운영 기능 활용사례

비즈니스 시나리오별로 운영 기능을 활용한 사례를 확인해보세요

운영 기능으로 추출한 데이터를 비즈니스 시나리오별로 다른 라이프사이클을 가진 유저에게 맞춤형 컨텐츠를 제공함으로써 활동성, 지속성, 유료화 등의 핵심 지표를 크게 개선할 수 있습니다. 참고로 몇 가지 활용 사례를 준비했습니다.

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1. 신규 유저 대상 리텐션 전략

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▼시나리오

가정: 신규 유저가 등록 후 초기 단계에서 게임에 익숙하지 않고 원활한 조작이 어려울 때, 운영 기능으로 유도 및 지원을 위한 푸시 알림(리마인더 메시지 등)을 보내 잔존율을 개선할 수 있습니다.

▼목적

신규 유저의 활성화와 지속성 개선

▼방법

게임 초보자를 위한 캠페인과 함께 조건에 맞는 타겟 유저를 세그먼트하여 적절한 맞춤형 컨텐츠를 정기적으로 푸시

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2. 휴면 유저 대상의 활성화

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▼시나리오

유저의 활동률이 저하된 후 휴면 상태에 빠진 유저가 일정량 있을 때, 타겟 유저에게 특전을 발행하고 맞춤형 메시지를 보내 활동률을 높일 수 있습니다.

▼목적

활동하지 않는 유저의 복귀 유도

▼방법

최신 특전이나 버전 정보 등을 트리거로 설정한 후, 조건을 충족하는 타겟 유저를 세그먼트하여 휴면 유저가 복귀하고 싶어할 만한 매력적인 맞춤형 컨텐츠를 정기적으로 푸시

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3. 이탈 유저의 복귀 유도

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▼시나리오

유저가 이탈한 후, 푸시·SMS 등을 보내 타겟 유저의 리콜을 실행하고, 복귀율을 개선합니다.

▼목적

이탈 유저의 복귀율 개선

▼방법

최신 특전이나 복귀 캠페인과 결합해 조건을 충족하는 타겟 유저를 세그먼트하고, 유저가 플레이 중이거나 잊고 있었던 것(편집 중인 내용 등)을 리마인드로서 적절한 맞춤형 컨텐츠를 정기적으로 푸시

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4. 일반 리마인드

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▼시나리오

매일 로그인이나 보상 리마인더, 스태미나 수령, 주말 로그인 보상 수령 등, 유저에게 매일 로그인하는 습관을 들게 하여 로그인율을 높이는 일반적인 접근 방법입니다.

▼목적

유저의 로그인 빈도나 주말 활동 시간 증가

▼방법

정기적으로 열리는 활동 캠페인과 결합하여 조건을 충족하는 타겟 유저를 세그먼트하고, 매일 로그인으로만 획득할 수 있는 아이템 획득을 촉진하는 적절한 맞춤형 컨텐츠를 정기적으로 푸시

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5. 새로운 컨텐츠 릴리스

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▼시나리오

푸시, 기프트 패키지 팝업창, 기간 한정 몰 릴리스 등으로 타겟 유저에게 알리며 유저의 참여율이나 새로운 컨텐츠 소비를 늘리기 위한 리소스 배포 등을 수행합니다.

▼목적

유저가 컨텐츠에 접근하는 기회와 횟수의 증가, 유료화 촉진

▼방법

게임 버전과 리소스 배포 리듬을 결합하여 타겟 유저를 선정한 후, 적절한 맞춤형 컨텐츠를 정기적으로 푸시

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6. 경쟁력이 낮은 유저 활성화

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▼시나리오

운영 기능의 일련의 푸시 서비스(게임 내 메일, 가성비 좋은 기프트 패키지 팝업창 등)를 통해 매우 활동적이지만 경쟁력이 낮은 유저(플레이 의욕은 높지만 유료화 의욕은 낮은) 타겟 유저에게 배포하거나 가성비 높은 결제 가이드를 제공하여 장기적인 유지와 결제를 개선합니다.

▼목적

경쟁력이 낮은 유저의 장기적 리텐션과 결제 개선

▼방법

제품 버전 릴리스와 캠페인 일정을 조합하여 타겟 유저를 세그먼트하고, 적절한 맞춤형 컨텐츠를 정기적으로 푸시

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7. 특정 유저 대상 설문조사

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▼시나리오

제품의 질적 분석을 위해 정기적으로 타겟 유저의 필요에 맞춰 설문조사를 실시하고, 특정 유저 그룹으로부터 피드백을 수집합니다.

▼목적

특정 유저 그룹에 대해 제품에 관한 피드백을 얻어 제품 개선 및 최적화에 활용합니다.

▼방법

실제 필요와 함께 조건에 맞는 타겟 유저를 선정하고, 정기적으로 적절한 설문조사를 푸시

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이벤트 분석

이벤트 분석은 강력하고 유연한 분석 모델입니다. 간단한 조작으로 이벤트 데이터를 필터링하거나 그룹화할 수 있으며, 일정 기간 동안 특정 유저 행동의 집계 지표를 계산하고, 다양한 그래프로 데이터 결과를 표시할 수 있습니다.

이벤트 분석에서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 빠르게 얻을 수 있습니다.

지난 30일간 하루 평균 로그인 유저 수와 디바이스 수의 추세는 어떻게 되나요?
신규 유저의 가입 첫날 결제율은 얼마나 되나요?
미국 유저의 최근 한 달간 1인당 결제 금액의 추세 어떻게 되나요??

분석 지표의 빠른 구성

이벤트 분석에서는 먼저 분석할 특정 이벤트를 선택해야 하며, 프리셋 이벤트, 커스텀 이벤트, 또는 가상 이벤트를 선택할 수 있습니다. 이벤트를 선택하면 기본적으로 이벤트의 총 횟수, 즉 특정 이벤트(결제, 앱 실행 등)가 발생한 횟수를 계산하며, 트리거된 유저 수나 1인당 평균 횟수 등, 다른 계산 방법을 선택하거나 이벤트의 속성을 기반으로 통계를 작성할 수도 있습니다.

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이벤트 분석에서는 [계산식]에 의한 비율 지표의(결제율, ARPU 값 등) 사칙연산을 지원하며, 지표를 계산식으로 전환하거나, 계산식을 지표로 전환할 수도 있습니다. 계산 방법의 로직에 대해서는 계산 방법 로직 설명을 참조하십시오.

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불필요한 데이터를 제거하거나, 분석을 위해 특정 특성을 만족하는 이벤트 또는 사용자를 선택하고자 할 때는(예: App Store의 결제만을 카운트하는 등) 필터를 통해 데이터를 처리할 수 있습니다.

App Store, Google Play 등의 채널에서의 데이터 결과를 비교하고 싶은 경우는, 항목을 그룹화하여 비교 및 분석할 수 있습니다.

설정이 완료되면, 좌측 하단의 '계산' 버튼을 클릭 후 데이터 결과를 확인할 수 있습니다

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분석 결과 시각화

이벤트 분석에는 다양한 시각화 기능이 있으며, 최적의 차트 유형을 선택하여 데이터 결과를 분석할 수 있습니다.

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• 라인 그래프
[합계] 이외의 단위를 선택할 경우, 이벤트 분석은 기본적으로 라인 그래프를 표시하며, 시간이 지남에 따른 지표의 변화를 관찰하는 데 도움이 됩니다.

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그룹 값 아래의 각 분석 지표에 대해 그래프의 선에 해당하며, 막대 그래프 또는 누적 막대 그래프로 전환하여 표시할 수도 있습니다. 분석 지표 결과 데이터가 크게 다른 경우, 최적의 표시 효과를 얻기 위해 큰 지표를 메인 축과 서브 축에 각각 표시하도록 설정할 수 있습니다.

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• 누적 그래프
[합계] 이외의 단위를 선택할 경우, 라인 그래프 외에, 누적 그래프를 사용하여 시간이 지남에 따른 지표의 누적을 표시할 수도 있습니다. 각 노드는 그 시점까지의 데이터의 합계가 됩니다.

주의: 선택한 계산 방법이 유니크 유저 수, 또는 중복 제거 수, 최댓값, 백분위 등일 경우 누적 그래프로 표시하기에 적합하지 않을 수 있습니다.

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• 누적 영역 그래프
여러 분석 지표 또는 여러 그룹 값이 있는 경우는, 누적 영역 그래프로 전환하여 표시할 수 있습니다.

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• 분포 그래프

선택한 단위가 [합계]인 경우, TE 시스템은 기본적으로 분포 그래프를 표시하며, 선택한 시간 범위 내의 다양한 지표 또는 그룹 값의 데이터 결과를 비교하는 데 도움이 됩니다.

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• 파이 그래프

다른 그룹화 값의 비율을 시각적으로 표시하고 싶은 경우는, 원 그래프로 전환할 수 있습니다.

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