성공한 게임이란 무엇일까요? 성공한 게임이란 많은 유저가 선택하고, 지속적으로 플레이하며, 지불하기를 꺼리지 않는 게임일 겁니다. 그리고 이러한 성공의 첫걸음은 내 게임을 아는 데서 시작됩니다. 실제 게임의 밸런스는 괜찮은지, 유저가 어디서, 왜 이탈하는지, 왜 구매를 꺼리는지 등을 알아야 합니다. 이는 게임 데이터로 확인할 수 있습니다. 하지만 관리하는 게임이 많은 퍼블리셔나 게임을 개발하는 것만으로 벅찬 게임사라면, 게임 데이터 수집부터 애를 먹는 경우가 많습니다. 그리고 게임 데이터를 분석하는 것이 ‘게임의 성공’으로 이어진다는 것에 의문을 품는 경우도 있고요. 하지만 게임 데이터 수집 후, 분석, 그리고 액션까지 올바른 과정을 걸친다면 ‘게임의 성공’으로 이어질 수 있습니다.

 

 

데이터 분석, 근데 해야 하나요?

 

 

 

 

부정확한 느낌이나 직감에 기대지 않고 게임을 성공시키려면 데이터 분석은 필수적입니다. 우선 게임 데이터 수집을 통해 객관적인 문제점과 개선 방향을 파악할 수 있습니다. 이미 여러분들도 DAU, MAU, ARPPU, 잔존율 등 여러 유용한 지표를 사용하고 계실텐데요. 이 지표들을 이용하면 마케팅 및 유입이 문제인지, 아니면 게임 자체에 문제가 있는지, BM이 미흡한지 등을 알아낼 수 있습니다. 부정확한 느낌이나 직감에 의존하지 않고 데이터를 통해 객관적으로 문제점과 개선 방향을 파악할 수 있는 것이죠.

하지만 이러한 지표들도 게임 디자인과 운영에는 전혀 도움이 되지 못합니다. 밸런스는 괜찮은지, 유저의 이탈 원인은 무엇이고 이탈 구간은 어디인지, 이탈을 막으려면 뭘 어떻게 해줘야 하는지 등 구체적으로 게임이 무엇이 문제고 어떻게 개선해야 되는지를 알려주지 않습니다. 이런 것들을 알기 위해서는 유저의 재화 획득과 사용, 아이템 획득과 사용, 스테이지 클리어 및 실패 등 유저의 행동을 분석해야 합니다. 그리고 이를 위해 보통 애널리틱스 툴(분석 툴)을 사용하게 됩니다.

 

 

데이터 분석, 그럼 어떤 툴로 시작할 있나요?

 

그렇다면 게임 데이터 분석은 어떤 툴을 사용해야 할까요? 여러 방법이 있지만 시중에 나와 있는 애널리틱스 툴을 활용하시길 추천합니다. 텐투플레이나 유니티 애널리틱스, 파이어베이스 등 다양한 게임 분석 툴을 잘 살펴보고 나에게 맞는 서비스를 선택하면 됩니다. 대표되는 애널리틱스 툴에 대해 간단히 설명해 드리자면 아래와 같습니다.

 

  • 유니티 애널리틱스: 플레이어가 게임을 왜 플레이하는지 데이터를 기반으로 이해할 수 있습니다.(Link ▶)
  • 파이어베이스: 구글에서 지원하는 모바일 어플리케이션 개발 플랫폼입니다. 앱 사용자 데이터를 분석하는 애널리틱스도 지원하고 있습니다.(Link ▶)
  • 텐투플레이: 게임 분석과 BM 최적화 등을 제공합니다. 특정 조건에 맞는 타겟 유저에게 인앱메시지, 아이템 추천 등 다양한 액션을 하는 등 빠르게 실험해볼 수 있는 Fast Cycle 실험 플랫폼 입니다.(Link ▶)

 

툴마다 조금씩은 다르지만 대체로 다음과 같은 과정을 거쳐 게임 데이터 분석을 하게 됩니다.

 

‘ SDK 설치 → 지표 설정 → 세그먼트 설정 → 커스텀 이벤트 로그 → 데이터 분석 결과 확인 → 개선 방안 수립 및 실행’

 

초심자라면 지표 설정부터 커스텀 이벤트 로고까지 막막할텐데요. 본 포스팅에서 각 과정에 대한 설명을 자세히 살펴볼 수 있으니 참고하시길 바랍니다.

 

 

내게 맞는 데이터 분석 툴을 찾고 싶다면?

 

 

 

 

어떤 게임인지, 개발자가 누구인지 등 여건에 따라 필요한 데이터 분석도 다릅니다. 내 게임에 꼭 맞는 게임 데이터 수집과 분석을 하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? BigQuery 등 별도 데이터웨어하우스를 함께 사용하는 방법이 있고요. 간단한 쿼리 기능이나 커스텀 대시보드를 제공하는 템플릿도 좋은 방법 중 하나입니다. 앞서 얘기드린 것처럼 시중에 나와 있는 애널리틱스 툴을 활용하기도 하고요.

그러나 많은 게임 데이터 분석 애널리틱스 툴에서는 시계열 분석만 가능합니다. 과거부터 현재까지 시간의 흐름에 따른 DAU, 매출 등을 살펴보는 시계열 분석은 왜 DAU가 증가 또는 감소했는지, 매출이 왜 증가 또는 감소했는지 정확히 알기 어렵기 때문에 이를 통해 도출된 평가와 예측은 게임 매출 개선과 직결되지 않습니다. 다음 스텝인 액션을 취하기 위해서는 일별 매출이 아닌 스테이지별/레벨별 전환율을 살펴보아야 하는데요. 스테이지별/레벨별 전환율을 통해 어느 플레이 구간에 구매 제안을 하는 게 좋은지 즉, 유저가 돈을 지불해서라도 클리어하고자 하는 욕구에 불타는 구간이 어디인지 등을 알아낼 수 있습니다. 

 

 

성장 아닌성공으로 이어지는 방법!

 

 

 

 

내게 꼭 맞는 애널리틱스 툴까지 찾으셨다면! 게임 데이터 수집 후, 분석 그리고 액션까지 차근차근 밟아나가실텐데요. 데이터 분석을 할 때, 게임의 ‘성장’에만 초점을 맞춰 분석하지 마시고, ‘성공’에 초점을 맞춰 데이터 분석을 하시길 추천합니다. ‘성장’에만 초점을 맞춘다면 마케팅 등 주변 환경 영향이 많이 받는 일별 유입과 같은 지표는 잘 나오는데, 제품의 가치나 매출의 성장 같은 궁극적인 목표로 이어지지 않을 테니까요.

그렇다면 어떻게 ‘성공’에 초점을 맞춰 데이터 분석을 할 수 있을까요? 가치/매출을 ‘성공지표’로 설정하고, 그것을 예측할 수 있는 사용자의 수와 사용자 당 매출을 ‘평가지표’로 설정해야 합니다. 그리고 이 ‘평가지표’를 이루고 있는 표적지표들을 설정해 실행 가능한 형태로 변경해야 합니다. 비즈니스의 성공을 위한 최상위 지표를 ‘매출’로 설정하고, ‘평가지표’를 가능한 긴 기간의 누적 데이터로 계산하여 일시적인 이벤트나 트렌드에 의한 평가가 아닌 지속적인 값의 평균으로 가치 또는 매출을 예측할 수 있도록 해야합니다. 이 가치 또는 매출의 수치가 발생하는 비용보다 더 크다면 장기적으로 비즈니스 성공에 도달할 확률이 높아집니다. 그렇지 않은 경우 제품의 개선을 통해 ‘평가지표’ 를 지속적으로 개선해야만 비즈니스 성공에 도달할 수 있게 됩니다.

 

 

텐투플레이님의 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.