게임 데이터 분석의 노하우(게임 데이터 애널리스트가 알려주는)

우리는 다양한 디바이스의 발전 덕분에 이제 어느 환경에서든 언제든지 게임을 즐길 수 있게 되었습니다. 수많은 게임의 등장으로 인해 게임 산업 시장 경쟁도 나날이 치열해지고 있고, 게임 업계는 광고비 증가와 유저 확보 비용의 상승, 유저 이탈 등 여러 문제를 마주하게 되었습니다.

게임을 장기적으로 운영하려면 지속적인 품질 향상과 유저 경험 개선, 그리고 유저 충성도를 높이는 등 효과적인 유저 관리가 필수입니다. 이를 실현하기 위해서는 데이터 수집과 분석이 반드시 필요합니다.

이 책은 게임에 특화된 관점에서 데이터를 어떻게 이해하고, 수집하며, 분석할 수 있는지 그리고 이를 운영과 마케팅에 어떻게 활용할 수 있는지를 자세히 설명합니다.

게임을 던전에 비유하면, 데이터 분석은 던전을 클리어하기 위한 지도와 나침반의 역할을 한다고 할 수 있습니다. 저자는 1,200여개의 게임사에 전문 데이터 분석 솔루션을 제공해온 노하우를 정리해 데이터 분석에 필요한 경쟁력과 이를 강화하기 위한 기본 지식을 한 권으로 담아냈습니다. 게임 데이터 분석에 입문하는 사람부터 깊이 있는 통찰을 얻고자 하는 실무자까지 모두에게 필독서로 추천합니다.

제1부 게임 데이터 분석 사고 구축

CHAPTER 01 게임 데이터 분석의 개요
1.1 게임 데이터 분석의 개념
1.2 게임 데이터 분석의 가치
1.3 게임 데이터 분석 사고, 방법과 기술
-1.3.1 게임 데이터 분석 사고
-1.3.2 게임 데이터 분석 방법
-1.3.3 게임 데이터 분석 기술
1.4 게임 데이터 분석가에게 요구되는 역량


CHAPTER 02 데이터 분석 기반의 게임 의사결정
2.1 개요
-2.1.1 게임 의사결정이란?
-2.1.2 게임 의사결정에서 데이터 분석의 역할
2.2 사례: 데이터 분석을 통한 운영전략 조정과 성과 개선
-2.2.1 의사결정 목표의 정량화
-2.2.2 의사결정의 단서 획득
-2.2.3 의사결정의 방안 마련
-2.2.4 의사결정의 효과 평가
-2.2.5 결론
2.3 게임 의사결정의 효과 향상


CHAPTER 03 게임 데이터 분석 시스템의 세분화 구축
3.1 게임 데이터 분석 시스템의 발전
-3.1.1 기본 지표 시스템(1세대)
-3.1.2 경영 분석 시스템(2세대)
-3.1.3 세분화 분석 시스템(3세대)
-3.1.4 요약
3.2 세분화 분석 시스템 구축
-3.2.1 시스템 구축 방식 선택
-3.2.2 데이터 연동
-3.2.3 지표체계 구축
3.3 세분화 분석 시스템의 심층 활용
-3.3.1 주제별 분석 및 탐색적 분석
-3.3.2 데이터의 다양한 활용
3.4 결론


제2부 게임 데이터 분석 구현 방법

CHAPTER 04 게임 데이터 수집
4.1 개요
4.2 일반적인 데이터 수집 방법
-4.2.1 클라이언트측 수집
-4.2.2 서버측 수집
-4.2.3 하이브리드 수집
-4.2.4 서드파티(3rd Party) 플랫폼 연동
4.3 데이터 수집 방안 지정
-4.3.1 데이터 수집 방안의 접근점
-4.3.2 데이터 관리 방안의 명확화
-4.3.3 데이터 수집 계획의 계층화
4.4 데이터 관리
-4.4.1 메타데이터 관리
-4.4.2 데이터 품질 관리
-4.4.3 데이터 컴플라이언스


CHAPTER 05 게임 데이터 지표체계 구축
5.1 개요
-5.1.1 게임 데이터 지표체계의 정의
-5.1.2 일반적으로 사용되는 게임 데이터 지표
5.2 게임 데이터 지표체계 구축 방법과 사례
-5.2.1 지표체계 구축시 따라야 할 세 가지 원칙
-5.2.2 지표체계 구축방법
-5.2.3 사례: 보드 게임의 지표체계 구축
5.3 지표체계의 심층적 가치
-5.3.1 지표 대시보드 구축, 게임 건강상태 모니터링
-5.3.2 업무 조기경보, 게임 운영사고 방지
5.4 결론


CHAPTER 06 게임 데이터 전문분석
6.1 개요
-6.1.1 게임 데이터 전문분석의 정의
-6.1.2 게임 데이터 전문분석의 유형
6.2 최적화형 전문분석
-6.2.1 최적화형 전문분석의 내용
-6.2.2 사례: 익일잔존율 최적화
6.3 설계형 전문분석
-6.3.1 설계형 전문분석의 내용
-6.3.2 사례: 누적결제 이벤트 설계
6.4 평가형 전문분석
-6.4.1 평가형 전문분석의 내용
-6.4.2 사례: 새 버전의 스테이지 디자인 평가


CHAPTER 07 게임 데이터 탐색적 분석
7.1 데이터 기반 정보 마이닝
-7.1.1 클러스터 분석
-7.1.2 근본 원인 분석
-7.1.3 회귀 분석
7.2 인과 추론 및 실험 방법
-7.2.1 A/B 테스트의 전체 프로세스
-7.2.2 게임 업계의 실제 사례
-7.2.3 실험 효율성 향상
7.3 결론


제3부 게임 수명주기 데이터 실무

CHAPTER 08 플레이 검증
8.1 개요
-8.1.1 플레이 검증의 목적과 분석 차원
-8.1.2 핵심 지표가 플레이 검증에 미치는 영향
-8.1.3 신규 게임과 기존 게임 플레이의 데이터 검증 차이
8.2 신규 게임의 플레이 검증 사례: 보석 세팅
-8.2.1 플레이 소개
-8.2.2 플레이 분석
8.3 기존 게임의 신규 플레이 검증 사례: 왕자의 전쟁
-8.3.1 플레이 소개
-8.3.2 플레이 분석
8.4 결론


CHAPTER 09 광고 집행
9.1 개요
9.2 광고 집행 방법
-9.2.1 광고 집행의 4단계
-9.2.2 주요 광고 채널과 광고 유형
-9.2.3 광고 집행의 중요 지표
9.3 광고 집행 데이터 분석
-9.3.1 사용자 유입 전후의 전체 링크 데이터 통합
-9.3.2 광고 투입의 최적화 - 고품질 사용자 획득
-9.3.3 제품 운영의 최적화 - 사용자 유지
-9.3.4 데이터 분석을 통한 광고 효율성 증진
9.4 결론


CHAPTER 10 이벤트 운영
10.1 개요
10.2 이벤트 효과의 데이터 논증
-10.2.1 문제의 분해
-10.2.2 이벤트가 사용자의 결제 행동에 미치는 영향
-10.2.3 선물 패키지와 결제 행동의 관계
-10.2.4 이벤트 참여 사용자의 프로필
-10.2.5 이벤트가 가져올 수 있는 부정적 영향
-10.2.6 데이터로 증명한 결론
10.3 이벤트의 데이터 관리 전략
10.4 결론


CHAPTER 11 세분화 운영
11.1 세분화 운영의 전제
11.2 사용자 계층화
-11.2.1 사용자 계층화의 가치와 조건
-11.2.2 사용자 계층화의 단계
11.3 사용자 계층화의 방법과 사례
-11.3.1 사용자 가치 기반 계층화
-11.3.2 사용자 피라미드 모델 기반 계층화
-11.3.3 사용자 역할 기반 계층화
-11.3.4 사용자 요구 사항 기반 계층화
11.4 사용자 계층화 세분화 운영 사례
11.5 결론


제4부 게임 데이터 분석의 전망
CHAPTER 12 게임 데이터 분석의 미래 전망
12.1 전망 1: 게임 데이터 분석과 비즈니스의 더 깊은 통합
12.2 전망 2: 게임 데이터 소스의 다양화
12.3 전망 3: 게임 데이터 분석 시스템의 기술 혁신
12.4 전망 4: 게임 데이터 분석과 AI의 통합
12.5 전망 5: 데이터 보안과 개인정보 보호 능력의 향상

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 1,200개 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