[인터뷰] 베이글코드, 매출 92.6배 상승 비결은 '데이터''

베이글코드의 '캐시 빌리어네어'는 출시 30일 누적 매출이 전작 '클럽 베가스'와 비교해 92.6배 상승했고, 목표로 삼았던 DAU(일간 활성 유저 수)와 하루 매출의 목표 달성 기간을 전작보다 5배 이상 줄였다. 정확하게는 DAU가 목표치 달성이 145일에서 25일로, 일 매출은 158일에서 20일로 대폭 감소했다.

이러한 어마어마한 성과를 거둔 베이글코드는 데이터-드리븐에 입각한 비즈니스를 진행하고 있다. 베이글코드는 데이터를 기반으로 소통하고 의사 결정하는 기업문화를 갖고 있으며, 게임 운영, UA 마케팅 등 거의 모든 과정에 데이터에 입각한 결정을 진행한다.

매일 쌓이는 12테라 이상의 데이터를 분석해 강력한 무기로 만든 베이글코드는 전작 '클럽 베가스'의 성공을 차기작인 '캐시 빌리어네어'로 이었고, '클럽베가스'의 폭발적인 성장세로 데이터가 가진 위력을 몸소 증명했다.

이와 관련해 베이글코드 김주현 데이터&AI팀 디렉터는 "'클럽 베가스'의 성공을 바탕으로 비슷하지만 이미 겪었던 부분을 바로 데이터에 기반해 결정과 적용을 통해 초반부터 폭발적인 성장을 이룰 수 있었다. 때로는 '캐시 빌리어네어'에서 실험했었던 내용을 클럽 베가스에서 활용하거나 반대로 활용하는 등 서로 시너지가 나고 있다."라고 말했다.

김주현 디렉터는 카이스트 전산학과, 텍사스대학교 오스틴 전산학 박사 과정을 마친 뒤 eBay, MyFitnessPal 등 실리콘밸리 테크회사를 거쳐 지난 2017년 베이글코드에 합류한 데이터 전문가다. 김 디렉터는 베이글코드에 조인하기 전부터 베이글코드는 데이터를 토대로 분석해서 성장하자는 마인드가 있었고, 현재 윤일환 공동대표의 설득과 데이터-드리븐 마인드, 그리고 베이글코드 가능성을 보고 합류하게 됐다고 설명했다.

김 디렉터의 설명에 따르면 베이글코드의 첫 게임인 '클럽베가스'부터 데이터에 입각한 의사결정이 내려졌다. 데이터를 활용할 수 있도록 다양하게 마련한 대시보드를 활용하고 A/B 테스트를 진행한 뒤 데이터 체크를 통해 0.1%라도 더 나은 쪽으로 결정을 내렸다. 큰 결정이 아니라도 0.1%의 숫자가 쌓이면 무시하지 못할 수준이 된다. 실제로 매출과 유저의 수 등이 점진적으로 성장을 했다.

다음 작품인 '캐시 빌리어네어'는 앞서 이야기한 것처럼 비슷하지만 이미 겪었던 부분에 대해서 바로 데이터를 활용해 적용하고 폭발적인 성장을 끌어냈다. 이 외에도 베이글코드 데이터팀이 마련한 다양한 대시보드는 신규 유저의 유입과 기존 유저의 유지 등 행동 패턴 분석을 하는 데 큰 도움을 줬다.

일반적으로 같은 데이터로 5~6개의 대시보드를 만든다면, 김 디렉터와 30여 명에 달하는 베이글코드 데이터팀은 800개 이상의 대시보드를 만들어내고 이를 활용했다. 정말 세세한 부분까지 신경을 써 다양한 모니터링 지표들을 만들어 놓고, 게임 운영 및 상태와 관련된 지표를 의사 결정자들이 지속해서 살펴볼 수 있도록 했다.

김 디렉터는 "많은 게임이 실제로 플레이해보면 재미있고 잘 만든 게임이 많지만 알려지지 않고 사장되는 문제들이 있다. 이런 문제는 게임을 선보인 이들이 체계적인 성장 방법을 모르기 때문"이라고 설명했다.

반면 "베이글코드는 글로벌 퍼블리셔와 협업을 통해 초기부터 마케팅과 마케팅 의사결정을 위한 뒷받침 근거인 데이터의 중요성을 알고 있어 데이터에 적극적으로 투자할 수 있었다. 당장은 필요 없어 보이는 세세한 데이터를 수집해 이를 바탕으로 연결고리를 만들어서 마케팅, 프로덕트 측면의 의사결정을 효율적으로 이끌어내면서 회사가 가파르면서도 꾸준히 성장할 수 있었다."고 설명했다.

참고로 베이글코드는 글로벌 퍼스트 전략으로 '소셜카지노' 장르를 선택하고 2017년 '클럽 베가스' 출시 이후 꾸준히 성장하고 있다. 2018년에 영국 게임회사 JPJ그룹의 소셜카지노 사업 부문을 인수하며 게임 개발사에서 게임 퍼블리셔로 변화를 꾀했다. 이후 북미, 유럽 시장을 중심으로 '클럽 베가스', '캐시빌리어네어', '잭팟조이', '스타스핀', '빙고레인' 등을 서비스하고 있다.

아울러 북미와 유럽 등 4개국 주요 도시에 거점을 두고 있다. 230여 명의 직원 중 30%가 외국인으로 한국, 미국, 영국, 이스라엘, 베트남, 포르투갈, 호주, 뉴질랜드 등 각국에서 원격으로 근무한다. 인터뷰를 진행한 김 디렉터도 시애틀에서 근무하며 팀과 소통하고 있었다.

그렇다면 베이글코드는 실제로 데이터 활용을 어떻게 진행했을까. 김 디렉터는 이와 관련해 크게 5가지 부문으로 설명했다. 먼저 A/B 테스트다. A/B 테스트는 신기능이나 새로운 UI 등을 테스트할 때 일반적으로 사용되는 기법이다. 베이글코드는 기존 상황(Control)과 새로운 상황 (Treatment)을 일정 비율로 나눠서 랜덤하게 그룹화하고 보여준 뒤 일정 기간 동안 트랙킹하면서 지표가 좋은 쪽으로 게임을 바꿔나갔다. 심지어 A/B 테스트는 자동화까지 지원한다.

다음은 이상 상황 탐지다. 게임이 복잡해지면서 버그 등 유저의 행위를 방해할 수 있는 포인트들이 많아졌다. 이에 게임 내의 주요 지표뿐만 아니라 각종 주요 기능에 접근하는 지표 등을 지속적으로 모니터링하면서 이상 상황이 탐지되면 사내 메신저로 관련자에게 알람이 가도록 설정해 운영할 수 있도록 했다, 문제를 파악하는 데까지 걸리는 시간을 획기적으로 줄였다.

유저 행동 예측에도 활용한다. 유저의 패턴을 보고 앞으로 이탈할 확률이 높은 유저를 파악해서 게임 운영팀에서 활용할 수 있도록 데이터를 전달한다. 그러면 해당 유저를 위한 타겟팅된 오퍼, 메시지 등 다양한 방법을 활용해 게임에 남아있을 수 있도록 한다.

또 유저 생애 가치(LTV) 예측에도 데이터를 활용한다. 게임을 지탱하는 구매 유저들을 파악하고, 각 유저들이 유입된 초반에 특정 유저들이 얼마나 구매를 할 것인지를 대략적으로 예측하고 분류한다. 효과를 극대화하기 위해 유저 군에 맞는 다양한 게임 내 오퍼를 초반에 제공하여, 게임에 안착할 수 있도록 돕는다

마지막으로 유저확보(UA) 비용 예측에도 데이터를 활용한다. 게임회사 지출 중에 가장 큰 비중을 차지하는 부분이 마케팅과 UA 비용이다. 이에 전략 레벨에서 지출된 비용이 언제쯤 회수될 것인지 예측하고 이를 바탕으로 중장기 재무 전략을 짜고 있다고 한다. 또 UA 매니저들이 각자가 집행한 캠페인들의 퍼포먼스 및 회수 시기를 확인하면서 비용 비중을 줄이거나 늘리면서 최적화를 진행하고 있다.

이처럼 다양한 방향에서 지원을 통해 회사와 게임의 성장을 이끈 김 디렉터는 앞으로 꿈꾸는 목표가 있다. 지금도 많은 부분에서 데이터를 활용하지만, 더 많은 구성원이 더 많이 데이터를 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이다.

김 디렉터는 "데이터에 기반을 둔 의사결정이 회사와 프로젝트 성장을 이끌 수 있었다고 확신합니다. 앞으로는 의사결정은 물론 개발과 아트 등 구성원 전원이 데이터를 더 편하게 사용할 수 있는 환경을 만들고자 합니다. 또 조직적으로 회사 내에 그런 문화가 자리 잡을 수 있도록 하고 싶습니다.'"라고 말하며 인터뷰를 마쳤다.