PWN Games가 성숙한 캐주얼 F2P 웹게임의 UA 하락을 어떻게 역전했는가
/// 배경
개요
모 유명 게임 퍼블리셔*
클라이언트인 기존 게임 퍼블리셔는 캐주얼 시뮬레이션 free-to-play 타이틀을 거의 10년간 운영해 왔습니다. 쉬운 성장은 끝났고 — 신규 UA가 하락했으며, 플레이어 품질을 희생하지 않고 이를 역전할 파트너가 필요했습니다.
*클라이언트 요청에 따라 본 사례는 익명 처리되었습니다. 모든 퍼포먼스 데이터와 결과는 실제입니다.
PWN Games
PWN Games는 PC UA 파트너로 개입했습니다. 순수 CPA 모델에서 우리 성장은 그들과 직접 연결됩니다 — 모든 전환은 볼륨이 아닌 품질에 대한 공유 투자입니다.
/// 도전
우리가 맞선 과제
시장 역학
시장별 성과 차이가 뚜렷합니다 — 한 지역에서 효과적인 전략이 다른 시장에서도 통한다는 보장은 없습니다. 전략은 전 세계에 획일적으로 적용하는 것이 아니라, 시장별로 맞춤 구축해야 합니다.
플랫폼 현실
PC·브라우저 인벤토리는 코어·미드코어 게이밍 오디언스에 치우칩니다. 캐주얼 시뮬레이션 플레이어를 대규모로 도달하려면 적합한 인벤토리 포켓을 찾아야 했습니다.
채널 제약
SNS는 일반적으로 캐주얼 시뮬레이션 장르가 가장 좋은 성과를 내는 채널입니다. 하지만 이번 캠페인에서는 SNS를 활용할 수 없었기 때문에, 동일한 오디언스에게 비슷한 규모로 도달할 수 있는 대체 인벤토리를 발굴하고 검증해야 했습니다.
성장 vs. 안정성
퍼블리셔는 빠르게 스케일업해야 했지만 — 공격적 지출 증가는 캠페인 최적화를 방해하고 품질을 훼손합니다. 예산이 커질수록 ROAS·리텐션 벤치마크를 맞추려면 볼륨만 쫓지 않고 적절한 속도를 찾아야 했습니다.
/// 여정
파트너십 타임라인
모든 단계는 같은 원칙으로 — 경제성 테스트, 리텐션 입증, 그다음 확장.
/// 운영 방식
우리의 실행 전략
모든 파트너십을 이끄는 핵심 방법론 — 첫 테스트부터 글로벌 확장까지.
빠르게 시장 테스트, 통하는 것 스케일
APAC과 EU는 PC 캐주얼 시뮬레이션 타이틀에 명백한 선택이 아니었습니다. 테스트 사이클을 압축하고 데이터가 결정하게 — 관습적 지역 논리를 따르지 않고 찾았습니다.
예산 일관성의 중요성
NA는 유망해 보였습니다. 철수했습니다. APAC은 스케일업. 차이는 성과만이 아니었습니다 — 신호 확인 후 점진적으로 예산을 늘리는 원칙, 그 전이 아님.
캠페인은 최적화에 시간이 필요합니다
리텐션 데이터는 일주일 만에 나오지 않습니다. ROAS·D30 신호가 의미 있을 만큼 평가 기간을 유지 — 일시 중지 압력이 캠페인이 학습하기 전에 끊기게 할 때 반대했습니다.
데이터 기반 크리에이티브
캐릭터 중심 게임플레이 비주얼이 시장 전반 우수. 분기가 아닌 수 주 내 파악 — 새 배치·랜딩 페이지 변형을 빠르게 배포해 복리 적용.
공유 데이터, 공유 의사결정
퍼블리셔 KPI와 리텐션 벤치마크가 모든 최적화 콜에 참여. 의사결정을 정당화했고 — 캠페인을 양방향 프로세스로 만든 것.
/// 결과
임팩트
원칙 있는 실행으로 나온 숫자.
시장 전반 전환
상위 시장 목표 달성률
D30 리텐션 목표 달성률
UA 하락 트렌드
/// 핵심 요약
성숙한 F2P 웹게임, 성장을 다시 켜다
투명한 커뮤니케이션
성공과 어려움을 모두 아우르는 실시간 데이터 공유는 힘든 분기에도 흔들리지 않는 신뢰를 구축합니다.
플랫폼 전문성
알고리즘 메커니즘에 대한 깊은 이해가 반응적 변명이 아닌 선제적 권고를 가능하게 합니다.
협업 최적화
데이터 기반의 양방향 의사결정: 캠페인이 비즈니스 니즈에 맞춰지는 동시에, 비즈니스 의사결정도 플랫폼 현실에 부합하도록 합니다.
지속적 테스트
전략적 테스트, 크리에이티브 리프레시 사이클, 볼륨이 아닌 품질 신호 기반 지역별 최적화.