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[NDC 2026] 넥슨 이세왕 담당자 “인사이트 파인더, 3주 리서치 30분으로” |
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작성자 :
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등록일 : 2026-06-16 오후 1:01:18 |
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넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 첫날인 6월 16일, 넥슨 이세왕 게임 UX 분석팀 담당자는 ‘인사이트 파인더- 유저 리서치 3주를 30분으로 - AI에게 맡길 일과 맡기지 않을 일’을 주제로 발표에 나섰다. 발표는 넥슨이 유저 리서치 분석에 AI를 적용한 과정과 자동화 범위를 어디까지 제한했는지에 맞춰 진행됐다.
연단에 오른 이세왕 담당자는 넥슨 플랫폼본부 게임 UX실 게임 UX 분석팀에서 데이터 기반 UX 리서치와 분석 플랫폼 개발을 맡고 있다. AI 엔지니어링 석사 과정에서는 휴먼 AI 인터랙션을 연구했다. 이번 발표 주제인 인사이트 파인더를 직접 기획·개발한 바 있다.
인사이트 파인더는 넥슨이 만든 AI 기반 리서치 분석 플랫폼이다. 설문 결과, 인게임 로그, 기존 UX 데이터를 연결해 유저 반응을 여러 세그먼트로 분석한다. 핵심은 AI에게 모든 계산과 판단을 넘기지 않는 구조다.
발표에서 먼저 제시된 문제는 시간 부족, 판단 어려움, 지식 소실 세 가지였다. 기존 유저 리서치는 설문 응답 정제, 코딩, 교차 집계, 행동 로그 결합, 통계 검정, 보고서 작성 순서로 이어졌다. 유저 목소리는 늘었지만, 시장과 개발팀은 2~3주 안에 결과를 받아야 했다.
판단 문제도 뒤따랐다. 하드코어 유저 만족도 3.8점, 라이트 유저 만족도 3.2점처럼 수치 차이가 나와도 표본 차이인지 실제 차이인지 곧바로 확신하기 어려웠다. 통계 검정은 리서처에게 다시 넘어갔고, 분석 각도가 늘수록 시간 부담도 커졌다.
지식 소실도 반복됐다. 분석 결과가 PPT나 PDF 보고서로 남으면 과거 리서치를 다시 찾기 어렵고, 다른 부서가 비슷한 질문을 다시 던지는 상황도 생긴다. 게임 도메인 맥락이 빠진 보고서만 LLM에 넣으면 환각 가능성도 남는다.
범용 AI 활용만으로도 한계가 있었다. 통계나 리서치 방법론을 모르는 사용자는 AI 답변 오류를 알아채기 어렵다. 전문가가 쓰더라도 데이터 정제 방식, 집계 기준, 프롬프트가 제각각이면 같은 데이터에서 다른 결과가 나올 수 있다.
이에 넥슨은 AI와 시스템 역할을 나눴다. 리버스 코딩, 설문 문항 의도 파악, 선택지 보정, 데스크 리서치 맥락 보강, 자연어 요약처럼 언어 처리가 필요한 작업은 AI가 맡는다. 통계 검정, 유의성 판단, 데이터 정제처럼 정확한 계산이 필요한 작업은 결정론적 파이프라인이 처리한다.
설계 원칙은 표준화, 자산화, 접근권으로 정리됐다. 표준화는 같은 데이터에서 같은 결과가 나오게 기준을 세운다. 자산화는 맥락, 정제 데이터, 통계 결과, AI 해석을 검색 가능한 형태로 쌓는 흐름이다. 접근권은 기획자, 디렉터, PM이 자연어로 직접 데이터를 묻는 환경을 뜻한다.
실사용은 단순하게 구성됐다. 유저 데이터 수집은 넥슨 퍼스트에서 진행하고, 수집된 설문은 분석 버튼 한 번으로 인사이트 파인더에 넘어간다. 담당자는 신규 분석에서 보고 싶은 세그먼트를 고르고, 필요하면 인게임 로그나 기존 게임 UX실 데이터를 붙인다.
분석 결과는 설문 종료 뒤 30분 안에 AI 보고서로 나온다. 보고서는 개요에서 핵심 이슈, 상세 분석으로 내려가는 흐름을 따른다. 문장마다 근거 데이터가 붙고, 통계적으로 유의한 차이는 색상으로 표시된다.
축적 구조도 발표 주요 내용이었다. 인사이트 파인더는 2024년 CBT에서 제기된 이슈가 2026년 설문에서 어떻게 달라졌는지 시간 축으로 보여준다. 서로 다른 설문을 묶고, 넥슨 유저 트렌드 조사나 게이머 성향 조사 결과를 겹쳐 분석하는 방식도 제공한다.
사내 확산 사례도 공개됐다. 별도 홍보 없이 4개월 안에 게임 UX실을 넘어 13개실, 100명 넘는 인원이 활용했다. 설문 하나당 평균 19개 각도로 유저를 살펴보는 형태로 자리 잡았다.
성과 수치도 나왔다. 4개월 기준 절약 시간은 9,339시간이었고, 현장에서는 6월 기준 누적 절약 시간이 1만2000시간을 넘어선 상태가 됐다. 환산 기준으로는 6개월 동안 약 5년치 업무 시간 단축이다.
이세왕 담당자는 인사이트 파인더 목적을 단순 시간 단축보다 조직 전체가 유저를 원하는 각도로 분석하는 구조에 뒀다. AI 모델 평준화 환경에서는 고유 데이터와 맥락을 자산화하는 시스템이 경쟁력을 가르는 기준으로 제시됐다.
끝으로 이세왕 담당자는 “틀리면 안 되는 검증된 통계는 시스템이 맡고, 해석과 전달은 AI가 맡는다”라며 “사람은 가장 중요한 질문 설정에 집중하고, 표준화·자산화·접근권이 맞물리면서 3주가 30분이 됐다”라고 말했다.
겜툰 박해수 기자 caostra@gamtoon.com
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