![에임드-[UA팀] 모바일 게임 퍼포먼스 마케터 (미들)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F1898%2Firjilavpexalxlw5__1080_790.png&w=700&q=100)
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![에임드-[UA팀] 모바일 게임 퍼포먼스 마케터 (미들)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F1898%2F2c0zpmem2aovdh2e__1080_790.jpg&w=700&q=100)
포지션 상세
AIMED의 성과들
• 최근 5년간 384% 성장 (2020-2024년 전사 합산 매출 기준)
• 매출 376억, 영업이익 170억 달성 (2022년 전사 합산)
• Financial Times 선정 '아시아·태평양의 가장 빠르게 성장하는 기업' 37위
• 임형철 대표, Forbes Asia 30 Under 30 리더 선정
• 16개 타이틀, 130개국 글로벌 런칭
• 누적 다운로드 1,000만 건 돌파
• 대표작 ‘헌터키우기’ 누적 매출 200억 달성 (단일 방치형 RPG 기준)
"AIMED는 UA를 '운영 도구'가 아닌 '성장 동력'으로 바라봅니다."
01/ AIMED가 UA를 대하는 방식
• 모든 캠페인은 장기 회수 모델과 가설 기반 실험 위에서 집행합니다. 유저 흐름, LTV 구조를 토대로 손실을 감수하더라도 다음 단계의 성장을 바라보는 투자형 UA를 직접 설계합니다.
• 실험 ＞ 분석 ＞ 반영의 사이클을 직접 운영합니다.
• 검증된 가설은 글로벌 수십만 유저 대상의 캠페인으로 확장됩니다.
• 우리의 목표는 국내 최고를 넘어, 중국 회사들과 경쟁 가능한 수준의 UA입니다.
02/ AIMED UA에서의 경험 포인트
• 글로벌 스케일 : 13개 타이틀, 130개국 캠페인을 직접 집행. 한국/일본/미국 등 주요 시장 경험.
• '예측 기반 투자형 UA' 실전 학습 : 단순히 ROAS 손해 안 보는 선에서 보수적으로 운영하는 것이 아닌, D0 ＞ D7 ＞ D30 ＞ D180 RPD 커브에 대한 확신을 바탕으로 허용 손실선을 설정, 공격적으로 스케일하는 방식을 처음부터 체득.
• 코어 장르 중심의 깊은 UA : 캐주얼부터 미드코어까지 폭넓은 UA 경험. 특히, UA의 영향력이 절대적인 방치형 RPG, SLG 장르 중심의 UA 집행.
• 지식 베이스 구축과 계승 : AIMED UA팀은 구전이 아닌 지식 베이스를 구축. 기존 노하우를 학습·체득하고, 본인의 경험을 세세한 사례·엣지 케이스까지 기록하여 팀 전체의 역량을 끌어올리는 데 기여.
• 개발팀과의 피드백 루프 : 개발팀과의 긴밀한 협업을 통해 프로젝트의 성장을 함께 리딩. 코어 테스트부터 런칭, 라이브까지 게임 개발과 운영에 전략적 관여.
03/ 2024년 UA팀 성과
우리는 이렇게 성장했습니다.
• 200만+ Paid 다운로드
• 13개 라이브 타이틀 운영
• 130개국 캠페인 집행
04/ AIMED에서 얻게 되는 커리어
AIMED UA팀의 미들 마케터는 단순 운영자가 아니라, 담당 타이틀의 성장 책임자입니다.
하나 이상의 타이틀에 대해 국가·채널·예산 전략을 직접 설계하고, 가설 수립 ＞ 실험 설계 ＞ 실행 ＞ 데이터 해석 ＞ 스케일업까지의 풀 사이클을 자율적으로 운영하게 됩니다.
• 데이터 기반 신규 및 라이브 타이틀의 UA 캠페인 기획, 세팅, 운영, 최적화 주도
• LTV 분석 및 RPD 커브 기반 허용 손실선 설정, 예측 기반 공격적 스케일업 집행
• 포스트백 최적화, 선행 지표 발굴 등 고급 UA 기법의 실험과 적용
• 내부 데이터팀, 크리에이티브팀과 함께 효율 중심의 지속 가능한 성과 구조 설계
• 신규 매체/신흥 마켓 타겟팅 전략 기획 및 성과 측정
• 성과 분석 기반 개선 전략 도출 및 ROAS 중심의 예산 관리
• SLG 서버 오픈 전략, 국가 믹스 전략 등 게임 운영·사업 전략에 대한 전략적 관여
• 실험·캠페인 노하우를 팀 지식 베이스에 체계적으로 기록·축적
• Meta, Google, TikTok 등 퍼포먼스 매체 집행 경험 1년 이상
• 캠페인 결과를 데이터 기반으로 분석하고 최적화한 경험이 있는 분
• A/B 테스트, 소재 개선, 타겟 조정 등 실험을 반복하며 성과 개선을 이뤄낸 분
• Firebase, MMP 등 데이터 분석 툴 사용 경험이 있으신 분
• 최근 5년간 384% 성장 (2020-2024년 전사 합산 매출 기준)
• 매출 376억, 영업이익 170억 달성 (2022년 전사 합산)
• Financial Times 선정 '아시아·태평양의 가장 빠르게 성장하는 기업' 37위
• 임형철 대표, Forbes Asia 30 Under 30 리더 선정
• 16개 타이틀, 130개국 글로벌 런칭
• 누적 다운로드 1,000만 건 돌파
• 대표작 ‘헌터키우기’ 누적 매출 200억 달성 (단일 방치형 RPG 기준)
"AIMED는 UA를 '운영 도구'가 아닌 '성장 동력'으로 바라봅니다."
01/ AIMED가 UA를 대하는 방식
• 모든 캠페인은 장기 회수 모델과 가설 기반 실험 위에서 집행합니다. 유저 흐름, LTV 구조를 토대로 손실을 감수하더라도 다음 단계의 성장을 바라보는 투자형 UA를 직접 설계합니다.
• 실험 ＞ 분석 ＞ 반영의 사이클을 직접 운영합니다.
• 검증된 가설은 글로벌 수십만 유저 대상의 캠페인으로 확장됩니다.
• 우리의 목표는 국내 최고를 넘어, 중국 회사들과 경쟁 가능한 수준의 UA입니다.
02/ AIMED UA에서의 경험 포인트
• 글로벌 스케일 : 13개 타이틀, 130개국 캠페인을 직접 집행. 한국/일본/미국 등 주요 시장 경험.
• '예측 기반 투자형 UA' 실전 학습 : 단순히 ROAS 손해 안 보는 선에서 보수적으로 운영하는 것이 아닌, D0 ＞ D7 ＞ D30 ＞ D180 RPD 커브에 대한 확신을 바탕으로 허용 손실선을 설정, 공격적으로 스케일하는 방식을 처음부터 체득.
• 코어 장르 중심의 깊은 UA : 캐주얼부터 미드코어까지 폭넓은 UA 경험. 특히, UA의 영향력이 절대적인 방치형 RPG, SLG 장르 중심의 UA 집행.
• 지식 베이스 구축과 계승 : AIMED UA팀은 구전이 아닌 지식 베이스를 구축. 기존 노하우를 학습·체득하고, 본인의 경험을 세세한 사례·엣지 케이스까지 기록하여 팀 전체의 역량을 끌어올리는 데 기여.
• 개발팀과의 피드백 루프 : 개발팀과의 긴밀한 협업을 통해 프로젝트의 성장을 함께 리딩. 코어 테스트부터 런칭, 라이브까지 게임 개발과 운영에 전략적 관여.
03/ 2024년 UA팀 성과
우리는 이렇게 성장했습니다.
• 200만+ Paid 다운로드
• 13개 라이브 타이틀 운영
• 130개국 캠페인 집행
04/ AIMED에서 얻게 되는 커리어
AIMED UA팀의 미들 마케터는 단순 운영자가 아니라, 담당 타이틀의 성장 책임자입니다.
하나 이상의 타이틀에 대해 국가·채널·예산 전략을 직접 설계하고, 가설 수립 ＞ 실험 설계 ＞ 실행 ＞ 데이터 해석 ＞ 스케일업까지의 풀 사이클을 자율적으로 운영하게 됩니다.
주요업무
에임드 UA팀은 자사 인하우스 게임(SLG, 퍼즐)과, 자회사 '게임베리스튜디오'의 게임(캐주얼/방치형)의 UA를 담당합니다.• 데이터 기반 신규 및 라이브 타이틀의 UA 캠페인 기획, 세팅, 운영, 최적화 주도
• LTV 분석 및 RPD 커브 기반 허용 손실선 설정, 예측 기반 공격적 스케일업 집행
• 포스트백 최적화, 선행 지표 발굴 등 고급 UA 기법의 실험과 적용
• 내부 데이터팀, 크리에이티브팀과 함께 효율 중심의 지속 가능한 성과 구조 설계
• 신규 매체/신흥 마켓 타겟팅 전략 기획 및 성과 측정
• 성과 분석 기반 개선 전략 도출 및 ROAS 중심의 예산 관리
• SLG 서버 오픈 전략, 국가 믹스 전략 등 게임 운영·사업 전략에 대한 전략적 관여
• 실험·캠페인 노하우를 팀 지식 베이스에 체계적으로 기록·축적
자격요건
• 유관 경력 3년 이상, LTV 기반으로 UA 캠페인 설계 및 운영 경험이 있으신 분• Meta, Google, TikTok 등 퍼포먼스 매체 집행 경험 1년 이상
• 캠페인 결과를 데이터 기반으로 분석하고 최적화한 경험이 있는 분
• A/B 테스트, 소재 개선, 타겟 조정 등 실험을 반복하며 성과 개선을 이뤄낸 분
• Firebase, MMP 등 데이터 분석 툴 사용 경험이 있으신 분
