[크래프톤 정글 게임랩] Week07 : 데이터로 게임 개선하기

The Pyramid v3 : 데이터 기반 밸런싱 및 개선 일지

목차

• 00. 시작 전
• 01. 개발 진행 방향
• 02. 플레이 테스트 및 데이터 분석
• 03. 개선 및 업데이트
• 04. 추가 플레이 테스트 및 데이터 분석
• 05. 최종 결과물
• 06. 데이터 시각화 회고
• 07. 후기

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00. 시작 전

 

이번 주차는 로그 데이터를 확인하고 이를 분석해서 문제점을 도출한 뒤, 어떻게 개선할지 고민 후에 직접 적용해 보는 시간을 가졌습니다. 그래서, 저희는 데이터 추출과 피드백 적용이 가장 효과적으로 드러날 수 있는 장르가 클리커/시뮬레이션이라고 판단해 5주 차에 제작했던 클리커 게임인 The Pyramid를 선택했습니다.

 

단순히 "재밌다/재미없다"처럼 사람의 감정이 아닌 "어떤 구간에서 유저가 이탈하는가?", "클릭과 자동화의 비율은 적절한가"를 숫자로 확인하고 수정하는 과정을 담았습니다.

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01. 개발 진행 방향

 

단순히 반복 클릭 게임에서 벗어나 "빠른 자동화와 콘텐츠 추가로 인한 재미 증가"를 목표로 삼았습니다.

• 레벨 디자인 수정: 클릭 의존도를 낮추고 자동화(방치형) 요소 강화
• 점진적 성장 곡선: 초반 진입장벽은 낮추고 후반 깊이는 더하기
• 콘텐츠 추가: 건물/직업 테크 다양화, 새로운 테크 시스템, 랜덤 이벤트 등
• UI/UX 개선: 튜토리얼 강화 및 시각적 피드백 추가

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02. 플레이 테스트 및 데이터 분석

 

저희는 [가설 수립 ▶ 플레이 테스트 ▶ 로그 데이터 시각화/분석 ▶ 개선]의 루프를 총 5회 차에 걸쳐 반복했습니다.

 

1회 차 : 기존 데이터 수집

가장 먼저 다른 팀원의 플레이 데이터를 수집하여 구조물별 업그레이드 횟수와 골드 획득 비율을 분석했습니다.

데이터 시각화는 대학교 2학년 때 배운 데이터 사이언스의 내용이 생각나 파이썬의 matplotlib와 pandas 라이브러리를 활용해 로그 텍스트 파일을 그래프로 시각화했습니다.

 

아래 내용은 한 명에 대한 데이터이지만, 다른 유저도 그리 큰 차이를 보이지는 않았습니다.

골드 획득 비율(클릭 vs 자동)	구조물 업그레이드 횟수

 

플레이 테스트 & 데이터 분석 결과

• 골드 획득 불균형 : 클릭이 자동화보다 효율이 압도적으로 좋다는 결과를 얻었습니다. (추가로 클릭당 금 획득량이 잘못 기록되고 있었습니다. 클릭당 금 획득량은 누적량이 아니라 현재 1번 클릭당 획득량으로 기록되어 실제로는 엄청나게 더 큰 차이를 보였을 것으로 예상됩니다.)
• 구조물 밸런스 불균형 : 유저들이 특정 건물(건축소, 금광)만 업그레이드하는 현상이 발견되었습니다. 이는 다음 테크로 가는 간격이 너무 짧고, 다음 테크의 성능이 압도적으로 좋기 때문에 이러한 결과를 얻었다고 생각합니다.
• 최종 문제점 : 유저들이 건물 업그레이드보다 화면을 클릭해서 얻는 골드 비중이 비정상적으로 높았습니다. "파라오가 되어 지휘한다"는 콘셉트인데 실상은 파라오가 직접 노가다를 하고 있어 핵심 재미에서 상당히 벗어난 모습을 보이고 있었습니다.

 

가설 1안 세우기

그래서, 저희는 가설 1안으로 "일꾼 & 건물 밸런스를 맞추면 게임이 더 재밌어질까?"로 세웠습니다.

 

 

2~3회 차 : 여전히 클릭이 유리하다...

1차 밸런싱(일꾼 비용 조정, 사망 확률 제거 등)을 진행했음에도 불구하고, 추가 테스트 결과는 여전했습니다.

2회차 플레이 테스트 결과	3회차 플레이 테스트 결과

 

플레이 테스트 & 데이터 분석 결과

• 피드백: "로그와 달리 체감상 자동화 효율이 좋지 않다."
• 데이터 분석: 여전히 클릭으로 버는 수익이 메인임이 확인됨.
• 새로운 문제점 발견 : 2회 차 플레이 테스트에서 클릭당 얻는 금은 '누적량'으로 기록된 것이 아니라 '1회 클릭 당 얻는 금'으로 기록되어 실제보다 훨씬 적게 집계되고 있었습니다. 그래서, 이를 수정하고 3회 차 플레이 테스트를 진행했습니다.

 

가설 2안 세우기

그래서, 이번에는 "단순 수치 조정이 아니라, 새로운 콘텐츠(변수)를 추가하면 어떨까?"라는 가설을 세우게 되었습니다.

 

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03. 개선 및 업데이트

가설 2안을 검증하기 위해 대규모 콘텐츠 업데이트를 진행했습니다.

(추가된 게 가장 많은 버전인데.. 사진과 플레이 영상을 못 남겨놔서 너무 아쉬웠습니다...)

개선 전	개선 후

 

1. 신규 건물 및 직업 테크 추가

자동화 효율을 높이고 다양한 전략을 위해 건물을 세분화했습니다.

• 병영 (근위병) : 자동 클릭 기능 추가 (클릭 노가다 완화)
• 신전 (사제) : 피버 타임 배수 증가 (한방 쾌감 강화)
• 양조장 (양조사) : 아이템 지속 시간 증가

2. 특수 테크 추가

이집트 신화 컨셉을 살려, 특정 건물의 효율을 폭발적으로 늘려주는 특수 테크를 도입했습니다.

• 스핑크스 : 광산/광부 효율 강화
• 아누비스 : 운반소/운반사 효율 강화
• 호루스/라 : 세공 및 건축 효율 강화
• 오시리스 : 피버 타임 지속 시간 증가

3. 랜덤 이벤트

플레이의 단조로움을 깨기 위해 긍정/부정 이벤트를 추가했습니다.

• 맥주 (긍정) : 일시적 생산량 폭증
• 전갈 (부정) : 골드 생산량 감소 (빠르게 클릭하여 제거 필요)

4. UI / UX 및 편의성

• 시각적 효과 : 건물 업그레이드 시 망치 이펙트, 신규 테크 애니메이션 추가
• 편의성 : x10, x50 업그레이드 버튼 추가 (후반부 피로도 감소)

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04. 추가 플레이 테스트 및 데이터 분석

4회 차 : 밸런스 조정 성공했지만... 진입 장벽의 문제

골드 획득 비율	구조물 업그레이드

콘텐츠 추가 후 4회 차 테스트를 진행했습니다.

 

플레이 테스트 & 데이터 분석 결과

• 긍정적 변화 : 중반부터 자동화 효율이 급격히 높아지며 방치형 게임다운 면모를 갖추기 시작했습니다. 또한, 이전보다 구조물을 골고루 찍는 것이 확인되었습니다.
• 새로운 문제 : 기능은 많아졌으나, 정보 전달이 부족해 처음 접하는 유저는 적응에 어려움을 겪었습니다.

 

가설 4안 세우기

자동화 효율을 높였지만, 초반 플레이 방법을 익히는데 오래 걸렸습니다. 그래서, 저희는 마지막 가설로 "시각적 피드백을 더 강화하면, 게임이 더 재밌을까?"로 설정했습니다.

 

 

5회 차 : 게임 시작 진입 장벽 완화.. 그러나 다시 붕괴된 밸런스

골드 획득 비율	직업 업그레이드 데이터

 

플레이 테스트 & 데이터 분석 결과

• 긍정적 변화 : 새로운 테크 유형인 '특수' 테크가 본격적으로 사용되면서, 사용자가 모든 특수 테크를 해금하기 위한 후반 콘텐츠의 완성
• 새로운 문제 : "특수" 테크로 인한 밸런스 파괴

 

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05. 최종 결과물

[W05+ vs W07 빌드 비교]

• 개선 전 (W05+) : 단순한 UI, 클릭 의존적 플레이
• 개선 후 (W07) : 직관적인 아이콘, 다양한 건물 그래픽, 자동화 시스템 구축, 신규 이펙트, 신규 테크 추가 및 기존 테크 다양화

개선 전(W05+)	개선 후(W07)

 

 

결과물

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

 

 

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06. 데이터 시각화 회고

이번 분석 과정에서 데이터를 시각화할 때 '일관성'이 얼마나 중요한지 깨달았습니다.

• 문제점: 분석 때마다 개별 직업 업그레이드 횟수를 보여줬다가, 다음엔 전체 비교 데이터를 보여주는 등 그래프 기준이 들쑥날쑥했습니다.
• 피드백: "데이터 기준이 바뀌니 변화를 직관적으로 비교하기 어렵다."
• 배운 점: 데이터 분석만큼이나 "데이터를 어떻게 보여줄 것인가?"가 설득력에 큰 영향을 미친다는 것을 배웠습니다. 다음 프로젝트에서는 비교군을 통일하여 시각화할 예정입니다.

 

기존에 분석했던 데이터들 예시

예시 1 - 개인플레이 데이터 기록

 

예시 2 - 같은 버전 플레이했던 유저들의 비교 데이터

 

 

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07. 후기

긍정적인 점

• 데이터 기반 피드백 루프 체득 : 막연한 '감'이 아니라, 로그 데이터를 시각화하여 '클릭 vs 자동화 비율'을 눈으로 확인하고 밸런스를 잡는 피드백 루프(Test → Log → Graph → Fix)를 직접 경험할 수 있었습니다.
• 유의미한 데이터 선별 능력 : 개발 및 분석 과정에서 수많은 로그 데이터 중 현재 문제를 파악하는 데 꼭 필요한 '유의미한 로그'가 무엇인지 구별하는 안목을 기를 수 있었습니다.

 

아쉬운 점

• 물리적인 시간 부족 : 주차 내 프로젝트 변경 이슈로 개발 기간이 촉박하여, '일꾼 충성도' 같은 심화 시스템이나 5회 차 테스트에서 발생한 후반부 인플레이션 문제를 완벽히 해결하지 못했습니다.
• 상호작용 튜토리얼의 부재 : 튜토리얼을 텍스트와 하이라이트 위주로 개선했음에도 플레이어가 직접 조작하며 배우는 '인터랙티브 요소'가 부족하여 초기 유저의 적응을 완벽히 돕지 못했습니다.
• 데이터 시각화의 일관성 : 열심히 수집한 데이터임에도 불구하고, 발표 및 공유 자료에서 그래프의 기준(Y축, 비교군 등)을 통일하지 못해 청중에게 직관적으로 변화를 전달하는 데 아쉬움이 남았습니다.

 

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읽어주셔서 감사합니다.

틀린 내용 지적은 언제나 환영입니다!