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모바일 게임 마케터 야근 시간 줄여주는 마법같은 대시보드 구축기(무료) feat. python

대시보드의 필요성과 구축방법

이재현
|
January 2, 2024

전쟁 같은 모바일 게임 마케팅의 현실

게임 런칭 후, 규모가 큰 예산을 다양한 매체에 투입하여 빠른 최적화를 위해
MMP(Mobile Measurement Platform)와 광고비 데이터를 매칭하는 일은 게임 마케터들에게는 매일이 도전이다.

성과를 리포팅하기 위해 매일 오전에 엑셀로 기계적으로 해야만 하는 매칭 작업은 정말 번거롭다.

엑셀에서의 작업은 단순하지 않다.

굉장히 많은 시트를 참조하는 수식과 표들이 엄청나게 많다.

아래처럼 데이터가 정리되어 있다면 보는 사람도 힘들다.

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매일 핑퐁되는 성과 집계 엑셀 파일
일 핑퐁되는 성과 집계 엑셀 파일

이 엑셀에 있는 수 많은 테이블들을 깔끔하게 시각화 대시보드를 만들어서 성과를 볼 수 있는 방법에 대해서 소개하려고 한다.
(다만 약간의 파이썬으로 데이터를 약간 다룰 수 있다면 가능한 수준)

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대시보드의 필요성과 구축 방법

대시보드는 만드는게 왜 중요할까?

시각화해서 보면 데이터 분석이 용이해져서? 편해서?

대시보드가 마케터에게 필요한 이유는 전체적인 상황을 빠르게 파악해서 문제 발생 시 빠르게 대응하는데 도움을 준다.

엑셀로 시각화 해서 볼 수 있겠지만..
아무래도 BI툴(Business Intelligence Tool)은 데이터가 많아졌을 때와 지표를 복합적으로 다양한 분석 단위와 엮어서 볼 때 힘을 발휘한다고 생각한다.

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마케터도 직접 구축 가능한 대시보드

Looker Studio(구) Data Studio와 빅쿼리(BigQuery)를 활용하여 속도와 효율성을 높일 수 있다.

특히 BI engine이 빅쿼리를 사용하면 빠른 속도로 대시보드를 사용 수 있다.
(대시보드도 데이터 양이 많거나 수식 등이 많아지면 당연히 느려지긴 하지만 엑셀처럼 '응답 없음' 이런 에러는 발생하지 않음)

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👉 BI engine 이란?

BigQuery BI Engine은 가장 자주 사용하는 데이터를 지능적으로 캐시하여 BigQuery의 여러 SQL 쿼리를 가속화하는 빠른 메모리 내 분석 서비스입니다.

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루커스튜디오에서 BI 엔진이 작동하는지 어떻게 알 수 있는지는 아래 이미지 캡쳐의 번개모양이 표시되고 있다면 지금 BI 엔진이 동작한다는 뜻이다.

루커 스튜디오 테이블 예시(출처: google 공식 문서)
루커 스튜디오 테이블 예시
(출: google 공식 문서)

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빅쿼리는 뭐냐? 데이터 웨어하우스 종류의 하나다. 쉽게 말해 데이터 저장소이다.

우리는 이걸 활용해서 엑셀에 데이터만 모아서 구글 저장소에 던져주면 우리는 데이터 해석만 하면 된다!

광고 데이터 분석에 시간을 더 투입할 수 있다.

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모바일 게임 성과에 중요한 지표

게임 성과에 중요한 지표는 ROAS, CPA, NRU, CPI, ROAS D+1, ROAS D+7 , LTV 등이 있다.

이해를 위해 쉽게 설명하면 내가 우리 게임을 위해 10억을 광고비에 투자했을 때, 이 돈이 한 명의 잠재 고객을 데려오기 위해 얼마나 효율적으로 쓰였는지?

신규 유저를 효율적인 단가에 잘 데려와서 우리 게임을 얼마나 오랫동안 즐기고 있는지를 파악하기 위해 숫자로 분석하는 지표다.

이 지표들은 트렌드들을 한눈에 볼 수 있어야 되고 특정 지표가 상승하거나 하락했을 때 원인을 분석 단위(광고 매체, 광고 캠페인, 광고 소재) 등에서 빠르게 찾아낼 수 있어야 한다.

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마케팅 데이터 대시보드 구축과정

여기 소개드리는 마케팅 대시보드 구축을 위한 데이터 파이프라인은 아래와 같다.

데이터 파이프라인 구조
데이터 파이프라인 구조

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게임 회사들은 대부분 모든 회사들이 MMP(AppsFlyer, Adjust, Airbridge 등)를 쓸 것이다.
(보통 대행사들은 광고주 측과 엑셀 파일에 성과를 정리하여 핑퐁 한다)

1. 엑셀 파일에 Raw Data를 수집한다. (MMP, 광고 채널별 데이터) - API를 활용해서 자동으로 데이터를 수집할 수 있지만, 개발자 없이 마케터 혼자 할 수 없다.
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2. 데이터 전처리 : 여러 데이터를 네이밍 컨벤션을 기준으로 엮어서(JOIN) 해서 MMP 데이터를 통한 지표와, 광고비, 클릭수와 같은 광고 성과 데이터를 하나의 테이블로 만들어낸다.
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3. 전처리한 데이터들을 구글 클라우드 스토리지(GCS)에 파일을 업로드한다.
(여기서 바로 그냥 스프레드시트와 데이터 혼합해서 사용해도 되지 않냐고 할 수 있지만 한 번 해보면 너무 느려서 대시보드를 사용할 수 없을 정도..)
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4. 파일을 업로드하면 자동으로 Google Cloud Functions 에서 GCS파일이 업데이트될 때마다 읽어서 빅쿼리에 기존 데이터를 업데이트한다.

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Google Cloud Function - 전처리 함수 python
Google Cloud Function - 전처리 함수 python

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5. Looker Studio로 데이터 원본을 만들고 대시보드 구축을 시작한다.

엑셀에서도 물론 구현할 수 있지만 데이터의 양이 많아지고 분석 단위 차원이 많아지면 가시성이 떨어진다.. BI툴에서는 엑셀파일 없이 어디서든 열어볼 수 있다.
엑셀에서도 물론 구현할 수 있지만 데이터의 양이 많아지고 분석 단위 차원이 많아지면 가시성이 떨어진다..
BI 툴에서는 엑셀 파일 없이 어디서든 열어볼 수 있다.

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Conclusion

마케터들이 직접 수행 가능한 대시보드 구축 프로세스를 통해 모바일 게임 마케팅에서의 복잡한 데이터 작업을 효율적으로 해결할 수 있다.

Looker Sudio와 BigQuery를 활용해서 빠르게 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

원래는 광고 데이터까지 API를 활용해서 자동으로 데이터를 소싱해서 전처리까지 자동화시킬 수 있으나 개발자와의 소통과 개발 리소스를 실무에서 획득하기가 쉽지 않을 것이다.

하지만 오늘 소개한 방법은 실제 퍼포먼스 마케터들도 충분히 활용 가능한 방법이고 엑셀 내 수많은 시트와 장표 지옥에서 해방되고 싶다면 무조건 시도를 해보면 많은 도움을 받을 수 있지 않을까 생각된다.

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원본 포스팅 링크

모바일 게임 마케터 야근 시간 줄여주는 마법같은 대시보드 구축기(무료) feat. python

이재현
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데이터 리터러시 향상을 위한 환경을 구축하고, 데이터 분석 능력을 강화하여, 개인과 조직의 성장에 기여합니다.

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