실무자의 게임 데이터 성장 비법

성공하는 게임의 데이터 성장법

씽킹데이터 지음 | 제갈진우 옮김

에이케이커뮤니케이션즈 2026년 01월 07일 출간

작품소개

책소개

직관을 넘어, 이제는 데이터로!
성공하는 게임은 데이터를 이렇게 사용한다!
게임 비즈니스의 실무자들이 꼭 알아야 하는 게임 데이터 응용의 노하우

목차

제1부 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

제2부 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 사고’를 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 행동’과 ‘핵심 복귀 행동’의 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

제3부 게임 장르별 분석 시나리오

8장 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

9장 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

제4부 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 향상’을 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 컴플라이언스’ 문제를 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 '감'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 책은 ‘원칙’, ‘방법’, ‘도구’라는 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.

인물정보

저자(글) 씽킹데이터

씽킹데이터는 데이터 분석 솔루션을 제공하는 글로벌 기업으로 게임, 모바일 앱, 웹 등 다양한 디지털 플랫폼에서의 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하는 데에 특화되어 있다. 데이터의 복잡성을 줄이고 누구나 쉽게 접근할 수 있는 강력한 분석툴을 통해 Habby, Gungho, Garena, Kuro games, Century game 등 약 1,500개 이상의 글로벌 고객을 확보하는 등 시장에서 신뢰받는 파트너로 자리잡고 있으며, 게임 개발자와 운영자가 데이터를 기반으로 한 전략을 세우는 데에 중요한 역할을 하고 있다.

사명: 씽킹데이터 주식회사 / 창립: 2015년 6월
창립자: LYU CHEONGTONG
웹사이트: www.thinkingdata.kr

번역 제갈진우

길림대학(吉林大?)에서 국제 교육 학사 학위를 취득한 후 IT업계에서 다양한 경험을 쌓으며 현재는 씽킹데이터에서 데이터 애널리스트로 활동하고 있다. 오랜 게임 플레이 경험을 바탕으로 여러 게임사의 데이터 분석 지표 및 로그 설계를 지원해 왔으며, 사용자 행동 분석을 통해 게임 운영과 마케팅 전략을 효과적으로 개선하는 데에 기여하고 있다.