오늘은 어제까지의 단순한 아이디어를 조금 더 구체화하는 하루였다. 본격적인 데이터 분석을 하기 앞서 문제 정의와 해결책 설계라는 전략적 사고를 담은 분석 기획을 마련했다.
우리 팀의 이번 데이터 분석 목표는 TFT 게임의 플레이 다양성을 증진하기 위해, 시너지 기반 보상 시스템을 데이터 기반으로 설계하는 것이다.
핵심 아이디어는 간단하다: 특정 시너지를 활성화한 상태에서 Top4(순방) 달성 시, 해당 시너지의 챔피언 카드를 수집품으로 제공하는것이다.
현 TFT 메타의 3가지 문제를 고려하였다.
1. 메타 집중 현상
- 특정 시너지에 플레이어가 집중되어 경쟁이 과열됨
2. 비주류 시너지 외면
- 일부 시너지는 시도 자체가 적어 콘텐츠 활용도가 낮음
3. 다양성 부족
- 소수 조합 반복으로 인한 유저 피로도 증가
이 3가지 문제를 데이터로 검증하고, 보상 시스템으로 해결하는 것이 목표다.
그리고 4가지의 핵심 분석 항목을 설정했다.
분석1: 시너지별 난이도 정량화
- 시너지별, 활성 레벨별 Top4 달성률 산출
- 보상 가중치 설정의 근거 마련
분석2: 시너지 경쟁도 분석
- 동일 게임 내 시너지 경쟁 강도 파악
- 비주류 시너지 식별
분석3: 메타 집중도 분석
- 시너지 사용 편향도를 지니계수와 점유율로 정량화
- 문제 심각도 파악
분석4: 티어별 메타 비교
- 플래티넘~챌린저 티어별 플레이 패턴 차이 분석
- 보상 구조의 티어별 적용 가능성 검토
분석 결과를 바탕으로 보상 등급을 3단계로 구성할 예정이다.
등급1: Top4률 상위 시너지 → 기본 카드 (과다 보상 방지)
등급2: Top4률 중위 시너지 → 일반 카드 (표준 보상)
등급3: Top4률 하위/경쟁도 낮은 시너지 → 희귀 카드 (비주류 장려)
지급 조건은 Top4 달성, 최소 활성 레벨 충족, 라운드 6-1 이후 등으로 설정할 계획이다.
짧은 기간동안 분석을 진행해야하기에 반드시 로드맵이 필요했다.
Day 1~2: 데이터 전처리 및 EDA (완료)
Day 3~5: 시너지 난이도/경쟁도 분석 (진행중)
Day 6~7: 티어별 비교 분석 (예정)
Day 8~10: 보상 구조 설계 및 시뮬레이션 (예정)
하루를 마무리하며....
많은걸 한거같은데 하루를 마무리하는 시점에 어떤걸 했는지 돌아보니 별호 한게 없는거 같다.....
처음에는 "어떤 챔피언을 많이 쓰는가"라는 단순한 질문에서 시작했다.
하지만 이제는 "왜 특정 시너지만 사용되는가", "이 문제를 어떻게 해결할 것인가", "게임 밸런스를 위한 데이터 기반 설계는 무엇인가"라는 전략적 질문으로 확장되었다.
이런 의문점을 해결하는것이 바로 데이터 분석가의 역할이지 않을까 싶다. 데이터를 통해 문제를 발견하고, 그 해결책을 설계하는 것 가장 중요하다.
이번 프로젝트의 기대 인사이트는 미리 고민해 보았다.
(가설과 분석이 정확하다면 우리가 기대하는 인사이트로 맞을걸이라고 믿는다)
기대 인사이트
- 롱테일 메타 활성화: 비주류 시너지에 인센티브 부여로 메타 다양성 증가
- 챔피언 가치 재평가: 비인기 시너지 챔피언의 플레이 빈도 상승
- 신규 콘텐츠 수명 연장: 카드 수집 요소로 신규 콘텐츠의 초기 관심도 유지
이제 남은 것은 데이터 분석을 통한 검증이다.
분석 결과가 이 가설들을 어떻게 뒷받침할지, 어떤 인사이트를 도출할지 기대된다.