1. 오늘 학습한 내용한 줄 요약
💬 "좋은 서비스는 기능이 아니라 사용자 행동 흐름으로 설계해야 한다" — PRD 작성부터 KPI 설정까지 직접 적용해 보면서 PM의 시각으로 서비스를 구조화하는 법을 배웠다.
2. 오늘 학습한 내용을 나만의 언어로 정리하기
📌 이번 프로젝트에서 고민한 것들
이번 글에서는 제가 직접 기획한 게임 플랫폼 서비스를 기반으로 PRD 작성부터 KPI 설정까지 진행한 과정을 정리해보려고 합니다.
이번 프로젝트를 진행하면서 단순히 "좋은 아이디어"를 만드는 것이 아니라,
- 어떤 문제를 해결하려는 서비스인지
- 어떤 사용자 경험을 제공하려는지
- 어떤 지표로 성과를 판단할 것인지
를 PM 관점으로 고민해볼 수 있었습니다.
특히 Steam, Discord 같은 글로벌 게임 플랫폼들을 분석하면서 실제 서비스 구조를 참고해 보려 노력했습니다.
📌 왜 이런 기능들을 선택했을까?
Steam, Discord, Epic Games 같은 플랫폼들을 분석하면서 공통적으로 발견한 부분이 있었습니다.
"게임 플랫폼은 단순 구매 서비스가 아니라 커뮤니티 기반 서비스에 가깝다"
특히 친구 기능, 멀티플레이, 할인 이벤트, 추천 시스템 등이 실제 사용자 유지율에 큰 영향을 준다고 판단했습니다.
그래서 아래 6가지를 핵심 기능으로 선택했습니다.
① AI 기반 게임 검색 "친구랑 할 공포게임 추천", "저사양 RPG 추천"처럼 자연어 기반으로 원하는 게임을 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 AI 추천 검색 기능을 기획했습니다.
② 전 세계 동일 가격 정책 지역마다 가격 차별이 심한 기존 플랫폼 문제를 개선하기 위해 가격 투명성을 강화한 글로벌 동일 가격 정책을 기획했습니다. 이를 통해 해외 유저 신뢰 확보, 가격 불만 감소, 글로벌 유입 증가를 기대했습니다.
③ 파격적인 할인 이벤트 Steam의 시즌 할인처럼 정기 할인 이벤트를 핵심 성장 전략으로 설정했습니다. 실제로 Steam의 2024년 구매 중 약 58%가 프로모션 기간에 발생했다는 데이터를 참고했습니다.
④ 콘솔 ↔ PC 크로스플랫폼 지원 콘솔 유저와 PC 유저가 함께 플레이할 수 있도록 크로스플랫폼 환경을 지원하도록 설정했습니다. 콘솔 유저 유입 확대, 친구 기반 플레이 증가, MAU 증가를 기대했습니다.
⑤ 멀티플레이 · 팀보이스 기능 Discord처럼 외부 프로그램 없이 플랫폼 내부에서 바로 팀보이스와 멀티플레이를 지원하도록 구성했습니다. "친구와 함께 플레이하는 경험"이 유지율에 큰 영향을 준다고 판단했기 때문입니다.
⑥ 경량 애플리케이션 낮은 CPU 점유율, 빠른 실행 속도, 저사양 PC 최적화를 핵심 가치로 설정했습니다. 기존 게임 플랫폼들의 무거운 프로그램 문제를 직접 개선하고 싶었습니다.
📌 KPI 설정하기
서비스 기획에서 가장 중요했던 부분 중 하나는 "무엇을 성공이라고 판단할 것인가?" 였습니다.
단순 숫자를 적는 것이 아니라 "왜 이 수치를 목표로 설정했는가?"를 함께 고민하려 했습니다.
🧠 가설 설정 (A → B → C)
가설은 기능마다 아래처럼 작성했습니다.
① AI 게임 검색 AI 추천 기능을 제공하면 → 원하는 게임 탐색 시간이 감소하고 → 첫 구매 전환율이 증가할 것이다
② 전 세계 동일 가격 지역별 가격 차별을 없애면 → 해외 사용자의 신뢰도가 높아지고 → 글로벌 신규 가입자 수가 증가할 것이다
③ 파격적인 할인 행사 정기 할인 이벤트를 운영하면 → 휴면 사용자의 재방문이 증가하고 → 결제 전환율이 증가할 것이다
④ 크로스플랫폼 (콘솔 ↔ PC) 콘솔-PC 동시 사용 환경을 지원하면 → 기존 콘솔 유저가 플랫폼으로 유입되고 → MAU가 증가할 것이다
⑤ 멀티플레이 · 팀보이스 멀티플레이 품질과 팀보이스 안정성을 개선하면 → 평균 세션 시간이 길어지고 → D30 유지율이 증가할 것이다
⑥ 경량 앱 앱의 CPU 사용률을 낮추면 → 저사양 PC 유저의 실행 이탈이 감소하고 → 앱 평점과 재설치율이 상승할 것이다
📈 KPI 테이블
| 가입 후 첫 구매 전환율 | 12% | 20% | 3개월 | AI 검색 |
| 평균 게임 탐색 시간 | 5분 | 2분 30초 | 3개월 | AI 검색 |
| 글로벌 신규 가입자 수 | 월 3만 명 | 월 4만 5천 명 | 6개월 | 동일 가격 |
| 할인 이벤트 기간 결제 전환율 | 18% | 30% | 이벤트당 | 할인 행사 |
| 월간 활성 사용자 (MAU) | 50만 | 75만 | 6개월 | 크로스플랫폼 |
| D30 사용자 유지율 | 3.2% | 6.5% | 3개월 | 멀티플레이·팀보이스 |
| 앱 평균 평점 | 3.6점 | 4.4점 | 3개월 | 경량 앱 |
🔍 KPI 검증 방법
각 기능별로 어떤 방식으로 효과를 검증할지도 함께 작성했습니다.
| AI 검색 | A/B 테스트 — 기존 검색 vs AI 추천 검색 전환율 비교 | Mixpanel, Amplitude |
| 동일 가격 정책 | 퍼널 분석 — 가격 페이지 진입 후 결제 완료까지 이탈 구간 파악 | Google Analytics 4 |
| 할인 이벤트 | 사용자 행동 데이터 분석 — 이벤트 전/중/후 DAU·결제율 로그 비교 | Firebase, Braze |
| 크로스플랫폼 | 코호트 분석 — 콘솔 출신 신규 유저 vs 기존 PC 유저 D30 유지율 비교 | GameAnalytics |
| 멀티플레이·팀보이스 | 세션 리플레이 + 사용자 설문 — 접속 시간 및 이탈 시점 분석 | Hotjar, 인앱 설문 |
| 경량 앱 | 앱 평점 모니터링 — 업데이트 전후 평점 및 리뷰 키워드 변화 분석 | AppFollow, 스토어 콘솔 |
📌 Firebase와 Braze를 왜 사용했을까?
이번에 공부하면서 새롭게 알게 된 부분이었습니다. 처음에는 Firebase를 단순 로그인 도구 정도로만 생각했는데, 실제로는 사용자 행동 데이터를 분석하는 데 굉장히 많이 사용된다는 걸 알게 되었습니다.
Firebase Analytics 사용자의 클릭, 구매, 재방문, 세션 시간 등을 분석할 수 있는 데이터 분석 도구입니다. 할인 이벤트 클릭률, 구매 전환율, DAU 변화 등을 추적하는 데 활용할 수 있습니다.
Braze 푸시 알림, 쿠폰 발송, 리마인드 메시지 등을 자동화하여 사용자의 재방문과 구매를 유도하는 CRM 마케팅 도구입니다. 할인 시작 알림, 장바구니 미구매 알림, 복귀 유저 쿠폰 발송 등에 활용할 수 있습니다.
📌 PM 관점에서 다시 바라본 서비스
이번 프로젝트를 통해 가장 크게 느낀 것은
"좋은 서비스는 기능이 아니라 사용자 행동 흐름으로 설계해야 한다"
는 부분이었습니다.
예전에는 기능 추가, 디자인, UI 중심으로만 생각했다면, 이번에는 왜 사용자가 들어오는지 / 어디서 이탈하는지 / 왜 다시 방문하는지를 중심으로 고민하게 되었습니다.
특히 기능마다 KPI를 연결해서 생각해 보니 서비스를 훨씬 더 구조적으로 바라볼 수 있었습니다.
3. 오늘 느낀 점 & 앞으로의 다짐
처음에는 PRD, KPI 같은 개념들이 굉장히 어렵게 느껴졌지만 실제 서비스에 직접 적용해 보면서 훨씬 이해가 잘 되었습니다.
아직 부족한 점도 많지만, 이번 경험을 통해 PM이 단순 일정 관리가 아니라 사용자 경험, 데이터 분석, 성장 전략, 서비스 구조 설계를 모두 고민하는 역할이라는 점을 배울 수 있었습니다.
앞으로는 실제 서비스 사례도 더 많이 분석해 보면서 더 현실적인 기획을 해보고 싶습니다 🙂
4. 내일 학습할 것
- 경쟁 플랫폼(Steam, Epic Games) 구체적인 KPI 벤치마크 더 찾아보기
- 블로그 가독성 개선 연습 지속