월간 토픽
2015. 05. 19. 제 244-2호
3-Screen 사용자의 게임 이용여부에 따른 미디어 이용행태 분석
1. 게임 시장 성숙에 따른 마케팅 경쟁 심화

2014년 여름, 모바일게임 ‘클래시오브클랜’은 지하철 스크린도어, 버스 정류장 등의 옥외 광고와 함께 TV광고를 집행하며 다수의 이용자를 대상으로 하는 대규모 마케팅을 진행하였습니다. 매스미디어 마케팅을 통해 초기 인지도와 함께 이용자 규모를 빠르게 확보하였고, 뛰어난 게임 완성도를 바탕으로 매출까지 확보할 수 있었습니다. ‘클래시오브클랜’이 모바일 게임 시장에서 성공을 거둔 후, 신규 출시되는 모바일 게임은 초기 매스미디어 마케팅을 중점으로 실시하는 경우가 증가하고 있으며, 이는 1분기 모바일 게임의 TV광고 집행액 추이로 확인할 수 있습니다.
- 모바일 게임 TV광고 집행액 -
초기 모바일 게임 시장은 ‘카카오톡’으로 대표되는 메신저 플랫폼을 바탕으로 네트워크상의 친구 초대나, 게임 간 크로스 프로모션 등 기존 이용자 풀을 활용한 이용자 확보를 중심으로 성장해왔습니다. 그러나 스마트폰 이용자의 증가세가 완화되고, 모바일 게임 이용자 또한 자연 유입이 줄어들며 기이용자 풀이 한계를 나타내는 상황에 다다랐습니다. 이러한 시장 상황에 맞추어, 최근의 모바일 게임 마케팅은 다수를 대상으로 하는 매스미디어 마케팅을 통해 게임 비이용자의 유입을 유도하는 전략이 강화되고 있으며, 특히 TV 광고를 중심으로 한 프로모션이 증가하고 있는 추세입니다.
- 모바일 게임 App 카테고리 도달률¹ -
이처럼 최근 모바일 게임 시장에서는 TV 또한 중요한 마케팅의 영역으로 포함되는 추세로, 멀티스크린 사용자의 게임 이용자 분석이 필요한 시점입니다. 이번 토픽에서는 닐슨 코리안클릭이 보유하고 있는 3-Screen(TV-PC-Android Mobile) 패널의 데이터를 활용하여, 3-Screen 전체 이용자를 ‘게임이용자’와 ‘게임 비이용자’로 나누어 신규 유입 가능 규모 파악과, 그룹 간 차이 확인을 통해 멀티스크린 마케팅의 전략적 가능성을 확인해보고자 합니다.
- 3-screen 데이터 개요 및 데이터 설계 -
조사기간 2015년 3월
조사방법 - TV, PC, Mobile 각 디바이스를 개별적으로 사용하는 플랫폼별 패널 실측 조사
- TV-PC-Mobile(3-Screen)을 함께 이용하는 싱글 소스 패널 실측 조사
표본크기 - TV: 약 13,000명, PC: 약 12,000명, Mobile Android OS : 약 10,000명
- 3 Screen: 약 1,700명
(2015년 3월 기준, 3-Screen은 Data Fusion 방법론을 적용한 샘플 일부 포함 )
그룹 정의 게임 이용자: 측정기간 내 PC 또는 Mobile 게임 App 의 이용이 있는 이용자
게임 비이용자: 측정기간 내 PC 또는 Mobile 게임 App의 이용이 없는 이용자
2. 게임 이용에 따른 미디어 이용행태 분석

1) 3-SCREEN 게임 이용 그룹별 연령 구성비

3-Screen 이용자의 76%는 PC 또는 모바일을 통해 게임 관련 애플리케이션을 실행한 경험이 있는 것으로 나타났으며, 게임 이용자로 추가 확보 가능한 ‘게임 비이용자’는 약 580만명으로 조사되었습니다. ‘게임 이용자’ 그룹의 경우 전체 3-screen 이용자의 연령 구성비와 비슷한 분포를 보이며, 주로 30대 이하의 젊은 연령층의 비중이 높게 나타났습니다. ‘게임 비이용자’ 그룹은 상대적으로 40대 이상의 비중이 높아, TV의 선호도가 높은 연령층의 구성비가 높은 것으로 분석됩니다.
- 3-screen 게임 이용 그룹별 연령 구성비 -
그룹별로 디바이스 이용 시간을 살펴보면, ‘게임 이용자’ 그룹은 게임 애플리케이션 이용이 가능한PC와 모바일 활용도가 높아, 전체 ‘3-screen 이용자’와 ‘게임 비이용자’ 대비 일평균 이용 시간이 길게 나타났습니다. ‘게임 비이용자’는 TV를 일평균 3시간 이상 사용하여, 전체 평균을 상회하는 이용도를 보이고 있습니다. 이는 각 그룹별 연령대의 특징과도 연계되어, 상대적으로 고연령층의 비중이 높은 ‘게임 비이용자’ 그룹의 선호 디바이스의 이용행태가 반영된 결과로 볼 수 있습니다.
- 그룹별 디바이스 일평균 이용시간 -
2) 게임 이용 그룹별 시간대별/요일별 분석
‘게임 이용자’ 그룹은 오전 8시부터 오후 6시까지의 업무, 학업 등 주요 일과시간을 중심으로 모바일 활용 시간이 높은 것으로 나타났습니다. 반면, 드라마나 예능 프로그램 등이 주로 방영되는 TV 프라임 타임 시간대에는 TV의 평균 이용시간이 증가하나 모바일 이용시간 감소세는 적어, 영상 콘텐츠의 니즈와 함께 멀티 디바이스 사용에 능숙한 것으로 추측해 볼 수 있습니다. ‘게임 비이용자’ 그룹은 일상 전반에 걸쳐 TV의 이용이 가장 높은 것으로 확인되었으며, TV 프라임 타임 시간대에 TV 이용시간이 크게 상승하면서 모바일 디바이스와의 이용시간 갭이 큰 것으로 확인되었습니다. 시간대에 따라 비교적 다양한 디바이스 활용 행태가 나타나는 ‘게임 이용자’ 그룹에 비해, ‘게임 비이용자’ 그룹은 PC와 모바일의 이용은 일정한 이용시간을 유지하는 것으로 나타났습니다.
- 게임 이용자 그룹별 시간대 디바이스 평균 이용시간 -
‘게임 이용자’ 그룹은 주중 모바일을 가장 긴 시간 이용하고 있으며, 주말에는 TV 이용이 증가하여 일요일에는 TV의 평균 이용시간이 모바일을 소폭 넘어서는 것으로 나타났습니다. ‘게임 비이용자’ 그룹은 주연령층의 선호 디바이스 영향이 작용하여 주중, 주말에 관계 없이 TV가 주이용 디바이스로 이용하고 있는 것으로 조사되었습니다. 주말에는 게임 이용에 관계 없이 TV 이용이 크게 증가하여, TV를 활용한 마케팅의 경우 주말을 활용하는 것이 노출을 증가시킬 수 있어 좀 더 효율적인 방안이 될 것으로 분석됩니다.
- 게임 이용자 그룹의 요일별 디바이스 평균 이용시간 -
3) 게임 이용 그룹별 디바이스 동시 이용 행태

미디어 조합별로, 게임 이용 여부에 관계 없이 동시 이용이 용이한 TV와 모바일을 동시 활용하는 시간이 가장 긴 것으로 나타났습니다. 전반적으로 TV와 모바일을 동시에 이용하는 비중이 높기 때문에, TV 시청 시 적절한 자극을 통해 즉시 다운로드 등을 통해 게임 이용자로 유입할 수 있도록 흥미를 유도하는 방안이 적절할 것으로 판단됩니다.
- 게임 이용자 그룹별 디바이스 동시 이용 -
4) 게임 이용 그룹별 디바이스 카테고리 이용행태

‘게임 이용자’ 그룹의 모바일 애플리케이션 카테고리 평균 이용시간을 살펴보면, 엔터테인먼트 콘텐츠의 높은 선호도가 반영되어 ‘게임’과 ‘멀티미디어&엔터테인먼트’ 카테고리에서 가장 긴 시간을 사용하고 있었습니다. 반면, ‘게임 비이용’자 그룹은 ‘네이버’, ‘다음’ 등 포털 종합 애플리케이션이 포함된 ‘인터넷서비스’ 카테고리와 ‘직업/교육’카테고리 등 정보 중심의 카테고리에서 ‘게임 이용자’보다 더 많은 시간을 소비하고 있는 것으로 나타나, 두 그룹간 선호 콘텐츠의 차이를 확인할 수 있습니다.
- 모바일 App 카테고리 평균 이용시간 -
PC 이용에서 주된 시간을 차지하는 web 카테고리 이용의 경우, ‘게임 비이용자’ 그룹은 상당수의웹카테고리에서 게임 이용자 그룹보다 평균 이용시간이 긴 것으로 나타났습니다. 전체로 보았을 때 게임 이용자 그룹의 일평균 PC 이용시간이 소폭 긴 것으로 조사되었지만, 이는 PC 게임 애플리케이션 이용이 반영된 행태로, 웹 이용만으로 비교했을 경우 비이용자 그룹에서 포털과 전자상거래 등 주요 카테고리의 이용이 더 활발한 것으로 확인되었습니다. 또한 뉴’스/미디어’ 등과 ‘금융/부동산’ 카테고리 등 모바일에서도 긴 시간을 이용하고 있는 카테고리의 이용이 PC에서도의 높은 것으로 나타나, 이용자의 연령대와 이들의 선호 카테고리 이용 행태가 디바이스에 관계 없이 발현되는 것으로 판단됩니다.
- PC Web 카테고리 평균 이용시간 -
TV 장르별 시청 또한 앞서 살펴본 모바일 App과 PC Web 카테고리와 비슷한 형태로, 게임 이용그룹별 이용 행태가 반영된 카테고리 이용이 나타납니다. ‘게임 비이용자’의 높은 TV 활용에 따라 대부분의 장르에서 평균 시청시간이 길게 나타났으며, 특히 ‘보도’ 장르와 ‘정보’ 장르의 TV 콘텐츠 시청 시간에서 큰 차이를 보이고 있습니다. 반면 ‘게임 이용자’는 ‘오락’과 ‘드라마&영화’ 장르의 시청 시간이 긴 것으로 나타나, 재미 추구를 중요시하는 그룹의 특성이 TV 이용에서도 일관적으로 나타나는 것으로 확인되었습니다.
- TV 장르별 평균 시청시간 -
5) 3-screen 게임 이용자의 디바이스별 게임 장르 이용행태

3-Screen ‘게임 이용자’ 그룹의 경우, 전체 게임 이용자에 비해 게임 장르별 이용자 그룹은 상대적으로 라이트한 장르를 중심으로 이용이 많은 것으로 조사되었습니다. ‘보드’ 장르의 이용은 전체 게임 이용자와 비슷한 수준을 나타냈으며, ‘스포츠’와 ‘슈팅 ‘장르에서는 전체 게임 이용자보다 이용 집중도가 높은 것으로 조사되었습니다. 모바일 게임의 경우 전반적으로 선호 장르는 비슷하나, 전체 게임 이용자에 비해 ‘퍼즐’ 장르의 선호도가 더 높은 것으로 나타났고, ‘보드’ 장르는 전체 이용자 평균에 비해 소폭 이용시간이 긴 것으로 나타났습니다. 3-screen 게임 이용자의 경우, TV 선호도가 높은 고연령층의 영향으로, 전체 게임 이용자 대비 캐주얼 장르의 선호도가 소폭 높은 것으로 분석됩니다.
- 전체 게임 이용자와 3-screen 게임 이용자의 게임 장르별 평균 이용시간 -
3. 정리 및 제언

3-Screen 게임 이용자와 비이용자의 이용 행태를 다양한 관점에서 살펴본 결과, 그룹간 서로 다른 특성이 발견되었습니다. 각 그룹별 주요 연령층에 따라 게임 이용자는 모바일 선호도, 게임 비이용자는 TV 선호도가 높으며, 일상 생활에서도 선호 디바이스를 중심으로 이용 행태의 차이가 나타났습니다. 또한 TV 이용자의 특성이 반영되어, 3-screen 게임 이용자는 전체 게임 이용자 대비 퍼즐, 보드 등 라이트한 장르의 이용 시간이 긴 것으로 조사되었습니다.
  3-screen 게임 이용자 3-screen 게임 비이용자
주요 연령층 10~30대 40~60대
선호 디바이스 모바일 TV
디바이스 이용 시간대 일상 전반에 걸쳐 모바일 활용도가 높고, 19시 이후, 주말에 TV활용도 높음 일상 전반에 걸쳐 TV를 주로 이용하며, 주말과 저녁시간 활용도 높음
선호 콘텐츠 PC, 모바일의 게임, 엔터테인먼트 콘텐츠, TV의 오락, 드라마&영화 장르 등 재미 추구형 콘텐츠 PC, Mobile의 포털, 직업/교육 콘텐츠, TV의 보도, 정보 장르 등 정보 중심형 콘텐츠
게임 이용행태 전체 게임 이용자 대비 PC의 스포츠, 슈팅 장르 활동성 높음 Mobile의 퍼즐, 보드 장르 활동성 높음  
시사점 - 주말 TV이용이 높은 점을 활용, 저연령층을 중심으로 추가 마케팅 유도
- TV-Mobile 동시 활용도 높아, 광고 노출 시 빠른 시간 내에 반응할 수 있도록 흥미를 유도하는 것이 필요
- 고연령층을 타겟으로 저녁 시간대, 주말 위주의 마케팅 집행
- 고연령층 선호도가 높은 캐주얼 게임 위주의 마케팅 진행, 이용자 유입 가능성 확보
모바일 게임을 중심으로 마케팅 경쟁이 치열해지면서 TV가 마케팅 채널로 포함됨에 따라 그 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 매스미디어 마케팅의 경우, 기이용자를 확보하는 기존의 방식보다 큰 규모의 비용이 소요되어 게임 이용자 1인 유입 비용이 높은 방식입니다. 또한 대규모의 마케팅이 무조건적인 게임 이용자 증가로 이어지지 않는 만큼, 게임 이용자에 대한 다각도의 사전 분석이 필요한 시점입니다. 미디어 믹스 전략 수립 시, 게임 이용이 가능한 PC와 모바일 뿐만 아니라 TV도 고려한 멀티 스크린 이용자에 대한 분석을 통해 게임 기이용자의 게임 추가 이용을 창출하고, 게임 비이용자 대상으로는 적합한 게임 장르와 선호 콘텐츠, 디바이스 이용 시간대 등의 조합 활용과 함께 선호 디바이스인 TV를 통한 마케팅 강화와 노출이 추가 이용자 확보를 위한 관건이 될 것으로 예상됩니다.
<통계 데이터 산출의 한계 안내>
본 사이트에서 제공하는 데이터 및 보고서는 인터넷 미디어 리서치와 컨설팅 서비스를 제공하는 코리안클릭이 작성한 것으로 특정 기업의 미래사업이나 재정적인 측면에 영향을 미칠 수 있는 전망자료를 포함하고 있으나, 전망과 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재한다는 점을 유념하시기 바랍니다.

또한, 코리안클릭은 표본을 통해 국내 인터넷 사용자의 행태에 대한 통계적 추정치를 제공하고 있습니다. 따라서 표본 오차 그리고 추정치와 다른 결과를 초래할 수 있는 다양한 변수들이 존재할 수 있으며, Site centric 또는 Browser centric 방법과는 측정 대상(‘학교’ 또는 ‘PC방’과 같은 공공장소 및 해외 발생 트래픽 제외 등) 및 측정기준(페이지 요청 기준이 아닌 페이지 완료 기준 등)의 불일치로 조사결과의 차이가 발생할 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.)

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