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1// ---------- Data Analysis: Korean translations ----------
2// Korean versions of the three case studies in data.js (dataAnalysisCases):
3// da-brand-community, da-user-behaviour, da-campaign-effectiveness.
4// Follows the English text 1:1 — nothing new is asserted, nothing dropped.
5// Company and title stay as the English product/company names (not translated).
6// Industry acronyms (UA, eROAS, KPI, IAP, IAA, CPI, CTR, CVR, D1 ROI, SKAN,
7// ADID, MMP, IPM, CPP, CV) are left in English, matching standard Korean
8// marketing usage. pick() in index.html falls back to the English object for
9// any key not present here.
10const dataAnalysisCasesKo = {
11  'da-brand-community': {
12    company: "KRAFTON, SANDY FLOOR",
13    title: "PUBG MOBILE JP, GREAT TOY SHOWDOWN, Tokatonton",
14    background: "<b class='seglabel'>PUBG MOBILE JP</b>PUBG MOBILE 일본에서 담당한 IP 콜라보는 총 8건으로, SPY x FAMILY, Dragon Ball Super, NewJeans, LINE 캐릭터, 카카오프렌즈, 벨리곰, 벤틀리, Nier Automata의 IP콜라보레이션 시책을 담당했습니다. 각 콜라보마다 IP 홀더의 검수 일정과, 서울·도쿄 오피스의 일정, 그리고 대행사의 제작 흐름을 동시에 조율해야했기에, 입사 초반에는 업무 우선순위 설정에 어려움을 겪었습니다. 하지만 매출 목표와 브랜드 기준을 함께 지키는 것이 이 일의 기본 조건이었기에, 다양한 IP콜라보레이션 업무에도 차츰 익숙해지게 되어 추후에는 Dragon Ball Super 콜라보레이션 시책에서는 공식 프로모션 특설사이트를 총괄하는 업무를 담당했습니다.<br><br><b class='seglabel'>SANDY FLOOR</b>SANDY FLOOR는 예산에 민감한 소규모 인디 스튜디오였습니다. Paid UA와 별개로 유저와의 접점을 늘리고, 유저 커뮤니티를 결속시키기 위해 Discord, Reddit, X와같은 채널을 집중적으로 관리했습니다.",
15    planningExecution: "<b class='seglabel'>PUBG MOBILE JP - Dragon Ball Super 콜라보레이션 특설 사이트</b>각 콜라보의 매출 KPI를 기준으로 UA/BR 전략과 일정을 세우는 업무를 수행했습니다. 구체적인 BR 전략으로는 KOL 선정과 일정 조율, SNS이벤트 기획, 콜라보레이션 특설 사이트 제작을 수립하고 이행했으며, UA 시책중에서는 예산 배분과 미디어 믹스, 크리에이티브 디렉션을 담당했습니다.<br><br>Dragon Ball Super 콜라보 특설사이트 프로젝트는 전권으로 담당했던 프로젝트로, 사이트의 디자인과 컨셉, 사이트에 담을 내용, 이벤트와 스페셜 콘텐츠를 기획했습니다. 우선 콜라보레이션 사이트들의 성과와 기획을 확인하며 KPI를 설정했고, 그에 맞춘 기획안의 초안을 제작 대행사인 Dentsu와 조율해 확정했습니다. 당시 해당 시책의 목표는 공식 X 계정으로의 유입을 극대화시키고 일본 X 내 바이럴을 노리기 위함이었으므로, 웹사이트는 웹 한정 미니게임과 소셜 미디어 캠페인이 이어지는 구조로 설계했습니다. IP 홀더인 토에이와 검수 회의를 거쳤고, ê·¸ 과정에서 여러 애로사항이나 일정문제가 발생했으나 양측의 입장을 최대한 존중하며 커뮤니케이션을 조율했습니다. 다행히도 큰 일정의 차질 없이 프로젝트가 진행되었고, 이후KPI 설정, OGP와 SNS 이벤트용 크리에이티브 기획, 메타데이터 작성을 통해 프로젝트를 마무리지을 수 있었습니다.<br><br><b class='seglabel'>SANDY FLOOR - Great Toy Showdown</b>Steam 인디게임 특성상 Paid UA만으로는 효율적인 유저 모객을 이어나갈 수 없다고 데이터로 확인한 시점이었기에, 파트너십 설계를 통한 바이럴이 마케팅의 핵심이라고 판단했습니다. 하여 멀티플레이의 변칙성에서 오는 재미있는 모먼트로 마케팅 방향을 잡고, 경기도 게임대전 선발을 기반으로 자사 게임을 e스포츠 형식으로 재구성하는 대회를 기획했습니다. 해당 이벤트는 치지직에서 활동하는 스트리머 8인(승우아빠·러너·견자희 등 유튜브 구독자 약 300만 규모)을 섭외해 대회 구조로 발전시킬 수 있었습니다. 대회 룰과 포맷 협의, 스트리머 개별 일정, 크리에이티브 제작·검수, UA 캠페인 연계, 디스코드 커뮤니티 이벤트까지 풀퍼널로 관리하는 과정은 ìˆ

15œíƒ„하지 않았습니다. 이슈 해결을 위해 업무의 우선순위를 나누었고, MCN측과의 긴밀한 커뮤니케이션을 최우선으로 진행하되, UA나 디스코드 이벤트 등 커뮤니티 시책은 생성형 AI를 적극 활용하여 업무 파이프라인을 최적화했습니다.<br><br><b class='seglabel'>SANDY FLOOR - Tokatonton</b>스토리가 중요시되는 게임 특성상, 여러 차례의 G.Round 내부 테스트에서 일본 유저의 반응이 유독 두드러졌기에, 2026년 4월 데모 오픈일에 맞춰 일본 시장을 겨냥한 PR이 필요하다고 판단했습니다. 그리하여 일본어 보도자료를 직접 작성하고, 일본 유명 게임 매체의 PR 창구에 메일을 발송하는 방식으로 진행했습니다. 결과적으로 電ファミニコゲーマー, GameWith, gamebiz 등 8ê³³ 이상의 매체에 기사가 게재되었습니다.",
16    results: "<b class='seglabel'>PUBG MOBILE JP - Dragon Ball Super 콜라보레이션 특설 사이트</b>공식 프로모션 사이트 프로젝트는 일본 X 실시간 트렌드 8위에 올랐습니다. 반면 시책의 사후 데이터를 Google Analytics로 분석했고, 다음 콜라보시 수정 및 보완해야하는 점에 대한 인사이트로 이어질 수 있었습니다. 콜라보레이션 종료로 현재는 특설사이트 자체의 운영은 종료되었지만, <a href='https://pubgmobile.jp/dragonballsuper2/' target='_blank' rel='noopener'>해당 PUBGM 공식 홈페이지</a>에서 제작했던 흔적이 남아있습니다.<br><br><b class='seglabel'>SANDY FLOOR - Great Toy Showdown</b>라이브 방송중 채팅에서 긍정적인 반응이 다수 보였으며, 디스코드 한국어 채널이 예상보다 높은 유입을 확보하게 되어 활성화되었습니다. 해당 시책의 여파로 KR리전에서의 DAU또한 상승했습니다.<br><br><b class='seglabel'>SANDY FLOOR - Tokatonton</b>보도자료와 활발한 X에서의 커뮤니티로 인해 스팀 월간 방문자 수가 MoM 2배 이상 증가했습니다. 보도자료 게재 매체: <a href='https://news.denfaminicogamer.jp/news/260416l' target='_blank' rel='noopener'>電ファミニコゲーマー</a> · <a href='https://gamewith.jp/gamedb/14960' target='_blank' rel='noopener'>GameWith</a> · <a href='https://gamebiz.jp/news/424468' target='_blank' rel='noopener'>gamebiz</a>"
17  },
18  'da-user-behaviour': {
19    company: "KRAFTON",
20    title: "PUBG MOBILE JP",
21    background: "PUBG MOBILE 일본 리전의 매출은 대부분 스킨에서 발생되는 구조였으나, 각 스킨마다 다른 BM을 가지고 있음에도 그저 과거의 마케팅 예산 스케일에 맞추어 마케팅을 집행하고 있었습니다. 이에 마케팅 예산 최적화를 도모하며 스킨으로 인한 수익 극대화를 위해, 스킨 판매 데이터와 UA 비용을 비교하는 eROAS 분석 방법론을 설계하게 되었습니다.",
22    planningExecution: "단순히 매출이 높은 스킨을 확인하는게 아니라 서로 다른 BM을 가진 스킨 중, 실제로 마케팅 비용 대비 높은 매출을 만들어내는 상품이 무엇인지 파악하는것이 첫 번째 임무였기에, 기존 가지고 있던 스킨 판매 데이터를 정제할 필요가 있었습니다. 그리하여 가장 먼저 스킨 구매에 필수적인 유료재화(UC)의 스킨별 사용량과, 해당 스킨이 판매되던 시기의 UC 충전횟수, 금액 등을 비교하여 유저의 경향을 분석해, 대략적인 스킨의 판매추이를 확인했습니다. 해당 데이터를 NRU와 Return으로 나누어 각 두 군의 구매패턴을 나누어 조사하였고, 나아가 기존 유저들 중 고과금유저들의 재화 소모량과 타이밍을 분석해 잠재적인 구매군의 행동양상을 파악했습니다. <br><br>이후 해당 데이터와 UA/BR 비용을 타겟, 플랫폼, 소구점별로 나눈 데이터와 비교하여, 각 세그먼트당 eROAS를 계산하였습니다. 이러한 방법을 반복하고 정제함으로서 일본 리전에서 특히 구매 전환에 효과적인 스킨 유형과 메시지를 구체적으로 도출할 수 있었습니다. 처음에는 최근 3개월간의 데이터를 기반으로 분석을 시작했고, 뒤이어 이를 바탕으로 세그먼테이션을 점진적으로 고도화했습니다. 데이터를 추출하고 정제하는데에는 claude와 python, 그리고 SQL을 활용하였고, 데이터 시각화는 Tableu 를 활용하여 정기 리포트로 정리하였습니다.<br><br>동시에 이러한 인사이트가 광고 효율 개선으로 이어질 수 있도록 크리에이티브 운영 체계도 재정비했습니다. 당시 PUBGM의 광고 크리에이티브는 덴츠, 텐센트, KRAFTON 자체 제작 등 여러 경로로 제작되었지만, ê·¸ 양이 너무 방대하고 규격 등이 표준화되어있ì

22§€ 않아 동일한 조건에서 크리에이티브 테스트는 커녕 데이터를 분석하는것에 어려움을 겪고 있었습니다. 우선 데이터 분석 고도화를 위해 시책이나 BM상품에 따라 제작되는 모든 크리에이티브를 사이즈·길이·텍스트·소구점 등 세그먼트별로 크리에이티브 네이밍을 고도화하는 작업부터 착수했습니다. 이후 매주 크리에이티브 성과를 각 플랫폼별로 수집 및 통합한 후, MMP와 실제 DB 데이터와 교차 검증하여 리포트화했습니다. 이후에는 유저행동 지표에서 얻은 인사이트와 크리에이티브 데이터를 통한 인사이트를 융합해, 각 세그먼트를 의도적으로 변주한 A/B 테스트를 채널별로 실행했습니다.<br><br>크리에이티브 인사이트는 주로 세 가지 방식으로 획득했습니다.<br><br>우선 우수한 성과를 보이는 크리에이티브들의 지면, 국가, Frequency를 분석해 광고 플랫폼마다 특화된 최적화 전략을 세웠습니다. 당시 TikTok에서의 평균 Frequency가 낮게 나오는것을 확인해, 해당 플랫폼을 겨냥한 포맷과 후킹을 활용한 크리에이티브를 추가 제작하는 등, 유연하게 상황에 대처했습니다.<br><br>ê·¸ 이후 cpi/ipm이 우수한 상위 10개의 영상 크리에이티브들을 기준으로 시청 유지율을 25%·50%·75%·95%·100% 구간으로 나눠, 잔존율이 급격하게 떨어지는 지점을 찾았습니다. 유지율이 초반에 떨어지면 훅부터 바꿨고, 후반에 떨어지면 소구점이나 콘텐츠를 교체하는 식으로 대응했습니다.<br><br>마지막으로, MAX와 AdMob을 통해 타 게임이 DSP 지면에 노출하는 상위 소재의 공통점, 특히 핵심 포인트를 처음 3초 안에 어떻게 전달하는지를 정리해 자사 소재 기획에 적용했습니다.<br><br>테스트 플랫폼과 타겟, 그리고 예산을 조정하며 어떤 크리에이티브 요소가 실제 구매 전환에 기여하는지 지속적으로 검증했고, ê·¸ ê²°ê³¼ 특정 스킨 BM에서 효과적인 소재 규격과 후킹 포인트를 발굴하는데 성공했습니다. 이후 해당 규격과 후킹 포인트를 활용한 크리에이티브 제작 기획서를 작성해 인하우스 디자인팀에 이미지·영상 작업을 발주했고, 테스트 결과를 성공적으로 활용할 수 있었습니다.",
23    results: "가장 괄목할만한 성과로서는 스킨 소구별로 UA 마케팅의 예산을 효율에 맞게 소비할 수 있게 되었다는 점 입니다. 또한 각 스킨의 판매패턴에 따라 알맞은 타겟에게 알맞은 소구점을 활용한 광고를 노출시킴으로서 특정 BM의 영상 크리에이티브의 CV 지표가 크게 증가하였습니다. 이 두 가지가 맞물려 월간 매출 KPI를 초과 달성함과 동시에 예산 집행 속도도 끌어올려, 운용 광고비가 전년 대비 130% 이상 성장할 수 있었습니다." 
24  },
25  'da-campaign-effectiveness': {
26    company: "KRAFTON, GAMEDUO",
27    title: "PUBG MOBILE JP, Ninja Battle, Archer Forest, Cat Hero, Summoners Clan, Another Dungeon",
28    background: "GAMEDUO에는 초기 멤버로 합류해 마케팅 조직을 처음부터 세팅해야 하는 상황이었고, 이후 라이브 서비스 중인 5개 타이틀의 글로벌 UA를 담당하며 월 1~2억 원 규모의 예산을 운용하게 되었습니다. 하지만 타이틀마다 IAA/IAP에서의 매출비중이 달랐고 그 비중조차 국가와 OS별로 제각각인 상황이었기에, 하나의 KPI를 일괄적으로 적용해버리면 효율이 나오는 캠페인을 끄게 되어버리거나, 그렇지 않은 캠페인에 예산을 더 추가하는 오판단을 내릴 여지가 있었습니다. 더군다나 IAP매출이 강세인 iOS는 SKAN의 포스트백 데이터 자체가 불안정하고 지연이 있어 캠페인 효율을 평가할 근거로 삼기 어려웠습니다. 그리하여 타이틀별로 목표를 산출하는 계산식과, iOS 성과를 신뢰할 수 있게 읽는 측정 체계를 먼저 만들어야 한다고 판단했습니다.",
29    planningExecution: "<b class='seglabel'>LTV 기반 KPI 설계</b>그리하여 각 타이틀마다의 다른 특성을 고려하여 KPI설정법을 개편하기위해, 각 타이틀의 유저가 실제로 결제하는 방식에서 목표를 역산하기로 했습니다. 먼저 데이터팀과 협업해 게임별 LTV 기간을 개별 설정하되, IAA의 매출비중이 높은 타이틀은 중-고과금유저가 이탈하는 시점을 기준으로 LTV 기간을 설정했습니다. 추가적으로 각 타이틀마다의 리텐션 커브와 BM 설계상 첫 결제가 발생하는 시점을 조사해 유저 생애 패턴을 확립하여, 해당 LTV 기간 안에서 IAP·IAA 매출의 국가·OS별 평균 증가율을 산출할 수 있었습니다. 이후 진행 중인 캠페인의 IAP·IAA 수치에 이 증가율을 적용해 예상 UA 순수익을 추정했고, 이렇게 나온 값을 기준으로 월간 목표와 국가·OS별 D1 ROI 목표를 수립했고, 매달 같은 방식으로 다시 계산할 수 있는 구조로 정리했습니다.<br><br><b class='seglabel'>캠페인 구조 설계와 매체 운영</b>목표가 정해진 뒤에는 ê·¸ 목표를 실제로 맞출 수 있는 캠페인 구조를 설계했습니다. CPM, CPI, D1 ROI 목표가 비슷한 국가끼리 묶어 캠페인을 구성하고 평균 D1 ROI 목표를 핵심 KPI로 삼았으며, 국가별 IAA·IAP 매출 비중을 분석해 광고 수익 비중이 높은 시장은 구매가 아닌 광고 수익 기준으로 최적화하도록 캠페인을 따로 설계했습니다. 집행은 Meta, Google UAC, Moloco, TikTok, Apple Search Ads를 중심으로 하고 필요에 따라 Liftoff, Unity Ads, Pangle, Snapchat, Twitter, Appier까지 확장했으며, Apple Search Ads 키워드 최적화는 상시 워크스트림으로 운영했습니다. 타겟팅은 인앱 이벤트·기기 언어·ADID 세그먼트로 세분화하고 2~3일 주기로 캠페인을 점검했습니다.<br><br>동시에 매체 담당자와의 협업도 성과를 만드는 수단ì

29œ¼ë¡œ 활용했습니다. 플랫폼 측의 니즈(신규 기능 활성화)와 자사의 니즈(마케팅 비용 효율)를 맞바꾸는 상호 이익 구조로 접근해, 신규 기능이 출시되면 크레딧을 받는 조건으로 해당 기능에 예산을 집행하는 방식으로 협업했습니다. Google 담당자와는 캠페인 진단과 신규 프로덕트 활용을 긴밀하게 논의했고, ê·¸ ê²°ê³¼ UAC에서 유의미한 성과를 확보할 수 있었습니다. 이후 KRAFTON에서 PUBG MOBILE 일본의 UA·BR 캠페인 예산과 성과를 담당할 때도 여기서 얻은 인사이트와 방법론을 그대로 적용해, 매월 예산 배분을 eROAS와 인게임 행동 데이터를 기준으로 최적화하고 데일리 성과 트래킹 체계를 운영했습니다.<br><br><b class='seglabel'>iOS 성과 측정 고도화</b>iOS는 SKAN 하나에만 의존하지 않고 성과 측정용 데이터 시트를 자체적으로 구축해 고도화했습니다. 국가별로 Organicê³¼ Paid 유저의 매출 합산치를 매체별 비용과 상대 평가하며 예산 증감에 따라 성과가 어떻게 반응하는지 확인했고, 데이터 신뢰도를 확보하기 위해 원본 데이터 기반의 자체 Modeled ROI 체크와 데이터셋별 Null값 비중 체크를 예산 결정 전 단계에 넣었습니다.",
30    results: "<b class='seglabel'>LTV 기반 KPI 설계</b>타이틀별 LTV를 기반으로 한 데이터 KPI 체계를 구축해, 월간 목표를 매번 반복 가능한 계산식으로 산출할 수 있게 되었습니다. 이 체계는 이후 UA 전반의 성과를 뒷받침하는 운영 기반이 되었습니다.<br><br><b class='seglabel'>캠페인 구조 설계와 매체 운영</b>UA 순수익은 연초 대비 90% 성장했고, 주요 국가·OS의 평균 CPI는 35% 감소시킬 수 있었습니다. 매체 협업을 통해 확보한 플랫폼 크레딧은 실질적인 마케팅 비용 효율로 이어졌고, 그 과정에서 Google Ads와 TikTok 광고 플랫폼의 고효율 소재를 발견해 이후 적극적으로 활용하게 되었습니다. 개별 캠페인 단위에서는 아처키우기가 한국 리전에서 특히 높은 효율을 기록했고, 어나더 던전의 사전예약 캠페인으로는 사전예약 10만 건을 확보했습니다.<br><br><b class='seglabel'>iOS 성과 측정 고도화</b>SKAN의 한계를 우회하는 자체 Modeled ROI 체계를 만들어, iOS 캠페인 성과를 신뢰도 있게 평가하고 예산 배분 의사결정에 반영할 수 있게 되었습니다."
31  },
32};