이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
전투 관련 데이터를 분석해 의사결정에 활용한 경험은 학교 게임 프로젝트에서 보스 전투의 클리어율과 평균 전투 시간을 기록하고 분석한 것입니다. 플레이테스트에서 특정 공격 패턴에서 플레이어 사망이 집중되는 것을 발견하면서, 수치보다 패턴 설계가 난이도에 더 큰 영향을 미친다는 것을 파악했습니다.
클리어율이 목표 범위(60~70%) 밖에 있을 때만 패턴·수치를 조정하는 기준을 설정해, 감각이 아닌 데이터로 밸런스를 결정하는 방식을 실천했습니다. 전투 데이터를 수집하는 코드를 클라이언트에 미리 심어두면 실시간 분석이 가능해진다는 것도 배웠습니다.
데이터를 읽는 것보다 어떤 데이터를 수집할지 설계하는 것이 분석의 핵심이라고 생각합니다. 숫자가 아닌 맥락으로 데이터를 읽어야 한다는 것을 경험했습니다. 데이터 기반 전투 밸런싱을 이어가겠습니다.
데이터를 분석할 때 무엇을 의심하고 들어가는지가 결과를 결정한다는 걸 배웠습니다. 보스 2단계 클리어율이 낮게 나왔는데, 처음엔 '보스가 세다'는 막연한 인상만 있었습니다. 그 상태에서 데이터를 보면 보이는 게 없었습니다. 2단계로 넘어가는 시점에 체력이 많이 남은 플레이어가 오히려 더 많이 죽는다는 가설을 세우고 들어갔더니, 공격 패턴 전환 타이밍과 플레이어 대응 사이 1.2초 간격이 보였습니다. 가설 없이 탐색했다면 찾지 못했을 자리였습니다. 그 이후론 어떤 결을 의심하고 들어가는지를 먼저 한 줄로 써두고 분석을 시작합니다. 데이터는 질문이 있어야 답을 줍니다. 질문의 결이 분석의 결을 결정합니다.
데이터로 의사결정에 닿으면서 숫자가 못 잡는 결도 있다는 걸 인정하게 됐습니다. 전투 밸런스를 조정할 때 클리어율이 올라갔는데 재플레이가 줄어드는 현상이 생겼습니다. 데이터로는 분명히 개선됐는데 게임이 재미없어진 것이었습니다. 긴장감이 없어졌다는 게 숫자로는 보이지 않았습니다. 그 이후론 클리어율 같은 결과 지표 옆에 플레이어 재플레이 의향 같은 정성 지표를 함께 둡니다. 숫자가 다 맞아도 재미가 빠지면 의미가 없다는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 지표는 옳고 틀림이 아니라, 어떤 결을 보고 어떤 결을 못 보는지를 아는 게 더 중요합니다.
가짜 신호를 구분하는 결이 데이터 독해의 진짜 능력입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 스마일게이트 게임 기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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