공연예술통합전산망(이하 KOPIS)의 원활한 정착을 위한 두 번째 좌담으로 이번 호에서는 공연 데이터의 현재를 살펴보고 공연 마케터와 연구자, 정책 입안자의 입장에서 KOPIS에 바라는 점을 알아보고자 한다. 이번 좌담에는 한국문화관광연구원 정광렬 선임연구원, 한성대 크리에이티브인문학부 이호신 교수, 스토리피 조한성 대표, 에이콤 손신형 실장이 패널로 참여하고, 예술경영지원센터의 김현진 팀장이 현재 진행 상황의 설명을 도왔다. 사회는 본지의 박병성 국장이 맡았다.

공연 데이터의 현재

박병성 : 각종 공연 실태 조사, 인터파크 보고서, 문예연감 등 다양한 형태로 공연 데이터가 발표되고 있다. 현재 공연 데이터의 집계 현황은 어떠한가?
이호신 : 공연 데이터라는 게 공연 관련 기관에서 제공하는 데이터를 의미할 텐데, 실제 어떤 목적으로 어떤 내용을 담아내느냐에 따라 달라진다. 극장이나 제작사, 예술경영센터, 인터파크에서 관련 데이터를 제공하고 있는데, 문제는 특정 목적으로 제공하기 때문에 이를 다른 목적으로 이용하기가 어렵다는 점이다. 더 큰 문제는 개별적으로 데이터를 제공하다 보니 이를 통합하여 이용하기가 힘들다는 것이다. 연구나 기타 목적으로 필요한 데이터는 개별 사이트를 방문해서 찾아야 하는데 실제로 이용할 수 있는 데이터는 많지 않다.
정광렬 : 한 고위직 인사가 이런 말을 한 적이 있다. 우리나라 정보 부처에서 말로 보고하는 부처가 딱 두 군데인데 외교부와 문화부다. 외교부야 사정상 이해가 되지만 문화부가 말로 보고한다는 것은 그만큼 데이터 정비가 되어 있지 않다는 의미다. 예전에 경제학 전공 교수가 공연 시장 규모를 추정하려고 한 적이 있다. 다른 경제 분야는 최종 소비 단계의 매출액을 살피면 된다. 그러나 공연은 자체 자금이나 후원금 등 시장을 구성하는 요소가 다양하고 잡히지 않는 요소들이 많다. 결국 그 교수는 실패했다. 데이터를 모아놓는 것도 중요하지만 그것이 공연 시장의 특성을 반영한 데이터라는 신뢰성을 주어야 한다.
조한성 : 인터파크를 통해 비슷한 규모의 작품 판매 순위를 우리 작품과 비교해 보면 대략적인 시장을 유추할 수 있다. 또한 누적된 공연 판매 현황 등을 분석하고 데이터화해서 마케팅을 하게 된다. KOPIS에 MD 매출액, 협찬 자체 판매 등 티켓 매출 외 부대비용이 반영된다면 자리잡는 시간을 훨씬 줄일 수 있을 것이다.

박병성 : 제작사는 관객에 대한 데이터가 중요할 텐데 어떻게 파악하고 있는가?
손신형 : 에이콤에 오기 전에 국립극단에서 일한 적이 있다. 국립극단은 자체 티켓 시스템을 개발해서 관객 특성을 파악하려고 했다. 국립극단의 경우는 자체 사이트에서 50% 이상 판매가 이루어져 관객 구매 성향 분석이 어느 정도 가능하다. 그러나 민간 업체가 자체 티켓 시스템을 갖추기는 힘들다. 에이콤은 주로 대형 뮤지컬을 제작해 오다가 이번에 대학로 뮤지컬로 <찌질의 역사>를 올렸다. 기존에 만나왔던 대중적인 관객층과 성향이 굉장히 달랐다. 이들은 캐스팅이나 관객과의 스킨십이 중요하다. 인터넷 커뮤니티나 SNS를 통해 마니아 관객층의 성향을 파악하려고 했다. 현장에서 만나는 관객을 통해서도 관객 성향에 대한 정보를 얻고 있는데, 데이터로는 판매율, 랭킹 등으로 트렌드 정도를 읽을 수 있을 뿐이다
정광렬 : 영화계에서는 개봉일을 무슨 요일로 하느냐, 시사회 일정은 개봉일과 어느 정도 간격을 두고 잡느냐 등 그에 따른 판매 추이를 지속적으로 실험한다. 이러한 마케팅 방식의 효과를 영화전산망을 통해 확인한다. PC 환경에서는 공연 정보를 검색하고 최종으로 티켓을 구매할 때 로그인을 하여 접근 경로를 알 수 없었다. 그러나 모바일 시대로 변하면서 많은 이들이 자동 로그인이 된 상태에서 이용하기 때문에 소비자의 정보 검색 경로 파악이 가능하다. 빅 데이터 분석을 통해 티켓 판매 데이터로만 파악할 때 생기는 빈틈을 발견할 수 있다. 빅 데이터 분석을 위해서는 인터파크 정보만으로는 부족하고 카드사 정보가 결합되어야 한다. 그런데 개인정보보호법 때문에 정보 확보가 어려울 뿐만 아니라 데이터의 원천 소유권 문제로 빅 데이터 분석과 유료 서비스를 적극적으로 추진하지 못하고 있다.
김현진 : KOPIS 데이터로만 하면 한계가 있기 때문에 인터파크와 카드사의 데이터를 결합시키는 방식을 시도하려고 했는데 시간과 공이 많이 드는 작업이라 추진하지 못했다. 대신 향후에는 공연 소비자의 성향을 파악하기 위해 예매처 결제 창에 몇 가지 질문을 넣은 설문 조사와 판매 데이터를 결합하는 방식을 고려하고 있다.

조한성 : 개인적으로는 시장 환경은 2006년이나 지금이나 차이가 없다고 본다. 오히려 2006년의 공연 시장 환경이 더 좋았다고 생각한다. 그때는 공연을 대표적인 문화 활동으로 생각했다. 그런데 지금은 한강에서 치킨 먹는 것도 문화 활동으로 생각한다. 문화에 대한 인식이 바뀌었다. 공연은 고관여 상품이기도 하다. 팬 중심의 마케팅만 해도 40~50% 판매가 된다. 저가 공연이 또 다른 시장을 형성하고 있는데 이 관객들은 일반 공연 관객이 아니다. 저가 공연들이 영화보다 티켓 값이 싸기 때문에 새로운 데이트 형태로 소비되고 있다. 저가 공연을 만드는 이들도 하루 4~5회씩 여러 지역에서 공연하면서 영화와 같은 방식으로 운영하고 있다. 하지만 이들은 충성 관객은 아니다.
정광렬 : 관객들의 소비 성향에 대한 궁금증이 있지만 ‘아마 그럴 거야’라는 추측만 있지, 확인할 길이 없다. 이를 테면 미술관을 즐겨 찾는 관객은 공연을 얼마나 볼까, 무용 관객과 연극 관객은 얼마나 중복될까 등등.
손신형 : ‘문화릴레이티켓’이라고 국공립 단체의 작품을 본 티켓으로 다른 국공립 단체의 작품을 할인받는 제도이다. 그런데 국립극단의 연극은 대부분 다른 기관의 연극 티켓으로 할인을 받는다. 거의 장르 간 크로스가 이루어지지 않는 것 같다 .

조한성 : 공연 시장이 너무 작다. 규모를 키우지 않는 한 현재로서는 어렵다. 야구를 예로 들자면 야구는 여성 관객이 즐길 수 있는 것을 마련하고 그들을 공략하면서 시장 규모가 커졌다. 야구를 좋아하는 관객들뿐만 아니라 일반 대중을 끌어들이는 마케팅이 필요하다. 기아타이거즈 공연장에는 수영장이 있다. 야구장에 야구만 보러 가는 게 아니다.

손신형 : 공연 판매 데이터는 제작사 입장에서는 제작사의 개인 정보나 마찬가지다. 이 데이터를 어떤 식으로 활용할지에 대한 두려움이 있다. 모든 제작사가 참여하는 것이 아니라면 제작사 입장에서는 상황을 보게 된다.
이호신 : 제작사가 많이 참여해야 시스템에 힘이 생길 것이다. 지금 제공하고 있는 데이터는 장르로만 분류되어 있는데 예컨대 기분이 우울할 때 볼만한 공연, 데이트할 때 적절한 공연 등 연성의 분류 체계를 도입하면 시장 활성화에 도움을 줄 수 있을 것이다.
조한성 : 공연 시장은 일정한 패턴을 보인다. 작품에 따라 크기는 달라질 수 있으나 패턴은 크게 변하지 않는다. 월별로 보면 새학기가 시작하는 3월, 9월은 매출이 떨어지고, 휴가 기간이나 연말 공연은 잘된다. 12월 31일과 1월 1일은 하루 간격이지만 공연 시장으로는 완전히 다른 세상이다. 반면 대형 공연의 경우 일반 관객을 무시할 수 없는데 일반 관객에 대한 데이터는 파악되지 않고 있다. 일반 관객의 구체적인 데이터가 있다면 제작사도 관심을 보일 것이다.
정광렬 : 기획자들은 경험치를 기반으로 안정된 시장에서 활동하는 데에는 큰 문제가 없겠지만, 시장 확대를 위해서는 지역 시장의 개발이 필요하다. 낯선 지역 시장에 진출할 때 필요한 데이터를 KOPIS에서 제공해 줄 필요가 있다. 대관 시기별 매출 현황이라든가, 지역 시장에 대한 세분화된 정보를 제공한다면 지역 시장 발전에 많은 도움이 되고, 시장 확대에도 기여할 것이다.

우리가 바라는 KOPIS의 역할
박병성 : 연구 목적에 따라 다르겠지만 주로 어떤 데이터들이 필요하고 어떤 데이터가 부족한가?
이호신 : 데이터를 구조화하는 방식을 주로 연구한다. 공연을 연구하는 관점에서 보면 굉장히 중요한 정보 중 하나가 ‘이 작품이 얼마나 되풀이해서 공연하는가’이다. 현재는 이 작품이 얼마나 자주 어떤 형태로 공연되었는지 파악하기가 힘들다. 개별 데이터를 뒤져서 작품의 연보를 만들어야 하고, 그것 자체가 연구가 된다. 비용과 시간을 들여야 하는 작업인데 KOPIS는 그런 것을 할 수 있는 구조가 마련되어 있다. 작품뿐만 아니라 예술가들의 참여 이력에 관한 정보도 중요하다. 어떤 스태프와 배우가 참여해서 어떻게 공연이 변했는지 기록하는 것이 굉장히 중요하다. 예술가의 입장에서는 그런 데이터가 일종의 포트폴리오가 될 것이고, 연구자들에게는 예술가들의 활동에 대한 일종의 지형도 같은 역할을 할 수 있을 것이다.
김현진 : 현재 KOPIS DB는 공연, 공연 시설, 기획사로 DB가 구성되어 있지만 최초 구축 시에는 인물 DB도 있었다. 예매처에서 받은 정보로는 유일성 체크가 되지 않아서  인물 DB를 제외하였다. 공연 DB의 연구 활용도를 높이기 위하여 예술자료원 등의 DB와 연동을 고려할 수 있다.
이호신 : 대체로 문화부 내 기관별로 기본 데이터를 가지고 있다. 그런데 큰 그림을 그리지 못하다 보니까 기관들끼리 이를 통합하여 사용하는 방향으로 진전이 이루어지지 않는다.
정광렬 : 다른 데이터보다 제대로 정리되어 있는 것이 바우처 데이터이다. 바우처는 카드로 결재해서 개인 정보가 결합된 정보이기 때문에 구매자의 특성이나 성향이 정확하게 드러난다. 아직 이를 활용하는 단계까지는 나가지 못하고 있다.

박병성 : 공연 시장을 마니아 시장과 저가 공연 시장으로 나누었는데 실제 공연 마니아 규모가 어느 정도인지 연구된 것은 없다. 제작사마다 대략적으로 제시하는 수치는 있지만 개인적인 판단일 뿐 근거는 없다. 마니아가 중요한 시장이라면 이를 파악해서 작품 기획에 예산 편성 등에 반영할 필요가 있지 않을까.
조한성 : 마니아 시장은 알기 어렵지만 배우 팬 시장은 작품을 올려보면 대략적으로 파악이 된다.
손신형 : 영화는 관객 수도 많고 다양하지만 관객과 제작자의 관계가 가깝지 않다. 공연은 공연장에서 직접 만나기 때문에 관객과 제작사의 관계가 굉장히 가깝다. 그래서 경험으로 관객에 대해 알 수 있는 것들이 많다. 마니아 공연의 경우 대부분 반복 관람 이벤트를 하는데 그것을 통해 대략적으로 반복 관람 관객 수를 예측할 수 있다.
정광렬 : 문화 향수 실태 조사를 해오고 있는데 2년마다 전국의 6천 명을 대상에게 설문을 통해 향수 실태를 조사한다. 그 자료를 보면 지방의 수요가 없는 것이 아니다. 기회가 없을 뿐이다. 참여적인 문화 활동은 대도시보다도 중소도시가 높게 나온다.

박병성 : 설문을 통해 향수 실태 조사를 하다 보면 표본 집단 구성이라든가, 답안의 신뢰성 문제가 발생하지 않나?
정광렬 : 현실적인 한계는 있다. 이 조사는 1989년부터 해왔다. 비교할 수 있는 데이터가 축적되어 있어 신뢰성이 높다고 생각한다. 결과를 보면 꾸준한 추이를 읽을 수 있고 변동 요인을 설명할 수 있다. 그리고 지속되어 오면서 랜덤 샘플링 방식 등 조사 방식이 굉장히 정교화되었다.
손신형 : 조금 다른 이야기이긴 하지만, 미국에는 일반 관객, 전문가 관객 리뷰를 모아서 관객들에게 정보를 제공하고 관객이 원하는 공연을 추천해 주며 예매까지 가능하게 하는 사이트가 있다. 관광객이 많은 시장이라 필요한 정보를 얻기에 편리하다. 향후 장기적으로 봤을 때 KOPIS도 쌍방향 커뮤니케이션이 가능한 공간이 되면 좋을 것 같다.
김현진 : 아직 KOPIS 데이터 수집 비율이 40% 정도라 네이버 등 포털과 제휴를 하고 있지 않다. 데이터 수집률이 유의미한 수준에 이르면 각 작품의 예매율 순위, 객석 점유율, 전문가 평점, 관객 리뷰, 소비 취향 등을 제공하고 KOPIS를 통해 해당 기획사 홈페이지로 연결되는 구조를 만들 계획이다. KOPIS 데이터를 활용하되, 소비자가 익숙하게 이용하는 일상적 플랫폼에서 쌍방향 커뮤니케이션이 이루어지는 방향을 바란다.

박병성 : 다양한 데이터를 통합시키는 방식은 매우 유용할 것 같다. 그러기 위해서는 기준을 표준화하는 작업이 선행되어야 한다.
이호신 : 완벽하게 통합하기는 어려울 것이다. 동일한 개체(작품이나 사람, 기획사)에 아이디를 부여하는 방식으로 데이터 구조를 변형할 필요가 있다. 데이터를 구축하는 단체에서는 구조가 복잡해지기 때문에 거기까지 진전시키지 못하고 있다. 데이터마다 아이디를 부여하면 곳곳에 흩어져 있는 정보를 하나로 모으는 연결 고리 역할을 할 수 있고, 여러 가지 다른 목적으로 구축된 데이터를 융합해 새로운 목적으로 활용하는 데에도 유용하다. 문화체육관광부가 제공하는 문화데이터포털에서 데이터를 개방하고 있다. 하지만 데이터 간의 연결 고리를 만들지 못하고 있어서 연계나 데이터 통합으로 나아가지 못하고, 개별 기관의 데이터를 산발적이고 일방적인 수준으로 제공하고 있다.

박병성 : KOPIS가 나아갈 방향을 제시해 준다면?
조한성 : 한 기업이 시장을 독점하길 바라지 않지만 인터파크에서 판매해야 매출이 높을 수밖에 없다. 그렇다고 인터파크가 성장해 온 방식과 같은 길을 가서는 안 될 것이다. 큰 작품 위주로 영입해서 전체 시장에서 차지하는 퍼센티지를 높이거나 단순히 데이터를 모으는 데만 주력하기보다는 차별화된 서비스를 준비해야 원하는 방향으로 나아갈 수 있을 것이다.
김현진 : 지금은 네이버 모바일 공연전시판과 제휴해서 매주 금요일 대학로/아동 공연 중 화제의 공연을 10편씩 소개하고 있다. 추석 연휴 때 특집으로 아동 공연 할인 혜택과 대학로 공연 전 가볼 만한 곳에 대한 기획 기사를 냈는데, 평소보다 많은 조회 수를 올렸다. KOPIS에 데이터가 모이면 이런 작업들을 꾸준히 해서 공연 산업 전반에 도움이 되는 역할을 할 수 있을 거라 기대한다.
정광렬 : 우리 시대의 화두가 지방 분권이다. 지역 전체에 대한 관심을 높일 필요가 있다. 또 하나는 예술 생태계를 고려해서 작업해 주길 바란다. 젊거나 새롭게 진입하는 이들을 위한 데이터를 공급할 수 있으면 예술 생태계를 확장하는 데 도움이 될 것
이다.

이호신 : 전산화되어 있는 데이터이기 때문에 다른 영역에서 활용할 수 있도록 개방하는 것이 다른 부가가치를 창출하는 방향이라고 생각한다. KOPIS가 구축한 데이터의 양은 아직 충분치 않지만 신뢰할 만한 데이터가 모여 있다. 데이터 개방과 공유가 좀 더 간편해질 수 있는 데이터 구조에 대한 고민이 필요하다. 
손신형 : 제작사는 단순히 돈을 벌기 위해서 공연을 만들지 않는다. 계속 공연을 제작할 수 있는 기반이 유지되기를 바랄 뿐이다. 그런 환경을 만들어주는 KOPIS가 되어 달라. 제작사가 데이터를 제공하면 단순히 오픈된 정보를 주는 것 이외에 마케팅 분석이나 매출 추이 등 제작사에 유용한 데이터를 제공해 줄 수 있다면 더 많은 제작사가 참여할 것이다.
김현진 : 포털이나 소셜 미디어에 리뷰 정보를 모아서 작품별 소비자 반응을 방사형으로 도식화하는 것이 가능할 것 같다. 그 외에도 기획제작사에게 유용한 정보를 제공할 수 있도록 추가 서비스 도입과 회원제 운영에 대해서 검토해 보도록 하겠다.
박병성 : KOPIS가 축적하고 있는 공연 데이터는 단순 시장 파악뿐만 아니라 관객, 공연 마케터, 연구자, 정책 입안자 들에게 기초 데이터로서 중요한 가치를 지닌다. 이를 확장한다면 창작자의 기초 작업에도 도움을 줄 수 있다. 즉 모든 공연 관련자들에게 필요한 데이터이다. KOPIS의 확립은 공연 시장의 양적인 성장뿐만 아니라 질적인 성장을 도울 것이다.

* 본 기사는 월간 <더뮤지컬> 통권 제169호 2017년 11월호 게재기사입니다.