‘타마고`는 800만명 이상이 플레이한 유명 모바일 게임이다. 게임 웹진 가마수트라의 필자 토비아즈 지민스키는 이와 유사한 계란 깨기 게임을 직접 제작하여 구글 애널리틱스를 이용한 유저 피드백의 활용과 점진적 업데이트의 유용함을 수치적으로 증명하였다.
지민스키는 ‘타마고`는 별로 높지 않은 평점에도 불구하고 기록적인 다운로드를 달성하였음을 보고 게임의 평가 지표는 별점보다는 다운로드 수가 되어야 한다는 가설을 세웠다.
그는 먼저 타마고를 모방하여 스마트폰 화면을 두드려 알만 깨서 내부의 동물을 얻는 기능만 있는 1.0 버전 게임을 제작하였고 611 다운로드에 46.2%의 재방문률을 얻었다. 이후 타마고치와 같은 육성 기능을 추가하고 게임 포인트를 벌어 아이템을 구입할 수 있는 기능을 추가하였다.
이러한 1.1 버전에서는 673 다운로드에 재방문률이 51%로 증가하였으며 자신이 육성하는 동물이 사용자의 명령에 따라 움직이는 1.15버전, 실시간으로 배고픔 수치가 올라가서 능동적으로 게임에 재방문을 유도한 1.2 버전, 미니게임을 추가한 1.3 버전을 거치며 재방문률은 70.5%까지, 다운로드는 13956까지 증가하였음을 보여주었다.
이렇게 간단한 초기 버전을 먼저 출시하여 이용자 반응을 통해 콘텐츠를 추가해 나가는 개발 방식은 인력과 자본이 모자란 게임 개발 환경에서 유용할 것으로 보이며 이를 위해서는 구글 애널리틱스와 같은 통계적 분석 도구를 사용하는 것이 유용할 것으로 보인다.
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