Google Analytics라는 것이 있다(이하 GA). 원래는 웹 로그 분석 도구인데 아이폰/안드로이드 앱 로그를 분석할 수 있는 SDK도 추가되고, 최근에는 좀 더 범용으로 쓸 수 있는 저수준 API인 Measurement Protocol이라는 것이 추가되면서 오프라인 이벤트(POS 데이터, 키오스크 사용 데이터)를 포함하여 온갖 도메인의 데이터를 수집 및 분석할 수 있게 확장되었다.

이 글에서는 GA를 활용하여 게임 로그를 분석하는 예시를 개괄적으로 보여준다. 이후에 이어지는 글들에서는 구체적인 방법을 설명하고자 한다.

차트 예시

우선 GA가 제공하는 몇 가지 화면들을 살펴보자:

위 하면은 플레이어가 로그인을 하고 필드를 거쳐 특정 던전에 입장하여 플레이하는 행동 패턴을 funnel chart 형태로 보여준다.

위 화면은 유사한 정보를 Flow diagram으로 보여준다. Funnel은 현상을 1차원적인 흐름으로만 보여준다는 단점이 있어서 쇼핑몰의 주문 프로세스 등 단순한 경우를 제외하고는 현실을 지나치게 단순화하는 경향이 있는데, 위와 같은 방식은 그러한 문제가 상대적으로 적어서 게임 로그를 시각화하기에 특히 유용하다.

위 화면은 게임맵 위로 각종 정보를 Heatmap 형식으로 중첩하여 보여주는 예시이다. 어디에서 많이 죽는지, 어디에서 경험치를 많이 획득하는지 등 다양한 정보를 실제 게임맵 위에 보여줄 수 있으므로 게임 디자인을 개선하고자 할 때 유용하게 쓰일 수 있다.

모션 차트 역시 대단히 가치가 높은 화면 중 하나이다. 시간의 흐름에 따른 다양한 변화를 한 눈에 볼 수 있고 특이한 패턴을 빠르게 찾아낼 수 있다. 특히 패치 이전과 이후의 변화를 다양한 관점에서 살펴본다거나 할 때 유용할 수 있다.

플레이어 세그멘테이션

위 정보들도 충분히 유용하지만, 전체 플레이어의 정보를 종합하여 보기만 해서는 게임 내에서 벌어지는 다양한 상황을 파악하기에 부족한 점이 있다. 전체 사용자 뿐 아니라

• 특정 직업
• 특정 레벨
• 특정 아이템을 획득하지 못한 사람
• 2014년 1월에 가입한 사람
• 지금까지 플레이횟수가 5회 미만인 사람
• 특정 시퀀스(던전A->던전B 순서로 플레이)로 컨텐츠를 이용한 사람
• (혹은 위 정보를 다양하게 조합한 조건)

등으로 나누어보고 각 구간을 비교하며 볼 수 있다면 훨씬 많은 가치를 얻을 수 있을 것이다.

GA에서는 실제 위와 같이 다양한 조건을 기반으로 사용자 정의 세그먼트를 생성할 수 있다. 예를들어 다음 화면은 특정 직업군(class == 1)에 해당하는 플레이어만 걸러내는 화면:

매출 분석

컨텐츠별 매출 분석도 빼놓을 수 없다.

어떤 아이템이 몇 번 팔렸는지, 어떤 레벨, 어떤 직업에서 어떤 아이템을 많이 사는지, 아이템을 언제 어디에서 소비하는지 등과 같은 기본적인 분석은 당연히 가능하므로 화면이나 설명을 생략한다.

아래 화면은 GA에서 제공하는 Page Value라는 지표를 보여주는데, 게임 컨텐츠와 매출의 관계를 분석할때 유용하다:

각 줄은 컨텐츠(e.g. 던전)이고, 가장 오른쪽 칼럼이 Page value이다. Page value란 쉽게 말해서 사용자들이 해당 컨텐츠를 한 번 이용할 때마다 평균적으로 발생하는 매출을 보여주는 값이다. 이 값을 보면 매출 측면에서 어떤 컨텐츠가 가장 중요한지 한 눈에 알 수 있다.

크로스 디바이스 분석

게임이 Unity 등으로 만들어져서 iOS, Android, Desktop에서 모두 플레이 가능하다고 가정해보자(이를테면 블리자드의 하쓰스톤은 Unity로 개발되었다).

GA에 최근 추가된 User ID View를 활용하면 플레이어가 서로 다른 디바이스에서 게임을 어떤 식으로 즐기는지에 대한 다양한 분석이 가능해진다:

빠르게 적용하고 점진적으로 발전시키기

GA로 게임 로그를 분석했을 때 가장 좋은 점은 하루~이틀 투자해서 대충 일단 연동만 해 놓으면 바로 몇 시간 후부터(실시간 보고서의 경우 연동하자마자 바로) 데이터를 볼 수 있다는 점이다.

이렇게 하면 아주 적은 비용을 투자해서 데이터 분석을 바로 시작해볼 수 있고, 분석 역량이 향상되고 분석을 활용하는 정도가 높아짐에 따라 점진적으로 더 많은 로그를 매핑시켜가며 품질을 향상시킬 수 있다.

게다가 GA의 Reporting API를 활용하면 데이터를 API로 불러와서 원하는 형태로 가공하여 회사의 다른 시스템과 통합시키거나 하는 것이 가능해진다.

게임 개발 뿐 아니라 분석도 애자일하게 혹은 린하게 접근할 수 있다.

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