이 글은 ‘어떤 것을 이탈로 볼 것이냐?’ 그 기준을 정하는데에 어떤 고민이 필요한지 이야기하고, 데이터 관점에서 이탈을 정의하는 방법에 대해 다룹니다.

이탈 기준 정하기

새롭게 계산한 위험 비율은 최종 접속 경과일과 함께 개별 사용자의 충성도를 고려한다.

개별 사용자를 고려한 이탈 측정하기

이탈 곡선이 완벽한 S자에 가깝고 우측으로 치우칠수록 건강한 서비스라고 할 수 있다.

100%의 확률로 +10강 무기를 가지려면 몇 번이나 강화 시도를 해야할까?

당연히, 억세게 운이 나쁜 플레이어도 존재하기 때문에 100% 아이템 A를 보장받는 실패 횟수는 없다.

유저의 접속 세션 데이터를 기반으로, 개별 유저에게 적절한 푸시 메시지 타이밍을 결정한다.

만약 오전 11시까지 유저가 접속하지 않았다면, 오늘 내로 유저가 접속할 확률은 얼마일까?

유저의 접속 세션 데이터를 활용하여, 유저의 생존 곡선을 그리고 수명을 측정한다.

Cox PH model을 활용하여, 설명 변수를 이용한 유저 생존 곡선을 그리고 수명을 측정한다.

박스 플롯(box plot)은 데이터의 대략적인 분포와 개별적인 이상치들을 동시에 보여줄 수 있으며 서로 다른 데이터 뭉치를 쉽게 비교할 수 있도록 도와주는 시각화 기법으로 가장 널리 쓰이는 시각화 형태 중 하나이다.

조건부 확률을 이용해서 유저가 접속할 확률 계산하기