Автоматизоване прийняття рішень за допомогою штучного інтелекту дозволяє підприємствам або компаніям приймати швидші, точніші та узгоджені рішення за рахунок використання наборів даних за допомогою ШІ. Штучний інтелект може аналізувати великі масиви даних без помилок. Це допомагає бізнес-командам краще зосередитися на роботі, яка стосується їх сфери.

Варіанти використання в iGaming

1 Прогнозування відтоку

Моделі прогнозування відтоку в iGaming використовують машинне навчання для виявлення гравців, які ризикують залишити платформу.

Аналізуючи поведінку гравців, історію транзакцій і шаблони залучення, ці моделі можуть передбачити, які гравці відпливуть. Грунтуючись на цьому розумінні, оператори можуть активно втручатися за допомогою цілеспрямованих стратегій, спрямованих на утримання гравців.

Запобігання відтоку гравців.Раннє виявлення потенційних відбійників дає змогу розгортати персоналізовані повідомлення про бонуси, безкоштовні обертання чи інші заохочення. Пристосування цих пропозицій до індивідуальних уподобань гравців максимізує їхню ефективність у запобіганні відтоку гравців.

Запобігання відтоку гравців у ранньому віці.В iGaming дуже важливо зосередитися на гравцях, які виявляють ознаки відчуженості протягом перших 30 днів. Оператори можуть покращити раннє залучення та довгострокове утримання, орієнтуючись на цих гравців за допомогою індивідуальних кампаній, які підкреслюють цінність платформи та потенціал розваг.

Запобігання відтоку цінних гравців.Цінні гравці роблять непропорційно великий внесок у дохід, тому їх утримання є пріоритетом для операторів. Поєднання прогнозування відтоку з моделями прогнозування загальної вартості (LTV) визначає цих цінних гравців, перш ніж вони відмовляться. Тоді, пропонуючи їм ексклюзивні винагороди та персональну увагу, ви гарантуєте, що вони почуватимуться цінними.

Індивідуальні стратегії залучення.Окрім стандартної тактики утримання, розуміння конкретних причин ризику відтоку кожного гравця дає змогу створювати індивідуальні стратегії залучення.

Пропозиції динамічного утримання.Моделі машинного навчання можуть постійно оновлювати прогнози відтоку на основі нових даних, щоб оператори могли уточнювати та коригувати свої пропозиції щодо утримання в режимі реального часу.

 

2 Модель прогнозування LTV

Моделі прогнозування LTV (Lifetime Value) в iGaming використовують розширену аналітику для прогнозування майбутньої цінності гравців для бізнесу.

Моделі дають важливу інформацію для прийняття стратегічних рішень, оцінюючи, як довго гравці залишатимуться активними, кількість ставок, які вони зроблять, і загальну суму, яку вони зроблять. Ця інформація може бути використана операторами для адаптації бонусів, повідомлень і винагород до прогнозованої вартості кожного гравця.

Пошиття бонусних сум.Оператори можуть призначати бонуси, пропорційні LTV кожного гравця, прогнозуючи їх LTV. У результаті високоцінні гравці отримують винагороди, які відображають їхню важливість, що заохочує їх продовжувати співпрацю та залишатися лояльними до оператора.

Прогнозування активності гравців.Моделі LTV можуть передбачати ймовірність активності гравців протягом різних часових проміжків, наприклад наступних 7, 30, 60, 90 або 365 днів. Оператори можуть використовувати цю інформацію, щоб ідентифікувати неактивних гравців і націлити на них стратегії повторного залучення.

Прогнозування ставок.Розуміння очікуваної кількості ставок від гравців за певні часові рамки дозволяє операторам планувати доступність гри, підтримку клієнтів і управління ліквідністю.

Прогнозування доходів.Моделі прогнозування LTV дозволяють точніше прогнозувати дохід шляхом оцінки загальних витрат клієнтів за різні періоди.

Індивідуальне залучення гравців.Статистика прогнозів LTV дозволяє розробляти високоперсоналізовані комунікаційні стратегії. Оператори можуть створювати повідомлення та пропозиції, які резонують з поведінкою та вподобаннями окремих гравців.

 

3 Динамічна сегментація RFM

Сегментація RFM використовує дані в режимі реального часу про останні покупки, частоту транзакцій і загальні витрати для автоматичного розподілу клієнтської бази. Таким чином, оператори можуть зрозуміти своїх гравців на глибшому рівні, класифікуючи їх на основі їх залучення та цінності. Це динамічне розуміння сприяє міцнішим, більш персоналізованим відносинам із клієнтами та підвищує їхню лояльність.

Персоналізовані маркетингові кампанії.Використовуйте динамічну сегментацію RFM, щоб надавати маркетингові повідомлення, які резонують з унікальними характеристиками кожного сегмента гравців. Складання пропозицій на основі нещодавньої поведінки та витрат забезпечує вищий рівень залученості та конверсії.

Оптимізовані програми лояльності. Розробляйте програми лояльності, які винагороджуватимуть гравців залежно від їх сегменту RFM. Гравці з вищою частотою та грошовою вартістю можуть отримувати значніші винагороди, стимулюючи продовжувати участь і витрачати гроші.

Покращений досвід гравця.Використовуйте статистику RFM, щоб налаштувати ігровий досвід для різних сегментів. Наприклад, високоцінні гравці можуть отримати доступ до ексклюзивних ігор або ранніх випусків, а часті гравці можуть отримати бонуси за свою лояльність.

Стратегічний розподіл ресурсів.Оператори можуть більш ефективно розподіляти ресурси, розуміючи, які сегменти найбільше сприяють доходу. Зосередьте зусилля на розробці функцій, які привабливі для найприбутковіших сегментів, або віддайте перевагу підтримці клієнтів.

Сегментація в реальному часі для взаємодії в реальному часі.Динамічний характер сегментації RFM дозволяє операторам коригувати свої стратегії в реальному часі, швидко реагуючи на зміни в поведінці гравців. У результаті маркетингові зусилля завжди узгоджуються з поточним станом справ.