업 생태계의 변화로 발생하는 가치 사슬 간의 협상력의 변화, 이로 인한 기업 핵심 역량

의 변화, 제휴 및 경쟁 전략의 변화 등에 관해 연구하

면서 미래에 발생 가능한 시나리오별 대응전략을 수립한다. 미래전략은 사전에 입안된 시나리오를 기반으

로 시장, 경쟁, 기술 측면 변화의 희미한 징후나 약한 신호들을 관찰, 조합하여 변화를 선견하고 이에 대한 대응을 경쟁기업보다 먼저 실행하는 것이 목적이다. 이를 위하여 의사 결정권자의 지지와 관여가 확보되

어야 하며, 전략수립 과정에서 이해관계자(Stake-holders)들이 참여해야 한다. 참여한 이해관계자들은 지속적으로 환경변화를 모니터링하면서 변화에 대하

여 신속한 대응이 가능하도록 한다.

3. 방송통신 산업 SNM

3.1 트랜드 분석

디지털 지상파, 케이블 TV, 위성 TV 및 IPTV 등의 기술발전으로 인한 변화 중 주요한 트랜드로는 TV 프로그램 채널의 지속적 증가를 들 수 있다. 지상파 TV에서 3-4개에 불과하던 방송 채널은 케이블 TV의 도입으로 수십 개로 증가하였으며, IPTV의 도입으로 TV 채널 수는 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 또한 채널 증가에 따라 콘텐츠의 수요도 증가하며, 이를 자체적으로 공급하는데 한계가 있어 방송국의 자체 제작 프로그램의 비중이 하락하고 있다. 방송국의 자체 제작 프로그램의 비중 하락은 초기에는 강제 규정에

서 시작되었다. 외주제작 의무편성 비율 규제정책이 1993년에 설계되어 1991년 3%로 시작하여 현재는 40% 이내로까지 확대되었다. 이에 따라 TV 방송 프로

그램 제작 구조가 폐쇄적인 수직 계열화된 구조에서 개방형 구조의 수평적인 협력 관계로 변화하여, 방송 생태계 내에서 전직이 증가하고, 외부 인력의 방송계 유입이나 방송계 인력의 외부 유출도 확대되고 있다

[3]. 또한, 디지털 기술의 발전으로 인한 가격 대비 성능의 지속적인 향상 등에 대해서도 확실한 트렌드로 전망하고 있다. 1980년대에 흑백방송에서 칼라방송으



로 전환되면서 전달되는 정보량이 3배 이상 증가하였

고, 2000년대에는 HD(High Definition)의 등장으로 해상

도가 4배 가량 증가하였다. 이보다 4배 가량 해상도가 증가한 UD(Ultra-Hi Definition)를 유럽과 일본 등에서 차세대 방송 표준으로 정하고 적극적인 도입을 추진

하고 있으며, 일본의 NHK에서는 UD보다 해상도가 4배 높은 SHV(Super Hi Vision)을 2025년에 상용화할 계획을 가지고 있다. 단기적으로 IPTV의 도입은 방송 생태계의 근본적인 변화라기보다는 방송 콘텐츠의 유통 채널이 증가한 효과만이 나타날 것으로 전망된다. IPTV 채널에서도 주요 콘텐츠는 지상파 방송사의 콘텐츠가 될 것으로 예상되는데, 그렇다면 IPTV의 도입

이 새로운 시장의 창출보다는 기존의 케이블 TV 시장

에 IPTV 사업자가 진출하여 비슷한 서비스의 상품 간의 치열한 가격 경쟁으로 방송 생태계의 수익성이 악화할 가능성이 많다. 케이블 TV 방송사들은 한정된 시장을 IPTV 방송사가 장악하여, 매출이 감소할 것이

고, IPTV의 지상파 재방송이나 VOD로 지상파 본방송

의 시청률이 하락하여 광고 수익이 감소할 가능성이 있다. 지상파 및 케이블 TV의 수익 악화로 PP들 역시 수익이 악화할 것으로 전망된다[3].

3.2 이해관계자 분석

케이블 TV, 위성 TV 및 IPTV 등의 새로운 유통 채널이 증가하면서 방송통신산업의 수익모델에 관련한 이해관계자가 증가하고 수익모델이 다양해지고 있다. 지상파 TV의 비즈니스 모델은 시청료 및 광고 수익을 주 수입원으로 하고 있다. 공영방송사는 정부 예산, 혹은 정부에서 정한 시청료를 주 수익원으로 하고 있는 데, 향후 디지털 방송으로의 전환 과정에서 필요한 재원을 확보하기 위하여 예산의 증액이나 시청료의 인상을 필요로 하고 있으나, 시청자인 국민의 저항으로 이의 인상이 쉽지 않은 실정이다. 1980년대 초의 칼라

방송 시작은 당시 월 800원이었던 흑백방송 시청료를 월 2,500원으로 인상하는데 큰 저항이 없었으며, 광고

도 충분한 물량이 확보되었으나, 최근에는 공영방송 시청료 인상에 관한 논의가 수년째 지속되어 오면서 결론을 못 내리고 있으며, 광고 수입도 감소하고 있는 실정이어서 월 시청료 및 광고료 수익 모델의 전망이 밝지 못한 상황이다.

그림 3. 지상파 TV의 BM

1990년대 중반에 시작된 케이블 TV의 기본 수익 모델은 프로그램 시청료였다. 3~4개로 한정된 채널의 지상파에 비하여 수십 개의 다양한 채널을 보유한 케이블 TV는 다양한 방송 콘텐츠를 제공하면서 이에 해당하는 시청료 수익을 기대하였으나, 실제의 수익은 기대 수준에 미달하였다. 이는 DMB에서도 같은 결과

를 초래하였으며, 해외 IPTV 사업자들도 비슷한 경험

을 하였다. 즉, 시청자들에게 이미 별도로 비용을 지불

하면서 시청할 킬러 콘텐츠를 제공하는 것은 매우 어려운 과제로 나타났다. 유럽 등에서 축구 등 스포츠 콘텐츠를 킬러 콘텐츠로 시도하여 보았으나 발생하는 비용에 비하여 수익성은 양호하지 못한 것으로 나타

났다. 일부 IPTV 사업자들은 이 모델을 가지고 케이블 TV와 경쟁할 계획을 가지고 있는데, 이 경우 한정된 시장을 가지고 케이블 TV와 IPTV 사업자가 경쟁을 하게 되어, 양 업계 모두 수익성이 심각해질 위험성이 있다. 시청료에 비하여 기대 이상의 성과를 보이는 모델은 홈 쇼핑 모델이다. 이는 홈 쇼핑으로 허가를 받은 방송사외의 케이블 방송사들도 홈 쇼핑 방송을 하는 것으로도 이 모델의 성공이 나타나고 있다. IPTV에

서는 방송물 및 결제 과정에서 홈 쇼핑이 보다 편리하

여질 수 있으므로, 향후 IPTV의 Killer Application의 하나로 기대된다. 단, 신규고객의 흡인력은 매우 약하다

는 점은 명심하여야 할 점이다.



그림 4. 케이블 TV의 BM

그 후 2000년대 초에 지상파 방송사의 자회사인 인터넷 방송사들이 지상파 프로그램의 다시 보기(Pay per View) 등으로 사업을 시작하였다. 이 분야의 매출은 꾸준히 증가하고 있으나, 아직 모기업의 매출에 비하

면 그 규모는 매우 영세한 수준이다. 현재 IPTV는 실시간 방송 이전 단계로 지상파 방송의 VOD 서비스를 주요 콘텐츠로 하고 있으나, 이 서비스가 IPTV의 Killer Application으로서는 한계가 있어 보인다. PC로 시청하는 인터넷 방송에 비하여 TV로 시청하는 편리성

과 영상 품질에서 인터넷 방송보다 장점은 있지만, 지상파 방송사에서 무료로 시청할 수 있는 방송 콘텐츠

를 내가 원하는 시간에 시청할 수 있다는 효용에 지불

할 수 있는 금액이 매우 제한적인 것으로 평가되고 있기 때문이다. UCC 동영상 포탈의 경우, 동영상 시청 전의 광고료 수익을 비즈니스 모델로 삼고 있는 데, 이 모델은 IPTV에 적용은 가능하나 IPTV의 경우 대형 화면으로 시청하기 때문에 현재의 UCC보다는 한층 나은 영상 품질을 전제로 하여야 하므로 UCC보다는 PCC(Professional Created Content) 중심의 포탈이 현실적

으로 제시된다. IPTV는 동영상 포탈에 비하여 시청자

의 파악이 용이하므로, 광고의 효과는 동영상 포탈보

다 클 것으로 기대된다.

그림 5. 인터넷 TV의 BM

수백 개, 수천 개의 채널을 가지는 IPTV의 영상 콘텐츠를 공급하는 모델은 제한된 콘텐츠를 불특정 다수에 공급하는 방송개념에 근거하여서는 해답을 찾기 어려워진다. 채널의 증가로 개별 콘텐츠를 시청하는 사람의 수가 점점 줄게 되므로, 시청료나 광고비로는 프로그램의 제작 비용을 감당하기 어려워진다. 콘텐츠

를 구입하는 사람이 비용을 지불하는 것이 아니라 콘텐츠를 전송하는 사람이 비용을 지불하는 통신의 모델을 도입하여야 수백, 수천 개의 채널을 채우는 프로

그램을 공급할 수 있게 된다. 이는 통화대기음 대신 음악을 들려주는 사람이 비용을 지불하는 컬러링 모델, 블로그 방문자를 위하여 음악을 들려주는 비용을 부담하는 블로거 등의 비즈니스 모델을 차용하여야 한다는 점이다. 즉, 기업이 신문에 바로 게재할 수 있는 형태로 제공하는 보도자료와 같은 형태의 동영상 콘텐츠를 제공하고 IPTV는 이를 편집 및 시청자에 적합하도록 조합만 하는 역할로 홍보물 중심 및 특정 방송물 중심의 영상물에 따라 아래 그림과 같은 비즈니

스 모델이 제시된다.

그림 6. IPTV의 BM

IPTV 등으로 대폭 확대되는 영상 콘텐츠의 유통 채널에 공급될 콘텐츠 및 이를 중심으로 한 수익모델은 지역별, 국가별로 다르게 나타날 것으로 전망된다. 음반의 경우는 콘텐츠를 구매하는 비즈니스 모델이 정착되어 있어, 제작 및 유통 비용이 크게 절감된 디지

털 유통의 새로운 생태계가 쉽게 정착될 수 있었던 반면, 방송 콘텐츠의 경우는 일반적인 비즈니스 모델이 광고에 기반한 무료 시청, 공영방송 시청료의 강제적 징수, 혹은 케이블 TV 등의 월 시청료와 몇몇 블록버

스터에 제한적으로 실시되고 있는 PPV(Pay per View) 등으로 한정되어 있다. IPTV 생태계에서도 롱테일 법칙이 적용되려면 시청자가 새롭게 선택할 수 있는 영



상 콘텐츠가 기존의 선택에 비하여 수십 배로 증가해

야 한다. 하지만, 매출 순위 하위 80%를 구성하는 콘텐츠는 특정 수요층을 대상으로 하는데, 이렇게 특정 수요층만을 대상으로 하는 콘텐츠의 제작 예산 확보, 시청율 및 수익성 확보, 수익 배분, 비즈니스 모델 등은 아직 개발되어 있지 않은 실정이다. 현재로서는 광고주, 콘텐츠 제작업체, 콘텐츠 유통업체(방송사) 모두 특정 수요층만을 대상으로 하는 콘텐츠를 확대할 동인이 적으며, 시청자의 입장에서도 이를 위하여 시청

료를 더 많이 지불할 의사는 없는 것으로 보인다.

이러한 이해관계자의 이슈들은 방송 산업과 통신 산업의 융합이 TV 2.0 시대를 발전시키고 새로운 수요

를 창출하여 방송통신융합 산업이 번성하기 위해 해결되어야 할 가장 중요한 과제 중 하나이다. 방송 콘텐츠는 HD, UD 기술의 발전으로 해상도가 높아지면서 제작 비용은 증가하는 반면, 콘텐츠 유통 채널의 증가

로 인해 콘텐츠별 시청자의 수는 감소하여, 기존의 프로그램 전후 광고 수입이나 시청료 수입으로는 수익

성 확보에 어려움이 예상된다. 이러한 상태에서 콘텐

츠 유통 채널이 증가하면, 부족한 콘텐츠는 해외에서 수입할 수밖에 없어 국내 콘텐츠 제작 환경은 더욱 열악해지고, 이는 다시 콘텐츠 제작을 줄이는 악순환을 초래하게 된다.

3.3 장기 미래 전망

장기 미래의 방송통신융합 산업의 모습은 지역별이

나 국가별로 큰 차이를 보이지 않을 것으로 전망된다. 이는 장기적으로는 디지털 기술 등에 기반한 글로벌 메가 트랜드의 영향이 사회 문화적 요소에 기반한 로컬 트랜드의 영향보다 우세하게 나타날 것이기 때문

이다. 2010~2030년의 방송통신산업을 예측한 Mayer[15], Wal & Kernkamp[25], Turpeinen[24] 등의 연구에서는 모두 방송통신융합시장의 가장 발전된 모습은 방송 채널의 증가와 증가된 유통 채널에 충분한 개인 맞춤형 콘텐츠가 공급되는 개인방송의 융성이 될 것으로 전망하고 있다. 방송통신융합산업에서 장기적으로는 공영방송 및 민간 방송 시청료가 차지하는 비중이 축소

되거나 없어질 것으로 전망되며, 디지털 기술의 보급

으로 영상 콘텐츠의 제작이 용이해짐에 따라 광고주

가 직접 콘텐츠를 제작하거나 CP에 의뢰하는 경우가 증가하고, 정부, 공공기관, 전문가 및 개인들이 직접 콘텐츠를 제작하는 비중이 높아질 것으로 전망된다. 플랫폼으로는 TV 외에도 회사나 기관의 홈페이지 및 블로그, 가상세계 커뮤니케이션 툴(온라인 게임, 세컨

드라이프 등)이나 동영상 포탈 등이 고객과의 접점이

될 것이다. 네트워크는 유선 브로드밴드가 기술적으로 가장 우수한 네트워크이므로 유선 브로드밴드의 비중

이 증가할 것으로 전망되며, 영상 콘텐츠의 시청 기기

로는 PC, 휴대용 영상 기기 및 대형 디스플레이(전광

판, 회의실, 강당, 극장 등의 프로젝터나 LED) 등의 비중이 증가할 것이다. 이와 같이 다양한 경로로 다양한 영상 콘텐츠가 제공되면서 시청자의 취향도 다양해져 롱테일의 법칙이 적용될 수 있을 것으로 전망된다[3].

표 2. 방송통신산업의 시대별 변화

시대 특징

산업 사회

제공되는 서비스의 품질 이 향상되면 가격인

상을 수용 칼라 TV 공영 방송 시청료 인상 수용 (800원에서 2,500원으로), TV 광고 폭주

정보화 사회

제공되는 서비스의 품질이 향상되더라도 가격 인상이 어려움

케이블 TV, 인터넷 데이터 통신은 가격 인상

에 심각한 저항에 봉착

감성 사회

서비스/콘텐츠를 제공받는 사람이 아니라, 제공하는 사람이 비용을 부담하고 좋은 이미지

를 유지 가상 세계에서의 치장 산업(아바타, 아이템

등) 성장, 보여주고 들려 주는 데 비용 지불

(컬라링)

정보화 사회를 거쳐 감성사회에 진입한 한국 사회

에서 불특정 다수에게 정보를 제공하는 매스컴은 영향력을 상실하기 시작하였으므로, 이전에 비하여 해상

도가 높은 영상을 제공하면서 시청료나 광고료를 인상하는 모델을 성공하기 어렵다. 꿈의 세계에서는 실제의 모습보다 어떻게 보이는 가가 중요한 시대이다. 기업의 경우도 제공되는 상품의 품질, 가격보다 기업

의 이미지, 제품의 이미지가 중요하게 나타난다. 제품

의 품질이 아무리 우수하더라도 좋은 이미지를 형성

하지 못하면 높은 가격을 받기 힘들고, 좋은 제품을 생산하는 기업도 공해 배출, 부정행위 등의 이미지가 있으면 매출 증대를 기대할 수 없다. 따라서, 향후 콘텐츠는 개인이나 기업이 이미지를 가꾸는 데 활용하

는 목적으로 창출되고 유통된다. 디지털 기술의 발전

으로 콘텐츠의 제작 및 유통이 용이해지면서, 기업들

이 과거와 같이 방송사에 비싼 광고료를 지불하면서 드라마들의 전후에 광고를 전송하기 보다는 광고주 스스로 콘텐츠를 제작하여 소비자에게 제공하는 방식

을 선호하게 된다. 이때 광고주는 콘텐츠의 제작에 직접 관여하면서 거리의 간판 등도 광고주가 원하는 내용으로 변경하는 등 PPL이나 콘텐츠의 내용에서 광고

/홍보의 효과를 극대화시킬 수 있다. 이러한 콘텐츠를



소비자에게 직접 전달할 수 있는 다양한 채널이 있으

므로 매스컴의 의존도는 계속 감소하게 된다. 광고주

(기업, 공공기관, 정부, 각종 단체 등)는 보도자료(기사), 사진, 동영상 등도 직접 제작하여 유통시키고, 때로는 관련 산업에 관련된 각종 다큐멘터리, 교육 콘텐

츠뿐만 아니라 영화나 드라마의 제작도 확대될 것으

로 전망된다. 최근 문화 마케팅의 일환으로 콘텐츠의 직접 제작하는 기업들이 발생하고 있는데, 이러한 사례는 향후 지속적으로 증가할 것으로 전망된다.

이러한 콘텐츠가 충분히 공급되는 상황에서 시청자

에게 한정된 콘텐츠를 공급하면서 매출을 증대시키려

는 기존의 방송사 수익 모델은 향후에는 지속이 불가

능할 것으로 전망된다. 따라서, 방송사나 통신사업자

는 이러한 시대의 변화에 따라 수익 모델을 변경하는 것이 시급하다고 판단된다. 금융기관, 교육기관, 보건 및 의료 기관 등이 이미지 관리를 위하여 각종 콘텐츠

를 제작하여 유통하는 사례도 증가할 것으로 보이며, 이 점에서 방송사들은 이러한 기관들이 콘텐츠를 제작하는 데 필요한 각종 서비스나 기초 자료를 제공하

는 수익 모델도 활성화될 것으로 기대된다.

콘텐츠의 공급 및 유통은 기업(공공기관 및 정부 포함)뿐만 아니라 개인이나 각종 단체들도 적극적으로 참여할 것으로 전망된다. 특히, 가상세계에서는 나이, 지역, 직업 등을 극복하여 커뮤니케이션을 할 수 있으

며, 월 사용료의 지불에 인색한 소비자들이 아바타의 치장에 필요한 아이템의 구입에는 많은 돈을 지불하

는 사례 등이 향후 통신사업자들이 주목하여야 할 수익 모델이다. 이와 같이 과거에는 콘텐츠의 객체였던 시청자나 광고주들이 콘텐츠의 제작 및 유통에 적극

적으로 참여하면서 비용을 지불하는 TV 2.0 시대의 수익모델이 정착될 것으로 전망된다.

3.4 백캐스팅

단기전망과 장기전망의 불일치점을 보면 단기적으

로는 유통채널의 증가가 블록버스터의 비중을 더욱 높이고 있는데, 장기적으로는 롱테일 법칙의 적용이 가능한 것이라는 전망과의 불일치이다. 여기서 해결하

여야 할 문제가 콘텐츠의 증가로 개별 콘텐츠의 시청

자수가 감소하여 제작 예산의 절감요인이 발생하는 데, 소비자의 기대 수준의 증가와 HD, UD 등 기술의 발전으로 제작 비용 인상 요인과의 충돌을 어떻게 해결하여야 하는 과제이다. 공영방송 시청료의 인상은 한계가 있고, 프로그램 전후에 방영하는 광고료 모델

은 VOD(Video on Demand) 등으로 광고 효과가 감소되

고 있으며, PPV(Pay per View) 등의 시장은 기대만큼 성장하지 않고 있다. 오히려 영상 콘텐츠는 무료로 제공

하면서 브랜드 가치를 높여 공연 등의 수익을 기대하

는 프리코노믹스 모델의 확산이 전망되고 있다. 영상 콘텐츠의 주 스폰서였던 광고주들도 영상 콘텐츠의 전후에 광고를 삽입하는 방식에서 광고 대상을 중심

으로 한 영상 콘텐츠를 제작하여 이를 무료 배포하는 방식을 선호하게 됨에 따라 콘텐츠 제작 및 유통업계

는 이를 기반으로 한 수익 모델의 재정립이 필요할 것으로 전망된다. 또한, 개인 및 공익기관의 홍보 및 공익 증진을 목적으로 무료 콘텐츠를 제작하는 전문가

들과의 경쟁도 기존 방송통신업체들은 대비하여야 한다.

3.5 SNM

트랜드 분석, 이해관계자 분석, 장기 전망 및 백캐

스팅 등의 과정을 거쳐 작성된 시나리오 네트워크 맵은 <그림 7>과 같이 정리될 수 있다. 디지털 기술의 발전은 영상 콘텐츠의 유통 채널을 확대하고, 영상 콘텐츠의 해상도를 향상시켰으며, 영상 콘텐츠의 제작을 용이하게 하였다. 영상콘텐트의 유통채널이 확대되고 해상도가 증가한 것은 블록버스터의 영향력을 확대시

켰지만, 한편 영상 콘텐츠의 제작을 용이하게 만든 디지털 기술은 영상 콘텐츠의 공급 물량을 확대하여 영상 콘텐츠 프리코노믹스 모델의 도입을 촉진시킬 것으로 전망된다.

그림 7. 방송통신산업 SNM

디지털 기술의 발전으로 동영상의 촬영, 편집이 용이하게 되고 블로그, 동영상 포탈 등의 소셜 미디어 등의 등장으로 영상 콘텐츠의 유통이 다양화되면서 산업의 진입 장벽은 더욱 낮아질 것으로 전망된다. 이에 따라 방송통신산업은 지상파 방송국 중심의 진입



이 폐쇄적이고, 수직적 결합 중심의 생태계에서 진입

이 개방되고, 수직적 결합관계가 약화되는 방향으로 전환되고 있다. 이에 따라 플랫폼의 통제도 받지 않은 소셜 미디어 등의 영향력도 확대되고 있다. 영향력의 변화를 살펴보면 네트워크를 독점하던 방송사에서 네트워크의 공급증가로 블록버스터를 공급하는 콘텐츠 제작사로 협상력이 이동하고, 장기적으로는 소비자 쪽으로 협상력이 이동할 것으로 전망된다.

4. 미래 전략

4.1 산업 생태계 변화

방송통신산업 생태계의 변화를 보면 폐쇄적이고, 수직 결합적인 산업생태계가 개방되고, 수평결합 형태

로 변화되고 있으며 미래에는 이러한 변화가 더욱 심화될 것으로 전망된다. 케이블 TV, 위성 TV의 도입으

로 생태계가 확장되면서, 개방화가 시작되었는데, 방송과 통신의 융합은 결정적으로 생태계를 개방할 것으로 전망된다. 통신사업자들은 음성통화시장의 포화

와 음성통화를 저렴하게 제공하는 VoIP 등의 기술의 발전으로 축소되는 시장을 대체할 시장을 확보하기 위하여 방송산업에 진입하면서 IP기술로 케이블 TV 사업자보다 저렴한 가격에 서비스를 제공하기 시작하

였다. 케이블 TV 사업자 역시 기존의 케이블과 VoIP 기술을 활용하여 기존의 PSTN 보다 저렴하게 음성통

신 서비스를 제공하기 시작하였다. 따라서, 현재의 방송통신융합은 전체 시장을 축소시키면서 통신사업자

와 케이블 TV 사업자 간의 무한경쟁을 초래하고 있다. 이와 같은 경쟁은 가격경쟁력을 확보하기 위하여 아웃소싱을 확대하게 되고, 이는 생태계를 개방화시킬 것으로 전망되다.

그림 8. 방송통신산업 생태계의 변화 전망

지상파 방송사의 입장에서는 HD, SHV 등으로 해상

도를 증가시키면서 진입 장벽을 구축하고, 수직적 결합을 강화하는 방향으로 전략을 구사할 수 있다. 이와 같이 향상된 해상도를 위하여서는 장비 등의 투자 비용과 함께 콘텐츠 제작비가 상승하게 되는데, 이로 인한 원가 상승을 시청자나 광고주들이 부담하지 않을 가능성이 높아 이러한 폐쇄 생태계 유지 전략은 성공

하지 못할 가능성이 높다. 이와 같이 기존 방송사들이 진입장벽을 높이기 위하여 협력하는 한편 BBC는 유튜브 등에 맞서서 직접 자사 콘텐츠를 개방하면서 동영상포탈로의 변신전략을 구사하고 있다. 이는 BBC가 이미 자사의 콘텐츠를 해외 방송사에 수출을 많이 하는 블록버스터 콘텐츠의 위치에 있기 때문에 가능한 전략으로 이해된다. 블록버스터 콘텐츠들은 케이블 TV, IPTV 등 다양한 유통 채널을 활용하여 영향력을 확대하면서, 채널별로 별도의 가상광고나 PPL 등을 삽입하여 수익을 향상시킬 것으로 전망된다. 가상세계 커뮤니케이션은 회원 및 콘텐츠 확대 등으로 영향력

을 확대하여 그 분야에서의 진입 장벽을 구축하는 전략을 구사할 것이며, 소셜 미디어 등은 프리코노믹스 모델을 활용하여 지속적인 영향력 확대를 모색하는 전략을 구사할 수 있다.

4.2 생태계 개방화 대응 전략

생태계의 개방화로 새로 진입한 많은 구성원들이 새로운 제품 및 서비스를 출시하면서 소비자들은 수많은 제품 및 서비스의 선택에 직면하게 되었다. 다양

한 재화와 서비스 중에서 소비자들은 자신에게 특별

한 경험을 주는 재화나 서비스에 가치를 부여하기 시작하였고[17], 제품 및 서비스에 관한 정보가 폭증하면

서 관심이 기업의 주요한 자원으로 제시되었고, Watson[25]은 이를 활용하여 8가지의 마케팅 전략을 제시하였다.

그림 9. 생태계 개방 대응 마케팅 전략



디지털 기술과 국제화는 특정 재화나 서비스를 시간 및 공간에 관계없이 소비가 가능하도록 하였다. 이를 이용하여 전 세계에 동일한 품질의 제품이나 서비

스를 제공하는 것을 초월(Transcension) 마케팅이다. 이에 반하여 특정 시간 및 장소에서만 소비가 가능하도

록 제한하여 가치를 높이는 것이 상황(Context) 마케팅

이다. 현상과의 상호작용하는 것을 강조하면서 가치를 높이는 것이 확대(Amplification) 마케팅이고, 반면 현상과의 상호작용을 최소화시켜 가치를 증대시키는 것이 축소(Attenuation) 마케팅이다. 특정한 시간이나 장소에서만 소비 가능한 재화나 서비스를 의식하면서 소비하도록 하는 것이 몰입(Immersion) 마케팅이고, 언제 어디서나 재화나 서비스를 소비가 가능하도록 한 것이 변화(Transformation) 마케팅이다. 특정 공간이나 시간에 소비자가 별로 의식하지 않으면서 소비하도록 하는 것이 관계(Nexus) 마케팅이고, 이를 언제 어디서

나 소비할 수 있도록 하는 것이 동시(Sync)마케팅이다.

그림 10. 방송통신생태계 개방 대응 마케팅 전략

생태계의 변화에 따른 마케팅 전략 대안을 보면, 한정적 시공간을 대상으로는 지적방송이나 사내방송이 있고, 시공간 독립적인 전력으로는 VOD 및 팟캐스팅

이 있다. 소비자가 선택에 많은 노력을 하는 것으로는 PPV가 있고, 소비에 소비자 관여가 적은 상품으로는 퍼블릭 미디어가 있다. 시공간 한정적이면서 소비자 관여가 높은 상품으로는 특정 장소에서 온라인으로 주요 스포츠 게임을 중계하는 등이 있을 수 있고 소비

자의 관여가 높으면서 시공간 독립적인 상품은 양방

향 방송이 있다. 시공간 한정적이면서 소비자의 관여

가 낮은 상품은 LBS(Location Based Services)가 있고, 소비자의 관여가 낮으면서 시공간 독립적인 상품은 PPL(Product Placement)이나 가상광고 등이 있다.

5. 결 론

미래 예측 시나리오와 전략 수립은 일체화되어야 함에도 불구하고, 그동안 현실적으로는 기업에서의 전략수립과정과 시나리오는 별도로 진행되는 경우가 많았다. 시나리오는 외부의 전문가들이 작성하고, 작성

된 시나리오를 기반으로 기업 내부에서 전략을 수립

하여 두 그룹 간의 대화와 이해가 부족한 경우가 많았

고, 시나리오의 작성이 상시적으로 진행되는 것이 아니라 일회성으로 작성되었기 때문에 시시각각으로 급변하는 기업환경의 변화에 대응하기 힘들어 기업에서

의 활용도가 떨어지는 경우가 많았다. 이러한 현상이 발생하게 된 배경으로는 시나리오 및 미래전략의 방법론이 부족한 것이 하나의 원인으로 제시되고 있다. 이 연구는 이를 개선하기 위하여 시나리오를 기업 내부에서 상시적으로 갱신할 수 있도록 작성 및 표현 기법을 개선하였고, 시나리오에 기반을 두어 전략 도출 절차를 마련하여 기업에서 용이하게 활용할 수 있도

록 방송통신산업을 대상으로 적용하였다. 향후에는 보건의료, 에너지 등 미래에 극심한 변화가 예상되는 산업분야로 이 기법들을 적용하면서 미래전략 기법을 보완하여 일반적인 기업환경에서 쉽게 적용될 수 있도록 개선할 계획이다.

참고문헌

[1] 김동재, “시나리오 플래닝 전담조직 만들어라”, 동아 비즈니스 리뷰, 5호, 2008.

[2] 김범렬, 조범상, “한국기업 쇠퇴의 원인”, LG Business Insight , LG 경제연구원, 2008.10.

[3] 김준호, 홍진환, 임성준, “IPTV 도입에 따른 미래 산업생태계 벼놔 예측과 대응전략에 관한 연구: SNM을 활용하여”, 경영학연구, 2008.

[4] 송재용, 이경묵, “경영패러다임의 변화와 한국기

업의 실천적 과제, 경영 패러다임의 변화와 SKMS의 발전 방향, 고 최조현 회장 10주기 추모 경영학술 세미나”, 2008.

[5] 음수연, "미래를주도하기위한전략적사고: 대안적

시나리오를이용한미래예측방법",정보통신정책, 제18권18호 (통권402호), 2006.

[6] 장강일, "미래를 읽어야 경영이 산다", LG주간경

제, 2005.11.

[7] 장종인, “미래연구 방법론: 사례를 통해 살펴본 시나리오 방법론”, 정보통신정책, 제 19권 9호 통권 416호, 2007.



[8] Anderson, C., “The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More”, Hyperion Books, 2006, NY UK Cabinet Office, Futurist Toolbox: Methodologies in Futures Work, 2001.

[9] Brooks, Harvey., The typology of surprises in technology, institutions, and development. in Sustainable Development of the Biosphere, edited by W C Clark and R E Munn. Cambridge: Cambridge University Press, 1986, pp.325-350.

[10] Dator, Jim., The future lies behind! Thirty years of teaching futures studies. American Behavioral Scientist Vol.42, No3, 1998, pp.296-319.

[11] Dortmans, J., “Forecasting, Backcasting, Migration Landscapes and Strategic Planning Map”, Futures, 2005, p37, pp.273-286.

[12] Elberse A., "Should You Invest in the Long Tail?", HBR, July-August, 2008, pp.88-96.

[13] Foster, R & S. Kaplan , Creative Destruction, 2001, p.13 (한창수, 복득규, 김태정, 이계화, “거대기업

의 쇠퇴에서 배우는 교훈”, CEO Information , 505호, 2005, 삼성경제연구소에서 재인용).

[14] List, Dennis, “Scenario Network Mapping: The Development of a Methodology for Social Inquiry”, PhD thesis, Division of Business and Enterprise, University of South Australia, 2005.

[15] Mayer, L., “Three Scenarios for TV in 2015”, Communications & Strategies, Vol.62, 2006, pp.93-108.

[16] Morgan, Robert E, and Shelby Hunt., “Determining marketing strategy: a cybernetic systems approach to scenario planning” European Journal of Marketing Vol. 36, No.4, 2002, pp.450-478.

[17] Pine, J. & J. Gilmore , “The Experience Economy”, Harvard Business School Press, 1999.

[18] Postma, Theo J B M, and Franz Liebl., “How to improve scenario analysis as a strategic management tool”. Technological Forecasting and Social Change, Vol.72, No.2, 2005, pp. 161-173.

[19] Robinson J., “Unlearning and backcasting, rethinking some of the questions we ask about the future”, Technological Forecasting and Social Change, Vol.33, No.4, 1988, pp.325-338.

[20] Schwartz, Peter 1991 The Art of the Long View New York: Doubleday Currency.

[21] South Wind Design., “Window on the Future: A Scenario Planning Primer. Ann Arbor”, Michigan: South Wind Design, 2001.

[22] Turpeinen M, “Social Challenges as the Basis for Foresight”, NISTEP and Takes, 2008.

[23] UK Cabinet Office, Futurist Toolbox: Methodologies in Futures Work, 2001.

[24] van Notten, Philip, “A M Sleegers, and M B A van Asselt., The future shocks: on discontinuity and scenario development”. Technological Forecasting and Socia Change, Vol.72, No.2, 2005, pp.175-194.

[25] Wal, J. & H. Kernkamp, Four Scenarios for 2015, ABM AMRO Bank, 2007.

[26] Watson, R., L. Pitt, P. Berthon and G. Zinkhan, "U-Commerce: Expanding the Universe of Marketing", Journal of the Academy of Marketing Science, Fall 2002.



저자소개

김준호

(Kim, Joonho) 홍진환

(Hong, Jinhwan)

서울대학교 경영학과에서 학사와 석사를 마치고 중

앙대학교 경영학박사과정에 있다. 한국 IBM 시스템

즈 엔지니어, 나산그룹 경영전략팀장, 마인드브랜치

부사장등을 역임하고, BcN 기본계획, 방송통신망 기

본계획 등에 분과위원으로 참여하였다.

Email: [email protected]

Tel: +82-10-5720-3935

서울대학교 경영학과에서 학사와 석사를 마치고

보스턴대학 경영학박사과정을 수료하였다. DuPont

A/P 인재개발부 과장, 엠드림(이오리스) 이사 등을

역임하고 현재 옵티멈경영컨설팅 대표로 재직하고

있으며, 중앙대학교 경영학과 박사과정에 있다.

Email: [email protected]

Tel: +82-10-9271-7228

◊ 이 논문은 2008년 12월 09일 접수하여 2008년 12월 31일 1차 수정을 거쳐 2009년 01월 05일에 게재확정되었습니다.

2009 시나리오 네트워크 매핑 방법론을 이용한 방송산업의 미래 전략 연구

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