[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,79 +2,183 @@
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id: wiki-2026-0508-맞춤형-팩-personalized-packs
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title: 맞춤형 팩 (Personalized Packs)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Personalized Packs, Dynamic Bundles, Player-Tailored Offers]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [monetization, mobile-game, personalization, ml]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: contextual-bandit / XGBoost
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# [[맞춤형 팩 (Personalized Packs)|맞춤형 팩 (Personalized Packs)]]
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# 맞춤형 팩 (Personalized Packs)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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맞춤형 팩(Personalized Packs)은 개별 플레이어의 결제 습관, 게임 내 상황 및 병목 구간의 필요에 맞춰 동적으로 제공되는 인앱 결제 상품을 의미합니다 [1, 2]. 주로 실시간 데이터 추적을 통해 플레이어가 군대를 잃거나 오랜만에 복귀하는 등의 특정 '마찰 지점(point of friction)'에서 즉각적으로 필요한 자원과 아이템을 제안하는 방식으로 작동합니다 [1, 3]. 또한 플레이어가 스스로 팩의 구성품을 선택할 수 있는 '사용자 정의 번들'의 형태를 취하여 구매 만족도와 전환율을 극대화하는 안전망 역할을 하기도 합니다 [4, 5].
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## 매 한 줄
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> **"매 player의 progression / collection gap / spend tier에 fit한 bundle을 ML로 generate"**. 2018 Supercell의 Brawl Stars Brawl Pass에서 mass-personalization 시작 → 2024 Royal Match · Monopoly Go 의 contextual-bandit 기반 dynamic offer로 evolve. 2026 현재 LLM-augmented offer copy + reinforcement-learning price elasticity가 industry standard.
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## 📖 Core 실시간 데이터 추적 및 상황 기반 타겟팅 (Data-Driven Personalization)
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* **마찰 지점에서의 맞춤형 제안:** MZ의 실시간 엔진(RTE)은 플레이어의 소비 습관, 연령, 위치 및 이탈 지점(quit points)을 정밀하게 추적합니다 [1]. 예를 들어, 플레이어의 군대가 전멸당하는 상황이 발생하면 시스템은 재건에 정확히 필요한 양의 자원과 스피드업 아이템을 담은 99.99달러짜리 '복수 팩(Revenge Pack)'을 즉시 플레이어에게 제안합니다 [1, 3].
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* **유저 상태에 따른 오퍼 조정:** 장기간 접속하지 않던 유저가 게임에 복귀할 경우, 게임 삭제를 방지하고 다시 몰입시키기 위해 평소보다 파격적인 조건의 맞춤형 제안을 띄워 구매를 유도합니다 [3].
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## 매 핵심
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**동적 가격 책정 및 계단식 과금 모델 (Dynamic Pricing and Staircase Model)**
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* **유저별 맞춤형 계단식 과금:** 전통적인 고정 가격 방식과 달리, Game of War는 각 고객에게 고유하게 맞춤화된 오퍼를 제공하여 과금 티어를 점진적으로 높여가는 '계단식' 방식을 취합니다 [2, 6, 7]. 플레이어가 4.99달러의 초보자 팩을 구매하면 이 패키지는 곧바로 사라지고, 이후 19.99달러, 최종적으로 99.99달러의 더 비싼 패키지로 점차 대체됩니다 [7, 8].
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* **병목 아이템의 통제:** 고레벨 유저에게 제시되는 고액의 맞춤형 번들(Tailored Bundles)은 종종 플레이어의 체감 가치를 부풀리기 위해 불필요한 '정크(junk)' 아이템을 다수 포함시킵니다 [9]. 반면 플레이어가 실제로 절실히 필요로 하는 소수의 '병목(bottleneck)' 아이템은 제한하여, 플레이어가 계속해서 결제를 이어가도록 설계됩니다 [9].
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### 매 Personalization Signal
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- **Collection gap**: 매 missing card / character / skin → highest "completion utility".
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- **Progression stall**: 매 stuck level → relevant booster / energy bundle.
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- **Spend tier**: 매 LTV percentile (whale / dolphin / minnow / non-payer).
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- **Churn risk**: 매 7-day rolling DAU drop → retention offer.
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- **Session context**: 매 just-failed stage → instant-relief bundle.
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**사용자 정의 번들 (Customizable Bundles)**
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* **플레이어 주도적 상품 구성:** 최상위 4X 게임들은 플레이어가 직접 통화, 자원, 부스트 등 원하는 항목을 골라 자신만의 이상적인 팩을 구성할 수 있는 맞춤형 시스템을 제공합니다 [4, 10].
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* **구매 만족도 및 안전망 역할:** 유저에게 통제감을 부여함으로써 원치 않는 아이템을 구매할 위험을 줄여 만족도를 높입니다 [4]. 이는 게임의 병목 현상을 정확히 파악하고 있는 고급 플레이어에게 특히 효과적이며, 일반적인 테마 이벤트 팩이 구매를 유도하지 못할 때 결제를 이끌어내는 '안전망(safety net)'의 역할을 수행합니다 [5].
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### 매 Bundle Composition Heuristic
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- **Anchor (core item)**: 매 player가 가장 원하는 single SKU — collection gap based.
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- **Filler (utility)**: 매 gold / energy / consumables — perceived value 부풀리기.
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- **Discount %**: 매 30~80% — perceived savings vs. actual margin.
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- **Time pressure**: 매 24~72hr countdown — scarcity-driven conversion.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** 계단식 과금 모델 (Staircase Monetization Model), 실시간 엔진 (Real-Time Engine, RTE), [[제로잉 (Zeroing)|제로잉 (Zeroing)]], 이탈 지점 (Quit Points)
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- **Projects/Contexts:** [[Game of War- Fire Age|Game of War: Fire Age]], State of Survival, [[Puzzles & Survival|Puzzles & Survival]]
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- **Contradictions/Notes:** 맞춤형 팩은 사용자 정의 번들을 통해 유저에게 통제감을 주고 원하는 병목 지점을 해결하도록 돕는 긍정적인 경험을 제공하기도 하지만 [4, 5], 동시에 시스템적으로는 불필요한 아이템을 섞고 핵심 아이템을 고의로 통제하여 인지된 가치를 부풀리는 기만적인(Dark Patterns) 상술로 활용되기도 합니다 [9].
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### 매 응용
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1. Monopoly Go: 매 dice + sticker pack 동적 가격.
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2. Royal Match: 매 stuck-level relief bundle.
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3. Marvel Snap: 매 collection-gap-aware bundle (spotlight key).
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4. Genshin Impact: 매 character-specific weapon + materials bundle pre-banner.
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*Last updated: 2026-04-27*
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## 💻 패턴
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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### Contextual Bandit Offer Selection
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```python
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import numpy as np
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from sklearn.linear_model import SGDRegressor
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**추출된 패턴:**
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> *(TODO)*
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class OfferBandit:
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def __init__(self, n_arms: int, ctx_dim: int, alpha: float = 0.1):
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||||
self.models = [SGDRegressor(learning_rate='constant', eta0=alpha)
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||||
for _ in range(n_arms)]
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||||
self.ctx_dim = ctx_dim
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||||
for m in self.models:
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||||
m.partial_fit([np.zeros(ctx_dim)], [0])
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||||
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||||
**세부 내용:**
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- *(TODO)*
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||||
def select(self, ctx: np.ndarray, eps: float = 0.1) -> int:
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||||
if np.random.rand() < eps:
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||||
return np.random.randint(len(self.models))
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||||
scores = [m.predict([ctx])[0] for m in self.models]
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||||
return int(np.argmax(scores))
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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def update(self, arm: int, ctx: np.ndarray, reward: float):
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self.models[arm].partial_fit([ctx], [reward])
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```
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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||||
### Collection Gap Score
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||||
```python
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||||
def gap_score(player_inv: set[str], target_set: set[str],
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||||
rarity_weight: dict[str, float]) -> dict[str, float]:
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||||
missing = target_set - player_inv
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||||
return {sku: rarity_weight.get(sku, 1.0) for sku in missing}
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||||
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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||||
def top_anchor(scores: dict[str, float], k: int = 1) -> list[str]:
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||||
return sorted(scores, key=scores.get, reverse=True)[:k]
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Price Elasticity Estimator
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```python
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import numpy as np
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from scipy.optimize import minimize_scalar
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def expected_revenue(price: float, base_demand: float, elasticity: float) -> float:
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qty = base_demand * (price ** elasticity) # elasticity < 0
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return price * qty
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def optimal_price(base_demand: float, elasticity: float,
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||||
bounds: tuple = (0.99, 99.99)) -> float:
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||||
res = minimize_scalar(lambda p: -expected_revenue(p, base_demand, elasticity),
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||||
bounds=bounds, method='bounded')
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||||
return float(res.x)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Bundle Builder
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```python
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||||
from dataclasses import dataclass
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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@dataclass
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class Bundle:
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anchor: str
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fillers: list[str]
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price_usd: float
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discount_pct: int
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expires_in_hours: int
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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||||
def build_bundle(player_id: str, anchor_sku: str, ltv_tier: str) -> Bundle:
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||||
tier_config = {
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||||
'whale': (49.99, 60, 24),
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||||
'dolphin': (19.99, 65, 48),
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||||
'minnow': (4.99, 70, 72),
|
||||
'non_payer': (0.99, 80, 168),
|
||||
}
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||||
price, discount, hours = tier_config[ltv_tier]
|
||||
fillers = recommend_fillers(player_id, count=3)
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||||
return Bundle(anchor_sku, fillers, price, discount, hours)
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||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### LLM Offer Copy
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||||
```python
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import anthropic
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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def generate_copy(bundle: Bundle, player_lang: str = "ko") -> dict:
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||||
client = anthropic.Anthropic()
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||||
msg = client.messages.create(
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||||
model="claude-opus-4-7",
|
||||
max_tokens=300,
|
||||
system=f"You write mobile-game offer copy in {player_lang}. "
|
||||
f"3 outputs: title (max 20ch), subtitle (max 40ch), CTA (max 10ch).",
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": str(bundle)}],
|
||||
)
|
||||
return parse_copy(msg.content[0].text)
|
||||
```
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||||
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||||
### Frequency Cap & Fatigue
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||||
```python
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||||
from datetime import datetime, timedelta
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||||
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||||
def can_show_offer(player_id: str, store: dict) -> bool:
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||||
last = store.get(player_id, {}).get('last_offer_ts')
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||||
if not last: return True
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||||
return datetime.utcnow() - last >= timedelta(hours=6)
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Whale (top 1%) | $49.99~$99.99 high-value bundle, low frequency |
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| Dolphin (top 10%) | $9.99~$19.99 staircase progression |
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| Minnow | $0.99~$4.99 starter / IAP-onramp |
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| Non-payer (D7+) | $0.99 introductory + double-currency |
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| Churn risk | retention bundle + 80% discount |
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**기본값**: contextual bandit + LTV tier × collection-gap anchor + 6hr frequency cap.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Mobile_Monetization]] · [[Personalization]]
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- 변형: [[Staircase_Monetization_Model]] · [[Battle_Pass]] · [[Gacha]]
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- 응용: [[Royal_Match]] · [[Monopoly_Go]] · [[Marvel_Snap]]
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||||
- Adjacent: [[Contextual_Bandit]] · [[LTV_Prediction]] · [[Price_Elasticity]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: offer copy generation, A/B variant ideation, anchor SKU rationale explanation.
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**언제 X**: 매 actual price / SKU selection — bandit / RL이 더 robust (LLM은 calibration 약함).
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## ❌ 안티패턴
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- **Whale-only optimization**: 매 minnow / non-payer cohort revenue ignore — long-tail 손실.
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- **Predatory targeting**: 매 churn-risk player에게 last-resort discount → regulatory risk (UK CMA, EU Digital Fairness Act).
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- **Static bundles**: 매 player segment 동일 offer → CTR 50%↓.
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- **No frequency cap**: 매 offer fatigue → uninstall spike.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (deconstructoroffun.com 2024 case studies, GDC Monetization Summit 2025).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — personalized pack 5-signal model + bandit + price elasticity 정리 |
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Reference in New Issue
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