광고・정보 서비스: 주식회사 Bandai Namco Nexus
사업 내용: 온라인 게임 및 배포 플랫폼, IP 팬 대상 서비스의 개발・운영・분석 등
Bandai Namco 그룹이 전개하는 IP를 중심으로 다양한 엔터테인먼트, 상품, 그리고 고객을 데이터로 연결하는 것을 미션으로 하는 주식회사Bandai Namco Nexus. 그룹 전반에 걸쳐 데이터 활용을 촉진하는 “데이터 유니버스 구상”의 일환으로 데이터 분석 기반의 자체 구축에 도전했지만, 다루는 IP(Intellectual Property, 지적 재산)와 데이터, 관련 계열사가 많다는 점에서 어려움을 느끼고 있었다. 이에 그룹 전반에서 데이터를 수집하고 일원화하여 관리하며, 데이터 엔지니어가 아닌 사람도 데이터를 활용할 수 있는 환경을 목표로 도입된 것이 바로 TROCCO였다. 이러한 도입의 배경에 있던 난관들과 효과, 그리고 데이터 활용에 대한 향후 전망에 대해 담당자와 이야기를 나누었습니다.
藤井 祐麻様 (사내 담당자) : Bandai Namco 그룹에서는 현재, 「데이터 유니버스 구상」을 중요한 전략 중 하나로 내세우고 있습니다. 게임, EC 사이트, 이벤트 등 엔터테인먼트 사업과 관련된 다양한 데이터를 계열사 간에 수집, 연계, 분석하여 더욱 큰 사업 성장을 목표로 하는 구상을 하고 있습니다.
지금까지는 그룹 각사가 각각 데이터를 수집하는 방식이었고, 계열사 간에 데이터가 제대로 연동되지 않는 문제가 있었습니다. 원래는 IP(게임 타이틀이나 캐릭터와 같은 지적재산) 단위로 데이터를 활용해야 하지만, 상품이나 서비스에 따라 계열사가 나뉘어 있어 원활한 연동이 이루어지지 않았습니다.
Bandai Namco 그룹이 하나로 통합된 형태로 데이터를 활용해 팬들을 대상으로 한 활동을 적절히 결합하고, 팬들의 열정을 최대화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 맥락에서 저희 Bandai Namco Nexus는 그룹 내의 데이터 수집부터 분석까지 일원적으로 담당하고 있습니다.
藤井: TROCCO를 도입하기 이전에는 데이터 엔지니어 팀 자체가 없는 상태였으며, 데이터 분석 기반의 구축과 유지보수를 외부에 아웃소싱하고 있었습니다. 사내에는 데이터 엔지니어가 거의 없었고, 소수의 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트가 겨우 분석을 담당하는 상황이었습니다.
데이터 분석 기반의 구축과 유지보수를 외부 기업에 맡겼던 탓에, 데이터 추출 요청부터 결과물이 나올 때까지의 대기 시간이 길어지는 것이 큰 문제였습니다. 또한, 요청 시 당사의 의도나 상황을 외부 스태프에게 이해시키기 위한 커뮤니케이션 비용도 상당히 소요되었습니다.
이러한 문제들로 인해 이벤트 기획까지 데이터 분석 결과가 제때 준비되지 않거나, 경영진 판단에 영향을 미치는 경우도 있었습니다. 이러한 문제들을 완화하기 위해 데이터 엔지니어 채용을 늘리고, 데이터 분석 기반의 구축과 유지보수를 내재화하기로 결정했습니다.
藤井: ”데이터 유니버스 구상”의 첫 시도로, 계열사가 운영하는 EC 사이트의 데이터를 수집하기로 했습니다. 이 EC 사이트는 많은 회원을 보유하고 있으며, 팬들 사이에서 화제가 되는 독창적인 상품을 취급하는 것이 특징입니다. 즉, 데이터를 효과적으로 활용한 전략을 세우면 큰 성과를 기대할 수 있다고 판단했습니다.
다루는 데이터의 양이 많고, 빠르게 결과를 도출해달라는 요구를 받으면서, 데이터 파이프라인 구축을 내재화하기 위해 ETL 서비스 도입을 검토하기 시작했습니다.
藤井: 당사에서 채택하고 있던 Google Cloud와의 호환성을 고려하여, Google Cloud 계열의 매니지드 서비스 외에도 몇 가지 ETL 서비스와 TROCCO를 비교 검토했습니다. 당시 “데이터 유니버스 구상”을 내세운 지 얼마 되지 않아, 향후 데이터 활용 프로젝트가 어떻게 변화할지 불확실한 상황이었습니다. 따라서 우선 소규모로 시작할 수 있도록 저비용으로 접근하기 쉬운 도구를 선정하기로 결정했습니다.
藤井: 데이터의 수집원으로 Treasure Data를 생각했습니다. Treasure Data에는 EC 사이트의 구매 데이터뿐만 아니라 물류와 관련된 데이터도 통합되어 있습니다.
여기에서 데이터를 Google BigQuery로 전송한 후, 최종적으로 BI 도구인 Looker나 Looker Studio, 그리고 데이터 분석 도구인 Jupyter Notebook으로 데이터를 연계하고자 했습니다.
藤井: 사용자를 고려했을 때, 모든 작업을 GUI 기반으로 처리할 수 있다는 점이 결정적인 이유였습니다.
사내 ETL 서비스의 사용자는 엔지니어뿐만 아니라 코딩 경험이 없는 사내 분석가도 포함되어 있었습니다. 데이터 엔지니어의 채용이 쉽지 않은 상황에서, 가능한 한 전문적인 지식 없이도 조작할 수 있는 ETL 서비스가 필요했습니다.
또한, 향후 더 많은 계열사들에서 데이터를 수집하고 연계해야 할 가능성이 있었기 때문에, 다양한 연결 커넥터를 지원하는 점도 TROCCO를 높게 평가한 이유 중 하나였습니다.
도입 비용과 운영 비용이 낮아 사내 승인을 수월하게 얻을 수 있었고, 덕분에 TROCCO 도입이 순조롭게 결정되었습니다.
藤井: 예상보다 훨씬 원활하게 파이프라인을 구축할 수 있었습니다. 버튼을 클릭하는 것만으로 설정이 거의 완료되기 때문에, 도입을 시작한 다음 주에는 이미 EC 사이트의 데이터를 전송하는 파이프라인 하나가 완성되었습니다.
또한, 이미 플러그인이 준비되어 있는 App Store Connect API에서 앱 게임의 데이터를 Google BigQuery로 전송하는 파이프라인도 쉽게 구축할 수 있었고, 매우 기뻤습니다. Bandai Namco 그룹에는 많은 앱 게임이 있기 때문에, 모든 App Store 데이터나 광고 데이터를 하나하나 설정하는 것이 매우 힘들 것이라고 생각했지만, 예상보다 훨씬 수월했습니다.
에러 로그를 읽는 것이 어려운 경우에도, primeNumber社의 지원 덕분에 문제를 해결할 수 있었습니다. Slack을 통해 문의하면 바로 답변을 받을 수 있어 매우 유용했습니다.
藤井: 가장 활발하게 활용되고 있는 데이터는 도입의 계기가 되었던 EC 사이트의 데이터입니다. EC 사이트 외에도, 예를 들어 이벤트나 캠페인 등을 담당하는 여러 사업 부서에서 기획을 위해 데이터를 요청하고 있습니다.
구체적으로는, 어느 IP의, 어느 캐릭터의, 어떤 상품이 어느 정도 팔리고 있는지에 대한 정보나, 구매자의 속성 데이터, Google과 Facebook의 광고 전송 데이터를 수집하여 활용할 수 있게 되었습니다.
그 외에도, 아미유즈먼트 사업이 운영하는 아미유즈먼트 시설의 데이터도 활용할 수 있게 되었습니다. 게임의 플레이 로그는 모두 저장하고 있으며, 현재는 Google BigQuery로 데이터를 전송하도록 교체하고 있습니다.
藤井: 저희는 여러 계열사들의 데이터를 다루고 있기 때문에, 비밀 유지 의무상 특정 그룹사 외에는 공개할 수 없는 설정이나 허가되지 않은 작업이 존재합니다. 이 점에서 매우 유용한 기능이 바로 TROCCO의 팀 기능입니다.
이 팀 기능에는 팀과 리소스 그룹이라는 두 가지 개념이 있으며, 임의의 리소스 그룹과 해당 리소스 그룹에 속하는 리소스에 대해 팀 단위로 권한이나 허가 설정을 관리할 수 있습니다. 이 기능 덕분에 계정 배정이 매우 원활해졌고, 향후 관련 그룹사나 외부 위탁 기업이 늘어나더라도 안심하고 사용할 수 있습니다.
藤井: 매뉴얼 작성에 많은 노력을 기울였습니다. 아웃소싱을 맡긴 기업에서 요청하는 경우나, 직원이 교체될 가능성을 염두에 두고, 누구나 TROCCO를 다룰 수 있도록 하는 매뉴얼이 필요하다고 판단했기 때문입니다.
그룹사들 중에는 독자적인 보안 요구 사항으로 인해 데이터를 외부로 보내는 것 자체가 금지된 경우도 있었기 때문에, TROCCO를 활용해야 할 경우와 다른 방법을 선택해야 할 경우를 판단하는 흐름도 차트나, TROCCO를 사용할 때의 주의 사항 등을 매뉴얼에 정리했습니다.
藤井: 실행 비용과 운영 비용을 확실히 절감하면서 데이터 분석 기반을 내재화할 수 있었다는 점이 가장 큰 성과라고 생각합니다.
도입 초기에는 겨우 1~2인 정도의 작업으로 구현이 완료되었습니다. 운영 단계에 있는 현재는 여러 외부 기업에 의존하면서, 사내 데이터 엔지니어 수를 늘리지 않고도 운영을 지속하고 있습니다. 현재는 4명의 데이터 엔지니어가 정직원으로 채용되어 있지만, 만약 TROCCO를 도입하지 않았다면 최소한 현재의 두 배, 즉 8명 이상의 데이터 엔지니어가 필요했을 것입니다.
한편, 절감된 비용은 고객 정보 보호와 같은 보안 예산으로 활용될 수 있게 되었습니다.
藤井: 그룹사에서 의뢰를 받으면, 데이터 전송 설계부터 설정 완료까지의 대기 시간이 매우 단축되었습니다. 이전에는 외부 회사도 연관되어 있었기 때문에 1달 정도 걸렸지만, 현재는 같은 의뢰라도 2주 만에 완료할 수 있게 되었습니다. 사실, TROCCO를 도입하지 않았다면 불가능 했던 의뢰들도 있었습니다.
그 결과, 데이터를 분석하는 작업에 더 빨리 착수할 수 있게 되었을 뿐만 아니라, 현장의 분석관들이 "이제는 부담 없이 데이터 전송을 요청할 수 있게 되었다"는 목소리도 들리고 있습니다. 그 외에도 분석관들로부터는 "세부적인 요청에도 바로 대응해줄 수 있게 되었다", "정의서 준비 등 리소스를 활용할 수 있게 되어 데이터 품질도 향상되었다"는 감상도 듣고 있습니다.
藤井: 2023년 10월 현재, 겨우 첫 번째 단계가 완료된 상태입니다. 구체적으로는, 그룹사별로 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 환경이 안정적으로 구축되었습니다.
두 번째 단계에서는 그룹 전체를横断(횡단)하여 데이터를 활용할 수 있는 환경을 목표로 하고 있습니다. 이 시점에서 데이터 기반으로 그룹 전체의 의사결정을 내릴 수 있는 환경이 마련되는 것이 이상적입니다.
세 번째 단계는 개인적인 생각이지만, 지금까지 분석한 결과를 바탕으로 애니메이션, 굿즈, 게임 등 다양한 분야에 데이터 기반의 다각적인 방면에 기여하고 싶다고 생각하고 있습니다.
藤井: 반다이남코 그룹은 계열사나 외부 기업과의 협력이 많고, 제품들도 많기 때문에, 데이터 엔지니어가 데이터 활용을 하려고 해도 리소스 부족으로 확장되지 않는 상황이 예측됩니다.
하지만 TROCCO와 같은 도구를 도입함으로써, 운영 비용을 절감하면서 데이터 연결 소스를 늘려 데이터 활용 범위를 손쉽게 확장할 수 있습니다. 그 과정에서 얻은 지식을 바탕으로 그룹사에 확실하게 기여해 나가고 싶습니다.
또한, 아날로그 방식으로 수집한 이벤트 관련 오프라인 캠페인 데이터도 TROCCO로 활용할 수 있기를 바랍니다.
藤井: 엔지니어나 인프라 담당자가 충분하지 않은 기업에 대해서는, TROCCO가 최적의 선택이 될 것이라고 생각합니다. 저희에게 TROCCO는 데이터 활용에 있어 "인프라"와 같은 존재입니다. 그렇기 때문에 도입 시에는 누가, 어떻게 사용할지 명확히 해두면 이후 운영이 매우 원활해질 것입니다.
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