AI管理促销活动和促销

负责任的促销原则

1.增量>覆盖范围：目标是增加基线,而不是最大限度的发放奖金。

2.公平和透明度：可理解的条件，相同部分的规则相同。

3.数据最小化：足够的行为和产品提示；PII-严格要求。

4.RG/默认道德：促销不会推动风险行为,并尊重玩家的限制。

5.没有"子循环"机会：在赌博产品中，促销不会改变RTP/概率，只有周围的经济（现金返还，任务等）。

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AI编排促销架构

1）数据收集和正常化

产品活动：会话,存款/购买,任务,KYC/RG状态。

通讯渠道： 在应用程序,电子邮件,推,网站横幅.

限制/政策：管辖权，限制，反欺诈规则。

卫生：等效性，定时性，化名，原始数据的TTL。

2）型号

Propensity/Next-best-action：目标行动的概率,无需促销。

Uplift/CATE：估计每个段的特定离群值的增量效应。

时间模型（RNN/变形金刚）：最佳接触点（send-time optimization）。

Pacing/需求：预算支出和受众饱和度的预测。

Antifrod promo：帐户/设备图，多项方案和"破碎"付款。

3）编曲家促销

实时解决"谁/什么/何时/何处"。

遵守Guardrails：频率限制、折扣帽、禁令"高于"RG活动限制。

考虑库存/预算，离岸解决冲突和A/B拆分。

4）Causal评估和实验

Holdout/geo-experiments和switchback设计。

在线评估uplift（T-learner/X-learner技术，双robust）。

报告：增量收入，NMG（net marketing gain），LTV效果。

5）可观察性和审计

Dashbords：pacing，接触频率，响应，ROI，防冻事件。

决策逻辑："谁/什么/为什么"，模型版本，概率和预期的uplift。

用户透明度：促销故事和条件的中心。

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促销格式（带有AI发布）

任务和进步：技能/时间挑战（不影响获胜机会）。奖项是现金返还/剥皮/锦标赛门票。

现金/回扣：弹性KPI的动态赌注（例如，在"争夺损失"时较低）。

个人优惠展示：内容/事件/季节,相关玩家故事。

自愿挑战："慢速模式"/"超时帽"用于节俭游戏，并获得软奖励。

惊喜和喜悦：稀有，公平的礼物，不依赖于金额。

从不：不提供离岸外包,鼓励绕过RG限制或增加风险。

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反欺诈和预算保护

促销摘要图：按设备/付款/行为进行通信；识别优惠券的"农场"。

自行车规则：激活/天数/帐户/付款方式的限制。

支付异常：在收到奖金后监测退款/充电器。

CUS/geo gardreils：offers仅适用于相关司法管辖区和状态。

确认阈值：大促销-经过手动审核或额外的验证步骤。

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UX和通信

透明条件： 简单的卡"什么，多少，在什么时候，如何获得。"

明确的含义： "奖金活动7天，不需要/规则X。"

中性语气，没有FOMO：没有压力"迫在眉睫，否则错过机会"。

宣传中心：历史，任务状态，拒绝沟通的能力。

可用性：主要字体，对比度，字幕；语言/货币本地化。

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成功指标（KPI）

增量和经济学

按目标行动/收入计算的Uplift，NMG（收入−促销成本−保证金成本）。

食人化（将立即发生的活动的百分比）。

LTV效果和促销结束后的保留。

业务活动

Pacing预算，联系人频率（按用户），p95 offer交付时间。

目标/管辖权错误，频道超时。

安蒂弗罗德

TP/FP通过促销算法，锁定金额，平均检测时间。

重复违规和拒绝付款。

RG/合规性

由RG Gardrails停止的Offers，有活动限制/暂停的玩家比例。

不正确的条件/压力投诉。

信任/UX

CSAT/NPS通过促销，CTR"条款细节"，从频道退款。

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实践中的算法

Uplift建模

梯度助推器/表变压器上的T-learner/X-learner。

Target是处理和对照组之间的Δ，是常规的重新校准。

上下文匪徒（NBA）

根据上下文（设备，小时，历史，RG状态）选择离线/通道/时间。

汤普森采样/LinUCB对频率和风险处以罚款。

Pacing和预算

日间需求预测和限额自动分配（预算拖累）。

Cap在队列中脱颖而出，以避免供应倦怠。

Causal图和DR估计

当随机化受到限制时，用于在线评估的Doubly-robust/IPS。

相关用户的图形调整（推荐效果）。

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合规和"红线"

你不能：隐藏的条件、推动规避限制/自我排斥的离婚者、个人机会/合作社的变化、操纵文本。

需要："为什么我们要显示"的标记，对模型进行生物审计，通过有争议的案例访问人员，在错误时快速取消。

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2025-2030年路线图

2025-2026年-基地

数据层和促销编排器，频率限制，增量分级。

Uplift V1和频道/时间的强盗。

Antifrod promo：图形+自行车，用户的促销中心。

2026-2027-成熟度

Causal ML处于离岸水平，具有饱和预测的预算步行。

多语言通信，与RG Gardreils的个人任务。

NMG/LTV报告，自动条件审核。

2027-2028-生态系统

合作伙伴提供的离岸市场（具有相同的规则和审计）。

用于私人信号的电子设备模型；解释性卡"为什么你看到它"。

2028-2029-标准

通用逻辑/条件格式，关于增量性和道德的公开报告。

高级铜锣实验（switchback/geo）是常态。

2030年-默认情况下

"增量逐设计"，认证的Gardrails，促销作为可管理的资产，具有可理解的收益率和最低风险。

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发射清单（30-60天）

1.数据和规则：连接产品/信道事件,设置频率限制和RG gardrails。

2.基本因果关系：将控股和前2-3 A/B纳入离职者；测量uplift和NMG。

3.V1模型：助推器上的propensity+uplift；频道/时间表的强盗。

4.Antifrod：自行车，链接图，大奖金的手动调节。

5.UX：促销中心，透明条款，"放弃邮件"按钮。

6.可观察性： pacing/ROI/abuse/RG行列板；logues"谁/什么/为什么。"

7.流程：每周校准，低浮动股票折叠计划，错误时快速取消。

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迷你桉例

休息后重新分配球员：uplift模型显示，现金返还率为5％，返还率为+12％，而10％仅为+2％，高资产负债表→我们保留5％，限制频率。

"慢速模式"任务：经常进行长时间的比赛的玩家-暂停和软奖励的任务；超长会话减少19%，LTV没有下降。

Coupons Antifrod：在单个设备上检测来自31个帐户的"农场"图形→自动售货机，咆哮桉例，政策退款。

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AI使促销活动成为可管理的资产而不是"折扣彩票"。成功的关键要素：

• Causal增量评估，RG/complians和antifrod gardrails，透明条件和尊重的UX，预算跟踪纪律和模型审核。

因此，促销确实可以促进业务，建立信任并支持健康的用户行为-没有操纵和灰色区域。