그로쓰 해킹을 위한 다섯가지 관문 (마프게임즈)

그로쓰 해킹을 위한
다섯 가지 관문

6년 서비스 3년 서비스
소개

봉식 겜망 햄스터 레트로
뉴라이
프
그로스
(사업X)
소개

매출
유입 잔존 ARPU
제 1 관문: 핵심 지표 확인

검색 탐색
노출
전환율
검색순위
검색량
난이도
노출
평점
전환율
피처드
CTR
CVR
CPI
CPM
ROAS
고유앱활성화
CPI
휴면 접속
유입
자연유입 광고유입 휴면유입

잔존
D+1 D+7 D+30
Level funnel
Quest funnel
달성 소요시간
달성 비중
os, 국가, 유입 채널

ARPU
광고 수익
인앱 수익
ARPPU
PUR
LTV
상품별 ARPDAU
광고 시청 건수
E-cpm
시청 빈도
시청자 비중

엑셀
파이어베이
스
앱스플라이
어
데이터스튜
디오
Google
play
console
Appstore
connect
appannie
Sensor
tower
제 2 관문: 실험 도구 준비

가설 1: 행동력 부족으로 잔존율 하락
가설 2: 평점이 낮아서 탐색 유입 저
조
가설 3: offerwall을 매출 견인
가설 4: 전면 배너를 플레이 흐름 방
해
가설 5: …………
가설 6: ……
제 3 관문: 실험 설계 – 가설
도출

제 3 관문: 실험 설계 - 선택
목적 상세 내용 영향도(1~5) 신뢰도(1~5) 용이성(1~5) 합계
인앱 매출 상
승
삼천원의 행복 상품 노출 2 1 5 8
잔존율 상승
2시간 무제한 행동력 지
급
2 1 5 8
광고 매출 상
승
offerwall 적용 3 1 3 7
광고 매출 상
승
전면 배너 노출 2 2 5 9
잔존율 상승 스페셜 미션 손가락 추가 1 5 5 11
인앱 매출 상
승
시간 한정 뽑기 추가 5 5 2 12

제 4 관문: 실험 진행 - 유입
1) 자연 유입 - 검색 최적화
센서
타워
게임명
간단 설명
상세 설명

1) 자연 유입 - 검색 최적화
검색어 랭킹 변화 추이 확인 실제 검색 키워드의 전환율 및
설치 건수 확인
<앱애니 or 센서타워> <google play console>

2) 자연 유입 – 높은 평점
동종앱 대비 높은 평점 => 피처드 선정

피처드 선정 => 탐색 방문 증가

구글 인앱 리뷰 API 적용 후 평점 상승하여 자연 유입
증가

3) 자연 유입 – 구글 플레이 A/B 테스트

3) 자연 유입 – 구글 플레이 A/B 테스트
• 한번에 하나씩 테스트
• 조기 종료 x
• 언어/국가별 설정 가능
• 위치 변화만으로 가능
• 구글 => 애플 적용
• 애플 적용 시에는 반려 발생 가능성 있어서 별도 업데이트 진행
• 지속적으로 a/b 테스트 진행

4) 컨셉 이미지 테스트 – 페북 A/B 테스
트
좋은 이미지 = 낮은 CPI

4) 컨셉 이미지 테스트 – 페북 A/B 테스트
*4장의 이미지로 영상을 만들어서 개발시작하기 전에 컨셉 테스트 진
행
1.09% 0.82% 0.44%

제 4 관문: 실험 진행 - 잔존
1) 기준 잔존율 잡기
유입 채널에 따라서 잔존율의 차이가 큼 => 기준 잔존률 설정 필요

2) 퍼널 분석
D+0 D+1
미션
1
미션
2
미션
3
미션
4
미션
5
미션
6
미션
7
미션
8
미션
9
미션
10
미션
11
미션
12
LEVEL
1
LEVEL
2
LEVEL
3
LEVEL
4
LEVEL
5
LEVEL
6
리텐션보다 좀 더 작은 단위인 퍼널 분석

2) 퍼널 분석 툴 – 파이어베이스

2) 퍼널 분석 툴 - 앱스플라이어

2) 퍼널 분석 툴 – 데이터 스튜디오

3) 퍼널 활용 분석 사례 - 난이도
0.0%
20.0%
40.0%
60.0%
80.0%
100.0%
120.0%
140.0%
5
stage
6
stage
7
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8
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9
stage
10
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11
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12
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13
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19
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20
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25
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26
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30
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35
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36
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37
stage
38
stage
39
stage
40
stage
재도전/입장
기차마을: 스테이지 기준으로 재도전율을 확인 후 난이도 조정

3) 퍼널 활용 분석 사례 – 퀘스트 재배치
42%
46%
20%
30%
40%
50%
업데이트 전 업데이트 후
D+1
퍼널을 참고해서 초반 퀘스트 재배치 이후에 잔존율 상승

4) 파이어 베이스 A/B 테스트
X
1시간 무제한
행동력

• 잔존율 개선으로 없는 재미는 만들어줄 수 없음
• 허들 요소 제거는 가능
• 과도한 비중을 두고 잔존 개선 시 시간 허비 가능성 높음

제 4 관문: 실험 진행 -
ARPDAU
1) 상품 판매 현황 분석 – 어떤 걸 사나?
주요 상품을 ARPDAU 기준으로 분석

매출 발생 구간은 층별로 구분
=> 혜택형 상품 및 신규 재화 추가 통해서 후반 유저 매출 견인
ARPDAU
1) 상품 판매 현황 분석 – 누가 사나?
0.00%
1.00%
2.00%
3.00%
4.00%
5.00%
6.00%
7.00%
8.00%
0.00%
2.00%
4.00%
6.00%
8.00%
10.00%
12.00%
1~100
101~749
750~1000
1001~1100
1101~1200
1201~1300
1301~1400
1401~1500
1501~1600
1601~1700
1701~1800
1801~1900
1901~2000
2001~3000
3001~4000
4001~5000
5001~6000
6001~7000
7001~8000
8001~9000
9001~10000
10001~11000
11001~12000
12001~13000
13001~14000
14001~15000
15001~16000
16001~17000
17001~18000
18001~19000
19001~20000
20001~21000
21001~22000
22001~23000
23001~24000
24001~25000
25001~26000
26001~27000
27001~28000
28001~29000
29001~30000
30001~35000
35001~40000
40001~50000
매출 비중 인원 비중
재화 수급과
소진 불균형 발생

파이어베이스 a/b테스트 기능을 사용하면 정확한 성과 측정 가능
X
Offer wall 적용
ARPDAU
2) Offer wall 테스트

• 솔직한 실험 결과 공유
• 툴 접근 권한 모든 구성원에게 제공
• 지표의 이해 높이기 위한 설명 필수
• 방어적일 수 있기 때문에 담당자와 친해져야 함
• 담당자와 많은 대화로 실험 속도 가속화 가능
• 숫자에 함몰되면 게임의 재미를 못 볼 수 있으니 게임이 우선
제 5 관문: 공유 및 내재화

채용 문의
recruit@mafgames

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