미국미디어·콘텐츠2023 – 진행 중사이플레이
모바일 게임의 이탈 방지 및 플레이어 세분화 모델
사이플레이가 이탈 예측과 세분화 모델로 전 게임의 플레이어 유지율을 5% 끌어올렸다
문제
잭팟 파티, 퀵 히트 카지노 같은 모바일 소셜 게임을 만드는 사이플레이는 월간 이용자가 600만 명 이상이다. 행동, 세션, 어트리뷰션 데이터가 따로 흩어져 있어 이탈 가능성이 높은 플레이어를 가려내기 어려웠다.
접근 방식
사이플레이는 플레이어 데이터를 데이터브릭스에 통합하고 MLflow에서 머신러닝 모델을 만들었다. 이탈 방지 모델이 이탈 위험이 있는 플레이어를 가려냈고, 다른 모델들은 플레이어를 집단으로 묶어 게임 경험을 개인화하는 데 쓰였다.
주요 수치
5%전 게임에 걸친 고객 유지율 상승폭, 데이터브릭스 기준
시사점
플레이어 데이터를 한곳에 모아 이탈 위험 집단을 겨냥한 뒤에 유지율이 올랐다.
분류
출처
출처 요약
[1]Databricks2023년 2월 8일
데이터브릭스는 사이플레이가 플레이어 데이터를 통합해 이탈 방지 모델과 세분화 모델을 만들었다고 설명했다. 전 게임의 유지율이 5% 상승했다고 밝혔다. 출시 기간 75% 단축, 인사이트 확보 시간 60배 단축 같은 플랫폼 수치도 제시했다.
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등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일