게임 퍼블리싱 과정에서 가장 어려웠던 점은 무엇인가요? 일반적인 이커머스와 달리, 게임은 출시 후에도 꾸준한 개발·운영을 통해 프로덕트의 성장을 이끌어내야 하는 산업입니다. 실제로 게임을 개발하는 것 보다 매출 분석, 마케팅, 운영, 전략 수립 등 퍼블리싱 과정에서 더 어려움을 겪는 개발사도 많죠.
이러한 고민을 해결하고자 출시된 AI 어시스턴트 플라밍고는 다양한 기능을 지원합니다. 현재 베타 테스트 기간으로 게임 진단 · 요약 리포트 · 데이터 상세 분석을 무료로 사용할 수 있어요. 또한 운영 지원 기능과 AI 진단을 통해 게임 퍼블리싱에 더욱 긴밀하게 도움을 드릴 수 있도록, 다양한 업데이트를 준비하고 있습니다.
기존 데이터 분석 과정에서 가장 어려웠던 것은 “무엇을 봐야 하는지 모르겠다”는 점이었습니다. CPI, Retention, Session Length 등 하나의 게임을 구성하는 데이터가 너무 다양하고, 숙련된 데이터 분석 기술이 없다면 어떤 지표가 얼마나 큰 영향을 미치는지 직관적으로 파악하기가 어려웠죠. 또한 데이터를 축적하고 전략을 수립하는 과정에서 지나치게 많은 리소스가 투입된다는 어려움의 목소리도 많았습니다.
반면, 플라밍고의 게임 최적화 점수에서는 스코어링을 통해 직관적인 데이터 인사이트를 제공합니다. 물론 게임의 성격과 BM 구조에 따라 상이할 수 있지만, 지금까지 알로하팩토리의 게임 퍼블리싱 과정에서 쌓아온 노하우로 게임을 진단하고 전략을 수립하는 데 도움을 드리고 있어요.
매일 확인해야 하는 Daily Report
게임 퍼블리싱에서 데이터 분석을 진행할 때, 전략을 수립하는 것 또한 중요하지만 현재 게임의 지표가 어떻게 변화하고 있는지를 파악하는 것 또한 중요한 문제입니다. 때문에 깊게 생각해야 하는 지표들이 아니라, 정말 중요하다고 판단하는 핵심 지표로 구성된 대시보드를 구성했어요.
또한, 모니터링의 가장 큰 목적은 ‘이상치를 감지하는 것’이예요. 때문에 선택한 기간에 따라 지표가 어떻게 변화하고 있는지 인지할 수 있도록 많은 지표가 시계열 그래프로 구성되어 있습니다. 특정 일자에 지표가 갑자기 변한다면, 이어지는 상세 분석 메뉴에서 원인이 무엇인지 쉽게 파악할 수 있죠.
보다 상세한 데이터 분석이 필요하다면
데이터를 활용하려는 목적과 역할에 따라 상세한 데이터가 필요할 수 있습니다. 때문에 요약된 리포트 뿐만 아니라 매출, 마케팅, 유저(Activation), 게임 내 활동 지표까지 보다 상세하게 살펴보고 특이점을 발견할 수 있는 데이터 분석 파이프라인이 필요하다 판단했어요. 결국, 플라밍고에서 가장 이상적으로 생각하는 데이터 분석은 아래와 같은 과정으로 진행되는 것입니다.
(1) 게임 최적화 점수: “우리 게임이 아직 시장에서 조금 부족한 위치에 있는 것 같아😰”
(2) 핵심 지표 점검: “갑자기 매출액이 급감했는데, 이 때 어떤 일이 있었지?🤔”
(3) 데이터 상세 분석: “IAA는 유지되고 있는데, IAP가 급격히 감소했네. IAP 지표 중, PU는 비슷한데 ARPPU가 낮아졌으니, 보다 상위 단계의 아이템을 출시해야 할 것 같아🧐”
플라밍고는 위 예시처럼, 데이터 분석을 단계별로 구성하여 요약1 → 요약2 → 세부 데이터 순으로 구성했어요.
