모바일 게임 데이터 분석 - mobail geim deiteo bunseog

모바일인덱스, "모바일 앱 게임 시장 분석" 리포트 발간
‘롤플레잉’ 장르, 5월 전체 모바일 게임 거래액 67.3% 비중 차지
매출 점유율은 ‘엔씨소프트’가 선두, 인기 다작은 ‘넷마블’이 많아

[ 매드타임스 최승은 기자] 빅데이터 플랫폼 기업 아이지에이웍스가 자사 데이터 분석 솔루션 ‘모바일인덱스’를 통해 <모바일 앱 게임 시장 분석> 리포트를 발표했다. 분석 기간은 2021년 6월 1일부터 2022년 5월 31일까지로, 일평균 4000만 모바일 기기의 20억건 데이터(안드로이드, iOS 통합 데이터 기준)를 AI 알고리즘에 기반하여 분석했다.

모바일인덱스에 따르면, 국내 모바일 앱 게임 사용자는 2021년 6월(25,624,654명) 대비 2022년 5월(22,920,215명)에 약 270만 명 줄어든 것으로 확인됐다. 카테고리별로는 ‘롤플레잉 게임’ 사용자가 25.9%로 감소하며 가장 부진했다.

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국내 모바일 게임의 월별 매출(구글플레이, 원스토어, 애플 앱스토어 합산 기준)은 ‘오딘: 발할라 라이징’(2021년 6월 출시), ‘리니지W’(2021년 11월 출시) 등 대형 롤플레잉 신작 출시에 따라 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 2022년 5월 기준으로 구글플레이 거래액의 점유율을 장르별로 분석한 결과, ‘롤플레잉’이 67.3%로 상당한 비중을 차지한 것으로 확인됐다.

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5월 게임 퍼블리셔 매출 점유율(구글플레이, 원스토어, 애플 앱스토어 합산 기준)은 ‘엔씨소프트’가 18.7%로 가장 높았으며, ‘넥슨’(13.9%)이 뒤를 이었다. 상위 퍼블리셔의 매출 100위안에 진입한 게임 앱 수는 ‘넷마블’이 12개로 가장 많았다.

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모바일인덱스, "모바일 게임 앱 시장 동향 분석" 리포트 발표
‘탕탕특공대’, 사용자 70%는 남성, 연령대별로는 20대 비율이 31%
‘쿠키런: 킹덤’, BTS 콘텐츠 추가 당일에 전일 대비 사용자 수 30% 상승
2월 24일 포켓몬빵 재출시 이후 ‘포켓몬GO’ 일간 사용자 수 및 매출 증가

[ 매드타임스 최승은 기자] 국내 최대 빅데이터 플랫폼 기업 아이지에이웍스가 자사의 데이터 분석 솔루션 ‘모바일인덱스’를 통해 <모바일 게임 앱 시장 동향> 분석 리포트를 발표했다. 분석 기간은 2020년 1월 1일부터 2022년 10월 21일까지로, 일평균 4000만 모바일 기기의 20억건 데이터(안드로이드, iOS 통합 데이터 기준)를 AI 알고리즘에 기반하여 분석했다.

모바일인덱스 분석 결과, 모바일 게임 거래액은 2021년 11월 약 7077억원 규모에 도달한 이후 2022년 9월 약 5372억원대으로 떨어지며 하락세를 보였다. 올해 3분기 마켓별 모바일 게임 거래액은 구글플레이(1조 2085억원), 원스토어(2491억원), 애플 앱스토어(2096억원) 순으로 높았다.

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게임 매출 순위별 거래액 점유율에서는, 올해 1월 대비 9월 기준으로 매출 순위 1~3위권 게임 거래액 점유율이 8.3%p(2022년 1월: 34.7%, 2022년 9월: 26.4%) 줄어든 것으로 나타났다. 게임 카테고리별 거래액은 롤플레잉 분야가 감소율 25.4%(2022년 1월: 3376.4억 원, 2022년 9월 2519.5억 원)로 가장 크게 줄었다.

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전체 모바일 게임 사용자 수도 감소 추세를 보였다. 2022년 전체 모바일 게임 사용자 수는 1월 2402만 4041명에서 9월 2332만 9124명으로 감소했으며, 주요 카테고리별 분석 시에도 어드벤처를 제외한 롤플레잉, 전략, 액션, 카지노, 시뮬레이션 등 모든 분야 사용자가 줄어든 것으로 확인됐다.

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남성 사용자의 10대 이하부터 30대까지를 기준으로 9월 모바일 게임 사용자 순위 1위를 기록한 ‘탕탕특공대’는 전체 사용자 중 남성이 70%로 여성(30%) 보다 큰 폭으로 높았다. 연령별로는 20대가 31%로 가장 높았고, 그 뒤를 10대(25%), 30대(20%), 40대(18%)가 따랐다.

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‘쿠키런: 킹덤’은 10월 13일에 BTS 콘텐츠를 추가한 이후 일간 사용자 수(DAU)와 마켓별 매출 순위 모두 상승한 것으로 나타났다. DAU는 10월 12일(34만 6673명) 대비 10월 13일(45만 1220명)에 30% 증가했다.

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한편, ‘포켓몬GO’는 올해 2월 24일에 포켓몬빵이 재출시된 이후 사용자 수가 급격히 증가한 것으로 확인됐다. 2월 24일(25만 8388명) 이후 가장 많은 사용자 수를 기록한 날은 7월 9일(76만 5474명)이었다.

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여러분은 다음 용어 중 몇 개나 알고 계신가요?

DAU   MAU   ARPU  ARPPU   잔존율   LTV

모두 게임 데이터 분석의 기본 중의 기본으로 반드시 알아야 하는 지표들입니다.

  • DAU (Daily Active Users) 하루 동안 게임에 접속한 유저 수
  • MAU (Monthly Active Users) 한 달 동안 게임에 접속한 유저 수
  • ARPPU (Average Revenue per Paying User) 결제한 유저 1명 당 평균 매출
  • 잔존율 (Retention) 보통 1일, 7일, 30일 잔존율을 구합니다.
  • LTV (Lifetime Value) 유저 1명이 이탈하기까지 지불하는 평균 비용

너무 쉬웠나요? 그렇다면 계산하는 방법도 알고 계신가요? 

  • ARPPU 총 매출액 / 결제한 유저 수
  • 잔존율 Day N에 남아 있는 유저 수 / Day 0에 게임에 접속한 유저 수  
  • LTV ARPU x 이탈률

이밖에 자연유입 유저, 비자연유입 유저, 신규유저수, ARPU, 전환율 등 여러 유용한 지표들이 쓰이고 있고 이 정도 지표들은 별도의 분석 툴 없이 간단하게 알아낼 수 있습니다. 이 지표들을 이용하면 마케팅 및 유입이 문제인지, 아니면 게임 자체에 문제가 있는지, BM이 미흡한지 등을 알아낼 수 있습니다. 부정확한 느낌이나 직감에 의존하지 않고 데이터를 통해 객관적으로 문제점과 개선 방향을 파악할 수 있는 것이죠.

이런 마케팅 지표들은 모두가 사용하고 있을 정도로 중요하고 쉽습니다. 하지만 이 지표들은 게임 디자인과 운영에는 전혀 도움이 되지 못합니다. 밸런스는 괜찮은지, 유저의 이탈 원인은 무엇이고 이탈 구간은 어디인지, 이탈을 막으려면 뭘 어떻게 해줘야 되는지 등 구체적으로 게임이 무엇이 문제고 어떻게 개선해야 되는지를 알려주지 않습니다. 이런 것들을 알기 위해서는 유저의 재화 획득과 사용, 아이템 획득과 사용, 스테이지 클리어 및 실패 등 유저의 행동을 분석해야 합니다. 그리고 이를 위해 보통 애널리틱스 툴(분석 툴)을 사용하게 됩니다.

게임 데이터 분석, 어떻게 시작해야 하나요? 

애널리틱스 툴 선택하기

데이터팀이 따로 있는 대기업이 아니라면 시중에 나와있는 애널리틱스 툴(데이터분석 툴)을 활용하게 됩니다. 파이어베이스나 유니티 애널리틱스, 플레이팹, 또는 저희 텐투플레이 등 다양한 게임분석 툴을 잘 살펴보고 나에게 맞는 서비스를 선택하면 됩니다. 툴마다 조금씩 다르지만 대체로 다음과 같은 과정을 거치게 됩니다.

1. SDK 설치
2. 지표 설정
3. 세그먼트 설정
4. 커스텀 이벤트 로깅
5. 분석 결과 확인
6. 개선 방안 수립 및 실행

아마 인력이 부족한 게임사나 데이터 분석에 대한 지식이 없는 초심자에게 가장 막막한 부분이 바로 2-4단계일 것입니다.

2. 지표 설정
무엇을 측정해야 이탈 원인, 밸런스 등을 분석할 수 있는지 알고 이를 체계화하여 지표로 만드는 것은 데이터 분석가가 아니라면 쉽지 않은 일입니다.

3. 세그먼트 설정
세그먼트는 과금 유저, 무과금 유저, 10대 유저, 20대 유저처럼 공통점이 있는 유저들끼리 모아놓은 하위 유저집단을 말합니다. 유저를 더 자세하게 이해하고 보다 맞춤 서비스를 제공하기 위해 유저를 여러 그룹(세그먼트)으로 나누게 됩니다. 보통 성별, 연령, 지역, 과금 등으로 유저를 분류하지만, 보다 제대로 된 분석을 위해서는 유저의 행동에 따라 세그먼트를 나누어야 합니다. 그러나 행동경제학이나 데이터 분석에 대한 전문 지식 없이 유저 분류 기준을 생각해내고 이를 체계화하고, 또 타당성까지 검증하는 것은 매우 어려운 일입니다.

4. 커스텀 이벤트 로깅
내가 분석하고 싶은 유저 행동에 대해 일일이 커스텀 이벤트 로그를 만들어야 합니다. 구매 이벤트를 하나를 만들더라도 파라미터와 엔티티, 값을 하나하나 설정해야 합니다. 추천 템플릿들이 있지만 이 역시 내 게임에 맞게 수정을 해야 합니다. 많은 개발사에게 커스텀 이벤트 로그는 굉장히 지난하고 머리 아픈 일일 것입니다.

게임 로그 데이터 수집 방법 알아보기 ▼

게임 데이터 분석,  몰라도 할 수 있는 방법

데이터 분석을 잘 모르더라도, 또는 데이터 분석에 쓸 시간과 노력이 턱없이 부족하더라도 AI로 자동화가 잘 되어 있는 툴을 선택한다면 누구나 바로 양질의 유저 분석을 할 수 있습니다.

1. SDK 설치
2. 지표 설정 AI
3. 세그먼트 설정  AI
4. 커스텀 이벤트 로깅 AI
5. 분석 결과 확인
6. 개선 방안 수립 및 실행 AI

텐투플레이는 AI가 지표 설정, 세그먼트 설정, 이벤트 로그 작성을 담당하기 때문에 개발사에서는 데이터 분석에 대한 지식이나 경험 없이 바로 수준급의 게임 분석을 할 수 있습니다. SDK 설치와 분석 결과 확인 단계 또한 최대한 간편하게 설계하였고 마지막 개선방안 수립 및 실행까지 자동화하여, 사실상 SDK 설치만으로 분석부터 유저 맞춤 서비스로 게임 운영 개선까지 쉽고 편리하게 할 수 있습니다.

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1. SDK 설치
SDK는 평균 개발자 1인 기준 6시간 정도 소요되며 별도 요청 시 맞춤 SDK 적용 계획서를 통해 더욱더 쉽게 설치할 수 있습니다.

5. 분석 결과 확인
분석 결과를 보여주는 대시보드 또한 게임 분석에 대해 잘 모르더라도 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 쉽게 구성하였습니다. 하지만 세그먼트 별 결과를 제공하고 있어 유저에 대한 매우 세세한 인사이트를 드리고 있습니다.

6. 개선 방안 수립 및 실행
텐투플레이는 인게임 메시지를 통해 세그먼트 별로 맞춤 플레이 가이드를 제공하고 맞춤 아이템을 추천하고 있습니다. 내용부터 템플릿까지 모두 텐투플레이 AI가 자동으로 생성하며 개발사에서는 메시지 UI만 커스텀해주시면 됩니다. 플레이 가이드를 통해 게임을 더 즐길 수 있도록 하고, 아이템 추천으로 구매율을 높이고 있습니다.

게임 데이터 분석, AI와 함께 가볍게 시작해보세요. 텐투플레이를 Play 해보세요!

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