주요 게임 콘텐츠의 시장 지배력 평가를 통한 한국 온라인 게임 시장의 장르별 경쟁 유형 분석 Analysis of Genre-specific Competition Patterns in Korean Online Game Market using Market Dominance Assessment of Major Game Contents원문보기
본 연구에서는 한국 온라인 게임 콘텐츠 시장에 대해 장르적 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 유형을 분석하였다. 먼저 장르별 1, 2위 게임 콘텐츠들의 시장지배력을 분석하기 위하여, 장르 내에서의 플레이타임 점유율과 표준편차 통계량을 활용하여, 장르별 ANOVA분석 및 Cluster 분석을 수행하였다. ANOVA 분석 결과에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율에서 'FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드'의 관계가 있었고, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율에서는, 'RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드'의 관계가 확인되었다. 그 밖에 Cluster 분석에서는 시장지배적 성향의 강한 정도와 그 변동성이 유사한 수준에 있는 장르들의 군집을 구분하여 제시하였다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 콘텐츠 시장에 대해 장르적 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 유형을 분석하였다. 먼저 장르별 1, 2위 게임 콘텐츠들의 시장지배력을 분석하기 위하여, 장르 내에서의 플레이타임 점유율과 표준편차 통계량을 활용하여, 장르별 ANOVA분석 및 Cluster 분석을 수행하였다. ANOVA 분석 결과에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율에서 'FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드'의 관계가 있었고, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율에서는, 'RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드'의 관계가 확인되었다. 그 밖에 Cluster 분석에서는 시장지배적 성향의 강한 정도와 그 변동성이 유사한 수준에 있는 장르들의 군집을 구분하여 제시하였다.
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game contents market, and carried out the analysis on the degree and characteristics of the competition that appear differently in each sub market classified according to the genre. First, to analyze the mar...
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game contents market, and carried out the analysis on the degree and characteristics of the competition that appear differently in each sub market classified according to the genre. First, to analyze the market power of the rank 1 and 2 game contents in each genre, using the play time share ratio and standard deviation statistics values in the genre, ANOVA analysis and Cluster analysis were carried out for each genre. According to ANOVA analysis result, in the rank 1 game share ratio in each genre, there was a relationship of 'FPS/Racing > RST/Sports > Poker > Go-stop > RPG > Arcade > Board', and in the play time total share ratio of rank 1 and 2 games, the relationship of 'RTS > FPS/Racing > Sports > RPG > Go-stop > Poker > Arcade > Board' was verified. And in Cluster analysis, the groups of the genres with the degree of market power tendency and the variability at similar level were classified and stated.
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game contents market, and carried out the analysis on the degree and characteristics of the competition that appear differently in each sub market classified according to the genre. First, to analyze the market power of the rank 1 and 2 game contents in each genre, using the play time share ratio and standard deviation statistics values in the genre, ANOVA analysis and Cluster analysis were carried out for each genre. According to ANOVA analysis result, in the rank 1 game share ratio in each genre, there was a relationship of 'FPS/Racing > RST/Sports > Poker > Go-stop > RPG > Arcade > Board', and in the play time total share ratio of rank 1 and 2 games, the relationship of 'RTS > FPS/Racing > Sports > RPG > Go-stop > Poker > Arcade > Board' was verified. And in Cluster analysis, the groups of the genres with the degree of market power tendency and the variability at similar level were classified and stated.
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문제 정의
본 연구에서는 국내 온라인 게임 시장의 경쟁 구조를 장르에 따라 구분하였다. 그리고 장르별 경쟁 유형을 파악할 수 있는 가장 직접적인 지표라 여겨지는 시장점유율에 초점을 두고 게임 콘텐츠들의 경쟁 구도를 살펴보고자 하였다.
본 연구에서는 각 하부시장, 즉 장르별로 나타나는 대표 게임들의 시장 지배력을 비교 분석하였다. 이를 위해 Cluster 분석을 실시하여 유사한 경쟁 양상을 가지는 게임 장르들을 살펴봄으로써 게임 비즈니스에 있어서 유용한 인사이트를 도출하고자 하였다.
본 연구에서는 장르별 대표 게임의 시장지배력을 비교 분석하기 위하여, Cluster 분석을 수행하였다.
가설 설정
10의 점유율 변동이 나타날 수 있음을 의미한다.4) 실제 신규 게임 론칭과 관련한 비즈니스 전략 수립을 위해 본 연구 결과를 활용한다면, 사기 변동성 잣대도 함께 고려하여 의사 결정을 하는 것이 유리할 것이다.
제안 방법
이를 위한 분석은 다음과 같은 내용으로 수행되었다. 각 장르별로 플레이 타임 점유율 1위와 2위를 점하고 있는 대표 게임에 대하여, 그 점유율의 수준에 대한 분석을 진행하였다. 우선 장르별 1위 게임의 장르내 점유율과 장르별 1,2위 게임의 장르내 점유율 합에 대하여 ANOVA분석을 수행하였다.
둘째, 본 연구에서는 데이터 수집을 위하여 PC방에 서의 게임 이용에 포커스를 두고 있는 게임트릭스 DB를 이용하였다. PC방으로부터 수집된 정보는 실제 국내 전체 게임 이용 현황을 정확히 대변한다고 보기 어렵다는 점을 감안할 때, 추후 연구에서는 이 문제에 대한 개선이 필요하다고 본다.
본 연구에서는 국내 온라인 게임 시장의 경쟁 구조를 장르에 따라 구분하였다. 그리고 장르별 경쟁 유형을 파악할 수 있는 가장 직접적인 지표라 여겨지는 시장점유율에 초점을 두고 게임 콘텐츠들의 경쟁 구도를 살펴보고자 하였다.
게임의 장르 구분에 대한 관련 문헌에 따르면, 한국 콘텐츠진흥원(2011)이 가장 세분화된 게임 장르 분류를 제시하고 있고[2], 그 외의 문헌에서도 이와 유사한 장르 구분을 사용하고 있다[3-8]. 본 연구에서는 온라인 게임 플랫폼을 중심으로 논의를 진행하기 위하여, 온라인 게임에 적합하도록 조정한 9개의 장르(RPG, RTS, FPS, 스포츠, 레이싱, 아케이드, 보드, 고스톱, 포커) 체계로 게임 콘텐츠를 분류하였다[표 1].
본 연구에서는, 장르별 1,2위 게임 콘텐츠의 시장 지배력에 대한 Cluster 분석을 수행하여, 온라인 게임 분야의 시장 진입과 관련된 비즈니스 전략을 수립함에 있어서 유용한 결과를 도출하였다.
시장 지배력을 수량화하기 위해 해당 게임의 플레이 시간 점유율 값을 사용하였다. 데이터 수집을 위해 게임트릭스(www.
본 연구에서는 각 하부시장, 즉 장르별로 나타나는 대표 게임들의 시장 지배력을 비교 분석하였다. 이를 위해 Cluster 분석을 실시하여 유사한 경쟁 양상을 가지는 게임 장르들을 살펴봄으로써 게임 비즈니스에 있어서 유용한 인사이트를 도출하고자 하였다.
본 연구의 한계점은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장의 장르별 경쟁 유형을 분석하기 위하여 게임 콘텐츠의 플레이타임 점유율 지표를 사용하였다. 그러나 실제 온라인 게임의 경영지표들 중에는 플레이타임 외에도 일별 이용자 수와 최대동시접속자 수 등이 있다.
대상 데이터
시장 지배력을 수량화하기 위해 해당 게임의 플레이 시간 점유율 값을 사용하였다. 데이터 수집을 위해 게임트릭스(www.gametrics.com)2)의 DB를 이용하였고, 데이터 수집기간은 2011년 01월부터 03월까지 총 90일 분량으로 한정하여 일별 수치로 처리하였다. 분석 도구로는 SPSS 17K의 계층적 Cluster 분석을 이용하였고, Ward 방법에 따른 유사성 분석 및 z점수에 의한 변수 표준화에 의거한 Cluster분석을 수행하였다.
데이터처리
유사성의 측정 방법으로는 Euclidean 거리와 Minkowski 거리 등이 있다. Cluster 분석의 결과는, 집단화 절차표(Agglomeration Schedule), 수직 고드름 분포 (Horizontal Icicle), 덴드로그램(Dendrogram) 등을 통해 해석한다[9].
각 장르별 1위 및 2위 게임의 시장 지배적 영향을 비교하기 위하여, 1위 게임의 플레이타임 점유율에 대한 ANOVA분석과, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계의 점유율에 대한 ANOVA분석을 수행하였다[표 3].
com)2)의 DB를 이용하였고, 데이터 수집기간은 2011년 01월부터 03월까지 총 90일 분량으로 한정하여 일별 수치로 처리하였다. 분석 도구로는 SPSS 17K의 계층적 Cluster 분석을 이용하였고, Ward 방법에 따른 유사성 분석 및 z점수에 의한 변수 표준화에 의거한 Cluster분석을 수행하였다.
각 장르별로 플레이 타임 점유율 1위와 2위를 점하고 있는 대표 게임에 대하여, 그 점유율의 수준에 대한 분석을 진행하였다. 우선 장르별 1위 게임의 장르내 점유율과 장르별 1,2위 게임의 장르내 점유율 합에 대하여 ANOVA분석을 수행하였다. 이어서, 장르별 1위 및 2위 게임의 점유율, 그리고 1,2위 게임의 점유율 합과 차의 평균과 표준편차 통계량을 기준으로 Cluster 분석을 진행하였다.
우선 장르별 1위 게임의 장르내 점유율과 장르별 1,2위 게임의 장르내 점유율 합에 대하여 ANOVA분석을 수행하였다. 이어서, 장르별 1위 및 2위 게임의 점유율, 그리고 1,2위 게임의 점유율 합과 차의 평균과 표준편차 통계량을 기준으로 Cluster 분석을 진행하였다.
한편, 본 연구에서는 장르별 1위 및 2위 게임의 입지가 얼마나 안정적인지를 평가할 수 있는 점유율의 표준 편차 통계량을 포함하여 Cluster분석을 수행하였다[그림 3-10]. 장르별 시장 지배적 게임의 독점적 지위 혹은 과점적 지위는 어느정도 변동성을 가지게 되는데, 이때 표준편차 통계량으로 그 변동성의 수준을 평가할 수 있다.
성능/효과
분석 결과[표 3]에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율의 수준은 ‘FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드’의 순서에 따라 큰 값을 가지는 것으로 확인되었다. 다만, FPS와 레이싱의 관계, 그리고 RTS와 스포츠의 관계에서는 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았다.
반면, 군집b의 레이싱, RPG, 스포츠 장르와 군집c의 RTS, FPS 장르의 경우 1,2위 게임에 의한 과점 수준이 상대적으로 높게 나타났다. 그중에서도 특히 레이싱, RTS, FPS 장르에서는 1,2위 게임의 점유율 합이 80%를 초과하고 있어 주목할만한다.
분석 결과[표 3]에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율의 수준은 ‘FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드’의 순서에 따라 큰 값을 가지는 것으로 확인되었다.
상기 결과에 따르면, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율은, ‘RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드’의 순서로 높은 수준을 보였다.
우선 ANOVA 분석 결과에 따르면, 장르별 1위 게임의 점유율에서 ‘FPS/레이싱 > RTS/스포츠 > 포커 > 고스톱 > RPG > 아케이드 > 보드’의 관계가 있었고, 1위와 2위 게임의 플레이타임 합계 점유율에서는, ‘RTS > FPS/레이싱 > 스포츠 > RPG > 고스톱 > 포커 > 아케이드 > 보드’의 관계가 확인되었다.
단, FPS와 레이싱 장르 사이에서는 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았다. 이 결과를 통해 RTS 장르에서는 1,2위 게임이 가지는 과점적 현상이 가장 강하게 나타고 있음을 알 수 있다. RTS 장르에서의 1,2위 게임의 점유율 합은 전체의 84.
후속연구
둘째, 본 연구에서는 데이터 수집을 위하여 PC방에 서의 게임 이용에 포커스를 두고 있는 게임트릭스 DB를 이용하였다. PC방으로부터 수집된 정보는 실제 국내 전체 게임 이용 현황을 정확히 대변한다고 보기 어렵다는 점을 감안할 때, 추후 연구에서는 이 문제에 대한 개선이 필요하다고 본다.
그러나 실제 온라인 게임의 경영지표들 중에는 플레이타임 외에도 일별 이용자 수와 최대동시접속자 수 등이 있다. 추후에 상기 자료를 복합적으로 활용한다면 더 좋은 연구 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Cluster 분석이란?
Cluster 분석은 다양한 특성을 지닌 관찰 대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 분류하기 위한 방법론이다. 여기서, 한 집단에 속한 개체들은 서로 유사한 성질을 가지고 있으며 이들은 다른 집단에 속한 개체들과 상이한 성질을 가지는 것으로 평가한다.
유사성의 측정 방법에는 무엇이 있는가?
여기서, 한 집단에 속한 개체들은 서로 유사한 성질을 가지고 있으며 이들은 다른 집단에 속한 개체들과 상이한 성질을 가지는 것으로 평가한다. 유사성의 측정 방법으로는 Euclidean 거리와 Minkowski 거리 등이 있다. Cluster 분석의 결과는, 집단화 절차표 (Agglomeration Schedule), 수직 고드름 분포 (Horizontal Icicle), 덴드로그램(Dendrogram) 등을 통해 해석한다[9].
게임의 장르에는 무엇이 있는가?
게임의 장르 구분에 대한 관련 문헌에 따르면, 한국 콘텐츠진흥원(2011)이 가장 세분화된 게임 장르 분류를 제시하고 있고[2], 그 외의 문헌에서도 이와 유사한 장르 구분을 사용하고 있다[3-8]. 본 연구에서는 온라인 게임 플랫폼을 중심으로 논의를 진행하기 위하여, 온라인 게임에 적합하도록 조정한 9개의 장르(RPG, RTS, FPS, 스포츠, 레이싱, 아케이드, 보드, 고스톱, 포커) 체계로 게임 콘텐츠를 분류하였다[표 1].
참고문헌 (14)
박흥수, 하영원, 강성호, 신제품 마케팅 전략, 박영사, 2009.
한국콘텐츠진흥원, "2010 대한민국 게임백서", 서울: 경성문화사, 2010.
이응규, 권정일, "온라인 게임에서의 플로우와 플로우에 영향을 미치는 요인 및 재사용의도의 관계에 대한 장르별 비교", 한국경영과학회지, Vo.30, No.4, pp.131-150, 2005.
M. U. Kalwani, The entropy concept and the Hendry partitioning approach, WP 1072-79, Sloan School of Management, Cambridge, Massachusetts Institute of Technology, 1979.
J. F. Hair, W. C. Black, B. J. Babin, R. E. Anderson, and R. L. Tatham, Multivariate Data Analysis (6th ed.). Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Education, p.610, 2006.
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