King의 실험팀(experimentation) 소속인 Ishai Smadja는 최근 발표한 데이터를 이용한 플레이어 선호도 모델 기사와 관련해 App Annie와 인터뷰하면서 이 모델이 King 게임 개발팀 내부의 창의력에 어떤 도움을 주었는지 설명했습니다.
모바일은 전 세계가 인정하는 최고의 게임 플랫폼입니다. 모바일은 개발자에게 엄청난 기회와 함께 치열한 경쟁을 가져왔습니다. 게임 개발자는 백만 개가 넘는 게임 중에서 어떻게 해야 본인의 게임이 대중들에게 인기를 얻을 수 있을지 고민을 할 수 밖에 없습니다.
게임 회사가 큰 경쟁력을 가지려면 시장을 종합적으로 이해하고 특히 플레이어 선호도를 파악하는 것이 매우 중요하다는 것을 수없이 봐왔습니다. 게임 업계를 이끌어가는 기업들에게 효과적인 데이터 사용은 다방면으로 차별화 요소가 되었습니다.
“King은 새로운 게임을 만들때 가능한 모든 데이터를 활용해 이를 기반으로 모든 것을 결정합니다. 또한 우리는 창의력만큼은 절대로 포기하지 않습니다.”
- Ishai Smadja, King 실험팀의 프로덕트 매니저
데이터를 이용한 모바일 게임 발전 분야에서 이견이 없는 최고의 전문가이자 King 실험그룹의 프로덕트 매니저인 Ishai Smadja와 함께 새로운 게임을 만들때 모든 데이터를 활용한다는 주제를 두고 인터뷰를 진행하였습니다.
Ishai는 최근 발행한 네트워크 분석 글(Lessons learned from mapping the mobile gaming market)에서는 친밀도를 사용해 서로 다른 게임의 고객층 간 중요도를 시뮬레이션하는 내용을 다루었습니다. King은 플레이어 선호도를 이해하고 새로운 블록버스터 게임 개발하는데 이 시뮬레이션을 활용하고 있습니다.
한눈에 보는 모바일 게임 시장, 고객 규모 그리고 연관성
App Annie 데이터를 기반으로 작성, 2018년 8월, iOS 미국
Ishai의 자세한 분석을 보시려면 Medium 포스트를 확인하세요.
App Annie는 Ishai에게 어떻게 이 모델을 만들었고, King에 어떤 도움이 되었으며, 플레이어의 관심을 사로잡기 위해 어떤 노력을 하고 있는지 물어보았습니다.
모델을 만든 계기가 무엇인가요?
우선 새로운 게임 아이디어를 찾는데 팀에게 도움이 되는 모델이 필요했습니다.
한 장르의 게임안에서 플레이어는 모든 것에 만족할 수 없습니다.예를 들어 플레이어들은 더 복잡하고 정교한 퍼즐 게임과 '완료할 수 있는 미션과 목표'가 많은 레이싱 게임을 원할 것입니다. 따라서 자신이 좋아하는 것을 찾기 위해 플레이어는 여러가지 게임을 시도 할 수 있습니다.
이를 종합해 보면 여러 장르를 걸친 게임 방식과 디자인 요소를 통합하여 하이브리드 게임을 만들 수 있는 기회가 있다는 것입니다. 하지만 플레이어의 선호도와 만족감이 높은 다른 장르 게임의 특징을 알아야 성공적인 하이브리드 게임을 만들 수 있습니다.
App Annie의 교차 앱 사용량 데이터를 이용하면 플레이어의 선호도의 교차 지점을 잘 이해할 수 있습니다. 데이터를 통해 시장 전체와 비교한 지표를 보면 두 게임의 사용자가 겹치는 유난히 높은 부분을 볼 수 있습니다. 서로 다른 두 장르에 겹치는 사용자가 많다면 플레이어가 그 두 장르의 특징을 선호하는 것이라고 추정할 수 있습니다.
하지만 서로 다른 게임들의 연관성을 인지 지도(mental map)에 함께 표현하기란 쉽지 않고 이해하기도 쉽지 않습니다. 따라서 실제 지도를 만들기로 결정했습니다.
어떤 데이터와 테크닉, 소프트웨어를 이용했나요?
이 모델은 App Annie Intelligence 데이터를 통해 월 실사용자, 교차 앱 사용량(게임 사용자 교차 지점) 지표를 결합하여 게임 시장을 전체적으로 파악했을 뿐만 아니라 우리의 게임 목록에 포함되지도 않는 게임까지 파악했습니다.
스토어의 하위 카테고리가 게임의 특징을 정확히 반영하지 않고 분류되는 경우가 종종 있습니다. 따라서 퍼즐 게임같이 특징이 비슷한 게임끼리 모여 있는 장르를 서로 분류하는 작업이 특히 중요했습니다. 이 작업은 King 내부에서 진행했습니다.
그런 다음 장르 속 게임 간의 관계를 모델링화하기 위해 오픈소스 네트워크 분석 도구인 Gephi를 사용했습니다. 마지막으로 회사 내 다른 팀에서도 사용할 수 있도록 자바스크립트 애플리케이션인 Sigma로 분석 내용을 대화식 시각화 자료 만들었으며 이 결과물은 저의 최근 게시물에서 도표로 확인하실 수 있습니다.
그 이후 어떤 변화가 있었나요? 그리고 King에서는 현재 이 모델을 어떻게 사용하고 있나요?
“Ishai의 모델은 모바일 플레이어의 원동력을 완전히 새로운 방식으로 보여주며 게임팀이 사용자 경험의 핵심 부분을 파악할 수 있도록 도와드립니다.”
- Bill Mooney, King의 크리에이티브 부사장
프로토타입 팀에서는 새로운 게임 유형이나 기존의 플레이어들이 즐길 수 있는 새로운 특징을 만들때 이 모델을 통해 영감을 많이 받습니다.
과거의 데이터를 이용하면 모바일 게임 시장의 주요 이벤트가 게임 시장 확대에 미치는 영향을 알아 볼수 있으며 이를 기반으로 미래 시장 변화에 맞는 계획을 수립할 수 있습니다.
퍼포먼스 마케팅 팀도 광고 ROI를 극대화하기 위해 이 모델을 사용했습니다. King 게임과 연관성이 낮지만 플레이어 간 친밀도가 높은 장르를 타겟으로 광고를 해 사용자의 광고 수용력을 높입니다.
게임 업계 전체가 사용해야 하지만 제대로 활용되지 못하는 데이터는 무엇인가요?
개발자는 데이터를 이용해 플레이어의 진짜 선호도를 파악해야 합니다. 대체로 디자이너들은 사용자들의 선호도가 큰 게임 시장과 비슷하다고 생각해 사용자의 선호도를 쉽게 추측하기도 하지만 실제로 다른 경우가 많습니다.
게임 업계는 게임 대상층을 넓혀놓고도 사용자 나이를 제한하는 경우가 많습니다. 예를 들면 "이 게임은 16-24세 남성용" 또는 "이 게임은 45세 이상 여성용" 같은 식입니다. 그런데 경험상 인구 통계를 이용한 플레이어 선호도 예측은 생각보다 정확도가 떨어집니다.
플레이어 사이에는 게임 방식의 특징, 미적 감각, 하루 중 플레이하는 시간 등에 따라 다양한 선호도가 존재하며 이는 기존의 인구 통계 집단과 일치하지 않는 경우가 많습니다.
다행히도 King은 몇년동안 App Annie를 통해 이용할 수 있는 데이터가 정말 많아 졌습니다. 게임 디자이너는 데이터를 이용해 서로 다른 플레이어가 원하는 내용을 이해하고 그들이 원하는 게임을 만들 수 있습니다. King은 쓸 수 있는 데이터를 최대한 활용합니다. 새 게임을 만들 때는 데이터를 기반으로 모든 사항을 결정하며 창의력를 매우 중요하게 여깁니다.
향후 계획은 어떻습니까?
일반적인 기준을 넘어서서 새로운 기회를 찾고 혁신을 고민하는 것이 King의 실험팀에게 주어진 과제입니다. 우리가 만든 모델은 서로 다른 장르의 게임 간의 연관성을 인식하는 데는 성공했지만 이 작업을 하기 위해서만 모델을 만든 것은 아닙니다.
그래서 다른 장르의 게임 플레이어 간에 게임 방식 선호도를 결정하는 질적인 요인을 찾아 기존 게임에서 어떻게 작용하는지 연구하고 있습니다. 그러면 어떤 게임 방식이 장르 간 교차 사용자를 높게 만드는지 알 수 있습니다.
이를 통해 타 회사보다 뒤떨어지는 게임의 특징과 게임 개선을 위해 도입하면 좋을 다른 장르 게임의 특징 등을 파악해 자사 게임 플레이어들이 원할 수도 있는 다른 장르의 게임을 찾게 해줍니다.
장기적으로는 게임 방식을 살펴보는 차원을 넘어서 디자인이나 다른 특징이 플레이 선호도에 미치는 영향을 이해하고 싶습니다.
Ishai가 데이터로 게임 시장을 이해하는 방법을 자세히 알아보려면 Medium에서 Ishai를 팔로우하세요. 모바일 시장 속에 숨겨진 데이터를 직접 살펴보고 싶은 분은 App Annie에 가입하고 지금 바로 무료 서비스를 이용해 보세요.
