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Gestión de promociones y promociones de AI

Principios de la promoción responsable

1. Incrementalidad> cobertura: el objetivo es aumentar a la línea de base, no el máximo de bonificaciones repartidas.

2. Equidad y transparencia: condiciones comprensibles, las mismas reglas para los mismos segmentos.

3. Minimización de datos: suficientes señales de comportamiento y producto; PII - por estricta necesidad.

4. RG/ética por defecto: la promoción no impulsa comportamientos de riesgo y respeta los límites del jugador.

5. Sin posibilidades de «subcontratación»: en los productos de juego, las promociones no cambian RTP/probabilidades, sólo la economía alrededor (cashback, misiones, etc.).

Arquitectura promocional de orquestación AI

1) Recopilación y normalización de datos

Eventos del producto: sesiones, depósitos/compras, misiones, estados KYC/RG.

Canales de comunicación: en-app, e-mail, push, banners on-site.

Restricciones/políticas: jurisdicciones, límites, reglas antifraude.

Higiene: idempotencia, temporizadores, pseudonimización, TTL para datos crudos.

2) Modelos

Propensity/Next-best-action: probabilidad de una acción de destino sin promo.

Uplift/CATE: evaluación del efecto incremental de un offer específico por segmento.

Modelos de tiempo (RNN/Transformer): el mejor momento de contacto.

Pacing/demanda: previsión de gasto presupuestario y saturación de audiencia.

Antifraude promo: grafo de cuentas/dispositivos, esquemas de multiactividad y «fraccionamiento» de pagos.

3) Orquestador promocional

Decide «para/qué/cuándo/dónde» en tiempo real.

Cumple con los guardrails: límites de frecuencia, cap en descuentos, prohibición de offers «encima» de los límites de RG activos.

Tiene en cuenta el inventario/presupuesto, el conflicto de resolución offer y la división A/B.

4) Evaluación y experimentación causales

Holdout/geo-experiments y diseños switchback.

Evaluación en línea uplift (técnicas T-learner/X-learner, doble robust).

Informe: ingresos incrementales, NMG (net marketing gain), efecto LTV.

5) Observabilidad y auditoría

Dashboards: pacing, frecuencia de contacto, respuesta, ROI, incidentes antifraude.

Logs de soluciones: «para/qué/por qué», versión del modelo, probabilidad y uplift esperado.

Transparencia para el usuario: el centro de la historia promocional y las condiciones.

Formatos promocionales (con presentación AI)

Misiones y progresiones: tareas por habilidad/tiempo (sin afectar las posibilidades de ganar). Premios - cashback/skins/boleto al torneo.

Cashback/rakeback: apuesta dinámica por KPI de sostenibilidad (por ejemplo, más baja en la «carrera por perder»).

Vitrinas de ofertas personales: contenido/eventos/temporadas, historias relevantes del jugador.

Challenge voluntario: «modo lento «/» time-cap »para un juego cuidadoso con recompensas suaves.

Sorpresa y alegría: regalos raros, justos, independientes de las cantidades.

Nunca: no ofrecer offers que estimulen la elusión de los límites de RG o el aumento de los riesgos.

Antifraude y protección del presupuesto

Gráfico promocional: comunicaciones por dispositivo/pago/comportamiento; identificación de «granjas» de cupones.

Reglas de ciclismo: límites en el número de activaciones/días/cuenta/método de pago.

Anomalías de pago: supervisión de reembolsos/chargebacks después de recibir el bono.

CUS/geo-gardrailes: las offers sólo están disponibles para las jurisdicciones y estados relevantes.

Umbral de confirmación: promoción importante - después de la moderación manual o paso de verificación adicional.

UX y comunicaciones

Condiciones transparentes: una simple tarjeta de «qué, cuánto, antes de cuándo, cómo obtener».

Consecuencias claras: «el bono está activo 7 días, no se requiere apuesta/reglas X».

Tono neutral, sin FOMO: ninguna presión es «urgente, de lo contrario pierda la oportunidad».

Centro promo: historia, estados de las misiones, oportunidad de abandonar las comunicaciones.

Disponibilidad: fuente grande, contraste, subtítulos; Localización del idioma/moneda.

Métricas de éxito (KPI)

La progresividad y la economía

Uplift por acción objetivo/ingresos, NMG (ingresos − valor de la promoción − costos de margen).

Canibalización (% de las acciones que ocurrirían sin promo).

Efecto LTV y retención después del final de la acción.

Operaciones

Pacing presupuesto, frecuencia de contactos (per user), p95 tiempo de entrega offer.

Errores de direccionamiento/jurisdicción, tiempos de espera de los canales.

antifrod

TP/FP por abonos promocionales, cantidades bloqueadas, tiempo promedio hasta el bebé.

Repetidas irregularidades y pagos rechazados.

RG/Cumplimiento

Offfers detenidos por gardriles RG, una proporción de jugadores con límites/pausas activas.

Quejas sobre condiciones/presiones incorrectas.

Confianza/UX

CSAT/NPS por promoción, CTR «detalles de condiciones», descargas de canales.

Algoritmos en la práctica

Modelado Uplift

T-learner/X-learner en bustings de gradiente/transformadores de tabla.

Target - Δ entre los grupos procesados y de control, recalibración regular.

Bandidos contextuales (NBA)

Selección de offer/canal/tiempo bajo contexto (dispositivo, hora, historial, estado RG).

Thompson Sampling/LinUCB con multas por frecuencia y riesgos.

Pacing y presupuesto

Previsión de la demanda diaria y distribución automática de límites (budget throttling).

Cap en las offers en la cohorte para evitar quemar la oferta.

Gráficos causales y evaluaciones de DR

Doble-robust/IPS para la evaluación en línea cuando la aleatorización es limitada.

Ajustes de gráficos en usuarios dependientes (efectos de referencia).

Cumplimiento y «líneas rojas»

No se pueden: condiciones ocultas, offers que empujan a eludir los límites/autoexclusiones, cambios individuales de azar/sud, textos manipuladores.

Se necesita: un registro de «por qué mostramos», una auditoría de modelos en bias, acceso a una persona en casos controvertidos, cancelaciones rápidas en errores.

Hoja de ruta 2025-2030

2025-2026 - Base

Capa de datos y orquestador promo, límites de frecuencia, evaluación holdout de la incrementalidad.

Uplift V1 y bandido para canal/tiempo.

Antifraude promo: grafo + bicicleta, centro promo para el usuario.

2026-2027 - Madurez

Causal ML a nivel offer, un pacing presupuestario con previsión de saturación.

Comunicación multilingüe, misiones personales con gardrailes RG.

Informe NMG/LTV, auditoría automática de condiciones.

2027-2028 - Ecosistema

Marketplace offer de socios (con reglas y auditorías uniformes).

El dispositivo del modelo para señales privadas; explainability-card «por qué lo ves».

2028-2029 - Normas

Formatos generales de registros/condiciones, informes públicos sobre incrementalidad y ética.

Experimentos de causa avanzada (switchback/geo) como norma.

2030 - Predeterminado

"Incrementality-by-design', gardrailes certificados, promo como activo gestionado con una rentabilidad comprensible y un mínimo de riesgo.

Lista de comprobación de inicio (30-60 días)

1. Datos y reglas: conecte eventos de producto/canal, establezca límites de frecuencia y gardrailes RG.

2. Causalidad básica: incluya holdout y los primeros 2-3 A/B en offers; medir uplift y NMG.

3. Modelos V1: propensity + uplift en bustings; bandido para canal/timing.

4. Antifraude: bicicleta, gráfico de conexiones, moderación manual de grandes bonificaciones.

5. UX: centro de promoción, condiciones transparentes, botón «rechazar boletines».

6. Observabilidad: dashboards pacing/ROI/Abius/RG; logs «para/qué/por qué».

7. Procesos: calibraciones semanales, plan de reducción de acciones con baja uplift, cancelaciones rápidas en caso de errores.

Mini casos

Reloach de los jugadores después de la pausa: el modelo uplift muestra que el cashback del 5% da un + 12% a la vuelta, mientras que el 10% es sólo un + 2% en la parte superior y el abuz alto → dejamos un 5%, limitamos la frecuencia.

Misiones «modo lento»: a los jugadores con sesiones largas frecuentes - tareas con pausas y recompensas suaves; un descenso del 19% en las sesiones ultra largas, sin caída del LTV.

Antifraude cupones: grafo detectit «granja» de 31 cuentas en un solo dispositivo → autoblock offer, caso de rugido, reembolso por política.

AI hace de las campañas promocionales un activo gestionado y no una «lotería de descuentos». Ingredientes clave para el éxito:

evaluación causal de la incrementalidad, gardrailes de RG/cumplimiento y antifraude, condiciones transparentes y UX respetuoso, disciplina del pacing presupuestario y auditoría de modelos.

Así que la promoción realmente crece el negocio, crea confianza y mantiene un comportamiento saludable de los usuarios - sin manipulaciones y zonas grises.