세나리버스를 Lv.51까지 직접 플레이하며 5회 업데이트 매출 패턴을 수치로 검증했습니다.
게임콘텐츠 분석과 경쟁사 벤치마킹으로 개선안을 도출하고,
근거 있는 인사이트와 실행 가능한 제안이 제 방식입니다.
직접 Lv.51까지 플레이하며 5회 업데이트 매출 순위 데이터를 수집·분석. 신규 영웅 출시 직후 급등 → 2~3주 후 급락 패턴이 단 한 번의 예외 없이 반복됨을 수치로 검증. 커뮤니티·앱스토어 리뷰까지 교차 검증해 이벤트 설계 문제를 구조화하고 벤치마킹 기반 개선안을 기획했습니다.
방치형 RPG 직접 플레이하며 BM 구조·이벤트 사이클·유저 이탈 패턴 분석. 과금 타이밍 미스매치와 성장 정체 구간 문제를 수치로 정의하고 개선안 제안.
D1·D7·D30 리텐션 + ARPU 입력 시 코호트별 LTV와 이벤트 손익분기 시나리오를 자동 계산. 이벤트 투자 대비 리텐션 효율 최적화 방향 도출.
AWS 운영 이벤트를 AI가 자동 수집·보고서 생성. 전자결재 → GitHub PR → GitOps 배포 완전 자동화. AI 비용 20% 절감, 2,000명 부하 검증.
세나리버스 Lv.51까지 직접 플레이하며 5회 업데이트 매출 데이터로 이탈 패턴을 수치로 검증했습니다. 단순 플레이를 넘어 커뮤니티·앱스토어 리뷰·앱 순위를 교차 분석해 이벤트 설계 문제를 구조화하고 벤치마킹 기반 개선안을 기획했습니다.
게임콘텐츠 분석 및 개선안 제안, 시장 트렌드 조사 및 경쟁사 분석, 지표를 활용한 인사이트 도출이 컴투스 게임사업 직무의 핵심이라고 이해합니다. 이 세 가지를 프로젝트로 직접 증명했습니다.
넷마블 출시 9개월 차 모바일 RPG를 직접 Lv.51까지 플레이하며 5회 업데이트 AOS 매출 순위 데이터를 수집·분석한 게임 분석 보고서입니다. 단 한 번의 예외 없이 반복되는 이탈 패턴을 수치로 검증하고 벤치마킹 기반 개선안을 기획했습니다.
| 게임명 | 세븐나이츠 리버스 |
| 퍼블리셔 | 넷마블 |
| 장르 | 전략/턴제 RPG |
| 출시일 | 2025년 5월 15일 |
| 분석 계정 | Lv.51 (직접 플레이) |
| 타겟 | 20~30대 남성, 코어 RPG 유저 |
| 업데이트 | 신규 영웅 | 순위 변화 |
|---|---|---|
| 11/27 | 트루드·라이언 | 25위 → 12위 (+13) |
| 12/11 | 프레이야 | 25위 → 16위 (+9) |
| 12/23 | 손오공·겔리두스·밀리아 | 38위 → 20위 (+18) |
| 01/08 | 브란즈&브란셀·백각 | 38위 → 22위 (+16) |
| 02/05 | 여포·소교·링링 | 42위 → 12위 (+30) |
직접 설치해 플레이한 방치형 RPG. BM 구조·이벤트 사이클·유저 이탈 패턴을 데이터와 플레이어 시각으로 교차 분석하고, 과금 타이밍 미스매치와 성장 정체 구간 문제를 수치로 정의해 사업 개선안을 제안했습니다.
| 게임명 | 뮤:포켓나이츠 (MU Pocket Knights) |
| 퍼블리셔 | 웹젠 (WEBZEN) |
| 개발사 | 던라이크 |
| 장르 | 방치형 RPG |
| 출시일 | 2025년 9월 18일 |
| 플레이 | 총 전투력 47J 317I · 서버 12위 (2026-04-22 기준) |
LTV(Lifetime Value)는 게임사업에서 매일 다루는 핵심 지표. 세나리버스·뮤:포켓나이츠 분석에서 도출한 매출 패턴 데이터를 LTV 모델에 대입해 이벤트 설계 개선안의 예상 효과를 수치로 검증하는 전략 툴을 구현했습니다.
| 언어 | Python |
| AI | Claude API (Anthropic) |
| 분석 | 코호트 LTV 모델, 리텐션 곡선, ARPU 시뮬레이션 |
| 목적 | 게임사업 이벤트·BM 의사결정 지원 |
AWS 운영 이벤트(CloudTrail·Config·Health)를 자동 수집하고, Bedrock LLM이 운영 보고서·작업계획서·Terraform 코드를 생성. 전자결재 → GitHub PR 자동 생성 → ArgoCD GitOps 배포까지 완전 자동화한 클라우드 운영 플랫폼. AWS Cloud School 12기 최종 경진대회 우수상 수상 (2026.04).
| 항목 | 수치 | 의미 |
|---|---|---|
| API 부하 테스트 | 2,000 VU | HPA + Cluster Autoscaler 검증 |
| 보고서 동시 생성 | 40건 동시 | AI 포함 생성 부하 시나리오 검증 |
| 노드 오토스케일링 | 2 → 3 자동 확장 | 피크 상황 안정성 검증 |
| AI 호출 비용 | 20% 절감 | 프롬프트 엔지니어링·토큰 최적화 |
| 운영 데이터 소스 | 6종 + 이벤트 2종 | CloudTrail·Flow Logs 등 자동 수집 |
Backend / Systems Engineer. 통신 장비 M-Plane 테스트 연계 개발과 C 시스템 모듈 구현, 공식 홈페이지 기획·구축 3개월 전담까지 두 가지 업무를 병행했습니다.