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Segmentierung von Turnierteilnehmern mit AI

1) Warum Turnierspieler segmentieren

KI-Segmentierung hilft:

Ehrlich säen und Matchmaking (MMR/Ligen, Qualifikationskörbe).
Personalisieren Sie Aufgaben und Zeitpläne (Zeitfenster, Veranstaltungslänge).
Verwalten Sie die Wirtschaft der Preise (Zielreichweite und Ausgabe von Auszeichnungen).
Reduzieren Sie Risiko und Belastung (RG-Wächter, Anti-Missbrauch).
Erhöhen Sie die Retention durch relevante Ziele und die Komplexität der Meta-Progression.

2) Daten und Signale

Spiel-/Turnierverhalten

Tempo: Spin/min, Durchschnitt und Varianz.

Art der Teilnahme: Häufigkeit der Veranstaltungen, Länge der Qualifikationen, Anteil der Abschlüsse.

Inhaltliche Vielfalt: Anbieter/Genres, Neuheit.

Skill & Wettbewerb

Positionshistorie (Top X%, Finaltische), Ergebnisstabilität.

MMR/Elo, K-Faktor, Reaktion auf den Liga-Aufstieg.

Wirtschaft

Wertproxy: Umsatz/Häufigkeit der Einzahlungen (aggregiert), Belohnungsempfindlichkeit (Umwandlung in Beteiligung bei Ankündigung).

Soziale Signale

Aktivität in Chat/Clips/Communities, Berichten und Hwast-Posts.

Kontext und RG

Tageszeit, Gerät, aufeinander folgende Sitzungen, Limits und RG-Flags (um die Last zu reduzieren).

💡 Alle Signale sind in aggregierter Form, ohne PII über das regulatorische Minimum hinaus.

3) Fichering (Beispiele)

Stabilität des Ergebnisses: Variationskoeffizient der Position, P75→P25 Delta.

Skill-Gradient: MMR-Anstieg/-Abfall nach divisionsübergreifendem Wechsel.

Zeitbeteiligung: Hits nach Wochenstunden/Tagen, Autokorrelation.

Inhaltliche Vielfalt: Entropie der Anbieter/Genres.

Wirtschaftliche Sensibilität: uplift Teilnahme an Promo/Boosts.

RG-Last: durchschnittliche Dauer und Geschwindigkeit der Sitzungen, Streak Warnungen.

4) Modell-Segmentierungsstapel

1. Clustering (unsupervised): K-Means/HDBSCAN für Verhaltenssegmente.

2. Embeddings:

User2Vec nach Anbieter-/Veranstaltungssequenzen (Skip-gram), Game2Vec für die inhaltliche Nähe → bessere Gruppierung von „Interessen“.
3. Grafische Segmentierung: Community Detection - nützlich für das Fangen von Kollisionen/Paty-Spielen.
4. Propensity-Modelle (supervised): Wahrscheinlichkeit der Teilnahme/Zieleinlauf/Rollback nach Verlusten.
5. Gemischte Typologie: Endsegmente = Kombination aus Verhalten × Skill × Ökonomie × Risiko.

5) Typologie Beispiel (Skelett)

S1 „Qualifier Sprinter“: kurze intensive Läufe, hohe Spitzen, geringe Stabilität.

S2 „Staer-Turnierspieler“: lange Quali, stabile Top 25%, Durchschnittsgeschwindigkeit.

S3 „Collector-Content“: hohe Entropie der Anbieter, liebt „Diversity“ -Missionen.

S4 „Master Finals“: hoher MMR, schmaler Anbieterpool, hoher Anteil an Finaltischen.

S5 „Saisonjäger“: aktiv in Wellen in Zeiten von Boosts/Events.

S6 „RG Risk Signal“: Ermüdungserscheinungen/lange Streak-Sessions - erfordert sanfte Szenarien.

6) Bündelung mit Ligen und Aussaat

Segmente ersetzen MMR nicht, sondern bereichern es: Ein Segment beeinflusst die Länge der Qualifikanten, die Art der Aufgaben, den Zeitplan, aber nicht die mathematischen Quoten/Regeln.

Platzierungsmatches + schnelles Up/Down mit einem klaren Miesmatch zwischen dem Segment und der aktuellen Liga.

Fairness: Der VIP-Status hat keinen Einfluss auf MMR und bietet keinen Vorteil im Match.

7) Nutzung der Segmente in der Praxis

Turnierformate: Sprint/Marathon/Mixed unter S1/S2.

Mikroaufgaben: Anbietervielfalt für S3, Tempokontrolle für S1.

Zeitplan: Persönliche Slot-Empfehlungen für die üblichen Aktivitäten.

Auszeichnungen: Fokus auf Kosmetik/Sets; Raritäten - allen gemeinsam, ohne Pay-to-Win.

Kommunikation: Text/Tonalität, Strategie-Hinweise (Ethik-neutral).

RG-Wächter: für S6 - weiche Pausen, Begrenzung der Länge der Missionen, reduzierte Schwierigkeit.

8) Anti-Missbrauch und Compliance

Kollisionen/Schlümpfe: Graphensignale und Verhaltensbiometrie; zufällige KYC auf Master-Ligen.

Rate limiting: cap auf Versuche/re-entry; Kühlung in sich wiederholenden Zyklen.

Gerechtigkeit: Die Obergrenze für den Wert von Auszeichnungen ist gleich; Segmentierung ändert Pfad/UX, nicht EV Gewinne.

Transparenz: Bildschirm „Wie die Segmentierung funktioniert“: allgemeine Prinzipien, ohne die internen Gewichte zu offenbaren.

9) Erfolgsmetriken

Uplift D7/D30 nach Segmenten vs Kontrolle.

Teilnahme Rate/Vervollständigung Rate Missionen und Qualifikationen.

SP-Verteilung (Gini) - Gleichmäßigkeit des saisonalen Fortschritts.

P95 Zeit bis zur Belohnung ist die Kontrolle der Varianz.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

RG-Metriken: Anteil weicher Pausen, Reduzierung von extra langen Sitzungen.

Prize ROI/Emission to GGR - Nachhaltigkeit der Förderwirtschaft.

10) A/B-Muster

1. Segmentierung von K-Means vs HDBSCAN (Rauschresistenz, Clusterstabilität).

2. Mit dem Zusatz embeddings vs ohne sie (Qualität der Empfehlungen der Formate).

3. Mikroaufgaben: eine vs zwei parallel.

4. Zeitfenster: persönliche vs feste.

5. Die Schwelle der RG-Wachen: mild gegen streng.

6. Länge der Qualifikation: kurz vs lang für S1/S2.

11) JSON-Templates

Spielersegmentkarte (Aggregate + Tags):

json
{
"user_id": "u_87421",  "segments": ["S1_sprinter", "S3_collector"],  "mmr": 1420,  "features": {
"pace_spm_med": 52,   "pace_spm_cv": 0. 31,   "finish_top10_rate": 0. 18,   "provider_entropy": 1. 92,   "evening_participation_rate": 0. 64
},  "rg_flags": {"long_sessions": true, "cooldown_suggested": true},  "updated_at": "2025-10-24T10:00:00Z"
}

Entscheidung über Turnierformat/Aufgaben:

json
{
"decision_id": "d_s3_2025_10_24_1000",  "user_id": "u_87421",  "recommendation": {
"qualifier_format": "sprint_20min",   "time_slot": "evening",   "micro_tasks": [
{"type":"pace_control","max_spm":48,"duration_min":20},    {"type":"provider_diversity","providers":3}
],   "reentry_cap": 1
},  "fairness": {"vip_neutral": true, "reward_cap_equivalent": true},  "rg": {"enforced_break_min": 10}
}

12) Pipeline und Produktion

Architektur:

Veranstaltungen → Kafka/Redpanda → Fichering Batch/Stream (1h/24h/7d Fenster).
Feature Store (online/offline) mit SLA-Lieferung.
Clustering/Embedding Training alle 1-7 Tage; Online-Zuordnung der Segmente bei der Anmeldung.
Lösungen orchestrieren: Segmentation API → Matchmaking/Tasks/Comms.

Pseudocode der Zuordnung:

python ctx = build_context(user_id)
x = feature_store. fetch(user_id)
z = user2vec. embed(x. sequence)
cluster = hdbscan. predict(z)
segment = postprocess(cluster, mmr=ctx. mmr, rg=ctx. rg_flags)
emit_segment(user_id, segment)

13) UX und Kommunikation

Lobby mit „unter dir“: Format, Dauer, Zeitfenster - in einem Block.

Der Ton ohne Manipulation: „Wir empfehlen einen kurzen Qualifikanten am Abend - so spielt man normalerweise“.

Kontrollmöglichkeiten: Format/Slot ändern, persönliche Empfehlungen deaktivieren.

Silent VFX: Ordentliche Fortschrittsmarker für Aufgaben, kein Spam.

14) Ehrlichkeit Checkliste und RG

Die Segmentierung hat keinen Einfluss auf RTP/Matchquoten.
Die Obergrenze für den Wert von Auszeichnungen ist für alle gleich.
Transparente Seite zu den Arbeitsgrundsätzen.
Anti-Missbrauch (Kollisionen, Schlümpfe, Rate Limits) enthalten.
RG-Wächter sind aktiv: Pausen, Zeitlimits, Komplexitätsreduktion.
Entscheidungsprotokolle und Prüfung der Erklärbarkeit (reason codes).

15) Umsetzungsplan

1. MVP (3-5 Wochen): K-Means + Basic Fichering; Format-/Slot-Empfehlungen; Transparenzbildschirm.

2. v0. 9: Embeddings User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; Anti-Missbrauchs-Graph-Signale.

3. v1. 0: Online-Updates von Segmenten, Bündelung mit Banditen für Aufgaben; Berichte „Ehrlichkeit“ und RG-Analyse.

4. Nächste: RL-Konfiguration von Aufgabenketten nach Segmenten; Cross-Promo, saisonale Muster.

AI-Segmentierung ist eine Bedeutungsschicht über MMR: Sie ändert die Chancen nicht, sondern wählt das Format, die Dauer, die Aufgaben und die Kommunikation für den Stil des Spielers aus. Die Kombination von Clustering, Embedding und Propensity ergibt eine stabile Typologie; Anti-Missbrauchs- und RG-Wachen halten das System ehrlich; Metriken (Gini, P95, ROI-Emissionen) bestätigen, dass das Turnierökosystem sowohl fairer als auch effizienter geworden ist.