매출이 안 늘어도 퍼널만 보고 계신가요? 트렌드·간격·이탈 분석으로 매출 정체를 돌파하는 방법 3가지를 알려드립니다.

씽킹데이터가 2025 플레이엑스포를 참여했습니다. 게임사와 게이머의 진짜 이야기를 들을 수 있었던 뜨거웠던 현장을 소개합니다!

지금 뜨는 데이터 분석 솔루션 3가지 비교! 데이터 인프라, BI, 실시간 데이터 분석 3가지 분야에서 지금 주목받고 있는 솔루션을 확인해 보세요.

First/Last/Average touch 모델로 앱 내 사용자 행동의 전환 기여도를 정확히 측정가능한 인앱 어트리뷰션 분석으로 일반 분석으로는 찾을 수 없는 숨겨진 결정적 트리거 요소를 발견하고, 데이터 기반으로 앱 최적화 전략을 수립하세요.

도파민 사용자 행동 분석은 저희에게 여러번의 기회가 있고 뽑기 이벤트를 진행했을때 좋은 결과를 얻는다면 같은 행동을 더 빨리 더 많이 진행하고 싶어하는 심리를 데이터로 측정하는 것입니다. 보통 특정 행동을 통해서 긍정적인 결과를 얻게 되면 도파민이 분비되어 그 행동을 더 빠르고 많이 반복하게 만드는 원동력으로 작용합니다.

유저 세그먼트&클러스터링 즉 군집 분석은 분석의 기본 원리 중 하나입니다. 특정 요인을 타겟으로 하여 유저를 그룹화하고, 이를 분류하여 분석 기능을 제공하는 방식입니다. 오늘은 이러한 강력한 군집화 방식에 대해서 알아보도록 합시다.

데이터 분석가의 채용전망이 왜 어둡다고 할까요? 이는 시대의 변화와도 관련 있으며 PM/PO의 채용 및 업무와 밀접하게 연결되어 있습니다. 오늘은 PM&PO 분들이 업무 성과를 달성할 수 있는 LiveOps 전략에 대해서 알아보도록 하겠습니다

테무(Temu) 마케팅 전략, 테무 한국 진출

인게이지먼트란, 사용자와 서비스가 맺는 모든 형태의 상호작용을 의미합니다. 최근 CRM 마케팅 활용 사례가 늘어나면서 다양한 전략이 만들어지고 있는데요, 그 중에서 Trigger-Engage-Action에 대해서 설명합니다.

일본 유저들의 독특한 문화적 특성과 게임 플레이 패턴을 이해하고, 일본 시장에서 성공하기위한 데이터 기반 현지화 전략을 수립하는 방법을 제시합니다.

앰플리튜드, 믹스패널, GA4를 Thinking Engine과 비교해봅시다. (Amplitude vs mixpanel vs GA4 vs thinking engine)

배틀그라운드 같은 STG 게임이 있는 게임사의 실무자들이 바로 활용할 수 있도록 전투, 생존, 경제, 메타 지표와 함께 구체적인 설명과 실전 적용 예시를 담았습니다.

글로벌 콘솔 게임 시장에서 성공하려면 감이 아닌 데이터 분석이 필요합니다. 유저 이탈 원인 파악, 밸런스 최적화, 구매 전환 분석 등 데이터 기반 의사결정으로 경쟁력을 높이세요. 지금 바로 콘솔 게임에 최적화된 분석 전략을 확인해보세요!

Thinking Engine이 적용된 라스트 워: 서바이벌에서는 어떤 데이터 분석 기법들이 적용 되었을까요? 그 성장 전략에 대해서 알아 봅시다!

그록3(Grok3)는 일론 머스크의 xAI가 개발한 최신 AI 챗봇으로, 게임 개발 자동화 및 AI 혁신을 주도하고 있습니다. AI가 게임 산업에 미치는 영향과 미래 전망을 확인하세요.

퍼스널 모빌리티 서비스(킥보드, 전동자전거, 전동스쿠터)를 운영한다면, 사용자 행동 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것이 필수적입니다. 이 글에서는 트래킹 정책(로그 설계)의 개념부터, 이벤트·유저 데이터 정의, 데이터 저장 방식, 로깅 프로세스, 실무 적용 팁까지 퍼스널 모빌리티 기업이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 도와주는 방법을 정리했습니다.

플랫폼 MD에게 데이터 분석이란 무엇일까요? 다양한 직군에서 요구되는 "데이터 분석" 중 MD가 활용할 수 있는 데이터 분석에 대해 알아봅시다

MMO 게임의 경제 시스템은 게임의 유지율과 결제율에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 이 글에서는 자원 획득과 소비의 균형을 유지하기 위한 주요 분석 지표와 이상 상황에 대한 대응 전략을 소개합니다. 이를 통해 게임 경제의 안정성을 확보하고 플레이어 경험을 개선할 수 있습니다.

토스 사례를 통해 데이터 설계의 복잡성과 유지보수 문제를 설명하며, ThinkingEngine이 이를 효율적이고 유연하게 해결하는 방법을 제시합니다.

전자상거래 플랫폼(독립몰)은 해외 이커머스 시장에서 중요한 역할을 합니다. 본 콘텐츠에서는 독립몰에서 활용할 수 있는 8가지 주요 데이터 지표와 이를 통해 운영과 성장을 촉진하는 방법을 소개합니다.

음악 스트리밍 시장은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 수많은 경쟁 플랫폼 사이에서 두각을 나타내기 위해서는 단순히 방대한 음악 라이브러리를 제공하는 것을 넘어, 사용자 행동 데이터를 기반으로 한 맞춤형 서비스 최적화가 필수입니다.

ThinkingData(TE)에서 제공하는 계산식 전환 버튼으로 원하는 데이터를 기반으로 맞춤형 지표를 생성할 수 있습니다. 구매 전환율, 장바구니 전환율, 평균 구매 금액 등 다양한 계산식을 손쉽게 설정해 보고서와 대시보드에서 실시간 분석하세요. TE의 자유로운 지표 생성 기능을 활용해 데이터의 가치를 극대화하고, 비즈니스 성과를 높이는 인사이트를 얻어보세요.

글로벌 게임 서비스에서는 다양한 시간대를 고려한 데이터 관리가 중요합니다. ThinkingData의 #zone_offset 속성을 활용하면 시간대 차이로 인한 데이터 불일치를 최소화하고, 더욱 정확한 글로벌 데이터를 수집 및 분석할 수 있습니다. 특히, 서버에서 각 시간대 정보를 추가해 데이터를 수집하면, 시간대 변환을 통해 현지화된 데이터 분석이 가능해집니다.

단순한 소비자가 아닌 유저를 이해하는 것이 게임 운영에 있어서 중요한 이유와 그 방법에 대해 다룹니다.

퍼스트 파티 데이터는 웹툰 플랫폼에서 개인화 추천, 이탈률 감소, 사용자 경험 최적화를 가능하게 하는 핵심 자산입니다. 쿠키리스 마케팅에 대비해, 프로덕트 분석 툴을 통해 실시간 데이터를 분석하고, 웹-앱 교차 분석 및 A/B 테스트로 지속적으로 플랫폼을 개선할 수 있습니다.

MCN이 유튜브 데이터 의존에서 벗어나 자체 플랫폼을 구축해야 합니다. 제한된 데이터로는 팬 행동 분석과 크리에이터 성장을 효과적으로 지원할 수 없기 때문에, 데이터 기반 통합 플랫폼이 필수적입니다. 데이터를 소유하고 활용하는 능력이 MCN의 미래 경쟁력을 좌우할 것입니다.

사용자 행동 분석(UBA) 솔루션은 고객의 행동을 파악해 마케팅 전략과 서비스 개선에 필수적입니다. 이 글에서는 왜 UBA 솔루션이 중요하며, 씽킹엔진을 통해 사용자 리텐션과 비즈니스 성과를 높이는 방법을 간략히 소개합니다.

게임 회사들은 끊임없이 가설을 세우고 실험을 반복하며, 고객이 원하는 제품을 만들어내기 위해 노력합니다. 그러나 잘못된 KPI 설정은 회사의 성과를 저해할 수 있습니다.

데이터 분석가로서 매일 마주하는 문제들, 느려지는 대시보드, 복잡한 전처리, API 부족으로 인한 수작업까지… 이런 상황 속에서 더 나은 인사이트를 도출하기란 쉽지 않습니다. 이 글에서는 데이터 분석가들이 흔히 겪는 어려움을 해결할 수 있는 스마트한 방법들을 소개합니다. 이제 더 이상 혼자 고민하지 말고, 효율적인 분석 툴로 업무의 가치를 높여보세요. 변화의 시작은 바로 여기서부터입니다!

게임에서의 성공은 유저 리텐션에 달려있다고 생각합니다. 게임의 출시 첫날 후부터 지속적인 플레이를 유도하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이번 리텐션 A to Z 플레이북에서는 게임 내 유저 행동을 심층 분석하여, 리텐션을 극대화 하는 방법을 체계적으로 다룹니다.

플레이어들은 게임 내에서 능동적으로 참여하며, 자신의 경험을 만들어가고 있습니다. 이러한 플레이어들의 경험을 제대로 이해하고 최적화하기 위해서는 데이터 기반의 마케팅 전략이 필수적입니다.

데이터 분석을 통해 사용자 행동을 이해하는 것은 기업이 제품과 마케팅 전략을 최적화하는 데 필수적입니다. 세분화, 코호트 분석, 고객 여정 추적과 같은 기법을 활용하면, 기업은 사용자 선호도와 행동에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

코호트와 태그는 같은 것 아닌가요? 둘이 뭐가 다르고 어떻게 활용해야하죠? 에 대한 답을 드립니다.

게임을 개발하거나 운영하면서 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다. “왜 데이터를 관리해야 할까? 그냥 게임만 잘 만들어도 되지 않을까?”

씽킹데이터는 데이터 분석 결과를 ‘리포트’로 시각화하고, 대시보드를 통해 공유 및 협업할 수 있는 기능을 제공합니다.

유저 태그는 씽킹데이터가 제공하는 기능 중 하나로 유저 데이터를 세분화하는 데 사용됩니다.

씽킹데이터는 유저 코호트를 통해 특정 유저 그룹을 구성하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

데이터 분석은 단순한 지표 확인 이상의 복잡한 작업이며, 세밀하고 깊이 있는 분석을 통해 게임의 최적화를 이루고 게임의 수명을 연장하는데 필수적인 요소입니다.

캐주얼 게임 분석을 통해 알아본 캐주얼 게임의 특성과 이에 따른 데이터 분석의 필요성

복잡한 게임 마케팅 운영 프로세스를 자동화한 방법은?

게임 발전 단계에 따라 알아보는 데이터 분석 방법을 소개합니다.