Დიდი თარიღის გამოყენება მიზნობრივი და მოთამაშეთა შესანარჩუნებლად
დიდი მონაცემების გამოყენება მიზნობრივი და შესანარჩუნებლად
1) შესავალი
Big Data გახდა თანამედროვე ონლაინ ჰემბლინგის ინდუსტრიის საფუძველი. თუ ადრე კაზინოები ეყრდნობოდნენ საბაზო ანალიზს (დეპოზიტების რაოდენობა, განაკვეთების საშუალო ზომა), მაშინ 2025 წელს მთავარი ყურადღება ეთმობა ქცევითი ნიმუშების, სეგმენტების და პრედიკატურ მოდელებს. ავსტრალიის ოპერატორები, რომლებიც მოქმედებენ ACMA- ს კონტროლის ქვეშ, აქტიურად ახორციელებენ დიდ მონაცემთა ტექნოლოგიებს მომგებიანობის გასაზრდელად და აუდიტორიის შესანარჩუნებლად.
2) რომელი მონაცემები გროვდება
ონლაინ კაზინოები აანალიზებენ ასობით პარამეტრს:
3) დიდი მონაცემები მიზნობრივი
მოთამაშეთა სეგმენტი. მონაცემებზე დაყრდნობით იქმნება ჯგუფები: ჰიდროლერები, „სესიის მოთამაშეები“, ახალბედა, ერთგული მომხმარებლები.
პერსონალიზებული წინადადებები. ადაპტირებული პრომო იგზავნება თითოეულ სეგმენტში: დამწყებთათვის - frispins, hyrollers - ექსკლუზიური VIP აქციები.
სარეკლამო ხარჯების ოპტიმიზაცია. დიდი მონაცემები საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ მოზიდვის ღირებულება (CAC) არაეფექტური კამპანიების გამოკლებით.
4) მოთამაშეთა შენარჩუნება
პროგნოზირებადი ანალიტიკა. ალგორითმები პროგნოზირებენ მოთამაშის დატოვების ალბათობას და ავტომატურად გთავაზობთ ბონუსს ან ფულადი სახსრების შენარჩუნებას.
Gamification მონაცემებზე დაყრდნობით, მოთამაშეს სთავაზობენ პირად ჩელენჯს და ტურნირებს.
ინდივიდუალური ლიმიტები. ლუდომანიის რისკის შესამცირებლად, სისტემები გვთავაზობენ რბილ შეზღუდვებს, ინარჩუნებენ მონაწილეობას.
5) AI და მანქანების სწავლება დიდ მონაცემებში
ალგორითმები აანალიზებენ მილიონობით გარიგებას და აშენებენ მოთამაშის მოქმედებების ალბათობის მოდელებს.
AI განსაზღვრავს რა სახის შეტყობინებებს და რა ეტაპზე უკეთესად იმუშავებენ.
სისტემები პროგნოზირებენ ქცევას მოგების და წაგების შემდეგ, კომუნიკაციის დამყარებით.
6) რისკები და მარეგულირებელი შეზღუდვები
დიდ მონაცემებს შეუძლია გააძლიეროს დამოკიდებულების პრობლემები, თუ იგი გამოიყენება მხოლოდ ხარჯების სტიმულირებისთვის.
მომავალში ACMA- ს შეუძლია ოპერატორებს დაავალდებულოს შემოიღონ „დიდი მონაცემები საპასუხისმგებლო თამაშისთვის“ - ალგორითმები, რომლებიც ავტომატურად ავლენენ პათოლოგიურ მოქმედებას.
კაზინოს კომერციულ ინტერესებსა და მოთამაშეთა დაცვას შორის ბალანსი ინდუსტრიის მთავარი ამოცანა გახდება.
7) პროგნოზი 2030 წლამდე
2030 წლისთვის, Big Data გახდება ჰემბლინგის გამოცდილების სრული პერსონალიზაციის საფუძველი.
სავარაუდო მიმართულებები:
8) დასკვნა
Big Data რადიკალურად ცვლის ონლაინ ჰემბლინგს ავსტრალიაში, გადააქცევს მას პერსონალიზებულ, პროგნოზირებად და კონტროლირებად პროცესად. ამასთან, ამ ტექნოლოგიის შემდგომი განვითარება პირდაპირ დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენად შეუძლიათ ოპერატორებს ბიზნესის ინტერესების გაერთიანება პასუხისმგებელი თამაშის მოთხოვნებთან.
1) შესავალი
Big Data გახდა თანამედროვე ონლაინ ჰემბლინგის ინდუსტრიის საფუძველი. თუ ადრე კაზინოები ეყრდნობოდნენ საბაზო ანალიზს (დეპოზიტების რაოდენობა, განაკვეთების საშუალო ზომა), მაშინ 2025 წელს მთავარი ყურადღება ეთმობა ქცევითი ნიმუშების, სეგმენტების და პრედიკატურ მოდელებს. ავსტრალიის ოპერატორები, რომლებიც მოქმედებენ ACMA- ს კონტროლის ქვეშ, აქტიურად ახორციელებენ დიდ მონაცემთა ტექნოლოგიებს მომგებიანობის გასაზრდელად და აუდიტორიის შესანარჩუნებლად.
2) რომელი მონაცემები გროვდება
ონლაინ კაზინოები აანალიზებენ ასობით პარამეტრს:
- სისტემაში შესვლის სიხშირე;
- დღის დრო, როდესაც მოთამაშე ყველაზე აქტიურია;
- თამაშების საყვარელი ტიპები (სლოტები, ცოცხალი, სამაგიდო);
- რეაქცია ბონუსის შეთავაზებებზე;
- ანაბრების და დასკვნების ისტორია;
- სათამაშო სესიების ხანგრძლივობა;
- სოციო-დემოგრაფიული მონაცემები (კანონით დასაშვები ფარგლებში).
3) დიდი მონაცემები მიზნობრივი
მოთამაშეთა სეგმენტი. მონაცემებზე დაყრდნობით იქმნება ჯგუფები: ჰიდროლერები, „სესიის მოთამაშეები“, ახალბედა, ერთგული მომხმარებლები.
პერსონალიზებული წინადადებები. ადაპტირებული პრომო იგზავნება თითოეულ სეგმენტში: დამწყებთათვის - frispins, hyrollers - ექსკლუზიური VIP აქციები.
სარეკლამო ხარჯების ოპტიმიზაცია. დიდი მონაცემები საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ მოზიდვის ღირებულება (CAC) არაეფექტური კამპანიების გამოკლებით.
4) მოთამაშეთა შენარჩუნება
პროგნოზირებადი ანალიტიკა. ალგორითმები პროგნოზირებენ მოთამაშის დატოვების ალბათობას და ავტომატურად გთავაზობთ ბონუსს ან ფულადი სახსრების შენარჩუნებას.
Gamification მონაცემებზე დაყრდნობით, მოთამაშეს სთავაზობენ პირად ჩელენჯს და ტურნირებს.
ინდივიდუალური ლიმიტები. ლუდომანიის რისკის შესამცირებლად, სისტემები გვთავაზობენ რბილ შეზღუდვებს, ინარჩუნებენ მონაწილეობას.
5) AI და მანქანების სწავლება დიდ მონაცემებში
ალგორითმები აანალიზებენ მილიონობით გარიგებას და აშენებენ მოთამაშის მოქმედებების ალბათობის მოდელებს.
AI განსაზღვრავს რა სახის შეტყობინებებს და რა ეტაპზე უკეთესად იმუშავებენ.
სისტემები პროგნოზირებენ ქცევას მოგების და წაგების შემდეგ, კომუნიკაციის დამყარებით.
6) რისკები და მარეგულირებელი შეზღუდვები
დიდ მონაცემებს შეუძლია გააძლიეროს დამოკიდებულების პრობლემები, თუ იგი გამოიყენება მხოლოდ ხარჯების სტიმულირებისთვის.
მომავალში ACMA- ს შეუძლია ოპერატორებს დაავალდებულოს შემოიღონ „დიდი მონაცემები საპასუხისმგებლო თამაშისთვის“ - ალგორითმები, რომლებიც ავტომატურად ავლენენ პათოლოგიურ მოქმედებას.
კაზინოს კომერციულ ინტერესებსა და მოთამაშეთა დაცვას შორის ბალანსი ინდუსტრიის მთავარი ამოცანა გახდება.
7) პროგნოზი 2030 წლამდე
2030 წლისთვის, Big Data გახდება ჰემბლინგის გამოცდილების სრული პერსონალიზაციის საფუძველი.
სავარაუდო მიმართულებები:
- დიდი მონაცემების ინტეგრაცია AR/VR ტექნოლოგიებთან;
- მოთამაშეთა წინასწარი კონტროლის სისტემები;
- ალგორითმების სახელმწიფო აუდიტი ბოროტად გამოყენების თავიდან ასაცილებლად.
8) დასკვნა
Big Data რადიკალურად ცვლის ონლაინ ჰემბლინგს ავსტრალიაში, გადააქცევს მას პერსონალიზებულ, პროგნოზირებად და კონტროლირებად პროცესად. ამასთან, ამ ტექნოლოგიის შემდგომი განვითარება პირდაპირ დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენად შეუძლიათ ოპერატორებს ბიზნესის ინტერესების გაერთიანება პასუხისმგებელი თამაშის მოთხოვნებთან.
