메이플스토리를 3년간 플레이하며 방학마다 복귀하는 패턴에서 넥슨의 운영 설계를 직접 체감했습니다.
데이터로 이탈 구간을 읽고, AI 도구로 분석 속도를 높여
유저와 서비스 사이의 접점을 최적화하는 것이 제 방식입니다.
방치형 RPG를 직접 플레이하며 BM 구조·이벤트 사이클·유저 이탈 패턴을 분석. 매출 순위 데이터 수집·커뮤니티 리서치·경쟁 타이틀 교차 검증을 통해 성장 정체 구간과 과금 타이밍 미스매치를 수치로 정의하고 사업 개선안을 작성했습니다.
직접 Lv51까지 플레이, 5회 업데이트 매출 순위 데이터 수집·분석. 영웅 의존 BM 구조를 수치로 정의하고 이탈 구간·벤치마킹 기반 개선안을 도출했습니다.
D1·D7·D30 리텐션 + ARPU 입력 시 코호트별 LTV와 이벤트 손익분기 시나리오를 자동 계산. 메이플스토리 방학 복귀 패턴 분석이 출발점입니다.
AWS 운영 이벤트를 수집해 AI가 보고서·작업계획서·Terraform 코드를 자동 생성. 전자결재 → GitHub PR → GitOps 배포까지 완전 자동화. AI 비용 20% 절감, 동시 2,000명 부하 검증.
메이플스토리 3년 플레이에서 발견한 방학 복귀 패턴이 출발점입니다. 유저가 왜 돌아오고, 왜 이탈하는지를 데이터로 읽고 LTV 계산 툴로 이벤트 효과를 수치화하는 방식으로 분석합니다.
SQLD 자격증 기반 SQL 데이터 추출과 코호트 분석으로 D1·D7·D30 리텐션·ARPU를 직접 계산합니다. Claude API·ChatGPT·Gemini 등 AI 도구를 역할별로 조합해 분석 속도를 높이고 업무를 효율화합니다.
직접 설치해 플레이하며 출시 9개월 차 방치형 RPG의 BM 구조·이벤트 사이클·유저 이탈 패턴을 데이터와 플레이어 시각으로 교차 분석하고 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) |
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. HR 포털(사용자·부서·권한 관리) 포함 마이크로서비스 풀스택 구현. 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 |
| AI 호출 비용 | 20% 절감 | 프롬프트 엔지니어링·토큰 최적화 |
넷마블 출시 9개월 차 모바일 RPG를 직접 Lv51까지 플레이하며 2개월간(2025.12~2026.02) AOS 매출 순위 데이터를 수집·분석한 게임서비스 분석 보고서입니다. 이탈 구간과 리텐션 패턴에 집중해 개선안을 도출했습니다.
| 게임명 | 세븐나이츠 리버스 |
| 퍼블리셔 | 넷마블 |
| 장르 | 전략 RPG |
| 출시일 | 2025년 5월 15일 |
| 분석 계정 | Lv51 (직접 플레이) |
| 업데이트 | 신규 영웅 | 순위 변화 |
|---|---|---|
| 11/27 | 트루드·라이언 | +13 |
| 12/11 | 프레이야 | +9 |
| 12/23 | 손오공·겔리두스·밀리아 | +18 |
| 01/08 | 브란즈&브란셀·백각 | +16 |
| 02/05 | 여포·소교·링링 | +30 |
3년간 메이플스토리를 플레이하며 방학마다 복귀하는 유저 패턴을 직접 체감했습니다. 이 패턴에서 출발해 Claude API로 D1·D7·D30 리텐션 + ARPU 기반 LTV 계산 툴을 구현했습니다. 이벤트 손익분기 시뮬레이션까지 연결해 게임서비스 의사결정을 수치로 지원합니다.
| 언어 | Python |
| AI | Claude API (Anthropic) |
| 분석 | 코호트 LTV 모델, D1/D7/D30 리텐션 곡선, ARPU 시뮬레이션 |
| 목적 | 게임서비스 기획의 이벤트·BM 의사결정 수치화 지원 |
Backend / Systems Engineer. 통신 장비 M-Plane 테스트 연계 개발과 C 시스템 모듈 구현, 공식 홈페이지 기획·구축 3개월 전담까지 두 가지 업무를 병행했습니다.