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실무자의 게임 데이터 성장 비법 - 성공하는 게임의 데이터 사용법

  • 씽킹데이터
  • 제갈진우
  • 에이케이커뮤니케이션즈
  • 2025년 11월 05일
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ISBNISBN-13 : 9791127475604
쪽수292쪽
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책 소개

직관을 넘어, 이제는 데이터로!

성공하는 게임은 데이터를 이렇게 사용한다!

게임 비즈니스의 실무자들이 꼭 알아야 하는 게임 데이터 응용의 노하우

목차

[목 차]
  

1부 데이터 응용 기초 이론

 

1장 게임 데이터 응용 기초 이론

-게임 데이터 활용의 발전 방향

-데이터를 제대로 활용하기: 원칙, 방법, 도구

-원칙

-방법

-도구

-정리

 

2부 게임 비즈니스 시나리오 실전

 

2장 신규 유저 분석

1. 신규 유저 분석 과정

-1. 데이터의 완전성

-2. 데이터 연동

-3. 전환 퍼널 단계 선정

-4. 신규 유저 행동 분석

-5. 신규 유저의 이탈 지점 판단

2. 신규 유저 분석의 진행 방향

-1. 단기 및 중장기 행동 통합 분석

-2. 다양한 데이터 기록으로 분석 범위 확대

-3. ‘시의성’ - 분석 후 신속한 개선과 반복 검증이 가능해야 한다

3. 신규 유저 분석의 흔한 오류

-1. 정량 데이터에 과도하게 의존하고, 게임 콘텐츠 자체를 간과함

-2. 게임 진입 과정에서 클라이언트 로그(이벤트) 기록 소홀

-3. 단기 지표에 집착하고 장기 경험을 소홀히 함

-4. 신규 유저의 통계 기준

5. 정리

 

3장 리텐션 분석

1. 비즈니스 관점에서 리텐션 데이터 분석하기

-1. 비즈니스 관점 리텐션 분석 정의

-2. ‘비즈니스 사고를 활용한 리텐션 분석 방법

2. 실무 적용 방안

3. 리텐션 데이터를 향상시키는 방법

4. 통계 기준의 중요성

-1. 유저 식별 기준과 규칙

-2. 리텐션 데이터를 산출할 때, ‘최초 행동핵심 복귀 행동의 정의

-3. 유저 시간대 및 리텐션 측정 구간 처리

5. 정리

 

4장 이탈 분석

1. 어떻게 이탈 유저를 정의하는가

-1. 이탈 유저의 정의

-2. 이탈 유저의 추출

2. 유저 이탈 신호를 어떻게 발견할 것인가

-1. 리텐션 곡선

-2. 이탈 유저 행동 특성 분석

3. 이탈 유저를 어떻게 다시 불러올 것인가

-1. 모든 이탈 유저를 복귀 대상으로 삼아야 하는가

-2. 이탈 유저를 어떻게 다시 불러올 것인가

4. 정리

 

5장 결제 분석

1. 결제 행동의 동기

-1. 유저가 결제를 통해 얻는 가치

-2. 게임 개발사/운영사가 유료 콘텐츠를 통해 얻는 가치

2. 게임에서 가치 교환이 발생하는 시점

-1. 게임 초반

-2. 게임 중반

-3. 게임 후반

3. 결제 분석은 어떻게 진행해야 할까?

-1. 유저 관찰 기간 설정

-2. 유저 결제 전 행동 전환 과정 관찰

-3. 결제를 통해 얻은 가치가 유저의 기대에 부합하는지 분석하기

4. 결제 의향 변화는 어떻게 판단할 수 있을까?

5. 결제 최적화의 또 다른 측면

6. 정리

 

6장 활성도 분석

1. 좁은 의미의 활성도 분석

-1. 주요 활성화 지표의 정의, 특징, 구현 기초

-2. 우리 게임의 특성을 반영한 활성 지표 설계

2. 포괄적인 활성도 분석

3. 활성 유저 그룹별 맞춤형 운영 전략 수립

4. 활성도 분석 과정에서 흔히 빠지는 오류

-1. 정량 지표에 대한 과도한 의존

-2. 단기 변화에 대한 과도한 반응

-3. 활성 지표의 지속적 모니터링 및 조정 소홀

-4. 유저 세분화 및 개인화의 부족

5. 정리

 

7장 글로벌 진출 게임 분석

1. 글로벌 진출 게임은 어떻게 분석을 시작해야 할까?

-1. 비즈니스 목표 설정

-2. 핵심 과제 도출

-3. 문제 해결 과정의 세분화

-4. 분석 수행

-5. 개선과 반복

2. 글로벌 진출 게임 데이터 분석 시 유의사항

-1. 게임 콘텐츠와 현지 유저 문화 습관의 적합성 및 게임 현지화

-2. 다양한 통화와 결제 시스템

-3. 국가별 데이터 컴플라이언스(준법) 이슈

-4. 유저 행동의 차이

3. 정리

 

3부 게임 장르별 분석 시나리오

 

8 MMO 게임의 대표 시나리오 분석

1. MMO 게임 개요

2. MMO 게임의 주요 분석 시나리오

-1. 롤링 서버 생태계 분석

-2. 육성 루트 선택 분석과 플레이 유도

-3. 거래소를 통한 게임 경제 시스템 분석

 

9 SLG 게임의 대표 시나리오 분석

1. 전략 생존 SLG 게임 개요

2. 전략 생존 SLG 게임의 대표적인 분석 시나리오

-1. 출정 및 대전 분석(eXterminate: 정복)

-2. 영토 확장과 충돌(eXpand: 확장과 발전)

-3. 자원 수급과 순환(eXploit: 경영과 개발)

-3.2 공통 이벤트 속성 설정

 

10장 카드 게임의 대표 시나리오 분석

1. 카드 RPG 게임 개요

2. 카드 RPG 게임의 대표 시나리오 분석

-1. 뽑기 분석

-2. 카드 육성

-3. 스토리 & 메인 퀘스트/챕터

 

11장 캐주얼 게임의 대표 시나리오 분석

1. 캐주얼 게임 개요

2. 캐주얼 게임의 대표적인 분석 사례

-1. 스테이지 분석: 핵심 지표를 중심으로 한 효율적인 데이터 추출

-2. 로그라이크(Roguelike) 요소 분석

-3. 캐주얼 슈팅 장르의 결제 진입(첫 결제) 분석

 

12장 경영 시뮬레이션 게임의 대표 시나리오 분석

1. 경영 시뮬레이션 게임 개요

2. 경영 시뮬레이션 게임의 대표적인 분석 관점

-1. 시뮬레이션 접근성

-2. 경영 병목

-3. 경영 시뮬레이션 게임의 자원 특성

-4. 경영 시뮬레이션 게임의 중반 이탈

 

4부 게임 데이터 플랫폼 구축 지침

 

13장 데이터 플랫폼 설계와 구축

1. 데이터 품질 향상 방법

-1.1 데이터 수집 단계에서의 품질 관리

-1.2 효율성과 신뢰성, 확장성을 갖춘 데이터 게이트웨이 구축

-1.3 실시간성과 유연성을 갖춘 데이터 처리 엔진 구축

-1.4 레이크하우스 기반 데이터 저장 프레임워크

-1.6 요약

2. 데이터 사일로 문제, 어떻게 해결할 것인가

-2.1 쉽고 효율적인 데이터 통합 도구

-2.2 통일되고 명확한 데이터 연동 기준

-2.3 개방적이고 융합적인 플랫폼 아키텍처

-2.4 민첩하고 신속한 데이터 플라이휠(Data Flywheel)

-2.5 요약

3. 비즈니스 요구에 어떻게 효율적으로 대응할 것인가

-3.1 추상화·패키징된 데이터 모델

-3.2 셀프서비스 분석 툴

-3.3 확장 가능한 시스템 역량

-3.4 지능형 AI 보조 기능

-3.5 요약

4. ‘비용 절감과 효율 향상을 실현하는 데이터 플랫폼 구축

-4.1 저장·연산 분리 아키텍처

-4.2 클라우드 기반 확장형 저장소

-4.3 클라우드 기반 확장형 연산

-4.4 요약

5. ‘보안 및 컴플라이언스문제를 어떻게 해결할 것인가

-5.1 데이터 보안 강화 방안

-5.2 데이터 수집 관련 법규 준수 방법

-5.3 해외 서비스 시 데이터 프라이버시 보호 전략

-5.4 요약

6. [미래 지향적] 게임 데이터 플랫폼 구축

출판사 서평

현재 게임 시장은 '데이터 전쟁'이라 불릴 정도로 치열한 경쟁 환경에 놓여 있습니다. 매일 새로운 게임이 출시되고, 유저들의 눈높이는 그 어느 때보다 높아졌습니다. 과거의 성공 공식이나 ''에 의존한 의사 결정만으로는 더 이상 생존을 장담하기 어렵습니다. 이제는 데이터를 기반으로 유저의 행동을 이해하고, 객관적인 근거를 통해 전략의 성공 확률을 높여야만 하는 시대입니다.

이 책은 수많은 성공 사례들에서 축적된 데이터 분석과 운영의 정수를 담고 있습니다. 많은 책이 분석 이론이나 도구 사용법에 집중하는 반면, 이 책은원칙’, ‘방법’, ‘도구라는 체계적인 프레임워크를 제시하며 데이터에 접근하는 본질적인 방법을 이야기합니다.

왜 데이터를 봐야 하는지에 대한 철학적 접근에서 시작해, 리텐션, 이탈, 결제 등 구체적인 실무 분석 방법론, 그리고 이를 효율적으로 구현하는 도구까지 아우르는 이 구조는, 흩어져 있던 지식을 하나로 꿰어 데이터 분석에 대한 단단한 사고의 틀을 만들어줄 것입니다.

마지막으로 이 책을 단순히 교과서처럼 순서대로 읽기보다, 지금 당장 현업에서 부딪히고 있는 문제를 먼저 찾아 그에 해당하는 챕터부터 펼쳐보시길 권합니다.

저자 소개
저자 : 씽킹데이터
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