빅데이터 분석 서비스
하이브(Hive) 애널리틱스

오랜 시간과 노력을 들여 게임을 출시한다. 많은 사람들의 노력을 모아 힘들게 런칭한 게임이 꾸준히 사랑받도록 하기 위해서는 어떤 것들이 필요할까?

유저들과의 소통, 홍보, 안정적인 게임 접속 환경, 꾸준한 업데이트와 다채로운 이벤트 등 무수히 많은 요소들이 있을 것이다. 이 중 유저들이 직접 볼 수는 없지만, 항상 뒤에서 사용자 게임 경험을 향상시키고, 매출 증대에 기여할 수 있도록 운영에 관여하는 ‘하이브(Hive) 애널리틱스’를 소개한다.

하이브 애널리틱스란?

간단하게 말하면 ‘게임 특화 빅데이터 분석 서비스’다.

글로벌의 수많은 유저가 즐기는 게임들의 빅데이터를 통해 운영 상태를 간편하게 파악하고, 신속하게 대응할 수 있도록 게임 로그를 수집해 필요한 지표를 ‘정보’로 가공해 제공한다. 실제로 하이브 애널리틱스가 제공하는 다양한 지표를 통해 유저의 선호 및 성향을 파악하고 홍보, 마케팅, 업데이트, 이벤트 기획 등에 활용할 수 있다.

장수 게임으로 가기 위한 운영 계획의 초석

‘다양한 정보를 수집’ 한다는 것은 ‘로그 수집’을 의미한다. 로그는 기록이다. 유저가 게임에 진입하면 로그인 기록이, 결제를 하면 구매 기록이 발생한다. 이러한 기록들을 각각의 로그로 저장하고, 통계화해 지표를 생성한다.

생성된 지표는 최근 한 시간동안 얼마의 매출이 발생했는지, 어제 게임에 로그인 한 유저는 몇 명인지, 지난 일주일간 신규 유저의 잔존율은 얼마나 되는지, 이번 달 매출이 지난달 대비 상승했는지, 매출 상승에 영향을 끼친 특이 사항은 무엇인지 등 게임의 과거, 현재 동향을 확인하여 게임 사업에 필요한 앞으로의 운영 계획을 세우는 토대가 된다.

하이브 애널리틱스의 특장점

하이브 애널리틱스 기능

하이브 애널리틱스는 분석을 통한 서비스 향상 및 매출 증대를 위한 다양한 기능이 있지만 그중 가장 대표적인 기능을 몇 가지 소개한다.

★ 로그 정의

하이브 SDK에서 자동으로 수집되는 로그 이외에도 게임 서버나 클라이언트의 로그 전송 기능을 통해 원하는 모든 게임 로그를 정의하고 전송할 수 있다.

전송 로그는 용량 제한이 없고, 비정형 로그도 저장 가능하다. 로그를 정의하고 적용하는 부분을  복사 & 붙여넣기로 손쉽게 하이브 콘솔 애널리틱스 웹사이트에서 설정할 수 있다. 추가 로그 전송을 하지 않아도 기본적인 지표 제공과 분석은 가능하지만, 재화, 플레이 등의 로그를 정의하여 추가 전송하면 더욱 고도화된 지표 생성과 분석이 가능하다.

★ 리포트

현재 컴투스 그룹에서 가장 애용되는 기능이다. 실시간 동시접속자 수, 매출, 이용자 수 등의 당장 확인 가능한 실시간 지표뿐만 아니라, 일별, 주별, 월별, 누적, 국가별, 마켓별 매출/이용자/재화/다운로드/플레이 등 다양한 지표들을 거의 바로 확인할 수 있다. 데이터만 있다면 그 어떤 지표라도 만들 수 있다.

★ 세그먼트 & 타겟팅

세그먼트는 특정 조건을 설정해 유저를 세분화하여 그룹화 하는 기능이다. 이벤트 진행시 세그먼트 그룹을 활용하면 가장 적합한 타겟팅으로 개인화되고 최적화된 마케팅을 전개할 수 있다. 예를 들어 유저들의 주 접속 시간에 따라 같은 이벤트라도 시간대를 다르게 노티피케이션을 보낸다면, 캠페인 매출이나 리텐션 향상을 기대할 수 있을 것이다.

★ 하이브 애널리틱스의 다양한 분석 기능

퍼널 분석

신규 유저가 유입된 이후 각 목표 구간까지 얼마나 많은 유저들이 달성하는지 분석하는 기능이다. 퍼널 분석을 통해 어느 구간에서 많은 유저가 이탈하는지, 목표한 구간을 적절하게 달성하는지 분석해 게임의 난이도를 조절할 수 있다. 각 목표가 달성되는 순서대로 구성하면 된다.

예시) 레벨의 경우 1, 2, 3 순으로 구성, 만약 레벨을 100으로 설정한 후, 다음 구간을 레벨 2로 설정하면 레벨 2구간의 수치가 더 높게 잡히고 올바른 퍼널 분석이 되지 않는다.

코호트 분석

코호트는 동일한 특성을 가진 집단을 의미한다. 코호트 분석에서 세그먼트를 통해 생성된 유저 그룹 간의 지표를 비교 분석할 수 있다. 매출액, 이용자 수, 신규유저 수, 구매유저 수, 구매전환율 등의 지표를 최대 4개 그룹 간 비교를 통해 세분화된 분석이 가능하다.

광고매출 분석

게임을 통해 발생한 ‘광고 수익(원, 달러), 광고 요청 수, 광고 요청 응답 수, 광고 노출 수, 광고 클릭 수, 광고 요청 대비 실제 노출한 광고의 비율, CPC, CTR, eCPM’ 등의 지표를 제공해 광고 효율을 분석할 수 있다.

이벤트 분석

하이브 이벤트의 참여자, AU, 매출 등을 지표로 제공하고, 이벤트 현황판, 상세 지표, 랭킹, 캠페인 간 비교 기능을 통해 직간접적으로 이벤트 성과를 분석할 수 있다. 또한 사전 예약 이벤트에 참여한 유저를 추적해 LTV(Life-time Value) 분석을 위한 다양한 형태의 지표를 제공해 사전 예약 유저가 게임에 미치는 영향을 분석할 수 있다.

★ 머신러닝을 활용한 예측 기능

머신러닝 기술을 활용해 이탈 유저를 예측해 제공한다. API를 통해 유저 키를 받아 직접 타겟팅할 수 있고, 트렌드를 확인할 수 있어 예측된 이탈 유저수가 이전에 비해 많이 증가한다면 유저 이탈을 방지를 위한 특별한 이벤트를 기획할 수 있다.

소개를 마치며

지금까지 하이브 애널리틱스의 역할과 기능에 대해 알아봤다. 하이브 애널리틱스는 BI(Business Intelligence) 조직이 있다면 더 강력한 힘을 발휘한다. 하지만 BI 조직이 없는 회사에서도 게임 운영을 위한 지표와 분석 툴을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되어, 서비스 운영을 위한 인력과 비용을 효율적으로 관리할 수 있게 한다. 더 많은 기능에 대한 소개와 사용 방법은 하이브 개발자 사이트 (https://developers.withhive.com)에서 확인할 수 있으니 참고 바란다.