Analyse AI du comportement des joueurs et prévision des revenus

Introduction : de l'analyse « descriptive » à la prévision pilote

Les rapports classiques répondent à la question « ce qui s'est passé », mais ne disent pas quoi faire et combien ça va donner. L'IA transforme les logiques comportementales brutes en prévisions gérables : probabilités d'activité, revenus attendus des segments, contribution des itinéraires de paiement, effet promo et mix de contenu. La clé est la base « honnête » de Net Revenue, l'attribution correcte et la vérification de la causalité.

Carte de données : quoi collecter et comment normaliser

Calques :

1. Jeux - sessions, paris/gains, jeux/fournisseurs, volatilité, versions RTP.

2. Payant - tentatives de dépôts, approval/MDR, cashout T-time, chargebacks.

3. Marketing - sources/UTM, campagnes, créateurs, welcome/reactivation offers.

4. Profil/comportement - fréquence des visites, heures d'activité, appareils, géo.

5. Conformité/RG - limites, auto-exclusion, statuts SoF/KYC (sans stockage de PII redondant).

6. Finances/Impôts - Redevances/Fida, Levies, OPEX pour les prévisions P & L.

La normalisation : le dictionnaire commun des actes de naissance : GGR → NGR → Net Revenue (−платежи − les affiliers − фрод). Pseudonyme des identifiants, unification time-zone, déduplication des événements.

Fichi : des clics aux prédicteurs

Cohortes : mois d'enregistrement × canal × GEO × marque × verticale.

Session : durée, fréquence, intervalles entre les visites (recency/frequency).

Payants : rolling-approval (7/28 jours), MDR blended, cashout lagi, part on-ramp/crypto.

Contenu : part du live/RNG, volatilité du portefeuille, hit-rate des fournisseurs.

Promo : intensité des bonus, missions/quêtes, réaction à push/email.

RG/risque : déclencheurs de comportement, proximité des limites, « dogons ».

Saisonnalité : jours fériés, salaires, calendrier sportif.

La pile de mannequins : qui est responsable de quoi

1. Survival/Time-to-event est la courbe P (active_d), durée jusqu'à « dremot « /auto-exclusion.

2. Modèles Markov/HMM - transitions « nouveau → actif → somnolent → est parti → réactivé ».

3. GBM/LightGBM/XGBoost - régression NetRev/ARPU à l'horizon 30/90/180 jours sur les pilotes.

4. Séquences (RNN/Transformer) - Recommandations de contenu et prévisions de session.

5. Causal (uplift/Bayesian/BSTS) est un effet incrémental de promotion/création/changement de paiement.

6. Série temps hiérarchique/Quantile - P10/P50/P90 NGR/profit pour la marque/GEO/vertical.

Lien « comportement → revenu → profit »

Chiffre d'affaires net journalier prévu par utilisateur :

E[NetRev_d] = P(active_d) × E[NetRev	active, d] où le second multiplicateur dépend du contenu, des paiements et des promotions (fiches).
LTV_T = Σ_{d=1..T} E [NetRev _ d ]/( 1 + r) ^ {d/30} est la base du ROI et de la planification budgétaire.

Application : solutions qui donnent de l'argent

1) Itinérance payante et risque

Modèle de succès de dépôt + coût de l'itinéraire → auto-routing par PSP/APM.

Effet : approval + 1. 5-4 pp, MDR − 30-80 pp, moins de pending cashout.

2) Promo et NBO

Les modèles Uplift ne → les offers qu'à ceux qui ont un gain de LTV positif.

Effet : − 2-5 pp à la part des bonus dans NGR avec LTV stable.

3) Recommandations de contenu

Sequence-modèle avec limitation de volatilité et RG.

Effet : + 3-9 % pour l'ARPU, + 2-4 pp pour le D30 dans le segment de masse.

4) Réactivation/anti-noir

Survival + déclencheurs de canaux (email/push/affiliates).

Effet : − 8-15 % churn en 90 jours.

5) Prévisions de profit

TS + pilotes GBM, Monte-Carlo pour P10/P50/P90.

Effet : précision de planification, moins de « surprises » de caisse.

Métriques de qualité : Comment comprendre que les modèles fonctionnent

Retraite/ASC/PR-ASC pour les classificateurs d'activité.

MAPE/WAPE pour NGR/profit ; Pinball loss et coverage pour quantiles.

Uplift @ K, Qini - pour la promo.

Calibration (Brier/Expected Calibration Error) : confiance dans les probabilités.

PSI/KS est la dérive des caractéristiques/distributions.

L'incrémentalité est A/B et geo-holdouts comme « étalon or ».

Dashboards « sur un seul écran »

1. Behavior → Revenue: DAU/MAU, Stickiness, Recency/Frequency, ARPDAU/ARPPU.

2. Retraite Ladder : D1/D3/D7/D30/rolling-180, courbe de survie.

3. Payments Health: approval/MDR/cashout/chargeback; effet de routage.

4. Promo Uplift : LTV test-vs-control, bonus-intensité, ROI.

5. Content Mix : part de live/RNG, hit-rate, royalties/NGR.

6. Profit Forecast : P10/P50/P90, contribution des conducteurs (waterfall).

7. RG/Compliance: self-exclusion, early warnings, SLA KYC.

Mini-exemple d'effet P&L (6 mois, simplifié)

Base : NGR 60 millions de dollars, bonus 26 %, approval 86 %, MDR 2. 6%, D30=8%, ARPU_30=$42.

Mis en œuvre : payment-routing (+ 2. 2 pp approval, − 40 pp MDR), NBO (− 2 pp de bonus), recommandations (+ 4 % ARPU), réactivation (+ 2 pp D30).

Résultat : contribution uplift $3. 1–4. 0 million, bénéfice prévisionnel + 2 $. 2–3. 0 million (avant impôts), payback sur le marketing − 20-35 jours.

Cadre éthique et juridique (RG/AML/Privacy)

Privacy-by-design : minimisation des PII, pseudonymisation, DPIA, cryptage.

Limites RG : limites strictes, homme-en-cycle pour VIP/High Offers.

Explainability : SHAP/ICE pour le marketing/paiement/RG - raisons compréhensibles des solutions.

Audit-trail : versions modèles, journal des interventions, reproductibilité.

AML/SoF : intégration de chain analysis/screening ; Travel Rule (le cas échéant).

MLOps : à ne pas « faire » dans 2 mois

Données : bronze/argent/or, tests freshness/completeness/consistency.

Piplines : Ficheville, cohérence en ligne/hors ligne.

Eibaking : A/B/holdouts permanents sur les solutions clés.

Surveillance : dérive, calibrage, rollback automatique.

Cadence : retraite toutes les 2 à 4 semaines, champion-challenger.

Plan de mise en œuvre de 90 jours

0-30 jours

Dictionnaire unique de métriques (GGR→NGR→Net Revenue), vitrine de données, dashboards Behavior/Payments.

Modèle MVP : maintien en vie, classificateur de succès de dépôt, baseline NBO.

31-60 jours

Auto-routing PSP dans 1-2 GEO ; A/B promo (uplift-target) ; recommandations de contenu sur une partie du trafic.

Activer les restrictions RG dans le NBO/recommander, lancer l'évaluation causal.

61-90 jours

Prévision hiérarchique des bénéfices avec le P10/P50/P90 ; l'échelle NBO/itinérance ; Scoring VIP avec human-in-the-loop.

Post-mortem : précision, uplift, incidents → recyclage des fiches/procédés.

Chèques-feuilles

Données

Chemin complet des paris/gains → NGR → Net Revenue.
Logs de paiement (attempts, causes de refus), créatifs/UTM, identifiants de contenu.
Alias et alignement time-zone.

Modèles

Survival/Markov, GBM-NetRev, sequence recommender.
Uplift pour les promotions, success-routing pour les paiements.
Quantile-forecast profit.

Opérations

A/B/holdouts, règles off-switch, limites des offers VIP.
Surveillance drift/coverage, journal des solutions.
RG/AML sont intégrés dans les pipelines.

Erreurs typiques

1. Compter les dépôts au lieu de Net Revenue surestimé → LTV.

2. Évaluer la promo par corrélation sans groupes témoins.

3. Ignorer les frais de paiement/levies dans les prévisions de profit.

4. Réapprendre sur une courte fenêtre sans saison.

5. Aucune restriction RG dans la personnalisation.

6. Pas de MLOps - les métriques se dégradent, les effets disparaissent.

L'analyse du comportement de l'AI transforme les « chiffres d'hier » en leviers P&L actifs : trafic correct, dépôts réussis, promotions précises, contenu pertinent et bénéfices prévisibles. Avec la discipline des données, la vérification de causalité et le RG/AML intégré, ces systèmes apportent des marges mesurables et accélèrent la croissance - non pas de manière ponctuelle, mais de manière continue.