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게임 유저 행동을 분석해야 하는 이유 (텐투플레이 웨비나)
- 1. 게임 유저 행동을 분석해야 하는 이유 행동 기반의 유저 세그먼테이션
- 2. 텐투플레이는 유저가 더 재미있게 게임을 즐길 수 있도록 도와주는 AI 솔루션입니다. 게임 유저 성향 분석 전략 & 아이템 추천 게임 밸런스 분석
- 3. 왜 게임에 개인화 서비스가 필요할까?
- 4. 개인화 서비스 각 개인이 원하는 것을 맞추어 제공하는 것 서비스 이용기간 극대화, 매출 극대화를 위해서
- 6. 세그먼테이션 (Segmentation) 유저들을 상호 유사한 작은 집단으로 분류 유저가 원하는 것, 행동 패턴, 취향 등을 파악
- 7. 세그먼테이션 (Segmentation) [제 1회 텐투플레이 웨비나] 왜 데이터 분석인가?
- 8. 인구 통계학(demographic) 기반의 segmentation 매출 기반의 segmentation 히스토리 기반의 segmentation 행동 기반의 segmentation 세그먼테이션 (Segmentation)
- 9. 인구 통계학(demographic) 기반의 segmentation 매출 기반의 segmentation 히스토리 기반의 segmentation 행동 기반의 segmentation 세그먼테이션 (Segmentation)
- 10. 인구통계학 기반의 세그먼테이션 나이, 성별, 지역 등
- 11. “연령을 기준으로 비교했을 때 큰 차이가 없다” “Differences are far less significant with respect to the standard age-range comparison” “게임 개발자들은 태도/경험 을 기반으로 유저 세그먼트를 해야 한다” “Game developers should seriously consider an attitude/experience segmentation.” Gabriel Jacobs, Segmentation of the games market using multivariate analysis, 2005 인구통계학 기반의 세그먼테이션
- 12. “Demographics are NOT the primary drivers of segment differences.” “Demographics don’t determine game playing behavior.” Google Play, 2017 인구통계학 기반의 세그먼테이션
- 13. “인구통계학은 세그먼트간의 차이를 설명하지 못한다” “Demographics are NOT the primary drivers of segment differences.” “인구통계학은 게임 플레이 패턴의 주요 변수가 아니다” “Demographics don’t determine game playing behavior.” Google Play, 2017 인구통계학 기반의 세그먼테이션
- 14. “지역, 나이, 성별? 우리는 그것들을 모두 쓰레기더미에 던져 버립니다” “Geography, age, and gender? We put that in the garbage heap.” Todd Yellin｜Netflix 인구통계학 기반의 세그먼테이션
- 15. Go 2020 인구통계학 기반의 세그먼테이션
- 16. 인구 통계학(demographic) 기반의 segmentation 매출 기반의 segmentation 히스토리 기반의 segmentation 행동 기반의 segmentation 세그먼테이션 (Segmentation)
- 17. 유저가 얼마나 많은 매출을 발생시켰는지를 기반으로 분류 매출 기반의 세그먼테이션
- 18. 피래미 $1 /월 돌고래 $5 /월 고래 $20 /월 무과금 $0 피래미 결제 유저의 상위 50% 돌고래 결제 유저의 상위 40% 고래 결제 유저의 상위 10% 매출 기반의 세그먼테이션
- 19. 매출 기반의 세그먼테이션
- 20. 게임 수명 단축 매출 기반의 세그먼테이션
- 21. 전환율이 높을 수록 게임은 더 안정적이고 오래 갑니다. 30% 70% 매출 기반의 세그먼테이션
- 22. Retention(잔존) Before Monetization(수익/매출) Nicholas Lovell, 2013 Acquisition(유입) Retention(잔존) Monetization(수익창출) 매출 기반의 세그먼테이션
- 23. 매출 기반의 세그먼테이션 Retention(잔존) Before Monetization(수익/매출) Game Analytics, 2012 8 days 12 days 18 days
- 24. 인구 통계학(demographic) 기반의 segmentation 매출 기반의 segmentation 히스토리 기반의 segmentation 행동 기반의 segmentation 세그먼테이션 (Segmentation)
- 25. 히스토리 기반의 세그먼테이션 구매 내역을 기반으로 분류
- 26. 히스토리 기반의 세그먼테이션 Images: Rejoiner, Eurogamer
- 27. 히스토리 기반의 세그먼테이션 Images: Rejoiner, Eurogamer Impossible
- 28. 인구 통계학(demographic) 기반의 segmentation 매출 기반의 segmentation 히스토리 기반의 segmentation 행동 기반의 segmentation 세그먼테이션 (Segmentation)
- 30. 행동기반의 Segmentation 인구통계학 기반의 segmentation 별다른 인사이트를 얻을 수 없음 유저가 무엇을 하는지 분석 가 능 매출 기반의 segmentation 98% 의 유저를 간과함 모든 유저 파악 히스토리 기반의 segmentation 구매 데이터가 많지 않음 행동 데이터를 활용하며, 데이 터가 매우 풍부함 행동기반의 segmentation
- 31. 행동기반의 Segmentation Image: The Verge
- 33. 게임 운영에서 행동 기반 Segmentation 활용 Sam
- 34. Sam 언더독 선호 보병 게임 운영에서 행동 기반 Segmentation 활용
- 35. 보병을 강하게 만들어 줄 아이템 Sam 언더독 선호 보병 게임 운영에서 행동 기반 Segmentation 활용
- 36. 게임 운영에서의 행동 기반 Segmentation 강한 캐릭터보병을 강하게 만들어 줄 아이템 Sam 언더독 선호 보병
- 37. 게임 운영에서의 행동 기반 Segmentation Dave 시작부터 PvP
- 38. 게임 운영에서의 행동 기반 Segmentation VS Dave 시작부터 PvP
- 39. 게임 운영에서의 행동 기반 Segmentation VS패배 패배 패배 승리 Dave 시작부터 PvP
- 40. 게임 운영에서의 행동 기반 Segmentation VS패배 패배 패배 승리 Dave 시작부터 PvP
- 41. 게임 운영에서의 행동 기반 Segmentation MMORPG｜Studio A D10 잔존율 상승 13% 상승 인앱구매 8% 증가 참여도 상승 45% 상승 전환율 상승 94% 상승 방치형｜Studio B D4 잔존율 상승 88.5% 상승 잔존일수 36.1% 상승 D6 잔존율 79.5% 상승
- 42. 행동기반의 Segmentation 인구통계학 기반의 segmentation 별다른 인사이트를 얻을 수 없음 유저가 무엇을 하는지 분석 가 능 매출 기반의 segmentation 98% 의 유저를 간과함 모든 유저 파악 히스토리 기반의 segmentation 구매 데이터가 많지 않음 행동 데이터를 활용하며, 데이 터가 매우 풍부함 행동기반의 segmentation