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생존 분석을 활용한 모바일 온라인 게임 사용자 이탈 예측

Title
생존 분석을 활용한 모바일 온라인 게임 사용자 이탈 예측
Authors
김나현
Issue Date
2019
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
송종우
Abstract
고객 이탈 예측은 고객의 잠재된 가치를 발굴함으로써 기업의 수익을 극대화하는 데에 목적이 있어 다양한 분야에서 연구되고 있는 주제이다. 본 논문에서는 NCSOFT사의 모바일 MMORPG 리니지M 유저 이탈에 관한 예측 모형을 제시하고자 생존 분석 모형을 이용하여 분석하였다. 이때 최적 모형을 결정하기 위하여 3가지 측면에서 비교 분석을 실시하였다. 첫째로는 생존 기간을 분석에 사용할 데이터의 기간에 따라 두 종류로 정의하고 이에 따른 예측력의 차이를 보았다. 둘째는 설명변수를 대부분의 MMORPG가 지닌 컨텐츠들로 구성하여 다른 게임에도 적용이 가능한 일반적인 변수만 고려하였는지, 리니지M 고유의 특징을 반영한 설명변수도 함께 고려하였는지에 따라 예측력의 차이를 비교하였다. 마지막으로는 Cox 비례 위험 모형, 랜덤 포레스트-생존 모형 중 어떤 모형이 더 좋은 예측치를 제공하는지에 관해서도 비교하였다. 그 결과 일반적 설명변수와 컨텐츠를 반영한 설명변수를 함께 삽입하여 최근의 자료만으로 구축한 반응변수를 랜덤 포레스트-생존모형을 사용하여 예측하는 것이 가장 좋다는 결론을 얻었다. 본 논문에서 제시한 최종 모형을 사용하면 이탈 위험 유저를 예측할 수 있어, 이로부터 이탈 위험군의 특징을 파악해 사업 운영 방안 개선책 수립에 도움을 줄 수 있다. 또한 모형을 통해 예측된 생존 기간으로부터 고객 생애 가치 또한 추정할 수 있어 마케팅 비용의 산정에도 유리할 것이다.;Churn prediction is a topic that is being explored in various fields with the aim of maximizing corporate profits by discovering the potential value of customers. In this paper, we use the survival analysis to propose optimal churn prediction model for NCSOFT's mobile MMORPG Lineage M. In order to determine the optimal model, we conducted three comparative analyses. First, we defined two types of the survival time according to the period of data used for analysis. Second, we built models with different composition of independent variables. The one is a model considering only generic variables that can be applied to other MMORPGs. The other is a model which also includes specific independent variables reflecting characteristics of Lineage M contents. Finally, we also compared the models with Cox proportional hazard model and random forest-survival. As a result, we concluded that the random forest-survival model considering all independent variables is the best for the response variable made by only with the recent data. The best model proposed in this paper helps predict users with high probability to churn, and identify the characteristics of these people. By extending this study, the customer lifetime value can be estimated more effectively from the predicted survival time, which contributes to marketing strategy and business operation plan.
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