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Gestion AI des campagnes promotionnelles et des promotions

Principes d'une promo responsable

1. Incrémentalité> couverture : l'objectif est un gain vers la ligne de base, pas un maximum de bonus distribués.

2. Équité et transparence : conditions compréhensibles, règles identiques pour les mêmes segments.

3. Minimisation des données : assez de signaux comportementaux et de produits ; PII - par stricte nécessité.

4. RG/éthique par défaut : la promo ne pousse pas au comportement risqué et respecte les limites du joueur.

5. Sans « gâcher » les chances : dans les produits de jeu, les promotions ne changent pas la RTP/probabilités, seulement l'économie autour (cashback, missions, etc.).

Architecture d'orchestration AI promo

1) Collecte et normalisation des données

Événements du produit : sessions, dépôts/achats, missions, statuts KYC/RG.

Canaux de communication : in-app, e-mail, push, bannières sur le site.

Restrictions/politiques : juridictions, limites, règles antifrod.

Hygiène : idempotence, temporisation, pseudonymisation, TTL pour les données brutes.

2) Modèles

Propensity/Next-best-action : la probabilité d'une action ciblée n'est pas nulle part.

Uplift/CATE : évaluation de l'effet incrémental d'un offer spécifique par segment.

Modèles temporels (RNN/Transformer) : meilleur moment de contact (send-time optimization).

Pacing/demande : prévision de la dépense budgétaire et de la saturation du public.

Promotions antifrod : graphe des comptes/appareils, schémas multiacks et « fractionnement » des paiements.

3) Orchestrateur promo

Décide « à/quoi/quand/où » en temps réel.

Respecte les guardrails : limites de fréquence, cap sur les réductions, interdiction des offers « au-dessus » des limites actives de RG.

Tient compte de l'inventaire/budget, conflit de résolution des offers et A/B split.

4) Évaluation causale et expériences

Holdout/geo-experiments et switchback design.

Évaluation en ligne uplift (techniques T-learner/X-learner, robuste double).

Chiffre d'affaires incrémentiel, NMG (net marketing gain), effet LTV.

5) Observation et audit

Dashboards : pacing, fréquence des contacts, réponse, ROI, incidents antifrod.

Logs de solutions : « à/quoi/pourquoi », version du modèle, probabilité et uplift attendu.

Transparence pour l'utilisateur : centre de l'historique promotionnel et des conditions.

Formats promotionnels (avec alimentation AI)

Missions et progression : défis de compétences/temps (sans affecter les chances de gagner). Les récompenses sont cashback/skins/ticket pour le tournoi.

Cashback/rakeback : mise dynamique sur le KPI de durabilité (par exemple, plus bas lors de la « course à la perte »).

Vitrines d'offres personnelles : contenu/événements/saisons, histoires pertinentes du joueur.

Challenges volontaires : « mode lent « / » time-cap »pour un jeu serré avec des récompenses douces.

Surprise-et-joie : des cadeaux rares, justes, indépendants des montants.

Jamais : ne proposez des offers qui encouragent le contournement des limites RG ou l'augmentation des risques.

Antifrod et défense du budget

Graphique promotionnel : communications par appareils/paiements/comportement ; identification des « fermes » de coupons.

Règles de cyclisme : limites sur le nombre d'activations/jours/compte/mode de paiement.

Anomalies de paiement : suivi des retours/chargbacks après réception du bonus.

CUS/Geo-Gardrails : Les offers ne sont disponibles que pour les juridictions et les statuts respectifs.

Seuil de confirmation : gros promos - après modération manuelle ou étape de vérification supplémentaire.

UX et communications

Conditions transparentes : simple carte « quoi, combien, avant, comment obtenir ».

Les conséquences claires sont : « Le bonus est actif pendant 7 jours, le pari n'est pas nécessaire/règle X ».

Ton neutre, sans FOMO : pas de pression « urgente sinon ratez la chance ».

Centre promo : histoire, statuts des missions, possibilité de refuser les communications.

Disponibilité : gros caractères, contraste, sous-titres ; localisation de la langue/monnaie.

Indicateurs de succès (KPI)

Incrémentalité et économie

Uplift par action cible/chiffre d'affaires, NMG (chiffre d'affaires − valeur promotionnelle − coûts de marge).

Cannibalisation (% des actions qui se seraient produites sans promo).

Effet LTV et maintien après la fin de l'action.

Opérations

Budget de paiement, fréquence des contacts (per user), p95 temps de livraison offer.

Erreurs de ciblage/juridiction, temporisation des canaux.

Antifrod

TP/FP sur l'abyse promo, les montants bloqués, le temps moyen à un détail.

Violations répétées et paiements rejetés.

RG/Conformité

Les offers arrêtés par les gardes RG, la proportion de joueurs avec des limites actives/pauses.

Plaintes concernant des conditions/pressions incorrectes.

Confiance/UX

CSAT/NPS par promo, CTR « détails des conditions », désengagement des canaux.

Algorithmes dans la pratique

Simulation Uplift

T-learner/X-learner sur les renforts de gradient/transformateurs de table.

Target - Δ entre le groupe traité et le groupe témoin, recalibrage régulier.

Bandits contextuels (NBA)

Sélection de l'offer/canal/heure en fonction du contexte (appareil, heure, historique, état RG).

Thompson Sampling/LinUCB avec des pénalités de fréquence et de risques.

Pacing et budget

Prévisions de la demande journalière et allocation automatique des limites (budget throttling).

Cap sur les offers dans la cohorte pour éviter l'épuisement de l'offre.

Graphes de causerie et évaluations DR

Double-robuste/IPS pour l'évaluation en ligne lorsque la randomisation est limitée.

Ajustements graphiques pour les utilisateurs dépendants (effets de référence).

Conformité et « lignes rouges »

Vous ne pouvez pas : les conditions cachées, les offers qui poussent à contourner les limites/l'auto-exclusion, les changements individuels de chances/coefs, les textes manipulateurs.

Il faut : le journal « pourquoi on montre », l'audit des modèles sur bias, l'accès à la personne par case controversée, les annulations rapides en cas d'erreurs.

Feuille de route 2025-2030

2025-2026 - Base

Couche de données et orchestrateur promo, limites de fréquence, holdout-évaluation de l'incrément.

Uplift V1 et un bandit canal/temps.

Antifrod promo : graphe + cyclisme, centre promo pour l'utilisateur.

2026-2027 - Maturité

Causal ML au niveau offer, pacing budgétaire avec prévision de saturation.

Communication multilingue, missions personnelles avec RG Gardrails.

Rapport NMG/LTV, audit automatique des conditions.

2027-2028 - L'écosystème

Marketplace Offers de partenaires (avec des règles et un audit uniques).

Il-device modèle pour les signaux privés ; explainability-card « pourquoi voyez-vous cela ».

2028-2029 - Normes

Formats communs de logs/conditions, rapports publics sur l'incrémentalité et l'éthique.

Les expériences causales étendues (switchback/geo) sont la norme.

2030 - Par défaut

« Incrémentality-by-design », les gardrails certifiés, promo comme un actif géré avec un rendement compréhensible et un minimum de risques.

Chèque de lancement (30-60 jours)

1. Données et règles : connectez les événements produit/canal, définissez les limites de fréquence et les gardrails RG.

2. Causalité de base : inclure holdout et les 2-3 premiers A/B sur les offers ; mesurez uplift et NMG.

3. Modèles V1 : propensity + uplift sur boosting ; bandit pour canal/timing.

4. Antifrod : vélo, graphe de liaison, modération manuelle des grands bonus.

5. UX : centre promo, conditions transparentes, bouton « refuser les envois ».

6. Observabilité : dashboards pacing/ROI/abyse/RG ; logs « à/quoi/pourquoi ».

7. Processus : calibrations hebdomadaires, plan de réduction des actions à faible débit, annulations rapides en cas d'erreurs.

Mini-mallettes

Релоуч des joueurs après l'interruption : l'uplift-modèle montre que кэшбэк 5 % donnent +12 % vers le retour, et 10 % - seulement +2 % par dessus et haut абьюз → est laissé 5 %, nous limitons la fréquence.

Missions « mode lent » : les joueurs avec de fréquentes longues sessions - des tâches avec des pauses et des récompenses douces ; réduction de 19 % des séances de super-longue durée, sans baisse du LTV.

Антифрод des coupons : le comte детектит "la ferme" de 31 comptes sur une installation → l'autobloc офферов, l'attaché-case sur ревью, le remboursement selon la politique.

L'IA fait des campagnes promotionnelles un actif géré, pas une « loterie de rabais ». Principaux ingrédients du succès :

évaluation causale de l'incrémentalité, gardrails RG/Complaens et antifrod, conditions transparentes et UX respectueux, discipline du pacing budgétaire et audit des modèles.

C'est ainsi que la promo développe vraiment les affaires, renforce la confiance et soutient le comportement sain des utilisateurs - sans manipulation ni zones grises.