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게알못이 게임데이터 분석하기 #1-2

by Christine__ 2022. 8. 31.

아래의 글은 글쓴이가 유튜브 Naver Cloud Platform 채널의 게임웨비나를 보고 작성하였다. 출처는 하단 참고. 

 

 

게임 매출 분석

: 게임 BM(Business Model)은 게임 기획과 게임성과 직결되어 있어 중요한 부분이다. 비즈니스 모델이란 말 그래도 어떻게 수익을 낼 것인가가 게임 서비스를 이해하는 데 근간이다. 

 

무료게임(F2P,  Free to Play)인 경우, 게임 플레이를 위해 게임 아이템을 구매하는 부분에서 유료결제를 하게 되는 부분을 게임 BM이라고할 수 있다. 아래의 설명은 무료게임에서 사용자가 유료 결제를 하게 되는 경우를 상정하여 작성되었다. 

 

1. 첫 결제 시점 분석

일반적으로 첫 결제시점은 집중과 몰입 구간에서 나타나도록 기획한다. 

첫 결제 시점이 의도된대로 잘 나타나고 있는지를 확인하기 위해서는 결제시간 추이 정보를 참고한다. 

최선의 경우는 집중구간과 몰입구간에 매출이 알맞게 분산되어 있는 것이다. 

 

2. 레벨별 매출 분석

첫 결제 시점 분석 이후에 상세한 분석을 위해 레벨별 매출 분석을 한다. 

게임에서 레벨은 사용자가 현재 플레이하고 있는 게임의 지점을 파악할 수 있는 지표이다.

따라서 레벨별 매출 분석을 통해서는 게임 시간 추이만을 확인하는 첫 결제시점 분석보다 정확하게 사용자의 니즈를 파악할 수 있다는 점이다. 

 

레벨별 BUR (결제 유저 비율) 매출 상품을 파악해서 설계한 BM구조가 제대로 작동하는지 파악하는 것이 중요핟. 

 

1) 레벨별 매출 일단위 분석 

 

게임의 런칭시점, 이벤트 등 다양한 외부요인에 의한 변화가 생길 수 있음을 고려해 일단위로 레벨별 매출을 분석한다.  

 

레벨별 매출을 분석할 때에는 레벨로 나뉘어지는 집중구간과 몰입구간에서 매출이 어떻게 발생하는지를 파악한다. 

매출이 상대적으로 떨어지거나 리텐션이 감소하는 구간을 확인한 후, 해당 구간에서의 게임 내 허들을 조정하거나 게임 콘텐츠를 강화하는 등으로 보완하여 설계된 BM구조가 제대로 작동할 수 있게 한다. 

 

2) 레벨별 주요 상품 결제정보 분석

레벨별 사용자들의 캐시 상품 니즈를 파악하여 맞춤형 상품을 제공한다. 

 

게임 사용자는 허들에 따라 최적화된 캐시 아이템을 구매하려는 특징을 보인다. 

각 레벨에 알맞는 적합한 허들을 제공하고, 허들을 해결하기 위핸 캐시상품을 업데이트하는 것도 좋은 방안이다. 

 

누적판매량이 높은 아이템들을 묶어서 패키지 아이템으로 판매하는 것도 상품 매출을 높이는 데 도움이 된다.

--> 개인적인 아이디어로 레벨별로 마주하는 허들에 주로 같이 사용되는 아이템이 있다면, 특정 허들을 마주하고 있는 사용자에게 해당 아이템을 패키지화해서 판매할 수 있을 것 같다. 

 

3. 아이템별 매출 분석

 아이템의 판매량 추이를 파악하고, 사용자에게 니즈가 낮은 상품을 개선하는 것이 중요하다. 

캐시아이템은 대체적으로 1~2주 단위로 업데이트를 진행한다. 

 

기존 판매량이 저조했던 패키지 상품의 구성 변경이나 가격 조정 등을 진행한 후에 일자별 매출 변동을 파악하는 것도 중욯다. 

 

아이템의 일자별 매출 추이를 확인할 때, 매출의 원인 분석으로 광고 효과나 이벤트 등을 고려한다.

 

앞서 나온 것처럼 아이템의 연관상품을 파악하여 같이 구매된 상품을 파악하여 패키지로 구성하거나 프로모션을 진행하는 것이 아이템별 매출 분석에서 중요하다. 

 

이탈 분석 

 

유저 이탈 3단계

이탈 시기에 따라 유저 이탈은 초반, 중반, 후반으로 구분된다. 

구분하는 이탈 시기는 절대적인 것은 아니며, 분석가의 소견에 따라 조정될 수 있다. 

게임 특성상 초반에 이탈하는 고객이 많다. 

게임 플레이 1일차 이내에 이탈하는 사용자의 이탈원인을 분석하는 것이 게임 마케팅의 성과를 효과적으로 내기 위해서 중요하다. 

초반 이탈 분석 

초반 이탈 분석시 확인해야 할 부분은 다음과 같다. 

 

1. 사용자 세분화

국가, 스토어, 유입 채널별로 사용자 세분화하여 이탈율 분석

--> 세분화한 그룹 간의 차이가 나타났을 때, 이탈율이 상대적으로 높은 그룹은 핵심 타겟층이 아닐 확률이 높다. 

       국가 간 차이가 다른 요인보다 크다면, 이탈율이 높은 국가에 맞춰 일러스트 및 초반 구간 영상을 바꿔 해결할 수 있다. 

 

2. 디바이스 환경 

디바이스 환경별 이탈율을 파악하여 성능, 디바이스 호환성 이슈가 있는지 확인

 

3. CDN패치 구간 :

게임 첫 실행 후 CDN패치 다운로드 시작-완료 시점

CDN패치 구간은 사용자의 이탈이 많은 구간 중 하나.

* CDN이란 각 사용자가 웹 활성화 디바이스를 통해 인터넷에 접속하는 곳과 가까운 곳에서 콘텐츠를 캐싱해 전 세계 '오리진' 서버에서 콘텐츠를 배포하는 서버 네트워크 (출처: https://www.akamai.com/ko/our-thinking/cdn/what-is-a-cdn) 

 

4. 게임 플레이 초반(진입) 구간 세분화

회원가입 > 튜토리얼 진입> 튜토리얼 완료 단계 중 사용자가 어느 구간에서 이탈하는 분석

--> 튜토리얼 단계/ 초반 레벨 구간에서 각 단계별로 이탈율을 분석한다. 

      튜토리얼 단계에서 이탈율이 두드러지는 단계가 있다면, 빠르게 개선한다.

      초반 레벨 구간 검증에서 레벨별지표로 전환 비율을 판단하고 급격하게 낮아지는 곳에서 콘텐츠의 밸런스를 개선하거나 시스템적인 이슈를 보완한다. 

 

 

 

결론

영상을 보면서 결국 게임도 하나의 서비스라는 생각이 들었다. 다만, 다른 서비스에 비해 결제시점이 다양하고, 유저가 지속적으로 하나의 서비스 안에서 매출을 발생시킨다는 점에서 유저가 현재 당면한 문제가 무엇인지를 끊임없이 고민하고 개선해야 한다는 차이점이 있다. 

 

다음 포스팅에서는 실제 사용자 데이터를 분석해보고자 한다. 실제 서비스 이용 데이터가 없어서 어떻게 데이터를 구할 수 있을지 모르겠지만, 최대한 주어진 데이터 안에서 지금 정리한 방법들을 잘 녹여내보고 싶다. 

 

 

출처: https://www.youtube.com/watch?v=idsJmEP9cpQ