[게임] 유저 KPI

이번 포스팅에서는 게임 데이터를 분석할 때 사용되는 KPI를 정리해보았다. KPI(Key Performance Indicator)는 핵심 성과 지표라고도 불리며, 회사의 목표 달성을 측정하기 위해 설정하는 주요 지표를 뜻한다. 이 지표를 통해 조직의 성과를 효율적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 기반으로 향후의 방향성을 설정할 수 있다.

 

모든 게임은 주기적으로 업데이트를 실시하는 것이 일반적이다. 이러한 업데이트는 게임이 지속적으로 성장하고 발전할 수 있도록 하는 중요한 요소로 작용한다. 기존 유저들에게 게임을 더욱 즐기고, 흥미롭게 만들기 위해 새로운 캐릭터, 스토리라인, 능력 등 다양한 새로운 요소가 추가된다. 새로운 업데이트는 단순히 기존 유저들의 게임 플레이를 증진시키는 것뿐 아니라, 신규 사용자와 오랫동안 게임을 이용하지 않던 복귀 사용자들의 유입을 촉진하는 역할도 한다. 업데이트가 새롭고 흥미로운 요소를 제공함으로써, 새로운 사용자들을 유치하고 기존의 사용자들이 게임에 다시 관심을 가지게 되는 것이다.

게임 회사에서는 업데이트를 실시한 이후에 유저들의 반응과 행동 패턴을 주의 깊게 관찰하고 분석해야 한다. 이를 위해 객관적인 지표를 사용하여 유저들의 행동 패턴과 반응을 정확하게 측정하고 이해하는 것이 필요하다. 유저 KPI는 게임의 성공 여부를 판단하는 데 있어 중요한 역할을 하며, 유저들의 만족도를 높이고 더 많은 유저들을 유치하기 위한 전략을 세우는 데에도 필요하다. 따라서, 이러한 지표는 일반적으로 게임 회사에서 유저들의 행동 패턴을 이해하고 분석하는 데 필수적인 도구로 사용된다.

 

1. 유저 유입(User Acquistion)

• 유저 유입/유저 확보 : 라이브 서비스에 새로운 유저를 끌어들이는 과정을 의미한다. 이 과정은 다양한 마케팅 전략과 홍보 활동을 통해 이루어지며, 앱의 성장과 수익성을 결정하는 중요한 요소입니다.
• 유저 유입 비용(UAC / User Acquistion Cost) : 새로운 유저를 확보하는데 드는 총 비용을 의미한다. 광고비, 마케팅비 등 다양한 요소를 포함하며, 유저 한 명당 유입 비용을 계산하기 위해 총 비용을 총 유입된 유저 수로 분할한다.
• 자연 유입 유저(Organic User) : 앱 스토어 검색, 지인 추천, SNS 공유 등을 통해 자연스럽게 앱을 찾아 설치하는 유저를 의미한다. 이러한 유저들은 서비스에 대한 자연스러운 관심과 동기를 가지고 있어 잔존율(Retention) 및 활동량이 높은 편이다.
• 비자연 유입 유저(Non-Organic User) : 광고, 프로모션 등을 통해 서비스를 알게 된 후 설치하는 유저를 의미한다. 비자연 유입 유저의 경우, 마케팅의 성과를 측정하는 데 중요한 역할을 수행한다. 비자연적 유입은 우수한 유저를 빠르게 확보하고, 앱의 성장을 가속화하는 데 도움을 준다. 하지만 많은 비용이 발생할 수 있고, 자연 유입 유저에 비해 잔존율이 낮을 수 있다.
• 리드(Lead) : 리드는 잠재고객을 뜻한다. 자사의 게임에 대한 관심을 보여 정보 제공에 동의하거나, Pay to Play game의 경우 구매 고려 단계에 있는 고객을 의미한다.
• 초대된 유저(K-Factor) : 초대된 유저 혹은 K-Factor는 서비스의 바이럴성을 나타내는 지표이다. 기존의 유저가 새로운 유저를 서비스에 초대하는 것을 의미한다.
• 신규 가입자 수(NRU / New Registered User) : 일정 기간 동안 회사의 서비스에 새롭게 가입한 유저의 수를 뜻하며, 기존 유저의 다른 계정이 집계 되는 것을 막기 위해 주로 SNS 계정 연동 혹은 게스트 게정 수로 측정한다.

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2. 유저 유지 및 이탈 관리(User Retention and Churn Management)

• 유저 유지(이탈 방지) 비용(URC / User Retention Cost) : 라이브 서비스에서 유저를 유지하거나 이탈을 방지하기 위해 들이는 비용을 의미한다. 유저 경험(User Experience) 개선, 고객 서비스, 마케팅 등 다양한 요소를 포함한다.
• 유저 이탈률(Churn Rate) : 특정 기간 동안 서비스를 더 이상 사용하지 않는 유저의 비율을 의미한다. 이탈률이 높을수록 서비스의 유저 유지 능력이 약하다는 것을 나타낸다. 이탈률을 낮추는 것은 앱의 장기적인 성장을 위해 반드시 필요하다. 주로 Churn = 1 - Retention으로 계산한다.
• 반송률 / 이탈률(Bounce Rate) : 웹사이트에 방문한 후 특정 행동 없이 떠나는 유저의 비율을 의미한다. 반송률이 높다는 것은 웹사이트가 복잡하거나, 사용자 친화적이지 못하다고 해석할 수 있다.
• 리텐션(Retention) : 특정 기간(1일, 7일, 30일) 이후에도 서비스를 계속 사용하는 유저의 비율을 의미한다. 많은 KPI 중에서도 특히 중요한 지표라고 해석할 수 있는데, 그 이유는 리텐션은 그 자체로 사용자가 서비스를 계속해서 사용하고자하는 의지가 있는지를 나타내는 척도이기 때문이다. 일반적으로, DAY1, DAY7, DAY30의 리텐션이 중요 지표라고 해석된다.
  
  
  • DAY1 : DAY1 리텐션은 유저가 처음으로 게임을 설치하고 플레이한 이후, 다음 날에도 이어서 게임을 플레이하는 유저의 비율을 나타낸다. 이는 유저가 게임에 대한 첫인상을 통해 게임을 계속 플레이할지 결정하게 되는 중요한 지표이다.
  • DAY7 : DAY7 리텐션은 유저가 게임을 설치하고 처음 플레이한 날로부터 7일 후에도 계속해서 게임을 플레이하는 유저의 비율을 나타낸다. 이 지표는 수익 면에서 DAY1 리텐션만큼 중요한 가치가 있다. 게임을 시작한지 얼마 되지 않은 유저의 결제보다 일주일 동안 게임의 시스템과 유료 상품의 가치를 파악한 유저의 결제가 더욱 유의미 하기 때문이다.
  • DAY30 : DAY30 리텐션은 유저가 게임을 설치하고 처음 플레이한 날로부터 30일 후에도 계속해서 게임을 플레이하는 유저의 비율을 나타낸다. 30일이 경과한 시점에도 게임을 즐기는 유저는 해당 게임에 정착했다고 해석할 수 있으며, 이들을 유지하기 위한 새로운 전략을 시도할 수 있는 시점이다.
  • 게임의 장르와 구조에 따라 단기 리텐션과 장기 리텐션을 구분하고, 2가지 기간에서 결과를 비교할 수 있다. 예를 들어, 단기 리텐션이 낮은 경우 튜토리얼의 접근성을 낮출 필요가 있고, 장기 리텐션이 낮은 경우 초반부 이후 유저가 플레이할 수 있는 컨텐츠가 적거나, 과금성 요소로 인한 거부감 문제가 있을 수 있다.

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3. 유저 활동 및 참여(User Activity and Engagement)

• 유저 참여율(User Engagement) : 유저 참여율은 사용자가 앱 혹은 웹사이트와 얼마나 자주 상호작용하는지를 나타내는 지표이다. Page view, session, DAU, MAU 등 다양한 방법으로 측정할 수 있으며, 유저 참여율이 높을수록 장기적인 사용자 유지 및 수익성에 긍정적인 영향을 미친다.
• 시간당 활성 유저 수(HAU / Hour Active User) : 특정 시간 동안 앱이나 웹사이트를 사용한 유저의 수를 나타낸다. 이는 앱의 실시간 사용 패턴을 이해하는 데 도움이 된다.
• 일간 활성 유저 수(DAU / Daily Active User) : 하루 동안 앱이나 웹사이트를 사용한 유저의 수를 나타낸다. DAU는 앱의 일일 사용 패턴과 성장률을 평가하는 데 사용된다.
• 주간 활성 유저 수(WAU / Weekly Active User) : 일주일 동안 앱이나 웹사이트를 사용한 유저의 수를 나타낸다. WAU는 앱의 주간 사용 패턴과 성장률을 평가하는 데 사용된다.
• 월간 활성 유저 수(MAU / Monthly Active User) : 한 달 동안 앱이나 웹사이트를 사용한 유저의 수를 나타냅니다. MAU는 앱의 월간 사용 패턴과 성장률을 평가하는 데 사용된다. 앱의 장기적인 성공을 평가하는 데 중요한 기준이 될 수 있다.
• 고착도(Stickiness) : 사용자가 서비스를 얼마나 자주 이용하고, 그 서비스에 얼마나 오랫동안 머무르는지를 나타내는 지표이다. 고착도가 높을수록 사용자는 우리 서비스를 더 자주 방문하고, 더 오랫동안 머무른다고 해석할 수 있다.

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4. 유저 세분화 및 분석 (User Segmentation and Analysis)

• 유저 세분화(User Segmentation) : 사용자를 특정한 기준(나이, 성별, 관심사, 행태 등)에 따라 분류한 그룹을 의미한다. 이는 마케팅 전략 수립 및 서비스 개발/개선에 유용하게 사용된다.
• 순 유저 수(UV / Unique Visitor) : 특정 기간 동안 서비스에 방문한 고유한 사용자의 수를 나타낸다. 중복 방문을 제외하며, 겨울 업데이트와 같은 특별한 요인으로 인한 방문자 수를 측정하는 데 사용된다. 평시에는 웹사이트나 앱의 인기도나 규모를 측정하는 데도 사용할 수 있다.
• 활성 유저(AU / Active User) : 활성 유저는 특정 기간 동안 서비스를 사용한 사용자를 의미한다. 일반적으로 일간, 주간, 월간 등의 기간 동안 앱이나 웹사이트를 사용한 사용자의 수를 나타낸다. HAU, DAU, WAU, MAU가 모두 시간에 따라 AU를 분할한 형태라고 해석하면 된다.
• 진성 유저(Quality User) : 진성 유저는 서비스에 높은 참여도와 활동성을 보이는 사용자를 의미한다. 이들은 앱이나 웹사이트를 꾸준히 사용하며, 결제나 정보 공유, 리뷰 등을 통해 서비스에 더 큰 가치를 제공한다.

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5. 유저 수익 및 가치 (User Revenue and Value)

• 유저 생애 가치(LTV / Lifetime Value) : 유저 한 명이 회사에 가져다주는 총 수익을 의미한다. 이는 유저가 처음 게임에 가입한 순간부터 마지막으로 게임을 플레이한 순간까지의 모든 수익을 합산한 값이다. 예를 들어, 유저 획득 비용이 LTV보다 높다면 이는 회사의 마케팅 전략이 비효율적이라고 해석할 수 있다. 이런 경우, 회사는 마케팅 비용을 줄이거나 유저의 LTV를 높이기 위해 게임 내부의 수익 모델을 개선할 필요가 있다.
  
  
  • LTV = (평균 수익 * 유지 기간) - 유저 획득 비용
  • 평균 수익 : 유저가 게임에서 소비하는 평균 금액
  • 유지 기간 : 유저가 게임을 이용하는 평균 기간
  • 유저 획득 비용 : 유저 한 명을 획득하는 데 필요한 전체 비용
• 유저당 평균 결재액(ARPU / Average Revenue Pay User) : 유저당 평균 결재액은 모든 유저를 대상으로 한 유저당 평균 수익을 나타낸다. 이는 총 수익을 총 유저 수로 나누어 계산되며, 서비스의 수익성을 평가하는 데 사용된다.
• 구매 유저당 평균 결재액(ARPPU / Average Revenue Per Paying User) : 구매 유저당 평균 결재액은 결제를 한 번 이상 진행한 유저를 대상으로 한 유저당 평균 수익을 나타낸다. 이는 결제 유저의 수익을 결제 유저 수로 나누어 계산되며, 유료 서비스의 수익성을 평가하는 데 사용된다. ARPPU에서 보다 세분화된 지표로 ARPDAU와 ARPDEU를 활용할 수 있다.
  
  
  • 일간 활성 유저당 평균 결재액(ARPDAU) : 하루동안 어떤 형태로든 활동한 모든 유저를 대상으로 개별 유저당 평균 수익을 나타낸다. 여기서 활동은 게임을 실행하거나, 앱을 열어서 보는 것 등 매우 기본적인 행동을 포함한다. 하루동안의 총 수익을 일간 활성 유저수(DAU)로 나누어 계산되며, 일일 수익성을 평가하는 데 사용된다.
  • 일간 참여 유저당 평균 결제액(ARPDEU) : ARPDAU보다 깊이 있는 참여를 나타내는 지표로, 게임 내부에서 일일 퀘스트를 수행하거나, 특정 컨텐츠를 클리어하는 등의 행동이 포함된다. 계산 방식은 ARPDAU와 동일하다.

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6. 유저 결제 (User Payment)

• 구매 유저(PU / Paying User) : 구매 유저는 서비스나 상품을 실제로 결제한 유저를 뜻한다. 이들은 서비스의 수익을 직접적으로 창출하는 주요 대상이다.
• 비구매 유저(Non-PU) : 비구매 유저는 서비스나 상품에 대해 결제를 하지 않은 유저를 뜻한다. 이들은 서비스를 무료로 이용하거나, 모바일 게임의 경우 게임 내 광고를 보고 재화를 획득하는 경우도 있다.
• 구매 유저 비율(PUR / PR) : 구매 유저 비율은 전체 유저 중에서 실제로 결제를 진행한 유저의 비율을 의미한다. 해당 지표는 매출과 직결되는 아주 중요한 지표로, 서비스의 수익성과 결제 장벽의 높낮이를 판단하는 데 중요한 역할을 수행한다. 만약 PR이 낮다면, 첫 결제를 유도하는 패키지 상품 혹은 서비스를 제안할 필요가 있다.

 

말로만 적는 것 보다 예제로 이해를 하면 좋을듯 하여, 엑셀로 간단한 예제를 만들어보았다. 자료는 아래의 시뮬레이션을 참고하였다.

모바일/온라인 게임의 매출시뮬레이션

동일한 숫자가 아닌, N사의 AAA 게임 서비스(이하 K)를 분석한다고 가정했다. 이번에 N사는 K게임의 겨울 방학 업데이트를 진행했고, 광고비로 3억원을 집행했다. 단순히 클릭형 광고를 제공하고, 클릭당 2천원을 지불하면 1명이 유입된다고 가정해보자. 자세한 사항은 리스트로 정리했다.

 

• 광고비 : 300,000,000
• 클릭 당 지불 비용 : 2,000
• 예상 유입 이용자 : 자연 유입 200,000명 + 마케팅 유입 150,000명 = 350,000명
• 30Days Retention : 30%
• MAU : 105,000명
• 나머지 PU, ARPPU는 임의로 가정
  
  

임의로 가정한 결과 테이블

 

엑셀로 정리해보면, 해당 광고로 약 30억원의 수입이 발생한다. 물론, 아직 게임 업계 경험이 없기 때문에 해당 테이블은 참고만 하기 바란다.