모바일 게임 마케팅에서 오디언스를 '플레이어'로 바라보는 데이터 기반 전략의 중요성

분석

코호트와 태그는 같은 것 아닌가요? 둘이 뭐가 다르고 어떻게 활용해야하죠? 에 대한 답을 드립니다.

August 23, 2024

모바일 게임 시장은 매년 빠르게 성장하고 있으며, 그에 따라 경쟁도 치열해지고 있습니다. 이런 치열한 경쟁 속에서 게임사들이 성공적인 모바일 게임 마케팅 전략을 수립하기 위해서는 오디언스를 단순한 ‘소비자’로 보는 것을 넘어서 ‘플레이어’로 인식하는 전략적 전환이 필요합니다. 플레이어들은 게임 내에서 능동적으로 참여하며, 자신의 경험을 만들어가고 있습니다. 이러한 플레이어들의 경험을 제대로 이해하고 최적화하기 위해서는 데이터 기반의 마케팅 전략이 필수적입니다. 이번 글에서는 모바일 게임 마케팅에서 데이터를 활용하는 것이 왜 중요한지, 그리고 오디언스를 ‘플레이어’로 바라보는 관점이 어떻게 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있는지 깊이 있게 다루어 보겠습니다.

‍

1. 오디언스는 단순한 ‘소비자’가 아니다: ‘플레이어’로서의 인식 변화

‍

모바일 게임에서 오디언스를 단순한 ‘소비자’로 바라보는 것은 그들이 게임에 투자하는 시간과 감정, 그리고 그로 인한 경험을 간과하는 것입니다. 모바일 게임의 플레이어들은 단순히 게임을 즐기기 위해 앱을 다운로드하는 것이 아닙니다. 그들은 게임 내에서 주체적으로 행동하며, 자신의 목표를 설정하고, 다른 플레이어들과 경쟁하거나 협력합니다. 즉, 그들은 게임의 진정한 주체로서 게임 콘텐츠를 단순히 소비하는 것을 넘어 그 속에서 즐거움과 성취감을 찾아냅니다.

‍

이러한 플레이어들의 행동패턴을 이해하는 것은 마케팅 전략 수립에 있어서 매우 중요합니다. 플레이어들은 단순한 광고에 반응하지 않으며, 그들이 진정으로 원하는 것은 게임 경험을 풍부하게 해줄 콘텐츠와 이벤트입니다. 예를 들어, 캐릭터를 성장시키고, 어려운 도전을 극복하며, 타인과의 상호작용을 통해 사회적 관계를 형성하는 플레이어들은 게임 내에서 매우 다채로운 경험을 원합니다. 마케터는 이 같은 플레이어들의 다양한 니즈를 충족시키기 위해 그들을 ‘플레이어’로 바라보는 인식 전환이 필요합니다.

‍

2. 데이터 기반 마케팅의 필수성: 단순한 데이터 지표를 넘어서

‍

모바일 게임 마케팅에서 흔히 사용되는 주요 지표로는 LTV(고객 생애 가치)와 ROAS(광고비 대비 수익)가 있습니다. 이러한 지표들은 전체적인 캠페인 성과를 측정하는 데 유용하지만, 오디언스를 진정한 ‘플레이어’로 이해하기에는 한계가 있습니다. 단순한 수익 지표에만 의존하는 것은 플레이어의 복잡한 행동과 동기를 간과할 위험이 있습니다.

‍

플레이어의 진정한 가치를 이해하고, 그들이 게임 내에서 어떻게 행동하는지를 분석하기 위해서는 인앱 행위 분석이 필수적입니다. 인앱 행위 분석은 플레이어가 게임 내에서 어떤 경로를 따라가며, 어떤 콘텐츠에 더 많은 시간을 소비하고, 어떤 시점에서 이탈하는지, 또 어떤 요소가 과금을 유도하는지를 파악할 수 있는 강력한 도구입니다. 이러한 세부적인 행동 데이터를 통해 마케터는 보다 정교한 타겟팅과 개인화된 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

‍

3. 인앱 행위 데이터 활용의 구체적 사례: 플레이어 중심의 데이터 활용

‍

데이터 기반 마케팅의 실제 사례를 통해 그 효과를 더욱 명확히 이해할 수 있습니다. 다양한 접근 방식이 있지만, 특히 주목할 만한 몇 가지 사례를 소개합니다.

‍

1. A/B 테스트와 인앱 행동 분석의 결합

단순히 광고의 클릭률이나 전환율을 비교하는 것에서 그치지 않고, 각 그룹의 플레이어들이 게임 내에서 어떻게 행동했는지를 분석합니다. 예를 들어, 두 가지 서로 다른 광고를 통해 유입된 플레이어가 각각 어떤 콘텐츠를 더 선호하는지, 이탈률이 어떻게 다른지를 분석하면 어떤 유형의 광고가 더 가치 있는 유저를 유도하는지 파악할 수 있습니다.

‍

2. 세분화된 플레이어 행동 분석을 통한 개인화

플레이어의 행동 패턴을 세밀하게 분석하여, 그들이 어떤 유형의 플레이어인지, 어떤 동기에서 행동하는지를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 일일 퀘스트를 완료하는 플레이어와 특정 이벤트에 주로 참여하는 플레이어는 서로 다른 동기를 가지고 있으며, 이를 기반으로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이탈 가능성이 높은 사용자에게는 그들의 행태를 분석하여 맞춤형 메시지를 제공함으로써 이탈을 방지할 수 있습니다.

‍

3. 리텐션 캠페인의 최적화와 행동 기반 분석

특정 이벤트나 업데이트 후의 플레이어 행동을 분석하여, 어떤 콘텐츠가 리텐션에 긍정적인 영향을 미치는지, 반대로 어떤 요소가 이탈을 유도하는지 파악합니다. 이를 통해 리텐션 캠페인을 더욱 정교하게 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 주요 업데이트 이후 플레이어들의 행동 패턴이 변화하는 시점을 분석하고, 이 변화에 맞춰 적절한 리텐션 캠페인을 전개함으로써 리텐션율을 높일 수 있습니다.

‍

4. 인앱 구매 경로 분석을 통한 수익 최적화

플레이어들이 인앱 구매를 결정하기까지의 경로를 분석하여, 어떤 요소가 구매 결정을 유도하고 어떤 단계에서 이탈이 발생하는지를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 아이템이나 패키지에 대한 반응을 살펴보고, 가장 효과적인 구매 유도 방법을 찾아내어 이를 더욱 강화할 수 있습니다. 이러한 분석은 게임 내 경제 시스템을 최적화하고, 과금 유저의 만족도를 높이는 데 기여합니다.

‍

5. 헤비 유저 코호트 분석을 통한 크리에이티브 소재 개발

게임 내에서 가장 많은 시간을 투자하고, 가장 많은 과금을 하는 헤비 유저들을 하나의 코호트로 묶어 이들의 게임 내 행동 패턴을 분석할 수 있습니다. 이들은 주로 어떤 콘텐츠를 즐기는지, 어떤 방식으로 게임을 플레이하는지, 어떤 시점에 과금을 결정하는지를 파악함으로써, 이들의 선호도와 패턴에 맞춘 크리에이티브 소재를 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 레벨의 보스를 반복적으로 공략하는 헤비 유저들이 많다면, 해당 보스와 관련된 특별 이벤트나 프로모션을 기획해 이들의 관심을 끌 수 있습니다. 이와 같은 접근은 크리에이티브의 타겟팅을 보다 정교하게 만들어줌으로써, 유저의 몰입도를 높이고, 궁극적으로 수익을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다.

‍

4. 결론: 데이터와 인앱 행동 분석의 결합이 게임 마케팅의 핵심

‍

모바일 게임 시장에서 성공하기 위해서는 오디언스를 단순한 소비자가 아닌, 게임 속에서 주도적으로 활동하는 ‘플레이어’로 바라보는 것이 필수적입니다. 그리고 이를 실현하기 위해서는 단순한 수익 지표에만 의존하는 것이 아니라, 인앱 행위 분석을 통해 플레이어의 복잡한 행동과 동기를 이해하는 것이 필요합니다.

‍

게임 마케팅에서 데이터는 단순히 성과를 측정하는 도구를 넘어서, 플레이어의 경험을 깊이 이해하고 최적화할 수 있는 핵심적인 역할을 합니다. 데이터를 통해 플레이어의 행동과 니즈를 이해하고, 그에 맞춘 맞춤형 전략을 세우는 것이 게임사의 장기적인 성공을 이끌어낼 것입니다. 데이터와 인앱 행위 분석의 결합으로 더 많은 플레이어들이 게임에 몰입하고, 게임사의 성과를 극대화하시길 바랍니다.

‍

이제는 데이터가 곧 경쟁력입니다. 데이터를 통해 오디언스를 이해하고, 이들을 위한 맞춤형 경험을 제공함으로써, 게임은 단순한 소비재가 아닌, 플레이어들에게 진정한 가치를 제공하는 플랫폼으로 자리매김할 수 있습니다. 모바일 게임 마케팅에서 데이터를 활용하는 것이 성공의 열쇠라는 점을 명심하시길 바랍니다.

‍