모바일 게임 이용 빅 데이타를 활용한 사용자의 RFM 분석과 함의 = Big Data based RFM Analysis of Mobile Game User Behavior and Its Implications
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2016
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Korean
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학술저널
수록면
6-12(7쪽)
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국내 모바일 게임 시장은 급속한 규모로 성장하고 있으며, 새로운 디지털 한류로 자리매김하고 있는 실정이다. 미래창조과학부의 발표에 따르면, 이미 2015년도에 국내 스마트폰 이용자수는 4,125만명에 달하고 있으며, 글로벌 시장조사기관인 뉴주(Newxoo)의 전망에 의하면 모바일 게임시장은 2015년에 300억 달러를 초과하고, 2017년에는 499억 달러를 달성할 것이라고 한다(조영기 2015). 특히 `클래시 오브 클랜`이 전세계 주요시장은 물론 한국시장에서도 대대적인 TV 광고 등으로 게임 유저는 물론이고 일반인을 대상으로 성공적인 커뮤니케이션 캠페인을 수행한 이후 국내의 많은 모바일 게임들이 모바일게임 시장의 성장에 맞추어 대규모마케팅 공세를 펼쳐 왔다. 이러한 마케팅 환경 하에서 예를 들어 `레이븐`, `별이되어라`, `서머너즈워`, `세븐나이츠`, `영웅`, `히트` (이상 가나다순) 등의 모바일 게임 들이 지속적인 광고와 인기를 바탕으로 대중의 관심을 끌면서, 스마트폰 기반의 모바일 게임은 기존의 PC 기반의 온라인 게임을 대체할 수 있는 새로운 게임 플랫폼으로 큰 성공을 거두었다.
이에 따라 스마트폰 기반의 모바일 게임은 한국은 물론이고 미국, 일본, 중국, 유럽의 관련기업들이 참여하는 사이버 글로벌 시장으로 급속하게 확대, 재편되고 있으며, 게임 사용자 역시 최근 기하급수적으로 폭증하고 있다. 그러나 이런 외형적 성장에도 불구하고 아직 스마트폰 기반의 모바일 게임 사용자에 대한 이해는 매우 한정적이며, 관련된 연구 역시 아직 충분하지 않은 실정이다. 다행히 일반적인 상거래나 구매 행동과 달리 모바일 게임 이용자 환경은 완벽하게 디지털화 되어 있으며, 이들의 구매나 이용행동은 자동적으로 시스템 로그나 구매데이터로 기록되고 있어서, 데이터를 통한 모바일 게임 이용자 행동의 과학적, 체계적인 이해가능성은 매우 높은 실정이다. 모바일 게임 사용자로부터 막대한 양의 의미 있는 데이터가 매일 양산되고 있는 실정이며, 이를 활용한 분석은 이들의 실재에 대한 이해를 가능하게 할 것이다. 그러나 이런 충분한 데이터의 존재에도 불구하고 이들에 대한 관심과 분석 노력은 매우 부족하였던 것은 사실이다.
모바일 게임이 창출하는 유저(user)의 사용 데이터나 시스템 로그(log) 데이터 등의 잠재적 가치가 지대함에도 불구하고, 그간 분석과 활용이 원활히 이루어지지 못한 것에는 다양한 이유가 존재한다. 일예로 모바일 게임 업체는 치열한 경쟁을 지속함에도 불구하고, 데이터 분석을 통하여 획득할 수 있는 경쟁 우위의 원천에 대한 인식이 비교적 최근에 이루어지고 있으며, 통계 분석과 경영의 시사점을 동시에 제공할 수 있는 데이터 과학자의 인력도 부족하였다. 또한 개인 정보 및 게임 정보 누출에 대한 사회적 차원 내지 기업 차원의 민감성 때문에 데이터의 적극적인 활용에도 장애가 존재하였을 것으로 예상된다. 그러나 가장 큰 이유 중 하나는 바로 모바일 게임 데이터가 갖는 빅 데이터(big data)의 속성 자체에서도 찾을 수 있다. 모바일 게임이 부수적으로 생산하는 사용자-사용자간의 정보는 물론이고 사용자-기계, 기계-기계간의 정보의 양은 기업의 입장에서도 적절히 처리하고 분석하는데 지나치게 많은 시간과 비용을 요구하게 되었으며, 결과적으로 분석가능한 데이터가 있음에도 불구하고 이에 대한 활용은 상대적으로 관심을 가지지 않았을 가능성이 있다.
그러나, 최근 빅 데이터와 더불어 등장한 보다 효율적인 분석 방법과 관련된 하드웨어 비용의 급격한 절감은 빅데이타의 분석에도 새로운 지평을 열게되었다. 특히 모바일 게임과 같이 일상의 거래에서 창출되는 빅 데이터(big data)는 최근 마케팅이나 정보시스템 등과 같은 다양한 학문 분야에서 각광을 받고 있는 주제이다. 최근 대부분의 기업들이 그들이 보유한 데이터를 귀중한 경영 자산으로 인식하고 있으며(Redman 2008, Abbasi et al. 2016), 최후의 데이터 한방울까지 효율적으로 활용하기 위하여 적극적으로 분석 노력을 기울이고 있다(Davenport 2006).
이에 본 연구는 모바일 게임 사용자의 빅 데이터를 활용하여, 고객 특성 이해를 위한 RFM분석을 시행하고 이론적, 실무적 시사점을 발굴하고자 한다. 이를 위하여, 국내 뿐 아니라 전세계 시장을 대상으로 서비스가 되고 있는 주요 인기 모바일 게임 중 하나인 `A(가명 사용)`를 선정하여 게임사의 협력을 통하여 최근 1개월간의 거래 데이터를 확보하고 이를 R 소프트웨어 등 빅 데이터 분석 도구와 SPSS 등 통계 분석 도구를 활용하여 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 연구에 사용된 RFM 분석법은 고객 데이터를 분석하기 위한 분석 접근법의 하나로서, R은 최근 구매(recency of purchase), F는 구매 빈도(frequency of purchase) 그리고 M은 구매의 금전적 가치(monetary value of purchase)를 의미한다. 이 분석 방법에 의하면 RFM 분석 프레임워크는 기업들로 하여금 고객의 과거 구매 및 이용행동 데이터에 기반하여 동질적인 특성을 보이는 다수의 세분 집단으로 나눌 수 있는 기반을 제공하여, 결과적으로 고객에게 효과적으로 다이렉트 마케팅을 제공할 수 있는 효율적인 전략 방안을 제시한다고 주장한다(Asllani and Halstead 2015). 즉 본 연구를 통하여 효과적 고객 관리 및 시장관리에 있어서 빅 데이터의 실용성을 확인하고, 모바일 게임 기업의 경쟁력 제고를 위한 다이렉트 마케팅의 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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