KR20180058598A - 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 방법, 서버, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 방법, 서버, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명은 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 방법에 관한 것으로서, 구체적으로 게임 서버와 구분되는 개인화 정보 제공 서버가 게임 애플리케이션이 설치된 게임유저 단말기에 개인화 정보를 제공하는 것이다. 상기 방법은 게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하는 단계와, 상기 게임로그정보를 일정 기간 누적하고 배치(batch) 처리하여 복수의 유저코드를 생성하고, 이를 조합하여 게임유저에 대한 유저패턴코드를 생성하는 단계와, 상기 게임유저의 상태정보 및 상기 유저패턴코드를 이용하여 상기 게임유저와 상기 게임유저에 대한 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 매칭하는 단계와, 상기 매칭된 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 상기 게임유저의 단말기에 송신하는 단계를 포함한다.
본 발명은 또한 전술한 개인화 정보 제공방법을 구현하는 서버, 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

Description

게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 방법, 서버, 시스템 및 컴퓨터 프로그램{Method, server, system and computer program for providing real-time customized information to game user}
본 발명은 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 방법, 서버, 시스템 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 상세하게는 게임로그정보를 활용하여 유저패턴을 분석하고 게임유저의 상태에 대응하여 유저패턴에 최적화된 실시간 정보를 제공할 수 있는 구성에 관한 것이다.
많은 사람들은 스마트폰이나 태블릿 PC 등과 같은 모바일 디바이스를 이용하여 다양한 게임을 즐기고 있다.
모바일 게임 시장의 규모가 점점 커지고 게임업체 간의 경쟁이 치열해지면서 게임유저의 이탈을 막고 게임에 대한 흥미와 충성도를 높이기 위한 방안들이 강구되고 있는 상황이다.
게임업체나 퍼블리싱(publishing) 업체는 출시된 게임에 대한 가이드북이나 게임 공략집을 온라인 게시판이나 게임 애플리케이션을 통해 제공하여 게임유저가 게임을 쉽게 이해하면서 플레이하도록 유도하고 있다.
또한 게임유저의 흥미를 높이고 게임의 지속 가능성을 높이기 위해 게임유저에게 주기적으로 또는 비주기적으로 게임 플레이 비법을 소개하거나 아이템 특판, 추천인 포인트 적립 등의 다양한 프로모션을 제공하고 있다.
그러나 이러한 게임 관련 정보나 프로모션들은 모든 게임유저에 대하여 공통적으로 제공되는 것이어서 다양한 성향과 게임패턴을 가진 게임유저를 충족시키기에는 부족한 점이 많다.
이처럼 게임유저에게 공통적으로 적용되는 종래의 게임 관련 정보나 프로모션은 일부 게임유저를 제외하고는 많은 게임유저가 관심을 보이지 않고 있어서 무용지물이 되고 있고, 이에 따라 게임유저의 흥미와 생존율을 높이는데 큰 효과를 거두지 못한다는 문제점이 있다.
또한 모바일 게임에서는 온라인 게임(PC 게임)과는 다르게 주민등록번호 등의 개인정보를 입력하여 회원 가입하는 절차가 없어서 게임 아이디가 존재하지 않고 단지 게임 애플리케이션을 다운로드받아 설치할 때 생성되는 코드로 게임유저를 식별하고 있다.
이처럼 게임 애플리케이션의 코드로만 게임유저를 식별함에 따라 모바일 게임에서는 게임유저를 정확히 식별하는데 어려움이 있으며 이러한 상황에서 모바일 게임유저의 니즈에 부합하는 게임 관련 정보나 프로모션을 제공하는 것은 더욱 어려운 일이다.
한국공개특허 제2012-0076653호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 목적은 다양한 성향과 게임패턴을 가진 게임유저를 충족시킴으로써 게임유저의 게임에 대한 흥미와 지속 가능성을 높이는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 모바일 게임에서 다양한 루트를 통해 플레이할 수 있는 게임유저를 정확히 식별하여 특정의 게임유저에 맞는 특화된 서비스(게임 가이드, 프로모션, 마케팅)를 제공하는 것이다.
이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 의한 개인화 정보 제공 서버에 따르면, 게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하는 실시간 이벤트 처리부와, 상기 게임로그정보를 일정 기간 누적하고 배치(batch) 처리하여 복수의 유저코드를 생성하고, 이를 조합하여 게임유저에 대한 유저패턴코드를 생성하는 유저패턴 분석부와, 상기 게임유저의 상태정보 및 상기 유저패턴코드를 이용하여 상기 게임유저와 상기 게임유저에 대한 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 매칭 하는 캠페인 제공부와, 상기 게임로그정보를 수신하고, 상기 매칭된 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 상기 게임유저의 단말기에 송신하는 통신 인터페이스를 포함하고, 게임 서버와는 구분되는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 통신 인터페이스는 게임 애플리케이션이 설치된 게임유저 단말기, 또는 상기 게임 애플리케이션과 동기화되어 있는 게임 서버 중 적어도 하나부터 상기 게임로그정보를 수신하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 통신 인터페이스는 상기 게임로그정보 및 상기 캠페인 정보를 상기 게임유저 단말기 내의 게임 애플리케이션에 포함된 통합 서비스 모듈과 통신하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 개인화 제공서버는 상기 게임로그정보를 이용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 계산하는 LTV 분석부를 더 포함하고, 상기 LTV는 상기 복수의 유저코드 중 하나를 생성하는데 기초가 되는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 LTV는 상기 캠페인의 적절성 평가 및 상기 캠페인의 지속여부를 결정하는데 활용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 LTV 분석부는 게임 애플리케이션 내에서 게임유저의 생존확률 및 구매확률에 기초하여 LTV를 계산하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 LTV 분석부는 게임유저의 단위기간의 평균 구매 금액, 생존확률 감쇠율 및 구매확률 감쇠율을 추가로 고려하여 상기 LTV를 계산하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 게임유저 단말기로부터 수신된 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보가 상기 생존확률 또는 상기 구매확률에 반영되는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 캠페인 제공부는 캠페인 제약조건을 확인하여 캠페인 정보를 상기 게임유저에 노출할 지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 캠페인 제약조건 확인은 캠페인 활성기간, 반복 설정, 빈도 설정, 제한 조건 설정, 실시간 노출조건 설정 중의 적어도 하나를 확인하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 캠페인 제공부는 상기 게임유저의 단말기로부터 수신된 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보를 실시간 파악하여 캠페인의 제공 여부, 지속 여부, 변경 여부 또는 수정 여부를 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 개인화 제공서버는 실제 게임유저를 결정하는 자연인 추론부를 더 포함하고, 상기 자연인 추론부는 다수의 단말기에서 하나 이상의 게임을 플레이한 정보 또는 하나의 단말기에서 복수의 게임을 플레이한 정보가 실제로 한 명의 게임유저에 의한 게임 플레이 정보인지를 추론하고, 상기 유저패턴 분석부는 상기 추론된 실제 한 명의 게임유저에 대해 유저패턴코드를 생성하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 자연인 추론부는 상기 게임로그정보로부터 게임유저를 나타내는 복수의 킷값을 추출하고 복수의 킷값에 근거하여 실제 게임유저를 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 자연인 추론부는 복수의 킷값(key)으로서 게임 애플리케이션을 설치할 때 생성되는 인스톨 킷값(Install key)과 게임 애플리케이션이 설치되는 디바이스에서 생성되는 디바이스 킷값(Device key)을 사용하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 자연인 추론부는 채널연동 킷값(Channel ID) 또는 광고 킷값(Advertising ID)을 추가적으로 사용하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 게임은 로그인 없이 시작할 수 있는 게임인 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 게임은 모바일 게임인 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 개인화 정보 제공 서버는 복수 종류의 게임을 서비스하는 업체에 의해 운영되고, 상기 통신 인터페이스는 복수 종류의 게임의 게임로그정보를 수신할 수 있는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 통합 서비스 모듈은 복수의 게임을 서비스하는 업체가 게임 개발업체에 제공하는 게임 애플리케이션의 소프트웨어 개발 키트(SDK)에 내장되어 있는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따른 개인화 정보 제공 시스템은, 상술한 개인화 정보 제공 서버와, 게임 서버에 접속하여 게임을 진행하면서 게임 애플리케이션 내에 포함된 통합 서비스 모듈을 통해 게임로그정보를 실시간으로 전송하는 사용자 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따른 개인화 정보를 제공하는 방법은 상술한 개인화 정보 제공 서버를 동작시키는 각 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 구체적으로, 일 실시예에 따른 개인화 정보 제공 방법은 게임 서버와 구분되는 개인화 정보 제공 서버가 게임 애플리케이션이 설치된 게임유저 단말기에 개인화 정보를 제공하는 방법으로서, 게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하는 단계와, 상기 게임로그정보를 일정 기간 누적하고 배치(batch) 처리하여 복수의 유저코드를 생성하고, 이를 조합하여 게임유저에 대한 유저패턴코드를 생성하는 단계와, 상기 게임유저의 상태정보 및 상기 유저패턴코드를 이용하여 상기 게임유저와 상기 게임유저에 대한 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 매칭하는 단계와, 상기 매칭된 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 상기 게임유저의 단말기에 송신하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은 게임 애플리케이션이 설치된 상기 게임유저 단말기, 또는 상기 게임 애플리케이션과 동기화되어 있는 게임 서버 중 적어도 하나부터 상기 게임로그정보를 수신하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따르면, 상기 개인화 정보 제공 서버는 상기 게임로그정보 및 상기 캠페인 정보를 상기 게임유저 단말기 내의 게임 애플리케이션에 포함된 통합 서비스 모듈과 통신하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예 따르면, 상기 개인화 정보 제공 방법은 상기 게임로그정보를 이용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 계산하는 LTV 분석 단계를 더 포함하고, 상기 LTV는 상기 복수의 유저코드 중 하나를 생성하는데 기초가 되는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 LTV는 게임 애플리케이션 내에서 게임유저의 생존확률 및 구매확률에 기초하여 계산하는 것을 특징으로 한다. 상기 LTV는 게임유저의 단위기간의 평균 구매 금액, 생존확률 감쇠율 및 구매확률 감쇠율을 추가로 고려하여 계산할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 개인화 정보 제공 방법은 상기 게임유저 단말기로부터 상기 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 이 반응정보가 상기 생존확률 또는 상기 구매확률에 반영될 수 있다.
일 실시예에서 상기 개인화 정보 제공 방법은 상기 게임로그정보를 이용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 계산하는 LTV 분석 단계를 더 포함하고, 상기 LTV는 상기 캠페인의 적절성 평가 및 상기 캠페인의 지속여부를 결정하는데 활용될 수 있다.
일 실시예에서 개인화 정보 제공 방법은 캠페인 정보를 상기 게임유저에 노출할 지 여부를 판단하기 위하여 캠페인 제약조건을 확인하는 단계를 더 포함한다. 상기 캠페인 제약조건을 확인하는 단계는 캠페인 활성기간, 반복 설정, 빈도 설정, 제한 조건 설정, 실시간 노출조건 설정 중의 적어도 하나를 확인하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시예에서 상기 개인화 정보 제공 방법은 상기 게임유저 단말기로부터 상기 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보를 수신하는 단계와, 수신된 상기 반응정보에 따라 캠페인의 제공 여부, 지속 여부, 변경 여부 또는 수정 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 개인화 정보 제공 방법은 실제 게임유저를 결정하는 자연인 추론 단계를 더 포함하고, 상기 자연인 추론은 다수의 단말기에서 하나 이상의 게임을 플레이한 정보 또는 하나의 단말기에서 복수의 게임을 플레이한 정보가 실제로 한 명의 게임유저에 의한 게임 플레이 정보인지를 추론하는 것이고, 상기 유저패턴코드 생성 단계는 상기 추론된 실제 한 명의 게임유저에 대해 유저패턴코드를 생성할 수 있다.
일 실시예에서 상기 자연인 추론 단계는 상기 게임로그정보로부터 게임유저를 나타내는 복수의 킷값을 추출하고 복수의 킷값에 근거하여 실제 게임유저를 결정하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서 상기 자연인 추론 단계는 복수의 킷값(key)으로서 게임 애플리케이션을 설치할 때 생성되는 인스톨 킷값(Install key)과 게임 애플리케이션이 설치되는 디바이스에서 생성되는 디바이스 킷값(Device key)을 사용하는 것을 특징으로 한다. 상기 자연인 추론 단계는 채널연동 킷값(Channel ID) 또는 광고 킷값(Advertising ID)을 추가적으로 사용하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 개인화 정보 제공 방법의 상기 게임은 로그인 없이 시작할 수 있는 게임인 것을 특징으로 한다. 일 실시예에서 상기 게임은 특히, 모바일 게임이다.
일 실시예에서, 상기 개인화 정보 제공 방법의 개인화 정보 제공 서버는 복수 종류의 게임을 서비스하는 업체에 의해 운영되고, 복수 종류의 게임의 게임로그정보를 수신할 수 있는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 상기 개인화 정보 제공 방법의 상기 통합 서비스 모듈은 복수의 게임을 서비스하는 업체가 게임 개발업체에 제공하는 게임 애플리케이션의 소프트웨어 개발 키트(SDK)에 내장되어 있는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램은
컴퓨터에서 실행시, 컴퓨터로 하여금 상술한 개인화 정보 제공 방법의 각 단계를 실행하도록 하는 프로그램 코드들을 포함한다.
일 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 게임 애플리케이션에 따르면, 게임유저 단말기에서 실행시, 게임 서버에 접속하여 게임을 진행하면서 LTV를 생성하는데 기초가 되는 게임로그정보를 적어도 포함하는 게임로그정보를 수집하여, 상기 게임 서버와 구분되는 개인화 정보 제공 서버와, 상기 게임 애플리케이션과 연동하는 상기 게임 서버 중 적어도 하나로 전송하고, 상기 개인화 정보 제공 서버로부터 게임유저의 유저패턴에 따른 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 수신하며, 상기 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 게임유저 단말기의 화면에 표시하고, 상기 표시된 캠페인 정보에 대한 게임유저의 반응 정보를 상기 개인화 정보 제공 서버로 전송하는 것을 구현하기 위한 컴퓨터 프로그램코드로 구성된 프로그램 모듈을 포함하고, 상기 프로그램 모듈은 복수의 게임을 서비스하는 업체가 게임 개발업체에 제공하는 소프트웨어 개발 키드(SDK)에 내장되어 있는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 시스템은, 게임 서버에 접속하여 게임을 진행하면서 게임 애플리케이션 내에 포함된 통합 서비스 모듈을 통해 게임로그정보를 실시간으로 전송하는 사용자 단말기와, 게임이 진행되고 있는 동안 상기 통합 서비스 모듈로부터 게임로그정보를 수신하여 유저패턴을 분석하고 게임유저의 상태에 대응하여 유저패턴에 따른 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 제공하는 개인화 정보 제공 서버를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 개인화 정보 제공 서버는 게임 애플리케이션으로부터 게임로그정보를 수신하여 게임유저의 상태정보를 생성하는 실시간 이벤트 처리부와, 상기 게임유저의 게임로그정보를 배치(batch) 처리하여 유저패턴코드를 생성하는 유저패턴 분석부와, 상기 게임유저의 상태정보 및 유저패턴코드를 이용하여 상기 게임유저와 상기 게임유저에 대한 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 매칭 하는 캠페인 제공부를 포함하고, 게임 서버와는 구분되는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 실시예에 따른 개인화 정보 제공 서버에서의 개인화 정보 제공 방법은 개인화 정보 제공을 위한 실시간 처리 방법으로서, 게임 애플리케이션으로부터 실시간 게임로그정보를 수신하는 단계와, 상기 게임로그정보로부터 게임유저를 나타내는 킷값을 추출하는 단계와, 상기 게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하는 단계와, 상기 킷값에 대응하는 자연인 ID를 획득하는 단계와, 상기 자연인 ID에 대응하는 유저패턴코드를 획득하는 단계와, 상기 상태정보 및 유저패턴코드에 근거하여 캠페인 정보를 조회하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 개인화 정보 제공 서버에서의 개인화 정보 제공 방법은 개인화 정보 제공을 위한 배치(batch) 처리 방법으로서, 게임 애플리케이션으로부터 일정 기간의 게임로그정보를 수집하는 단계와, 상기 수집한 게임로그정보부터 킷값을 추출하고 추출한 킷값에 근거하여 자연인 ID를 생성하는 단계와, 상기 수집한 게임로그정보로부터 유저코드를 생성하고 유저코드를 조합하여 상기 자연인 ID에 대응하는 유저패턴코드를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르는 유저 분석 시스템은 일련의 가입 없이 기존의 게임에서 유저가 플레이한 플레이 정보 중 같은 유저가 플레이한 정보를 매칭하고 패턴화 하여 저장하는 데이터베이스; 해당 캠페인(마케팅/가이드)이 발현되는 게임의 로그 정보를 실시간으로 수집하여 유저의 게임 성향이나 행동 패턴을 업데이트 하는 데이터베이스; 상기 캠페인(마케팅/가이드)이 발현되는 게임의 진행상에서 특정 지점에 체크포인트를 기 설정하고, 유저의 플레이 패턴과 상기 게임 정보에 기초하여 특정 조건을 만족하는 유저인지를 확인하고, 상기 게임의 체크포인트에 도달한 경우에 상기 확인된 유저에 대하여 캠페인(마케팅/가이드) 정보를 상기 유저의 단말기로 전송하는 제어부; 및 해당 캠페인(마케팅/가이드)에 대한 유저의 반응율과 성과를 실시간으로 모니터링하고 해당 캠페인의 진행 의사결정을 지원하는 운영부를 포함하고, 해당 포인트와 캠페인 및 유저성향/패턴, 유저반응을 토대로 AI(인공지능)를 학습시키고 이를 토대로 자동으로 개인화 서비스를 지원해 줄 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 개인화 정보 제공 방법은 게임유저의 성향과 게임행동 패턴을 파악하고, 실시간으로 들어오는 게임로그정보를 근거로 실시간으로 게임유저의 게임을 도울 수 있는 맞춤형 가이드 또는 마케팅 정보를 제공함으로써 게임 플레이의 편의성을 개선시키고 게임의 지속 가능성(생존율이나 잔존율)을 증가시키며 게임 매출액을 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 유저패턴코드에 유저코드 중 하나를 생성하는데 기초가 되는 LTV 정보, 즉 일정 기간 동안 특정 게임유저가 발생시킬 것으로 "예상"되는 매출액 정보를 고려할 수 있기 때문에, 게임 유저에게 장기적인 관점에서 더 많은 매출을 거둘 수 있는 캠페인 정보를 제공할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 게임유저의 성향/게임행동 패턴이나 LTV(Life Time Value)를 분석할 때, 맞춤형 캠페인(가이드 및 마케팅)에 대한 게임유저의 반응율과 캠페인성과도 함께 활용하면 더욱 정확한 맞춤형 캠페인 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 게임 애플리케이션에 포함된 통합 서비스 모듈이 게임업체가 아닌 복수의 게임을 서비스하는 업체나 퍼블리싱 업체에 의해 제작 및 배포되며, 통합 서비스 모듈과 통신하는 개인화 정보 제공 서버는 게임 서버와 구분되어 복수의 게임을 서비스하는 업체나 퍼블리싱 업체가 운영함으로써, 게임업체에서 게임 애플리케이션 코드를 변경할 필요도 없이, 복수의 게임을 서비스하는 업체나 퍼블리싱 업체가 복수의 게임에서 게임유저를 실시간으로 분석하고 이에 따른 캠페인을 통합적으로 운영 및 관리할 수 있는 효과가 있다.
종래에는 유저에 캠페인을 제공하려면, 퍼블리싱 업체가 요구사항을 정리하여 게임 개발사에 보내고, 게임 개발사가 캠페인을 제공하기 위한 게임 프로그램을 업데이트를 완성한 후, 애플이나 구글과 같은 모바일 게임 다운로드 플랫폼의 검수작업을 거치므로, 적어도 3-4주가 소요되었다. 본 발명의 구성에 따르면, 퍼블리싱 업체에서 개발 후 게임유저에게 직접 전송할 수 있으므로 새로운 캠페인을 신속하게 제공할 수 있다. 게임의 분석과 운영 주체를 동일하게 하여 게임 개발사가 직접 게임 코드를 수정하지 않아도 되어 게임 운영의 편의성을 도모할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 로그인 없이 실행할 수 있는 모바일 게임 등에서 다양한 루트를 통해 플레이하는 게임유저를 특정할 수 있어서 실제 게임유저에 대해 최적화된 게임 관련 정보를 제공할 수 있기 때문에 상술한 모바일 게임의 플레이 편의성, 지속 가능성 및 매출액을 더욱 증가시킬 수 있는 효과가 있다. 즉, 일견하여 다른 복수의 게임유저로 보여지는 게임유저들을 실제 하나의 게임유저로 식별함으로써, 유저의 행동 패턴을 좀 더 객관적이고 종합적으로 분석할 수 있고, 이에 따라 개별 유저에 대해 가장 최적화된 캠페인을 제공할 수 있게 된다. 예를 들어, 유저의 선호도가 높은 상품과 구매할 가능성이 높은 상품들로만 구성된 개인화된 상점을 제공할 수 있다.
또한, 본원 발명의 일 실시예에 따르면, LTV 정보를 포함하는 유저패턴코드를 이용하여 개개인의 게임유저에 대해 맞춤형 캠페인 정보를 제공하는데 있어서, 실제 게임유저 식별(자연인 식별 방법)을 추가적으로 이용하면 개개인을 더욱 정확하게 특정할 수 있기 때문에, 결과적으로 정밀하게 특정된 개인에 정확한 맞춤형 캠페인 정보를 제공할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
유저의 여러 게임 플레이 데이터를 통하여 유저의 성향 및 게임 행동 패턴을 파악할 수 있고, 유저의 기존 게임 플레이 데이터를 통하여 새로운 게임에서 유저의 행동을 예측할 수 있다.
또한, 캠페인(마케팅/가이드)에 대한 성과 및 유저 반응률을 실시간으로 파악하고 해당 캠페인의 지속여부에 대한 의사결정을 실시간으로 지원해 줄 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 시스템의 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 개인화 정보 서버의 내부 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 개인화 정보 서버에서의 배치(batch) 처리 과정을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 개인화 정보 서버에서의 실시간 개인화 정보를 제공하는 과정을 나타낸 신호 흐름도.
도 5는 본 발명에 따른 캠페인 제약조건 처리 과정을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명에 따른 실제 게임유저를 식별하기 위한 자연인 추론 과정을 나타낸 순서도.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 맞춤형 캠페인 정보가 사용자 단말기의 화면에 표시된 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명의 구성 및 그에 따른 작용 효과는 이하의 상세한 설명을 통해 명확하게 이해될 것이다.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 동일한 구성요소에 대해서는 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호로 표시하며, 공지된 구성에 대해서는 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 구체적인 설명은 생략하기로 함에 유의한다.
도 1은 본 발명에 따른 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 시스템(이하, 개인화 정보 제공 시스템)의 개략적인 구성을 나타낸 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 개인화 정보 제공 시스템은 사용자 단말기(10), 게임 서버(20), 개인화 정보 제공 서버(30) 등을 포함한다.
사용자 단말기(10)는 게임유저가 가지고 있는 단말기를 말한다. 사용자 단말기(10)는 게임 애플리케이션을 설치하고 게임 서버(20)에 접속하여 게임을 진행한다. 사용자 단말기(10)에 설치된 게임 애플리케이션에는 통합 서비스 모듈(12)(도 2 참조)이 내장되어 있다. 통합 서비스 모듈(12)은 캠페인, 인증, 결제 등의 기능을 통합적으로 수행한다.
사용자 단말기(10)는 게임 서버(20)에 접속하여 게임을 진행하는 동안 통합 서비스 모듈(12)을 통해 게임로그정보를 실시간으로 개인화 정보 제공 서버(30)로 전송한다. 게임로그정보란 게임유저의 단말기에서 게임 애플리케이션을 설치, 실행, 제거하는 과정 등에서 생성되는 모든 원시 데이터(raw data)를 의미한다. 일시예에서, 후술할 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보도 게임로그정보에 포함될 수 있다. 다른 실시예(미도시)에서, 게임 서버(20)가 사용자 단말기(10)에 설치된 게임 애플리케이션과 동기화되어 있어서 사용자 단말기에서 생성된 게임로그정보가 게임 서버(20)에 자동으로 저장되고, 개인화 정보 제공 서버(30)는 게임 서버(20)로부터 게임로그정보를 수신할 수 있다. 위 경우들에서 바람직하게는, 게임로그정보 중에서 후술할 캠페인에 대한 유저의 반응정보는 통합 서비스 모듈(12)에서 직접 개인화 정보 제공 서버(30)로 전송될 수 있고, 게임유저의 재화에 관한 게임로그정보(또는 이 게임로그정보로부터 생성된 재화정보)와 같이 위조/변조되어서는 안되는 중요 정보는 게임 애플리케이션과 동기화되어 있는 게임 서버(20)로부터 개인화 정보 제공 서버(30)로 전송될 수 있다. 나아가, 또 다른 실시예에서 게임로그정보의 일부는 사용자 단말기(10)에서 직접 개인화 정보 제공 서버(30)로 전송되고, 나머지 게임로그정보는 사용자 단말기(10)의 게임 애플리케이션과 동기화되어 있는 게임 서버(20)로부터 개인화 정보 제공 서버(30)로 전송될 수 있다.
사용자 단말기(10)는 스마트폰이나 태블릿 PC 등의 모바일 디바이스이나 게임 애플리케이션을 설치하여 실행할 수 있는 기기라면 어떠한 종류의 디바이스라도 가능하다.
게임 서버(20)는 사용자 단말기(10)와 접속하여 사용자 단말기(10)로 게임 플레이에 필요한 그래픽이나 데이터를 제공한다. 게임이 진행되는 동안 사용자 단말기(10)의 게임 애플리케이션이 그래픽이나 데이터를 직접 처리하거나, 처리할 데이터가 많은 경우에는 게임 서버(20)가 게임 애플리케이션으로부터 데이터를 받아 처리하여 반환할 수 있다.
게임 서버(20)는 게임개발업체가 구축하여 운영 및 관리하거나 복수의 게임을 서비스하는 업체나 퍼블리싱(publishing) 업체가 게임개발업체로부터 넘겨받아 직접 운영 및 관리할 수 있다.
개인화 정보 제공 서버(30)는 사용자 단말기(10)에서 게임이 진행되고 있는 동안 게임 애플리케이션으로부터 게임로그정보를 수신하여 게임유저의 게임행동패턴(즉, 유저패턴)을 분석하고 게임유저의 상태를 파악하여 게임유저의 상태 및 유저패턴에 따른 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 제공한다.
캠페인이란 게임유저에게 어떤 상황에서 어떤 제안을 어떻게 할 것인가를 정의한 시나리오에 따라 개인화 정보 제공 서버(30)가 게임유저의 게임에 개입하는 행동을 말한다. 맞춤형 캠페인 정보에는 게임유저에게 개인화된 게임 관련 정보로서 게임 플레이에 도움을 줄 수 있는 가이드 정보나 개인화 상점, 아이템 구매 권유와 같은 프로모션 또는 마케팅 정보가 포함된다.
개인화 정보 제공 서버(30)는 게임 서버(20)와 구분되는 것으로 게임 서버(20)가 게임이 진행되는 동안 게임이 플레이될 수 있도록 데이터를 처리 및 반환하는 역할을 하는 반면, 개인화 정보 제공 서버(30)는 게임 애플리케이션으로부터 게임 플레이 상황을 나타내는 게임로그정보를 실시간 수집하여 처리하는 역할을 수행한다.
개인화 정보 제공 서버(30)는 게임업체가 아닌 퍼블리싱 업체가 운영 관리하면, 개인화 정보 제공 서버(30)가 여러 게임으로부터의 게임로그정보 수집 및 처리에 의해 발생하는 결과물을 활용하여 게임유저의 니즈에 맞는 맞춤형 캠페인을 제공함으로써 게임 매출 및 광고효과를 최대화할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 개인화 정보 제공 서버(30)의 내부 구성을 나타낸 것이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 개인화 정보 제공 서버(30)는 통신 인터페이스(120)를 통해 사용자 단말기(10)의 게임 애플리케이션에 포함된 통합 서비스 모듈(12)과 통신한다.
게임개발업체는 일반적으로 퍼블리싱 업체가 제공한 소프트웨어 개발 키트(SDK: Software Development Kit)를 이용하여 게임 애플리케이션을 개발하는데, 본 발명의 실시예에서는 퍼블리싱 업체의 소프트웨어 개발 키트에 통합 서비스 모듈이 내장되어 있어서, 게임개발업체는 SDK에서 통합 서비스 모듈과 관련된 API(Application Programming Interface)를 불러와 통합 서비스 모듈에서 제공하는 인증, 결제뿐만 아니라 본 발명에 따른 캠페인 기능을 게임 애플리케이션에 탑재할 수 있다.
이와 같이 게임 애플리케이션에 탑재된 통합 서비스 모듈(12)은 게임이 진행되는 동안 게임로그정보를 네트워크를 통해 개인화 정보 제공 서버(30)로 전송하고, 개인화 정보 제공 서버(30)는 통신 인터페이스(120)를 통해 게임로그정보를 받아 내부의 각 구성부분에 전달한다.
게임 애플리케이션마다 통합 서비스 모듈(12)이 탑재되어 있다면 개인화 정보 제공 서버(30)는 다양한 종류의 게임 애플리케이션으로부터 게임로그정보를 수집하여 게임유저가 플레이하는 다양한 게임을 통합 분석함으로써 특정 게임이 아닌 전체 게임에 대한 게임유저의 게임행동패턴을 파악할 수 있다.
유저패턴 분석부(102)는 통신 인터페이스(120)를 통해 입력 받은 게임로그정보를 이용하여 유저패턴코드를 생성한다.
유저패턴 분석부(102)는 일정 기간(예를 들어, 1일 또는 3시간) 동안 누적된 게임로그정보를 배치(batch) 처리하여 유저코드를 생성하고 생성된 복수의 유저코드를 조합하여 생성한 유저패턴코드를 유저패턴 데이터베이스(103)에 저장하여 일정 기간마다 유저패턴코드를 갱신한다.
유저패턴 분석부(102)는 게임로그정보로부터 일정한 규칙에 따라 유저코드 데이터베이스(109)를 참조하여 유저코드를 생성하고 유저코드 및 자연인 ID를 이용하여 자연인 ID에 대한 유저패턴코드를 생성한다. 자연인 ID란 실제 게임유저에게 부여되는 아이디로서 이에 대해서는 후술한다.
유저패턴코드는 게임유저의 게임 성향과 행동패턴에 대한 정보이다. 유저패턴코드는 유저코드의 조합에 의해 생성되는 복합적 정보로서 실제 게임유저 에게 부여된다.
여기서, 유저코드는 게임유저의 게임 플레이에서 발생하는 상황이나 정보를 정의한 것을 말한다. 예를 들어, 유저의 결제(과금)와 관련된 유저코드로서 고 과금 코드, 중 과금 코드, 저 과금 코드, 비 과금 코드 등이 정의될 수 있다.
다른 예로, 유저의 게임 시간대를 기준으로 아침형, 오후형, 저녁형으로 구분하는 유저코드를 생성할 수 있고, 유저의 게임 성향 기준으로 충동 구매형, 안전 추구형, 경쟁 지향형 등과 같은 유저코드를 생성할 수 있다.
다른 예로, 게임 진행 중 특정 장애물을 극복하는 방법으로 유저코드를 생성할 수 있다. 예컨대, 유저의 결제(과금)을 통해 극복하는 형, 순수한 게임 플레이로 극복하는 형, 게임 내 친구를 통해 극복하는 형 등과 같은 유저 코드를 생성할 수 있다.
다른 예로, 후술하는 LTV(Life Time Value)를 기초로, 예컨대 고 LTV, 중 LTV, 저 LTV등과 같은 유저 코드를 생성할 수 있다.
다른 예로, 게임에서 플레이 진행 속도를 토대로 고 숙련도, 중 숙련도, 저 숙련도 등과 같은 유저 코드를 생성할 수 있다.
유저패턴코드는 유저코드의 조합으로서, 고 과금이면서 아침형이고 충동적인 성향을 갖고, 게임 내 장애물 발생시 결제를 통해 극복하고, 낮은 LTV를 갖는 유저, 혹은 저 과금이면서 저녁형이고, 안전 추구형의 성향을 갖고, 게임 내 장애물 발생시 순수 게임 플레이 만으로 극복하고, 높은 LTV를 갖는 유저 등과 같은 복합적인 유저코드의 조합이 존재할 수 있다. 조합되는 유저코드의 종류 및 개수에 따라서, 다양한 유저패턴코드를 생성할 수 있고 각 유저패턴코드에 속하는 유저의 숫자가 달라질 것이다.
자연인 추론부(104)는 일정 시간 동안 수집한 게임로그정보를 배치 처리하여 자연인 데이터를 생성하고 생성한 자연인 데이터를 자연인 조회 데이터베이스(105)에 저장하여 업데이트한다. 또한 자연인 추론부(104)는 게임로그정보에 포함된 게임유저를 식별할 수 있는 값을 이용하여 실시간으로 실제 게임유저를 결정한다.
모바일 게임에서는 게임유저가 게임 서비스 가입을 통해 고유 아이디를 부여받지 않고, 게임 유저의 로그인을 요구하지 않기 때문에 실제 게임유저를 식별하는데 어려움이 있다. 본 발명의 실시예에서 자연인이란 실제 게임유저를 의미하며, 자연인 추론부(104)는 실시간 게임로그정보 및 자연인 데이터를 이용하여 복수의 게임유저를 하나의 자연인으로 추론할 수 있다.
자연인 추론부(104)가 실시간으로 실제 게임유저를 식별하면 실제 게임유저에 대응하는 자연인 ID를 획득하게 된다.
LTV 분석부(106)는 일정 기간의 게임로그정보를 활용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 분석하고 LTV 데이터베이스(107)를 업데이트한다.
LTV란 일정 기간 동안 특정 게임유저가 발생시킬 것으로 예상되는 매출액을 말한다. 여기서, 일정 기간이란 해당 게임의 서비스가 유지되는 기간(Product Life Cycle: PLC)이 될 수 있고, 해당 게임의 다음 업데이트까지의 기간이 될 수도 있다.
일 실시예에서, 생존확률 및 구매확률을 이용하여 LTV를 구할 수 있다. 생존확률이란, 특정 게임을 이탈하지 않고 계속 사용할 확률을 의미한다. 일 실시예에서, 생존확률은, 예컨대 최근 1주일간 출석 일수, 마지막 접속일로부터의 경과 일수, 최근 1주일 간 접속 1회당 플레이 판수, 가입한지 1주일 경과 여부 등과 같은 게임로그정보로부터 계산될 수 있다. 구매확률이란, 특정 게임에서 특정 기간동안 구매를 할 확률을 의미한다. 일 실시예에서, 구매확률은 예컨대 가입 후 7일간 방문 일수, 방문 일수에 따른 접속 횟수의 변화율, 현실 돈으로 구입 가능한 게임 내 재화(이하, 1차 재화)를 획득한 양 및 사용한 양의 비율, 1차 재화로부터 구입 가능한 재화(이하, 2차 재화)를 획득한 양 및 사용한 양의 비율, 총 게임 플레이 횟수 중 파밍(farming; 게임내 재화를 획득하기 위해, 기존에 플레이했던 단계를 단순 반복하는 행위)이 차지하는 비율, 모바일 디바이스 중고 거래 가격 등과 같은 게임로그정보로부터 계산될 수 있다. 위와 같은 게임로그정보를 변수로 사용하고, 의사결정나무, 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), SVM 등과 같은 추론 방법을 통해서, 구매확률이 정해질 수 있다. LTV는 예를 들어, 기간을 월단위로 하는 경우, (월평균 구매액)*(생존확률)*(구매확률)*(1 + α1*β1 + α2*β2 + … + αn*βn )로 일반화될 수 있다. 여기서, α는 생존확률 감쇠율, β는 구매확률 감쇠율, n은 개월을 의미하는데, 각각의 달의 감쇠율은 실시예에 따라 적절한 상수로 정할 수 있다. 게임유저가 구매를 수행한 게임에서 월평균 10만원을 구매하고, 새로운 게임에서 1개월 생존확률이 0.8, 해당 월 구매 확률이 0.9이라고 하면, 3개월 동안의 예상 매출액은 10만원*0.8*0.9 + 10만원*0.8*α1*0.9*β1 + 10만원*0.8*α1 2*0.9*β1 2로 계산될 수 있다. 이 계산에서 α2는 α1 2이고, β2는 β1 2이다.
실시간 이벤트 처리부(108)는 통신 인터페이스(120)를 통해 게임로그정보를 입력받아 실시간 처리하여 게임유저의 상태정보를 생성한다. 실시간 이벤트 처리부(108)는 게임로그정보로부터 게임유저의 현재 상태를 파악할 수 있다.
게임유저의 상태정보란 게임유저가 스테이지에서 5연승을 했다거나 아이템을 사용하여 보유 아이템이 변동했다거나 현재 스테미너(에너지)가 부족하다는 것과 같이 게임 플레이 중 게임로그정보로부터 실시간으로 파악되는 게임유저의 상태에 관한 것이다.
캠페인 제공부(110)는 게임유저의 상태정보 및 유저패턴코드에 근거하여 게임유저에 개인화된 캠페인 정보를 제공한다. 일 실시예에서, 유저패턴코드에 LTV 정보가 포함될 수 있다. 이 실시예에서, 캠페인 정보 제공 시, LTV, 즉 일정 기간 동안 특정 게임유저가 발생시킬 것으로 "예상"되는 매출액을 고려할 수 있기 때문에, 특정 기간 동안 지출한 평균 금액(ARPU)만을 기초로 캠페인 정보를 제공하는 경우에 비교하여, 게임 유저에게 장기적인 관점에서 더 많은 매출을 거둘 수 있는 캠페인 정보를 제공할 수 있는 효과를 기대할 수 있다. 단기간만 보면 ARPU가 높은 캠페인도 LTV 값이 낮을 수 있고, ARPU가 낮은 캠페인도 LTV 값이 높게 나올 수 있다.
캠페인 제공부(110)는 실시간 이벤트 처리부(108)로부터 게임유저의 상태정보를 입력받고, 자연인 추론부(104)로부터 자연인 ID를 입력받아 자연인 ID에 대응하는 유저패턴코드를 확인하여, 상태정보 및 유저패턴코드에 따른 캠페인 정보를 캠페인 데이터베이스(113)에서 조회한다.
캠페인 데이터베이스(113)에는 상태정보 및 유저패턴코드에 대응하는 캠페인 정보가 저장되어 있다. 캠페인 정보는 캠페인 제공부(110) 내부 또는 별도로 존재하는 캠페인 운영도구(미도시)에 의해 생성된다. 캠페인 운영도구는 기 정의된 다양한 상태정보 및 유저패턴코드에 최적화된 캠페인 정보를 생성하고, 이후 추가되는 상태정보나 유저패턴코드, 캠페인 반응정보 등을 반영하여 캠페인 정보를 편집 또는 변경함으로써 캠페인 데이터베이스(111)를 업데이트할 수 있다.
캠페인 제공부(110)는 캠페인 데이터베이스(111)에서 조회한 맞춤형 캠페인 정보를 통신 인터페이스(120)를 통해 게임 애플리케이션의 통합 서비스 모듈(12)로 전달한다.
또한, 캠페인 제공부(110)는 게임로그정보에 포함되어 오는 게임유저의 캠페인 반응정보를 확인하여 캠페인의 제공 또는 지속 여부를 결정할 수 있으며, 캠페인 정보의 변경이나 수정을 결정할 수 있다.
캠페인 반응정보는 게임유저에게 제공되는 캠페인(게임 가이드, 개인화 상점, 마케팅, 프로모션)에 대해 게임유저가 어떠한 반응을 보였는지에 대한 정보로서, 예를 들어, 게임유저가 캠페인 팝업 창을 확인하지 않고 바로 닫아버리거나 안내에 따라 아이템을 구매하거나 스킬을 사용하는 것과 같이 캠페인에 대해 반응하는 게임유저의 행동을 말한다.
도 3은 본 발명에 따른 개인화 정보 제공 서버에서 수행되는 배치 처리 과정을 나타낸 것이다.
도 3을 참조하면, 개인화 정보 제공 서버(30)는 게임 애플리케이션으로부터 수신한 게임로그정보를 내부 버퍼 메모리(미도시)에 저장하면서 게임로그정보를 수집한다(S10).
이후 게임로그정보를 배치(batch) 처리하는 시간인지를 확인하여(S20) 아직 배치 처리 시간에 도달하지 않은 경우에는 계속해서 게임로그정보를 수집한다. 즉, 개인화 정보 제공 서버(30)는 게임에서 발생하는 모든 게임로그정보를 기 설정된 주기별로 ETL(Extract, Transform, Load; 추출, 변환, 적재) 처리를 수행한다.
배치 처리 시간이 도래하면 내부 버퍼 메모리에 저장해 놓은 게임로그정보는 각 구성 부분에 전달되어 배치 처리가 수행된다.
배치 처리란 일정 시간 동안 축적된 데이터를 일괄 처리한다는 것으로 본 발명의 실시예에서는 유저패턴 분석(S30), 자연인 추론(S40), LTV 분석(S50)에 대하여 배치 처리가 수행된다.
배치 처리 시간 및 주기는 시스템에서 설정할 수 있는데 예를 들어, 유저패턴 분석이나 자연인 추론, LTV 분석은 1시간 주기, 3시간 주기, 24시간 주기 등으로 설정 가능하며, 시간 또한 매일 자정(00:00) 또는 새벽 02:00를 기준으로 배치 처리가 수행될 수 있다. 따라서 새벽 02:00을 기준으로 3시간 주기로 배치가 처리된다면 하루에 8번 02:00, 05:00, 08:00 ...23:00 으로 배치 처리가 진행될 수 있다.
유저패턴 분석(S30)은 개인화 제공 서버(30)의 유저패턴 분석부(102)에서 수행된다. 개인화 제공 서버(30)는 배치 처리 시간이 도래하면 내부 버퍼 메모리에 저장된 게임로그정보를 이용하여 유저패턴 분석을 진행한다.
개인화 제공 서버(30)는 게임로그정보로부터 유저코드를 생성하고 유저코드를 조합하여 자연인 ID에 대응하는 유저패턴코드를 생성한다. 이와 같이 유저패턴 분석을 통해 생성된 유저패턴코드는 유저패턴 데이터베이스(103)에 저장되어 유저패턴 데이터베이스(103)가 업데이트된다(S32).
일반적으로 유저패턴코드는 4단계의 라이프 사이클을 가진다.
초기(initial) 단계는 유저패턴코드가 등록되고 있는 상태, 대기(ready) 단계는 유저패턴코드가 캠페인 서비스에 사용될 수 있도록 계산이 완료된 상태이고, 사용 가능(running) 단계는 게임유저와 캠페인 정보를 매칭 할 수 있도록 유저패턴코드가 노출되어 있는 상태이고, 중지(stopped) 단계는 유저패턴코드가 비활성화 되어 캠페인 서비스에 활용되지 않는 상태이다.
자연인 추론(S40)은 개인화 제공 서버(30)의 자연인 추론부(104)에서 수행된다. 개인화 제공 서버(30)는 배치 처리 시간이 도래하면 내부 버퍼 메모리에 저장된 게임로그정보를 이용하여 자연인 추론을 진행한다.
개인화 제공 서버(30)는 게임로그정보로부터 게임유저 식별의 근거가 될 수 있는 킷값들을 추출하고 킷값을 이용하여 자연인 데이터를 생성한다. 이와 같이 자연인 추론을 통해 생성된 자연인 데이터는 자연인 조회 데이터베이스(105)에 저장되어 자연인 조회 데이터베이스(105)가 업데이트된다(S42).
자연인 추론 과정은 도 6을 참조하여 설명한다.
본 발명의 실시예에서는 자연인 추론을 위해 게임유저를 식별할 수 있는 킷값을 활용한다. 이러한 킷값은 게임로그정보에 포함되어 있으며, 본 발명의 실시예에서는 다음과 같은 킷값을 사용한다.
인스톨 킷값(Install key)은 게임 애플리케이션을 설치한 후 게임을 실행할 때 생성되는 킷값이다. 인스톨 킷값은 통합 서비스 모듈(12)에서 생성하게 된다.
인스톨 킷값은 게임유저가 게임 애플리케이션을 삭제하지 않는 한 유지되나, 게임 애플리케이션을 삭제하고 새로 게임을 설치하면 새로운 인스톨 킷값이 발행되게 된다.
게임을 할 때 특정 스테이지에서 확률형 뽑기 상품을 통해 게임유저에게 아이템이나 스킬을 제공하는데 많은 사람들은 자신이 원하는 상품을 얻기 위해 특정 스테이지를 반복하는 경향이 있다. 이때 게임 애플리케이션을 삭제하고 다시 설치하는 행위를 반복해야 하므로 한 명의 게임유저에 많은 허수의 인스톨 킷값이 존재할 수 있다.
디바이스 킷값(Device key)은 모바일 디바이스별로 생성되는 공유 킷값이다. 디바이스 킷값은 모바일 디바이스에서 생성된다.
디바이스 킷값은 하나의 디바이스에서 여러 게임이 플레이되더라도 한 명의 게임유저가 플레이한 것으로 알 수 있으나, 게임유저가 디바이스를 변경하면 킷값이 변하게 된다.
채널 연동 킷값(Channel ID)은 SNS 계정을 통해 게임을 하게 될 때 생성되는 킷값이다.
한 명의 게임유저가 여러 디바이스에서 여러 게임을 플레이하더라도 동일한 SNS 계정을 통해 인증을 받으면 킷값이 동일하다는 장점이 있으나, 채널 연동 기능이 있는 게임만이 가능하다는 문제가 있다.
광고 킷값(Advertising ID)은 모바일 운영체제(OS)에서 광고 수신을 위해 제공하는 킷값이다.
광고 킷값은 광고 클릭 시 보상이나 혜택을 주기 위해 단말기 사용자를 식별하는 값이나 게임유저가 광고 수신 기능을 차단하는 경우 광고 킷값을 알 수 없다는 단점이 있다.
이와 같이, 개인화 정보 제공 서버(30)는 일정 시간 동안 수집된 게임로그정보로부터 복수의 킷값을 추출한다(S150). 본 발명의 실시예에서는 다양한 주기로 배치 처리를 할 수 있는데 24시가 주기로 한다면 전일 (前日) 하루치의 게임로그정보가 배치 처리에 사용될 수 있고 1시간 주기, 3시간 주기 등과 같이 하루 이하의 시간을 배치 주기로 사용한다면 그 주기 시간만큼의 게임로그정보가 배치 처리에 사용될 수 있다., 본 발명의 명세서에서는 전일 하루치의 게임로그정보나 배치 주기 시간만큼의 게임로그정보를 D-1 게임로그정보로 표기한다. 즉, 가장 최근에 ETL(추출, 변환, 적재)된 게임로그정보를 D-1 게임로그정보로 정의한다.
다음, D-1 게임로그정보에서 추출한 복수의 킷값에서 동일한 킷값을 그룹핑 한다(S152).
게임로그정보로부터 추출한 킷값은 상호 연관된 킷값의 쌍으로 추출되고 이러한 킷값들의 쌍에서 적어도 하나의 동일한 킷값을 가진 쌍을 묶어 하나의 그룹으로 그룹핑하게 된다.
이처럼 그룹핑 된 그룹마다 자연인 ID를 생성하여 부여한다(S154). 그룹핑 된 킷값들의 쌍에 자연인 ID가 부여되면 D-1 자연인 데이터가 생성된다. D-1 자연인 데이터는 D-1 게임로그정보로부터 생성된 자연인 데이터를 말한다.
D-1 자연인 데이터는 현재 배치 주기 이전의 모든 자연인 데이터(D-2 자연인 데이터)와 매핑 되어(S156), 새로운 D-2 자연인 데이터가 업데이트 된다(S158). 여기서 D-2 자연인 데이터는 가장 최근에 ETL된 게임로그정보, 즉 D-1 게임로그정보를 제외한 이전 모든 게임로그정보에 기반하여 생성된 자연인 데이터이다.
상술한 바와 같이 D-1 자연인 데이터가 생성되어 D-2 자연인 데이터가 업데이트되는 과정을 예를 들어 설명한다.
<제1예>
우선, D-2 자연인 데이터에 N0001 : (P1-D1, P2-D1, P3-D1)이 포함되어 있는 것으로 가정한다. 여기서, N0001은 자연인 ID를 나타내고, P1, P2, P3은 인스톨 킷값(Install key)을 나타내고, D1은 디바이스 킷값(Device key)을 나타낸다.
P1-D1은 게임유저가 D1 디바이스에 게임 애플리케이션을 설치하여 게임을 진행했을 때 생성되는 킷값 쌍이고, P2-D1은 게임 유저가 D1 디바이스에서 P1 게임을 삭제하고 게임 애플리케이션을 다시 설치하여 P2 게임을 진행했을 때 생성되는 킷값 쌍이고, P3-D1은 게임 유저가 D1 디바이스에서 P2 게임을 삭제하고 게임 애플리케이션을 또 다시 설치하여 P3 게임을 진행했을 때 생성되는 킷값 쌍이다. 특히, 게임유저가 D1 디바이스에서 P3 게임을 설치한 후 SNS 계정을 통해 채널연동을 수행하여 추가적인 계정 정보 입력을 진행했다고 가정한다.
이러한 D-2 자연인 데이터가 존재하는 상황에서, 게임유저가 D1 디바이스에서 P3 게임을 하다가 다른 디바이스 즉, D2 디바이스에서 SNS 계정을 통해 게임 애플리케이션을 설치하여 게임을 했다고 하면, D-1 게임로그정보로부터 P3-D1, P3-D2 킷값이 추출될 수 있다.
즉, D-2 자연인 데이터에 들어 있는 P3-D1은 SNS 계정을 통해 추가적인 연동 정보인 채널연동 킷값을 가지며, D2 디바이스에서 게임 애플리케이션을 설치할 때, 새로운 킷값인 P4가 생성되지만, 유저가 채널연동 정보를 이용하여 기존의 정보를 불러오면, D1 디바이스에 인스톨 킷값인 P3을 현재 디바이스인 D2에 불러와서 P3-D2 킷값 쌍이 생성된다. 구체적으로, D2 디바이스에서 게임 애플리케이션을 설치할 때 일단 P4-D2가 생성되고, 유저가 이를 SNS 계정을 통해 P3-D1과 연동하면 개인화 정보 제공 서버(30)는 P4를 P3로 킷값을 교체하도록 D2 디바이스와 통신하여 P3-D2 킷값이 D2 디바이스에 생성된다.
따라서 D-1 게임로그정보에서 P3-D1, P3-D2가 추출되면 인스톨 킷값 P3이 동일하므로 P3-D1과 P3-D2에 동일한 값(페어 값)이 부여된다. D-1 게임로그정보에서 동일한 값이 부여된 P3-D1, P3-D2는 하나의 그룹으로 묶이게 된다.
그룹핑 된 P3-D1, P3-D2에 자연인 ID가 생성되어 N0002 : (P3-D1, P3-D2)가 포함된 D-1 자연인 데이터가 생성될 수 있다. D-2 자연인 데이터에는 N0001 : (P1-D1, P2-D1, P3-D1)이 존재하고, D-1 자연인 데이터에는 N0002 : (P3-D1, P3-D2)가 존재하므로 P3과 D1이 공통이다.
D-2 자연인 데이터에 D-1 자연인 데이터를 매핑 시키면 P3과 D1이 공통되므로 갱신된 D-2 자연인 데이터에는 N0001 : (P1-D1, P2-D1, P3-D1, P3-D2)이 존재하게 된다. 여기서 자연인 ID는 갱신 전 D-2 자연인 데이터의 N001 값이 유지될 수 있다.
이렇게 배치 처리를 통해 자연인 추론 과정에서 생성된 자연인 데이터는 자연인 조회 데이터베이스(105)에 저장되며, 실시간 처리를 통해 실제 게임유저를 식별할 때 자연인 조회 데이터베이스(105)를 조회하여 자연인 ID를 획득할 수 있다.
상기 예를 가지고 실시간으로 자연인 ID를 조회한다고 하면, 우선 게임로그정보로부터 P3-D3 킷값을 추출하고, 자연인 조회 데이터베이스(105)에서 D-2 자연인 데이터를 조회하여 P3이 공통이라는 것을 확인함으로써 P3-D3로 게임을 하는 게임유저를 자연인 ID N001로 결정할 수 있다.
<제2예>
D-2 자연인 데이터에 N0001 : (P1-D1, P2-D1, P3-C1-D1)이 포함되어 있는 것으로 가정한다. 여기서, N0001은 자연인 ID를 나타내고, P1, P2, P3은 인스톨 킷값(Install key)을 나타내고, C1은 채널연동 킷값(Channel ID)을 나타내고, D1은 디바이스 킷값(Device key)을 나타낸다.
P1-D1은 게임유저가 D1 디바이스에 게임 애플리케이션(A)을 설치하여 게임을 진행했을 때 생성되는 킷값 셋이고, P2-D1은 게임 유저가 D1 디바이스에서 P1 게임을 삭제하고 동일한 게임 애플리케이션(A)을 다시 설치하여 P2 게임을 진행했을 때 생성되는 킷값 셋이고, P3-C1-D1은 게임 유저가 D1 디바이스에서 SNS 계정으로 통해 새로운 게임 애플리케이션(B)을 설치하여 P3 게임을 진행했을 때 생성되는 킷값 셋이다.
이러한 D-2 자연인 데이터가 존재하는 상황에서, 게임유저가 D1 디바이스에서 P3 게임을 하다가 다른 디바이스 즉, D2 디바이스에서 동일한 SNS 계정을 통해 다른 새로운 게임 애플리케이션(C)을 설치하여 게임을 했다고 하면, D-1게임로그정보로부터 P3-C1-D1, P4-C1-D2 킷값이 추출될 수 있다.
즉, D2 디바이스에서 다른 게임 애플리케이션(C)을 설치했으나 동일한 SNS 계정을 통해 설치했으므로 인스톨 킷값은 P3, P4로 다르지만 채널연동 킷값은 C1로 동일하게 된다.
따라서 D-1 게임로그정보에서 P3-C1-D1, P4-C1-D2가 추출되면 채널 연동 킷값 C1이 동일하므로 P3-C1-D1과 P4-C1-D2에 동일한 값(셋 값)이 부여된다. D-1 게임로그정보에서 동일한 값이 부여된 P3-C1-D1, P4-C1-D2는 하나의 그룹으로 묶이게 된다.
그룹핑 된 P3-C1-D1, P4-C1-D2에 자연인 ID가 생성되어 N0002 :(P3-C1-D1, P4-C1-D2)가 포함된 D-1 자연인 데이터가 생성될 수 있다. D-2 자연인 데이터에는 N0001 : (P1-D1, P2-D1, P3-C1-D1)이 존재하고, D-1 자연인 데이터에는 N0002 : (P3-C1-D1, P4-C1-D2)가 존재하므로 P3, C1, D1이 공통이다.
D-2 자연인 데이터에 D-1 자연인 데이터를 매핑시키면 P3, C1, D1이 공통되므로 갱신된 D-2 자연인 데이터에는 N0001 : (P1-D1, P2-D1, P3-C1-D1, P4-C1-D2)이 존재하게 된다. 여기서 자연인 ID는 갱신 전 D-2 자연인 데이터의 N001값이 유지될 수 있다.
상기 예를 가지고 실시간으로 자연인 ID를 조회한다고 하면, 게임 로그정보로부터 P4-C1-D3 킷값을 추출한 경우, 자연인 조회 데이터베이스(105)에서D-2 자연인 데이터를 조회하여 C1 및 P4가 공통이라는 것을 확인함으로써 P4-C1-D3로 게임을 하는 게임유저를 자연인 ID N001로 결정할 수 있다.
한편, 게임로그정보로부터 추출한 킷값 셋에서 상당히 많은 수의 킷값 셋이 하나의 자연인 ID에 포함되는 경우가 있다.
예를 들어, 게임 결제를 대행하는 사람이 게임 아이템 등의 구매 결제 대행을 하는 경우 하나의 디바이스에서 수많은 인스톨 킷값이 생성되고, 디바이스 킷값의 공통으로 많은 수의 킷값 셋에 하나의 자연인 ID가 부여된다. 이러한 킷값 셋이 자연인 데이터에 포함되면 자연인 추론의 신뢰성이 떨어질 수 있으므로 비정상적인 킷값 셋은 자연인 데이터의 매핑에서 제외시킬 필요가 있다.
또한, 게임 출시 전 QA(Quality Assurance) 목적으로 게임을 테스트하는 경우 다른 게임에서 동일한 인스톨 킷값이 발급되는 경우가 있다. 이러한 테스트용 인스톨 킷값은 일반 게임유저를 반영하는 것이 아니므로 자연인 데이터의 매핑에서 제외시켜야 한다. 테스트용 인스톨 킷값은 특정 게임코드 값을 포함하고 있어서 일반 인스톨 킷값과 구별될 수 있다.
또한, 하나의 게임에 대해 새로운 인스톨 킷값을 계속적으로 발급하는 디바이스가 있다. 이러한 디바이스를 공장용 디바이스라고 하며, 공장용 디바이스는 좋은 캐릭터와 아이템을 획득한 인스톨 킷값을 판매한다. 공장용 디바이스에서 생성된 인스톨 킷값은 정상적으로 게임을 플레이한 게임유저를 반영하는 것이 아니므로 자연인 데이터의 매핑에서 제외시켜야 한다. 공장용 디바이스의 디바이스킷값은 일반 게임유저의 디바이스 킷값과 구별될 수 있다.
또한, 에뮬레이터(emulator)를 이용하여 게임을 하는 경우 해당 에뮬레이터를 이용하는 게임유저는 모두 같은 디바이스 킷값을 가지게 된다. 에뮬레이터에서 플레이된 게임은 정상적인 플레이가 아니므로 자연인 데이터의 매핑에서 제외되어야 한다. 에뮬레이터용 디바이스의 디바이스 킷값은 일반 게임유저의 디바이스 킷값과 구별될 수 있다.
개인화 정보 제공 서버는 자연인 추론 과정을 통해 생성된 자연인 데이터를 이용함으로써, 복수의 단말기에서 게임을 플레이한 정보 및/또는 복수의 게임을 플레이한 정보가 실제로 한 명의 게임유저에 의한 게임 플레이 정보라는 것을 식별할 수 있다.
본원 발명의 일 특징은, LTV 정보를 포함하는 유저패턴코드를 이용하여 개개인의 게임유저에 대해 맞춤형 캠페인 정보를 제공하는데 있는데, 상술한 자연인 식별 방법을 추가적으로 이용하면 개개인을 더욱 정확하게 특정할 수 있기 때문에, 결과적으로 정밀하게 특정된 개인에 정확한 맞춤형 캠페인 정보를 제공할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
LTV 분석(S50)은 개인화 제공 서버(30)의 LTV 분석부(106)에서 수행된다. 개인화 제공 서버(30)는 배치 처리 시간이 도래하면 내부 버퍼 메모리에 저장된 게임로그정보 및 유저패턴정보를 이용하여 LTV 분석을 진행한다. 이와 같이 LTV 분석을 통해 생성된 LTV 분석결과는 유저패턴 데이터베이스(103)에 저장되어 LTV 데이터베이스(107)가 업데이트된다(S52).
개인화 정보 제공 서버(30)는 게임로그정보를 이용하여 자연인 ID에 대응하는 LTV를 생성한다. 개인화 정보 제공 서버(30)는 게임로그정보 중 캠페인 반응정보도 LTV 분석에 사용할 수 있다. LTV 분석에 캠페인 반응정보를 사용함으로써 캠페인에 대한 성과를 수치적으로 확인할 수 있고 이를 마케팅 전략에 활용할 수 있다.
개인화 정보 제공 서버(30)는 LTV를 계산하는 LTV 함수의 파라미터를 구할 때 캠페인 반응정보를 추가로 고려함으로써 캠페인 반응결과가 반영된 LTV를 구할 수 있다. 예를 들어, 캠페인 팝업창의 노출 후 1초 이내에 닫는 이벤트, 캠페인 팝업창의 노출 후 1초 이후에 닫는 이벤트, 명시적으로 캠페인 팝업창을 종료하는 이벤트, 유저가 캠페인 팝업창에 관심을 두지 않고 다른 곳으로 이동하거나 시간이 만료되어 캠페인이 종료되는 이벤트, 캠페인의 제1단계(depth)에 진입한 이벤트, 캠페인의 제2단계에 진입한 이벤트, 캠페인에서 제안한 아이템을 구매한 이벤트나 스킬을 활용한 이벤트 등과 같이 기 정의한 다양한 이벤트를 분석하여 이러한 이벤트 분석결과를 생존확률이나 구매확률에 반영할 수 있다.
특정 캠페인을 어떤 유저에게 제공하였더니 LTV가 상승하였다면, 이 캠페인은 효과적인 캠페인으로 인식할 수 있고, 위 유저와 동일한 유저패턴코드의 다른 유저에게도 동일한 캠페인을 제공하면 캠페인 효과가 향상될 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 개인화 정보 제공 서버에서의 실시간 개인화 정보를 제공하는 과정을 나타낸 것이다.
도 4를 참조하면, 먼저 게임 애플리케이션의 통합 서비스 모듈(12)로부터 수신된 게임로그정보가 실시간 이벤트 처리부(108) 및 자연인 추론부(104)로 입력된다(S60).
자연인 추론부(104)는 입력받은 게임로그정보로부터 복수의 킷값을 추출하고 자연인 조회 데이터베이스(105)를 조회하여(S62), 킷값에 근거한 자연인 ID를 획득한다(S63).
자연인 추론부(104)는 자연인 조회 데이터베이스(105)에서 획득한 자연인 ID를 캠페인 제공부(110)에 전달한다(S64).
한편, 실시간 이벤트 처리부(108)는 입력받은 게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하여 캠페인 제공부(110)에 전달한다(S66).
캠페인 제공부(110)는 자연인 추론부(104)로부터 입력받은 자연인 ID에 근거하여 유저패턴 데이터베이스(103)를 조회하여(S68), 자연인 ID에 대응하는 유저패턴코드를 확인한다(S69).
다음, 캠페인 제공부(110)는 캠페인의 노출 여부를 확인하기 위해 캠페인 제약조건 데이터베이스(113)를 조회하여(S70), 제약조건을 획득한다(S71).
캠페인 제공부(110)는 제약조건을 처리하여(S72), 캠페인의 노출 또는 비노출을 결정한다. 캠페인 제공부(110)의 제약조건 처리에 대해서는 도 5를 참조하여 설명한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 먼저 캠페인 제공부(104)는 지금이 캠페인 활성 기간인지를 확인하여(S100), 캠페인 활성 기간이 아닌 경우 캠페인 비노출로 결정한다(S120).
만약, 캠페인 활성 기간이면 반복 설정이 있는지 확인하여(S102), 반복 설정이 있으면 반복 설정 기준 상 해당일인지 확인한다(S104). 반복 설정이 없으면 바로 빈도 설정 확인 단계(S106)로 들어간다.
여기서 반복 설정이란 매월 1일부터 5일까지 캠페인 노출이 허용되는 것과 같이 캠페인 노출이 가능한 기간을 반복 설정하는 것을 말한다. 반복 설정 조건은 복수 개 존재할 수 있으며 어느 한 조건이라도 만족하면 통과된다.
만약, 반복 설정 기준상 해당일이 아니면 캠페인 비노출로 결정하고(S120), 반복 설정 기준상 해당일이면 빈도 설정이 있는지 확인한다(S106).
빈도 설정이 있으면 현재 노출 횟수가 최대 노출 횟수 이상인지 확인한다(S108). 빈도 설정이 없으면 바로 제한 조건 설정 확인 단계(S112)로 들어간다.
최대 노출 횟수 이상이면 캠페인 비노출로 결정하고(S120), 최대 노출 횟수 이상이 아니면 노출 간격이 남아 있는지 확인한다(S110).
여기서 노출 간격은 캠페인 정보가 노출된 후 다음 캠페인 정보가 노출되기 위해 기다려야 하는 시간 간격을 말한다.
따라서 노출 간격이 남아 있으면 캠페인 비노출로 결정하고(S120), 노출 간격이 남아 있지 않으면 제한 조건이 설정되어 있는지 확인한다(S112).
제한 조건이 설정되어 있으면 현재 상품 구매 횟수가 상품 구매 제한 횟수 이상인지를 확인한다(S114). 제한 조건이 설정되어 있지 않으면 바로 실시간 노출 조건 확인 단계(S116)로 들어간다.
만약 상품 구매 제한 횟수 이상이면 캠페인 비노출로 결정하고(S120), 상품 구매 제한 횟수 이상이 아니면 실시간 노출 조건이 설정되어 있는지 확인한다(S116).
실시간 노출 조건이란 게임유저의 현재 상태에 따라 캠페인 노출을 결정하는 것을 말한다. 예를 들어, 게임유저가 3연패를 했다거나 스테미너(에너지)가 2미만이거나 우편함에 선물이 꽉 차있는 것과 같은 하나의 상태 또는 여러 상태의 결합이 확인될 때 캠페인을 노출할 수 있다.
실시간 노출 조건이 설정되어 있지 않으면 바로 캠페인을 노출하고(S122), 실시간 노출 조건이 설정되어 있으면 실시간 노출 조건이 모두 만족하는지 확인한다(S118).
실시간 노출 조건이 하나라도 만족하지 않으면 캠페인 비노출로 결정하고(S120), 모든 실시간 노출 조건이 만족되면 캠페인을 노출한다(S122).
상술한 바와 같이, 캠페인 제약조건을 처리하여 캠페인 노출로 확인되면 캠페인 제공부(110)는 캠페인 데이터베이스(111)를 조회한다(S74).
캠페인 제공부(110)는 자연인 ID로 식별된 게임유저에 대해 게임유저의 상태정보 및 유저패턴코드에 근거한 캠페인 정보를 매칭 시켜 게임유저에 최적화된 맞춤형 캠페인 정보를 획득하고(S75), 이 맞춤형 캠페인 정보를 통합 서비스 모듈(12)로 전송한다(S76).
사용자 단말기(10)는 게임 애플리케이션의 통합 서비스 모듈(12)을 통해 맞춤형 캠페인 정보를 수신하고 이를 진행 중인 게임화면의 특정 부분에 표시한다.
도 7 및 도 8은 사용자 단말기(10)의 게임화면에 본 발명에 따른 맞춤형 캠페인 정보가 표시되어 있는 것을 나타낸다.
도 7에서, (a)는 성장 패키지를 안내하는 캠페인 정보(1)를 나타내고, (b)는 아이템 구매를 권유하여 상점으로 유도하는 캠페인 정보(2)를 나타낸다.
성장 패키지 캠페인 정보(1)는 게임 화면 상에 게임의 일부를 가리는 불투명 상태로 표시되어 있으나, 상점 유도 캠페인 정보(2)는 게임 화면을 가리지 않는 반투명 또는 투명 상태로 표시되어 있다.
도 8에서, (a)는 상품을 추천하는 캠페인 정보(3)를 나타내고, (b)는 캠페인 정보(3)에 따라 들어갔을 때 표시되는 추천 상품 정보를 나타낸다.
상품 추천 캠페인 정보(3)는 게임유저의 게임을 방해하지 않는 방향으로 특정 부분에 최소화된 형태로 표시되어 있다.
상품 추천 캠페인 정보(3)에 따른 추천 상품 정보는 모든 유저에게 공통되는 정보가 아니라 게임유저의 현재 상태 및 게임행동패턴에 따라 개인화된 맞춤형 정보이다.
예를 들어, 4연패 이상이면 게임을 포기하고 전혀 아이템을 구매하지 않는 게임행동패턴을 보이는 게임유저가 있을 때, 이러한 게임유저가 3연패를 한 상태가 확인되면 현재가의 50% 할인으로 아이템 구매를 권유하는 캠페인 정보가 실시간으로 해당 게임유저에게 노출될 수 있다.
본 발명에 따른 상기 예시적인 방법들은 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령들, 소프트웨어 모듈, 마이크로코드, 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함함)로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램 제품, 애플리케이션, 논리 회로들, 주문형 반도체, 또는 펌웨어 등 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD, DVD, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형이 가능할 것이다.
따라서 본 발명의 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.
10: 사용자 단말기 12: 통합 서비스 모듈
20: 게임 서버 30: 개인화 정보 제공 서버
102: 유저패턴 분석부 103: 유저패턴 DB
104: 자연인 추론부 105: 자연인 조회 DB
106: LTV 분석부 107: LTV DB
108: 실시간 이벤트 처리부 109: 유저코드 DB
110: 캠페인 제공부 111: 캠페인 DB
113: 캠페인 제약조건 DB 120: 통신 인터페이스

Claims (25)

  1. 게임 서버와 구분되는 개인화 정보 제공 서버가 게임 애플리케이션이 설치된 게임유저 단말기에 개인화 정보를 제공하는 방법으로서,
    게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하는 단계와,
    상기 게임로그정보를 일정 기간 누적하고 배치(batch) 처리하여 복수의 유저코드를 생성하고, 이를 조합하여 게임유저에 대한 유저패턴코드를 생성하는 단계와,
    상기 게임유저의 상태정보 및 상기 유저패턴코드를 이용하여 상기 게임유저와 상기 게임유저에 대한 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 매칭하는 단계와,
    상기 매칭된 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 상기 게임유저의 단말기에 송신하는 단계를 포함하는 개인화 정보 제공 방법.
  2. 제2항에 있어서,
    게임 애플리케이션이 설치된 상기 게임유저 단말기, 또는 상기 게임 애플리케이션과 동기화되어 있는 게임 서버 중 적어도 하나부터 상기 게임로그정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 개인화 정보 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 개인화 정보 제공 서버는 상기 게임로그정보 및 상기 캠페인 정보를 상기 게임유저 단말기 내의 게임 애플리케이션에 포함된 통합 서비스 모듈과 통신하는 것을 특징으로 하는, 개인화 정보 제공 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 게임로그정보를 이용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 계산하는 LTV 분석 단계를 더 포함하고, 상기 LTV는 상기 복수의 유저코드 중 하나를 생성하는데 기초가 되는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 LTV는 게임 애플리케이션 내에서 게임유저의 생존확률 및 구매확률에 기초하여 계산하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 LTV는 게임유저의 단위기간의 평균 구매 금액, 생존확률 감쇠율 및 구매확률 감쇠율을 추가로 고려하여 계산하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 게임유저 단말기로부터 상기 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 이 반응정보가 상기 생존확률 또는 상기 구매확률에 반영되는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 게임로그정보를 이용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 계산하는 LTV 분석 단계를 더 포함하고, 상기 LTV는 상기 캠페인의 적절성 평가 및 상기 캠페인의 지속여부를 결정하는데 활용되는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    캠페인 정보를 상기 게임유저에 노출할 지 여부를 판단하기 위하여 캠페인 제약조건을 확인하는 단계를 더 포함하는 개인화 정보 제공 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 캠페인 제약조건을 확인하는 단계는 캠페인 활성기간, 반복 설정, 빈도 설정, 제한 조건 설정, 실시간 노출조건 설정 중의 적어도 하나를 확인하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 게임유저 단말기로부터 상기 캠페인에 대한 게임유저의 반응정보를 수신하는 단계와,
    수신된 상기 반응정보에 따라 캠페인의 제공 여부, 지속 여부, 변경 여부 또는 수정 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 개인화 정보 제공 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    실제 게임유저를 결정하는 자연인 추론 단계를 더 포함하고,
    상기 자연인 추론은 다수의 단말기에서 하나 이상의 게임을 플레이한 정보 또는 하나의 단말기에서 복수의 게임을 플레이한 정보가 실제로 한 명의 게임유저에 의한 게임 플레이 정보인지를 추론하는 것이고, 상기 유저패턴코드 생성 단계는 상기 추론된 실제 한 명의 게임유저에 대해 유저패턴코드를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 자연인 추론 단계는 상기 게임로그정보로부터 게임유저를 나타내는 복수의 킷값을 추출하고 복수의 킷값에 근거하여 실제 게임유저를 결정하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 자연인 추론 단계는 복수의 킷값(key)으로서 게임 애플리케이션을 설치할 때 생성되는 인스톨 킷값(Install key)과 게임 애플리케이션이 설치되는 디바이스에서 생성되는 디바이스 킷값(Device key)을 사용하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 자연인 추론 단계는 채널연동 킷값(Channel ID) 또는 광고 킷값(Advertising ID)을 추가적으로 사용하는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 게임은 로그인 없이 시작할 수 있는 게임인 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 게임은 모바일 게임인 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 개인화 정보 제공 서버는 복수 종류의 게임을 서비스하는 업체에 의해 운영되고, 복수 종류의 게임의 게임로그정보를 수신할 수 있는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  19. 제3항에 있어서,
    상기 통합 서비스 모듈은 복수의 게임을 서비스하는 업체가 게임 개발업체에 제공하는 게임 애플리케이션의 소프트웨어 개발 키트(SDK)에 내장되어 있는 것을 특징으로 하는 개인화 정보 제공 방법.
  20. 게임 서버와는 구분되는 개인화 정보 제공 서버로서,
    게임로그정보로부터 게임유저의 상태정보를 생성하는 실시간 이벤트 처리부와,
    상기 게임로그정보를 일정 기간 누적하고 배치(batch) 처리하여 복수의 유저코드를 생성하고, 이를 조합하여 게임유저에 대한 유저패턴코드를 생성하는 유저패턴 분석부와,
    상기 게임유저의 상태정보 및 상기 유저패턴코드를 이용하여 상기 게임유저와 상기 게임유저에 대한 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 매칭 하는 캠페인 제공부와,
    상기 게임로그정보를 수신하고, 상기 매칭된 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 상기 게임유저의 단말기에 송신하는 통신 인터페이스를 포함하고,
    청구항 제1항 내지 제19항 중 어느 하나의 항에 따른 개인화 정보 제공 방법의 각 단계를 실행할 수 있는 것을 특징으로 하는
    개인화 정보 제공 서버.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 게임로그정보를 이용하여 게임유저의 LTV(Life Time Value)를 계산하는 LTV 분석부를 더 포함하는 개인화 정보 제공 서버.
  22. 제20항에 있어서,
    실제 게임유저를 결정하는 자연인 추론부를 더 포함하는 개인화 정보 제공 서버.
  23. 게임 서버에 접속하여 게임을 진행하면서 게임 애플리케이션 내에 포함된 통합 서비스 모듈을 통해 게임로그정보를 실시간으로 전송하는 사용자 단말기와,
    청구항 제20항에 따른 개인화 정보 제공 서버를 포함하는, 게임유저에 실시간 개인화 정보를 제공하는 시스템.
  24. 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
    컴퓨터에서 실행시, 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제19항 중 어느 하나의 청구항에 따른 개인화 정보 제공 방법의 각 단계를 실행하도록 하는 프로그램 코드들을 포함하는, 컴퓨터 프로그램.
  25. 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 게임 애플리케이션으로서,
    게임유저 단말기에서 실행시, 게임 서버에 접속하여 게임을 진행하면서 LTV를 생성하는데 기초가 되는 게임로그정보를 적어도 포함하는 게임로그정보를 수집하여, 상기 게임 서버와 구분되는 개인화 정보 제공 서버와, 상기 게임 애플리케이션과 연동하는 상기 게임 서버 중 적어도 하나로 전송하고,
    상기 개인화 정보 제공 서버로부터 게임유저의 유저패턴에 따른 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 수신하며,
    상기 실시간 맞춤형 캠페인 정보를 상기 게임유저 단말기의 화면에 표시하고,
    상기 표시된 캠페인 정보에 대한 게임유저의 반응 정보를 상기 개인화 정보 제공 서버로 전송하는 것을 구현하기 위한 컴퓨터 프로그램코드로 구성된 프로그램 모듈을 포함하고,
    상기 프로그램 모듈은 복수의 게임을 서비스하는 업체가 게임 개발업체에 제공하는 소프트웨어 개발 키드(SDK)에 내장되어 있는 것인, 게임 애플리케이션.
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