전 세계 2억 장 팔린 '심즈' 마케터의 데이터 활용법
Electronic Arts(EA) 모바일 사업 마케팅 리드 공보배 님
공보배 님
- Electronic Arts (EA) 본사 모바일 사업 마케팅 리드
Q. 반갑습니다, 보배님! 헤이조이스 멤버들에게 간단한 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 글로벌 게임회사 EA(Electric Arts)에서 모바일 사업 마케팅 리드를 맡고 있는 공보배라고 합니다. 심즈, FIFA 등 전 세계에서 큰 사랑을 받고 있는 게임 마케팅을 리드했어요. 이전에는 넥슨, KT&G 미국 지사에서 마케팅 매니저로 일했습니다.
Q. 데이터를 잘 보는 마케터와 아닌 마케터, 무슨 차이가 있나요?
마케터가 데이터를 잘 본다는 것은, 전략을 실행하기 위한 유의미한 '근거'를 데이터에서 도출할 수 있다는 의미예요. 우리가 '데이터를 활용한다'라고 하면 관련 데이터를 이리저리 살펴보면서 어떠한 인사이트를 발굴해내는 모습을 떠올리기 쉬운데요. 저는 그보다 실험 또는 캠페인 집행을 통해 나온 결괏값이 왜 이렇게 나왔는지 거꾸로 해석할 수 있는 역량을 기르는 게 훨씬 효과적이라고 생각해요. 데이터를 잘 쓰는 마케터는 우선 지표를 명확하게 설정하고, 지표에 큰 영향을 주는 변수들부터 실험합니다. 그리고 집행 전/후 나오는 데이터를 꾸준하고 면밀히 관찰하죠.
Q. 구체적 예시를 하나만 들어주신다면?
'심즈' 모바일 론칭 당시, PC와 콘솔 게임에 쌓여있던 데이터를 기반으로 모든 지표와 가설을 도출했어요. 게임의 플랫폼만 변할 뿐 '육성 게임'이라는 본질은 변하지 않으니 당연히 기존 유저들에게 사랑받았던 아이템이 가장 효과적일 것이라고 생각했어요.
그렇게 소프트 오픈을 하고 캠페인을 계획했던 대로 집행했는데, 결괏값이 예상보다 현저히 떨어지는 거예요. 이런 경우 1) 지표 설정이 잘못되었거나 2) 변수를 잘못 파악했거나 3) 캠페인 집행에 문제가 있었던 건데요. 한 달 정도 수집했던 데이터를 기반으로 왜 그런 결괏값이 나왔는지 찾기 시작했죠.
분석 결과 PC와 모바일은 오디언스 자체가 다른데, PC 유저에게 매력으로 다가왔던 상품을 그대로 모바일 유저에게 제시했던 것이 문제였어요. 이런 결괏값에 근거가 되는 데이터를 찾기 시작했습니다. 우선 채널과 지역을 먼저 살펴봤어요. 채널별 인구 통계 분석을 해보니 확실히 성별과 나이 분포가 달랐고, 게임 플레이 타임이 달랐습니다. 모바일은 들고 다니기 때문에 PC처럼 움직이지 못하는 상황에서 게임을 빠르게 끝내야 할 필요가 없었던 거죠. 그러니 원하는 아이템이 다를 수밖에 없었어요. 월드 와이드 론칭 전에 이런 문제를 잡아냈던 덕에 다행히 방향성을 빠르게 수정할 수 있었죠.
Q. 이번 콘조이스에서 어떤 이야기를 들을 수 있을까요?
데이터 자체에는 아무 의미가 없어요. 그냥 넓게 펼쳐진 숫자와 그래프일 뿐이죠. 행간을 읽는 능력과 일어난 결괏값의 근거를 추리하고 찾아내는 일이 무엇보다 중요해요. 제가 진행한 프로젝트를 통해 구체적인 과정을 보여드리려 해요. 그럼 콘조이스에서 만나요!
