최근 게임 개발은 긴 시간, 많은 인력이 투입되는 대규모 프로젝트가 됐다.

대작 게임이든 소규모 게임이든 게임의 흥행은 정말 중요할 수 밖에 없다. 그래서 게임업계는 게임 개발 도중부터 성공 가능성을 검토한다. 하지만 그 누구도 흥행 예측을 자신하기란 어렵다.

넥슨코리아의 편호장 강연자는 26일 넥슨 주변에서 열리고 있는 NDC 현장에서 데이터를 기반으로 좋은 게임을 찾고 게임 성패를 예측할 수 있는 ‘우리 게임 성공할까요? 게임 성패 예측, 인간적으로 접근하기’ 세션을 통해 해당 사례를 공유했다.

편호장 강연자는 “게임 출시 전에 그 누구도 성공에 대한 확답을 하기는 어렵다. 개발자들은 객관적으로 시장을 분석하기 어렵고 게임산업 자체가 흥행 산업이기 때문에 성패 예측을 회의적으로 보는 시각도 있다. 또 게임은 종합 예술이기 때문에 시장성 평가에 의미를 두지 않는 시선도 있다. 예측을 시도해도 자신의 게임을 객관적으로 평가하는 것은 쉽지 않다. 개발자들은 분석가나 과학자가 아니기 때문에 객관적인 방법론을 적용하기도 어렵다. 하지만 고민해 본 결과는 한계는 있으나 게임은 시장 경쟁력을 객관적으로 평가하고 성패를 예측할 수 있다고 판단했다”고 말했다.

게임이 유저가 원하는 수준에 도달했는지 분석할 수 있는 도구가 존재하고 이 도구로 수집한 데이터를 활용해 실제 성패 여부를 유의미하게 예측할 수 있다는 것이다.

편호장 강연자는 “넥슨 내부 인원 350명을 대상으로 출시 전의 게임에 대한 성공 여부를 예측하도록 했고, 약 70%가 성공을 예측했다. 해당 게임은 실제로 지난해 큰 성공을 거뒀으나 매출은 예상치의 3배를 뛰어넘는 큰 성공을 거뒀다. 여러 게임에 대한 예측 결과를 보면 예측과 실제가 일치한 비율이 대략 60% 정도가 되기 때문에 의미는 있었다."고 말했다.

하지만 그룹의 성향이나 개인별 예측은 큰 차이가 있었다. 내부 인원이나 외부 그룹 평가도 크게 달랐다. 게임에 대한 보는 시각이 다르기 때문에 예측에도 차이가 있었다. 매출 예측은 실제 매출과 예상 매출이 60배 이상 차이가 나는 등 부정확한 경우가 많았다. 예측을 잘하는 사람들은 게임 컨텐츠와 관련 커뮤니티의 소비 시간이 길었고 신규 게임에 대한 정보를 습득하거나 플레이하는 경향이 많았다. 또한 게임업계 연차가 긴 경우가 대부분이었다. 사람들의 의견이 그룹이나 경험에 따라 때문에 적합한 수집 대상을 선정하는 것이 중요하다는 것을 확인했다.

게임업계는 게임성패를 예측하기 위해 다양한 데이터를 활용한다. 게임 요소와 시장성의 관계, 유사 게임이 있다면 그에 대한 데이터 분석, 유저 평가 등 다양한 정보를 수집하고 분석한다. 편호장 강연자는 게임 성패 예측을 위해 활용할 수 있는 데이터는 일반적인 메타 데이터와 인간적인 데이터로 구분했다.

편호장 강연자는 “인간적인 데이터는 사람으로 출발하는 데이터를 말한다. 개인적인 경험, 커뮤니티 반응, 문화적 흐름 등으로 정량화되어 있지 않거나 가치 특정이 되지 않은 경우가 많다. 유저들은 일반적으로 광고나 커뮤니티 등에서 게임을 보고 관심을 갖게 된다. 유튜브 트레일러를 통해 발생하는 반응, 실제 플레이를 통한 반응 등을 수집할 수 있다. 유튜브 트레일러 공개 후의 반응 데이터는 실제 게임 출시 후 매출과 양의 상관 관계가 있었고 리뷰에서의 경험 데이터 역시 매출과의 관계가 확인됐다. 이러한 인간적인 데이터를 같이 활용하는 것이 게임 매출 같은 수치 예측에 도움이 됐다는 내부 결론이 있었다”고 말했다.

편호장 강연자는 “단 인간적인 데이터를 사용한다고 해서 정량 데이터나 AI를 사용하지 않는 것은 아니다. 함께 사용하는 것이 더 나은 결과를 보여준다. 사람의 의견은 필연적으로 개인적이기 때문에 객관화, 정량화 검증이 반드시 필요하며 그룹으로 의견을 다루는 것도 필요하다. 게임을 통해 발생한 수치적인 데이터나 경험 데이터를 정량화하고 객관화한 다음 이것을 성과와 관계 분석하고 예측 모델링을 통해 더 정확한 평가와 예측하는 것이다."라고 말했다.

이어 "아직은 한계도 있으나 앞으로는 더 다양한 인간적인 데이터를 정량화하여 예측에 활용할 예정이다. 사람으로부터 수집하는 데이터도 한계가 있기 때문에 AI로 생산하여 예측에 활용하는 것도 준비 중이다. 게임은 사람이 만들고 사람이 경험한다. 그래서 사람으로부터 출발하는 데이터를 함께 다루고 객관적으로 분석해야 더 정확하게 계임의 성과를 예측할 수 있을 것“이라고 말했다.