“광고비로 1명 데려오는데 5000원? 너무 비싼거 아닌가?”
게임을 런칭하거나 라이브 서비스를 할 때, 마케팅 팀에서 이런 보고 또는 문서가 공유 됩니다. “이번에 페이스북 광고로 유저 1명을 데려오는데 5000원이 듭니다” 라는 형식으로 말이죠. 이때 초보PM은 “5000원이나 드나? 그럼 유저가 들어와서 게임만 즐기고 결제를 안하면 손해인거네. 비싸다” 라고 생각할 수 있습니다. 하지만 보통 일반적인 PM들은 이렇게 묻습니다. “우리 게임의 LTV는 얼마로 예상하시는데요?” 라고 말이죠. 이번 글에서는 2026년 라이브 서비스 기준으로 LTV 개념을 쉽게 풀고 왜 CPI 설정의 기준이 되는지, 어떤 방식으로 계산 및 의사결정을 하는지 정리합니다.
LTV의 정의: “한 명의 유저가 끝까지 남기고 가는 가치”
LTV(Lifetime Value, 생애 가치)는 한 명의 유저가 게임에 유입된 시점부터 이탈할 때까지 만들어내는 누적 수익을 뜻합니다. 여기서 수익은 결제 매출만 말하는 것이 아니라, 광고 매출, 구독, 제휴 매출 등 게임의 BM에 따라 포함 범위가 달라질 수 있습니다. 중요한 점은 LTV가 “평균”이라는 것입니다. 모든 유저가 똑같이 돈을 쓰는 게 아니기 때문에, LTV는 유저 집단을 하나로 묶어 평균적으로 얼마를 벌어주는지 추정하는 지표에 가깝습니다. 그래서 LTV를 제대로 보려면 “어떤 유저의 LTV인가?”를 먼저 정의해야 합니다. 예를 들어 전체 유저 평균 LTV인지, 특정 국가 유저의 LTV인지, 특정 광고 채널로 들어온 유저의 LTV인지에 따라 값이 달라지고 의사결정도 달라집니다.
또한 LTV는 단기 매출만 반영하면 왜곡됩니다. 초반 결제 패키지가 강한 게임은 1~3일차 매출이 높아 LTV가 과대평가될 수 있고, 반대로 성장형/시즌형 게임은 결제가 늦게 발생해 초반 LTV가 과소평가될 수 있습니다. 그래서 실무에서는 일정 기간의 누적 매출을 보고 “완전한 생애”를 기다리기보다, D1/D7/D30 같은 구간별 누적 수익으로 LTV를 추정하고 예측 모델을 붙입니다. 즉 LTV는 정확한 숫자라기보다, “지금까지 관측된 데이터로 미래 가치를 추정한 값”이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 그리고 참고해야 할 것이 제가 회사를 여러번 옮기는 동안 LTV 계산 방식도 조금씩 달라지거나 회사마다 계산하는 방식이 조금씩 달랐었습니다. 왜 이렇게 계산하지? 라기 보다는 그 회사의 계산 방식에 맞춰 LTV를 계산하는 것이 타 부서와 커뮤니케이션 하기에 좋았습니다.
왜 LTV가 CPI(마케팅 예산)의 기준인가: ‘이익이 나는 유입’의 상한선
CPI(Cost Per Install)는 유저 1명을 설치까지 데려오는 데 든 비용입니다. 마케팅은 결국 “한 명 데려오는데 얼마 쓰고, 그 사람이 얼마 벌어주느냐”의 싸움입니다. 따라서 가장 기본적인 원칙은 단순합니다. LTV가 CPI보다 커야 합니다. LTV가 10,000원인데 CPI가 12,000원이면, 유저를 데려올수록 손해를 보는 구조입니다. 반대로 LTV가 10,000원이고 CPI가 5,000원이면, 더 데려오면 데려올수록 이익이 커집니다. 그래서 LTV는 CPI의 상한선을 정하는 기준이 됩니다.
하지만 실무에서 “LTV > CPI면 무조건 집행”으로 끝나지 않습니다. 이유는 첫째, 스토어 수수료(플랫폼 수수료)와 환불, 결제 대행 수수료 등 실제 순매출이 다르기 때문입니다. 둘째, 인건비/서버비/콘텐츠 제작비 같은 운영 비용도 존재합니다. 셋째, 광고 집행의 목적이 항상 ‘즉시 이익’은 아니기 때문입니다. 그래서 보통 이 업계에서 통용되는 수치는 LTV가 CPI의 최소 3배 정도는 되어야 한다는 말이 있죠. 참고하시면 좋겠습니다. 신작 런칭 초기에 시장 점유율을 확보하거나, 매칭 기반 게임에서 초기 풀을 키워야 하는 경우엔 단기 손익이 아니라 성장 전략 관점에서 판단할 수 있습니다. 그래서 실무에서는 LTV와 CPI를 비교할 때 ‘목표 ROAS(광고 수익률)’ 또는 목표 마진을 설정합니다. 즉 CPI를 “LTV의 몇 %까지 허용할 것인가”를 정하고, 그 안에서 채널별로 효율을 관리합니다.
PM 관점에서 중요한 것은 이 구조를 팀이 공통 언어로 갖는 것입니다. 마케팅 팀은 CPI를 낮추려 하고, 사업/PM은 LTV를 높이려 합니다. 둘이 연결되는 지점이 바로 “유입 품질”입니다. 같은 CPI라도 어떤 채널은 잔존이 낮고 결제가 약해 LTV가 낮을 수 있고, 어떤 채널은 잔존이 좋아 LTV가 높을 수 있습니다. 결국 CPI는 단독 지표가 아니라, 채널별 LTV와 묶여야 의미가 생깁니다.
실무 적용: LTV를 올리고 CPI를 설계하는 방법(세그먼트, 리텐션, ROAS)
실무에서 LTV를 쓰는 가장 현실적인 방법은 ‘세그먼트’로 나누는 것입니다. 국가별(한국/일본/미국), 플랫폼별(iOS/안드로이드/PC), 채널별(검색/소셜/영상/인플루언서), 유입 캠페인별, 그리고 신규/복귀 유저별로 LTV가 다르게 나옵니다. PM이 “마케팅 예산을 더 쓰자/줄이자”를 말하려면, 전체 평균 LTV가 아니라 해당 채널·세그먼트의 LTV를 근거로 제시해야 합니다. 예를 들어 A 채널은 D7 리텐션이 높아 D30 LTV가 상승하는 패턴이고, B 채널은 설치는 잘 되지만 D1에서 이탈이 커 LTV가 낮을 수 있습니다. 이때 PM은 B 채널의 CPI를 낮추거나 집행을 줄이고, A 채널에 예산을 더 배분하는 식으로 포트폴리오를 조정합니다.
또한 LTV를 올리는 레버는 결국 리텐션과 과금/광고 전환입니다. LTV의 구조를 단순화하면 “LTV = (평균 일매출 또는 일수익) × (평균 생존 기간)”으로 볼 수 있습니다. 여기서 생존 기간은 리텐션이 결정하고, 평균 일수익은 결제 전환율·ARPPU·광고 노출 구조가 결정합니다. 그래서 PM이 LTV를 올리고 싶다면, 첫째로 D1/D7 리텐션을 방어해야 합니다. 튜토리얼, 첫 목표, 성장 곡선, 초반 보상 루프가 흔들리면 아무리 UA를 해도 밑 빠진 독이 됩니다. 둘째로 결제/광고의 ‘처음 경험’을 개선해야 합니다. 첫 결제 패키지 가치 전달, 결제 동선 단축, 광고 노출 타이밍 최적화 같은 요소는 LTV에 즉시 영향을 줍니다. 셋째로 라이브 캘린더를 촘촘히 운영해야 합니다. 이벤트 공백이 생기면 리텐션이 꺾이고, 이는 LTV 하락으로 직결됩니다.
마케팅 예산(CPI) 설정은 보통 ROAS 기준으로 운영됩니다. 예를 들어 D7 ROAS가 30%면, 7일 안에 광고비의 30%를 회수했다는 뜻입니다. 게임 장르에 따라 목표 회수 기간이 다르지만, 중요한 건 “어떤 기간의 ROAS로 의사결정할 것인가”를 팀이 합의하는 것입니다. 신작 초반엔 D1/D7로 빠르게 조정하고, 서비스가 안정되면 D30/D60으로 더 정확하게 판단합니다. 결국 LTV는 숫자 하나가 아니라, UA 전략을 운영하는 ‘판단 체계’입니다.
결론
LTV는 유저 1명이 게임을 하는 동안 남기는 누적 가치이며, 마케팅 비용(CPI)을 어디까지 허용할지 결정하는 핵심 기준입니다. 원칙은 간단합니다. 채널별 LTV가 CPI보다 커야 장기적으로 성장할 수 있습니다. 하지만 실무에서는 플랫폼 수수료, 운영 비용, 성장 전략까지 고려해 목표 ROAS와 마진 기준으로 CPI 상한선을 설계합니다. PM이라면 지금부터 연습해볼 수 있습니다. 좋아하는 게임을 하나 정해 유입 채널별로 리텐션과 결제 패턴이 어떻게 다를지 가정하고, “이 채널은 CPI를 얼마까지 허용할 수 있는가”를 LTV 관점에서 문서로 정리해보세요. 그 사고방식이 곧 사업 PM의 핵심 역량입니다.