[게임 디자인] 게임 운영 실무에서 사용하는 단어와 개념들 (게임 지표 용어)
라이브 게임을 운영할 때 필요한 지표 용어들을 정리한 문서이다.
지표 용어 설명
* 여기서 특정 조건이라함은, 일반적으로 기간을 뜻함.
| 단어 | 개념 | 내용 |
| NRU | New Registerd User 신규 유저 |
특정 조건 내 새로 게임에 접속한 유저 (고유 사용자 Unique User. 즉, 중복 유저를 고려하지 않음) |
| Organic | Organic User 자연 유입 유저 |
광고나 마케팅 등으로 들어오지 않고 자연적으로 들어온 유저들. |
| Non-Organic | Non-Organic User 비자연 유입 유저 |
광고나 마케팅 등으로 게임에 들어온 유저 |
| DAU | Daily Active User 하루 이용자 수 |
하루동안 이용한 유저들의 수 (고유 사용자 Unique User. 즉, 중복 유저를 고려하지 않음) |
| WAU | Weekly Active User 주간 이용자 수 |
일주일간 이용한 유저들의 수 (고유 사용자 Unique User. 즉, 중복 유저를 고려하지 않음) |
| MAU | Monthly Active User 월간 이용자 수 |
월간 이용한 유저들의 수 (고유 사용자 Unique User. 즉, 중복 유저를 고려하지 않음) |
| Revenue | 매출액 | 특정 조건 내 매출액 (예 : 25년 1월 10일부터 25년 1월 14일까지의 매출액 등으로 계산) |
| Retention | 재방문율 | 특정한 날에 들어온 유저들 중 몇 명이 다음 기간에 다시 재방문 했는지 계산한 비율. 보통은 Day 단위 (일일) 로 계산. (예 : D1 Retention 은 40% 이다 = 월요일에 100명 접속해서 화요일에 40명이 접속했다 등) |
| PU | Paying User 구매 유저 | 순수 구매자 수 (기간, 특수 조건 등에 따른 결과) |
| PUR | Paying User Rate 구매자 비율 | 특정 조건 내 구매자 비율 (예 : 월요일의 PUR 은 5% 이다 = 월요일 DAU 중 PU 비율은 5% 이다) |
| ARPU | Average Revenue Per User 유저당 평균 수익 |
특정 조건 내 유저들의 평균 지출액 |
| ARPPU | Average Revenue Per Paying User 구매 유저당 평균 수익 |
특정 조건 내 구매 유저들의 평균 지출액 |
| LTV | Life Time Value 유저가 게임을 이용하면서 쓴 총 금액 |
유저가 게임을 시작하여 종료하는 기간까지 사용한 총 금액 |
대부분의 운영 지표, 예를 들면 DAU 와 Retention 과 같은 유저활성화 지표들은 일일 단위를 많이 사용해서 본다.
회사에 들어가면 Retention D1 몇 나와요? 등의 질문을 들을 수 있을 것이다.
이것은 재방문율 1일 기준 몇 나와요? 와 같다. NRU 또한 매일 몇 명이 들어오는지 일일 단위로 많이 본다.
그리고 매출과 관련된 지표, 예를 들면 PU 와 ARPPU 등의 매출 지표들은 이벤트 기간을 기준으로 많이 사용해서 본다.
이번에 크리스마스 이벤트 동안 ARPPU 몇 나왔어요? 이번에 설날 이벤트 동안 PU 몇 나왔어요 등의 질문을 들을 수 있을 것이다.
지표 예시들
기본적으로 게임을 운영할 때 제일 중요한 지표 중 하나는 Retention 이니 관련하여 코호트 개념과 리텐션 지표 보는 법을 숙지하는 법이 좋다.
(사실 일하다보면 자연스레 알게됨)
Day 0 라함은 기준 날짜를 말한다. 때문에 100% 로 찍혀있는 것. 재방문한 유저가 없으니까.
Day 1 은 기준 날짜에서 +1, 즉 하루를 더한 날짜이다. 다음날 정확한 수치는 모르겠지만 약 50% 정도이니 Day 0 에 100명이 들어왔다면 Day 1 에는 50명 정도가 들어온 것이다.
차트를 빌려왔다.
여기 보면 좌상단에 Daily Revenue 그래프가 있는데, 점점 올라가는 것을 볼 수 있다.
일반적인 UI를 생각한다면 아마 마우스 오버가 됐을 때 상세값이 나올터, 예를 들어 5/16 300, 5/17 600 이런식으로 나올 것이다.
그 아래 있는 Revenue. 여기서는 어떤 그룹 조건을 걸어놓고 그룹별로 매일 매출액이 얼만지 보고 있다.
아마 일반적으로는 종합 매출을 살펴보고 sql 을 돌리거나 내부 BI 시스템을 돌려서 세부 매출 조건을 살펴볼 것이다.
관련 툴 공부
사실 관련 툴을 공부한다하더라도 매년 새로운 기술이 나오거나 새로운 툴이 나오기 때문에... 그리고 회사마다 다른 툴을 사용해서 툴을 공부하는 것은 비추천한다. (자체 분석툴을 사용하고 있으면 어차피 또 배워야 함)
하지만 그래도 지표 예시를 쉽게 접할 수 있고, 개념을 더 빠르게 익힐 수 있기에 관련된 툴을 몇 개 소개한다.
① 태블로
데이터 시각화가 잘 돼있는 프로그램 중 하나이다. 프로그래밍을 잘 하지 못하더라도 내부에 자체적으로 세팅돼있는 기본 지표들이 있어서 쉽게 데이터를 연동하여 시각화할 수 있다.
다양한 차트, 그래프 등을 제공하며 대시보드와 보고서가 예쁜 것이 장점.
② 구글 애널리틱스
GA 라고도 하는데, 구글에서 제공하는 분석툴이다.
여기도 기본적으로 제공되는 지표들이 있다. 연동만 해두면 일단 실시간으로 데이터를 볼 수 있는 게 아주 편리하다. 현재 접속자 수 등.
심플하고 기능 많아서 좋긴 한데 (나중에 구글 데이터 랩 연결해서 더 상세한 데이터를 뽑아볼 수 있음),
너무 많은 변화와... 수많은 기능들의 추가로 새로운 걸 끊임없이 배워야한다는 단점이 있었다.
이전에 파이어베이스와 연동하고 어쩌고 할 때는 정말... 파이어베이스와 구글애널리틱스를 한꺼번에 봐야하는 경우가 있어서 힘들었음.
마무리
그 외 MS 에서 만든 Power BI, 마케팅 애널리틱스 플랫폼에서 제공하는 appsflyer BI 등 여러 BI 서비스들이 많은데 주변에선 태블로와 GA를 가장 많이 보긴했다.
어떤 툴을 사용하냐는 인터페이스가 잘 맞냐의 문제이고, 툴을 어떻게 사용할 수 있냐는 개인의 역량인 것 같다.
어쨌든 제일 중요한 건 기본적인 지표에 대한 개념을 명확히 숙지하고 그걸 응용할 수 있어야 한다는 것.