NDC 2015 비정형데이터분석 & 온라인게임운영

1. 부득이한 사정으로 늦으시는 분들을 위해 너그러운 마음으로 기다리시는 시간입니다. •  잠시 후, 2:13에 시작합니다. •  발표자료는 향후 NDC페이지 또는 http://bit.ly/ndc2015ars 에서 내려받으실 수 있습니다. 혹시라도 기록이 필요하신 분들은 사진은 이 장만 찍어두시고, 마음 편히 발표에 참여해주시면 감사하겠습니다.

2. 비정형 데이터 분석으로 바라보는 온라인 게임 운 영 부제 : 유저들의 머릿속을 들여다 볼 수 있는 다양한 기법들 아르스 프락시아 발표 : 정성영 분석 : 이동주

3. 청중 체크 1.  오늘 오신 분들은 어떤 분들이신가요? 2.  데이터 분석에 있어서 어느 정도 관심과 전문성을 갖고 계신 분들인가요?

4. 목차 1.  비정형 데이터 분석이 뭔가요? 2.  왜 비정형 데이터 분석이 좋은가요? 3.  비정형 데이터 분석해보기 4.  온라인 게임 분석 사례 5.  QnA

5. 발표자 소개 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요? 정성영 Paul Jung • 데이터분석 컨설팅 조직 Ars Praxia 이사 • NPD/NBD 담당 • 엔씨, 웹젠, 엔트리브 등 게임 개발 프러덕션 • 키워드 : 데이터 기반 의사결정, 애자일 개발, 린스타트업, 다둥이 아빠

6. 정형 데이터 vs. 비정형 데이터 (Structured data vs. Unstructured data) 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

7. 1. 센티멘탈 분석 : 라이엇 게임즈 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요? Source : GDCvault.com

8. 1. 센티멘탈 분석 : 라이엇 게임즈 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요? Source : GDCvault.com

9. 2. 디퓨젼 네트워크 : 라이엇 게임즈 사진! 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요? Source : GDCvault.com

10. 3. 인덱스 개발 : MIT BPP 전세계 50여개구의 주요 상품의 가격을 매일 인터넷으로 검색해서 빅데이타 분석을 통해서 인플레이션 예측을 해주는 MIT 연구진들이 만든 서비스. 이 데이타 기반의 분석을 보면 아르헨티나는 정부가 발표한 물가지수가 조작되었다는 것. 지못미 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

11. 4. 디지털 에스노그래피 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

12. 에스노그래픽 조사 (Ethnographic research) • Understanding how customers use your product • Looking deep into their behavior and reaction helps understanding what your customers want in your product 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

13. 대표적 사례 : 하인즈 케첩 • Casey Keller 최초로 자사 제품이 일반 고객 환경에서 어 떻게 쓰이는지 알기 위해 조사를 진행 • 실제 고객의 문제를 발견후 제품에 반영 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

14. 디지털 에스노 : Selfiecity 프로젝트 • 인스타그램에 사용자들이 올린 셀카 사진 수 천장을 가공/분석하여 지역별, 남녀 별, 시간대 별 사회인류 학적 통찰을 발견함 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

15. 디지털 에스노 : 유한킴벌리 NPD • 영유아 엄마들 커뮤니티 과거글 3년치 수집/분석 • 약 500만 건 글을 형태소 분석 • 주요 키워드 도출 / 해석 / 신제품 기획 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

16. 5. 의미망 (Semantic network analysis) : 일베 커뮤니티 분석 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

17. 5. 의미망 : 유권자 심리 분석 1. 비정형 데이터 분석이 뭔가요?

19. 비정형 데이터 분석의 가치 2. 왜 비정형 데이터 분석이 좋은가요? Features : 고객들이 실제 원하는 것을 알게 될 때 • 제품의 USP 우선순위화 및 내부 설득 • 마케팅 컨셉 인사이트 • 브랜드 모니터링 및 대응 Values : 게임 산업에는 어떤 가치를 줄 수 있는가? • 유저들과 호흡하는 라이브 개발 • 런칭전 FGT 정성평가 및 확인

21. 3. 비정형 데이터 분석 해보기 • 데이터 수집! • 자연어 처리! 데이터 수집! /가공! • 핵심 네트워크 추출! • 네트워크 시각 화! 네트워 크 구축! • 네트워크 분 석 : 중앙성 분 석! • 네트워크 해 석 : 키워드와 연결관계 및 원문 중심으로! 네트워 크 분석! /해석!

22. DEMO 3. 비정형 데이터 분석 해보기 Steve Jobs' 2005 Stanford Commencement Address!

23. 3. 비정형 데이터 분석 해보기 잡스가 하고 싶었던 말 : (beweeness centrality / b=0.401367) 1. 저는 많은 것을 포기했습니다. 2. 그걸 통해 내가 사랑하는 일을 찾았습니다. 3. 당신도 선택하세요.

24. Where to start : Books, Coursera, Visualization tools 3. 비정형 데이터 분석 해보기

25. 목차 1.  비정형 데이터 분석이 뭔가요? 2.  왜 비정형 데이터 분석이 좋은가요? 3.  비정형 데이터 분석해보기 4.  온라인 게임 분석 사례 : 넥슨 아틀란티카 5.  QnA

26. 4. 온라인게임 분석 사례 : 버즈량 분석 아틀란티카 팬 커뮤니티들을 대상으로 유저 담론의 양을 분석함: • 게임 외부 환경변화에 따라 총 4개 구간으로 구분될 수 있으며, 각 구간 초반에 대규모 업데이트로 버즈량이 상승 • 한게임 퍼블리싱 기간에 버즈량이 가파르게 감소 • 넥슨의 개발사(엔도어즈) 인수, 넥슨 퍼블리싱 이후 상승폭이 있으나 대체로 감소 추세 • 여타 온라인 MMORPG처럼 장기적으로 유저의 이탈과 관심 감소가 발생하는 추세

27. Phase 1. 출시 후 ~ 한게임 퍼블리싱 이전 4. 온라인게임 분석 사례

28. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 *Eigenvector

29. Centrality

31. 두

32. 단어가

33. 함께,

34. 자주

35. 언급될

36. 수록

37. 높은

38. 값을

39. 갖음.

40. 의미망

41. 분석에서

42. 핵심

43. 맥락을

44. 파악하는

45. 지표로

46. 활용됨.

47. Rank Phase 1 Keyword Eigenvector Centrality 1 용병 0.89 2 조합 0.63 3 정보 0.54 4 영입 0.29 5 정리 0.25 6 녹차한잔 0.22 7 초보자 0.22 8 분석 0.19 9 레벨 0.17 10 초반 0.15 게임 초창기는 용병을 조합하는 방법과 영입 관련 정보에 대한 관심이 높음 주요 키워드: 용병, 조합, 정보, 영입

48. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 Phase 2. 한게임 퍼블리싱 이후

49. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 업데이트로 추가된 신규 용병 정보와 새로운 조합 방법, 그리고 초보자에게 유용한 정보에 대해 관 심이 높음 주요 키워드: 용병, 조합, 정보, 영입, 초보자, 신규 Rank Phase 1 Keyword 1 용병 2 조합 3 정보 4 영입 5 정리 6 녹차한잔 7 초보자 8 분석 9 레벨 10 초반 Phase 2 Keyword Eigenvector Centrality 용병 0.78 정보 0.64 레벨 0.46 초보자 0.45 신규 0.36 조합 0.26 아틀란티카 0.21 B급 0.19 정리 0.18 C급 0.18

50. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 Phase 3. 넥슨 인수 이후

51. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 전략TBS와 관련된 시스템 업데이트로, 이를 공략하기 위한 정보에 대해 관심이 높으며 용병 조합 과 관련된 정보는 줄어듬 주요 키워드: 용병, 조합, 정보, 영입, 초보자, 신규, 전략TBS, 업데이트, 공략 Phase 2 Keyword 용병 정보 레벨 초보자 신규 조합 아틀란티카 B급 정리 C급 Phase 3 Keyword Eigenvector Centrality 전략TBS 0.61 정보 0.60 업데이트 0.52 공략 0.51 패치 0.45 초보자 0.27 스킬 0.24 화공 0.22 포인트 0.20 본지 0.17 Rank Phase 1 Keyword 1 용병 2 조합 3 정보 4 영입 5 정리 6 녹차한잔 7 초보자 8 분석 9 레벨 10 초반

52. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 Phase 3. 넥슨 퍼블리싱 이후

53. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 무기, 마법, 잠재력 관련 정보에 관심이 높음. 용병 조합 관련 단어가 사라지고, 용병 없이 미궁을 솔로플레잉 할 수 있는 아지(아틀지팡이)에 대한 관심이 높음 주요 키워드: 용병, 조합, 정보, 영입, 초보자, 신규, 전략TBS, 업데이트, 공략, 마법, 잠재력, 아지, 미궁 Phase 2 Keyword 용병 정보 레벨 초보자 신규 조합 아틀란티카 B급 정리 C급 Phase 3 Keyword 전략TBS 정보 업데이트 공략 패치 초보자 스킬 화공 포인트 본지 Rank Phase 1 Keyword 1 용병 2 조합 3 정보 4 영입 5 정리 6 녹차한잔 7 초보자 8 분석 9 레벨 10 초반 Phase 4 Keyword Eigenvector Centrality 정보 0.75 마법 0.54 정리 0.44 잠재력 0.34 신규 0.31 아지 0.31 용병 0.30 미궁 0.26 사냥 0.25 군단 0.22

54. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 정리: • 각 구간에서 “조합, 초보자, 영입”의 주요 지표가 버즈량과 높은 상관관계가 높음. • 게임 초창기에 비해 용병 조합 관련 담론이 감소하였음.

55. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 주요 원문 확인: -신규/복귀 유저는 “게임 중반에서 용병, 조합 관련 질문”을 하는 반면, -올드 유저가 “다른 게임 요소가 더 중요하니 광렙하라고 조언”하는 모습이 관찰됨.

56. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 신규/복귀 유저 “여러 용병을 육성하고 상황에 맞게 조합해보기 원함”, 올드 유저 “신규/복귀 유저를 하루빨리 성장시키기 위해 도와주고 싶음”. 이 두 집단의 니즈가 미스매치되는 원인으로 “용병 활용도의 고착화”가 예상됨

57. 4. 온라인게임 분석 사례 : 의미망 분석 1.  아틀란티카는 캐릭터를 조합하는 타 게임보다 주로 사용하는 용병이 편향됨 2.  아틀란티카는 크루세이더 퀘스터보다 게임 내에 조합 가능한 캐릭터가 3배 많음에도 불구하 고, 주요 지표가 낮은 구간이 2배로 나타남. (Eigenvector Centrality가 0.1이하) 두 게임에서, 2015년 상반기 동안 유저가 사 용하는 캐릭터의 관계를 네트워크로 작성.

58. QnA Takeaway: 1. 기존 센티멘트/네트워크 분석 방식 외에도 다양한 비정형 데이터 분석 기법이 존재. 2. 특히 의미망 분석은 고객의 숨겨진 생각을 발견 하고 이해하며 우선순위를 매겨주기에 게임 운영 에 도움이 되는 분석. 3. 직접 해보자, 생각보다 쉽다. 감사합니다.

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