실무자가 챙겨야 할 런칭 AI 전략.1
몰입도, 이상 탐지, 리텐션까지 책임지는 AI 실무 가이드
게임 런칭이 가까워질수록 게임 사업팀의 고민은 커집니다.
“이번 주에 오픈하면 유저가 몰릴 텐데, 어떤 이벤트로 붙잡을까?”
"예상치 못한 문제가 발생하면 바로 대응할 수 있을까?"
"운영 인력은 제한적인데, 유저 수는 예측하기 너무 어렵네..."
이런 상황에서 AI는 단순한 기술이 아닌, 실무자의 전략적인 파트너가 될 수 있습니다.
이번 글에서는 런칭 직전, 게임 실무자들이 활용 가능한 4가지 AI 기반 운영 자동화 사례를 다루고자 합니다.
ℹ️유저마다 ‘다르게’ 보여주는 콘텐츠: AI 추천 시스템
모든 유저에게 동일한 이벤트와 콘텐츠를 보여주는 방식은 더 이상 효과적이지 않습니다. 누구는 PvP에, 누구는 수집 콘텐츠에, 또 누구는 이야기 중심 퀘스트에 반응합니다.
하지만, 실무자들은 고민합니다. '왜 이렇게 재밌는 걸 안 해볼까?' 혹은 '좋은 보상인데 왜 안 사지?'
그 이유는 의외로 간단할 수 있습니다. 유저에게 ‘잘못 보여주고’ 있을 수도 있기 때문입니다.
ℹ️ 모든 유저가 같지 않다면, 보여주는 것도 달라야 한다
AI 추천 시스템은 유저 개개인의 행동 데이터를 분석해, 가장 관심 가질만한 콘텐츠를 실시간으로 선별해 노출합니다.
EPIC Games의 포트나이트 (Fortnite)는 이 시스템을 상점과 콘텐츠 노출에 적극 활용하는 대표적인 사례입니다. 접속 시간, 최근 플레이 기록, 결제 이력, 친구의 활동 데이터를 분석해 ‘지금 이 유저가 관심을 가질 확률이 높은’ 아이템과 이벤트를 실시간으로 구성합니다.
그 결과, 신규 유저의 초반 3일 차 이내의 잔존율과 구매 전환율이 모두 상승했습니다. 유저 입장에서 “이 게임은 내 취향을 안다”는 경험을 했기 때문입니다.
Supercell의 클래시 로얄 (Clash Royale) 도 유저 맞춤형 상점 추천을 도입해 ROI를 두 배 이상 끌어올린 사례입니다. 특정 유저가 최근 하나의 카드를 집중 강화하고 있다면, AI는 해당 카드와 보조 자원들 — 예를 들면 강화 재료, 보석 등 — 를 조합한 특별 패키지를 자동으로 구성해 추천합니다. 이 추천은 단순히 자주 사용하는 카드만 고려하지 않습니다. 전투 스타일, 승률, 카드 강화 속도, 구매 이력 등을 종합적으로 분석한 결과로 "이 타이밍에 이 조합을 보여주면 반응할 가능성이 높다”는 확률 기반 예측을 사용합니다. 이러한 정밀한 추천은 VIP 유저 전환율과 패키지 ROI를 끌어올리는 성과로 이어졌습니다.
ℹ️AI 추천 시스템은 어떻게 동작할까?
AI는 유저의 행동 데이터를 수집해, 그 사람의 관심사와 성향을 파악합니다. 예를 들어 이런 정보들이 사용됩니다:
어떤 모드를 자주 플레이하는지 (PvP인지 PvE인지)
언제 접속하고, 얼마나 머무는지
어떤 아이템을 샀고, 어떤 건 보지 않았는지
최근 어떤 콘텐츠에 오래 머물렀는지
나와 비슷한 플레이 패턴을 가진 유저들이 무엇을 선호하는지
이 데이터는 단지 '많이 한 것'을 보는 것이 아닙니다.
AI는 지금 이 유저가 무엇에 관심을 가질지, 어떤 시점에 어떤 제안이 효과적일지 예측합니다. 예를 들어, 최근 PvP 플레이 시간이 늘어난 유저에게는 PvP와 관련된 장비나 코스튬을 중심으로 상점이 재구성됩니다. 심지어 친구가 특정 퀘스트를 완료했는지 여부도 추천에 영향을 줄 수 있습니다.
추천 시스템의 핵심 기술, 쉽게 설명하면 이렇습니다. AI 추천 기술은 ML을 사용하며 크게 세 가지 방식으로 작동합니다:
협업 필터링 (collaborative filtering): 나와 비슷한 유저들이 좋아한 콘텐츠를 추천
예) 나처럼 수집형 콘텐츠를 좋아하는 유저가 새 스킨을 샀다면, 나에게도 해당 스킨을 제안합니다
콘텐츠 기반 필터링 (content-based filtering): 내가 선호하는 게임 콘텐츠 특징 (장르, 난이도, 스토리 등) 유사한 콘텐츠 자동 추천
예) 내가 특정 속성 캐릭터를 자주 플레이했다면, 그 속성과 유사한 신규 캐릭터를 추천합니다.
하이브리드 모델: 위 두 가지를 결합한 고정밀 추천 모델; 많은 대형 게임에서 이 방식을 채택해 정확도를 높이기도 합니다
최근에는 딥러닝 기반의 시계열 예측 기술까지 활용되고 있습니다. 이는 Netflix나 Amazon에서 사용되는 방식으로, 시간에 따른 유저의 행동 흐름을 분석하여 다음에 무엇을 보고 싶어 할지 예측하는 기술을 게임에도 적용하는 것입니다.
그리고, 여기서 사용되는 모델은 수집된 행동 데이터 —플레이 기록, 과금 패턴, 콘텐츠 체류 시간, 유사 유저의 선택, 감정 반응 로그(찜, 공유, 좋아요 등)—을 기반으로 정교화됩니다.
ℹ️떠나기 전에 잡는다: AI 기반 이탈 예측 및 맞춤 보상
게임 사업에서 가장 중요한 순간 중 하나는, 유저가 게임을 떠나기로 ‘결정하는’ 바로 그 시점입니다.
플레이 시간이 줄고, 미션 참여가 느슨해지고, 보상을 챙기지 않기 시작하면… 그 유저는 조용히 사라집니다.
이 결정적인 이탈의 신호를 AI는 데이터 흐름으로 감지해 냅니다.
AI는 로그인 주기, 플레이 시간, 특정 콘텐츠 이용 빈도, 과금 변화, 친구와의 상호작용 같은 데이터를 종합적으로 분석합니다. ML 기반 분류 모델은 과거 이탈 유저의 패턴을 학습하고, 유사한 흐름을 보이는 유저 분류 후 ‘이탈 위험 점수’를 실시간으로 계산하여 이탈 가능성을 예측합니다.
ROVIO는 앵그리 버드 (Angry Birds) 시리즈에서 유저 이탈을 줄이기 위해 AI를 활용했습니다.
어느 구간에서 반복적으로 미션 실패를 하게 되면서 좌절을 느낀 유저를 식별하고, 해당 구간의 난이도를 낮추거나 힌트를 강화해 이탈을 방지했습니다. 결과적으로 3일 차 이탈률을 현저히 줄였고, 장기 잔존율 개선으로 이어졌습니다.
온라인 카지노 및 베팅 서비스를 제공하는 아이게이밍 (iGaming) 플랫폼에서는 이탈 위험군을 식별한 뒤, 개인화된 복귀 보상을 자동으로 제안하는 방식을 도입했습니다.
예를 들어, 최근 로그인이 드문 유저가 예전에 특정 슬롯 게임을 자주 했었고, 과거에 무료 티켓에 긍정적으로 반응한 적이 있다면, AI는 그 유저에게 무료 플레이 기회를 담은 복귀 메시지를 보내줍니다. 이러한 방식은 동일한 보상을 모든 유저에게 보내는 브로드캐스트 방식보다 복귀율이 3배 이상 높았고, 각 유저별 LTV도 안정적으로 유지되는 효과가 있었습니다.
이탈 예측 시스템은 특히 마케팅 비용 효율화에 강력한 영향을 줍니다.
모든 유저에게 동일한 보상을 제공하는 대신, 이탈 가능성이 높은 유저에게만 집중적으로 보상을 제공함으로써 리소스를 효율적으로 배분할 수 있기 때문입니다.
* 글이 길어져 읽기 편하게 두 편으로 나누어 올립니다. 독자 여러분의 양해 부탁드립니다.
* 위 내용은 저자의 개인적인 의견이며, 본문에서 언급된 기업의 공식적인 입장과는 무관합니다
