본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장에 대해 장르 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 강도와 특징에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (1)플레이타임 합계 기준으로 볼 때, 온라인 게임의 장르별 점유율은 "RPG > FPS/RTS > 스포츠 > 아케이드/포커 > 고스톱 > 보드/레이싱"의 순서로 높게 나타났다. (2)플레이타임 점유율 기준으로 볼 때, 장르에 따른 온라인 게임의 하부 시장 구조 내에서 게임 간 경쟁 강도는, "RTS > 레이싱 > FPS/스포츠 > 고스톱 > 포커 > 아케이드/보드 > RPG"의 순서로 크다는 사실을 확인하였다. 경쟁 강도의 높고 낮음에 대한 평가 및 해석은 다음과 같다. 경쟁 강도가 높을수록(RTS > 레이싱 > ${\cdots}$), 이용자가 가지는 게임에 대한 충성도와 재이용률이 낮은 반면 교체이용 성향이 높게 나타나므로, 신규 게임의 시장 진입 장벽이 낮다고 평가할 수 있다. 반대로 경쟁 강도가 낮을수록(${\cdots}$ > 아케이드/보드 > RPG), 이용자가 가지는 게임에 대한 충성도와 재이용률이 높은 반면 교체이용 성향이 낮게 나타나므로, 신규 게임의 시장 진입 장벽이 높다고 평가할 수 있다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장에 대해 장르 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 강도와 특징에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (1)플레이타임 합계 기준으로 볼 때, 온라인 게임의 장르별 점유율은 "RPG > FPS/RTS > 스포츠 > 아케이드/포커 > 고스톱 > 보드/레이싱"의 순서로 높게 나타났다. (2)플레이타임 점유율 기준으로 볼 때, 장르에 따른 온라인 게임의 하부 시장 구조 내에서 게임 간 경쟁 강도는, "RTS > 레이싱 > FPS/스포츠 > 고스톱 > 포커 > 아케이드/보드 > RPG"의 순서로 크다는 사실을 확인하였다. 경쟁 강도의 높고 낮음에 대한 평가 및 해석은 다음과 같다. 경쟁 강도가 높을수록(RTS > 레이싱 > ${\cdots}$), 이용자가 가지는 게임에 대한 충성도와 재이용률이 낮은 반면 교체이용 성향이 높게 나타나므로, 신규 게임의 시장 진입 장벽이 낮다고 평가할 수 있다. 반대로 경쟁 강도가 낮을수록(${\cdots}$ > 아케이드/보드 > RPG), 이용자가 가지는 게임에 대한 충성도와 재이용률이 높은 반면 교체이용 성향이 낮게 나타나므로, 신규 게임의 시장 진입 장벽이 높다고 평가할 수 있다.
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game 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. Analysis result can be summarized ...
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game 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. Analysis result can be summarized as follows. (1) In the view of the total play time, the proportions of the online games in each genre were appeared in the order of "RPG > FPS/RTS > Sports > Arcade/Poker > Go-stop > Board/Racing". (2) In the view of the shares in the play time, the degree of competition between games in the sub market structure of the online games according to the genre was found in the order of "RTS > Racing > FPS/Sports > Go-stop > Poker > Arcade/Board > RPG". The evaluation and interpretation of the high and low of the competition degree are as follows. As the degree of competition is higher, (RTS > Racing > ${\cdots}$) the royalty and the ratio of reusing of the users for the game is lower, and on the other hand, the tendency of replacing and using appeared higher, so the market entry barrier for a new game can be evaluated to be low. Reversely, as the degree of competition is lower, (${\cdots}$ > Arcade/Board > RPG) the royalty and the ratio of reusing of the users for the game is higher, and on the other hand, the tendency of replacing and using appeared lower, so the market entry barrier for a new game can be evaluated to be high.
This study assumed the competitive structure based on genre classification for Korean online game 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. Analysis result can be summarized as follows. (1) In the view of the total play time, the proportions of the online games in each genre were appeared in the order of "RPG > FPS/RTS > Sports > Arcade/Poker > Go-stop > Board/Racing". (2) In the view of the shares in the play time, the degree of competition between games in the sub market structure of the online games according to the genre was found in the order of "RTS > Racing > FPS/Sports > Go-stop > Poker > Arcade/Board > RPG". The evaluation and interpretation of the high and low of the competition degree are as follows. As the degree of competition is higher, (RTS > Racing > ${\cdots}$) the royalty and the ratio of reusing of the users for the game is lower, and on the other hand, the tendency of replacing and using appeared higher, so the market entry barrier for a new game can be evaluated to be low. Reversely, as the degree of competition is lower, (${\cdots}$ > Arcade/Board > RPG) the royalty and the ratio of reusing of the users for the game is higher, and on the other hand, the tendency of replacing and using appeared lower, so the market entry barrier for a new game can be evaluated to be high.
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문제 정의
다음으로 살펴볼 내용은, 본 연구가 다루고자 한 주요 목적으로써, 장르별 하부시장의 경쟁 강도를 분석하는 과정에 대한 것이다. 선행 연구를 통해 확인한 바와 같이 Hendry 모형의 상품 교체상수(K)는 (식 5)에 의해 도출할 수 있다.
본 연구는 장르별로 다르게 나타는 한국 온라인 게임 시장의 경쟁 강도를 분석하여, 실무에 적용이 가능한 유용한 결과를 도출하였다.
본 연구에 들어가기에 앞서, 장르별로 온라인 게임 시장의 점유 수준에 차이가 있는지를 확인해보았다. 이를 위해, 월별 플레이시간의 합계 통계량을 이용하여 장르별로 시장의 점유 수준에 차이가 있는지를 점검하였다.
이 같은 문제점을 감안하여, 본 연구에서는 게임 접속자의 인구수 관점이 아니라 실제 플레이 시간을 잣대로 하부시장의 경쟁 수준을 분석함으로써, 실제 게임 콘텐츠의 소비 측면에서의 경쟁 강도를 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 온라인 게임 시장의 시장 점유율(mi)를 각 게임별 플레이 시간의 점유율로 갈음하여 분석을 시도하였다.
이 때, 본 연구에서는 각각의 하부시장(장르) 별로 나타나는 상품간의 교체 상수(K)를 도출하였다. 이를 통해, 서로 다른 장르에 따라 각각의 세부 시장에서 나타나는 게임 간의 경쟁 강도를 비교 평가하고자 하였다.
가설 설정
이는 장르별로 상위권에 위치한 특정 게임들이 대부분의 플레이시간을 점유하고 있음에 기인한다.4) 즉, 플레이시간 변수에 있어서는 평균값이 그 집단을 합리적으로 대표하고 있다고 보기 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 플레이시간의 평균 통계량을 그대로 이용하지 않고, 대신 각각의 게임에 대한 플레이시간 전체를 고려하여 상품교체 상수 K를 도출하는 과정을 따름으로써, 위의 통계학적인 문제를 피하였다.
)이 시간(t) 변화에 독립인 static 모형임을 전제로 하고 있다. 그리고, 소비자가 상품 i를 구매할 확률 pi는 그 상품의 시장점유율 mi와 같다고 가정한다. 이 때, 소비자의 연속적인 구매에 있어서, 상품 i와 j를 선택할 결합확률(joint probability) pij는 상품 교체상수(K)와 상품 i와 j의 시장점유율 mi와 mj의 곱으로 나타낸다(식 1).
본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장의 경쟁 구조를 장르에 의거하여 구분할 수 있다는 가정을 하였다.2) 이에 따라, 한국 온라인 게임의 하부시장 구조가 장르의 구분과 동일하게 나타난다고 보았다.
2) 이에 따라, 한국 온라인 게임의 하부시장 구조가 장르의 구분과 동일하게 나타난다고 보았다. 즉, 동일 장르로서 같은 하부시장 구조에 있는 게임들은 직접적인 경쟁관계에 있고, 반대로 이종 장르로서 다른 하부시장 구조에 속하는 게임 간에는 직접적인 경쟁이 일어나지 않을 것으로 가정하는 것이다.
제안 방법
4) 즉, 플레이시간 변수에 있어서는 평균값이 그 집단을 합리적으로 대표하고 있다고 보기 어렵다는 것이다. 본 연구에서는 플레이시간의 평균 통계량을 그대로 이용하지 않고, 대신 각각의 게임에 대한 플레이시간 전체를 고려하여 상품교체 상수 K를 도출하는 과정을 따름으로써, 위의 통계학적인 문제를 피하였다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장에 대해 장르 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 강도와 특징에 대한 분석을 수행하였다.
이러한 부담을 해소하기 위하여, Hendry Corp.에서는 엔트로피(entropy) 개념을 활용하여 수학적으로 K를 도출하는 방법론을 제시하였다. ‘Hendry 모형’으로 불리는 이 방법은, 각각의 pii에 대한 확인 없이 오직 상품들의 시장 점유율(mi) 정보만을 이용하여 이론적인 K를 얻을 수 있다는 것이 특징이다.
이 때, 본 연구에서는 각각의 하부시장(장르) 별로 나타나는 상품간의 교체 상수(K)를 도출하였다. 이를 통해, 서로 다른 장르에 따라 각각의 세부 시장에서 나타나는 게임 간의 경쟁 강도를 비교 평가하고자 하였다.
구체적으로 제품시장에 속한 여러 상표들 사이에서 어떤 상표들이 특히 경쟁관계가 심하고, 반대로 어떤 상표들 사이에서 경쟁관계가 약한가를 파악하는 것이 내용의 핵심이다. 이러한 분석은 특별히 경쟁이 심한 상표들을 묶어서 하나의 하위시장으로 구분해내는 계층적 시장구조 도출을 수반한다. 경영자가 제품시장의 정확한 경쟁 구조 혹은 특징을 알 수 있다면, 잠재적 경쟁 상대를 회피하기 위한 제품 포지셔닝, 가격 설정, 광고 및 판매촉진 등의 마케팅 전략을 수립하는 데 있어서 매우 유리한 접근이 가능해 진다.
본 연구에 들어가기에 앞서, 장르별로 온라인 게임 시장의 점유 수준에 차이가 있는지를 확인해보았다. 이를 위해, 월별 플레이시간의 합계 통계량을 이용하여 장르별로 시장의 점유 수준에 차이가 있는지를 점검하였다. 이에 대한 ANOVA 분석 결과는 아래 [표 4]의 내용과 같다.
이 같은 문제점을 감안하여, 본 연구에서는 게임 접속자의 인구수 관점이 아니라 실제 플레이 시간을 잣대로 하부시장의 경쟁 수준을 분석함으로써, 실제 게임 콘텐츠의 소비 측면에서의 경쟁 강도를 평가할 수 있도록 하였다. 즉, 온라인 게임 시장의 시장 점유율(mi)를 각 게임별 플레이 시간의 점유율로 갈음하여 분석을 시도하였다. 플레이 시간 점유율은 개별 게임 서버에 대한 트래픽 부하 혹은 플레이 몰입 관점의 차이를 의미하므로, 실질적인 게임 시장의 경쟁 강도를 평가하는데 적합한 지표로 평가할 수 있다.
그러나 본 연구는 다음과 같이 3가지의 한계점을 가지고 있다. 첫째, 본 연구는 한국 온라인 게임 시장의 하부 경쟁 구조가 장르 구분에 의거하여 구분되는 것으로 전제하고 진행되었다. 실제로 온라인 게임 시장의 경쟁 구조가 실제로 장르 요인에 의하여 구분되고 있는지, 아니면 전혀 다른 요소에 의해서 하부시장에 정의되거나, 장르 구분과 함께 또 다른 요소와의 복합적인 형태를 취하고 있는지에 대해, 심층적인 연구가 필요하다고 본다.
대상 데이터
본 연구에서는 게임트릭스 DB로부터 9종의 장르별로 세분된 하부시장 내에서 상용(정식) 서비스 중인 모든 게임의 월별 플레이 시간 누적치 데이터를 수집하였다. 데이터 수집기간은 2009년 04월부터 2011년 03월까지 총 24개월 분량으로 한정하였다.
본 연구에서는 게임트릭스 DB로부터 9종의 장르별로 세분된 하부시장 내에서 상용(정식) 서비스 중인 모든 게임의 월별 플레이 시간 누적치 데이터를 수집하였다. 데이터 수집기간은 2009년 04월부터 2011년 03월까지 총 24개월 분량으로 한정하였다.
실제 게임별 플레이 시간 데이터의 수집은, 게임트릭스(www.gametrics.com)의 DB를 통해 이루어졌다. 게임트릭스는 전국에 있는 1만 7천여 개의 PC방 모집단에서 대한민국 게임백서 지역별 비율에 따라 4천여 개의 표본 PC방을 선정하여 게임 이용과 관련된 데이터를 수집하여 제공하고 있다.
데이터처리
본 연구에서는, K값의 비교 분석 등의 통계적 처리 작업을 위해 SPSS 17K를 이용하였다. 통계적 판단 기준으로 신뢰수준 99%(유의확률 1%)에 의해 결과를 분석하였다.
이론/모형
둘째, Hendry 모형의 시장 점유율(mi)에 대응하는 변수로써 구매자 수치 대신 월별 누적 플레이시간 값을 사용하였다. Hendry 모형은 상품의 구매자 관점의 시장 분석 방법론이므로, 부분 유료화 모델과 같은 다양한 서비스 형태가 존재하는 온라인 게임 콘텐츠에 대해서는 직접 적용하는 것이 용이하지 않았기 때문이다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장의 장르별 하부구조 내에서 게임 간 경쟁 강도의 수준을 비교 평가하기 위해, Hendry 모형을 이용하였다. 이 때, 하부시장 내의 경쟁 강도는 상품교체 상수(K)를 통해 계량화할 수 있다.
성능/효과
(1)플레이타임 합계 기준으로 볼 때 온라인 게임의 장르별 점유율은 RPG > FPS/RTS > 스포츠 > 아케이드/포커 > 고스톱 > 보드/레이싱의 순서로 높게 나타났다(p<.01).
(2)장르에 따른 온라인 게임의 하부시장 구조 내에서 게임 간 경쟁 강도는, RTS > 레이싱 > FPS/스포츠 > 고스톱 > 포커 > 아케이드/보드 > RPG 의 순서로 크다는 사실을 확인하였다(p<.01).
[표 4]에서 보는 바와 같이, 장르별로 집계된 월별 플레이타입 합계는 장르 집단에 따라 차이가 존재함을 확인하였고(ANOVA, p FPS/RTS > 스포츠 > 아케이드/포커 > 고스톱 >보드/레이싱 의 대소 관계를 도출하였다(Duunett-T35), p<.01).
2919%8)로 확인된다. 그리고 서든어택과 스페셜포스 간의 상호 교체가 일어난 부분(0.1479%) 등과 같은 세부적인 교체 이용 정보를 결합확률표 상에서 모두 확인할 수가 있다.
달리 말하자면, RTS와 레이싱 장르에서는 게임간 교체 이용 성향이 가장 높은 만큼 기존 게임의 시장 선점 효과가 약하며 신규 게임의 시장진입이 상대적으로 용이할 것으로 평가할 수 있다. 반대로 RPG 장르는 게임 간 교체 이용 성향이 가장 낮은 시장이므로 기존 게임의 시장 선점 효과가 가장 강력하며 신규 게임의 시장 진입 장벽이 높다는 해석이 가능하다.
K는 0에서 1까지의 값을 가지는데, K값이 작을수록 이전 이용 게임에 대한 충성도가 높다는 것을 의미한다. 따라서 K가 0이면, 기존 이용 게임에 대한 충성도가 극단적으로 나타나, 다른 게임으로의 교체 이용이 나타나지 않음을 의미하고, K가 1이면, 기존 이용 게임에 대한 충성도는 전혀 작용하지 않으므로, 게임들의 시장 점유율(mi)의 차이에만 의거하여 자유롭게 게임 간의 교체 이용이 발생하게 됨을 의미한다.
마지막으로 각 게임의 월별 플레이 시간 데이터를 확보하기 위하여, 게임트릭스의 DB를 이용한 점을 지적할 수 있다. 게임트릭스의 데이터는 전국의 PC방 패널 PC로부터 수집된 정보에 의해서 만들어진 것이므로, 본 연구의 결과가 전체 국내 게임 시장의 현황을 대변하지 못하였을 가능성이 있다.
이 표에 나타난 값은 FPS 장르로 국한된 하부시장 구조에서, 게임 이용자의 연속적인 게임 이용7) 현황을 각 결합된 게임별로 분해한 결과이므로 상기 표의 모든 값을 더하면 100%가 된다. 연속적인 게임 플레이 중, 서든어택과 관련된 부분은 총 69.4564%에 해당하며, 그 중 서든어택 만을연속으로 재이용한 부분은 69.1645%, 서든어택의 이용에서 타 게임으로 이탈한 비율(#, i=서든어택)은 0.2919%8)로 확인된다. 그리고 서든어택과 스페셜포스 간의 상호 교체가 일어난 부분(0.
01). 즉, 플레이타임 기준으로 RPG의 점유율이 가장 높았고, FPS/RTS, 스포츠 장르가 차례로 뒤따르고 있음을 확인할 수 있었다. 한편, 아케이드와 포커 장르, 보드와 레이싱 장르, 보드와 레이싱 장르 사이에서는 상호간에 통계적으로 유의미한 차이가 발견되지 않았다.
후속연구
신규 게임 개발을 목표로 하고 있는 경우, 그 게임의 장르 분류에 따라 진입장벽이 높거나 낮은 정도에 차이가 있음을 감안하고, 진입장벽이 높은 영역에 속할수록 기존 경쟁사 게임 대비 차별화 포인트를 마련하기 위해 노력하거나 게임의 완성도를 높이는 데 더욱 노력을 기울여야 한다. 반대로 교체이용률이 높아 진입장벽이 비교적 낮다고 평가되는 장르 부문에 진출할 게임 개발을 계획하고 있다면, 우선 신속히 개발 및 론칭을 추진하되, 경쟁 게임으로부터 이용자를 더 많이 이전시킬 수 있는 전략에 대해 고민하는 것이 유리할 것이다.
게임트릭스의 데이터는 전국의 PC방 패널 PC로부터 수집된 정보에 의해서 만들어진 것이므로, 본 연구의 결과가 전체 국내 게임 시장의 현황을 대변하지 못하였을 가능성이 있다. 앞으로 유사 연구가 진행된다면, 이 같은 내용을 더 개선할 수 있는지에 대한 검토가 필요하다고 본다.
Hendry 모형은 상품의 구매자 관점의 시장 분석 방법론이므로, 부분 유료화 모델과 같은 다양한 서비스 형태가 존재하는 온라인 게임 콘텐츠에 대해서는 직접 적용하는 것이 용이하지 않았기 때문이다. 이러한 접근이 Hendry 모형을 활용함에 있어서 분석의 오류를 유발하지는 않는지 추가적인 논의가 필요하겠다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
시장에 대한 정의는 무엇을 결정하는데 중요한 역할을 하는가?
시장에 대한 정의는 서비스가 속해있는 시장의 경쟁 수준과 특징을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 시장을 어떻게 정의하는가에 따라 시장에서의 경쟁 상대가 달라지므로 시장의 정의 및 경쟁 구조의 분석 작업은 해당 비즈니스의 마케팅 전략 수립을 위한 전제조건으로 평가된다[1].
시장의 경쟁 구조를 분석한다는 것은 무엇으로 이해되는가?
시장의 경쟁 구조를 분석한다는 것은, 그 시장을 구성하고 있는 여러 제품(브랜드)들 간의 대체성 정도를 도출해 내는 것으로 이해할 수 있다. 구체적으로 제품시장에 속한 여러 상표들 사이에서 어떤 상표들이 특히 경쟁관계가 심하고, 반대로 어떤 상표들 사이에서 경쟁관계가 약한가를 파악하는 것이 내용의 핵심이다.
시장의 경쟁 구조 분석의 핵심은 무엇인가?
시장의 경쟁 구조를 분석한다는 것은, 그 시장을 구성하고 있는 여러 제품(브랜드)들 간의 대체성 정도를 도출해 내는 것으로 이해할 수 있다. 구체적으로 제품시장에 속한 여러 상표들 사이에서 어떤 상표들이 특히 경쟁관계가 심하고, 반대로 어떤 상표들 사이에서 경쟁관계가 약한가를 파악하는 것이 내용의 핵심이다. 이러한 분석은 특별히 경쟁이 심한 상표들을 묶어서 하나의 하위시장으로 구분해내는 계층적 시장구조 도출을 수반한다.
참고문헌 (8)
박흥수, 하영원, 강성호, 신제품 마케팅 전략, 박영사, 2009.
Butler, D. H. and R. F. Butler, Hendrodynamics, Hendry Corp., Croton-on- Hudson, NY, 1972.
Rao, V. R. and D. J. Sabavala, "Inference of Hierarchical Choice Processes from Panel Data", The Journal of Consumer Research, 8(1), 85-96, 1981.
Kalwani, M. U., The entropy concept and the Hendry partitioning approach, WP 1072-79, Sloan School of Management, Cambridge, Massachusetts Institute of Technology, 1979.
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