スマホゲームにおけるユーザーの初期行動で課金ユーザーを予測。ディープラーニングの活用で、広告の最適化やアップセル改善の効果が期待できることが判明

マーケティングのデータ分析と改善提案、効果測定といったPDCAを自動化する「AIアナリスト」など、セールス&マーケティングのDX(デジタルトランスフォーメーション)プラットフォームを提供する弊社は、AIはスマホゲームで課金するユーザーを予測できるのかについて、デジタルシフトをリードするInnovation Agency株式会社オプトと共同で分析を実施、その結果を発表しました。



本調査の目的:AIはスマホゲームで課金するユーザーを予測できるのかを明らかにする

 今回、WACULおよびオプトではスマホゲームのインストール直後の行動データから、将来課金サービスを利用するかどうかを予測しました。予測モデルはロジスティック回帰、XGBoost、DNN(ディープラーニング)の3つを用いて精度を比較しました。

 その結果、DNN(ディープラーニング)を用いた場合、ランダム抽出に比べて最大9.03倍の適合率で課金ユーザーを予測できました。

 この課金ユーザー予測のアルゴリズムを用いることで、LTVを加味した広告運用のPDCAの高速化や、課金サービスを利用する可能性が高いユーザーに限定したクーポン発行が可能になります。


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 AIによる未来予測研究~AIはスマホゲームで課金するユーザーを予測できるのか

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