자연어로 게임 지표를 조회하고 변화 확인하기: Hive Axyl Plugin 활용 1편

게임 지표를 분석하려면 먼저 확인할 지표와 기간, 비교 기준, 차원과 필터를 정해야 한다. “어제 매출이 왜 줄었는가”라는 질문이 있더라도 분석 화면에서는 매출과 결제 이용자 지표를 선택하고, 지난주 같은 요일과 비교한 뒤 국가와 마켓 등의 조건을 차례로 적용해야 한다.

생성형 AI를 활용하면 이러한 분석 목적을 자연어로 전달할 수 있다. 부족한 조건은 대화를 통해 정하고, 첫 번째 분석 결과를 바탕으로 국가·마켓별 비교나 상품별 분석을 연속해서 요청할 수 있다. 이전 질문의 맥락이 유지되므로 분석 조건을 매번 처음부터 설명하거나 화면에서 다시 구성하는 과정을 줄일 수 있다.

어떤 지표를 추가로 확인해야 할지 명확하지 않을 때에는 현재 결과를 바탕으로 다음 분석 기준을 추천받을 수도 있다. 자연어 분석을 활용하면 업무 질문을 실제 분석 조건으로 구체화하고, 앞선 결과에서 새로운 분석 관점으로 빠르게 확장할 수 있다.

ChatGPT에 Hive Axyl Plugin을 설치하면 자연어로 Hive 애널리틱스의 지표를 조회하고 분석할 수 있다. 확인하려는 지표와 기간을 문장으로 요청한 뒤 국가, 마켓, 앱 등의 차원을 추가하여 변화에 영향을 준 조건을 살펴볼 수 있다.

Hive Axyl Plugin의 애널리틱스 기능은 게임에 적용된 SDK 버전과 관계없이 사용할 수 있다. Hive SDK v4 또는 Hive Axyl을 사용하는 프로젝트 모두에서 조직과 계정에 부여된 권한 범위의 애널리틱스 데이터를 분석할 수 있다.

1. 플러그인 설치: ChatGPT의 플러그인 목록에서 Hive Axyl Plugin을 찾아 설치한 뒤 새 대화를 시작한다.
2. 조직 설정: 애널리틱스 관리자가 계정 > 조직 관리에서 사용할 프로젝트와 멤버를 조직에 등록한다.
3. MCP 권한 설정: 플러그인을 사용할 계정을 조직의 MCP 멤버로 설정한다.
4. 분석 시작: ChatGPT에서 Hive 계정을 연결하고 사용할 조직, 프로젝트와 상용·샌드박스 환경을 확인한다.

Hive Axyl Plugin의 설치 방법과 이를 활용한 애널리틱스 활용 사례는 각각 Hive Axyl Plugin 설치 및 Hive Axyl AI 소개에서 살펴볼 수 있다.

예를 들어 어제 이용자와 매출 지표가 지난주 같은 요일보다 어떻게 달라졌는지 확인한다고 가정해보자. 첫 질문에서 전체 변화를 확인한 뒤 국가와 마켓, 상품 순서로 질문을 이어가면 매출 감소의 영향 범위를 단계적으로 좁힐 수 있다.

첫 번째 질문: 이용자와 매출 지표는 얼마나 달라졌을까?

게임의 어제 이용자, 매출 지표의 변화를 지난주와 비교해줘.

매출 환산 통화가 여러 개 설정되어 있다면 비교에 사용할 통화를 먼저 선택한다. KRW를 기준으로 지정하면 어제와 지난주 같은 요일의 활성 이용자(AU), 신규 이용자(NU), 결제 이용자(PU), 인앱 매출액, 이용자당 평균 매출(ARPU)과 결제 이용자당 평균 매출(ARPPU)을 같은 기준으로 비교할 수 있다.

다음 결과에서는 활성 이용자와 결제 이용자의 변화는 크지 않았지만 매출액과 ARPPU가 크게 감소한 것을 확인했다. 이를 통해 매출 감소가 결제 이용자 수보다 결제자당 지출 규모의 변화와 더 관련이 있다는 가설을 세울 수 있다.

두 번째 질문: ARPPU 감소가 크게 나타난 국가와 마켓은 어디일까?

ARPPU 감소가 크게 나타난 국가와 마켓은 어디인지 확인해줘.

국가와 마켓별 ARPPU와 PU 변화를 함께 비교하면 결제 이용자 수의 변화보다 결제자당 지출 규모의 감소가 크게 나타난 구간을 찾을 수 있다. 다음 결과에서는 미국과 일본의 ARPPU 하락 폭이 컸으며, 마켓별로는 HS, GO와 AP를 우선 확인할 수 있었다.

마켓 값에 서로 다른 표기가 함께 수집되고 있다면 임의로 합산하지 않고 원시값을 구분해 살펴본다. 이 결과를 바탕으로 감소 폭이 큰 국가와 마켓의 상품 판매를 다음 질문에서 확인한다.

세 번째 질문: 어떤 상품이 ARPPU 감소에 가장 크게 영향을 주었을까?

미국·일본의 HS·GO·AP에서 어떤 상품이 ARPPU 감소에 가장 크게 영향을 주었는지 분석해줘.

감소 폭이 큰 국가와 마켓을 대상으로 상품별 매출, PU와 상품 ARPPU를 비교하면 변화에 크게 영향을 준 상품을 구체화할 수 있다. 다음 결과에서는 item1과 item2의 매출 감소가 대부분의 감소액을 설명했으며, 일부 구간에서는 PU가 유지되거나 증가했는데도 상품 ARPPU가 크게 하락한 것을 확인했다.

같은 상품이 서로 다른 원시 상품명으로 수집되고 있다면 값을 임의로 합치지 않고 구분해 확인한다. 분석 결과를 바탕으로 해당 상품의 고액 주문, 가격과 통화 로그, 프로모션 변경 여부를 추가로 점검할 수 있다.

자연어로 후속 질문을 이어가면 전체 KPI의 변화에서 국가와 마켓, 상품 단위까지 분석 범위를 단계적으로 좁혀 원인 후보를 구체화할 수 있다. 분석 결과를 반복해서 확인할 차트와 대시보드를 구성하는 방법은 다음 편인 「자연어로 차트와 대시보드 구성하기: Hive Axyl Plugin 활용 2편」에서 확인할 수 있다.

Hive Axyl Plugin을 활용하면 확인하려는 KPI를 자연어로 비교하고, 세부 차원을 적용해 변화의 원인을 단계적으로 살펴볼 수 있다.

Hive 애널리틱스는 Hive SDK를 통해 수집된 이벤트로 주요 KPI와 이용자 행동의 변화를 분석할 수 있는 게임 전문 애널리틱스 솔루션이다. 지금 ChatGPT에 Hive Axyl Plugin을 설치해 Hive 애널리틱스의 게임 데이터를 자연어로 분석해보자.