베이글코드 '게이머 행동 예측' 논문, 국제 웹 콘퍼런스 채택

ⓒ베이글코드

모바일 게임사 베이글코드는 '이용자 고유표현 학습을 통한 행동 예측' 논문이 국제 웹 콘퍼런스 2025(WWW 2025)에 채택됐다고 18일 밝혔다.

1994년 시작된 국제 웹 콘퍼런스는 웹, 데이터마이닝, 인공지능(AI) 등 분야의 연구가 공유되는 학술대회다. 올해 산업 연구 부문에는 281개 논문이 제출됐으며, 이 중 63편이 최종 선정됐다.

베이글코드는 지난 2023년 데이터마이닝 및 AI 학술대회 KDD에서 딥러닝 기반 LTV 예측 모델(MDLUR)을 통해 AI 기술력을 입증한 바 있다.

이번 연구는 발전된 데이터 관계 확장 기법을 적용해 특정 기간에 이용자 생애가치(LTV)와 이탈 여부를 동시에 예측하는 방법론을 제시한다.

베이글코드 데이터&AI팀은 이용자 행동 데이터를 카테고리화해 상호 관계를 파악하는 방식으로 모델을 정교화했다. 이를 통해 예측 성능을 향상시키고 모델 해석력을 강화하는 데 집중했다.

회사는 연구 성과를 실무에도 적용해 광고 성과를 조기에 예측하고 신규 이용자의 성향을 분석하는 데 활용하고 있다. 특히 광고 투자 대비 수익률(ROAS, D7 기준)의 예측 시간은 85.7% 줄어들고 예측 정확도는 37.2% 높이지는 성과를 보였다.

베이글코드는 향후 지속적인 예측 모델 고도화를 통해 서비스 환경을 최적화하고 이용자 맞춤형 운영을 강화해 나갈 방침이다.

김주현 베이글코드 데이터&AI 총괄 디렉터는 "지난 논문에 이어 이번 채택 역시 베이글코드의 지속적인 AI 기술 연구 투자와 데이터 기반 서비스 개선 노력의 결과"라며 "앞으로도 학술과 산업의 유기적인 연계를 통해 기술 경쟁력을 높이고 균형 있는 성장을 이어 나갈 것"이라고 말했다.