게임테크 2015 - 모바일 게임 – 고객생애가치 기반 마케팅 Game

모바일 게임 – 고객생애가치 기반 마케팅

발표자 : 다음카카오 안희택 팀장

제가 들은 3가지 강연 중 가장 많은 인파가 모였고 개인적으로도 가장 기대가 컸던 강연이었습니다만 50분 남짓한 시간 동안 “CLV 분석 + 데이터 분석 기법”까지 설명하기는 좀 무리가 아니었나...

(CLV란? 고객 중에 보다 수익성이 있는 고객, 연계 또는 상승 판매를 유도할 수 있는 고객이 어떤 고객인가에 대해 분석하는 것. 즉 어떤 고객이 더 큰 가치를 가지고 있으며 잠재가치가 누가 더 높은지를 분석해 마케팅 자원을 적절히 배분해야 한다. 고객 포트폴리오에 적절한 투자와 서비스를 하려면 고객의 선호도, 특징 등에 대한 지식이 필요하다. 출처 : 매경닷컴)

다만 수치 그래프를 토대로 설명하다 보니 자료를 왔다 갔다 해서 주의가 분산되고 설명하는 내용을 알아듣기 어려운 부분이 있었음. 자료는 어둡고 텍스트가 작아서 잘 보이지는 않고 스피커 목소리가 잘 들리지 않는 등… 듣기에 가장 빡샜던 세션.

마케팅 쪽이라 혹시 관심 없으신 분들을 위해… 결론만 말씀드리면, “CLV 분석을 위해서는 데이터가 가장 중요하고 해당 데이터는 매우 정확하게 측정되어야 한다. 사용자 개개인의 성향을 파악할 수 있는 데이터가 가장 좋은 데이터이다. 데이터는 한계가 있을 수 있으므로 기존 데이터양을 점점 늘려가며 패턴을 찾아가는 것이 중요하다.“

사진이 너무 뿌옇게 나와서 자료가 잘 안 보이는 경우 인벤 기사에서 가져온 경우가 있습니다. 참고 부탁 드립니다. (http://www.inven.co.kr/webzine/news/?news=129073)

이하 아래 내용 참고 부탁드립니다.

(본 세션은 폰 카메라로 찍고 이후 2개의 세션은 아이패드 카메라로 찍었습니다. 아이패드 카메라 성능이 확실히 더 좋네요 -_-;;;)

파레토 법칙(상위 20% 사람들이 전체 부()의 80%를 가지고 있다거나, 상위 20% 고객이 매출의 80%를 창출한다든가 하는 의미. 출처 : 한경 경제용어사전)

모바일 게임 고객의 단 3퍼센트 만이 인앱 구매 수익에 기여한다.

(하단 우측) 예시 그래프의 경우 3일차부터 결제 유저가 발생하고 있으며 보통 3%대이지만 여기서는 많이 올라가면 5퍼센트 대까지도 올라간 것을 볼 수 있음.

다시 감소한다는 것은 새로운 유저의 유입으로 인해 평균 4퍼센트 대를 유지함.

결국 결제를 하는 것은 일부 유저뿐. 이 유저들을 잘 걸러내기 위해 CLV 가 중요함.

CLV를 측정하기 위해서는 위와 같은 다양한 방식이 존재하고 어떤 방식을 취하느냐에 따라 확연히 다른 결과를 얻게 된다. 따라서 자사에 맞는 방식을 채택하는 것이 매우 중요하다.

CLV 측정을 위해서는 아래 3가지 요소를 적절히 사용해야 한다.

Activity : 활동도. "게임을 즐기고 있는 고객들은 어떤 활동 분포를 보이는가?"
Life Time : 수명. "고객들이 게임에 얼마나 머무르는가?"
Monetary Value : 결제금액. "결제를 하는 유저들의 결제 빈도율이나 결제 기댓값은 어떤가?


먼저 액티비티는 접속 빈도를 의미하기도 하는데, 위 그래프들은 이미 탈퇴한 유저들의 이용 빈도를 뽑은 것으로 선형을 그린다는 것은 유저들의 활동이 지속 적임을 의미한다. 대부분 탈퇴하기 전까지 빈번히 접속하다가 어느 순간 뚝 끊기듯 접속이 끊어진다.

http://static.inven.co.kr/column/2015/03/19/news/i1711956973.jpg

접속 비율이 일정하다는 의미는 결국 누적하면 접속 고객수가 점점 감소하고 있다는 것을 알 수 있음 (붉은색이 실제 데이터, 파란색이 분석을 통한 추정치).

위와 같이 데이터를 분석해 사용들의 전반적인 행태를 파악하는 것은 가능함.


(사진이 ㅠㅠ) 구매 빈도의 경우 예측값이 더 낮게 나옴. 이는 예측에서 빈도는 제대로 예측했으나 회당 구매 금액은 낮게 책정했다는 의미가 됨.

또한, 유저의 구매는 유저별로 봤을 때, 한 기간에 몰려서 발생하는 경향이 있고, 결제 금액은 시간이 흘러가면서 다양해 지는 경향이 있음

http://static.inven.co.kr/column/2015/03/19/news/i1956984393.jpg

구매를 많이 한 사람과 적게 한 사람의 차이, 빈도, 금액 등을 확인해 보면, 구매 횟수가 많으면 회당 구매 금액 단가는 떨어지는 경향을 보임.

과거 구매 금액이 비슷한 사람들의 데이터들. 이를 토대로 시뮬레이션 한 것은 예측 효과가 있었음

http://static.inven.co.kr/column/2015/03/19/news/i1723479923.jpg

CLV 는 한 가지만으로는 얻을 수 없음. 위와 같이 3가지 요소를 알아야 데이터를 뽑을 수 있음

http://static.inven.co.kr/column/2015/03/19/news/i1963247763.jpg

결제를 잘하고 큰 금액을 사용하는 사람을 끌어오는 것이 관건으로 2주 뒤에 구매할 확률이 높은 사람, 구매 금액이 높은 사람을 뽑아서 마케팅을 실시.

CLV 분석 목적은 서비스를 위한 코스트를 최소화하는 것이 아니라 진성 사용자를 골라내어 (구매 주기, 단가 어떤 부분이 높은 것인지를 파악하는 것을 포함) 게임의 수명을 늘리는 것.

CLV를 사용해 마케팅 효과를 측정하는 역할도 할 수 있음

요점은 라이프타임 밸류 모델은 실용적이나 구현 방식에 따라 완전히 다른 결과가 나옴. 따라서 CLV 한 가지만을 봐서는 안됨.

자사에 적합하고 정확한 모델을 찾는 것이 가장 중요하고, 그다음으로는 데이터가 있어야 하며 이 데이터가 정확해야 함.

사용자 개개인의 성향을 파악할 수 있는 데이터가 가장 좋은 데이터이고, 현재 가지고 있는 데이터는 한계가 있을 수 있으므로 점점 더 분석하는 데이터를 늘려가며 패턴을 찾아가는 것이 중요.



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