Churn Prediction Based on the Multi-role Experience: A Case of League of Legends Games

최근 20년 동안 게임 산업은 글로벌 엔터테인먼트 경제에서 중요한 역할을 하며, 특히 2020년부터 2023년까지 게임 시장은 크게 성장했다. 게임 산업은 유저 이탈 방지가 핵심 과제중 하나로 여겨지며, 이를 위해 다양한 연구가 진행되었다. 이 중 일부는 게임 내 유저 활동특성에 초점을 맞추었으며, 특히 League of Legends와 같은 게임은 유저들이 다양한 역할을 맡아 게임을 진행하는 구조를 가지고 있다. 이에 따라 새로운 연구에서는 게임 내 유저 활동데이터, 챔피언 데이터, 챔피언 역할군 특성 데이터 등을 종합하고 머신러닝 및 딥러닝을 구축하여 분석한다. 실험 결과 새롭게 제안된 모델은 기존 모델에 비해 평균 71%로 더 나은 성능을 보이며, 특히 유저 활동과 캐릭터 선택이 유저 이탈에 미치는 영향을 상세히 파악할 수 있다. 이러한 분석 결과는 게임 기업이 유저의 선호도를 이해하고 이탈을 방지하기 위한 전략을 수립하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.

Authors

Publication Details

Journal
Han-guk jeonja georae hakoeji
Published
2024-08-31
DOI
https://doi.org/10.7838/jsebs.2024.29.3.043
Primary Topic
Customer churn and segmentation
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
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article

Churn Prediction Based on the Multi-role Experience: A Case of League of Legends Games

Youngjung Geum, Shinho Kim
Han-guk jeonja georae hakoeji
Customer churn and segmentation
article

Churn Prediction Based on the Multi-role Experience: A Case of League of Legends Games

Youngjung Geum, Shinho Kim
article en

Abstract

최근 20년 동안 게임 산업은 글로벌 엔터테인먼트 경제에서 중요한 역할을 하며, 특히 2020년부터 2023년까지 게임 시장은 크게 성장했다. 게임 산업은 유저 이탈 방지가 핵심 과제중 하나로 여겨지며, 이를 위해 다양한 연구가 진행되었다. 이 중 일부는 게임 내 유저 활동특성에 초점을 맞추었으며, 특히 League of Legends와 같은 게임은 유저들이 다양한 역할을 맡아 게임을 진행하는 구조를 가지고 있다. 이에 따라 새로운 연구에서는 게임 내 유저 활동데이터, 챔피언 데이터, 챔피언 역할군 특성 데이터 등을 종합하고 머신러닝 및 딥러닝을 구축하여 분석한다. 실험 결과 새롭게 제안된 모델은 기존 모델에 비해 평균 71%로 더 나은 성능을 보이며, 특히 유저 활동과 캐릭터 선택이 유저 이탈에 미치는 영향을 상세히 파악할 수 있다. 이러한 분석 결과는 게임 기업이 유저의 선호도를 이해하고 이탈을 방지하기 위한 전략을 수립하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.

Han-guk jeonja georae hakoejiVol. 29(3)
Openalex Percentile: Top 73%
Customer churn and segmentation
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