AI의 변신: 맞춤형 플레이어 참여, SiGMA 아시아 2025 핵심

“우리는 코호트 수준의 개인화에서 벗어나 플레이어별 경험, 실시간, 기기 내, 개인정보 보호를 중시하는 환경으로 전환하고 있습니다”라고 Metamine Gaming의 설립자인 Navneeth Srinivas가 마닐라에서 열린 SiGMA 아시아 2025 서밋에서 가장 기대되는 패널 중 하나에서 말했습니다.

“AI의 고위험 변신: 개인화된 플레이어 참여를 위한 AI 활용”이라는 제목의 세션에서 업계 리더들은 인공 지능이 게임 부문에서 고객 참여, 플레이어 유지 및 운영 효율성을 어떻게 변화시키고 있는지 심층적으로 살펴보았습니다.

Kyrrex의 그룹 최고상업책임자(COO)인 Tejinder Kumar가 진행한 이 패널에는 Optimove의 아시아 태평양 지역 책임자인 Jack Wheeler와 Metamine Gaming의 설립자 Navneeth Srinivas가 참여했습니다. 이들은 일반적인 세분화에서 초개인화된 플레이어 여정으로의 전환에 대해 심도 있게 논의했습니다.

실시간 개인화를 향해

“AI는 지금까지 우리를 깔끔하게 분류된 상자 안에 넣는 데는 꽤 잘해왔습니다”라고 Kumar는 말하며 토론의 분위기를 열었습니다. “하지만 ‘남성, 35세, 클릭을 좋아함’ 같은 식의 단순 분류를 넘어서, 언제쯤 우리는 플레이어를 고유한 개인으로서 진정으로 참여시키기 시작할 수 있을까요?”

Wheeler는 최신 AI 모델을 통해 고객 생애 주기 초기에 사용자의 행동을 예측할 수 있다고 강조했습니다. “AI를 통해 플레이어가 48시간에서 72시간 이내에 저가치 이용자인지 고가치 이용자인지를 파악할 수 있습니다”라고 그는 설명했습니다. 이러한 초기 인사이트는 운영자가 보너스, 프로모션, 콘텐츠를 맞춤화하는 데 큰 도움이 됩니다.

개인화와 프라이버시의 조화

Srinivas는 엣지 AI를 활용한 흥미로운 접근 방식을 소개했습니다. “우리는 모든 데이터를 클라우드가 아닌 기기 내에서 처리합니다… 플레이어의 개인 정보는 기기를 벗어나지 않습니다.” 이 방식은 GDPR과 인도의 DPDP와 같은 규제를 준수하면서도, 실시간 개인화를 구현하고 프라이버시를 지킬 수 있도록 합니다.

그는 엣지 AI가 사기 가능성이 있는 행동을 식별하고, 이를 바탕으로 사용자의 경험을 동적으로 변경해 악용을 방지한 사례를 소개했습니다. 이 모든 과정은 인간의 개입 없이 이루어졌습니다.

구현 과제와 주요 성과 지표(KPI)

Wheeler는 깨끗한 데이터가 매우 중요하다고 강조했습니다: “데이터의 품질은 출처에 달려 있습니다.” 그는 많은 운영자들이 체계적이고 QA 검증된 데이터 파이프라인의 필요성과 AI 모델을 “학습”시키는 데 일반적으로 2-3개월의 인내가 필요하다는 점을 과소평가한다고 언급했습니다.

성공을 측정할 때 두 전문가 모두 A/B 테스트와 개별 수준의 지표 추적의 중요성을 강조했습니다. 여기에는 매출 증가, 참여 시간, 이탈 예측 등이 포함됩니다. Wheeler는 “예측 결과와 실제 데이터를 비교하기 위해 기본적으로 지난 2-4주간의 데이터를 되돌아보는 것”이라고 설명했습니다.

책임 있는 개인 맞춤화

패널은 개인 맞춤화의 윤리적 측면도 외면하지 않았습니다. “가장 큰 우려 중 하나는 과도한 개인 맞춤화가 강박적 행동을 조장하는 것입니다”라고 Srinivas는 경고했습니다. 그는 AI 개발 팀에 행동 과학자를 포함시켜 모델이 책임 있는 게임을 촉진하도록 해야 한다고 주장했습니다.

실제 성공 사례

Wheeler는 Stake.com의 사례를 들었습니다. AI가 스포츠 베팅에서 카지노 게임으로 전환할 가능성이 높은 고위험, 고수익 플레이어를 식별했습니다. 개인화된 크로스 채널 접근으로 60-70%의 참여율을 기록하며, 타깃팅된 AI 전략의 가능성을 보여주었습니다.

Srinivas는 인도의 포커 및 러미 운영자를 위한 캠페인을 공유했습니다. “플레이어들이 앱 내에서 시간을 보내는 위치를 분석한 후, 개인화된 보너스와 발리행 편도 항공권 같은 여행 인센티브도 제공했습니다.” 그 결과는? 플레이어의 입금과 유지율이 눈에 띄게 상승했습니다.

연결되고 개인화된 미래

AI 모델이 발전함에 따라 다양한 지역과 게임 유형에 맞춰 적응하는 능력도 함께 향상되고 있습니다. Wheeler는 모델 적응력을 강조하며 마무리했습니다. “좋은 AI 모델은 플레이어가 매일 접속하든 한 달에 한 번 포커를 하든 관계없이 행동을 식별하고 개인별 점수를 부여할 수 있어야 합니다.”

더 많은 혁신적인 인사이트를 기대하세요.

이번 패널은 AI, 개인화, 그리고 플레이어 책임이 빠르게 진화하는 교차점을 조명했습니다. 게임의 미래에 관심 있는 누구에게나 이러한 발전을 최신 상태로 유지하는 것은 선택이 아닌 필수입니다.

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