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유저 닉네임 데이터를 참신하게 활용해보자

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2021/12/29
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Tableau
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프로파일링
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유저프로파일팀_조현주
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유저에 대한 참신하고 다양한 정보를 프로파일링합니다
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들어가며

인텔리전스랩스에서는 넥슨 모든 게임의 데이터를 활용해 다양하고 자유로운 프로파일링을 시도해 볼 수 있는데요. 프로파일링 과정에서 발견한 흥미롭고 재미있는 인사이트가 있어 소개하고자 합니다. 여러분도 좋아하실 만한 아이돌 그룹과 관련된 내용이에요!

게임 회사의 프로파일링이란?

"프로파일링"이라는 단어가 다소 생소하실 텐데요. 프로파일링은 유저에 대한 참신하고 다양한 데이터를 파악하고 추론하여 이를 게임 서비스의 기능 개선뿐만 아니라 마케팅 콘텐츠 기획 등 여러 분야에 널리 활용될 수 있도록 지원하는 과정입니다.
이 글 역시 이러한 유저 페르소나를 정의하는 다양한 시도 중 하나의 결과라고 할 수 있습니다.

겜덕일치 유저를 찾고 싶었습니다

자나 깨나 "최애" 아이돌에 대한 열정을 잊지 않는 "겜"덕일치 유저가 있을지 궁금했습니다. 넥슨 유저분들의 최애 아이돌 그룹을 파악하면 아이돌 그룹과의 콜라보를 통해 ‘이 분들의 취향을 저격할 다양한 아이템과 캐릭터를 만들고, 이벤트를 열 수 있지 않을까’ 기대되었습니다.
이것이 가능할지, 유저들의 닉네임 데이터를 활용해 시도해보았습니다.
그림1 : 서든어택 게임 내 아이돌 콜라보 이미지

이렇게 추출 & 비교했어요

아이돌 팬덤 간의 빠르고 공정한 비교를 위해서 아이돌 닉네임은 그룹 이름 한글 표기 포함 기준으로 추출했습니다. 예를 들어, 블랙핑크의 경우 ღ블랙핑크ღ, 블랙핑크짱은 포함했지만, 블핑ㅈi존, 지수조녜^^, blackpink은 제외했습니다. 집계 기간은 가장 선배인 원더걸스의 데뷔일 2007년 2월 10일 이후부터 현재까지로 설정하고, 각 그룹별 데뷔일 이전에 생성된 닉네임들은 제외했습니다. 비교 분석에 포함된 아이돌 그룹은 지극히 저의 주관과 선호에 따라 선정했습니다.

아이돌 그룹별 닉네임 수, 현황은 이렇습니다

2021년 11월 11일 기준, 넥슨 전체 게임 대상으로 총 8개의 2-3세대 걸그룹 명을 포함하고 있는 닉네임들의 수를 집계한 결과입니다. 그 결과, 소녀시대가 압도적 1위를 차지했는데요, 소녀시대 팬들의 두터운 최애 그룹 사랑이 느껴집니다. 이제 한창 성공 가도를 달리고 있는 3세대 걸그룹들의 경우 기간 집계에서 다소 불리할 수 있는데, 5년 후의 1위는 과연 누가 될지 벌써 궁금해지네요.
다만, 전체 넥슨 유저 수를 고려해봤을 때, 아이돌 그룹명을 닉네임에 포함하는 유저의 수는 굉장히 적은 숫자로, 닉네임 데이터만으로 게임 내 아이돌 팬덤의 규모를 가늠하기는 어렵다는 결론을 내렸습니다.
그림2 : 아이돌 그룹명이 포함된 닉네임 수

연도별 닉네임 생성 수로 알아본 아이돌 전성기

그래도 이 데이터를 활용하면 각 아이돌 그룹의 전성기와 닉네임 생성 시기의 트렌드가 비슷할지 비교해 보는 재미있는 시도를 해볼 수 있겠다는 생각이 들었는데요. 그 결과를 아래와 같이 정리해 봤습니다. 여러분께도 살짝 공개해 드릴게요!
2008년, 원더걸스: So Hot, Nobody까지! 2008년은 원더걸스의 해라고 해도 무방한데요. 원더걸스와 관련된 닉네임은 역시 원더걸스 원톱이었던 2008년에 가장 많이 생성된 것으로 확인됩니다. 미미하지만 최근까지도 원더걸스와 관련된 닉네임들이 여전히 생성되며 원더풀들이 꾸준한 생존 신고를 하고 있습니다!
그림3 : “원더걸스”가 포함된 연도별 닉네임 생성 수
2016년, 트와이스: 2016년, 샤샤샤 열풍을 기억하시나요? 트와이스는 Cheer Up부터 TT, Likey까지 연이어 상큼한 노래로 인기몰이를 했는데요. 완전체로 활동했던 2016년~18년 사이에 가장 많은 닉네임이 생성되었습니다.
그림4 : “트와이스”가 포함된 연도별 닉네임 생성 수
2020년, 오마이걸: 데뷔 5년 만에 정상에 오른 걸그룹, 오마이걸! 걸그룹 서바이벌 프로그램 퀸덤을 시작으로 시작된 오마이걸의 인기는 2020년 신곡 "살짝 설렜어"와 "Dolphin"까지 이어졌는데요. 이를 증명하듯 2020년에 가장 많은 닉네임이 만들어졌습니다.
그림5 : “오마이걸”이 포함된 연도별 닉네임 생성 수

이런 식으로 발전시켜 보았어요

비록 닉네임으로 아이돌 찐 팬 유저 찾기는 유의미한 결과를 얻지는 못했지만, 닉네임을 활용해 유저에 대한 정보를 프로파일링 한다는 아이디어에서 착안해 "인기 닉네임 키워드 프로파일링"을 시도할 수 있었습니다. Python KoNLPy 패키지의 Okt 형태소 처리기를 사용하여 각 게임별 유저들의 닉네임을 형태소로 분리한 후 두 글자 이상의 유효 키워드를 매일 매일 집계하는 형태로 제작했고, 이로써 유저들이 닉네임에 자주 활용하는 키워드의 순위를 파악했습니다.
그림6 : 인기 닉네임 키워드 프로파일링 과정 소개
예시를 들어 보여드릴게요! 위 프로파일링 과정을 거치면 각 게임별로 유저들에게 인기 있는 키워드에 대한 정보를 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 아래와 같이 각 유저가 여러 캐릭터명에 반복적으로 사용한 단어에 대해서도 찾아낼 수 있는데요. 유저가 좋아하고 자주 사용하는 키워드를 활용해 마케팅 메시지를 제작하거나 닉네임을 추천해 주는 데 사용할 수 있습니다.
그림7 : 인기 닉네임 키워드 프로파일링 활용 예시 위 유저분은 귀엽게도 웰시코기와 냐옹이라는 단어를 여러 닉네임에 반복적으로 사용하셨네요!

나가며

이렇듯 유저프로파일팀은 참신하고 다양한 시각으로 유저를 더욱 깊게 이해하고 풍부한 컨텐츠를 제공하는 데 기여하고자 노력하고 있습니다. 이번 글을 통해 저희 팀의 이러한 도전이 잘 느껴졌으면 좋겠습니다.
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