신규 던전 패치가 나간 뒤, 기획팀에서 물었다. “파티 매칭이 잘 안 도는 것 같은데, 왜 그런가요?” 순간 당황했다. 컨텐츠 이용률은 이미 확인한 뒤였고 나쁘지 않았기 때문이다(결론부터 말하면 이 던전의 이용률은 최종적으로 약 20% 상승했다). 이용률이 오르는데 “파티가 안 돈다”는 체감은 대체 어디서 오는 걸까.
여기서 처음엔 이용률 하나로 “그럭저럭 괜찮다”고 넘어갈 뻔했다. 그런데 이용률은 “던전에 들어갔는지 아닌지”만 센다. 몇 명이서 들어갔는지는 안 본다. 입장 자체는 늘어도 그게 1인(솔로)으로 늘었는지 다인 파티로 늘었는지는 완전히 다른 이야기다. 그래서 질문을 다시 세웠다. 이 던전, 실제로 몇 명이서 도는가?
flowchart TD Q["질문: 파티 던전인데<br/>왜 파티가 안 도나?"] --> L["이용률만으로는<br/>인원수를 알 수 없다"] L --> M["로그에 파티 인원수 flag 추가"] M --> R["솔로/파티 비율 산출"] R --> G{"설계 전제(파티) vs<br/>실측(솔플 73%)"} G -->|"괴리 발견"| D["층별 도수분포로<br/>막힌 지점 특정"] D --> F["파티 난이도·매칭·보상<br/>밸런스 이슈로 진단"]
이용률만 봐서는 왜 ‘파티가 안 돈다’는 감이 안 잡혔나?
이용률(던전 진입/플레이 비율)은 콘텐츠가 유저에게 노출되고 소비되는지를 보는 지표다. 하지만 이 지표 하나로는 “어떤 방식으로” 소비되는지가 보이지 않는다. 던전이 다인 파티 매칭을 전제로 설계됐다면, 정작 봐야 할 건 입장 여부가 아니라 누구와 함께 들어갔는가다. 이용률이 오른다고 파티 매칭이 활성화됐다고 넘겨짚으면, 정작 파티 콘텐츠의 진짜 문제는 계속 안 보이는 사각지대에 남는다.
솔로/파티 비율은 실제로 어떻게 뽑았나?
방법 자체는 복잡하지 않다. 클리어 로그에 인원수 flag만 있으면 된다. 나는 매일 도는 던전 클리어 집계를 Stored Procedure(SP, 반복되는 쿼리를 DB에 저장해두고 배치로 자동 실행하는 방식)로 자동화해뒀다. 이 배치가 일간 클리어 로그에서 파티 인원수를 뽑아 쌓으면, 그걸 Excel로 가져와 도수분포(값이 어느 구간에 얼마나 몰려 있는지 세는 표)를 층별·인원수별로 돌렸다.
flowchart LR C["던전 클리어 로그"] --> S["SP 일간 배치<br/>(daily_dungeon_*)"] S --> P["파티 인원수 flag<br/>(party_size)"] P --> E["Excel 도수분포<br/>(층 × 인원수)"] E --> O["솔플 비율 = 1인 클리어 ÷ 전체 클리어"]
-- 개념 예시(합성). 실제 스키마·SP명 아님.
SELECT
CASE WHEN party_size = 1 THEN 'solo' ELSE 'party' END AS play_type,
COUNT(*) AS clear_count,
CAST(COUNT(*) AS FLOAT)
/ SUM(COUNT(*)) OVER () AS play_type_ratio
FROM daily_dungeon_clear
WHERE clear_date = @target_date
GROUP BY CASE WHEN party_size = 1 THEN 'solo' ELSE 'party' END;인원수 하나 붙였을 뿐인데, 이 결과는 이용률 지표가 절대 답할 수 없던 질문에 답을 줬다. 솔로 클리어 비중이 약 73%였다.
솔플 73%, 왜 이 숫자가 설계 전제와 충돌했나?
이 던전은 애초에 다인 파티 매칭을 기준으로 난이도가 잡혀 있었다. 그런데 실측은 대다수가 혼자 도는 그림이었다. 설계가 가정한 그림과 실제 플레이 패턴을 나란히 놓으면 격차가 바로 드러난다.
| 구분 | 설계 전제 | 실측 |
|---|---|---|
| 파티 구성 | 다인 파티 매칭 기반 난이도 | 약 73% 솔로 클리어 |
| 난이도 진행 | 상위 층까지 단계적 진행 | 쉬움~보통·특정 구간 반복 |
| 보상 구조 | 상위 컨텐츠까지 보상 분산 | 특정 구간에 보상 쏠림 |
숫자 하나(솔플 73%)만으로 원인을 단정할 수는 없다. 하지만 이 격차는 “파티 매칭 유인이 부족하거나, 난이도·보상 구조가 굳이 파티를 짤 필요를 안 만든다”는 가설을 세우기엔 충분한 신호였다. 결정타는 여기에 층별 데이터를 더 겹쳤을 때 나왔다.
층별 도수분포는 어디가 막혔는지 정확히 짚어줬나?
도수분포를 층 단위로 쪼개보니, 유저들은 쉬움보통 난이도 구간(약 2025층)에 반복 체류하고 있었다. 그 구간을 솔로로 반복 파밍하는 편이 파티를 짜서 위층으로 밀고 올라가는 것보다 부담이 적었다는 뜻이다. 보상도 이 구간에 쏠려 있었으니, 유저 입장에선 굳이 매칭 시간을 들여 파티를 짤 이유가 없었다.
flowchart TD E1["쉬움~보통 난이도<br/>20~25층 구간"] --> Rep["솔로 반복 클리어(파밍)"] Rep --> Rew["보상 획득 쏠림"] Rew --> E1 E1 -.대다수 유저 체류.-> Stuck["상위 파티 컨텐츠로<br/>진행 유인 부족"] Stuck --> NoParty["파티 매칭 필요성 낮음<br/>→ 솔플 지속"]
이게 “파티 컨텐츠는 어디서 막혔나”에 대한 구체적 좌표였다. 막힌 지점은 상위 던전 자체가 아니라, 하위 구간의 솔로 루프가 너무 편안해서 위로 밀어낼 유인이 없었다는 데 있었다.
이 진단을 유관부서에 어떻게 넘겼고, 결과는 어땠나?
이 분석은 한국 데이터만으로 끝나지 않았다. 같은 던전이 북미·동남아에도 서비스되고 있었기 때문에, 솔플 비율과 층별 도수분포를 정리해 글로벌 유관부서와 공유했다. 기획팀은 이 좌표를 받아 난이도 커브와 보상 구조 쪽을 손봤다. 이후 이 던전의 컨텐츠 이용률은 약 20% 상승했다 — 처음에 나를 헷갈리게 했던 바로 그 지표가, 이번엔 진단과 조정 이후의 결과로 다시 등장한 셈이다.
정리 — 상위 지표는 ‘무엇이 문제인지’까지만, 세부 flag가 ‘어디서 막혔는지’를 알려준다
- 이용률 같은 상위 지표는 콘텐츠가 소비되는지는 보여주지만, 어떤 방식으로 소비되는지는 안 보여준다.
- 인원수(솔로/파티) 같은 세부 flag를 하나 더 붙이면, “파티 던전인데 다들 혼자 돈다”는 숨은 격차가 드러난다.
- 솔플 73% 단독으로는 원인을 단정할 수 없다. 층별 도수분포와 겹쳐 봐야 “어디서 막혔는지” 좌표가 나온다.
- 진단의 최종 목적은 판정이 아니라, 기획팀과 글로벌 유관부서가 바로 손댈 수 있는 밸런싱 좌표를 넘기는 것이다.
지표 하나를 보고 끝내지 않고, 그 지표가 답하지 못하는 질문(누구와 함께?)까지 flag 하나로 쪼개보는 것 — 이게 도메인 안에서 데이터를 읽는 감각이다. 다음 글에서는 이렇게 나온 진단을 북미·동남아 유관부서와 어떻게 공유하고 합의를 끌어냈는지, 글로벌 데이터 커뮤니케이션 과정을 정리한다.
- 방법론·합성 스키마 레시피: github.com/DBhyeong/game-data-recipes