Масштабная микросегментация: переход от режима «VIP против обычных игроков» к более чем 1000 профилям игроков

Представьте, что вы заходите в казино, и все получают одинаковый приветственный бонус. Хайроллер, который выбрасывает пять цифр в неделю, получает такое же предложение, как и тот, кто зашел в игру впервые. Звучит нелепо, правда?

Но именно это и происходит, когда операторы переходят на старое»VIP учебник по сравнению с «казуальными». Когда им нужен скальпель, они используют кувалду.

Мир iGaming отошел от простого двухуровневого мышления. Сегодняшние ведущие операторы создают тысячи профилей игроков с помощью машинного обучения. И результаты кардинально меняют правила игры.

Почему простая сегментация перестала работать

В течение многих лет большинство операторов онлайн-казино делили своих игроков на пять или шесть групп. У вас были свои хайроллеры, постоянные игроки, игроки, играющие на выходных. Возможно, это была «бездействующая» категория игроков, которые замолчали. Все просто. Чистый. Прост в управлении.

Но людям не свойственно помещаться в аккуратные коробки.

Два игрока могут тратить 500 долларов в месяц, но один делает это, делая ставки по 5 долларов за сотни сессий, а другой делает пять депозитов по 100 долларов и играет по-крупному. Те же расходы, совершенно другое поведение. В традиционных системах все тот же «уровень», но к ним нужно относиться совершенно по-другому.

{{cta-баннер}}

Демография только усугубляет ситуацию. Знание того, что кто-то — 35-летний мужчина из Германии, почти ничего не говорит о том, как он будет играть и что удерживает его в активе. Возраст и местоположение — это статичные факты. Поведение показывает, чем на самом деле занимается человек.

Исследования показывают, что поведенческие данные значительно превосходят демографическую информацию при прогнозировании дальнейших действий игроков. Тем не менее, многие операторы по-прежнему полагаются на то, кем является тот или иной человек, а не на то, как он действует.

Ограничения быстро проявляются. Когда вы объединяете всех, кто не играл в течение 30 дней, в один «неактивный» сегмент, вы относитесь к игроку, который взял запланированный перерыв, так же, как к тому, кто ушел из игры в ярости после неудачной тренировки. Ваша кампания по реактивации должна как-то сработать и для тех, и для других.

Вот где микросегментация входит.

Что на самом деле означает микросегментация

Микросегментация разбивает базу игроков на сотни или тысячи высокоспецифичных групп на основе поведенческих моделей, которые машинное обучение определяет автоматически.

Вместо «VIP» у вас может быть 47 различных профилей ценных игроков. Каждый из них играет по-своему, реагирует на разные триггеры и требует разного внимания.

Вот несколько примеров того, как эти микросегменты выглядят на практике:

• The Streak Chaser: играет в основном в слоты, обычно заходят в игру в вечернее время, часто вносит небольшие депозиты и после трех последовательных проигрышей демонстрирует заметные изменения.
• Конкурент в социальных сетях: увлекается играми с живыми дилерами, дольше всего задерживается на турнирах, активно реагирует на позиции в таблице лидеров и обычно играет по выходным
• The Strategic Grinder: основное внимание уделяется настольным играм с более высокими коэффициентами, рассчитывает размер ставок, редко использует бонусы и играет с постоянной продолжительностью сессий
• Оптимизатор бонусов: регистрируйтесь во время рекламных акций, эффективно выполняет требования по ставкам, постоянно выводит средства и пополняет счет в зависимости от новых предложений

Каждому из этих игроков нужно что-то свое, чтобы оставаться вовлеченным. Объединять их в кучу бессмысленно.

Технология, лежащая в основе этого, использует алгоритмы кластеризации, которые анализируют десятки поведенческих переменных одновременно. Учитываются такие факторы, как структура ставок, частота переключения игр, продолжительность сеанса, время ответа от выигрыша к проигрышу и поведение депозитов.

Модели машинного обучения постоянно обрабатывают это. Они не просто сортируют игроков один раз и забывают о них. Профили обновляются по мере изменения поведения.

Как машинное обучение определяет поведенческие паттерны

The процесс машинного обучения начинается со сбора поведенческих данных о каждом взаимодействии игроков. Каждая сделанная ставка, запуск игры, внесение депозита или завершение сеанса создают точку данных.

Но необработанные данные мало что значат, пока в них не найдутся закономерности.

Алгоритмы кластеризации, такие как K-means, DBSCAN или иерархическая кластеризация, изучают эти данные, чтобы найти игроков, ведущих себя аналогичным образом. Математика сложна, но суть проста: объедините людей в группы, которые ведут себя одинаково.

Этим алгоритмам безразлична демография. Они смотрят исключительно на действия.

Например, алгоритм может заметить, что некоторые игроки всегда увеличивают размер ставки после двух выигрышей подряд. Это поведенческий отпечаток. Найдите всех, у кого есть такой паттерн, и вы получите микросегмент.

Или игроки, которые заходят в систему ровно три раза в неделю, всегда в одни и те же дни, и играют каждый раз примерно 45 минут. Это еще один особый профиль.

Самое интересное происходит, когда система определяет закономерности, которые люди никогда не заметят. Возможно, есть группа игроков, которые переходят из слотов в настольные игры только после того, как сыграют ровно 22 минуты. Странно, специфично, но если игра будет одинаковой для достаточного количества людей, то можно действовать.

Машинное обучение также предсказывает будущее поведение на основе этих паттернов. Если текущие действия кого-то совпадают с поведением игроков на ранних стадиях игры, которые обычно уходят в игру в течение 14 дней, система предупреждает пользователя о необходимости вмешательства.

Это возможно благодаря обработке в реальном времени. Современные платформы анализируют действия игроков по мере их возникновения и динамически обновляют сегменты. Кто-то переходит из одного микросегмента в другой, основываясь на своем последнем поведении, а не на устаревшей информации трехмесячной давности.

Утонченность продолжает расти. В некоторых системах теперь используется моделирование эмоциональной волатильности, позволяющее определить, когда поведение игрока вызывает разочарование, волнение или компульсивные паттерны. Эти сигналы помогают операторам реагировать надлежащим образом, будь то предложение поддержки или корректировка вознаграждений.

Влияние тысяч сегментов на бизнес

Когда вы переходите от нескольких сегментов к тысячам, изменения затрагивают все.

Во-первых, стоимость бонусов значительно снижается. Вместо общих рекламных акций, в рамках которых всем предлагается одно и то же предложение, вы рассылаете целевые поощрения в зависимости от того, что на самом деле мотивирует каждого микросегмент.

Тот игрок, который отвечает только на бесплатные вращения в определенных слотах? Отправьте им именно это. Специалист по настольным играм, который ценит кэшбэк, а не бонусы? Дайте им то, что они хотят. Хватит тратить деньги на предложения, которые не работают.

Уровень удержания растет, потому что игроки чувствуют, что платформа их понимает. Когда кто-то получает предложение, соответствующее его реальному стилю игры и предпочтениям, это не похоже на обычный маркетинговый спам.

Повышение стоимости в течение срока службы происходит естественным образом. Игроки, которые остаются здесь дольше и чувствуют себя более вовлеченными, со временем тратят больше средств. Операторы, использующие расширенную сегментацию, видят значительно более высокий показатель LTV по сравнению с операторами, использующими традиционные подходы.

Важное значение имеет также повышение операционной эффективности. Команды CRM перестают тратить время на создание кампаний, которые не соответствуют действительности. Автоматизация берет на себя всю тяжелую работу по подбору игроков в нужные сегменты и инициированию соответствующих действий.

Но самым большим конкурентным преимуществом может быть скорость реагирования. Традиционная сегментация требует ручного анализа и обновлений. Машинное обучение делает это автоматически и корректирует данные в режиме реального времени.

Когда рыночные условия меняются или поведение игроков, ваши сегменты немедленно адаптируются, а не дожидаются следующего квартального обзора.

Стратегии реального взаимодействия с микросегментами

Разные сегменты нуждаются в совершенно разном лечении. В этом все дело.

Для высокочастотных игроков, играющих с низкими ставками, стабильность имеет большее значение, чем большие бонусы. Эти игроки хотят получить признание за то, что они регулярно появляются на поле. Поощрения за ежедневный вход в систему, серии бонусов и баллов лояльности работают лучше, чем разовые денежные предложения.

В периоды активности хайроллерам, играющим время от времени, требуется VIP-обслуживание. Специализированные менеджеры по работе с клиентами, приоритетный вывод средств и эксклюзивные приглашения на турниры заставляют их возвращаться к нам снова и снова. Но время имеет значение, поэтому вы можете обратиться за помощью в обычное игровое окно, а не наугад.

Игроки, испытывающие признаки разочарования после серии поражений, нуждаются в совершенно другом подходе. Некоторые хорошо реагируют на бонусы в виде «плохих ударов», которые смягчают удар. Другие предпочитают, чтобы их оставили в покое и вернулись на своих условиях. Микросегмент говорит вам, что есть что.

Охотники за бонусами, оптимизирующие требования к ставкам, действительно ценны, если вы правильно к ним относитесь. Вместо того чтобы пытаться заблокировать игроков или сделать их невыполнимыми, бросьте им задачи, которые продлят вовлеченность игроков и сохранят приемлемую маржу.

Игрокам в социальных сетях, которые преуспевают в соревнованиях, нужны таблицы лидеров, турниры и функции сообщества. Эти игроки остаются здесь не только благодаря играм, но и благодаря социальному опыту. Многопользовательские элементы и интерактивные функции способствуют вовлечению игроков в игру.

Игроки, предпочитающие стратегические игры с элементами мастерства, хотят, чтобы контент отличался от контента, предпочитающего чистую случайность. Рекомендация подходящих игр нужным сегментам увеличивает продолжительность сеанса и повышает уровень удовлетворенности.

Время имеет такое же значение, как и контент. Некоторые фрагменты звучат исключительно во время обеденных перерывов. Другие — пользователи допоздна. Отправляя сообщения, когда кто-то, скорее всего, проявляет активность, вы получаете гораздо больше ответов, чем отправка сообщений всем одновременно.

Платежное поведение создает свои собственные микросегменты. Игроки, предпочитающие электронные кошельки, ведут себя иначе, чем те, кто использует кредитные карты или банковские переводы. Даже суммы депозитов и их частота указывают на разные профили, требующие индивидуального подхода.

Технические требования, делающие это возможным

Для создания такого уровня сложности требуется прочная техническая инфраструктура. Нельзя запускать тысячи профилей игроков в электронных таблицах и ручных процессах.

На первом месте сбор данных в реальном времени. Каждое действие игрока должно поступать в вашу систему немедленно, а не в виде ежедневных пакетных обновлений. Технологии потоковой трансляции событий обрабатывают эти действия по мере их возникновения и вызывают соответствующие ответные действия.

Интеграция данных имеет значение. Информация об игроках хранится на игровых платформах, в платежных системах, CRM-системы, и другие инструменты. Собрать все это в одном месте, где модели машинного обучения смогут их анализировать, требует больших усилий.

Сами модели машинного обучения нуждаются в обучающих данных и вычислительной мощности. Алгоритмы кластеризации обрабатывают миллионы точек данных для выявления закономерностей. Для этого требуется инфраструктура, способная справиться с такой нагрузкой.

API-соединения позволяют вашей платформе CRM взаимодействовать со всем остальным в вашем стеке. Когда модель машинного обучения обнаруживает, что игрок только что перешел в сегмент с высоким риском оттока клиентов, ваша CRM-система должна немедленно об этом узнать, чтобы она могла использовать тактику удержания персонала.

Хранилище и обработку данных необходимо масштабировать в зависимости от количества игроков. Платформа с 10 000 активных игроков генерирует данные одного уровня. Тот, у кого 500 000, генерирует экспоненциально больше. Ваши системы должны выдерживать рост без сбоев.

Безопасность и соответствие требованиям нельзя откладывать на второй план. Данные о поведении игроков конфиденциальны. Ваша инфраструктура нуждается в надлежащей защите и должна соответствовать нормативным требованиям на каждом рынке, на котором вы работаете.

Но вам не нужно строить все с нуля. Унифицированные платформы теперь справляются с большей частью этой сложности «из коробки». Они предоставляют возможности машинного обучения, обработку в реальном времени, интеграцию и инструменты автоматизации в одной системе.

Почему небольшие конкуренты не могут сравниться с этим

Продвинутая микросегментация создает конкурентный ров, который мелким операторам трудно преодолеть.

Во-первых, это требует значительного объема данных. Модели машинного обучения нужны тысячи взаимодействий игроков для выявления надежных закономерностей. У небольшого оператора с ограниченным трафиком недостаточно данных для точной работы моделей.

Инвестиции в технологии значительны. Создание или лицензирование сложных систем машинного обучения, их правильная интеграция и обслуживание требуют ресурсов. Небольшие операции часто не могут оправдать затраты.

Экспертиза тоже важна. Вам нужны люди, которые разбираются как в технологии, так и в том, как ее применять для удержания игроков. Специалисты по обработке данных, специалисты по CRM и эксперты по платформам — дело недешевое.

Для оптимизации цикла обратной связи требуется время. Ваши начальные сегменты не будут идеальными. Вам нужно тестировать, измерять результаты, совершенствовать модели и повторять. Этот итеративный процесс требует постоянных усилий и ресурсов.

Масштаб усиливает преимущество. Чем больше игроков, тем лучше работают ваши модели. Чем больше данных, тем точнее будут сегменты, которые улучшают результаты и привлекают больше игроков. Оно становится маховиком.

Крупные операторы, использующие унифицированные платформы, сочетающие геймификацию, автоматизацию CRM и сегментацию на основе машинного обучения, опередили конкурентов, по-прежнему использующих базовые инструменты. Разрыв продолжает увеличиваться по мере того, как лидеры совершенствуют свои подходы.

Пытаться участвовать в масштабных акциях и общих бонусных предложениях становится все труднее, когда ваши конкуренты точно знают, чего хочет каждый игрок и когда он этого хочет.

Распространенные ошибки при внедрении микросегментации

Даже при использовании правильной технологии внедрение может пойти не так.

Чрезмерная сегментация — это реальный риск. Создание 5000 сегментов звучит впечатляюще, пока вы не поймете, что в большинстве из них недостаточно игроков, чтобы принимать действенные меры. Сегменты должны быть детализированными, но при этом достаточно большими, чтобы иметь значение.

Игнорирование перекрытия сегментов создает проблемы. Один игрок может соответствовать нескольким профилям в зависимости от того, какому поведению вы отдаете предпочтение. Чтобы не отправлять противоречивые сообщения, вам нужны четкие правила, определяющие приоритет сегментов.

Статическая реализация противоречит цели. Если вы настроите микросегменты один раз и никогда не обновляете их, вы потеряете главное преимущество. Изменения в поведении. Ваши сегменты должны меняться вместе с этим.

Проблемы с качеством данных повлияют на ваши результаты. Если отслеживание неполное или неточное, ваши модели машинного обучения извлекают уроки из неверной информации и создают бесполезные сегменты.

Забыть о человеческом факторе тоже больно. Не все нужно автоматизировать. Высокоценные игроки по-прежнему нуждаются в личном внимании реальных людей, а не просто в алгоритмических ответах.

Тестирование без надлежащего контроля не позволяет понять, что работает. Чтобы доказать эффективность, необходимо измерить эффективность микросегментов по базовым подходам.

Нарушение конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям может привести к гибели вашего бизнеса. Отслеживание поведения игроков должно осуществляться в соответствии с правилами защиты данных и политиками платформы. Неправильное решение чревато серьезными последствиями.

Будущее: еще более детальная персонализация

Текущая микросегментация — это только начало. Технология продолжает развиваться.

Эмоциональный ИИ проанализирует не только то, что делают игроки, но и то, что они чувствуют при этом. Обнаружение разочарования, волнения или компульсивного поведения в режиме реального времени позволяет операторам принять соответствующие меры.

Кроссплатформенное профилирование позволит отслеживать игроков от мобильных устройств до настольных компьютеров и торговых точек, создавая единые поведенческие профили независимо от того, где они играют.

Прогнозное моделирование станет более точным. Вместо того чтобы просто выявлять риск оттока клиентов, системы будут прогнозировать конкретные действия: какую игру кто-то попробует сыграть в следующий раз, когда внесет следующий депозит, какое предложение позволит ему конвертировать деньги.

Интеграция голоса и биометрии может создать сегменты на основе еще более тонких сигналов. То, как человек взаимодействует с устройствами, может стать еще одной точкой поведенческих данных.

Этические рамки искусственного интеллекта будут приобретать все большее значение по мере совершенствования технологии. Операторам необходимо будет найти баланс между персонализацией и ответственными практиками.

Платформы, объединяющие все это в единые системы, будут доминировать. Попытки объединить отдельные инструменты для геймификации, CRM, машинного обучения и взаимодействия станут неэффективными по мере развития технологий.

Smartico.ai: передовая унифицированная геймификация и автоматизация CRM

Smartico.ai стала первой по-настоящему унифицированной платформой Геймификация а также Автоматизация CRM для индустрии iGaming. Компания Smartico, основанная в 2018 году со штаб-квартирой в Софии (Болгария), объединила взаимодействие с игроками в реальном времени, сегментацию на основе искусственного интеллекта и автоматический маркетинг в одной системе.

Он обрабатывает все, что нужно операторам для удержания игроков. Функции геймификации включают настраиваемые миссии, турниры, уровни, значки, джекпоты и мини-игры, такие как Spin the Wheel и Scratch Cards. Эти элементы напрямую интегрируются с механизмом автоматизации CRM.

Персонализация в реальном времени лежит в основе работы Smartico. Система обрабатывает действия игроков по мере их совершения с помощью технологии потоковой передачи событий, позволяющей операторам немедленно реагировать на поведенческие сигналы. Это означает, что триггеры бонусов, сообщения и рекомендации по игре динамически корректируются в зависимости от действий каждого игрока.

The Возможности искусственного интеллекта включают модели прогнозирования оттока клиентов, оптимизированные для разных временных интервалов, прогнозирование стоимости жизненного цикла и поведенческую кластеризацию, позволяющую создавать микросегменты, обсуждаемые в этой статье. Машинное обучение анализирует закономерности и автоматически обновляет профили игроков без ручного вмешательства.

Многоканальная связь достигает игроков, где бы они ни находились. Электронная почта, SMS, WhatsApp, Viber, Telegram и push-уведомления работают на одной платформе, обеспечивая единообразный обмен сообщениями по всем каналам.

Операторы, использующие Smartico, сообщают о значительном улучшении ключевых показателей. Унифицированный подход снижает стоимость бонусов, одновременно повышая показатели удержания и стоимость жизни игроков. Автоматизация исключает ручные рабочие процессы, которые замедляют работу маркетинговых команд и создают противоречивые условия для игроков.

Интеграция осуществляется с помощью API, которые подключаются к существующим игровым платформам, платежным системам и другим инструментам. Платформа разработана таким образом, чтобы вписаться в существующий технологический стек оператора и не нуждаться в полной замене инфраструктуры.

Что отличает Smartico, так это сочетание функций, которые другие поставщики разделяют на несколько продуктов. Геймификация, автоматизация CRM, прогнозная аналитика и взаимодействие в реальном времени — все это в одной системе. Этот унифицированный подход делает расширенную микросегментацию удобной для операторов, которые не хотят управлять сложными интеграциями между отдельными инструментами.

Если вы хотите узнать, как Smartico может помочь вам повысить доход бизнеса так, как вы никогда раньше не пробовали, закажите бесплатную углубленную демонстрацию заранее.

{{cta-баннер}}

Подведение итогов

Времена разделения игроков на VIP-уровни и казуальные уровни прошли. Такой подход оставляет слишком много денег на плечи и дает конкурентам, которые справляются лучше, непреодолимое преимущество.

Микросегментация, основанная на машинном обучении, позволяет операторам по-настоящему понимать своих игроков и относиться к каждому из них надлежащим образом. Технология выявляет поведенческие модели, позволяющие понять, чего на самом деле хотят люди, а затем автоматизирует доставку нужного сообщения в нужное время.

Результаты говорят сами за себя. Снижение премиальных расходов, повышение коэффициента удержания персонала, увеличение срока службы и операционная эффективность позволяют командам сосредоточиться на стратегии, а не на выполнении ручных задач.

Для достижения этой цели требуется правильная технологическая инфраструктура, качественные данные и стремление к постоянной оптимизации. Но операторы, вкладывающие инвестиции, опережают тех, кто этого не делает.

Будущее вовлечения игроков — это не массовый маркетинг, а тысячи персонализированных впечатлений, благодаря которым каждый почувствует, что его понимают. Именно это и обеспечивает микросегментация.

Готовы ли вы присоединиться к революции?

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

1. В чем разница между традиционной сегментацией и микросегментацией?

Традиционная сегментация делит игроков на несколько широких категорий, основанных в основном на демографических данных или простых показателях, таких как общий объем расходов. Микросегментация использует машинное обучение для создания сотен или тысяч высокоспецифичных поведенческих профилей, отражающих поведение игроков на самом деле, а не только то, кем они являются.

2. Как машинное обучение автоматически определяет сегменты игроков?

Алгоритмы кластеризации машинного обучения одновременно анализируют десятки поведенческих переменных — модели ставок, игровые предпочтения, время сеансов, поведение депозитов и многое другое. Модели выявляют закономерности в этих данных и группируют игроков, которые ведут себя подобным образом, а затем постоянно обновляют эти группы по мере изменения поведения.

3. Могут ли небольшие операторы эффективно внедрить микросегментацию?

Небольшие операторы сталкиваются с проблемами, поскольку моделям машинного обучения требуется значительный объем данных для выявления надежных закономерностей. Однако унифицированные платформы теперь делают эту технологию более доступной, справляясь со сложностями. Большим ограничением является наличие достаточного количества игроков для создания значимых микросегментов.

4. Сколько сегментов игроков должно быть у оператора?

Магического числа не существует. Подходящая сумма зависит от размера вашей базы игроков и операционных возможностей по работе с сегментами. Слишком мало средств означает, что вы упускаете возможности персонализации. Слишком много сегментов означает, что сегменты становятся слишком маленькими, чтобы иметь значение. Большинство операторов, использующих передовые системы, управляют сотнями и тысячами профилей.

5. Подходит ли микросегментация для ставок на спорт или просто для казино?

Одни и те же принципы применяются во всех вертикалях iGaming. Игроки, делающие ставки на спорт, так же, как и игроки казино, демонстрируют разные модели поведения: одни делают ставки только на определенные виды спорта, другие предпочитают делать ставки в реальном времени, а некоторые охотятся за прибылью. Сегментация на основе машинного обучения работает везде, где имеется достаточно поведенческих данных.

6. Как быстро могут измениться поведенческие сегменты?

В системах реального времени сегменты обновляются по мере изменения поведения игроков. В зависимости от своих действий кто-то может перейти из сегмента «постоянных клиентов» в сегмент, подверженный риску, в течение нескольких дней. Ключевое преимущество подходов, основанных на машинном анализе, заключается в динамическом обновлении, а не статических ежемесячных или ежеквартальных обзорах.

7. Что происходит с конфиденциальностью игроков при таком уровне отслеживания поведения?

Надлежащее внедрение соответствует требованиям по защите данных и обеспечивает безопасность инфраструктуры. Поведенческий анализ сосредоточен на шаблонах и действиях, а не на личной информации. Ответственные операторы обеспечивают соблюдение GDPR и других механизмов конфиденциальности, а также используют сегментацию для улучшения качества обслуживания.

Эта статья оказалась для вас полезной? Если да, подумайте о том, чтобы поделиться ею с другими профессионалами отрасли, такими как вы.