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갈수록 늘어나는 자격 증명 공유

자격 증명 공유 건수가 사상 최고 기록을 달성했으며, 앞으로도 줄어들 기미가 보이지 않습니다. 업계 연구에 따르면, 미국에서 구독 스트리밍 서비스의 불법 계정 공유로 연간 250억 달러의 손실이 발생하고 있습니다. 또한, 2022년 2월 Leichtman Research Group의 연구 결과를 보면 D2C 스트리밍 영상 계정 중 29%가 가족 구성원이 아닌 사람과 공유되고 있습니다. 젊은 시청자일수록 더욱 거리낌 없이 계정을 공유하며, 이러한 행위를 잘못된 일로 여기지 않습니다.

자격 증명 공유 문제 해결의 걸림돌

자격 증명 공유 활동을 파악하고 적절히 대처하는 것이 쉽지 않습니다. 계정을 공유하는 행위에 공격적이고 무차별적으로 대응하면 규정을 성실하게 준수하는 구독자를 불쾌하게 할 수 있고, 계정을 빌려 쓰는 사용자를 확실하게 고객으로 전환시킬 수 있는 것도 아닙니다. 그리고 실제로 계정 공유 또는 이를 이용한 사기 행각을 적발하기도 어렵습니다. 대가족, 통근자, 여행자 등 일반 사용자 그룹의 경우 이들의 합법적인 사용 패턴과 불법적인 사용 패턴을 구분하기가 쉽지 않습니다.

정교한 머신 러닝 기반의 접근 방식

실시간 데이터를 수년간 학습한 머신 러닝 기반의 모델을 통해 원시 스트리밍 데이터에 직접적으로 나타나지 않는 중요한 요소를 도출할 수 있습니다.

계정 프로파일 특성화

개별 계정을 사용 패턴별로 분류하여 계정 공유 활동을 적절한 그룹 행동으로 분석 및 평가할 수 있습니다.

풍부한 인사이트가 담긴 대시보드와 보고서

상세한 보고와 유익한 정보를 제공하는 시각적 자료를 통해 특정 고객에게 필요한 공유 범위와 이에 따른 영향을 파악할 수 있습니다.

강력한 분석 및 추적 툴

세부적인 분석 툴을 활용하여 사용자 행동을 심층적으로 파악해 세분화된 인사이트를 얻고, 운영 효과 보고서를 통해 장기간에 걸친 영향과 효과를 시각화할 수 있습니다.

Adobe 및 서드파티 솔루션과 통합

통합을 통해 선호하는 툴로 자격 증명 공유에 대해 적절한 조치를 하고 비즈니스 성장을 극대화할 수 있습니다.