모바일 게임 지표 - mobail geim jipyo

26일은 엔픽셀의 모바일 신작 MMORPG ‘그랑사가’가 출시된 지 한 달 되는 날이다. 출시 한 달 시점에 구글 매출 3위를 기록하며 ‘리니지’ 형제를 바짝 추격하고 있는 게임은 찾기 드물다. 그것도 신생 개발사의 IP도 없는 신작 게임이 이렇게 파란을 일으키기란 쉽지 않다. 거기에는 ‘그랑사가’의 게임성은 기본이고 사용자들과 소통하려는 엔픽셀 운영진의 ‘소통 운영’이 큰 몫을 한 것으로 보인다.

‘그랑사가’는 지난 달 28일 구글 게임 매출 순위 41위에 랭크되면서 처음 순위권에 모습을 드러냈다. 이후 29일 게임 매출 9위를 기록했고, 이달 3일 게임 매출 3위를 달성한 이후 하루도 빠짐없이 3위를 유지하고 있다. 매출 순위가 유지되기 위해서는 꾸준한 사용자의 유입이 필수다. ‘그랑사가’는 2월 1일까지 1위를 유지하다가 10일 큰 폭의 하향세를 보였다 이후 13일까지 하락세는 지속됐으나 16일부터 상승세가 시작됐다. 게임에서는 좀처럼 보기 힘든 역주행이 시작됐다.

 

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▲’그랑사가’ 인기/매출 순위 변화, 자료=앱에이프

 

앱 분석 사이트 앱에이프(appa.pe) 자료에 따르면 ‘그랑사가’는 출시 당시 폭발적인 유입세를 기록했다가 29일 이후 안정세에 접어들었는데 한달가량 지난 지금은 절반 수준으로 줄었지만 꾸준히 수만 명의 신규 사용자가 유입되고 있다. 탄탄한 신규 사용자들의 유입세는 DAU 추이에서도 잘 드러난다. 마지막주의 DAU가 약 75%로, 출시 첫 주 대비 1/4가량이 줄었을 뿐이다. 출시 이후 7일을 버티기 힘든 것이 모바일게임의 일반적인 리텐션율이라는 점을 감안한다면 실로 엄청난 지표를 보이고 있는 것이다.

 

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▲’그랑사가’ 출시 후 DAU 변화, 자료=앱에이프

또 하나의 돋보이는 지표는 성별, 연령대별 비율이다. ‘그랑사가’와 비슷한 시기에 ‘세븐나이츠2’도 출시됐는데 두 게임 사이의 성비에 큰 차가 보인다. ‘세븐나이츠2’의 여성 비율은 13.5%인 반면, ‘그랑사가’는 35.2%로 2배가 넘는다. 참고 수치이기는 하지만 ‘리니지M’의 30.7%도 뛰어넘는다. ‘그랑사가’의 부드러운 느낌의 그래픽과 일러스트가 여성 사용자의 마음까지 사로잡았다는 분석이다.

 

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▲’그랑사가’, ‘리니지M’, ‘세븐나이츠2’ 성별 비율, 자료=앱에이프

‘그랑사가’의 동시 소지 앱은 ‘세븐나이츠2’가 10.8%로 가장 많았다. 아무래도 ‘그랑사가’가 ‘세븐나이츠’ 개발진들의 작품이다 보니 정식 넘버링 타이틀인 ‘세븐나이츠2’와 함께 사용자들의 관심이 집중된 탓이다. ‘그랑사가’와 같이 밝은 애니메이션 풍 그래픽의 MMORPG인 ‘원신’도 동시 소지율이 7.9%나 됐다. 하드코어한 다크 풍의 MMORPG 보다는 밝은 느낌의 MMORPG를 선호하는 사용자들이 ‘그랑사가’를 선택한 것으로 보인다.

 

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▲’그랑사가’ 동시 소지앱, 자료=앱에이프

‘그랑사가’의 인기 비결로는 ▲오랜 기간 준비해온 게임의 높은 완성도 ▲높은 수준의 그래픽 퀄리티와 부드러운 움직임, ▲지속적인 플레이를 유발하는 흥미로운 스토리 ▲무기의 의인화 ‘그랑웨폰’이라는 독창적인 시스템을 통한 새로운 경험 ▲다른 사람과 함께 하는 커뮤니티의 재미 등이 꼽힌다.

마지막은 CBT부터 꾸준히 이용자들의 의견에 귀를 기울여 온 엔픽셀의 ‘소통 운영’이 꼽힌다. 최근 게임 업계는 사용자와의 ‘불통’ 논란에 휩싸인 곳이 많다. 최근 사용자들은 트럭을 보내면서까지 게임사의 잘못된 해명과 부실한 대처를 바로잡으려는 움직임이 일고 있다.

엔픽셀은 CBT부터 지금까지 공식 커뮤니티와 게임을 통해 꾸준히 이벤트와 개선 업데이트를 꾸준히 진행하며 이용자들의 반응에 발빠르게 대처하고 있다. 부정적 이슈가 나올 틈이 없다. 엔픽셀은 출시도 하기 전부터 업데이트 방향성을 설명하며 사용자들과 소통했다.

 

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▲’그랑사가’ 공식카페, 꾸준한 개선의 연속

출시 이후에는 지속적으로 개선 사항을 발표했다. 사용자들의 관심이 가장 높았던 ‘그랑스톤 획득 및 챕터 밸런스 개선’도 그중 하나다. 그랑스톤 수급이 어렵다는 사용자를 위해 SR, SSR 등급의 그랑스톤 획득 확률을 높였고, 챕터 난이도가 높다는 사용자를 위해 5~6챕터 밸런스를 낮췄다. 엔픽셀이 공식 커뮤니티 동향과 문의를 통해 개발진이 의도했던 것보다 사용자들이 어려움을 느끼고 있다고 확인한 결과다. 사용자들은 “진짜 그랑사가는 운영을 너무 잘한다! 아마 장수 게임이 될지도!”, “소통하고자 하는 부분이 마음에 든다”, “이 외에도 문제점이 많지만 어쨌든 좋은 쪽으로 주마다 발전하고 수정되는 중이고 불만 해소를 하나씩 하고 있다는 것 자체가 운영을 잘하는 일”이라며 소통 운영에 답했다.

 

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▲그랑웨폰 SR, SSR 획득 확률 상향

게임 개발사 입장에서는 수많은 사용자들의 요구를 다 들어줄 수는 없은 일이니 ‘오류만 수정하면 된다’는 다소 독불장군과 같은 입장을 고집할 때가 있었다. 하지만 이제는 개발사가 움직이지 않고 가만히 있는 것 자체가 죄악시되고 있다. 의견을 들어주지 않으면 트럭을 보내 시위를 하는 세상이 됐다.

‘쟁’이 기본인 MMORPG 치고 높은 평점을 유지 중인 곳은 찾기 힘들다. ‘리니지’ 3점, ‘세나2’ 3점, ‘바람: 연’ 3점, ‘미르4’ 3.5점에 비하면 ‘그랑사가’ 4.3점은 상당히 높은 축에 든다. 사용자들에게 휘둘리지 않고 중심을 잘 잡은 상태에서 핵심 불만을 잘 간파한 탓이다. 또한 레이더를 켜고 사용자들의 불만을 지속적으로 파고드는 적극적인 소통의 자세가 출시 한달이 지났음에도 매출 3위를 유지하는 핵심 비결인 것으로 분석된다.

 

게임와이 이재덕 기자 | [email protected]

출처 : https://gamey.kr/

 


 

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[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.

 

 ARPUARPPU풀이이용자 당 평균 매출구매자 당 평균 매출측정식Sale/UVSale/PU활용처이용자 전반의 구매 성향 파악실제 구매자의 구매 성향 파악기타- 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.

 

구분결제 금액고과금 (고래)1,000,000원~중과금 (돌고래)100,000원~999,999원소과금 (피라미 또는 플랑크톤)1원~99,999원무과금0원

[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.
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[그림 1] 좌측부터 상용화 강도 예시, 아이템 종류 별 비율 예시. (출처: Sunnyrider님의 모바일/온라인 게임의 매출 시뮬레이션 슬라이드 셰어)

 

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.
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[그림 2] D0 DAU=10,000이고 매일 광고를 통해 10,000명의 신규 이용자가 유입된다고 가정하였을 때 D1 DAU=(D0*잔존율)+NRU로 계산하는 식으로 진행한 MAU 시뮬레이션 일부. (출처: 봉쿠레님의 실무 관점에서 바라본 게임사업 포스팅)

 

  • 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.

 

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[그림 3] 기본에 충실한 초간단 매출 시뮬레이션. (출처: Sunnyrider님의 모바일/온라인 게임의 매출 시뮬레이션 슬라이드 셰어)

 

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

 

구분풀이측정식Oraganic User자연 유입 이용자유기적으로 유입된 이용자 수Non-Oraganic User광고 유입 이용자광고를 통해 유입된 이용자 수UAC (User Acquisition Cost)신규 이용자 1명을 획득하는 데 발생하는 비용총 마케팅 비용/신규 유입 이용자Impression노출광고 소재가 노출된 횟수CTR (Click Through Ratio)광고 소재 클릭률광고 클릭 수/노출CR (Conversion Rate)클라이언트 또는 앱 인스톨 전환율클라이언트 또는 앱 인스톨 수/노출CPM (Cost Per Mille)광고 소재 1,000회 노출 시 드는 비용판매자의 광고 상품에 따라 상이 (예. 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 비용구글 애즈 기준 (경쟁자의 광고 게재 순위*/나의 품질 평가 점수**)+0.1CPA (Cost Per Action)특정 행위 시 드는 비용CPI (Cost Per Install)클라이언트 또는 앱 인스톨 시 드는 비용으로 CPA의 하위 개념Bounce Rate 혹은 Churn Rate기준일(D0) 게임을 이용하였으나, 다음 날(D1) 접속하지 않고 떠나간 이용자의 비율로 '이탈률'에 해당1-D1리텐션CLV (Customer Lifetime Value)
혹은 LTV (Life Time Value)

 이용자 1명이 최종 이탈 시점까지 가져올 것으로 기대되는 예상 매출액ARPPU/이탈률이용자 전체가 최종 이탈 시점까지 가져올 것으로 기대되는 예상 매출액ARPU/이탈률CLC (Customer Life Cycle)이용자 1명 당 생애 주기1/이탈률ROAS (Return On Advertisement Spend)특정 채널 광고비 지출 대비 해당 광고로 인해 발생한 매출로 '광고 수익률'을 의미광고 수익/광고 비용ROI (Return On Investment)광고를 포함한 특정 마케팅 활동 비용 대비 이를 통해 실현한 이익으로 '광고 투자 대비 수익률'을 의미(투자 이익-투자비용)/투자비용BEP (Breaking Even Point)매출액이 총 비용과 동일해져 회수할 수 있을 때로 '손익분기점'에 해당UVP (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