넵튠 게임개발본부(트리플라), 앱스플라이어 MCP로 데이터 분석 시간 최대 80% 단축

넵튠 게임개발본부는 앱스플라이어 MCP를 통해 데이터 분석 시간을 최대 80% 단축하고, 글로벌 사용자 획득(UA) 운영 전반에서 팀 생산성을 2배 이상 끌어올렸습니다.

요약

• 넵튠 게임개발본부가 여러 앱, 캠페인, 국가에 걸쳐 사용자 획득을 확장함에 따라, 일일 데이터 분석을 진행할 때마다 지속적인 수동 필터링, CSV 파일 다운로드, 서로 단절된 소스 간의 개별적인 매출 계산 작업이 필요했습니다.
• 이러한 반복적인 작업으로 인해 팀이 하루에 현실적으로 검토할 수 있는 데이터의 양이 제한되었고, 그 결과 분석 범위가 좁아지며 캠페인 관련 의사결정도 지연되었습니다.
• 김덕률 UA 마케팅 유닛 리드와 팀은 앱스플라이어의 에이전트 AI 스위트를 도입하여 앱스플라이어 MCP를 Claude.ai에 연동했고, 어트리뷰션 데이터와 외부 수익화 시그널, 예측 지표를 하나의 프롬프트 기반 워크플로우로 통합하는 맞춤형 대시보드를 구축했습니다.

배경

구 트리플라로 잘 알려진 넵튠 게임개발본부는 총잡이 고양이(Idle Cat Gunner: Shooter RPG), 고양이 오피스(Office Cat) 및 드드드드릴(DDDigger)을 비롯해 전 세계적으로 성공을 거둔 하이브리드 캐주얼 타이틀을 개발한 스튜디오입니다. 여러 앱과 수십 개의 캠페인, 그리고 글로벌 시장을 관리하는 팀에게 실행 가능한 성과 데이터에 빠르게 접근할 수 있는 역량은 모든 예산 결정의 핵심 기반이 됩니다.

여러 앱과 수십 개의 캠페인, 전 세계 시장을 관리하는 팀에게 실행 가능한 성과 데이터에 빠르게 접근하는 것은 모든 예산 결정의 핵심 기반입니다.

도전 과제

분산된 대시보드와 수동 필터링

이 정도 규모로 UA를 관리하려면 앱, 캠페인, 국가 전반에 걸쳐 D1 및 D3 광고 수익률(ROAS)을 끊임없이 모니터링해야 합니다. 팀은 캠페인 성과를 비교하기 위해 앱스플라이어와 내부 BI 툴 전반에서 필터를 반복적으로 조정해야 했습니다. 팀은 매일 이 과정을 수차례 반복하며, CSV 파일을 다운로드하고 여러 소스를 수동으로 교차 검증해야 했습니다.

외부 수익화 매출 통합

일부 타이틀의 경우, 팀은 인앱 구매 및 광고 수익과 더불어 외부 수익화 프로그램에도 의존하고 있습니다. 세 가지 수익원 전체를 아우르는 통합 ROAS를 계산하기 위해, 팀은 이벤트 로그에서 외부 매출 수치를 직접 추출하여 캠페인 성과 계산에 수동으로 합산해야 했습니다.

데이터 볼륨이 커지면서 모든 항목을 개별적으로 검토하는 일은 실질적인 제약이 되었습니다. 팀이 하루 동안 분석할 수 있는 데이터의 양에는 한계가 있었기에, 특정 캠페인 성과 지표들은 필요한 만큼 충분한 주의를 기울이지 못했습니다.

솔루션

넵튠은 앱스플라이어 MCP를 Claude에 연동하여, UA 팀이 대시보드 필터를 반복적으로 조정하는 대신 프롬프트 입력을 통해 손쉽게 성과 데이터를 조회할 수 있게 되었습니다.

팀은 이제 MCP를 크게 두 가지 방식으로 활용하고 있습니다.

1. Claude.ai 및 앱스플라이어 MCP를 통한 온디맨드 분석
   팀은 온디맨드 데이터 조회를 위해 Claude.ai를 앱스플라이어 MCP에 직접 연동했습니다. 이를 통해 팀원들은 대시보드 필터를 일일이 설정할 필요 없이 자연어 프롬프트를 사용하여 코호트 ROAS 세부 분석, 다차원 캠페인 비교, 이벤트 레벨의 성과 데이터를 즉시 요청할 수 있게 되었습니다.
   
2. 맞춤형 대시보드
   팀은 정기적으로 모니터링하는 지표들을 위해 Claude를 활용한 맞춤형 웹 기반 대시보드를 직접 구축했습니다. 해당 대시보드는 기존에 수동 계산이 필요했던 외부 수익화 매출과 앱스플라이어 어트리뷰션 데이터는 물론, 팀 자체의 예측 지표까지 한데 모아 제공함으로써 캠페인 성과를 평가하고 ROAS를 예측할 수 있는 단일화된 공간을 마련해 주었습니다.

광고 네트워크가 단순 설치가 아닌 ROAS를 목표로 최적화할 수 있도록 지원하는 포스트백

팀은 또한 노출 단위 광고 매출 데이터를 광고 파트너사에게 포스트백으로 다시 전송하여, 파트너의 알고리즘이 단순 설치가 아닌 ROAS를 기준으로 최적화할 수 있도록 지원했습니다. 이제 캠페인 최적화는 팀이 매일 수동으로 검토할 수 있는 데이터 범위에만 국한되지 않았습니다. 관련 시그널이 광고 네트워크에 직접 전달됨에 따라, 팀은 한정된 분석 리소스를 아껴 여전히 사람의 판단이 꼭 필요한 중요 의사결정에 집중할 수 있게 되었습니다.

성과

몇 시간이 아니라 몇 분

일상적인 업무에서 효과는 즉시 나타났습니다. 이전에는 필터 적용, 데이터 다운로드, 여러 소스 교차 확인, 수익 재계산 등 수작업에 최대 한 시간까지 걸리던 업무를 이제는 빠르면 10분 만에 완료할 수 있으며, 대부분은 10~30분 내에 끝낼 수 있습니다. 팀원들은 LLM을 통해 데이터 조회를 요청해 둔 뒤 응답이 생성되는 동안 다른 업무를 진행하고 있으며, 이러한 방식 덕분에 팀 전체의 생산성이 2배 이상 향상되었습니다.

더 폭넓어진 분석 범위

팀은 또한 분석의 범위를 한층 더 넓혔습니다. 과거에는 방대한 데이터 양으로 인해 매일 실질적으로 검토할 수 있는 성과 지표의 차원에 한계가 있었지만, 게임개발본부는 이제 동일한 시간 안에 훨씬 더 방대한 데이터 세트를 처리하고 면밀히 살펴볼 수 있게 되었습니다. 이전에는 대시보드 필터를 일일이 설정해야 했던 다중 이벤트 관련 조회도 이제는 단 한 번의 프롬프트만으로 처리할 수 있어, 요청한 모든 조건에 걸친 종합적인 인사이트를 한눈에 확인할 수 있게 되었습니다.

“이전에는 여러 대시보드를 일일이 확인하고 스프레드시트로 모든 데이터를 정리한 뒤 수동으로 계산해야 했던 작업들을 이제는 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다. 대시보드 사이를 오가며 발생하던 비효율을 없애고, 한 번에 더 방대한 양의 데이터를 비교하고 분석할 수 있게 되었습니다.”

넵튠 게임개발본부 UA 마케팅 유닛 리드

향후 방향

팀은 자동화된 워크플로우를 지속적으로 유지 및 확장하는 한편, 캠페인 성과 예측, 이상 징후 탐지, 자동화된 리포팅을 포함하여 MCP 환경을 통한 추가적인 AI 기반 기능들을 적극적으로 모색하고 있습니다.