Более эффективные бонусы в iGaming: инвестируйте бюджет туда, где это меняет поведение игроков

Посмотрите на свои расходы на бонусы под непривычным углом. Возьмите общую сумму за прошлый месяц и представьте, что разделили все бонусы на две стопки. В первой — бонусы, которые изменили поведение игроков: они вернулись, внесли депозит или играли больше, чем планировали. Во второй — бонусы, выданные тем, кто и так бы сделал то же самое, а также тем, кто использовал бонус, отыграл его один раз и больше не вернулся.

Большинству операторов, если бы они смогли реально разделить эти стопки, размер второй не понравился бы.

Вторая стопка — это не признак чьей-то ошибки. Это естественный результат выдачи бонусов по правилам, а не по поведению игроков. Когда бонусы раздаются по расписанию, за депозиты или на основе широких сегментов, значительная их часть неизбежно достается тем, чье поведение они никак не изменят. Деньги уходят, показатели активности выглядят неплохо, но связь между ними чаще предполагается, чем измеряется.

Цель умного бонусирования — уменьшить вторую стопку, не снижая при этом результаты. Меньше бонусов, меньше их размер, а игровая активность остается примерно на том же уровне, потому что те, кому вы перестали их давать, все равно ничего не меняли. Чтобы прийти к этому, нужно уметь отвечать на один вопрос для каждого игрока в конкретный момент: изменит ли этот бонус поведение данного игрока? Этот вопрос разбивается на четыре более мелких, и их стоит понять, независимо от того, будете ли вы их автоматизировать.

Игрок финансирует свою игру сам или полагается на бонусы?

Одни игроки вносят свои деньги и играют. Другие играют в основном тогда, когда есть бонус, и затихают, когда его нет. В дашборде оба типа могут выглядеть активными. Но их ценность для бизнеса совершенно разная.

Игроку, который вносит свои средства и получает удовольствие от продукта, бонус не нужен, чтобы продолжать играть, поэтому бонус для него — это чистые расходы: вы платите за то, что и так бы произошло. С бонус-зависимым игроком ситуация обратная: его активность напрямую зависит от предложений. Бонус может работать, но это ставит более сложный вопрос: прибыльны ли вообще такие отношения?

Стратегический вывод в том, что к этим двум типам игроков нельзя применять одинаковый подход. Большинство программ делают это, потому что системы не могут легко их различить. Отделение тех, кто «играл бы в любом случае», от тех, кто «играет из-за предложения», — это первый и самый важный рычаг для сокращения бесполезных трат.

{{cta-banner}}

Влияют ли бонусы на этого конкретного игрока?

Это вопрос, на который операторы, как правило, думают, что знают ответ, но на самом деле нет, потому что ответ нужно искать для каждого игрока индивидуально, а не в среднем.

В масштабах всей базы игроков бонусы, безусловно, стимулируют активность. Но средние показатели скрывают огромные различия. Для одних игроков бонус стабильно обеспечивает дополнительную игру на реальные деньги. Для других — бонус просто используется, а поведение игрока никак не меняется: он лишь «сопровождает» активность, которая и так бы произошла. Одно и то же предложение, те же затраты для вас, но совершенно разная ценность.

Если вы можете отличить игроков, чья игра на реальные деньги реагирует на бонусы, от тех, кто не реагирует, вы можете перестать тратить деньги на вторую группу практически без потерь. Их поведение, по определению, не менялось из-за бонуса. В этом разница между измерением того, работают ли бонусы в целом (они работают), и того, работает ли бонус на конкретного человека — а именно это и должно определять, стоит ли его выдавать.

Соразмерен ли бонус сумме депозитов игрока?

Некоторые игроки получают гораздо больше бонусов, чем оправдывает их поведение по депозитам, по сравнению с остальными. Иногда это осознанный выбор для привлечения или реактивации. Часто это случайность из-за накладывающихся кампаний, щедрых правил по умолчанию и отсутствия контроля за совокупным соотношением бонусов к депозитам на игрока.

Избыточное бонусирование стоит выявлять по двум причинам. Это прямой источник потерь: вы даете игроку больше, чем позволяет его ценность для бизнеса. Кроме того, это привлекает и поощряет неправильное поведение, так как игроки, получающие бонусы сверх меры, чаще всего просто «охотятся» за предложениями, а не искренне вовлечены в игру. Сравнение соотношения бонусов к депозитам каждого игрока с показателями всей базы позволяет выявить тех, кто обходится вам дороже, чем приносит прибыли.

Прибылен ли игрок в долгосрочной перспективе?

Последний вопрос — самый простой, но о нем чаще всего забывают в повседневной рутине: приносит ли этот игрок прибыль бизнесу на протяжении значимого периода времени или убытки? Игрок, который стабильно убыточен и проявляет активность только вокруг бонусов, — это тот, кого вы, возможно, удерживаете себе в убыток. Это может быть оправданным выбором в отдельных случаях, но это должен быть осознанный выбор, а не результат того, что правила бонусирования не учитывают прибыльность.

К чему приводят эти четыре вопроса

Сложите эти четыре фактора вместе, и вы получите способ оценить для каждого игрока, стоит ли предоставлять ему следующий бонус. Игрок играет на свои деньги или зависит от бонусов? Влияют ли бонусы на его игру на реальные деньги? Соответствует ли его соотношение бонусов к депозитам показателям других игроков или оно непропорционально велико? Приносит ли он прибыль в долгосрочной перспективе? Игрок, который будет играть в любом случае, чье поведение при игре на реальные деньги не меняется от бонусов, который уже получает слишком много бонусов и который со временем проигрывает деньги — это самый очевидный случай, когда бонусы предоставлять не стоит. Игрок, находящийся на противоположном конце по всем четырем пунктам — самый очевидный случай для инвестиций.

Большинство игроков находятся где-то посередине, и именно поэтому общие правила работают для них плохо. Более разумный подход к бонусам требует перехода от правил к индивидуальному подходу: принятие решений по каждому игроку, в идеале — ежедневно по мере изменения его поведения, а не по расписанию или сегментам.

Две важные оговорки перед тем, как перейти к реализации. Речь идет об эффективности, а не об экономии: цель состоит в перераспределении бюджета, а не в его сокращении, и бездумная отмена бонусов нанесет такой же вред, как и их бесконтрольная раздача. Ответственная игра является неотъемлемой частью этого процесса, а не чем-то второстепенным. Те же сигналы, которые выявляют зависимого от бонусов, нерентабельного игрока с большим количеством бонусов, часто требуют внимания и с точки зрения защиты игрока, и эти две цели чаще совпадают, чем противоречат друг другу.

Масштабирование процесса

Ответить на четыре поведенческих вопроса для одного игрока просто. Отвечать на них для каждого активного игрока ежедневно, по мере изменения его поведения, — это задача, с которой команда не справится вручную. Именно здесь стратегия превращается в операционную задачу, и это та проблема, которую ИИ-модели Smartico призваны решить.

Модель оценки права на получение бонусов ежедневно анализирует каждого активного игрока и выдает четкую рекомендацию: «предоставить» или «ограничить». Игроки, по которым недостаточно данных для объективной оценки, помечаются как «неизвестные», а не оцениваются наугад. Модель объединяет те самые четыре сигнала, каждый из которых формируется собственной подмоделью: играет ли игрок на свои деньги или зависит от бонусов, влияют ли бонусы на его игру на реальные деньги, соответствует ли его соотношение бонусов к депозитам показателям других игроков и приносит ли он прибыль в долгосрочной перспективе. Вы можете использовать как общую рекомендацию, так и любой отдельный сигнал, в зависимости от ваших целей.

Две вещи делают этот инструмент практичным, а не теоретическим. Во-первых, он калибруется под каждый бренд и учитывает его специфику, поэтому статус «имеет право» означает соответствие стандартам именно вашего проекта, а не общим рыночным показателям — это важно, так как профиль «здорового» игрока у разных операторов сильно различается. Во-вторых, каждая рекомендация подкреплена обоснованием, поэтому решение ограничить бонус прозрачно, а не является «черным ящиком»: ваша команда всегда видит, почему игрок попал в ту или иную категорию.

Результаты передаются в CRM в виде специальных меток и уровней, доступных в профиле игрока и, что более важно, пригодных для использования непосредственно в сегментации, цепочках коммуникаций и миссиях. Именно это превращает аналитику в действие: вместо отчета, который кто-то просто читает, данные становятся условием внутри вашего бонусного движка и кампаний. В результате игроки, которые и так продолжат играть, перестают получать предложения, а бюджет сохраняется для тех, кто на них реагирует. Заявленная цель модели намеренно скромна и измерима: меньше бонусов меньшего размера при сохранении прежнего уровня игровой активности.

Все это не исключает человеческого суждения из процесса. Есть веские причины предоставить бонус нерентабельному игроку: например, перспективному новому депозитору, которого вы хотите приучить к игре, ушедшему VIP -игроку, которого стоит вернуть персональным предложением, или игроку, проявляющему ранние признаки оттока сигналы, которые лучше заметить сейчас. Смысл скоринга не в том, чтобы отменять принятые решения. Он нужен для того, чтобы сделать настройки по умолчанию умнее. Тогда ваша команда будет тратить свое внимание и бюджет на те случаи, которые действительно этого требуют, вместо того чтобы финансировать огромную массу бонусов, которые все равно ни на что не влияли.

Перестаньте оплачивать бонусы, которые ничего не меняют

Модель оценки бонусной квалификации от Smartico ежедневно анализирует каждого активного игрока, определяя, стоит ли предоставлять ему следующий бонус. Она объединяет четыре поведенческих сигнала в четкую и понятную рекомендацию, которая легко интегрируется в вашу сегментацию, цепочки коммуникаций и систему выдачи бонусов. В результате вы выдаете меньше бонусов, а их размер становится оптимальнее, при этом игровая активность остается на прежнем уровне. Бюджет перераспределяется с игроков, которые и так бы играли, на тех, кто действительно реагирует на предложения. Запишитесь на демо, чтобы увидеть, как система оценивает вашу базу игроков и где именно теряются деньги.

{{cta-banner}}

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое бонус-хантинг и это то же самое?

‍Под бонус-хантингом обычно понимают намеренное использование игроками уязвимостей системы (мультиаккаунтинг, игра только ради отыгрыша бонуса без реальной вовлеченности и тому подобное). Умный подход к бонусам — понятие более широкое: речь идет об эффективности расходов на всех игроков, а не только о выявлении недобросовестных пользователей. Сокращение затрат на игроков, которые не реагируют на бонусы, попутно снижает риски злоупотреблений, но главная цель — перенаправить бюджет на тех игроков, на которых бонусы действительно влияют.

2. Не навредит ли сокращение бонусов удержанию игроков?

‍Беспорядочное сокращение — безусловно. Но здесь цель прямо противоположная: выявить бонусы, которые не влияют на поведение, и отменить именно их, при этом сохраняя или даже увеличивая расходы на игроков, которые действительно на них реагируют. Такой подход позволяет поддерживать игровую активность на прежнем уровне при меньших затратах, а не жертвовать удержанием ради экономии.

3. Как вы определяете, что бонус не изменил поведение игрока?

‍Сравнивая действия игрока в периоды получения бонусов с его базовым поведением при игре на реальные деньги в долгосрочной перспективе. У одних игроков активность на реальные деньги растет благодаря бонусам, у других — остается неизменной, и бонус просто «съедается». Чтобы различить эти категории, требуется поведенческий анализ каждого игрока, а не усредненные показатели по всей программе.

4. Можно ли использовать это вместе с нашими текущими кампаниями и правилами?

‍Да. На практике это выглядит как сигнал о квалификации для каждого конкретного игрока, который можно использовать в качестве условия в вашей текущей сегментации, цепочках коммуникаций и правилах выдачи бонусов. Таким образом, система дополняет и уточняет то, что у вас уже работает, а не заменяет это.

Была ли эта статья полезной? Если да, поделитесь ею с коллегами по индустрии.