모바일 게임 시장은 전형적인 파레토 법칙이 작동하는 영역입니다.

즉, 소수의 고래 유저가 모바일 게임의 인앱 구매 매출에서 50~70%의 매출을 만들어냅니다.

이 구조에서는, ‘누가 많이 결제하는가’를 파악하고 그 유저의 구매/행동 패턴은 어떠한지, 왜 이탈하려 하는지를 예측하고 대응하는 것이 곧 수익 관리입니다.

높은 구매력을 가진 유저군(VIP, Whale)을 데이터 기반으로 선별하고, 이들의 행동을 지속적으로 추적·관리하여 LTV(Lifetime Value)를 극대화하는 전략입니다.

고액 결제 유저를 정확히 파악하고 이들의 행동 패턴을 분석함으로써

• 이탈 가능성이 높은 시점에 선제적 개입
• 구매 패턴에 맞춘 VIP 상품 제안을 통한 수익성 향상
• 구매 패턴 분석을 통한 트렌드 분석 → 전체 수익화 개선 인사이트에 활용

구매 랭킹 데이터와 게임 이용 패턴을 결합 분석하면 고가치 유저의 이탈 징후를 조기에 포착할 수 있습니다. 예를 들어 최근 7일간 구매액이 급감한 고액 유저는 이탈 가능성 있는 VIP로 설정하고 해당 유저들의 행동패턴을 확인합니다.

이 유저들의 이전 행동 패턴 vs 최근 행동 패턴을 비교함으로써:

• 어떤 행동이 줄어들었는지 (예: 접속 빈도, 구매 금액 감소, 게임 활동성 변화 등)
• 어떤 시점부터 이탈 징후가 시작되었는지
• 어떤 콘텐츠나 시스템에 흥미를 잃었는지를 파악할 수 있습니다.

VIP 유저는 소비 잠재력이 높은 고객입니다.

그렇기 때문에 단계별로 설계된 VIP 타겟의 상품을 구성할 수 있습니다.

• 누적 결제 기반 VIP 등급 설정

• 등급별로 다른 한정 상품 노출 ⇒ 해당 등급 유저에게만 특별한 상품 제시

• VIP 상품 구매 시 다음 VIP 등급 유도형 상품 구성

  ➡️ 첫 구매 이후 점진적으로 높은 가치의 패키지 소개

⚙ 구매 랭킹 데이터는 게임 밸런싱에도 활용됩니다

상위 유저의 구매 데이터를 분석하면 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 상위유저에서 공통적으로 보이는 트렌드가 곧 수익화 개선의 힌트가 될 수 있기 떄문입니다.

• 인기 vs 비인기 상품 분류
• 콘텐츠 선호도 및 소비 트렌드
• 시즌/이벤트별 매출 변화
• 가격 대비 가치 인식

이를 통해 게임 내 경제 밸런스를 재조정하고, 상품 구성과 가격 전략도 조율할 수 있습니다.