"사용자 데이터 분석, 모바일 시장 예측의 열쇠가 되다."

'빅데이터'가 요즘 화두가 되고 있다. 빅데이터는 '데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 넘어서는 정량 또는 비정형 데이터의 집합'이라는 의미를 가진 단어다. 즉 수집된 데이터를 토대로 가치를 추출하고 결과를 분석해 미래를 예측해 내는 기술이다.

빅데이터를 이용하면, 인터넷상에 존재하는 수많은 단어의 공통점을 찾아내 현재 어떤 여론이 발생하고 있는지를 알 수 있고, 게임에서도 유저들이 어떻게 움직이고 있는지 찾아낼 수 있다. 모바일 게임 마케팅을 진행할 때도 마찬가지, 유저가 어떻게 접근해 게임을 설치했는지도 추적할 수 있다.

KGC2014 두 번째 날, 마지막 강연에 오른 NHN 엔터테인먼트 '홍성봉 개발 이사'는 '분석 도구를 활용한 게임 콘텐츠 최적화'라는 주제로 모바일 게임에서 추출 해낸 사용자 데이터를 정제해 유저들의 소비 습관이나 접근 방법 등을 분석해야할 필요성에 대해 강연했다.

▲ 홍성봉 NHN엔터테인먼트 A-FLAT 개발 이사

"이번 KGC에서는 흥미로운 세션이 많았다. 특히 데브시스터즈에서 진행된 강연이 그랬다. 사업의 니즈를 뽑아내기 위해 새로운 데이터 분석을 도입한다는 것. 쉽지 않은 도전이기에 박수를 보내고 싶다. 데이터는 중요하다. 자신이 가지고 있는 분석 도구를 통해 데이터를 뽑아내고, 분석 후 콘텐츠를 최적화할 수 있다면 정말 최고의 결과라고 할 수 있다."

데이터의 중요성은 이미 오래전부터 계속 지적되어왔던 사안이었다.강연을 막 시작한 홍성봉 개발이사도 4:33의 상장기사에 나왔던 '데이터 로그 분석'이라는 단어와 '데브시스터즈의 시도'에 대해 언급하며 '데이터의 중요성'을 강조했다.

물론 데이터를 완벽하게 분석하고 콘텐츠를 최적화할 수 있으면 좋다. 하지만 이는 불가능에 가깝다.그래도 많은 개발자들이 콘텐트를 최적화하려는 이유는 유저가 원하는 것에 대한 통찰을 얻고 이를 통해 매출을 이끌어 낼 수 있는 포인트를 찾는 데 있다.





"F1에서 미하엘 슈마허는 대시보드를 보면서 현재 차량의 상태를 관찰한다. '앰비언트 엄브렐라'사에서 나온 우산은 비가 오면 자동으로 불이 켜진다. 기상 데이터를 종합해서 우산으로 정보를 전송, 자연스럽게 비가 오는 날씨를 알아 내는 것이다.

데이터를 모으고, 학습의 과정을 거친다. 그리고 아이디어를 내고 전략을 짠다. 만든 전략으로 시장에서 액션을 취하고, 취한 뒤의 결과를 다시 분석해 새로이 관측한다. 이와 같은 방식을 계속 해서 반복하면 콘텐츠의 최적화를 이끌어 낼 수 있다."

대부분의 개발자는 매출이나 마케팅을 진행한 뒤의 결과에 대해 궁금함을 갖게 된다. 그래서 데이터 분석을 진행해 해답을 찾고자 한다. 대부분은 계속 해서 사용되어 온 비즈니스 인텔리전스(BI)방법을 이용하고 있다. 사실 BI는 이전부터 많이 사용해왔던 방법이지만, 서버에 계속해서 데이터를 따로 축적해야 하는 만큼 비용 소모가 크다.





"효율과 구조, 두 가지 관점에서 데이터 분석을 바라봐야 한다. BI방식은 이전부터 사용해온 방법이지만, 너무 많은 비용이 드는 단점이 존재한다. 어낼리틱스 솔루션 (Analytics Solution)이 중요한 이유도 여기에 있다. API를 통해 게임 서버와 데이터 서버에서 정보를 뽑아내고(로그), 클러스터링(분류화 작업)을 거친 후 보고서를 만들어 내는 방식이기에 따로 서버를 만들어 저장 할 필요가 없다.

어낼리틱스 솔루션은 게임 (앱) 내부에서 일어나는 로그를 기반으로 유저 반응을 분석하는 툴이다. 가장 중요한 지표인 얼마나 많은 이용자가 게임을 접속하고, 매출을 어떻게 올릴 수 있는지를 이 툴을 통해 찾아 낼 수 있다.

최근 떠오르는 지표로 LTV가 있다. Life Time Value의 약자로, 1인당 창출 할 수 있는 총 수익을 산출하기 위해 각종 지표를 종합적으로 분석한 수치다. 기존에 사용되는 UV와 PV가 트래픽 중심이었다면, LTV는 수익을 중심으로 계산된다."




LTV는 유저가 게임을 가입하고 완전히 떠날때까지 발생하는 매출의 평균값이다. 즉 신규 유저의 1인이 게임에서 사용하는 경제적 가치를 지표화 시킨 것이라 할 수 있다. 이 LTV를 전체 유저와 합산하면 앞으로 얻을 수 있는 매출의 총량에 대한 추정이 가능하다. 즉 게임이 가지고 있는 미래가치를 알 수 있다는 것이다.

조금 생소한 학문이라 어렵게 느껴질 수 있지만, 자신이 운영하고 있는 게임의 기본적 정보는 스스로 데이터를 분석해 시각화가 가능하다. 자사의 API를 가지고 뽑아낸 데이터를 어낼리스틱 솔루션을 통해 심화지표로 만들어 분석하는 방법이다.

"API를 통해 스스로 기본 지표를 뽑아 낼 수 있다. 제일 중요한 부분으로 '주제'를 설정해 자신이 원하는 정보만 뽑아내는 커스터마이징 작업을 진행하는 것이다. 게임을 만든 사람이 게임을 제일 잘 알기 마련이다. 유저들이 경험하는 레벨업 구간, 시나리오 부분을 스스로 커스터마이징시켜 데이터를 뽑아 분석해 문제점을 도출, 적절히 대처한다면 좋은 효과를 거둘 수 있다."