들어가며
내가 보려고 정리하는 데이터 분석 기본 개념 하편. 매출 및 마케팅 관련 개념, 지표를 훑어보았다.
글을 쓰는 동안 이미 알고 있는 내용을 천천히 한 번 더 들여다볼 수 있었고 모호했던 부분이 확실히 정리되어 좋았다. 🤭
매출, 경제
매출(현금 구매), 경제(현금으로 구매한 게임 내 재화 이용)와 관련된 자료.
1. 주요 개념
| 구분 | 풀이 | 측정식 |
| Sales (=Revenue) | 유료 매출액 |
기간 내 매출액 합계 (예. 1일, 1주, 1개월…) |
| Operationg Profit | 영업 이익 | Sales-일반 관리비 |
| PU (Paying User) 혹은 BU (Buying User) | 구매자 수 | 기간 내 순수 구매자 수 (예. 1일, 1주, 1개월…) |
| PUR (Paying User Rate) 혹은 BUR (Buying User Rate) | 구매자 전환 비율 | PU/UV*100 |
| ARPU (Average Revenue Per User) | 이용자 당 평균 매출 | Sale/UV |
| ARPPU (Average Revenue Per Paying User) | 구매자 당 평균 매출 | Sale/PU |
| 구매 횟수 | 구매자의 구매 횟수 | 기간 내 구매 횟수 |
| ASP (Average Selling Price) | 결제 건 당 평균 구매 단가 | Sales/구매 횟수 |
| 재화 보유량 | 기준일에 이용자가 지니고 있는 재화 총량 | |
| 재화 획득 수량 | 기준일에 이용자가 획득한 재화 총량 | |
| 재화 소비 수량 | 기준일에 이용자가 소비한 재화 총량 | |
| 재화 변동량 | 기준일 재화 획득량, 소비량의 차이 | 재화 획득 수량-재화 소비 수량 |
[표 1] 매출, 경제 현황 및 추이를 확인하기 위한 대표적인 지표. 매출 표기 시 부가가치세 포함 여부, 결제 취소액 등을 병기하여주면 도움이 된다. 또 매출액을 이용자 별(신규/복귀/기존, 레벨 등), 상품 별(재화, 소모품, 기능성 아이템, 치장성 외형, 기간제 서비스, 영구제 서비스 등)로 나누어 살펴보면 어떤 점이 효과적이었는지 확인하기 좋다.
2. ARPU와 ARPPU
처음 매출, 경제 관련 지표를 살펴볼 때 헷갈렸던 내용.
ARPU, ARPPU를 분리해서 측정하는 이유는 게임의 매출 특성을 보다 정확히 파악하기 위함이다.
| ARPU | ARPPU | |
| 풀이 | 이용자 당 평균 매출 | 구매자 당 평균 매출 |
| 측정식 | Sale/UV | Sale/PU |
| 활용처 | 이용자 전반의 구매 성향 파악 | 실제 구매자의 구매 성향 파악 |
| 기타 | - 고 객단가: ARPPU가 ARPU보다 매우 높을 경우로 극소수의 충성도 높은 이용자에 의해 대부분의 매출 발생 (예. RPG) - 저 객단가: ARPPU, ARPU의 차이가 크지 않은 경우로 많은 이용자에 의해 고른 매출 발생 (예. 기록 경쟁형 퍼즐 게임) - PUR, ARPPU는 서로 다른 방향으로 움직이는 지표이기에 둘 모두를 높게 유지하기 위한 액션은 찾기 어려움 |
|
[표 2] 위 같은 특징 때문에 때때로 ARPU를 광고 캠페인의 효과를 측정하기 위한 도구로 활용하기도 한다. 즉, 어떤 캠페인이 더욱 많은 이용자를 모객하고 보다 큰 수익을 창출하였는지 비교하는 것. 결과적으로 캠페인의 퀄리티를 높이는 데 도움이 된다. 한편, ARPPU는 인 앱 결제가 이루어지는 모바일 게임 등의 수익을 측정하는 데 널리 이용된다.
3. 결제 금액대 별 이용자 구분
결제 금액대에 따라 이용자를 아래처럼 분류하기도 한다.
그러나 PUR와 ARPPU는 장르, 플랫폼 등에 따라 차이가 큰 편이니 참고만 할 것.
| 구분 | 결제 금액 |
| 고과금 (고래) | 1,000,000원~ |
| 중과금 (돌고래) | 100,000원~999,999원 |
| 소과금 (피라미 또는 플랑크톤) | 1원~99,999원 |
| 무과금 | 0원 |
[표 3] 객단가가 높은 게임에서는 고래, 돌고래 그룹이 전체 매출의 90% 이상을 차지하는 경우가 많다.
4. 매출 시뮬레이션
1) 참고 자료 준비
- 상용화 강도
- 게임 내 가격대 별 상품 비중, 최고 가격, 최저 가격을 리스트업한다.
- x축에 저가-고가 상품 비중, y축에 최고-최저 가격을 놓고 사분면을 그려보는 등 유사한 게임과 나의 게임을 시각화하여 비교한다.
- 유사성이 큰 게임을 추려 시뮬레이션 시 참고 자료로 활용한다.
- 상품 구성
- 게임 내 성격 별 상품 비중을 리스트업한다.
- x축에 기간제-영구제 상품의 비중, y축에 기능성-치장성 상품의 비중을 놓고 사분면을 그려보는 등 유사한 게임과 나의 게임을 시각화하여 비교한다.
- 상용화 강도와 마찬가지로 비슷한 게임을 골라 시뮬레이션의 참고 자료로 쓴다.
2) 시뮬레이션 절차
- 예상 MAU 산출
- 1명이 클라이언트 또는 앱 인스톨을 완료할 시 1,000원을 청구하는 CPI (Cost Per Install) 광고를 집행한다고 가정해본다.
- 프로젝트는 마케팅 예산으로 100,000,000원을 배정하였다.
- 프로젝트는 위 광고를 통해 100,000,000/1,000=100,000명의 광고 유입 이용자를 유치할 수 있다.
- 꾸준한 자체적 홍보와 바이럴 효과로 인한 자연 유입이 100,000명 이루어졌다고 가정했을 때, 총이용자는 200,000명.
- 테스트 단계에서 게임의 한 달 이탈률이 35%를 기록한 경우 잔존 MAU는 70,000명 정도.
- 예상 PUR, ARPPU 설정
- 시장 조사를 통해 발굴한 유사 게임, 장르, 플랫폼의 PU를 확인한다. 장르 별로 살펴보자면 RPG는 월 3~8%, SNG 및 퍼즐은 2~5% 정도.
- 시장 조사 중 확인한 유사 게임, 장르, 플랫폼의 ARPPU를 검토한다. 장르만 따졌을 때 RPG는 월 40,000~80,000원, SNG 및 퍼즐은 월 10,000~30,000원 정도.
- 시간에 따른 유저 하락 등을 예상하여 연간 매출 정리
- MAU, 앞서 정리한 PUR 및 ARPPU를 활용하여 예상 매출을 정리한다.
마케팅
마케팅 예산 사용의 정당성을 이해하고 검토하며 집행 이후 성과를 측정하기 위한 개념, 지표.
예컨대 UAC < CLV라면 이용자를 유치하기 위한 지출의 근거가 되며 CLV를 기준으로 이용자를 그룹화하여 맞춤형 서비스를 제공할 수도 있다.
1. 주요 개념
| 구분 | 풀이 | 측정식 |
| Oraganic User | 자연 유입 이용자 | 유기적으로 유입된 이용자 수 |
| Non-Oraganic User | 광고 유입 이용자 | 광고를 통해 유입된 이용자 수 |
| UAC (User Acquisition Cost) | 신규 이용자 1명을 획득하는 데 발생하는 비용 | 총 마케팅 비용/신규 유입 이용자 |
| Impression | 노출 | 광고 소재가 노출된 횟수 |
| CTR (Click Through Ratio) | 광고 소재 클릭률 | 광고 클릭 수/노출 |
| CR (Conversion Rate) | 클라이언트 또는 앱 인스톨 전환율 | 클라이언트 또는 앱 인스톨 수/노출 |
| CPM (Cost Per Mille) | 광고 소재 1,000회 노출 시 드는 비용 | 판매자의 광고 상품에 따라 상이 (예. ① 인 앱 광고 등 노출 위치 ② 배너, 동영상 등 소재 종류 ③ 노출 시, 클라이언트 또는 앱 다운로드 시 등) |
| CPC (Cost Per Click) | 1회 클릭 시 드는 비용 | 구글 애즈 기준 (경쟁자의 광고 게재 순위*/나의 품질 평가 점수**)+0.1 |
| CPA (Cost Per Action) | 특정 행위 시 드는 비용 | |
| CPI (Cost Per Install) | 클라이언트 또는 앱 인스톨 시 드는 비용으로 CPA의 하위 개념 | |
| Bounce Rate 혹은 Churn Rate | 기준일(D0) 게임을 이용하였으나, 다음 날(D1) 접속하지 않고 떠나간 이용자의 비율로 '이탈률'에 해당 | 1-D1리텐션 |
| CLV (Customer Lifetime Value) 혹은 LTV (Life Time Value) |
이용자 1명이 최종 이탈 시점까지 가져올 것으로 기대되는 예상 매출액 | ARPPU/이탈률 |
| 이용자 전체가 최종 이탈 시점까지 가져올 것으로 기대되는 예상 매출액 | ARPU/이탈률 | |
| CLC (Customer Life Cycle) | 이용자 1명 당 생애 주기 | 1/이탈률 |
| ROAS (Return On Advertisement Spend) | 특정 채널 광고비 지출 대비 해당 광고로 인해 발생한 매출로 '광고 수익률'을 의미 | 광고 수익/광고 비용 |
| ROI (Return On Investment) | 광고를 포함한 특정 마케팅 활동 비용 대비 이를 통해 실현한 이익으로 '광고 투자 대비 수익률'을 의미 | (투자 이익-투자비용)/투자비용 |
| BEP (Breaking Even Point) | 매출액이 총 비용과 동일해져 회수할 수 있을 때로 '손익분기점'에 해당 | |
| UVP (Unique Value Proposition) | 다른 제품, 서비스와 차별화되는 고유 가치 | |
[표 4] 사실 광고 유형이나 단가는 사업보다 마케팅의 영역에 가깝긴 하지만, 앞서 살펴본 것처럼 광고를 통해 얼마나 많은 이용자가 유입될지 짐작할 수 있다면 잔존 이용자 수를 가늠하는 식으로도 활용 가능하다.
* 광고 게재 순위 (Ad Rank): 입찰 결과에서 다른 광고와 비교할 때의 광고 순서. 입찰가, 광고 및 방문 페이지의 품질, 이용자의 검색 문맥 등에 영향을 받는다.
** 품질 평가 점수 (Quality Score): 광고를 보게 될 사용자와 광고, 키워드, 방문 페이지의 관련성을 추정한 수치. 일반적으로 품질 평가 점수가 높으면 비용은 감소하고 광고 게재순위는 상승한다.
2. A/B 테스트
이용자를 임의의 그룹으로 나누고 두 가지의 각기 다른 마케팅 어셋, 웹, 애플리케이션을 보여주어 반응을 살펴보는 것.
1) 활용처
대상의 효과를 측정하여 마케팅 어셋 개선, 웹 사이트 및 애플리케이션 최적화에 사용한다.
주로 전환율, 재방문율을 검토한다.
2) 진행 방식
- 테스트 대상에 대한 가설을 수립한다. 예를 들어 '문안이 나라는 개인을 지목할 경우, 클릭률이 높을 것이다.' 등으로.
- 테스트 대상을 배리에이션한다. 위 예와 반대로 '문안이 대중적일 때, 클릭률이 높을 것이다.' 처럼.
- 테스트한다. 테스트 시 주의해야 할 부분은 아래에 별도로 정리한다.
- 결과를 분석한다. 가설이 적중했다면 더욱 많은 이용자에게 원안을 제공하고 반대의 경우 배리에이션한 버전을 보다 적극적으로 활용한다. 만약 두 안 사이에 유의미한 차이가 없을 경우 다른 가설을 세워 후속 테스트를 준비 및 진행한다.
3) 유의 사항
- 주제를 압축해 테스트해야 한다. 즉, 비교 대상 간 다른 부분이 적을 수록 좋다. 어떤 문구가 이용자의 행동을 더욱 잘 이끌어내는지 확인하고 싶다면 버튼 레이블만 달리 해야지 버튼의 크기, 색상, 위치 등에 차이를 둬선 안 된다.
만약 두 가지 이상의 대상을 비교하려 하거나 여러 주제를 테스트하려 하는 경우 다변량 테스트, 다항 테스트가 보다 적합할 수 있다. - 테스트는 동시에 진행해야 한다. 시기 별 이슈가 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
- 테스트에 참여하는 이용자는 가능한 동일한 성격을 지니고 있어야 한다. 결과의 신뢰도를 높이기 위해 무작위로 사용자를 추출하는 방향을 권한다.
- 적정 수준 이상의 참여자를 확보해야 한다. 샘플의 수가 너무 적다면 결과를 신뢰하기 어렵다.
- 통계적 유의미성을 확인해야 한다. 유의 확률*에 대한 해석이 올바르게 이루어져야 한다.
*p-value: 두 그룹 간 차이가 없다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 발생할 확률.
참고 자료
모바일/온라인 게임의 매출시뮬레이션
게임기획스터디 게기스 http://youtube.com/c/bigfish811 http://cafe.naver.com/gagees
www.slideshare.net
실무관점에서 바라본 게임사업
일전에 사업계획서, 게임사업, 용어 등의 주제로 포스팅 한 적이 있는데,[제 블로그의 About game 카테고...
blog.naver.com
세상에는 아직 모르는 게 수두룩하고 대단한 분이 너무나 많은 것 같다. 짧은 강연 자료, 포스팅에 많은 이야기와 깊은 통찰을 남겨주셔서 살펴보는 동안 좋은 선생님을 만난 듯한 느낌이었다. 다채로운 자료를 부지런히 확인하여 나도 언젠가 다른 분에게 도움을 드릴 수 있다면 좋겠다 🙏