Churn prevention in casual game using survival analysis

Abstract

This study proposes a method to prevent churn of high-value users in casual games. Through this method, it is possible to find push notification guidelines to prevent churn of existing users and criteria for selecting and recommending inflow routes with low churn rates. Using the cox regression model, these two criteria were constructed with a churn prediction model. As a survival function for each user estimated by the above model, today’s churn risk user can be selected daily. Users at risk of churn were classified into three stages, and important variables were found in the above model. It is possible to derive push notification guidelines by finding steps in which these variables significantly influence. In addition, it is possible to recommend an inflow path that is expected to be a low churn rate derived from the churn prediction model. In addition, since their commonalities have been found, it is expected that it will be possible to select efficiently using these criteria when reducing or adding inflow paths in the future or conducting specific future promotions of some inflow paths. It is expected that the proposed method of preventing churn will reduce the churn rate of high-value users in the long run and allow the proposal of an inflow path with a low churn rate, contributing to the increase in sales.

캐주얼 게임에서 사용자의 이탈을 막는 방법은 크게 두 가지가 있다. 먼저, 기존 사용자의 이탈을 막는 것이다. 이는 사용자가 관심 있어 할 만한 푸시 알림을 통해 관리하는 것이 가능하다. 두 번째는, 이탈률이 낮은 유입 경로를 찾아 추천하는 방법이다. 이를 통해 해당 유입 경로의 사용자를 늘려 최종적으로 이탈률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 대부분의 캐주얼 게임은 무료로 플레이할 수 있는 Free-to-play(F2P) 게임이다. 이런 게임들은 인 앱 구매와 앱 내 광고를 통한 수익을 통해 이익을 얻을 수 있다. 이렇게 직접적인 수익을 가져다주는 사용자를 가치가 높은 사용자라고 할 때 F2P 게임에서 수익을 증가시키기 위해서는 가치가 높은 사용자의 이탈을 막는 것이 필수적이다. 본 연구는 캐주얼 게임에 대하여 가치가 높은 사용자들의 이탈을 막는 방법을 제시한다. 이 방법을 통해 기존 사용자들의 이탈을 막기 위한 푸시 알림 지침과 이탈률이 낮은 유입 경로 추천 및 선택 기준을 찾을 수 있다. 이 두 가지 기준은 Cox regression model을 이용한 이탈 예측 모형으로 구축하였다. 위 모델로 추정한 각 사용자에 대한 생존 함수로 오늘의 이탈 위험 사용자를 매일 선정할 수 있다. 이탈 위험이 있는 사용자를 3단계로 분류하였고, 위 모델에서 중요 변수들을 찾아냈다. 이 변수들의 영향을 많이 받는 단계를 찾아 단계별로 푸시 알림 지침 도출이 가능하다. 또한, 도출된 이탈 예측 모델을 통해 이탈이 낮을 것으로 기대되는 유입 경로 추천도 가능하다. 그리고 그들의 공통점을 찾아내어 추후 유입 경로를 줄이거나 추가할 때, 혹은 특정 프로모션을 진행할 때 해당 기준을 이용하여 효율적으로 선택하는 것이 가능할 것으로 기대된다. 제시한 이탈 방지 방법을 통해 장기적으로 가치가 높은 사용자들의 이탈률을 줄이고 이탈률이 낮은 유입 경로 제안이 가능해져 이로 인한 매출 상승에 이바지할 수 있을 것이다.