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이민혁 (고려대학교) 박선우 (고려대학교) 이성환 (고려대학교) 김수인 (고려대학교) 조윤영 (카카오게임즈) 송대섭 (카카오게임즈) 이문영 (카카오게임즈) 정윤서 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제37권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
525 - 539 (15page)

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Massive multiplayer online role playing game (MMORPG)은 국내 게임에서 큰 비중을 차지하는 게임 장르이다. MMORPG에서 유저 이탈 예측은 중요한 과제 중 하나이다. 인게임 결제가 수익 비중이 높기에 유저 잔존율이 서비스 수명 및 수익과 깊이 연관되기 때문이다. 만약, 특정 유저의 이탈을 사전에 예측할 수 있다면 프로모션을 통해 해당 유저의 잔존을 유도할 수 있을 것이다. 따라서, 이탈 예측 문제에서는 예측의 정확도도 중요하지만 이탈의 징후를 얼마나 빠르게 파악할 수 있는지 또한 중요하다. 본 논문에서는 이탈 징후를 조기에 탐지하기 위하여, 유저별 잔존 확률을 일별로 예측하고 이 예측된 확률 값들을 활용하여 유저 이탈 징후를 조기에 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 국내 게임사의 유저 로그 데이터로 여러 모형을 학습하고 유저별 잔존 확률을 구하여 잔존 확률의 변화 패턴에 대한 분석을 통해 이탈 가능성이 높은 유저를 조기에 감지할 수 있는 경험적 규칙을 보인다. 최종적으로, 성능 평가 결과를 통해 기존에 접속일을 기반으로 한 규칙보다 제시한 규칙을 이용할 시 이탈 유저를 조기에 감지할 수 있음을 확인한다. 추가적으로, 유저가 이탈하기 전 시점에 게임 접속 중 유저 이탈을 예측하는 방법과 유저의 게임 스타일에 따른 프로모션 방안을 제시한다.
#churn prediction #deep learning #game analytics #MMORPG #딥러닝 #유저 이탈 방지 #조기 이탈 예측

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 소개 및 EDA
3. 유저 이탈 방지 및 프로모션을 위한 방법론들
4. 결론 및 향후 과제
References
요약

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