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게임듀오의 Data Analyst 최윤성님이 ‘핵클을 도입하게 된 배경과 변화, 레슨런'을 공유해주셨습니다.
지난 11월 3일, 마루180 이벤트홀에서 핵클이 게임 세미나를 진행했습니다. 이번 세미나는 게임듀오의 Data Analyst 최윤성님이 함께 해주셨습니다. 이번 핵클 세미나에서 윤성님은 팀 내 유일한 DA로 월 평균 25% 매출 성장에 기여하는 방법과 레슨런 등을 공유해주셨는데요. 자세한 세미나 후기는 하단에서 확인해보세요.
게임듀오는 '게임을 만드는 것이 즐거운 사람들'이 모여 만든 만 3년차 게임 스타트업입니다. 게임듀오는 A/B 테스트를 도입하여 데이터 기반의 성장을 거듭하고 있는데요. A/B 테스트 실험문화를 통해 자사의 게임 '매드탱크', '닌자대전', '아처키우기' 등 다양한 장르의 게임들을 J-커브 성장시키고 있습니다. 2019년 매출 2억원에서 2021년 100억원 달성까지 폭발적인 성장을 경험했고, 2022년에는 더 큰 성장을 바라보고 있습니다.
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현재 게임듀오는 핵클 Unity SDK를 사용하여 A/B 테스트를 진행하고 있습니다. 신규 출시된 기능을 가장 먼저 사용해 보시고 적극적으로 개선 피드백을 주시거나, 독특한 방식으로 핵클 기능을 활용하시는 등 핵클의 가장 든든한 파트너사 중 하나이기도 합니다. 핵클 고객사인 게임듀오와 함께하는 A/B 테스트 세미나, 그 뜨거웠던 현장과 세션을 포스팅으로 만나볼까요?
이번 핵클 게임 세미나에서는 티아코리아, Alohafactory, 넥슨, 넷마블, 너디스타, 버프스튜디오, 컨샐러드 등 30명이 넘는 게임회사의 Maker들이 함께해주셨습니다. 오프라인 특성 상, 한정된 인원 만을 모실 수 밖에 없어 아쉬움이 컸습니다. 그리하여, 이번 게임 세미나는 온오프라인 동시 진행하기로 결정했습니다🎉. 덕분에 유튜브 라이브를 통해서도 많은 분들이 함께 해주실 수 있었습니다.
매출과 리텐션을 최적화시키는 방법을 주제로 진행한 이번 세션은 실험 기반의 성장 전략이 무엇인지에 대한 이야기로 시작했습니다. Intro 세션은 핵클의 Product Owner, 임호현님이 진행해주셨습니다.
2000년대말 소셜 게임으로 3,000만 DAU를 기록한 팜빌, 시티빌로 유명한 Zyanga(장가)! CEO, Mark Pincus는 ‘우리는 항상 수백개의 게임을 동시에 테스트하고 있습니다. 성공을 측정하는 것이 그 어느 때보다도 쉽고 저렴해졌다.’ 라고 말하며 실험 기반 게임 개발의 중요성을 강조합니다.
실제로 게임은 다양한 내/외부 요소들이 존재하기 때문에 각 요소 간의 정확한 인과 관계를 파악하는 것이 중요합니다. 이 때, A/B 테스트는 인과관계를 파악하기 가장 좋은 도구입니다. 게임 최적화를 위한 의사결정에 A/B 테스트를 활용한다면, 직관에 의존한 결정이 아니라 데이터를 통한 성장을 할 수 있습니다.
세미나의 1부는 게임듀오의 Data Analyst 최윤성님이 ‘핵클을 도입하게 된 배경과 변화, 레슨런'을 공유해주셨습니다. 윤성님은 게임듀오의 유일한 Data Analyst로 A/B 테스트 설계, 관리, 로그 설계, 대시보드 및 Data Mart 구축까지 다양한 업무들을 소화하고 계신데요. 실제로 핵클의 팀 내 도입부터 세팅, 활용까지 전반을 책임지신 만큼, A/B 테스트를 적극 활용하고 있지 못한 게임사에게 실무적인 인사이트를 전달해주셨습니다.
이전에 게임듀오 인터뷰에서 소개드렸던 것처럼 게임듀오는 핵클 도입 이전에 Firebase A/B 테스트, 인하우스 A/B 테스트를 진행했었습니다. 당시 샘플링 이슈와 리소스 부족으로 고민하던 중, 핵클 Unity SDK출시 소식을 듣고 빠르게 도입을 추진했다고 합니다. 실제로 게임듀오는 핵클 도입부터 첫 실험 시작까지의 이 모든 과정을 만 하루 만에 진행했다고 하니, 이런 빠른 속도가 게임듀오의 J커브 성장을 견인하는 핵심 동력이 되었겠죠?
구체적인 실험 사례로 만나보는 시간! 게임듀오는 콘텐츠/아이템 등장 시점, 상품 노출 시점, 이탈 개선등 다양한 영역에서 유저의 입장을 이해하기 위한 실험을 진행했습니다. 데이터 분석을 바탕으로 실험 설계의 아이디어를 발견하는 방법에 대해서도 소개해주셨는데요.
🔎 유저의 최초 가입 시각으로부터 24시간, 48시간, 72시간처럼 24시간 단위가 증가된 시점에 구매가 증가한다는 것을 발견
✏️ 특정 조건 달성 후 24시간동안만 구매할 수 있는 시간제한 패키지의 종료시점을 조절함으로써 구매전환율을 더 높일 수 있는지에 대한 실험을 진행
💡 실험 대상이었던 시간제한이 있는 패키지에서 A그룹 대비 B그룹 구매전환율이 7% 상승되었고 ARPU는 약 13% 상승하는 결과를 얻음
해당 실험은 개발 소요가 거의 없는, 단순한 아이디어를 바탕으로 진행했지만 실험을 그 아이디어를 검증하고 실제로 매출 상승까지 이끌어낼 수 있었다고 합니다.
🔎 토템 아이템(콘텐츠)가 초반에 노출되는 것이 유저에게 더 좋은 결과를 가져온다는 인사이트를 얻고, VIP 패키지 혜택을 미리 보여주는 것도 동일한 효과를 가져올지 검증해보고자 함
✏️ 다음 단계의 패키지의 혜택을 미리 확인할 수 있다면, VIP 패키지 전체의 구매전환율이 높아질 것인지에 대한 실험을 진행
💡 미리보기를 제공한 경우 구매전환율이 -31% 감소함. VIP패키지를 미리 보여주는 것은 구매욕구를 감소시킨다는 결과를 얻음
팀원들의 예상과는 달리, 미리보기를 보여주지 않는 것이 구매에 긍정적임을 데이터로 확인할 수 있었는데요. 비록 기존 그룹인 A그룹을 winner 그룹으로 선택하는 방향으로 실험을 종료했지만, 윤성님은 해당 실험이 실패했다고 생각하지 않는다고 합니다. 아이템마다 등장시기의 최적화 지점이 다를 수 있으며, 이렇게 발견한 인사이트를 바탕으로 다음 실험 설계에 활용하고 있다고 합니다.
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