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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.
게임이 글로벌로 출시되면서, 데이터 수집과 분석에서 중요한 요소 중 하나가 바로 다양한 시간대입니다. 특히, 각기 다른 시간대에 걸쳐 발생한 데이터를 하나의 프로젝트에 모아 분석할 때, 시차로 인해 데이터의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 ThinkingData에서는#zone_offset 속성을 활용한 시간대 관리 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 #zone_offset의 개념과 함께, 이를 활용해 글로벌 데이터 수집을 최적화하는 방법을 소개합니다.
#zone_offset은 시간대 오프셋을 의미하며, 특정 지역의 표준 시간과 UTC(협정 세계시) 사이의 차이를 나타냅니다. 예를 들어, 한국 표준시(KST)는 UTC+9를 기준으로 하며, #zone_offset 값은 9가 됩니다. 이를 통해 사용자가 어떤 시간대에서 활동했는지를 기록할 수 있어, 데이터를 분석할 때 각 지역 시간대에 맞춰 데이터를 변환하는 데 도움을 줍니다.
(UTC+9는 대표적으로 대한민국, 북한, 일본, 인도네시아, 동티모르 등의 나라가 위치해 있으며 KST, JST가 이 시간대를 기준으로 한다.)
예시: #zone_offset을 이용한 시간 변환
예를 들어, 2024년 11월 15일 19:00:00에 한국에서 이벤트가 발생했다면, 이 시간은 UTC+9 시간대 기준입니다. 이를 UTC+8 시간대로 변환하고자 한다면 다음 공식을 사용합니다.
EventTime(UTC+8)=EventTime+(8−ZoneOffset)
계산 예시:
- UTC+8 시간 변환: 2024-11-15 18:00:00
- UTC 기준 시간 변환: 2024-11-15 10:00:00
이처럼, #zone_offset을 통해 원하는 시간대로 손쉽게 변환할 수 있습니다.
ThinkingData Client SDK는 #zone_offset 속성을 자동으로 수집하도록 설계되어 있습니다.
즉, 개발자가 별도로 설정할 필요 없이 사용자가 속한 시간대를 기반으로 한 #zone_offset 값이 자동으로 포함되어 수집됩니다.
글로벌 시장에서 게임을 서비스할 경우, 특히 데이터가 여러 시간대에 걸쳐 발생할 때, 시간대 관리가 더욱 중요해집니다.
이때 #zone_offset 속성을 잘 활용하면 국가별로 발생한 이벤트의 정확한 시간을 분석할 수 있습니다. 다음은 #zone_offset 속성을 활용한 시간대 관리 전략입니다.
서버에서 데이터를 수집할 때, 각 서버의 로컬 시간대에 따른 #zone_offset 속성을 포함하여 기록하는 것이 좋습니다.
예를 들어, 서버가 미국 서부 시간대(UTC-8)에 위치한 경우, 해당 시간대의 #zone_offset 값을 추가하여 데이터를 저장합니다.
이를 통해, 데이터가 어느 시간대에서 발생했는지 명확히 구분할 수 있으며, 다양한 시간대를 고려한 데이터 분석이 가능합니다.
ThinkingData에서는 하나의 프로젝트에 다양한 시간대의 데이터를 통합 관리할 수 있습니다.
이를 통해 글로벌 유저의 활동을 한눈에 파악할 수 있으며, 시간대 별로 데이터를 변환하여 분석할 수도 있습니다.
예를 들어, 특정 국가의 프로모션 효과를 분석할 때 해당 국가의 현지 시간대로 데이터를 변환해 비교할 수 있습니다.
일반적으로 다른 BI 솔루션에서도 시간대 관리를 위해 몇 가지 방법을 사용합니다. 대표적인 방식은 다음과 같습니다.
프로젝트의 기본 시간대를 설정해두고, 모든 데이터를 이 시간대를 기준으로 수집하고 관리하는 방식입니다.
예를 들어, UTC+0을 기준으로 데이터를 통일해 기록하면 시간대별 차이를 신경 쓰지 않고 분석할 수 있습니다.
그러나 이렇게 하면 지역에 따라 실제 유저가 활동한 시간대와 차이가 발생해 특정 국가나 지역에 대한 인사이트 도출이 어려워집니다.
데이터를 수집할 때마다 해당 지역의 시간대로 변환해 기록하는 방식입니다. 하지만, 이는 시간이 지남에 따라 변경되는 DST(서머타임) 등과 같은 복잡한 요소를 관리하기 어렵고, 데이터 일관성을 유지하기가 힘들 수 있습니다.
일부 BI 솔루션에서는 #zone_offset과 유사한 별도의 시간대 속성을 제공하여 각 이벤트마다 시간대 정보를 포함할 수 있도록 합니다. 하지만 이 경우도 BI 솔루션에서 시간대 변환을 지원하지 않거나, 시간대별 데이터 가공이 제한적일 수 있습니다.
#zone_offset을 통해 모든 이벤트의 발생 시간을 명확히 구분할 수 있어 글로벌 데이터를 쉽게 비교할 수 있습니다.
각기 다른 시간대의 데이터를 단일 시간대로 변환하거나, 특정 시간대로 변환해 분석할 수 있습니다.
하나의 프로젝트에서 다양한 시간대 데이터를 통합 관리할 수 있어 효율적입니다.
글로벌 서비스에서 #zone_offset 속성을 적극적으로 활용하면, 시간대 차이로 인한 데이터 불일치를 최소화하고 정확한 분석이 가능해집니다.
ThinkingData의 다중 시간대 기능과 #zone_offset 속성을 통해 더욱 정교한 글로벌 데이터 분석을 구현해 보세요. 이를 통해 시간대에 구애받지
않는 효율적인 데이터 관리를 할 수 있습니다.
게임 기획자와 데이터 분석가라면 필수로 알아야 할 리텐션 분석의 핵심과, 이를 바탕으로 제품 개선 및 유저 유지율을 높일 수 있는 실전 전략까지 모두 담았습니다.
만약 게임의 리텐션이 고민이라면, 지금 바로 이 플레이북을 통해 게임 유저들의 마음을 사로잡는 방법을 알아보세요. 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석 전략을 확인하고, 당신의 게임을 한 단계 성장시킬 기회를 잡으세요!
[플레이북의 주요 내용]
프롤로그
• 리텐션 데이터의 중요성 이해
• 게임의 순위에 따른 평균 리텐션율
1. 실전에서의 데이터 분석 사례
• 분석 주제 명확히 세우기
• 합리적인 가정 제시하기
• 데이터로 가설 세우기
2. 비즈니스 로직 기반의 리텐션 분석
• 플레이어 행동 지표와 목표 파악
• 게임 진행 단계별 플레이어 목표 분석
• 분석 방법
• 신규 운영 전략의 아이디어 발굴 및 실행
3. 데이터 계산시 주의사항
• 유저의 식별 기준과 식별 규칙
• 초기 이벤트와 복귀 이벤트의 정의
• 유저의 시간대와 잔존 기간의 처리
4. 결론
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