[출판사로부터 도서를 제공받아, 작성자의 주관적인 견해를 토대로 작성하였습니다.]

사람들은 종종 게임을 한다. 시간을 보내기 위해 하기도 하고, 재미로 하기도 하고, 떄로는 상금이 걸린 게임을 하기도 한다. 사용자는 게임을 즐기고 끝내지만, 사용자들의 흔적에서 나오는 유의미한 자료는 데이터로 바뀌고, 데이터는 저 어딘가에서 다양한 항목과 테이블의 형태로 분류되어 저장된다. 이렇게 생성된 데이터는 게임 회사. 또는 게임에 관심 있는 사람들에 의해 분석이 되어 게임에 대한 피드백으로 회사로 다시 들어가고, 회사들은 이에 맞춰서 다시 게임에 대한 경영 전략을 세우게 된다.

씽킹데이터는 이러한 데이터들을 수집하고, 전처리를 하고, 가공과 분석을 거쳐 솔루션을 제공하는 데이터 분석 전문 기업이다. 이 기업은 한국에 지사가 있기는 하지만, 주로 중화권, 일본, 싱가포르 등 주로 동아시아에서 데이터 분석이 필요한 기업에게 솔루션을 제공한다. 특히 요즘에는 여러 유명 게임사와 손을 잡고 다양한 게임에서 나오는 데이터에 관한 솔루션을 제공한다. 이 책은 씽킹데이터 본사에서 출판한 책을 한국 지사 소속의 데이터 애널리스트가 한국어로 번역하여 출판한 책이다.

씽킹데이터(ThinkingData) 코리아 홈페이지

https://www.thinkingdata.kr/

‘게임 데이터 분석의 노하우’

이 책은 크게는 4개의 부분으로 나눌 수 있다.

제1부는 ‘게임 데이터 분석 사고 구축’에서는 우선 게임 데이터란 어떤 것인지를 아는 개요 부분과 게임 의사결정, 게임 데이터의 세분화에 관한 내용이다. 게임업계에서 분류하는 게임 데이터 4단계(비즈니스 기본 데이터, 사용자 행동 데이터, 제품 운영 데이터, 사용자 피드백 데이터)와 게임 데이터 분석의 가치 등 개요에 대해서 알게 된 다음, 게임 의사결정은 의사결정의 정의와 과정, 그리고 그 과정에서 데이터 간 상호 작용 관계를 나타내고 있다. 의사결정 다음으로는 게임 데이터 세분화에 관해서 이야기하고 있는데, 분석에 적용되는 시스템 3가지에 관해서 설명하고 세분화 과정이 필요한 이유와 과정에 대해 자세하게 설명하고 있다.

제2부 ‘게임 데이터 구축 방법’은 본격적으로 게임 데이터를 전문적으로 분석하기 위한 과정과 방법에 관한 내용이다. 우선 어떤 방법으로 게임 데이터를 수집하는 방법과 만나게 되고 수집된 데이터의 처리를 위한 기준점이 되는 지표체계를 설정하는 방법에 관한 내용도 나와있다.

지표 체계까지 설정되면 분석을 진행하게 되는데, 전문분석과 탐색적 분석에 관한 내용으로 나눠서 볼 수 있다. 전문분석에서는 게임 최적화 부분에 초첨을 맞추는 최적화형 전문분석, 새로운 이벤트 및 업데이트 내용 설계에 중점을 두는 설계형 전문분석과 새로 출시된 이벤트 및 게임 버전에 중점을 두는 평가형 전문분석 3가지에 대해서 알 수 있다.

탐색형 전문분석은 존 투키가 제안한 분석 방법으로 근본 원인 분석과 회귀분석 등을 통해 원인 분석을 한 후 인과추론 및 실험을 통해서 분석하고 검증하는 방법이 나온다. 탐색형 전문분석은 정형화된 전문분석이 아니고 필요한 방법과 기술을 통해 분석해 내는 데 중점을 둔다. 전문분석과 탐색형 분석 적용에 대한 이해를 돕기 위해 두 분야의 예시도 함께 보여주면서 설명한다.

109쪽 K-means 알고리즘을 사용한 클러스터링 분석 결과

제3부 ‘게임 수명주기 데이터 실무’에서는 게임 내에서 발생하는 데이터뿐만 아니라 게임을 유지하는 데 필요한 요소에 대해서도 분석하는 방법에 대해서 알려준다. 우선 게임 플레이분석은 게임 전체 구조 차원, 플레이 후속 체험 차원, 사용자 차원, 세부사항 모니터링 차원 등 4가지 분석 차원에 대해서 알게 된다. 왕자의 전쟁, 보석 세팅의 예를 들어가면서 실제처럼 분석하는 과정에 대해서도 알려준다.

다음부터는 게임 플레이보다는 게임을 운영하기 위한 요소에 대한 분석에 관해 소개한다. 우선 광고 집행에 대한 분석이다. 도입기, 성장기, 성숙기, 쇠퇴기 4단계에서의 광고 집행, 노출과 그 결과에 대한 분석 방법을 알려준다.

게임 이벤트에 대한 분석도 중요하다. 신규 유치, 활성화 결제, 소비, 소환 등 여러 성격의 이벤트의 효과와 이벤트 참여자. 선물 패키지와 결제와의 관계 분석을 통해 데이터를 통해 이벤트의 효과를 분석하는 방법에 대해서 예시와 함께 알려준다.

뜬금없을 것 같지만, 세분화 분석도 중요한 대목이다. 게임 시장은 이제 성장보다는 유지를 잘하는 것이 명제가 되었는데, 이를 위해 사용자를 여러 계층으로 나눠서 분석하려고 한다. 사용자의 가치 기반, 피라미드 모델 기반. 요구 사항 기반 세분화에 대해서 알게 될 것이고 사례를 통해 세분화 방법에 대해서도 알게 된다

196쪽 피드백 데이터 분석

마지막 제4부 ‘게임 데이터 분석 전망’에서는 향후 5-10년간의 게임 데이터 분석의 추세에 대해 예측한다. 게임 데이터는 비즈니스와 더 관련이 깊어질 것이고 데이터 소스도 다양화될 것이며 분석 시스템도 혁신에 혁신을 거듭할 것이고, AI도 게임 데이터 분석에 점점 더 깊은 관련이 있게 될 것이다. 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 위한 방법도 점점 발전할 것이다.

게임 데이터 분석 방법을 게임 자체에서 나오는 데이터뿐만 아니라 외부 요인을 가리지 않고 다루고 있다. 게임 사용자에 대한 데이터, 게임 플레이에 대한 데이터 뿐만 아니라 광고 집행, 이벤트 및 업데이터에 대한 효과 등 플레이 자체가 아닌 그 외의 요소에 대해서도 데이터를 분석해서 의사결정을 할 수 있게 한다.

이 책 중 전문분석 부분부터는 예시와 사례를 집중적으로 다룬다. 저자가 데이터 분석 전문 회사이고 회사 관계자가 번역자이다 보니 사례에 숨어 있는 방법에 대해서도 잘 알 수 있다. 사례를 다루다 보면, 데이터 분석 관련 시험인 ADsP, 빅데이터 분석기사, SQLD 등 데이터 과학, 데이터 분석 관련 시험에 대해 공부하는 느낌이 들 수도 있다. 분석 방법 중에서 위 시험 교재에 나오는 방법(회귀분석. X(카이)제곱-검정 등)에 대해서 많이 나오기 때문인데, 이러한 데이터 과학 관련 용어를 알아두고 읽으면 좀 더 쉽게 접근할 수 있다.

115쪽 회귀 분석 - 당일 DAU와 지난 7일간 DAU의 상관관계

이 책은 게임 데이터 분석에 대한 개념과 방법에 대해서 주로 다루고 있다. 이론 내용과 실제 사례에 관한 분석 결과가 주를 이룬다. 이 방법을 적용하거나 실습하려면 다른 방법을 찾아보는 것이 좋다. 이 글 윗부분의 해당 회사 홈페이지에서도 데모 프로그램을 제공하니 신청해서 사용해 보는 것도 좋은 방법이 될 것이다.

마치며

이 책을 보면서 ‘게임회사나 관련 컨설팅 업체에서 데이터 분석을 이렇게 하는구나‘라는 느낌을 가질 수 있었다. 게임 데이터 분석에 관한 전 과정에 대해서 알 수 있었기 때문이다. 업무 프로세스 전체를 다 들여다보는 것 같았다. 더구나 이 기업은 중화권과 동아시아권을 주 대상으로 하는 국제 기업이기 때문에 글로벌 데이터 분석 기업의 분석 방법과 트렌드도 알 수 있다는 또 하나의 좋은 장점이 있다.

위와 같은 장점을 잘 살려서 데이터 전문 기업 면접에도 도움이 되고, 데이터 과학자 또는 분석가로서 어떤 공부를 하는 것이 좋은지에 관해서도 이 책을 통해 다시 확인하는 계기가 되었으면 한다.

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