아이템에 대한 만족도는 플레이어가 게임을 열심히 하는데 영향을 미칠까??

엔씨소프트 단비 팀이 "좋은 아이템을 얻으면 더 열심히 플레이한다" 는 앞선 인과 분석의 후속으로, 그 아이템에 만족했는지 여부가 플레이 변화를 가르는지 확인한 글이다. 만족도를 최초·최종 두 단계로 나눠 정의하고, 인과 다이어그램으로 통제 변수를 골라 효과를 추정한다.

핵심 포인트

원인 변수는 획득한 영웅/전설 등급 전직에 대한 만족도다. 등급 변경 시스템이 있어 최초 만족도와 최종 만족도 두 단계로 측정했다.
최초 만족도는 최초 획득분을 유지했는지(유지=만족), 최종 만족도는 최종 획득분이 기존에 쓰던 무기를 쓸 수 있는 직업인지(동일 무기 포함=만족)로 정의한다.
최초 만족도는 집단을 나누는 기준으로, 최종 만족도는 실제 효과를 측정하는 기준으로 쓴다. 랜덤 변경이라는 노력을 들여 얻은 경우 애착이 달라질 수 있다는 가설 때문이다.
결과 변수는 획득 전후 30일 접속 일수 변화, 결제 금액 변화, 1/2/3/4주 후 유저 그룹 지표 상향 여부 세 가지다.
결과적으로 동일 무기 포함 여부에 따른 만족도는 접속 일수 변화에 유의한 영향을 주지 않았다. 능력치가 대폭 오르는 등급을 처음 얻은 것 자체가 지배적이라는 해석이다.

상세 정리

문제의식: 기존에 원거리 무기를 쓰던 유저가 근거리 직업의 영웅/전설을 얻으면 무기·스탯·스킬을 다시 세팅해야 해 만족하지 못할 수 있고, 그러면 플레이 변화가 다르게 나타날 수 있다는 것이다.
게임 시스템 배경: 영웅 등급 이상은 획득 후 동일 등급의 다른 전직으로 랜덤 변경할 기회가 주어지며, 변경 횟수 상한과 비용이 있다.
만족도 조합을 case 로 나눈다. 최초 만족→최종 만족(변경 없이 사용)과 최초 불만족→최종 만족(랜덤 변경으로 획득)은 애착이 다를 수 있으므로 최초 만족 여부가 같은 유저끼리 묶어 각각 효과를 측정한다.
통제 변수 후보 9개는 성장(희귀 등급 수, 컬렉션 완성 횟수, 스킬 습득 수, 인챈트 성공 횟수, 등급 합성 성공 횟수), 정체(사망 횟수), 매몰 비용(계정 생성 후 경과일, 레벨, 총 결제액)으로 분류돼 있다.
대상 선정: 원인 변수가 만족 여부이므로 영웅/전설을 획득한 유저로 한정했고, 앞선 분석의 5개 기간에서 유사한 결과가 나왔기에 그중 한 기간만 썼다.
세부 그룹 조정: 결제 금액 효과는 유저 등급 지표별 차이가 크지 않고 기존 결제 여부에서 차이가 컸으므로, 샘플 부족과 복잡도를 피하려 결제 여부만 기준으로 삼았다.
인과 다이어그램 수정: '만족 여부' 노드를 추가하고 영웅/전설 획득 → 만족 여부 → 결과 변수 경로를 넣었다. 분석 대상을 획득자로 한정했으므로 '희귀 등급 수 → 영웅/전설 획득' 경로가 사라지고, 그에 따라 만족 여부로 흐르는 영향도 차단된다.
통제 변수 선정 절차는 4단계다. 원인·결과에 직접 영향이 없는 인과 관계를 무시하기 위한 노드 통제, 원인 외에 결과에 영향을 주는 노드 통제, 원인과 결과 양쪽에서 영향을 받는 collider 식별, 그리고 앞 두 단계 결과에서 collider 를 제외한 최종 선정.
접속 일수 모델의 통제 변수는 컬렉션 완성 횟수, 스킬 습득 횟수, 인챈트 성공 횟수, 레벨, 총 결제액, 사망 횟수다. collider 는 없었다.
결제 금액 모델은 등급 합성 성공 횟수, 총 결제액, 사망 횟수를 통제한다.
유저 그룹 지표 상향은 값이 0/1 이므로 로지스틱 회귀로 추정하고, 통제 변수는 앞의 두 모델에서 고른 것들의 합집합을 쓴다.
결과 읽는 법: 신뢰 구간이 0 을 나타내는 점선 오른쪽에 있으면 만족한 경우 플레이 변화가 증가한다고 해석한다는 기준을 명시한다.