How Can the Pay-TV Market Retain Its Users? A Critical Threat to the Pay-TV Market with Insights from South Korea

myongji-cho, kyungah-kim, 이종수, Jungwoo Shin (2026) · Journal of Media Economics · DOI ↗

한국 1,003 명 face-to-face SP 설문 (Korea Gallup, 2023 년 4-5 월), 6 속성 (서비스 사업자, 라이브 채널, TVOD, 지연시간, OTT 종류, 월 구독료) × 2 시나리오 (paid OTT 추가 구독 전/후) 의 paired choice 를 혼합 로짓 (Train 2003 SMLE 추정) 으로 분석. Cord-cutting (완전 해지) 확률 1.1% vs Cord-shaving (저가 plan 으로 downgrade) 확률 8.2% — cord-shaving 이 한국 pay-TV 시장의 dominant threat. 가구 미디어 지출 + $7.7/월 증가 시 pay-TV WTP −$ 16.9/월 감소. 연간 손실 — cord-cutting 11.8M USD vs cord-shaving 146.3M USD (12 배). 한국 IPTV broadcasting revenue 의 3.89% 손실. *Bundled 패키지 + 저가 IPTV 가 한국의 retention success factor — 미국 cord-cutting trend 와 대조.

RQ: 한국 pay-TV 구독자가 추가 paid OTT 구독 시 pay-TV 선택 행동은 어떻게 변하는가? (i) 완전 해지 (cord-cutting) 의 확률, (ii) 저가 plan 으로 downgrade (cord-shaving) 의 확률, (iii) TVOD 의 OTT 대체 관계 정량 검증. 가설 H1 (cord-cutting 발생 X), H2 (cord-shaving 발생 X), H3 (TVOD 가 OTT 대체 X) 검증
방법론: discrete-choice-experiment (6 속성 × 648 alternatives → fractional factorial 30 alternative → 10 choice set 의 2 group A/B), 혼합 로짓 (Train 2003 random coefficient, 정규분포 가정, 가격은 lognormal robustness check), simulated-maximum-likelihood (SMLE) 추정. Paired choice — 시나리오 1 (현재) + 시나리오 2 (paid OTT 추가 구독 가정) 의 same alternative 에 대한 두 번 선택. Model 1 = 시나리오 1 only, Model 2 = 시나리오 1+2 결합 (status-quo retention 변수 + provider switch 변수 + cordcut 변수 도입)
데이터: 한국 Korea Gallup 1,003 명 face-to-face survey (2023 년 4-5 월, 200 명 pilot 후), purposive quota sampling (남녀 50:50, 20-59 세, 서울 44%·기타 56%). 20 responses/응답자 × 1,003 = 20,060 observations. 6 속성: 사업자 (SKB / KT / LG U+ / Etc.=cable+satellite), 라이브 채널 (all / no terrestrial / no GP), TVOD (있음/없음), 지연 (1/2/3 분), OTT (all / no domestic / no foreign), 월 구독료 ( $3.9 /$ 11.5 / $19.2 USD)
주요 발견: (i) Model 1 (시나리오 1) 모든 IPTV 사업자 양 효용: SKB +1.473 > KT +1.209 > LG +0.951 > Etc. +0.547 (vs 미사용 baseline). 모두 유의한 random coefficient SD — 사업자 선호 이질성. (ii) Model 1 콘텐츠 선호: terrestrial 채널 제외 −0.321, GP 채널 제외 −0.333 (둘 다 disutility); TVOD 있음 +0.161 (utility); 지연 1 분당 −0.152; 국내 OTT 제외 −1.142, 해외 OTT 제외 −1.226 (해외 더 큰 disutility); 가격 1 단위 ( $7.7) 당 −1.053. (iii) **Model 2 (시나리오 2) 의 핵심**:$ \beta_{cordcut} $= **−2.981** (95% CI [−3.50, −2.46]) — *cord-cutting 매우 unlikely*. *Cord-cutting 확률 1.0-1.2%* (가격$ 3.9-23.1 변동에도 안정). (iv) Cord-shaving: $\beta_{fee\_diff}$ = −0.237 (유의) — 시나리오 2 에서 저가 plan 으로 이동 선호. 8.2% 확률 로 cord-shaving. 가구 미디어 지출 + $7.7/월 → pay-TV WTP **−$ 16.9/월** 감소. (v) Model 2 TVOD 비유의 (Model 1 +0.161 → Model 2 +0.077 비유의) — Hypothesis 3 지지: TVOD 가 OTT 대체. (vi) 연간 손실: 한국 IPTV cord-cutting 11.8M USD vs cord-shaving 146.3M USD (12 배). KT 60.8M USD, SKB 43.4M USD, LG 42.1M USD 의 cord-shaving 손실. IPTV broadcasting revenue 의 3.89%.
시사점: (a) Cord-shaving > cord-cutting 12 배 — 한국 pay-TV 정책 + 사업자 전략의 focus shift 필요. 미국 N-American cord-cutting dominant pattern 과 근본적으로 다른 시장 동학. (b) Bundled packages + 저가 IPTV 의 성공: 한국 92.5% 가구의 pay-TV 사용 (2023) — 35.4% 가 “bundled 패키지 혜택” 동기 — 의 retention success factor 정량 입증. (c) TVOD ↔ OTT 대체 관계 — pay-TV provider 가 TVOD opt-out 옵션 제공 + 저가 plan 유지 + 차별 콘텐츠 (terrestrial + 국내 OTT 파트너십) 강화. (d) Foreign OTT (Netflix, YouTube, Disney+) 의 separate subscription 선호 — pay-TV via TV device 가 foreign OTT 의 multi-device access 우선과 충돌. 국내 OTT (Wavve, TVING) 의 pay-TV 파트너십 이 retention strategy. (e) 이종수 의 방송-OTT 라인 의 최신 update — Over-the-Top Bundled Services in the Korean Broadcasting and Telecommunications Market: Consumer Preference Analysis Using a Mixed Logit Model (telematics 2021) 의 bundled OTT-TV 선호 의 cord-shaving-cord-cutting 분리 식별.

Fig. 3 — pay-TV 가격 변화 ($3.9-23.1) 별 cord-cutting + cord-never 확률. Cord-cutting 1.0-1.2% (안정), Cord-never 1.4-1.8% (증가). 두 합쳐도 4% 미만 — pay-TV 시장 의 retention strength 정량 입증.

요약

본 paper 는 이종수 의 연구 궤적 방송-OTT consumer choice 라인 의 최신 작업. Journal of Media Economics 게재 (2026 년 1 월). Over-the-Top Bundled Services in the Korean Broadcasting and Telecommunications Market: Consumer Preference Analysis Using a Mixed Logit Model (Telematics & Informatics 2021) 의 bundled OTT-pay-TV consumer preference 의 cord-cutting-cord-shaving 분리 식별 후속작. 기존 문헌 (Shin-Park-Lee 2016 TFSC, Kim-Lee-Lee-Kim 2017 Telecom Policy, Tefertiller 2020) 은 OTT 가 cord-cutting 유발 의 일률적 가정 — 그러나 미국 외 시장 (한국·유럽) 의 실제 dynamic 은 다름. Fudurić-Malthouse-Lee (2020 J Media Bus Studies) 가 cord-shaving 의 별도 분석 시도 했으나 paid OTT 추가 구독 의 financial burden 의 consumer choice 영향 미반영. 본 paper 의 conceptual move 는 — paired SP choice (시나리오 1: 현재 / 시나리오 2: paid OTT 추가 구독) 로 cord-shaving 와 cord-cutting 을 동시 식별 + fee_diff 변수 로 지출 증가 의 WTP 감소 정량화.

방법론은 6 속성 discrete-choice-experiment + paired choice + 혼합 로짓 SMLE. 648 alternative combinations → fractional factorial 로 30 alternatives → 10 choice sets (A/B 그룹 나눔, 응답자 random assignment). 각 choice set 에서 3 alternatives + no choice 의 두 번 선택 — (1) 현재 (Scenario 1), (2) paid OTT 추가 구독 가정 (Scenario 2). 20 responses/응답자 × 1,003 = 20,060 observations. Model 1 (Scenario 1 only) 은 baseline preference 추정 — SKB +1.473, KT +1.209, LG +0.951, Etc. +0.547 의 모든 IPTV 양 효용 (vs 미사용 baseline), random coefficient SD 모두 유의 (heterogeneity 정당화). Model 2 (Scenario 1+2 결합) 은 retain vs switch vs cordcut decomposition — $\beta_{SKB\_nc}$ +2.457 (SKB 유지), $\beta_{cordcut}$ −2.981 (cord-cutting 강한 음), $\beta_{fee\_diff}$ −0.237 (저가 plan 으로 cord-shaving). 핵심 식별 — $\beta_{fee\_diff}$ 의 유의한 음 이 지출 증가 → 저가 plan 이동 의 정량 증거.

발견의 정책 함의는 cord-shaving > cord-cutting 의 한국-특수 패턴. (a) Cord-cutting 1.1% — 가격 $3.9-23.1 변동에도 *cord-cutting 확률 안정* (1.0-1.2%), *bundled package + 저가 IPTV* 의 retention success. (b) **Cord-shaving 8.2%** — *7.5 배 더 큰 threat*. 가구 미디어 지출 +$ 7.7/월 → pay-TV WTP −$16.9/월 (median −2.21, mean −2.49 의 willing-to-cord-shave). (c) TVOD vs OTT 대체 — Model 1 의 TVOD +0.161 (유의) 가 Model 2 에서 +0.077 (비유의) 으로 약화. OTT 가 subscription VOD 측면에서 TVOD 대체 — Katz-Jung-Callorda (2024 Telecom Policy) 의 VOD substitution 명제 지지. (d) 연간 손실 비교: Cord-shaving 146.3M USD vs Cord-cutting 11.8M USD (12 배). 한국 IPTV broadcasting revenue (376.5B USD 2022 — 사실은 KRW 기준 오류 likely) 의 3.89%. (e) Foreign OTT 의 separate subscription 선호: pay-TV via TV device 의 single-screen 한계, foreign OTT 의 multi-device access (Netflix, YouTube) 와 양립 불가. Pay-TV 는 domestic OTT (Wavve, TVING) 파트너십 + terrestrial 채널 강화 로 retention.

한계: (i) 한국-only — bundled pricing + 저가 IPTV 의 unique market structure; 미국·유럽 일반화 한계. (ii) Demographics × cord-shaving propensity 미분석 (Appendix C 의 SUR 분석 부분적). (iii) 가격 효과 선형 가정 — piecewise / quadratic nonlinear 미반영. (iv) Cord-shaving 의 세부 dynamics (어떤 채널·TVOD opt-out 우선 ?) 미분석. (v) Stated preference 의 hypothetical bias. (vi) Cross-sectional — 시계열 변화 미반영. 이종수 author page 의 방송-OTT consumer choice 라인 의 cord-shaving 정량 식별 의 첫 작업.

핵심 결과

Model 1 추정 (Scenario 1 only, mean / SD, all 99% CI 유의)

변수	Mean	SD
SKB	+1.473	1.007
KT	+1.209	0.762
LG	+0.951	−0.687
Etc. (Cable+Sat)	+0.547	1.011
Terrestrial 채널 제외	−0.321	n.s.
GP 채널 제외	−0.333	n.s.
TVOD 있음	+0.161	0.585
Latency (1 분/단위)	−0.152	0.489
국내 OTT 제외	−1.142	n.s.
해외 OTT 제외	−1.226	0.250
월 구독료 ($7.7/단위)	−1.053	0.773

(N = 20,060, log L = −5,849)

Model 2 추정 (Scenario 1+2 결합) — Retention / Switch / Cordcut

변수	Mean	의미
SKB→SKB ( $\beta_{SKB\_nc}$ )	+2.457	사업자 유지 강한 선호
KT→KT	+1.143	유지
LG→LG	+0.958	유지
Etc.→Etc.	−0.002	유지 무차별
→ Cordcut ( $\beta_{cordcut}$ )	−2.981	Cord-cutting 강한 음
Others→SKB	−3.497	사업자 변경 disutility
TVOD 있음	+0.077 (n.s.)	TVOD 효과 사라짐
월 구독료 ($7.7)	−0.045	가격 효과 약화
Fee difference ( $7.7) ($ \beta_{fee_diff}$)	−0.237	저가 plan 으로 cord-shave

(N = 20,060, log L = −2,686)

Scenario analysis 결과

지표	값
Cord-cutting 확률	1.0-1.2% (가격 변동 안정)
Cord-shaving 확률	8.2%
가구 미디어 지출 +$7.7/월 → pay-TV WTP 감소	−$16.9/월
Willing-to-cord-shave median	−2.21
Willing-to-cord-shave mean	−2.49

연간 손실 (Table 5, IPTV 사업자)

사업자	Cord-cutting 손실 (USD/년)	Cord-shaving 손실 (USD/년)
KT	4,887,149	60,810,850
SKB	3,534,635	43,433,656
LG U+	3,404,085	42,118,474
총합	11,825,869	146,362,981
비율 (IPTV broadcasting revenue 대비)	0.314%	3.89%

정량 결론. (i) Cord-shaving 손실 의 12 배 dominance — 정책·전략 focus shift 필요. (ii) Bundled package + 저가 IPTV 의 retention success — 가격 $23.1 까지도 cord-cutting 1.2% 만. (iii) TVOD ↔ OTT 대체 — pay-TV 가 TVOD opt-out 옵션 으로 base fee 유지 가능.

방법론 노트

혼합 로짓 의 효용함수 (Eq. 1):

U_{nj} = \beta_n' x_{nj} + \varepsilon_{nj}

$\beta_n \sim f(\beta)$ (개인-specific random coefficient) 으로 IIA 완화 + 이질성 포착. 선택 확률 (Eq. 3):

P_{nj} = \int \frac{\exp(\beta_n' x_{nj})}{\sum_i \exp(\beta_n' x_{ni})} f(\beta) \, d\beta

Closed form 없음 → simulated-maximum-likelihood (SMLE) 추정. MWTP (Eq. 4):

\text{MWTP}_k = -\frac{\partial U / \partial x_k}{\partial U / \partial x_{\text{price}}} = -\frac{\hat{\beta}_k}{\hat{\beta}_{\text{price}}}

Model 2 (Scenario 1+2 결합, Eq. 6) 의 retention/switch decomposition:

U_{nj} = (\beta_{n, to\_SKB} d_{j, sp\_change} + \beta_{n, SKB\_nc} d_{j, sp\_nochange}) d_{j, SKB} + \cdots + \beta_{n, cordcut} d_{j, cordcut} + (\beta_{n, fee} + \beta_{n, fee\_diff} x_{j, fee\_diff}) x_{j, fee} + \varepsilon_{nj}

핵심 식별 — $\beta_{fee\_diff}$ 의 유의한 음 이 지출 증가 → 저가 plan 이동 (cord-shaving) 의 직접 증거. $\beta_{cordcut}$ 의 강한 음 이 cord-cutting unlikely 의 직접 증거. Willing-to-cord-shave (Eq. 7):

\text{Willing-to-CordShave} = -\frac{\partial x_{j, fee}}{\partial x_{j, fee\_diff}} = \frac{-\beta_{n, fee\_diff} \cdot x_{j, fee}}{\beta_{n, fee} \cdot x_{j, fee\_diff}}

식별 가정: (i) Paired choice (시나리오 1 + 2) 의 within-respondent identification, (ii) 정규분포 random coefficient (lognormal robustness check 와 일치), (iii) Provider × retain/switch 의 full decomposition (Table 3 의 25 combinations), (iv) ASCs 가 fee 가 아닌 provider-level 에 분배.

연구 계보

본 paper 는 (a) Train (2003 Discrete Choice Methods with Simulation, 2009) 의 mixed logit + SMLE 정통, (b) Shin-Park-Lee (2016 TFSC) 의 OTT 와 cable/IPTV/satellite 의 differential 영향 — 본 paper 가 Netflix 진입 이후 update + cord-shaving 분리 식별, (c) Kim-Lee-Lee-Kim (2021 Telematics & Informatics) — Over-the-Top Bundled Services in the Korean Broadcasting and Telecommunications Market: Consumer Preference Analysis Using a Mixed Logit Model — 의 OTT-TV bundled 선호 의 cord-shaving-cord-cutting 분리, (d) Park-Lee-Kim (2024 Tech in Society) — Exploring the Fittest Choice Model for Consumer Preference Analysis on Over-the-Top Service — 의 OTT consumer choice model selection 의 방법론 sibling, (e) Fudurić-Malthouse-Lee (2020 J Media Bus Studies), Fudurić-Malthouse-Viswanathan (2018 Bus Horizons) 의 cord-shaving big data 분석 — 본 paper 가 SP-based 확률 추정 으로 보완, (f) Malone-Nevo-Nolan-Williams (2023 REStat) 의 OTT video substitute for TV — 본 paper 가 한국의 different pattern 대조, (g) Prince-Greenstein (2017 JEMS), Massad (2018) 의 cord-cutter demographics, (h) Tefertiller (2020), Menon (2022) 의 OTT adoption 동기 literature 의 통합. 이종수 author page 의 방송-OTT consumer choice 라인 의 cord-shaving 정량 식별 의 시작점 — 후속 aggregator 경제성, 시간 의존적 선호 dynamics 로 확장 가능.

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