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

2020-10-08

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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株式会社WACUL(代表取締役CEO:大淵 亮平、以下当社)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(代表取締役社長 CEO:金澤 大輔、以下オプト)と共同で分析を実施、その結果を発表しました。

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

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。

本調査を行うに至った背景:課金ユーザーに対して最適化できていない広告運用

フリーミアムのスマホゲームでは、インストールをしてもすぐやめてしまうユーザーや、無課金でゲームを進めるユーザーが多数います。そのため、コンバージョンを「インストール」にしてPDCAを回しても、課金ユーザーは増えない可能性が高くなります。特にデジタル広告では、インストール止まりで課金サービスを利用しないユーザーも含めて増やすように最適化されてしまうため、多額の広告費を投下している可能性が高いといえます。

こうした課題を解決するため、インストール後から短期間のユーザー行動から、その後の課金行動を予測し、課金ユーザーを効果的に誘導できている広告を早期に把握、その分析結果を配信広告の運用に活用することで、広告のPDCAを高速化できると考えました。

実現したい広告運用のイメージ

本調査の結果:スマホゲームの広告効果改善が期待される

今回の予測データを、実際にGoogle広告にフィードバックする利点は2点あります。

第1に、ブランドサイトやアプリインストールページで離脱したアプリをインストールする可能性が高いユーザーの中から、より課金サービスの利用が見込めるユーザーを獲得するために広告配信の最適化がかけれられる点です。

また第2に、類似拡張により、通常のデータのフィードバックでは届かなかった課金サービスの利用が見込めるユーザーへのリーチが期待できることです。

加えて、コンバージョン後の行動で売上が左右される他業界への応用の可能性があります。

今回の予測からゲーム固有の要素を利用しない一般的な特徴量のみでも一定の予測精度が示されたため、スマホゲーム以外の業界での応用も期待されます。たとえば、人材業界では求人の閲覧数やマイページへのログイン頻度により、その後に転職するかどうかを予測できる可能性があります。EC業界では、同様に、閲覧数やログイン頻度を用いてLTVの高い顧客を、また、金融業界では、クレジットカードの新規発行者の利用動向から、メインカードとしてくれるユーザーを予測できる可能性があります。

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