게임의 매출을 상승시키는 데이터 분석 가이드 Part 1 : 유저 지표

By Aileen, Matthew

게임의 성공을 위해서는 탁월한 아이디어와 게임의 재미를 만드는 것이 가장 기본적인 요소이지만, 우리가 생각한 것을 구현하는 것 만으로 게임이 성공에 도달할 수 있는지 여부는 예측하기가 어렵습니다.

오랫동안 사랑 받는 게임의 운영을 위해서는, 게임이 유저에게 도달하고 플레이를 해 나가는 여정 동안 유저가 다시 찾아올 수 있는 재미 요소를 주고 있는지, 게임이 지속 가능한 수익을 효율적으로 발생 시키고 있는지 측정하고 개선해나가는 일이 중요합니다.

이번 포스팅에서는 게임 매출의 향상을 위한 KPI 에 대한 개념과 이 데이터들을 분석하는 기본 가이드를 시리즈로 안내해 드립니다!

게임의 매출을 향상시키기 위해서는 결제유저의 증가가 필요하고, 결제 유저의 증가를 위해서는 트래픽을 향상키시커나 PU(구매유저)의 비중을 늘려야 합니다. 또한 트래픽의 향상을 위해서는 유저의 유입 또는 재방문(리텐션)율의 증가로 이어지는 구조를 형성해야 합니다. 이번 시리즈에서는 트래픽을 향상시키기 위한 유저 지표의 기본 분석에 대해 설명하겠습니다.

유저 유입 단계에서의 KPI 지표: NRU

유저가 우리의 게임을 처음으로 설치하고 실행했을 때 유입된 신규 유저를 NRU(New Registered User)라고 합니다. NRU는 특히 UA(User Acquisition, 유저유입)를 진행할 때 얼마나 효과적으로 투입비용 대비 많은 유저가 유입되었는가를 측정할 때 가장 초기에 확인하는 지표이기도 합니다.

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UA: User Acquisition, 유저 유입으로 게임,서비스에서 신규 사용자를 획득하는 활동을 의미합니다. 게임에서의 사용자 획득은 주로 마케팅 캠페인을 통해 신규 설치를 유도하는 활동을 의미합니다.

NRU가 유입되는 경로 (1) 자연 유입(Organic user)

자연 유입(Organic user)은 고객에게 자연적으로 도달한다는 의미로 Organic user라고 표현합니다. 주로 광고나 마케팅 캠페인 이외의 경로를 통해 유입된 유저로서, 유저의 필요에 의해 들어왔기에 리텐션율의 지표가 Paid user와 비교했을 때 비해 높은 경향을 나타냅니다. Organic유저의 유입 채널로는 대표적으로 스토어를 통한 탐색/검색이 있으며, 스토어에서 퍼블리셔의 계정을 통해 유입되거나 포트폴리오 게임들에서의 Cross Promotion으로도 유입되기도 합니다. Organic User가 어느 채널에서 들어왔는지를 파악하고 이에 따라 Organic 유저를 늘리기 위한 ASO(App Store Optimization)고도화 등의 다양한 전략들을 실행할 수 있습니다.

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TIP) Organic User를 높이기 위해서는 스토어최적화 ASO(App Store Optimization) 작업이 중요합니다. 우리가 서비스하는 게임이 고객의 스토어 탐색과정에서 가장 연관성있는 키워드로 검색되고, 관련된 게임의 발견도를 높이기 위해서 스토어의 메타데이터 요소를 최적화하는 과정입니다. ASO의 세부적인 전략에 대해서는 다음 포스트에서 더 자세히 알아보겠습니다.

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TIP) Organic User 는 바이럴 지표로도 볼 수 있어 게임의 가능성을 측정하는 요소로 활용되기도 합니다. 일반적인 게임의 Organic User 수치는 Paid UA를 적극적으로 하는 게임에서 15% 내외로 보고 있습니다. 하지만 이 수치는 게임의 바이럴 수준에 따라서 천차만별이 될 수 있습니다. 게임의 소셜 요소가 강하거나 재미 혹은 위트요소가 입소문이 나면 특별한 Paid UA 없이도 Organic 유저의 유입이 늘어나 큰 매출을 올리기도 합니다.

유저가 Hell manager를 스토어에서 검색하여 신규로 설치했습니다. 이 때 유입경로는 Organic, 신규로 유입된 유저는 NRU 1로 수집됩니다.

NRU가 유입되는 경로 (2) Paid user 또는 Non-Organic User

Paid 유저는 광고 또는 마케팅 캠페인을 통해 유입된 유저를 의미합니다. 게임을 런칭 한 후 UA활동을 통해 유저를 유입시키는 것은 특히 모바일 게임의 운영에 있어서는 필수적인 활동이 되었습니다. Paid 유저는 마케팅 방법에 따라 성과 차이가 매우 크기 때문에 목적과 전략을 분명히 할 필요가 있습니다. 과거에는 TV와 같은 Mass Media(대중매체)를 통해 노출량을 최대로 늘리는 마케팅이 일반적이었지만 최근에는 ROAS (Return On Ad Spend) 를 기반으로 마케팅 효율에 따라 UA 전략을 설계하는 퍼포먼스 마케팅 (Performance Marketing)이 중요해지고 있습니다. 단순히 마케팅을 비용을 지불하고 집행하는 것이 아니라, 다양한 채널과, 다양한 크리에이티브 제작을 통해 캠페인을 진행하고 네트워크 채널의 비용 및 구성을 재조정하여 성과를 조정하는 작업이 중요합니다.

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TIP) 글로벌 게임에서 Paid 전략의 중요성 글로벌 게임런칭을 준비하는 경우, 수많은 앱이 출시되는 시장에서 비용 대비 우리의 수익 (ROAS)을 효율화 하기 위해서는 해당 전략이 무엇보다 중요합니다. 최적의 채널에서 적합한 광고 전략과 비용 조정을 통한 전략을 고도화시킬수록 게임의 성장성과 수익성은 대폭 향상될 수 있습니다. 특히 글로벌 게임 런칭은 국가, 매체, 소재 별 퍼포먼스에 따라 다른 UA 전략이 요구되며 더 깊게는 유입된 유저별 퀄리티까지 고려요소가 됩니다. 이처럼 확인해야 하는 요소가 많고 복잡한데 반해 빠른 의사결정이 필요하기 때문에 다양한 시스템과 툴을 통한 서포트가 필수적입니다. 이에 따라 알로하팩토리에서도 데이터 분석 및 인사이트 솔루션으로 ‘FLAMINGO(플라밍고)’ 서비스를 자체적으로 개발하여 운영하고 있습니다. FLAMINGO(플라밍고) 서비스의 기능과 특징, 역할에 대해서는 다음 포스트에서 자세히 소개하도록 하겠습니다.

이용자 트래픽을 나타내는 KPI 지표

DAU(일간 활성 사용자 수) Daily Active User는 해당 기간 동안 활동한 사용자 수를 의미합니다. 즉 이용자 트래픽이 어느정도 유지되고 있는가를 판단하는 User engagement의 대표적 기준입니다.

특히 게임운영 시에도 업데이트, 프로모션 성과와 같은 즉각적인 유저의 반응 분석이나, 점검, 푸시등의 운영 기준을 세우는데 활용하기 유용한 지표입니다.

다만 이 지표는 해당일에 유입된 유저를 나타나는 단순 지표이기 때문에 해당 지표가 좋다고 해서 단편적으로 게임의 성과가 좋다고 판단할 수 없습니다. 따라서 이후 언급되는 다른 지표들과 함께 종합적으로 해석 하는 것이 중요합니다.

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DAU(Daily Active User): 일간 활성 유저수, 하루에 얼마나 많은 유저가 이용했는가?

WAU(Weekly Active User): 주간 활성 유저수, 한 주에 얼마나 많은 유저가 이용했는가

MAU(Monthly Active User): 월간 활성 유저수. 한 달에 얼마나 많은 유저가 이용했는가?

DAU, WAU의 측정예시

5명의 사용자가 hell manager를 1월 1일에 설치 (NRU) 후 1월 7일까지 7일간 방문했습니다.

아래 예시에서의 DAU 합계 = 35, DAU 5로 7일간 방문 (하루 기준으로 집계되므로 재방문 카운트)

WAU = 5 (일주일 기간동안 유니크 유저로 계산)

WAU 예시

유저	1월 1일	1월 2일	1월 3일	1월 4일	1월 5일	1월 6일	1월 7일
Asher	😍	😍	😍	😍	😍	😍	😍
Matthew	😍	😍	😍	😍	😍	😍	😍
Genie	😍	😍	😍	😍	😍	😍	😍
Woody	😍	😍	😍	😍	😍	😍	😍
Robin	😍	😍	😍	😍	😍	😍	😍

일간 뿐만 아니라 주, 월 단위의 활성 사용자를 확인하는 이유는 하루만의 집계로는 서비스의 규모와 현황을 파악하기 어려운 경우도 있기 때문입니다. MAU의 경우 비즈니스의 규모를 측정하고 월별로 앱에 참여하는 사용자수를 가늠하는데 유용합니다.

또한 이 지표들을 함께 보는 경우 얻을 수 있는 인사이트도 있습니다. 예를 들어 MAU는 유지되는 상황에서 DAU가 상승하는 케이스를 볼 수 있습니다. 이는 월별 플레이 유저수는 동일한데 해당 유저들이 들어오는 횟수가 늘어났다고 판단할 수 있으며, 최근 게임을 개선했거나 이벤트를 진행하고 있다면 이에 따라 효과가 나타나고 있다는 신호일 수 있습니다.

이를 User Stickiness (고착도를 판단하는 지표로 ‘DAU/MAU’ 수치로 나타냅니다)라고 합니다. 이 수치가 0.2 (x100을 하여 20으로 표현하는 경우도 있습니다) 수준이면 일반적이라고 볼 수 있습니다.

다른 케이스로 DAU가 하락하는 추세에서 MAU의 수치가 유사하게 빠지는 것이 아니라 가파르게 빠지는 경우가 있습니다. 이런 경우 매일 유입하는 유저 뿐 아니라 유입 빈도가 상대적으로 낮고 캐주얼하게 유입하는 유저의 수가 빠지고 있다는 것을 의미하며, 전체 트래픽 규모가 작아지는 것이기 때문에 어떤 부분에서 빠짐이 발생하는지 확인해야 합니다.

다음 포스팅에서는 리텐션(Retention)의 분석에 관하여 설명하겠습니다.

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