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자기계발/독후감

[북 리뷰] 게임 데이터 분석 - 데이터 기반의 게임 개발 접근법

by PARK JAE 2023. 4. 2.
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구분 상세
저자 쿠파트 티보
출판사 에이콘출판사
출간일 2014/10/23(목)
후기 ★★★★★ (3/5)

 

들어가며


과거 게임은 출시 후 오프라인 매장에서 판매됨으로써 단발성 수익을 냈다.
반면 현재 게임은 제품이라기보다 서비스에 가깝다. 다시 말해 출시된 이후에도 인터넷 네트워크를 바탕으로 미비했던 부분을 여러 차례 개선하고 새로운 콘텐츠를 추가할 수 있다는 것이다. 요즘 게임의 또 다른 특징이 있다면 게임 자체가 유료로 판매되었던 과거와 달리 무료로 시작할 수 있지만, 보다 원활한 진행을 위해 게임 내에 배치된 상품을 구매할 수 있다는 점이다.[각주:1] 이때, 상품은 콘텐츠처럼 플레이어의 니즈에 따라 지속적으로 업데이트된다.
그렇다면 '플레이어에게 필요한 콘텐츠 및 상품, '플레이어가 집중할 만한 콘텐츠 및 상품'이라는 것은 어떻게 발굴할 수 있는가? 또 '플레이어에게 인기를 끌었던 콘텐츠 및 상품'은 어떻게 식별할 수 있는가? 그렇다. 플레이어가 자신도 모르는 사이 남긴 흔적 즉, 데이터가 필요하다.

 

이처럼 게임과 데이터는 뗄레야 뗄 수 없는 사이다.
게임 산업, 데이터 산업이 눈부시게 발전하는 동안 '게임 기획'에 관한 책과 '데이터 분석'에 관한 책은 헤아릴 수 없을 만큼 많이 쏟아져 나왔다. 그러나 '게임 데이터 분석' 책은 좀처럼 찾아보기 어려웠다. 게임이 더 흥미롭고 만족스러운 콘텐츠, 상품을 제공하려면 데이터가 꼭 필요한데도 말이다.
데이터를 활용할 수 있는 영역이 몹시 광범위해 게임은 미처 주목받지 못했다거나, 게임 산업이 너무나 급격히 발달하여 서비스를 제공하는 데 급급해 노하우를 체계적으로 축적하고 나눌 여력이 부족했다거나, 성공 비결을 혼자 꽁꽁 싸매고 싶어 하는 욕심쟁이가 많았다거나 뭐 이유야 붙이기 나름이지만…  🙄

 

그 와중에 발견해버린 것이다. 제목부터 확 끌리는 이 책을!

 

총평


게임 데이터 분석 개론.

분석 기법에는 능통해도 플랫폼 지식이 없는 데이터 사이언티스트, 게임은 줄줄 꿰고 있지만 무엇을 증명하고 개선해야 할지 감이 오지 않는 기획자와 PM 등에게 유용할 것으로 보이는 기본서. 데이터 분석의 정의와 의의, 여타 게임에서 수집 및 관찰하고 있는 대표적인 데이터, 수집한 데이터를 목적에 맞게 가공하고 표현하는 방법, 데이터 분석 과정에서 함양해야 하는 태도 등에 관해 개괄적으로 파악할 수 있다.
이는 책의 강점이자 약점이기도 하다. 책이 다양한 개념을 쉽고 짧게 알려줌으로서 독자의 얕은 호기심을 해결해주고 있는 한편, 구체적이고 실질적인 답변은 제공하지 못하고 있기 때문이다. 그래서 게임과 데이터 분석에 어느 정도 소양을 갖추고 있는 사람이라면 이미 알고 있는 내용만 곱씹다 책장을 덮게 되거나 더 알고 싶은 부분을 추가로 찾아 공부해야 하는 상황을 맞게 될 것이다. "이 책을 몇 년 전에 알았더라면!" 싶더라 😂

 

문장 수집


숫자는 숫자로서의 역할을 수행해야 한다. 숫자는 인간에게 주어진 도구일 뿐, 지나친 집착의 대상이 되지 말아야 한다. 숫자에 어떤 의미가 있는지 그리고 적절한 질문을 던지고 있는지 판단하라. (중략) 인간의 계획과 아이디어가 먼저이고, 그런 다음에야 데이터가 계획의 잠재적인 성공 가능성을 검증하고 높이기 위해 뒤따르는 것이다.

 

데이터는 그저 쌓이고 또 쌓인다. 왜, 무슨 데이터를, 어떻게 활용할 것인지 결정하는 건 인간의 몫이다. 중요한 건 문제를 명확하게 정의하고 다방면에서 살펴보며 끊임 없이 더 나은 방향을 모색하는 것이다.

 

핵심 요약


그림 1 글씨 크기 9~12포인트 기준 10페이지 정도 나왔다.

 

책이 다루는 소재가 다양하여 한 포스팅에 담는 데 어려움이 있어 위처럼 별도 파일로 정리하였다. 주요 내용은 아래와 같다.

 

1. 게임 산업의 현황과 주요 주제

1-1. 게임 산업의 현황

  • 핵심 과금 모델의 변화: 오프라인 상점에서의 1회성 패키지 구매 → 부분 유료화
  • 사회 관계망의 강화: 소셜 네트워크 서비스의 부상 → 플레이어 사이의 상호작용 촉진
  • 모바일 플랫폼의 대두: 즉각적, 일시적인 즐거움을 목적으로 제작 → 짧은 시간 내 액션, 재미, 보상 제공
  • 게임 데이터 분석의 부상: 게임이 인터넷에 연결돼 있는 환경 보편화 → 고객 데이터를 항시 수집하고 적합한 업데이트 필요

1-2. 게임의 주요 주제

  • 보상: 플레이어가 목표를 달성하도록 유인하는 수단 (예. 소유권, 명성, 업적, 수집)
  • 도전: 플레이어가 게임의 규칙과 메커니즘을 학습할 수 있도록 돕는 수단 (예. 난이도, 경쟁)
  • 상상: 기타 게임 플레이 자체가 주는 감동처럼 몰입을 돕는 기타 수단 (예. 발견, 스토리, 기분 전환, 파괴 욕구)

 

2. 데이터 분석 환경과 도구

  • 데이터 저장을 위한 프로그래밍 환경: SQL, 하둡, 하이브
  • 데이터 마이닝 도구: 페이스북 인사이트, 구글 웹로그 분석, 콘탄젠트, 허니트랙, 플러스 애널리틱스
  • 데이터 분석 도구: R-프로젝트, 게피, SPSS, 스태티스티카, 래피드 마이너, 태블로 데스크톱

 

3. 고급 분석과 통계적 기법

3-1. 일반적인 통계적 설명

  • 중심적 경향: 표본의 중심점을 강조 (예. 평균값, 중앙값)
  • 분포도 경향: 표본 내 편차 수준을 부각해 중심적 경향 지표를 보완하며 세분화, 근집화 등 복합적인 분석을 수행하는 데 활용 (예. 표준 편차, 분산, 사분위)
  • 통계적 분포와 법칙: 숫자와 집합이 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 예측 (예. 정규 분포, t 분포, 푸아송 분포)
  • 상관관계와 회귀: 주어진 요인, 다른 요인 사이의 영향을 파악하는 데 필요한 기초 개념
  • 변인 유형: 상관관계, 회귀에 초점을 맞춘 고급 분석 기법은 대부분 특정 요인의 변인에만 적용 (예. 이산 변인, 연속 변인, 질적 변인, 서열 질적 변인)

3-2. 기계 학습

  • 지도 학습: 훈련 예제 집합과 원하는 결과 사이의 연결이 분석가에 의해 직접 만들어지는 방법 (예. 의사결정 트리)
  • 자율 학습: 레이블이 붙지 않은 대규모 변수 데이터 집합 내에서 의미 있는 관계, 연결을 찾는 탐색적 방법 (예. 밀도 추정 기법)

 

4. 데이터 시각화

데이터 시각화 도구, 그래픽 기호에 관한 설명과 시각화의 함정 (예. 축의 값, 변수 간 등가성과 단위)

 

5. 게임 데이터 분석의 한계

5-1. 데이터 분석을 활용해야 하는 경우

  • 도구로서의 게임 데이터 분석: 도구의 성능이 아닌, 개인의 필요에 의한 분석 수행
    • 계획 중인 게임 데이터 분석의 장기적인 용도는 무엇인가?
    • 게임 데이터를 다룰 사람들의 유형, 기술 수준은 어떠한가?
    • 얼마나 많은 데이터가 어떤 주기로 수집될 것인가?
    • 보고와 분석의 주기를 프로젝트에 적용된 개발 리듬(일, 월 등)에 어떻게 적용할 것인가?
    • 분석 과정의 핵심 목표는 무엇인가? 다음 캠페인을 대비하는 것인가, 현 상태를 기반으로 수익을 높이고 싶은가?
  • 팀에 보탬이 되는 데이터 분석: 전략에 관한 논쟁이 발생할 경우, 객관적인 분석을 통해 더 좋은 결정을 내리는 데 도움
  • 간단한 관행을 향한 관심: 데이터 분석에 익숙하지 않다면 (특히 부분 유료화 게임에서) 자주 묻고 답하는 질문들을 참고
    • 필요에 따라 주/월 단위로 KPI 산출 (향후 게임 개발 방향을 결정하고 획득 캠페인 대비 수익을 예측하는 데 활용)
    • 튜토리얼 진행의 일부 단계가 부적절하게 설계되었는지 확인 
    • 어떤 영역에서 어떤 구매 가능 상품이 최고의 수익을 발생시키고 있는지 분석
    • 어떤 것이 가장 효율적인지 파악하기 위해 게임의 특정한 핵심 속성에 대한 A/B 테스트 수행

5-2. 데이터 분석을 지양해야 하는 경우

  • 숫자를 멀리 하라: 예측 모델은 언제나 수정, 개선되어야 하며 완벽한 진실로 받아들이지 않도록 유의
  • 외부적인 요인이 관련된 복잡한 질문을 피하라: 장기간에 걸쳐 유저가 이탈하는 데에는 다양한 원인(신작 출시, 게임의 신선함 저하 등)이 있고 데이터는 감정, 몰입 등에 관한 부분을 설명하는 데 한계가 있기 때문에 보다 효과적인 분야를 분석하는 데 집중
  • 데이터가 창조에 지나치게 개입하지 않게 하라: 인간의 계획, 아이디어를 우선시하고 데이터는 성공 가능성 검증에 활용
  • 데이터가 게임의 성능을 저하시켜선 안 된다: 무리한 양, 빈도 수집 지양

 

마치며


서평을 쓰는 동안 돌이켜 생각해 보니 내가 사회과학 분야를 파고들지 않았더라면, PC나 콘솔 타이틀만 주야장천 플레이했더라면, 게임 기획 칼럼 및 서적을 등한시했더라면 한 번에 이해되지 않는 부분도 있었겠다 싶다. 그동안 흘러가는 대로 살다 운 좋게 덕업일치를 이루었다고 생각했는데 커리어에 대한 경험을 나름 조금씩 쌓아왔구나. 앞으로도 똑바로 가든, 빙 돌아서 가든, 잠시 쉬었다 가든 더 재밌는 콘텐츠를 만드는 데 기여하는 사람이 되자는 마음만은 간직하며 살아야지.

 

👇 이 책과 함께 읽으면 좋을 것 같은 글을 되짚어보며 마무리! 👇 

 

 

[번역] 게임 속 과금 모델들: 과거, 현재, 미래

Medium의 [▶ Business Models of Video Games: Past, Present, and Future]를 발번역했다 👣 원문이 궁금하다면 바로가기를 눌러주시길 2019년 세계 게임 시장 규모는 전년 대비 9.6% 증가한 1,521억 달러로 집계됐다.

you-yeon.tistory.com

 

[북 리뷰] The Art of Game Design

구분 상세 저자 제시 셸 출판사 에이콘출판사 출간일 2010/07/30(금) 후기 ★★★★☆ (9.0/10.0) 목차 Ⅰ. 들어가며 Ⅱ. 총평 Ⅲ. 문장 수집 Ⅳ. 핵심 요약 Ⅴ. 마치며 들어가며 요 몇 달 포스팅이 뜸했

you-yeon.tistory.com


 

  1. 이렇듯 무료로 이용할 수 있지만, 사용자의 판단에 따라 추가 과금을 할 수 있는 서비스를 통틀어 부분유료화(Free to Play) 서비스라고 부르며 부분유료화 서비스 내에서 발생하는 상품 구매 행위를 일컬어 소액결제(Micro-transaction)라고 한다. [본문으로]
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