[논문 리뷰] iPhone's Digital Marketplace: Characterizing the Big Spenders

Farshad Kooti, Mihajlo Grbovic외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 25.

Consumer Market Behavior and Pricing참고 문헌 21인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 애플 iOS 기기에서 이루어진 7억 7,600만 건의 디지털 구매 데이터를 분석하여 앱 내 구매 행동을 모델링한다. 그 결과, 앱 내 구매가 전체 디지털 지출의 61%를 차지하며, 상위 1% 사용자가 앱 내 지출의 59%를 담당하는 것으로 드러났다. 본 연구는 시간 간격(파레토 분포), 새로운 앱 또는 기존 앱에서의 구매 예측, 정확한 앱 예측을 포함하는 3단계 예측 모델을 제안하며, 고액 지출자들은 연령이 더 많고, 남성일 가능성이 더 크며, 새로운 앱에서 고액 지출을 할 가능성이 4.5배 높다는 점을 규명했다.

ABSTRACT

With mobile shopping surging in popularity, people are spending ever more money on digital purchases through their mobile devices and phones. However, few large-scale studies of mobile shopping exist. In this paper we analyze a large data set consisting of more than 776M digital purchases made on Apple mobile devices that include songs, apps, and in-app purchases. We find that 61% of all the spending is on in-app purchases and that the top 1% of users are responsible for 59% of all the spending. These big spenders are more likely to be male and older, and less likely to be from the US. We study how they adopt and abandon individual app, and find that, after an initial phase of increased daily spending, users gradually lose interest: the delay between their purchases increases and the spending decreases with a sharp drop toward the end. Finally, we model the in-app purchasing behavior in multiple steps: 1) we model the time between purchases; 2) we train a classifier to predict whether the user will make a purchase from a new app or continue purchasing from the existing app; and 3) based on the outcome of the previous step, we attempt to predict the exact app, new or existing, from which the next purchase will come. The results yield new insights into spending habits in the mobile digital marketplace.

연구 동기 및 목표

• 아이폰 기기에서의 디지털 지출 분포 및 특성을 이해하고, 특히 앱 내 구매에 집중한다.
• 고액 지출자(빅스펜더)의 인구통계학적 및 행동적 특성과 평균 사용자 간의 차이를 규명한다.
• 사용자의 구매 행동의 시간적 동역학, 즉 앱의 도입, 지속적 사용, 포기 과정을 모델링한다.
• 사용자가 새로운 앱에서 또는 기존 앱에서 구매할지 예측하고, 다음 구매가 어떤 앱에서 이루어질지 예측하는 예측 프레임워크를 개발한다.
• 앱 개발자, 앱 스토어, 광고 네트워크가 고가치 사용자를 효과적으로 타겟팅할 수 있도록 실질적인 통찰을 제공한다.

제안 방법

• 애플 iOS 기기에서의 7억 7,600만 건의 대규모 사용자 중심 디지털 구매 데이터를 분석하며, 구매 시각, 금액, 유형(앱, 음악, 앱 내 구매) 및 사용자 인구통계학적 정보(연령, 성별, 국적)를 포함한다.
• 연속적인 구매 간격을 다양한 통계 분포로 모델링한 결과, 파레토 분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다.
• 사용자가 새로운 앱에서 구매할지 아니면 이전에 구매한 앱에서 구매할지 예측하기 위해 지도 학습 분류기를 훈련시켰다.
• 이미 사용한 앱에서의 구매에 대해서는 구매 빈도와 간격을 조합하여 다음 구매가 어떤 앱에서 이루어질지 예측하였다.
• 새로운 앱에서의 구매에 대해서는 사용자의 이전 앱 내 구매 이력 기반으로 정확한 신규 앱을 예측하는 새로운 접근법을 사용하였다.
• 시간 간격 예측, 앱 유형(신규 또는 기존) 예측, 최종 앱 선택 예측을 순차적으로 수행하는 다단계 모델링 파이프라인을 활용하여, 타겟팅 및 추천 시스템의 성능 향상을 가능하게 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 아이폰에서의 디지털 지출 중 앱 내 구매가 차지하는 비율은 다른 유형(예: 음악, 앱 구매)과 비교해 얼마나 되는가?
• RQ2 고액 지출자들의 인구통계학적 특성(연령, 성별, 거주국)은 평균 사용자와 어떻게 다를까?
• RQ3 고액 지출자의 지출 행동은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는가? 특히, 구매 빈도와 시간 간격 측면에서 어떻게 변화하는가?
• RQ4 기존 앱을 포기한 후, 고액 지출자가 새로운 앱에서 고액 지출을 할 가능성은 얼마나 될까?
• RQ5 다단계 예측 모델이 사용자의 과거 행동을 바탕으로 다음에 어떤 앱에서 구매할지를 정확히 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 앱 내 구매는 아이폰 전체 디지털 지출의 61%를 차지하며, 이어 음악(23%), 앱 구매(7%) 순이다.
• 상위 1% 사용자가 전체 앱 내 지출의 59%를 담당하여 극도로 집중된 지출 패턴이 확인되었다.
• 고액 지출자는 평균 사용자보다 3~8세 더 많고, 남성일 가능성이 22% 더 높으며, 미국 국적일 가능성은 31% 낮다.
• 수입 수준은 유사하나, 고액 지출자는 초기에는 지출이 증가하다가 점차 감소하며, 포기 전에 구매 간격이 점점 길어지는 경향을 보였다.
• 기존 앱을 포기한 후, 고액 지출자는 일반 사용자보다 4.5배 더 높은 확률로 새로운 앱에서 고액 지출을 할 가능성이 있어, 타겟팅 대상으로서의 높은 가치를 지닌다.
• 구매 간격은 파레토 분포를 따르며, 제안된 3단계 모델은 높은 정확도로 신규 및 기존 앱 구매를 효과적으로 예측하였다.