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[NDC] LTV 를 통한 손해보지 않는 마케팅
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AI 핵심 요약
게임 마케팅에서 설치당 비용(CPI)보다 유저 생애 가치(LTV)가 낮으면 손해가 날 수 있지만, 신규 유저는 장기 결제액과 활동 기간을 초기에 알기 어렵다. 데브시스터즈는 일평균 결제액(ARPDAU)과 유저의 활동 기간을 추정해 LTV를 계산하고, 국가·OS별 초기 데이터를 활용해 활동 기간을 예측했다. 커브 피팅과 베타·기하 분포 기반 방법을 비교한 뒤 두 함수의 예측을 가중 평균해 오차를 줄였으며, 발표에서는 최종 오차가 10% 내외였다고 설명했다. LTV 예측은 마케팅 예산을 배분하는 데 유용하지만, 데이터 특성에 맞는 모델 선택과 예측의 한계를 고려한 협업이 필요하다는 점을 강조했다.
- LTV는 유저의 일평균 결제액(ARPDAU)과 예상 활동 기간을 곱해 추정할 수 있다.
- 초기 데이터만으로 활동 기간을 예측할 때는 커브 피팅과 확률 분포 기반 모델을 비교해 보라.
- 모델의 사전 정보 가정이 실제 데이터에 맞지 않으면 복잡한 방법도 성능이 나쁠 수 있다.
- 여러 모델의 예측을 가중 평균할 때는 게임과 데이터 특성에 맞는 가중치를 찾아야 한다.
- 예측값에는 오차가 있으므로 마케팅 담당자가 의사결정에 활용할 수 있도록 한계와 가이드를 함께 전달해야 한다.
소개
NDC 2019 [LTV 를 통한 손해보지 않는 마케팅] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 박주홍, 장세진 2. 발표자 소개 : [박주홍] 데브시스터즈에서 데이터 과학 그룹장을 맡고 있습니다. 쿠키런 For Kakao 서버를 개발하고 라인 쿠키런의 글로벌 서버 구현을 총괄하였으며, 데이터 분석을 위한 인프라 구축을 진행했습니다. 카이스트와 서울대에서 데이터 분석 연구를 진행했고 Line Developer Day 에서 글로벌 게임 서버 구축, CHI Conference 에서 게임 데이터 분석 발표를 하였습니다. 게임을 사랑하고 좋아하며, 데이터를 통해 게임을 보다 더 잘 이해하고 재미있게 만들고 싶습니다. 데이터 과학과 게임에 관심 많은 분들과 함께하고 싶습니다. [장세진] 수학과 IT를 좋아해 데이터 분야에 관심을 갖게 되었고, 외국계 리서치 회사에서 데이터 사이언스 분야를 접하게 된 이후 더욱 매력...
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