온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 57 경영관리연구 ( 제 8 권제 1 호 ) 온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 정광재 정보통신정책연구원부연구위원 가상경제의개념이도입되면서가상아이템의현금구매가온라인게임의새로운수익모델로떠오르고있다. 본연구에서는가상

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 57 경영관리연구 ( 제 8 권제 1 호 ) 온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 정광재 정보통신정책연구원부연구위원 가상경제의개념이도입되면서가상아이템의현금구매가온라인게임의새로운수익모델로떠오르고있다. 본연구에서는가상아이템의구매자 ( 유료이용자 ) 와비구매자 ( 무료이용자 ) 간의게임이용행태차이가존재하는지를밝히고자하였다. 이를위해서온라인게임의 27주간의이용자로그기록을수집하여다변량분산분석을통해서두집단간의차이를통계적으로확인하였다. 본분석의결과에따르면유료이용자가게임이용에대한몰입도가더높고, 이용자간상호작용비중이더높고, 가상재화로구매가능한아이템에대한소비가더높은것으로나타났다. 이러한결과는게임개발자측면에서유료아이템의구매를유도하기위한마케팅전략으로활용될수있을것이다. 주제어 : 가상경제, 다변량분산분석, 온라인게임 I. 서론 가상세계란네트워크기반의컴퓨터에수많은사람들이서로교류할수있도록구현된가상환경을의미한다. 이러한가상세계의특징을가장잘활용하여최근주목받고있는 e비즈니스 (e-business) 중하나가온라인게임이다 (Kumar 외, 2008). 전세계온라인게임시장의규모는 2008년 $86억에서 2013년 $234억으로약 2.7배성장하였다 (KGIA, 2014). 전세 논문투고일 : 2015. 5. 30. 논문수정일 : 2015. 6. 18. 게재확정일 : 2015. 6. 23.

58 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) 계에서가장많은가입자를보유하고있는 World of Warcraft 의경우천만명이넘는가입자를보유하고연간약 $10억의매출액을기록하는등 1), 시장규모면에서기존의 e비즈니스와견줄만큼성장해왔다. 온라인게임은기존의일반적인 e비즈니스와다르게가상재화 (Virtual Goods) 를이용한수익모델을기반으로하고있다. 가상재화는물리적인실체가없고, 가상세계안에서만효용가치를지닌다. 하지만가상아이템중일부를유료로판매하는부분유료화정책을도입하면서실제현금가치를지니는가상재화가탄생하게되었다. 소액결재를통한가상재화의현금구매로유저들은더효율적으로게임을플레이할수있게되었고, 게임회사의경우별다른추가비용없이수익을창출할수있는효과를얻을수있다. 부분유료화를채택한온라인게임의유료이용자비중은일반적으로 10% 이하로낮지만, 이들이게임내에미치는영향은그이상으로중요하다. 따라서기존의무료이용자를유료이용자로전환하는것은중요한운영전략중하나라고볼수있다. 따라서유료이용자의전환을높이기위해서는온라인게임이가지는고유한특성인가상경제시스템에대해이해하고, 이에관련한이용자의행동특성을제대로파악하는것이선행되어야할것이다. 이러한중요성에도불구하고온라인게임에관한기존의연구들은게임이용이나아이템구매와관련한 2차자료를구하기어렵기때문에대부분설문에기반한온라인게임이용동기를파악하는연구가주를이루고있다. 이러한관점에서본연구는온라인게임의무료이용자와유료이용자의이용행태에있어서두집단간의특성차이를실증적으로분석해보고자한다. 이를위해서본연구에서는한온라인게임의이용자로그기록을바탕으로가상경제시스템이용과관련한주요행동지표를도출하고이를바탕으로무료이용자와유료이용자집단간의차이가존재하는지를다변량분산분석 (Multivariate Analysis of Variance, MANOVA) 를통해서분석해보고자한다. 본논문은다음과같이구성되어있다. 먼저실증분석에앞서서온라인게임과관련한기존의연구에대해서살펴보고, 온라인게임이용과가상아이템현금거래에관한주요특성을파악한다. 세번째장에서는본연구에이용된자료밑연구맥락에대해기술한다. 네번째장에서는게임이용에관한행태및다변량분산분석의결과에대해서기술하고, 이후결과를바탕으로결론및한계점, 향후연구방향에대하여논의한다. 1) http://www.forbes.com/sites/insertcoin/2014/07/19/world-of-warcraft-still-a-1bpowerhouse-even-as-subscription-mmos-decline/

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 59 II. 문헌연구 2.1 온라인게임의이용동기및행태 온라인게임과관련한연구는다른 IS분야에비해서많이진행되지않았기때문에, 대부분게임의이용동기에초점을맞추고있다. 기존의연구들을보면온라인게임의이용동기를크게사회화, 타이용자와의경쟁, 가상세계에대한탐험, 게임미션의달성으로나누고있다 (Bartle, 2004; Yee, 2007). 이후대부분의연구들은이러한틀을바탕으로온라인게임의이용동기를분석하고있다. Barnes(2011) 의연구에서는위 4가지요소가가져다주는쾌락적가치 (Hedonic Value) 가게임디자인에중요한요소라고주장하고있다. 이용동기에관한연구들은주로기술수용모델 (Technology Acceptance Model, TAM) 을이용하고있다. 이중, Hsu and Lu(2004) 는설문조사를통해서사회적영향과네트워크효과를몰입효과를중요한이용동기로꼽았다. Yeh et al.(2011) 은실증분석을통해서게임을통한즐거움이중요한이용동기라는것을보였다. 그외의연구에서도사회적작용이나게임을통한성취감, 다른유저와의경쟁등이게임을이용하는중요한동기라고밝히고있다 (Bartle, 2004; Yee, 2007). 온라인게임내의이용행태에관한연구는주로이용자간의상호교류패턴을관찰하고있다. Chen and Lei(2006) 는온라인게임에서유저간상호작용의정도가높은유저가더오래머무르는경향이있는것을보였다. Goel et al.(2011) 는타인에대한인식 (Social Awareness) 이온라인게임에머무르는요인중하나로보고있다. 이러한결과들을볼때온라인게임에서유저들간의상호교류가게임을디자인하는데중요한요소로인식되고있다 (Kohler et al. 2011; Choi and Kim, 2004). 온라인게임의이용동기에관한연구들을종합해볼때, 온라인게임을이용하는주요한목적은게임내에설정된목표를달성하거나, 또는게임을통해서다른이용자들과의교류를통해서얻는이익이주요고려대상인것을알수있다. 따라서본논문에서수행하고자하는온라인게임의이용행태에대한분석역시이러한요소를중심으로변수를설정하고무료이용자와유료이용자를비교하고자한다. 2.2 온라인게임의가상아이템구매행태 온라인게임의수익모형측면에서가상아이템의판매는매우중요한요소이다 (Lo and Wen, 2010). 수익을위해유료로판매하는아이템들을일반적으로 캐시아이템 으로불리

60 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) 는데, 게임이용의효율성을높여주거나유저의아바타 (Avatar) 를꾸미는데이용된다 (Hamari and Lehdonvirta, 2010). 이러한유료아이템은게임의효용을높여주지만, 무료로게임을이용하는유저와의형평성을잘유지하는것이전체게임디자인관점에서중요한요소로작용하고있다 (Oh and Ryu, 2007). 유료아이템의구매에관한동기또한온라인게임의이용동기와유사하다. Guo and Barnes(2011) 의연구에서는온라인게임의아이템구매에중요한영향을미치는요소로유저간의경쟁요소를꼽았다. 구매동기에관한실증연구는게임이용동기와마찬가지로대부분기술수용모형을기반으로하고있다 (Guo and Barnes, 2007). 이들연구도마찬가지로게임내의성취도, 쾌락적가치, 사회적영향력등이아이템현금구매에주요한영향을미치는요소로주장하고있다 (Lim and Seng, 2010). Ho and Wu(2012) 의연구에서는게임아이템이주는효과를크게게임내아바타의능력을향상시키는기능적 (Functional) 인요소와, 아바타의외형을장식하는감성적 (Emotional) 인요소로설명하였다. Animesh et al.(2011) 는기술적인측면에서게임내의가상환경이아이템구매의도에어떠한영향을미치는지를분석하였다. 위의사례에서보듯이아이템구매의동기에대한연구가어느정도진행되었지만, 대부분의연구가설문조사를기반으로하고있기때문에, 실증분석에있어서한계점을보이고있다. 실제이용자의사용기록을기반으로 2차자료의분석을수행한연구는아직까지부족하다고볼수있다. 3.1 연구맥락 III. 연구맥락및자료 본연구의자료수집대상이된온라인게임은기본적으로온라인게임장르중하나인대규모다중사용자온라인롤플레잉게임 (Massively Multiplayer Online Role-Playing Game, MMORPG) 을기반으로하고있다. MMORPG는수천명이상의이용자가동시에인터넷을통해하나의가상세계에접속하여각자의역할에따라서게임을이용하는장르이다. 온라인게임은대부분 3D 그래픽으로디자인된가상세계를기반으로하며, 이용자들은가상세계에접속하기위해서각자 캐릭터 라고불리는자신의아바타를생성하고이를조종하여게임내활동을하게된다. 아바타는시각적으로사람과유사한형태의모습을띠는경우가많으며, 생성시에주어진역할 ( 직업 ) 에따라서일정한값의속성을부여받는다. 이속성게

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 61 임내의목적달성에영향을미치게된다. 이용자는복수의캐릭터를생성하여게임을이용 하는것이가능하다. < 그림 1> MMORPG 의기본구조예시 일반적으로 MMORPG는게임내에서주어진미션 (Mission) 을수행하면서캐릭터의능력을발달시키는것을주목표로하고있다. 이러한캐릭터발달은레벨 (Level) 과경험치 (Experience Point) 라는값으로수치화된다. 게임내이용자들은미션을수행하게되면이용자의캐릭터는그대가로일정한양의경험치를얻게되는데, 이경험치가일정값이상누적되면이용자의캐릭터는레벨이상승하게된다. 레벨이상승하게되면캐릭터가가지고있는능력치도상승하기때문에높은레벨의캐릭터는상대적으로우월하다고볼수있다. 보통게임캐릭터의최대레벨은유한한값이존재하며최대레벨에도달하는것이게임의주목표가된다. MMORPG 내의경제시스템은크게가상화폐와가상아이템으로이루어져있다. 가상화폐는경험치와마찬가지로게임내미션수행에따른보상으로획득할수있다. 획득한가상화폐는게임내에서가상아이템을구매하는등의소비에이용된다. 가상아이템은다시일반아이템과캐시아이템으로나누어진다. 일반아이템은오직가상화폐로만구입이가능하며보통내구성 (Durability) 을가지고있어소멸되지않는다. 반면캐시아이템은실제현금을지불하여야만구매가가능하며, 사용시소멸되는경우가많기때문에, 동일한효력을얻기위해서는아이템을재구매하여야한다. 기능측면에서보면일반아이템은크게 1) 캐릭터의능력치향상이나, 2) 외형을장식하는목적으로이용된다.

62 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) 3.2 연구자료 본연구에서는앞절에서서술한특성을가지고있는 MMORPG를대상으로 2010년 2월 18일부터 2010년 8월 25일까지, 약 6개월간의이용자로그기록을수집하였다. 자료수집기간은본게임이출시된시점부터최초 27주를포함하고있다. 이용자의로그기록은게임내에서이용자의캐릭터가특정한행동을취해서캐릭터의상태에변화가있을때발생한다. 예를들어, 캐릭터의레벨이상승하거나, 캐릭터의가상재화보유량에변화가생겼을시에로그기록이발생하게된다. 이로그기록을바탕으로본연구의분석을위해서주단위의게임이용행태를재가공하였다. 수집된자료에따르면자료기간동안총 283,829 명의이용자가본게임을이용한것으로집계되었다. 이용자별평균게임이용시간은 12.02 시간이지만, 전체이용자중 37.9% 가 1시간이하의이용시간을기록하고게임을그만둔것으로나타났다. 또한전체이용자중 7.8% 인 22,189명은실제현금을지불하고캐시아이템을구매한것으로나타났다. 자료수집기간동안유료이용자들은평균적으로 20,769원을지출하였으나, 43.2% 는 5,000원미만을쓴것으로나타났다. 반면에 100만원이상지출한이용자도 6명이나존재하여다양한소비형태를보여주고있다. 게임개발자측면에서보면 27주동안캐시아이템판매를통해서발생한총매출은약 4.6억원으로집계되었다. IV. 자료분석 본연구에서는무료이용자와유료이용자의집단간차이를밝히기위해서다변량분산분석을이용하고자한다. 분석을통해유의미한결과를얻기위해서본연구에서는전체이용자중게임이용시간이 10시간이하인이용자를제외하고, 무료이용자 41,142명, 유료이용자 11,740명을추출하여각집단의분석대상으로이용하였다. 각집단의샘플에대해서는집단간차이를정의할변수를설정하고로그기록을바탕으로변수값을수집하였다. 4.1 연구가설및변수정의 두집단간의차이를밝히기위해서본연구에서는총 8 가지의종속변수를설정하였다. 종 속변수들은기존의문헌연구를통해서파악된게임이용의동기에관한주요요인들을바 탕으로게임이용의행태를측정할수있는 3 가지범주로일반적인게임콘텐츠에대한이용

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 63 행태, 유저간의교류를나타내는행태, 그리고가상경제시스템에대한소비행태로정의하 였다. 이를바탕으로본연구의가설은다변량분산분석을바탕으로다음과같이서술할수 있다. H1. 무료이용자와유료이용자는게임콘텐츠이용, 유저간교류, 가상경제의소비행태에있어서로다른행태를나타낸다. 1) 게임콘텐츠이용행태일반적인게임이용행태대표하는변수는크게 5가지를설정하였다. 우선게임을이용하면서얼마나많은캐릭터를생성했는지 (NumChararcter) 를정의하였다. 온라인게임의이용은게임내아바타인캐릭터를통해서만이용이가능하다. 이용자들은최초캐릭터생성시에게임에서주어진여러가지역할중하나를선택할수있는데선택된역할은게임이용중에변경이불가하다. 각역할별로이용할수있는게임콘텐츠의종류와범위가다르기때문에, 다양한역할을게임내에서이용하기위해서는여러개의캐릭터를생성해야한다. 이러한점을고려할때, 일반적으로캐릭터를많이생성한유저들이상대적으로게임이용에있어서다양한콘텐츠소비에대한요구가있다고볼수있다. 다음으로이용자가도달한레벨의최대값 (MaxLV) 을정의하였다. 더높은레벨까지게임을이용했다는것은그만큼게임콘텐츠소비경험이더높고, 게임이용시간이더많다는것을의미한다. 이변수를통해서유료이용자와무료이용자간의게임내경험도가유의한차이를보이는지파악하고자하였다. 이용자의로그인당게임이용시간 (PlayTimePerLogIn) 또한게임이용의행태를나타내는중요한지표이다. 접속당이용시간이긴이용자는그만큼시간에대한활용폭이높고게임에대한집중도가높다는것을의미한다. 따라서위변수는이용자가게임에대한몰입정도를설명할수있다. 이용자의캐릭터가게임내에서시간당사망한횟수 (DeathPerTime) 는게임이용에대한기술을의미한다. 현실세계의개념과는다르게캐릭터의사망은영속적이지않고, 일정한시간과가상재화를지불하고다시부활할수있도록설계되어있다. 이러한요소는게임내임무수행에있어서위험요소를부과하여게임을더욱도전적으로만드는역할을한다. 이러한배경하에서이용자의캐릭터가시간당사망한횟수가높다는것은이용자가게임을이용하는기술이상대적으로미숙하다는것을나타낸다. 따라서위변수를통해서유료이용자와무료이용자간의게임이용기술에대한차이를확인할수있을것이다. 마지막으로게임에서주어진임무를이용하는정도 (RatioGC) 를정의하였다. 일반적으로

64 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) 게임내임무수행을통해캐릭터를발달시키는것이게임의주목적이지만, 기존의연구에따르면이외에도단순히게임내가상세계를탐험하거나, 친구들과채팅을하는등의부수적인활동이주를이루는이용자들도존재한다. 이러한특성을고려하여본연구에서는이용자가전체이용시간중게임내임무수행에얼마나비중을두고있는지를측정하였다. 이를통해서이용자가게임캐릭터개발이주목적인지, 그외의부수적인요소를주로이용하는것인지를알아낼수있다. 2) 유저간상호작용행태유저간상호작용행태를알아내기위해서본연구에서는이용자가게임내의몬스터를사냥한횟수중에서다른유저와함께몬스터를사냥한비율을측정하였다. 몬스터사냥은게임내에서대표적인활동중하나로다른유저와협력해서몬스터를사냥한비중이높을수록그만큼유저간상호교류가높았다고볼수있다. 본연구에서는유저간의상호작용의형태를크게일대일상호작용 (RatioDuoInteraction) 과그룹간상호작용 (RatioGroupInteraction) 으로나누어서, 그룹형태에따라행태차이가있는지를알아보고자하였다. 3) 가상경제내가상재화의소비행태가상경제내에서소비행태를측정하기위해서본연구에서는일반아이템구매를위해지출한가상화폐의양 (VirtualMoneySpend) 을변수로설정하였다. 위에서언급하였듯이가상경제시스템내에서는가상화폐로구매할수있는일반아이템과현금으로구매할수있는캐시아이템이존재한다. 위의변수를통해서일반아이템에대한소비성향이캐시아이템의구매자와비구매자를구분하는역할을하는지를확인할수있다. 4.2 분석결과 본연구에서는전체샘플을무료이용자와유료이용자로나누어서위에서정의한종속변수들의집단간평균차이가통계적으로유의한지를검증하였다. 무료이용자의경우는게임이용기간동안의이용기록을바탕으로각변수의값을측정하였고, 유료이용자의경우는캐시아이템을구매하기직전까지의이용기록을바탕으로변수값을측정하였다. 따라서유료이용자의캐시아이템구매이전의행태가무료이용자의행태와유의한차이를보이는지를파악하고, 이를통해잠재적인캐시아이템구매자의행태특성을파악하였다. 다변량분산분석을위해서본연구에서는 STATA 프로그램을이용하였다.

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 65 1) 기술통계량다변량분산분석결과에앞서기술통계량을비교해보면무료이용자와유료이용자가변수값의차이를보여주고있는것을알수있다 (< 표 1> 참조 ). 캐릭터수, 로그인당이용시간, 시간당캐릭터사망횟수, 가상재화의소비에있어서는두집단간에비교적큰차이를나타내었다. 반면에일대일, 그룹상호작용의비중이나게임콘텐츠이용비중에있어서는비슷한평균값을나타내었다. < 표 1> 기술통계량 : 무료이용자 vs. 유료이용자 변수명 캐릭터수 (NumCharacter) 최대레벨 (MaxLV) 로그인당이용시간 (PlayTimPerLogIn) 시간당캐릭터사망횟수 (DeathPerTime) 게임콘텐츠이용비중 (RatioGC) 일대일상호작용비중 (RatioDuoInteraction) 그룹상호작용비중 (RatioGroupInteraction) 가상재화소비 (VirtualMoneySpend) 무료이용자 유료이용자 평균 표준편차 평균 표준편차 3.36 3.74 5.59 6.43 24.59 12.95 21.29 9.36 1.92 4.62 1.04 0.93 0.30 0.50 0.53 0.64 0.17 0.07 0.17 0.05 0.19 0.26 0.16 0.22 0.11 0.22 0.10 0.20 195.92 622.66 95.23 443.19 변수들간의상관관계를볼때종속변수간의상관관계가다변량분산분석을하는데무리 가없음을보여주고있다. < 표 2> 변수들간의상관관계 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0. idxgroup 1.00-0.15 0.13 0.15-0.16 0.01 0.06 0.03 0.09 1. NumCharacter 1.00-0.07-0.15 0.15-0.12-0.08-0.05 0.02 2. MaxLV 1.00 0.18-0.23 0.48-0.27-0.17 0.59 3. PlayTimPerLogIn 1.00-0.12 0.00 0.03 0.02 0.01 4. DeathPerTime 1.00-0.01 0.03 0.02-0.09

66 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 5. RatioGC 1.00-0.19-0.12 0.23 6. RatioDuoInteraction 1.00-0.15-0.13 7. RatioGroupInteraction 1.00-0.08 8. VirtualMoneySpend 1.00 2) 다변량분산분석결과 < 표 3> 의결과에따르면다변량분산분석의결과를나타내는 4가지통계량값이모두유의한것으로나타나위에서정의한 8개변수에대해서무료이용자와유료이용자간의행태차이가유의하게나타나는것을확인할수있다 2). 위결과로미루어볼때, 온라인게임의이용행태에있어서유료이용자는무료이용자와구조적으로차이를보인다는것을알수있다. < 표 3> 다변량분산분석결과 : 무료이용자 vs. 유료이용자 통계량 값 자유도 1 자유도 2 F값 F유의도 Wilks' lambda 0.928 8 52873 512.23 0.000 Pillai's trace 0.072 8 52873 512.23 0.000 Lawley-Hotelling trace 0.078 8 52873 512.23 0.000 Roy's largest root 0.078 8 52873 512.23 0.000 다변량분산분석결과를바탕으로사후분석을통해각변수별조정예측값 (Adjusted Predicted Value) 을비교해보면그차이가좀더명확해진다. 유료이용자의경우무료이용자에비해서더적은수의캐릭터를생성하지만, 상대적으로더높은레벨에도달하는것으로나타났다. 이는유료이용자가게임을이용할시에다양한콘텐츠보다는몇가지콘텐츠에집중하는경향이있다는것을보여준다. 이러한특성은로그인당이용시간을비교해볼때도일관된결과를보여주고있다. 유료이용자는로그인당이용시간에서도무료이용자에비해서더높은예측값을보여주었다. 이러한결과는유료이용자가게임에대한몰입도가더높다는것을보여주고있다. 게임이용기술측면에서도유료이용자는무료이용자에비해게임내임무수행능력이더좋은것으로나타났다. 반면에게임콘텐츠의이용비중자체에는두집단간의차이가거의없었다. 이는게임콘텐츠를얼마나많이이용하느냐보다얼마나몰입하여이용하는지가유료이용자를구분하는특성이라고볼수있다. 2) 4 가지통계량모두다변량분산분석에서집단간의차이를나타내는지표로쓰인다. 다만집단에대한가정이나방식에따라통계량의우선순위에차이가있으나일반적으로 Wilk s lambda 를선호한다.

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 67 < 표 4> 각변수별조정예측값비교 변수명무료이용자유료이용자예측값차이 캐릭터수 (NumCharacter) 최대레벨 (MaxLV) 로그인당이용시간 (PlayTimPerLogIn) 시간당캐릭터사망횟수 (DeathPerTime) 게임콘텐츠이용비중 (RatioGC) 일대일상호작용비중 (RatioDuoInteraction) 그룹상호작용비중 (RatioGroupInteraction) 가상재화소비 (VirtualMoneySpend) 5.590 (0.029) 21.290 (0.051) 1.044 (0.011) 0.531 (0.003) 0.173 (0.000) 0.162 (0.001) 0.101 (0.001) 95.231 (24.096) 3.365 (0.055) 24.589 (0.095) 1.918 (0.021) 0.300 (0.006) 0.174 (0.001) 0.193 (0.002) 0.115 (0.002) 195.921 (45.109) 2.225-3.299-0.874 0.231-0.001-0.031-0.014-100.690 이용자간상호작용측면에서볼때도무료이용자와유료이용자는차이를나타냈다. 유료이용자의경우일대일, 그룹간상호작용모두높은비중을나타내어, 이용자간상호작용을더활발히한다는결과를나타내고있다. 이용자간교류가많다는것은그만큼게임에서이룬성과를다른사람에게보여줄수있는기회가많다는뜻으로해석할수있다. 따라서이러한기회가많은이용자일수록캐시아이템을구매하여목적달성의효율을높이려는요인이높다고볼수있다. 가상재화의소비행태측면에서유료이용자는무료이용자에비해일반아이템을더많이구매하는것으로나타났다. 이는가상재화로구매할수있는일반아이템에대한구매경향이높을수록, 캐시아이템을구매하려는요인이생긴다는것을알수있다. 일반아이템을자주구매한다는것은그만큼아이템에대한관심이나구매욕구가높다는것을의미하기때문에, 무료아이템의구매성향이유료아이템까지이어진다는것을보여주고있다. V. 결론및향후연구방향 본연구를통해서온라인게임의유료아이템을구매한이용자와그렇지않은이용자간의 게임이용행태에차이가있는지를살펴보았다. 이를위해서본연구에서는실제서비스중

68 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) 인온라인게임의이용자로그기록을수집하였고, 이를바탕으로이용자의행태에관한몇가지지표를설정하여다변량분산분석을통해두집단간의이용행태차이를통계적으로확인하였다. 분석결과에따르면유료이용자는무료이용자에게게임에대한몰입도나집중도가더높은것으로나타났다. 또한유료이용자는이용자간교류의비중이더높게나타났고, 무료아이템의소비성향역시높게나타났다. 이러한결과들을종합해볼때, 본연구의결과는온라인게임에서이용자의유료아이템구매유도를위한마케팅전략에활용될수있을것으로기대된다. 분석결과는게임개발자로하여금어떠한이용자에게유료아이템구매를유도해야하는지를간접적으로말해주고있다. 따라서게임에대한몰입도가높은이용자, 일반아이템의소비가많은이용자, 이용자간상호작용정도가높은이용자들에대해서유료아이템구매유도전략을세울수있을것이다. 본연구는분산분석을바탕으로하고있기때문에, 이용행태와유료아이템구매사이의인과관계를밝히지는못한점은한계점으로볼수있다. 향후회귀분석모형을바탕으로인과관계를설명할수있는후속연구가이루어져야할것으로보인다.

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 69 참고문헌 Animesh, A., A. Pinsonneault, S. Yang, and W. Oh(2011), An Odyssey into Virtual Worlds: Exploring the Impacts of Technological and Spatial Environments, MIS Quarterly, 35(3), 789-810. Barnes, S. J.(2011), Understanding Use Continuance in Virtual Worlds: Empirical Test of a Research Model, Information & Management, 48(8), 313-319. Bartle, R. A.(2004), Designing virtual worlds, New Riders Pub. Chen, K. and C. Lei(2006), Network Game Design: Hints and Implications of Player Interaction, The 5th Workshop on Network & System Support for Games. Choi, D. and J. Kim(2004), Why People Continue to Play Online Games: In Search of Critical Design Factors to Increase Customer Loyalty to Online Contents, CyberPsychology & Behavior, 7(1), 11-24. Goel, L., N. A. Johnson, I. Junglas, and B. Ives(2011), From Space to Place: Predicting Users Intentions to Return to Virtual Worlds, MIS Quarterly, 35(3), 749-771. Guo, Y. and S. J. Barnes(2007), Consumer Purchasing Behavior in Virtual Worlds, Advances in Information Systems. Guo, Y. and S. J. Barnes(2011), Purchase Behavior in Virtual Worlds: An Empirical Investigation in Second Life, Information & Management, 48, 303-312. Hamari, J. and V. Lehdonvirta(2010), Game Design as Marketing: How Game Mechanic Create Demand for Virtual Goods, International Journal of Business Science and Applied Management, 5(1), 15-29. Ho, C. and T. Wu(2012), Factors Affecting Intent to Purchase Virtual Goods in Online Games, International Journal of Electronic Business Management, 10(3), 204-212 Hsu, C. and H. Lu(2004), Why Do People Play On-line Games? An Extended TAM with Social Influences and Flow Experience, Information & Management, 41, 853-868. KGIA(2014), 2014 White Paper on Korean Games, Korea Game Industry Agency. Kohler, T., J. Fueller, K. Matzler, and D. Stieger(2011), Co-creation in Virtual Worlds: The Design of the User Experience, MIS Quarterly, 35(3), 773-788. Kumar, S., J. Chhugani, C. Kim, D. Kim, A. Nguyen, P. Dubey, C. Bienia, and Y. Kim(2008), Second Life and the New Generation of Virtual Worlds, IEEE Computer Society, 41(9), 46-53. Lim, R. and E. Seng(2011), Virtual Goods in Social Games: An Exploratory Study of Factors that Drive Purchase of In-Game Items, Proceeding of the Ninth International Conference

70 경영관리연구제 8 권제 1 호 (2015. 6) on e-business 2010, Faculty of Science Kasetsart University. Lo, Y. and M. Wen(2010), A Fuzzy-AHP-based Technique for the Decision of Design Feature Selection in Massively Multiplayer Online Role-Playing Game Development, Expert Systems with Applications, 37, 8685-8693. Oh, G. and T. Ryu(2007), Game Design on Item-selling Based Payment Model in Korean Online Games, Proceedings of DiGRA 2007 Conference, 650-657. Yee, N.(2007), Motivations for Play in Online Games, CyberPsychology& Behavior, 9(6), 772-775. Yeh, N., J. Lin, and H. Lu(2011), The Moderating Effect of Social Roles on User Behavior in Virtual Worlds, Online Information Review, 35(5), 747-769.

온라인게임에서무료이용자와유료이용자의이용행태비교 71 경영관리연구 ( 제 8 권제 1 호 ) Behavioral Patterns between Free and Paying Users in an Online Game Gwangjae Jung* Since the concept of virtual economy was introduced, selling virtual goods for real money has become an emerging profit model in the online game industry. Our research tries to identify factors affecting purchasing game items with real money. As a preliminary research for this, we compare behavioral patterns online gaming between free and paying users. We collect users 27 weeks of log records in an online game and apply multivariate analysis of variance to compare multivariate means of the two groups. Our results confirms that free and paying users show statistically different behavior. We identify that paying users show more engagement, user interactions, purchasing virtual goods with virtual money than free users. We expect that our result can be used as marketing strategies for promoting sales of game items purchasable with real money. Key words : Virtual Economy, MANOVA, Online Games * Korea Information Society Development Institute, Associate Fellow, E-mail: indioblu@gmail.com