[인벤게임컨퍼런스(IGC) 발표자 소개] HIT 김영환 팀장은 몬스터길들이기를 거쳐 HIT에서 통계분석을 전담하는 팀의 팀장으로 일하고 있다. 그는 국내 시장에서 성공한 두 개의 게임을 통해, 분석과 통계로 얻을 수 있는 데이터의 중요성을 알고, 이를 적용 글로벌 및 국내 시장의 콘텐츠 활로를 뚫어내는 데 앞장서고 있다.
수많은 유저들이 활동하는 지표가 모여 탄생한 정보는 게임을 운영하는 데 있어 방향을 제시해 준다. 그러나 통계의 정보만을 맹신하다간, 진짜 중요한 것을 잊어버리기 일쑤다. 더욱이 성공한 게임이라면 유저의 정보 홍수로 인해 잘못된 길을 갈 수도 있다.
이번 IGC 2016의 강연에 선 김영환 팀장은, 현재 HIT의 유저 데이터를 분석해 서비스 활로를 뚫는 중요한 임무를 맡고 있는 사람이다. 더욱이 몬스터길들이기라는 유명 게임의 서버를 운영하며 얻었던 경험과, 이번 HIT의 데이터에서 찾을 수 있는 유저의 마음을 이해하려고 노력하고 있다. 개발사도 데이터를 가지고 있어야 하는 이유. 그 이유를 가지고, 이번 연단에 섰다.
■ 강연주제: 통계 분석을 통한 HIT 서비스 운영
⊙퍼블리셔만 데이터를 활용해선 안 된다, 개발사도 이를 가지고 이해해야 한다.
게임을 운영하는 데 있어, 통계 분석, KPI 분석이라는 것은 퍼블리셔에서 많이 해준다. 그러나 게임을 만드는 개발사는 많이 찾아보지 않는다. 데이터는 개발사도 분명 필요하다.
처음 게임 업게에 입문했을 때, 일본 게임을 한국에 들여와 운영했었다. 일본 게임은 우리 게임과는 많이 달랐다. 시스템을 구축해 둔 상태에서 서비스를 정형화 해 사용한다. 덕분에 이벤트, 상품 판매가 고정되어 패턴화되는 경우가 많았다. 그래서 특정 가챠의 확률이 오르거나, 과금 유저의 단계에 따라 가챠 아이템을 주는 방식으로 발전했다.
이후 넷마블 몬스터에 입사해, 몬스터길들이기 팀으로 갔다. 지금 일하고 있는 분석 쪽은 아니었다. 게임의 성과는 높았지만, 잘 정리된 통계가 없어 팀들간 의견이 잘 맞지 않을 때도 있었다. 아이템에 대한 생각도 다르고, 몬스터에 대한 평가도 엇갈렸다. 객관적인 통계가 없는 상황에서 운영하게 되면 의견 충돌이 생길 수밖에 없다. 그때부터, 게임 내 여러 가지 부분을 수치화시켜 통게로 확인하는 절차를 가져야겠다고 판단했다.
개발사와 퍼블리셔가 함께 일하게 되면, 로그 데이터를 정기적으로 구하기가 어렵다. 퍼블리셔에 요청하면 주긴 준다. 문제는 느리다는 것이다. 어떤 장비를 많이 쓰고 있는지, 상위권 데이터는 어떤지 질문하면 퍼블리셔 내 데이터 분석팀으로 요청이 간다. 이후 2~4일이 지나야 응답이 온다. 막상 패치를 하고 밸런스를 조절해야 할 시점. 즉 시간이 촉박할 때, 대처가 느려지는 문제점이 발생하는 것이다.
넷게임즈에 입사에 히트를 맡았을 때, 바로 게임 내 로그를 분석해 데이터로 만들어, 팀에 기여할 수 있는 부분이 있는지부터 확인했다. 개발사에서 통계분석을 하려고 퍼블리셔에 요청하면 보통 DAU, APU, 어떤 상품이 어떻게 판매되는지 같은 매출에 관계된 데이터만 볼 수 있다. 사실 이런 부분은 매출과 DAU를 제외하고 크게 필요없는 편이다. 자신이 운영하고 있는 게임에 특화되어 있는 데이터를 최대한 많이 찾아내야 한다.
그러기 위해서는 퍼블리셔로 부터 '로그 데이터'를 계속 제공받아야 한다. 보통은 잘 안 주려고 한다. 그래서 왜 필요한지, 어디에 쓰이는지 등 다양한 근거를 들어 설득해야 한다. 유저들의 로그에 담겨있는 데이터는 게임이 향후 더욱 발전하기 위한 서비스를 만드는데 꼭 필요하기 때문이다.
보통 우리가 통계 분석을 할 때는, 매출에 관련된 통계를 많이 다룬다. 일별 매출이나, 상품이 팔렸을 때의 판매 비율, 각 상점의 상태 등 여러가지 통계를 낸다. 밸런스 정보도 매우 중요하다. 밸런스가 무너진 게임은 유저들이 떠나기 마련이다. 장비의 사용 유무, 스테이지 허들, 어느 콘텐츠에서 유저들이 떠나는지, 유저 잔존율 및 동향도 반드시 살펴봐야 한다.
또한, 데이터의 분류도 세분화시켜야 한다. 예로 매출이 높은 유저는 DAU가 어떻게 되는지, 플레이 타입은 어떤지, 레벨이 낮은 유저는 어떤 아이템을 사용하는지 등 게임에서 중요하다고 보고 있는 기준에 따라 데이터를 나눠두면 좀 더 유용히 사용이 가능하다. 또한 통계는 처음부터 큰 부분만 바라보는 것보다 게임을 런칭했을 때부터 자그마한 것부터 조금씩 쌓아가는 것이 가장 좋다. 통계 정보를 주로 이용하는 사람이 궁금한 것을 중심으로 데이터를 준비해 두면 더욱 편하다.
일반적으로 개발사에서 운영을 할 때는 그동안 얻었던 경험과 감으로 진행하는 경우가 많다. 물론, 그 판단은 대부분 옳다. 더욱이 여러 관련 사이트나 커뮤니티 내의 VOC(Voice of the Customer - 고객의 소리)까지 듣는다면 웬만한 운영은 가능하다. 그러나 아시다시피 카페나 커뮤니티의 목소리가 큰 유저들은 전체 유저의 의견을 대변하지 않는다. 이런 부분에 흔들리게 된다면 게임의 밸런스가 잘못된 업데이트를 진행할 가능성도 있다.
또한, 게임을 개발하는 사람들을 살펴보면 과금을 많이 하는 하드 유저가 많다. 이들과 이야기를 하다보면 라이트 유저는 반영하지 않는 극단적인 의견을 많이 보게 된다. 이런 부분을 보완하기 위해서는 '통계'가 필요하다.
⊙통계는 거짓말을 하지 않는다. 그렇다고, 통계에 휘둘려선 안 된다.
통계를 볼 때는 '객관적인 시야'로 봐야 한다. 통계는 거짓말을 하지 않는다. 그러나 잘 들여다보지 않으면 숫자만 있을 뿐, 아무런 정보를 얻을 수 없다. 그렇기 때문에 통계를 낼 때는 '게임을 운영해 본 경험'이 필요하다. 이 경험을 토대로 데이터의 기준을 발견하고, 이에 따른 분류가 시작된다.
※ 예1) 특정 이벤트에 따른 재화의 변동 그래프
위의 그래프를 보면, 골드부스터의 소모가 줄어들거나, 즉시 완료권의 사용이 늘어나는 등 추세를 확인할 수 있다. 이 부분을 통해 유저들이 왜 골드가 필요했고, 즉시 완료권을 자주 사용했는지를 유추해 들어간다면 유저의 행동 트래킹이 가능하다.
※ 예2) 유저 별 허들을 느낀 스테이지를 보여주는 그래프
유저가 어디에서 막히는지를 확인할 수있는 그래프다. 히트는 운영한 지 시간이 꽤 흘렀기 때문에 뒤에 치우쳐져 있다. 보통 런칭 초기에는 앞에 많이 몰린다. 그래프가 솟아있는 곳은 이후의 스테이지가 어려워 성장하기 위한 파밍의 장소로 보고 있다. 처음 디자인 했을 때, 이 스테이지에 허들이 걸린다면 괜찮지만, 그렇지 않다면 체크해야 한다.
※ 예3) 과금 유저가 많이 머무르는 스테이지를 보여주는 그래프
고과금 유저는 처음에는 어려움을 느끼지 않는다. 뒤로 갈수록 비용 소모가 늘어난다. 과금 군을 볼 때는 레벨, 가입 일자를 본다. 또한, 누적된 과금 수치, 최근 한 두 달 과금 수치를 비교해보기도 한다.
※ 예4) 장비에 대한 선호도를 과금/비과금으로 나누어 본 그래프- 방어구 A
좌측 고과금 유저의 경우 C 장비에 대한 선호도가 낮다. 소과금 유저도 C에 대한 선호도가 낮은 편이나, 고과금유저 보다는 높다. 또한, 그래프의 수치의 밖과 안이 거의 동일하다면, 강화가 거의 진행되고 있지 않은 상황으로 판단한다. 즉 이 상품은 PLC(상품 수명 주기)가 고갈 된 것이다. 이런 방식을 이용하면, 게임 전체의 밸런스도 확인할 수 있다.
데이터가 많다면 평균은 무의미하다. 편차가 너무 크기 때문이다. ARPU(Average Revenue per User - 1인당 특정 기간 동안 지불한 비용)가 그렇다. 예를 들어 북미의 캔디크러시사가는 짧은 시간동안 유저가 즐기고, 게임의 방식이 크게 바뀌지 않기 때문에 ARPU가 중요할 수 있다. 그러나 한국은 월초에 패키지 하나만 출시하거나, 업데이트를 진행하거나 하면 ARPU가 급상승한다. 푸쉬 메세지를 넣었을 때 DAU가 상승하는 것과 같은 이치인 것이다.
그러나 만약 '똑같은 기준'이 있다면 이야기는 다르다. 예를 들어 저, 고과금 유저의 ARPU의 차이를 기준으로 확인하거나, 1월 1일과 2월 1일의 ARPU를 비교 같은 방식으로 사용하는 것이다. 이렇게 특정한 기준을 그룹화시킨다면 소비자에게 향하는 '인사이트'를 얻어 낼 수 있다. 또한, 이런 데이터가 쌓이면 그룹 내에서 어떻게 행동하는지에 대한 패턴까지도 확인이 가능하다.
⊙ 히트, 글로벌에서는 어떻게 데이터를 활용했나?
히트는 다행스럽게도 글로벌로 진출한 뒤 어느 정도 성과는 얻을 수 있었다. 진출하면서 몇 가지 국내시장과는 다른 부분이 있었다. 국내 시장을 살펴볼 수 있었던 카페 같은 것이 없어 VOC를 확인할 수 있는 수단이 제한되어있어, 유저들의 움직임을 이해하는 데 어려움이 많았다. 또한, 권역마다 유저들의 성향이 달랐다. 아시아는 PVP를 정말 좋아했고, 북미는 특정 코어 유저만 소비를 하는 것을 볼 수 있었다.
※ 예5) 각 국가별 장비 선호도 그래프
장비 선호별 그래프를 보면 크게 다르진 않다. 다만 특정 아이템에 대한 차이가 있었다. 가령 한국은 I라는 아이템을 사용하는 경우가 많았으나, 타 국가에서는 다른 아이템을 더욱 선호했다. 이에 따라 장비의 조합이 달라져 게임을 즐기는 방식이 다르다는 것도 이해할 수 있었다.
※ 예6) 권역 별 콘텐츠 선호 그래프
지역별로 선호하는 콘텐츠도 달랐다. 아시아의 경우 노란색 콘텐츠와 초록색 콘텐츠의 비율이 높았으나 북미는 그렇지 않았다. 지역별 유저의 성향에 따라 즐기는 콘텐츠도 차이가 나는 것이다. 이 부분을 참고하면 지역에 따라 선호하는 콘텐츠 별로 서버 세팅이 가능하다.
종합하자면, 글로벌에서는 각 지역별로 원하는 콘텐츠나 상품이 다르고, 유저들의 성장 속도도 차이가 난다. 이런 데이터를 국내 서비스를 하면서 얻은 경험과 결합하면 글로벌 진출하는 데 있어 더욱 도움이 된다.
※ 예7) BU확대를 위한 싸고 가성비 좋은 상품의 구매 비율
"히트는 고과금 유저의 비율이 높다. 즉 소수의 유저들이 이끌어가는 게임이다. 보통 상품을 매출 유저 별로 나눈다. 그러나 나누더라도 그것을 구매하는 유저의 대부분은 고과금 유저다. 10만원 패키지든, 5만원 패키지든 어떤 것을 꺼내더라도 이 모든 것을 고과금 유저가 더 많이 구매한다. 심지어 저과금 유저를 위한 상품도 고과금 유저가 더 많이 구매한다. 즉 기획자가 의도한 대로 유저는 움직이지 않는 것이다."
기획자가 의도한 대로 유저는 움직이지 않는다. 또한 고과금 유저가 구매 비율이 높다. 다시 말하자면, 매출을 얻기 위해선, 유저들을 처음부터 소중히 다루어 구매를 하도록 유도해 고과금 유저로 되기 위한 길을 열어야 한다. 보통 첫 결제를 위한 상품 구성을 단순히 하는 경우가 많은데, 그래선 안된다. 다음에도 구매하게 만들기 위해선, 첫 결제를 유도하는 상품의 디자인을 섬세하게 할 필요가 있다.
※ 예8) 서비스 초기의 유저의 매출 비율
※ 예9) 기간을 최신으로 수정한 뒤의 유저 매출 비율
매출의 대부분은, 초기에 접한 유저들이 만든다. 일반적인 미드코어 게임이 오픈 초기에 제대로 된 마케팅을 시도해 초기 유저 유입에 성공한다면 반은 성공한거다. 다음은 이들로 부터 매출을 끌어내는 것이다. 매출을 끌어내기 위해서는 DAU를 분석한 데이터를 중심으로 전략을 짜는 것이 좋다.
보통 오픈 한 이후, 초기에 20위권 안에 매출을 들지 못하면, 6개월 내로 게임이 시장에서 찾기가 어려워진다. 그렇기 때문에 초기의 마케팅과 홍보, 상품 디자인이 중요한 것이다. 예외가 있다면 세븐나이츠. 초기에 DAU가 매우 낮았지만, 지속적인 분석을 통한 업데이트로 1등이 되었다.
이를 보면 분명 안되더라도 가능성은 있다. 그러나 처음에 투자를 해 이런 상황을 미연에 방지하는 것이 훨씬 낫다. 게임에 대한 경험을 쌓고, 통계를 누적시키면 리스크 포인트를 줄일 수 있게 된다. 유저의 반응이 훨씬 쉬워지기 때문이다.
■ 질의응답
Q. 구매한 아이템에 대한 형평성은 어떻게 진행되나?
= 아이템 출시에 대한 기간을 길게 가져가는 편이다. 와우에서도 보통 큰 업데이트가 되면 뛰어난 아이템을 주는 것과 같은 이치다. 데이터를 보면 분명 티어 1이 사용되지 않는 때가 온다. 그때 티어 2를 꺼내는 것이다.
Q. 통계 말고 데이터 마이닝은 이용하지 않나?
= 관심은 있지만, 아직 적용은 못 했다. 대신 골드, 젬 등을 구매하는 유저들을 마이닝 기법으로 살펴보고는 있다. 오히려 젬을 보유한 고과금 유저들이 더 많이 구매한다는 것을 알게 됐다. 젬이 적은 사람이 젬을 구매하는 것보다 더욱 많은 양이었다. 즉 보유량과 구매는 상관이 없었던 거다.
Q. 미래에 대한 예측 모델은 없나?
= 앞서 말한 마이닝을 사용하면 어느정도 예측은 가능하겠구나 하는 생각은 가지고 있다. 특정 아이템의 구매에 따른 추후 구매 비율 같은 부분은 마이닝을 통해 얻은 자료로 확인은 가능하다.
Q. 분석에 사용되는 기준의 예시를 들려달라
= 과금, 매출에 의해서 유저를 나누는 게 가장 유용했다. 가입날 같은 시간 기준도 괜찮았고. 레벨 플레이, 파밍 수준도 나눠두면 좋다. 글로벌은 당연히 국가로도 나눠야 한다.
Q. 부서별로 가장 많이 받은 요청이 궁금하다.
= 주로 새로운 콘텐츠가 추가되었을 때 가장 많은 요청을 받는다. 이 콘텐츠가 제대로 작동은 하고 있는지, 매출은 어떻게 되는지 이런 부분이다.
해외에는 캔디크러시사가 같은 캐주얼 게임이 강세다. 그래서 유저들이 스쳐 지나간다고 생각하고 BM모델을 많이 짠다. 즉 유저들이 나가기 전에, 과금을 하도록 유도하는 것이다. 그러나 히트는 그렇게 하지 않았다.
분석을 해보니, 열심히 하는 유저는 계속 열심히 하더라. 우리 게임은 2기가나 된다. 그렇게 긴 시간동안 다운받았음에도 불구하고, 나가는 유저는 정말 빨리 나간다. 그런 부분에서 글로벌의 과금 체계는 일반적인 해외의 캐주얼 방식보다, 한국과 유사하다고 판단하고 있다.
Q. 의도했던 결과가 아니라 다른 결과가 나왔다면 어떻게 처리하는가?
= 보통은 잘못된 변수를 조정해야겠다고 생각하지만, 그렇게 해서는 안된다. 어떤 보상을 주었는데 다시 가져가면 그 유저는 어떻게 생각하겠나. 그런 변수가 나온다면 다음부터는 이렇게 만들지 말자고 생각하는 편이다.
Q. 글로벌 상품의 가격은 어떤 부분을 중점으로 보나?
= 지역마다 상품 가격을 다르게 책정하는 것은 어렵다고 본다. 이런 부분보다는 특정 지역에 이벤트를 진행하는 등의 방법을 통해 콘텐츠 소모 속도 측면으로 접근하는 게 더 맞다고 생각한다.
desk@inven.co.kr
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