동접(동시접속자) 지표 분석

동접(동시접속자) 지표 분석

 

지난 포스트에서 사용자 지표 분석과 매출 지표 분석에 대해서 살펴 보았다.

 

이번 포스트에서는 동접(동시 접속자) 지표에 대한 분석에 대해서 알아본다.

  • CCU (Concurrent User) : 특정 시점에 접속한 동시 접속자 수
  • MCU (Maxium Concurrent User) : 하루 동안 가장 높은 동시 접속자 수치.
  • PCU (Peak Concurrent User) : MCU 동일어
  • ACU (Average Concurrent User) : 1일 동안의 평균 동시 접속자 수
  • Stickness : 고착도 (DAU/MAU)/100
  • MTS (Mutigame Time Spent): 해당 기간 동안의 평균 실제 플레이 타임
  • TS(Time Spent) : 해당기간 동안의 유저1인당 플레이 타임

 

동접자 지표 분석을 하려면 주기적으로 현재 게임을 플레이하고 있는 유저의 수를 기록해야 한다. 이때 동접을 기록하는 주기의 간격은 짧을수록 흐름을 파악하는데 정확한 통계를 제공하지만 시스템 부하 및 특성을 감안하여 적당한 시간 간격을 유지하도록 한다. 통상적으로 대부분 업계에서는 기록 주기를 5분간격으로 가장 많이 사용한다. 동접을 기록하기 위해서는 기본적으로 기록시간, 서버, 동시접속 수 정보가 필요하다.

 

기본적인 테이블 스키마는 다음과 같다. 이때 유연성을 고려하여 우측보다는 좌측의 스키마 구조를 사용할 것을 권장한다.

 

좌측의 스키마 구조로 설계하였을 경우에는 데이터가 다음과 같이 적재된다. 예를 들어 서버가 3대라면 5분 단위로 각 서버당 1ROW씩 총 3개의 ROW가 생성된다.

 

우측의 스키마 구조로 설계하였을 경우에는 이미 3개 서버의 구조가 만들어져 있으므로 5분당 1ROW가 생성된다.

 

언뜻 보기에는 우측의 스키마 구조가 보기에도 편하고 서로 비교하기에도 편해보이지만 만약 여기에서 서버가 한대 또는 그이상 추가된다면 어떻게 될까?

  1. 좌측의 구조에서는 스키마 변경없이 기록시간, 서버명4, 동시접속 수 그대로 기록하면 된다.

 

  1. 우측의 경우에는 스키마 구조가 서버 수에 따라 변경되어야 한다. 스키마가 변경되면 데이터를 기록하기 위한 쿼리(소스코드)도 변경이 발생한다.

 

데이터구조의 유연성을 위해 좌측처럼 설계하고 실제 사용자에게 보여줄 때 피벗을 사용해서 보기 편한 방법으로 표현하면 된다. (웹으로 따지면 MVC 개념이랄까..아니면 말고..)

 

동접에 대한 기록은 보통 게임서버들이 담당한다. 현재 게임서버에 접속되어 있는 유저의 세션을 파악하여 기록하기 때문에 가장 정확하다고 할 수 있다.

 

다음 분석은 지극히 개인적인 생각이므로 분석에 대한 의견은 덧글로 나눌 수 있으면 좋을 듯하다.

 

동시 접속자수가 높다는 뜻은 그만큼 많은 사용자가 게임을 즐기고 있다는 뜻으로 매우 긍정적인신호이다. 특히 시간에 따른 동접 지표는 게임의 특성, 유저의 연령층, 게임의 장르에 따라 영향을 많이 받기 때문에 지표 그래프가 매우 다양하게 표현된다. 동시 접속의 패턴으로는 고연령 위주의 게임일수록 ACU가 높으며 저연령 일수록 MCU가 높은 성향을 나타낸다.

 

게임 동접 지표를 보면 쌍봉차트라고 하여 특별히 지표가 높은 구간이 있다. 예를 들어 아래와 같은 동접 지표 (이해를 돕기 위해 주식차트를 가져왔음, X축과 Y축의 수치는 무시함)가 있다고 가정할 때 하루 동안의 동접 지표 추이를 나타낸 것이다.

 

아래 그림으로는 하루에 두 번의 PCU를 확인할 수 있는데 게임의 장르 또는 게임을 즐기는 연령층에 따라 다른 시간대에 상승지표가 나타날 것이다. 어린이들이 이용하는 게임이라면 학교를 마치고 학원가기 전의 시간(13시~ 15시) 그리고 학원을 마치고 저녁식사 (17~19시)까지가 높은 지표를 나타낼 것이다. 성인이 즐기는 게임은 똑같은 쌍봉이라도 시간대가 다를 수 있다. 일반적으로 직장인들이기 때문에 (물론 아닐수도….시무룩….) 출근 전 (7~9시), 퇴근(야근) 후 (22~24시) 취침까지가 높을 것이다.

 

위와 같은 형태의 지표는 PC 게임이 주류일때의 패턴이다.(물론 인기 좋은 게임은 그래프가 거의 일정할 것이다. 부럽…).

 

PC 게임의 경우에는 환경적 제약이 있으므로 PC를 사용할 수 있는 시간이 제한적이기 때문이다.

 

 

최근에는 모바일 게임이 대세로 자리 잡으면서 접속 환경에 대한 제약이 완화되었고 게임의 장르 또한 라이트한 게임부터 기존의 MMORPG같은 헤비한 게임까지 다양하게 즐기고 있어 동접지표는 과거와는 다른 형태로 나타난다.

 

주변을 둘러보면 지하철, 버스 등 이동할때 게임을 즐기는 사람을 많이 보았을 것이다. 직장인의 경우 출, 퇴근 시간에 게임을 많이 하기 때문에 기존 PC 게임과는 다른 시간대의 지표를 나타낸다.

 

모바일 게임의 경우 특히 라이트한 게임의 경우에는 동접외에도 재방문율, 1인당 플레이 타임을 함께 분석해야 한다. 라이트한 게임은 잠깐 잠깐 즐길 수 있는 게임이기에 수시로 접속자가 로그인과 로그아웃을 반복한다. 재미있는 게임이라면 1일 동안에도 재방문율이 매우 높을 것이다.

 

팡류 또는 런류 등의 라이트한 게임에서는 CU보다 고착률((DAU/MAU)*100)으 지표가 중요하다.

 

동접과 DAU, 그리고 플레이 타임을 종합적으로 비교해 볼 때 DAU가 높은 반면 플레이타임이 적다면 접속만 유지된 상태로 아무 행동을 하지 않는 유령 유저 가능성이 높다.

 

그리고 어떤 게임인지 호기심에 일회성 방문일 가능성이 있으므로 1인당 플레이타임을 관심있게 확인해야 한다. (그래서 유저당 플레이 시간도 주기적으로 기록해주어야 한다. 이때 유저가 활동중이라는 것을 알 수 있는 의미있는 행동을 할 때 같이 기록하는 것이 좋다. 예를 들면 필드 이동 또는 전투 등)

 

TS(Time Spent, 플레이타임)가 낮은 경우 게임에 체류하는 시간이 짧음으로 오랫동안 머무르게 할 수 있는 콘텐츠 개발이 필요하다. TS가 과도하게 높은 경우에는 특정 헤비한 유저로 인한 통계 수치가 무너지지 않았는지 살펴보아야 한다. 평균은 항상 전체대비 나타내기 때문에 일부 이상치 때문에 무너지는 경우가 많기 때문이다. MTS(평균 플레이 타임)가 높은 경우에는 하드코어한 유저가 생성되고 컨텐츠 소모가 빠르게 진행됨을 암시한다.

 

 

동접 지표는 게임의 성공여부를 판단하는 가장 기본적이면서도 신뢰하는 통계이기 때문에 (플레이를 해야 아이템을 구매하고 수익으로 이어지는 아름다운 선순환 구조^^) 동접, DAU, 플레이타임을 잘 분석하여 콘텐츠 개발 및 마케팅에 잘 활용해야 한다.

 

2015-06-11 / 강성욱 / http://sqlmvp.kr / http://sqlangeles.com

 

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