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데이터 분석은 단순한 지표 확인 이상의 복잡한 작업이며, 세밀하고 깊이 있는 분석을 통해 게임의 최적화를 이루고 게임의 수명을 연장하는데 필수적인 요소입니다.
📊 고객을 사로잡는 비밀, 리텐션 분석으로 밝혀내세요!
성공적인 비즈니스는 단순히 많은 고객을 유입시키는 것이 아니라, 고객이 꾸준히 머물고 재참여하도록 만드는 것에 달려있습니다. 이를 실현하는 가장 강력한 무기가 바로 리텐션 분석입니다. 여러분을 위한 최적의 가이드, ‘리텐션 분석 A to Z 플레이북’을 지금 만나보세요!
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이 플레이북은 게임 데이터 분석에 최적화된 전략을 제시함과 동시에, 다른 산업에서도 활용 가능한 리텐션 분석 노하우를 담고 있습니다. 고객의 행동 패턴을 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 내리는 방법을 배워보세요.
🔍 플레이북의 핵심 내용
• 리텐션 데이터가 비즈니스 성공에 중요한 이유
• 데이터 분석 사례 및 실전 팁
• 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략
• 데이터를 다룰 때 놓치기 쉬운 핵심 포인트
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오늘은 게임 데이터 분석의 중요성과 일반적인 오해를 일축하고, 데이터 분석이 의미하는 바를 살펴보려 합니다. 또한 게임 데이터 분석을 통해 드러나는 복잡한 패턴을 어떻게 해석하고 활용하는지, 그리고 이 과정에서 분석 솔루션이 어떤 역할을 하는지 살펴보려 합니다.
데이터의 "복잡한 패턴" 이라는 것은 데이터 간의 숨은 연관성, 추세, 주기성 등 내재된 규칙을 말합니다. 예를 들어, '유저 행동 패턴을 파악하는 것'이 바로 복잡한 패턴을 분석하는 대표적인 사례입니다. 이는 변화하는 유저의 취향, 선호도, 행동 습관 등 다양한 입장에서 데이터를 분석하고, 이를 통해 유저의 행동 패턴을 찾아내는 것을 포함할 수 있습니다.
예로 들어, 전자상거래 사이트는 유저의 검색 기록, 브라우징 기록, 장바구니 사용 상황, 구매 기록 등의 행동 데이터를 분석하여, 유저가 어떤 종류의 상품을 좋아하는지, 어떤 구매 습관이 있는지를 파악하고, 앞으로 유저가 어떤 구매 행동을 할지 예측할 수 있습니다. 이 과정은 데이터 뒤에 숨어있는 복잡한 패턴을 깊이 이해하고 분석하는 작업이 필요하며, 단순히 종합 유저 수, 총 매출 등의 지표만을 보는 것으로는 유저 행동을 자세히 파악하는 것은 불가능합니다.
이 외에도, 이러한 파악과 이해 과정은 데이터 처리와 분석 능력 그리고 실무 지식과 경험을 결합하는 것이 필요합니다. 이런 방식으로, 빅데이터 안에서 가치 있는 정보를 찾아내고, 이를 바탕으로 결정을 내리거나 미래를 예측하는 것입니다.
게임에서 유저 행동 분석이 필요한 이유는 여러가지인데, 그 중 몇 가지 중요한 이유를 들어보겠습니다.
이런 이유들이 게임에서 사용자 행동 분석이 필요한 이유입니다. 간단하게 말해서, 플레이어를 더 잘 이해하고, 더 나은 게임 체험을 제공하며, 상업적 가치를 최대화하기 위한 것입니다.
게임 경험 최적화 시나리오에 대한 예시 데이터를 살펴보겠습니다. 잔존 분석을 활용하여 보았을때 '유저 이탈 문제가 심각하다는 것'을 알 수 있습니다. (5일 만에 가입 유저의 3%만이 잔존하는 최악의 상황)
그리고 다음으로 이탈 유저들을 손쉽게 코호트로 묶어, 게임에서 이탈하는 유저들을 명확하게 그룹으로 식별했습니다.
이제 생성한 코호트 그룹을 가지고 이탈 지점을 명확히 찾아내기위해 퍼널 분석을 진행합니다. 아래 분석에서, 첫 번째로 떠오른 가정은 "레벨업의 난이도가 너무 높지 않은가" 입니다. (레벨5에서 레벨10으로 전환된 비율이 41.38%밖에 되지 않음)
퍼널 분석을 통해, 우리는 실제로 특정 레벨에서 유저들의 큰 이탈을 목격할 수 있었습니다. 게임의 특정 단계에서 실패하는 것은 유저의 이탈로 이어지는 흔한 현상입니다.
그렇다면 우리는 무엇을 해야 할까요? 정확한 이탈 원인을 알기위해 이러한 상황에 대해 구체적인 분석을 진행할 필요가 있습니다.
이러한 분석을 효율적으로 완료하는 것만이 이탈의 원인을 제대로 파악하고 진정으로 이를 개선할 수 있습니다. 너무 긴 시간 동안의 인력 투입은 운영 측면(인건비, 유지보수)에서 바람직하지 않습니다.
따라서, 문제를 빠르게 발견하고 해결할 수 있는 간단하면서도 쉽게 사용할 수 있는 데이터 분석 시스템이 필요합니다.
예를 들어, 실패율은 사용자가 직접 수식을 입력하여 스테이지 별로 매일 상황을 직관적으로 표시할 수 있습니다.
간격 분석 모델을 사용하면, 각 단계의 시간을 바로 직관적으로 볼 수 있어 손쉽게 평균 통과 시간을 구할 수 있습니다.
데이터 분석은 단순한 지표 확인 이상의 복잡한 작업이며, 세밀하고 깊이 있는 분석을 통해 게임의 최적화를 이루고 게임의 수명을 연장하는데 필수적인 요소입니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고 상업적 가치를 최대화하는 것이 가능하며, Thinkingdata와 같은 도구들을 통해 분석 작업의 효율성을 극대화 할 수 있습니다. 더 나아가, 비용 문제를 해결하고 데이터 분석의 접근성을 높이는 것에도 중요한 역할을 담당하게 됩니다.
게임 데이터 분석을 통해 게임 속 숨겨진 복잡성을 손쉽게 해결하고 싶다면? 씽킹데이터가 바로 그 답입니다!
