펄어비스 검은사막서비스실 사업PM 인턴으로 기획한 할로윈 이벤트의 일부가 실제 라이브 이벤트에 반영됐습니다. "기존 보스를 재활용해야 한다"는 조건을 지난 이벤트와 이어지는 서사로 풀었고, 이벤트 성과는 참여율·퍼널 완료율·잔존율로 정의해 분석했습니다.
이벤트 상품이나 패키지에 어떤 아이템을 넣을지 판단하는 기준은, 그 아이템을 얻기 위해 유저가 들여야 하는 노력입니다.
모바일(3주)·온라인(5주) 두 부서를 거치며 라이브 이벤트와 상품을 기획했습니다. 제가 기획한 할로윈 이벤트의 일부가 실제 라이브 이벤트에 반영됐고, 코스튬 "체크메이트" 개편안을 여성 클래스 19종으로 확장 설계했으며, 펄 가치를 환산해 기존 상품 효율 기준(3.61)에 맞춘 신규 BM을 만들었습니다.
4인 팀에서 AI 문서·코드 생성 파트를 맡았습니다. Bedrock의 Claude로 운영 이벤트를 요약해 보고서·작업계획서를 만들고, MCP로 AWS 공식 문서를 참조하게 해 근거를 보강했습니다.
피파온라인3 "지명선수팩"(원하는 선수를 직접 넣어 그 안에서 뽑는 상품) 구조를 검은사막 진주상점 꾸러미에 이식. 등급별 확률은 고정하고 각 칸에 넣을 아이템만 유저가 직접 고르는 방식으로 설계, AI로 실제 동작하는 프로토타입까지 구현했습니다.
직접 Lv.51까지 플레이하며 5회 업데이트 매출 순위 데이터를 수집·분석. 신규 영웅 출시 직후 급등 → 2~3주 후 급락 패턴이 단 한 번의 예외 없이 반복됨을 수치로 검증.
공지사항 포맷 그대로 쓴 라이브 시즌 기획안. 이벤트 3종 퍼널, 복귀 유저 전용 프로모션, 패키지 4종의 가격·구성까지 혼자 작성했습니다.
서버 12위까지 직접 플레이하며 BM 구조·이벤트 사이클·이탈 구간을 분석하고 개선안을 제안했습니다.
D1·D7·D30 리텐션 + ARPU 입력 시 코호트별 LTV와 이벤트 손익분기 시나리오를 자동 계산. 이벤트 투자 대비 리텐션 효율 최적화 방향 도출.
유저와 데이터로 판단합니다. 인턴 때 이벤트 성과를 참여율·퍼널 완료율·잔존율로 정의해 분석했고, 세븐나이츠 리버스는 5번의 업데이트 동안 매출 순위를 기록해 신규 영웅 출시 2~3주 뒤 급락하는 패턴을 찾아냈습니다.
주어진 조건 안에서 실행되는 기획을 합니다. 기존 보스를 재활용해야 하는 조건을 지난 이벤트와 이어지는 서사로 바꿔 라이브 반영까지 이어 갔고, 상품 기획에서는 재화 가치를 환산해 기존 상품의 효율 기준에 맞췄습니다.
개발 조직과 같은 언어로 이야기합니다. CKA·SQLD를 취득하고 1,050시간의 클라우드 교육을 이수해 구현 난이도를 이해하며 우선순위를 조율할 수 있고, 아이디어는 프로토타입으로 직접 만들어 보여 줄 수 있습니다.
사업 PM(인턴)으로 모바일 부서(3주)·온라인 부서(5주)를 거치며 라이브 서비스 전반의 상품·이벤트 기획을 경험했습니다. 컨셉 방향부터 이벤트 구조, 패키지·BM 설계, 네이밍까지 전 과정을 실측 데이터와 과거 사례 검증을 기반으로 진행했습니다.
펄어비스 인턴 마지막 과제인 "다른 게임의 BM을 검은사막에 녹여라"에서, 피파온라인3의 "지명선수팩"(원하는 선수를 직접 골라 넣고 그 안에서 뽑는 상품) 구조를 검은사막 진주상점에 이식했습니다. 아이디어를 말로만 설명하지 않고 AI를 활용해 실제 동작하는 프로토타입으로 구현해 시연했고, "의도와 생각이 잘 보인다"는 피드백을 받았습니다.
"신규 프로젝트 론칭"과 "라이브 서비스 KPI 관리"를 가정한 포트폴리오용 가상 기획안입니다. 실제 게임사 공지사항 포맷 그대로 — 이벤트 안내, 업데이트 공지, 프로모션 공지, BM 분석 부록까지 — 혼자 처음부터 끝까지 작성했습니다. 실제 집행된 기획이 아님을 분명히 밝히며, 기획 역량을 보여드리기 위한 시뮬레이션입니다.
| 패키지 | 판매가 | 구성품 원가 합 | 가치배수 |
|---|---|---|---|
| 첫 만남 | 4,900원 | 9,900원 | 2.02배 |
| 재회 | 14,900원 | 22,700원 | 1.52배 |
| 추억 앨범 | 29,900원 | 44,600원 | 1.49배 |
| 연대기 완성 | 49,800원 | 79,300원 | 1.59배 |
넷마블 출시 9개월 차 모바일 RPG를 직접 Lv.51까지 플레이하며 5회 업데이트 AOS 매출 순위 데이터를 수집·분석한 게임 분석 보고서입니다. 단 한 번의 예외 없이 반복되는 이탈 패턴을 수치로 검증하고 벤치마킹 기반 개선안을 기획했습니다.
| 게임명 | 세븐나이츠 리버스 |
| 퍼블리셔 | 넷마블 |
| 장르 | 전략/턴제 RPG |
| 출시일 | 2025년 5월 15일 |
| 분석 계정 | Lv.51 (직접 플레이) |
| 타겟 | 20~30대 남성, 코어 RPG 유저 |
| 업데이트 | 신규 영웅 | 순위 변화 |
|---|---|---|
| 11/27 | 트루드·라이언 | 25위 → 12위 (+13) |
| 12/11 | 프레이야 | 25위 → 16위 (+9) |
| 12/23 | 손오공·겔리두스·밀리아 | 38위 → 20위 (+18) |
| 01/08 | 브란즈&브란셀·백각 | 38위 → 22위 (+16) |
| 02/05 | 여포·소교·링링 | 42위 → 12위 (+30) |
직접 설치해 플레이한 방치형 RPG. BM 구조·이벤트 사이클·유저 이탈 패턴을 데이터와 플레이어 시각으로 교차 분석하고, 과금 타이밍 미스매치와 성장 정체 구간 문제를 수치로 정의해 사업 개선안을 제안했습니다.
| 게임명 | 뮤:포켓나이츠 (MU Pocket Knights) |
| 퍼블리셔 | 웹젠 (WEBZEN) |
| 개발사 | 던라이크 |
| 장르 | 방치형 RPG |
| 출시일 | 2025년 9월 18일 |
| 플레이 | 총 전투력 47J 317I · 서버 12위 (2026-04-22 기준) |
LTV(Lifetime Value)는 게임 PM이 매일 다루는 핵심 지표. 세나리버스·뮤:포켓나이츠 분석에서 도출한 매출 패턴 데이터를 LTV 모델에 대입해 이벤트 설계 개선안의 예상 효과를 수치로 검증하는 전략 툴을 구현했습니다.
| 언어 | Python |
| AI | Claude API (Anthropic) |
| 분석 | 코호트 LTV 모델, 리텐션 곡선, ARPU 시뮬레이션 |
| 목적 | 게임 PM의 이벤트·BM 의사결정 지원 |
AWS 운영 이벤트를 자동 수집하고 AI가 운영 보고서·작업계획서·Terraform 코드를 생성해, 전자결재 → GitHub PR → GitOps 배포까지 이어지는 클라우드 운영 자동화 플랫폼입니다. 4인 팀에서 AI 문서·코드 생성 파트를 맡아 문서 생성 기능 구현, MCP·Checkov 연동, 모니터링 구축을 담당했습니다. 핵심 설계 원칙은 "AI가 만든 결과를 그대로 믿지 않는 구조" — AI는 초안을 만들고, 검증 장치와 사람의 승인을 통과해야만 반영됩니다. AWS Cloud School 12기 최종 경진대회 우수상 (2026.04).
| 항목 | 수치 | 의미 |
|---|---|---|
| API 부하 테스트 | 2,000 VU | HPA + Cluster Autoscaler 검증 |
| 보고서 동시 생성 | 40건 동시 | AI 포함 생성 부하 시나리오 검증 |
| 노드 오토스케일링 | 2 → 3 자동 확장 | 피크 상황 안정성 검증 |
| AI 호출 비용 | 20% 절감 | 프롬프트 엔지니어링·토큰 최적화 |
| 운영 데이터 소스 | 6종 + 이벤트 2종 | CloudTrail·Flow Logs 등 자동 수집 |
| Application | FastAPI, Nginx, AWS Bedrock |
| Async/Event | Amazon SQS, Lambda, EventBridge |
| Data/Storage | MariaDB, RDS, S3 |
| Infra/Deploy | EKS, ECR, ArgoCD, GitOps, CloudFormation, Terraform |
| Security | Cognito, IAM, WAF, Secrets Manager, ACM |
| Monitoring | CloudWatch, CloudTrail, Grafana, Prometheus, Security Hub |
Backend / Systems Engineer. 통신 장비 M-Plane 테스트 연계 개발과 C 시스템 모듈 구현, 공식 홈페이지 기획·구축 3개월 전담까지 두 가지 업무를 병행했습니다.