데이터 기반 스마트 구매 의사결정 플랫폼
스팀의 방대한 할인 데이터 속에서 단순한 가격 인하율이 아닌, 실제 구매 가치와 기회비용을 분석하여 최적의 구매 의사결정을 돕는 데이터 분석 대시보드
게이머들이 한정된 예산으로 최대의 즐거움을 얻을 수 있도록, 데이터 기반의 스마트한 구매 의사결정을 지원하는 필수 도구
스팀의 잦은 세일과 방대한 게임 수로 인해 어떤 게임을 지금 사는 것이 가장 이득인지 판단하기 어려움
가격 데이터 + 플레이 시간 데이터 결합한 가성비 지표 제공
단순 할인율이 아닌 역대 최저가 비교를 통한 구매 시점 제언
데이터 기반의 숨겨진 명작 발굴로 사용자 만족도 제고
합리적인 구매 의사결정을 통한 게임 라이브러리 활용도 향상
게임의 예상 플레이 시간 대비 현재 가격의 효율성을 수치화
VPI = (예상 플레이 시간 / 현재 가격) × 1000
우선순위: P0 (필수)
→ 게임 B가 가장 높은 가성비!
현재 할인가가 역대 최저가(All-time Low)와 얼마나 근접한지 시각적으로 표시
마케팅 자본에 가려진 고득점 게임을 필터링하여 추천
조건 1: 긍정적 평가 비율 ≥ 90% AND 조건 2: 총 리뷰 수 ≤ 1,000개 AND 조건 3: 현재 할인율 ≥ 50%
우선순위: P1 (중요)
선택한 게임의 가격 변동 히스토리를 시각화
표시 정보:
필터 옵션:
정렬 옵션:
CheapShark API
HowLongToBeat (HLTB)
SteamSpy API
완료 기준: 기본 기능 동작하는 UI 완성
완료 기준: 모든 P1 기능 구현 완료
완료 기준: 출시 준비 완료
gantt title 개발 로드맵 dateFormat YYYY-MM-DD section Phase 1 MVP 개발 :2025-01-01, 28d section Phase 2 고도화 :2025-01-29, 28d section Phase 3 최적화 및 안정화 :2025-02-26, 14d
총 개발 기간: 10주
이 프로젝트는 단순한 도구 개발을 넘어, 복잡한 데이터를 가공하여 의사결정 모델을 구축하는 과정을 보여줍니다.
다양한 데이터 소스를 통합하여 의미 있는 인사이트 도출
사용자의 실제 페인 포인트를 파악하고 해결책 제시
단순 기능 나열이 아닌 사용자 가치 중심의 제품 설계
기획부터 구현까지 전 과정을 주도적으로 수행
1. 메인 접속 ↓ 2. 현재 할인 중인 전체 리스트 확인 ↓ 3. 필터 설정 (장르, 예산 범위 등) ↓ 4. 데이터 정렬 (VPI 지수 또는 구매 신호 우선순위) ↓ 5. 관심 게임 선택 ↓ 6. 상세 정보 확인 (가격 그래프, 메타 점수 등) ↓ 7. 구매 결정 → 스팀 스토어 페이지로 이동
1. 메인 접속 ↓ 2. "숨겨진 명작" 필터 활성화 ↓ 3. 추천 리스트 확인 ↓ 4. 게임 상세 정보 탐색 ↓ 5. 찜 목록 추가 또는 즉시 구매
질문이 있으시면 언제든지 말씀해주세요!
데이터 분석 능력
문제 해결 능력
전략적 사고
실행력