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데이터지원팀은 무슨 일해요?
2022. 08. 30
안녕하세요! 쿡앱스 데이터지원팀 디렉터 안계윤입니다. 데이터지원팀은 이름처럼 데이터와 관련한 전반적인 사업, 프로젝트 운영을 맡고 있어요. 동시에 이와 관련된 데이터를 수집하고 검증, 시각화하는 역할까지 담당하고 있습니다. 보다 구체적으로는 BI 제작, 공용 인프라 구축, 개별 게임 서비스 지표 분석 등의 업무들을 진행하고 있어요. 쿡앱스의 데이터 커맨드 센터인 셈이죠.
쿡앱스 데이터의 3가지 역할
데이터 수집과 분석은 까다로운 과정입니다. 신뢰할 만한 데이터를 확보하고 이를 의미 있는 정보의 형태로 가공하는 데에는 많은 시간과 비용이 들어요. 그런데도 데이터는 중요하죠. 의사결정의 기준이 되기 때문입니다.
데이터지원팀은 쿡앱스에서 데이터가 크게 3가지 역할을 할 수 있다고 생각해요. 데이터를 수집하고 분석 인프라를 확대하는데 큰 노력이 들지만, 데이터가 우리 조직에서 아래 역할들을 수행하고 있기 때문에 그 노력을 멈출 수 없어요.
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유저 중심의 게임을 만드는 데이터
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논리적이고 수평적인 조직문화를 가능케 하는 데이터
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실패를 자산으로 만드는 데이터
1. 유저 중심의 게임을 만드는 데이터
데이터는 유저 중심의 게임을 만들 수 있는 기반이 됩니다. 대신 '어떤 데이터를 확보해야 하는지'가 중요해요. 게임 제작 과정에는 여러 의사 결정 과정을 거치게 되는데요. 이때 의사 결정을 위한 가장 중요한 정보는 유저들의 솔직한 반응이에요.
유저의 솔직한 반응처럼, 신뢰할 만한 데이터를 확보하고 분석하는 역량은 서비스 경쟁력과 직결되기 때문입니다. 게임 제작팀 디렉터로서 5년 넘게 서비스를 개발하고 운영하면서 배운 점이기도 해요.
예를 들어볼게요. 전통적인 커뮤니티 모니터링이나 CS와 같은 데이터는 소수의 목소리만 대변할 수 있어요. 한계가 분명합니다. 그래서 반드시 지표나 로그 데이터를 확보해야 합니다. 의사를 표현하지 않는 절대다수의 반응을 알기 위해서죠.
2. 논리적이고 수평적인 조직문화를 가능케 하는 데이터
데이터는 논리적이고 수평적인 조직문화를 만들 수 있어요. 다만, '데이터의 공개 여부'에 달려 있어요. 양질의 데이터가 모두에게 동등하게 제공되는 환경을 갖춰야, 누구나 자유롭게 고민하고 의견을 낼 수 있는 환경을 마련할 수 있습니다.
데이터지원팀에서는 모든 구성원들에게 동일한 수준의 데이터를 공개하고 있어요. 쿡앱스에 합류하는 모든 구성원은 게임의 세부 지표부터 매출, 마케팅 비용까지 쿡앱스의 데이터를 전부 확인할 수 있습니다.
3. 실패를 자산으로 만드는 데이터
누구나 실패할 수 있어요. 특히 게임 산업에서는 실패가 더 자주 일어난다고 생각해요. 그런데 실패 경험은 자산이 될 수 있어요. 실패 과정에서 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하고 이를 분석하기 위해 노력한다면 가능합니다.
하지만 데이터가 부족하거나 부정확하지 않아야 해요. 실패 데이터를 해석하는 시도 자체가 어렵거나 무의미해지기 때문입니다. 이렇게 실패 경험이 데이터로 축적되기 어렵게 된다면, 덩달아 주관적으로 성급하게 인과관계를 일반화하는 결론을 내릴 확률도 높아져요.
그래서 실패 경험을 자산으로 만드는 실력, 나아가 실패를 최소화하고 성공을 반복하는 노하우를 갖춘 조직이 되기 위해서는 객관화된 양질의 정보를 지속적으로 확보하는 것이 중요합니다.
BI, 쿡앱스의 데이터 지도
BI는 쿡앱스의 모든 데이터를 한눈에 볼 수 있는 플랫폼이에요. 마치 데이터의 지도같죠. 회사 전체의 매출 지표부터 유저 한 명의 로그까지, 모든 데이터를 하나의 차트에서 확인할 수 있어요. 그만큼 정보에 대한 접근성이 높습니다.
BI의 지표는 크게 아래 5가지 세부 지표로 나뉘어요.
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매출 및 손익 지표
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마케팅 및 사용자 획득 지표
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사용자 유지 및 이탈 지표
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인앱 수익 및 구매자 지표
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광고 수익 지표
최근 BI에는 인 게임 활동 로그를 실무자들이 간편하게 조회할 수 있는 시스템까지 추가됐어요. 앞으로는 콘솔 페이지, 재무 회계 자료, 프로젝트 별 손익 분석까지 BI에서 확인할 수 있도록 시스템을 개선하고 있어요.
BI의 강점, 데이터 조회 속도
BI는 빠르게 데이터를 조회할 수 있는 환경이에요. 캐싱 데이터를 활용한 덕분에 멀티 필터와 디멘션 변경 조회를 해도 바로 원하는 데이터를 확인할 수 있어요.
또 1년 단위의 긴 기간도 일 단위로 조회할 수 있고 누적 그래프를 사용해서 다양한 디멘션의 비율과 추세를 직관적으로 확인할 수 있어요. 그리고 가능한 많은 지표에서 별도의 기술 통계 리포트 없이 개별 유저의 분포에 대해 쉽게 조회할 수 있는 시각적 솔루션도 적용됐죠.
이렇게 BI에서는 신뢰도가 높은 메타 데이터를 제공해요. 거시 지표와 미시 지표를 페어링해서 믿을 수 있는 데이터를 확인할 수 있습니다.
이 데이터들은 용어, 단위, 수집 기준이 모두 같아요. 쿡앱스에서는 모든 조직이 BI데이터를 기반으로 리포팅하고 정보를 공유하기 때문입니다. 스튜디오별로 다른 단위, 다른 수집 기준으로 데이터를 해석하면 커뮤니케이션에 오류가 발생할 수 있다는 이유에서죠.
데이터지원팀의 다음 도전 과제
올해 데이터지원팀은 자체적인 빅데이터 처리 및 분석 인프라 구성을 끝냈어요. 이를 바탕으로 AI 및 머신러닝 솔루션을 게임 제작과 서비스 업무에 적용하려고 해요.
앞으로 데이터지원팀에서 AI/ML 기술을 활용해 도전할 과제는 이런 분야들이에요.
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게임 AI 및 플레이 시뮬레이터 개발
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난이도 판별 및 밸런싱
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운영 지표 이상 판별
1. 게임 AI 및 플레이 시뮬레이터 개발
데이터지원팀에서는 매치 3 퍼즐 룰을 바탕으로 딥러닝을 통해 다양한 수준의 유저들을 각각 대표할 수 있는 레벨 플레이 AI를 개발하고 있어요. 이를 활용하여 제작 팀에서 레벨을 디자인하거나 밸런싱을 돕고 있습니다. 지금의 퍼즐 장르의 구현 사례를 통해 앞으로는 쿡앱스에서 서비스 중인 Merge, 그리고 RPG 게임의 영역까지 다양한 장르에서 적용 가능한 사례로 확장하는 것을 목표로 하고 있어요.
2. 난이도 판별 및 밸런싱
난이도 판별 및 밸런싱은 게임 AI 개발과 연결된 과제예요. 다양한 외부 변수를 입력받고 그 결과의 분포를 개발팀에서 쉽게 확인할 수 있도록 하는 것이 목적인데요. 의도한 목적에 맞게 게임의 난이도와 밸런싱을 최대한 시간을 단축하여 예측할 수 있도록 하는 서비스가 목표입니다. 서비스 후에는 인 게임 로그 데이터와 AI 데이터와 지속적인 비교를 통해 오차를 개선하며, 이에 따라 유저를 분류하고 각각에 맞는 서비스 경험을 제공하는 것을 최종 목표로 하고 있어요.
3. 운영 지표 이상 판별
서비스의 일별 통계와 분포의 시계열 자료를 통해 업데이트 후 또는 테스트 단계에서 예상치 못한 어노말리가 생기는 부분에 대해서 자동으로 알려주는 시스템이에요. 이를 위해서 상시 모니터링이 필요한 주요 지표 분류 및 판별을 위한 기준 수립 등에서 분석가의 솔루션 설계가 매우 중요합니다.
이외에도 데이터 팀에서는 제작 스튜디오의 다양한 요청에 대응하기 위해 노력하고 있어요.
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해킹 및 어뷰징 유저 판별
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유저 이탈 요인 분석
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사업 및 마케팅 지표 예측
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마케팅 퍼포먼스 극대화를 위한 MI 편의 기능 제작
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PVP 매칭 및 각종 추천 시스템
