피파온라인4 이탈, 진성유저 분석_이탈유저는 nextfield에 적응할까?

 

 

배경 선정

이탈 분석이라는 주제를 잡고 진성, 이탈 유저들의 플레이 특징을 위주로 파악해보려고 하였다.

 

우선 피파온라인4는 특성상 nextfield라는 체감 개선 업데이트가 거의 반기별로 이루어진다.

침투 플레이, 중거리 슛, 헤딩, 패스 등의 개선이 이루어지는 것이다.

 

피파4를 이탈했다가 돌아올 때가 되면 nextfield 업데이트가 이루어져 있고, 이로 인해 나의 플레이타입도 변화를 주어야 이길 가능성이 높아져 또 적응의 시간이 필요하다.

 

그래서 적응을 하지 못해 다시 이탈한 경험이 있기 때문에 이탈 유저는 nextfield에 적응을 잘 할 것인가?를 가설로 세우게 되었다.

 

실제로 아래는 7차 nextfield가 이루어졌을 때 유저들의 반응이다.

 

다수의 유저들도 비슷한 생각을 가지고 있었음을 확인하였다.

 

 

 

이탈 기준 정의

첫번째로 이탈 기준은 공식 경기 미플레이 기간이 5일 이상인 유저로 지정하였다.

 

경기 기록이 2번 이상이고 이탈 기록이 측정 가능한 1,742명의 유저를 기준으로 미접속 기간별 이탈율을 살펴보았을 때 5일 정도에 그래프가 꺾인다고 생각하여 지정하게 되었다. (만약 일부분의 유저가 아니라 전체 라이브서비스를 이용하는 유저들을 대상으로 이탈 기간을 지정하였다면 다양한 선택지가 있었을 것이며, Tableau를 통한 실시간 유저 시각화도 이루어 낼 수 있을 것이다.)

 

 

6, 7차 nextfield를 이용한 고객을 기준으로 정의하였다.

(좌) 6차 nextfield (115명 중 59명)                                                                (우) 7차 nextfield (1,627명 중 575명)

 

주요 가설은 이탈 유저는 변화된 nextfield에 적응하지 못할 것이다.로

이를 위해 각 nextfield별 패치 내용에 따른 이용 빈도 등을 살펴보았다.

 

 

 

6차  nextfield 이탈유저의 특징

6차 nextfield 업데이트 내역

상향: 슛, 패스, 헤더 반응성 개선

하향: 중거리 슛 영향 조정

 

6차 nextfield를 이용한 고객들의 평균 슈팅횟수를 보았을 때,

• 이탈 유저는 페널티 밖 평균 슈팅 횟수가 약 0.4회 높았고, 이는 즉 하향된 중거리 슛의 빈도가 높음을 확인하였다.

 

 

(코너킥과 헤딩슛의 관계)

이탈 유저(빨간색)는 코너킥과 헤딩슛이 서로 더 약한 양의 선형 관계를 보였다.

• 이탈유저는 상향된 헤딩 스탯에 비적응, 진성유저는 좀 더 적응한다고 해석하였다.

 

첫 번째 결론은 

이탈유저는 6차 nextfield에서 

• 상향된 헤딩 스탯의 활용도가 낮았다.
• 하향된 중거리슛의 시도가 많았다.

 

 

 

7차  nextfield 이탈유저의 특징

7차 nextfield 업데이트 내역

상향: 드리블, 헤딩슛 정확도 향상, 패스미스 개선

하향: 침투 하향(스루패스와의 연관성)

 

 

7차 nextfield를 이용한 고객들을 보았을 때,

• 이탈유저의 평균 드리블 횟수가 약 1.5회 적었다. -> 진성유저가 상향된 드리블을 자주 활용
• 이탈유저의 평균 짧은 패스 횟수가 약 1.7회 적었다. -> 진성유저가 상향된 패스를 더 자주 활용

으로 해석할 수 있었다.

 

 

 

(코너킥과 헤딩슛의 관계)

• 또한 이탈 유저는 코너킥과 헤딩슛이 더 약한 양의 선형관계로

-> 코너킥이 상향된 헤딩슛으로 덜 연결되어 득점까지 이어지지 않았다.

 

 

(패널티안 슛 성공률과 스루패스 시도횟수의 관계)

• 이탈유저가 패널티안 슛성공률과 스루패스 관계가 더 양의 선형 관계로

-> 하향된 침투플레이를 자주 활용(스루패스를 통한 패널티안 슛)이란 결론을 내렸다.

 

 

 

두번째 결론은

이탈유저는 7차 nextfield에서

• 상향된 드리블, 패스, 헤딩의 활용도가 낮았다.
• 하향된 침투플레이를 지향했다.

 

 

결과적으로 이탈은 nextfield로 새롭게 바뀐 메타에 적응하지 못하 유저들이 일으킬 가능성이 높았다.이 결론을 통해 추후에 승급전, 강등결정전 등 중요한 순간에 부족한 경기 스텟(중거리 등)에 따른 임대선수팩 추천의 개선점을 제시할 수 있었다.(중거리 능력이 있는 MF 선수팩 추천, 추후 nextfield에 따른 밸런스 조정에 결과 반영)

 

 

 

아쉬운 점, 느낀 점

• 여기까지 우선 분석을 해보았는데 아쉬웠던 점으로는 표본이 더 많았다면 추가 인사이트를 내릴 수 있었다는 점이다. 수집을 보완해서 Tableau와 연결해 실시간 유저를 시각화 해보고 싶다는 생각이 들었다. 
• 유저들의 여정에 따른 허들 분석을 진행해 보고 싶었다. 매치결과에 따른 슛팅, 수비, 패스 능력치 등으로 이탈분석을 진행하려고보니 정작 '뉴비들이 튜토리얼을 빠져나가는 구간' 등 다른 이탈여정분석은 진행해 보지 못한 점이 아쉬웠다.
• 수많은 분석결과가 나왔지만 문제 정의와 결론을 내리기까지 스토리라인 구성을 위해서 사용한 결과는 엄청 적다는 점이 아쉬웠다. 엄청 화려한 기법이나 나만이 아는 지표로 분석 결과를 제시한다면 설득에 어려움이 있기 때문이다.
• 이제 군집화 기법(kmeans, dbscan)등에 따라 실제 피파내에서의 플레이 타입(2선 활용, 티키타카 등)에 따라 클러스터링도 진행해 볼 수 있을 것이다.
• 또한 통계적 검정 기법 등으로 좀 더 유의미한 결과를 뽑아낼 수 있지 않을까 생각해보았다.  

 

이제는 궁금증이 생겨날 떄마다 인사이트를 얻기 위해 다른 분석도 진행해 보아야겠다.