게임 사업 PM과 데이터분석(Game Business Project Manager and Data Analysis)

by. Jongwon Lee | 15 Views (11 Uniq Views) | 12 days ago
#Game #DataAnalysis #BusinessPM
2025년 게임 산업의 Project Manager의 필요 역량과 데이터분석 활용 예시

1. 들어가며 

최신 사업 PM, 특히 게임 사업 PM의 급부상하는 요구 역량으로 데이터 분석이 있습니다. 챗지피티 등의 LLMs 툴 활용으로 개발 스킬이 부족하더라도 데이터 분석이 가능해졌습니다. 데이터 추출 또한, 데이터 분석가의 도움 없이 SQL 쿼리를 LLMs의 도움을 받아 스스로 수행이 가능해졌습니다. 담당 업무와 지원 자격 및 우대사항의 예시는 아래와 같습니다.


2. 2025년 게임사업 PM의 담당 업무, 지원 자격 및 우대사항

담당업무
  • 게임 사업 전략 수립, 런칭 프로세스 수립 및 실행
  • KPI 관리 및 달성 방안 수립/실행
  • FGT부터 CBT, OBT, 상용화까지 게임 런칭의 모든 AtoZ를 담당하여 조율/관리
  • 유료화 전략, BM 수립 및 개발
  • 게임 콘텐츠 분석, 유저 데이터 분석을 통한 전략수립 및 실행
  • 광고 수익화 기획 / 설계 / 분석
  • 마켓 관리 및 관련 기술 지원 업무 수행 (구글스토어, 애플앱스토어 및 3rd party tools)다양한 소싱을 통해 신상품 발굴/기획/운영

지원 자격 및 우대사항
  • 영어, 중국어, 일본어 능통자
  • 게임 런칭 경험 및 개발 프로세스에 대한 이해
  • 사업전략, 런칭전략 문서 작성 경험
  • 게임성, 사업성 분석 및 개선안 수립 경험
  • 게임 BM 및 유료화 설계 경험
  • 데이터 추출, 분석, 데이터 마이닝 능력과 경험
  • 데이터 분석 능력이 우수하여 데이터를 기반으로 논리적으로 문제를 해결할 수 있는 능력
  • 콘텐츠 분석, 경제 순환 구조 분석, 에코시스템 분석, Funnel 분석 등의 종합적 게임성 분석 능력
  • 통계 분석 경험과 관련 자격증 보유자
  • 해외출장 가능자

3. 데이터 분석 예시

메이플랜드라는 게임을 예시로 데이터분석 역량이 사업PM에 왜 중요한지 설명하겠습니다. 메이플랜드의 핵심 재미는 단순 반복 사냥이 아니라 레벨·직업·스펙에 따른 전략적 선택과 이를 통한 효율적 성장입니다. 유저들은 제한된 자원(시간·아이템·파티 구성) 속에서 최적 사냥터를 찾아 빠르게 성장하는 과정에서 몰입하며, 이 과정에서 큰 규모의 과금도 발생합니다. 사냥터 자리와 아이템이 높은 현금 가치를 가지는 현상은 효율적 성장 욕구가 곧 BM으로 연결됨을 보여줍니다.

PM 관점에서 데이터 분석은 유저 리텐션과 과금 유도라는 두 가지 축에서 필수적입니다.
  • 리텐션: 직업별·레벨별 사냥터 접근성을 데이터로 파악해 특정 구간에서 파티사냥이 불가능해지는 직업군을 조기에 확인하고, 직업 및 사냥터를 리밸런싱하거나, 이탈 대신 환생(재육성)으로 이어지는 요인을 파악해야 합니다.
  • 과금 유도: 경험치 쿠폰을 판매하지 않기에, 인게임 재화 구매가 핵심 BM이므로, 어떤 직업군이 어떤 구간에서 과금을 통해 효율을 얻는지 분석해야 합니다. 예컨대 "나이트로드"는 특정 레벨에서의 스펙업이 곧 효율적인 사냥터 선택과 공대 참여 유연성으로 연결되지만, "불독"은 과금이 성장에 큰 도움이 안 됩니다.

이 히트맵은 기존 저의 데이터분석 프로젝트의 분석 결과 중 하나입니다.


허밋(나이트로드)라는 직업이 140~150레벨 구간에 "망용둥"이라는 사냥터가 메인임을 히트맵에서 파악 가능합니다. 별개로 "망용둥"이라는 사냥터는 과금요소가 높은 사냥터입니다. 즉 140~150레벨의 허밋이 특히 과금유도가 가능한 구간임을 알 수 있습니다. 특히, 그 레벨 구간의 나이트로드는 자쿰, 혼테일이라는 보스에 진입이 시작가능한 시기이기에 누구보다도 빠른 성장이 절실합니다. 또한, 이런 분석결과는 매 패치마다 변하기 때문에 BM을 패치, 시기별로 변화시켜야 합니다.
다른 직업의 경우 이런 패턴을 파악해보면 과금요소가 적은 맵에 주로 배치되거나 일정 레벨 달성 후 완전히 소외되는 현상을 발견할 수 있습니다. 이 경우 직업 및 사냥터를 다시 기획해야 리텐션을 유지하고 추후 과금유도도 가능합니다.

8. 마무리하며

기존에 이런 분석 결과를 데이터 분석가에게 제공 받고 사업 PM이 KPI관리, BM수립을 했다면 이제는 사업PM이 어느정도 직접 데이터분석을 수행할 수 있게 되었습니다. 따라서 자연스럽게 LLMs의 도움을 받아 스스로 데이터분석을 하는 역량이 강조되고 있습니다.