Perché è importante segmentare il pubblico dei giocatori

Introduzione: una messa non funziona

I diversi giocatori hanno motivazioni, budget, ritmi e rischi diversi. Le campagne universali «per tutti» sono costose e cieche: una parte del pubblico brucia, una parte ignora e gli artigli a rischio ricevono innumerevoli inneschi. La segmentazione rende il marketing, il prodotto e il supporto precisi: «Le cose giuste - le persone giuste - nel momento giusto», aumenta la LTV e riduce i danni.

1) Cosa dà segmentazione al business (e al giocatore)

Più valore per gli stessi soldi. Onboording e offer personali riducono payback e aumentano ARPPU.

Riduzione del deflusso. Le diverse ragioni del ritiro sono diverse: da qualche parte ci vuole uno scenario demo-formativo, da qualche parte un rapido CUS/pagamento.

Giusto UX. Il giocatore vede suggerimenti rilevanti (RTP, limiti, aiuto), non spam promo.

Responsible Gaming. I segmenti di rischio vengono automaticamente esclusi dal riscaldamento, ricevono interruzioni e assistenza.

Chiarezza operativa. Il team capisce per chi costruiscono feci e contenuti - la velocità e la qualità delle soluzioni aumentano.

2) Assi di segmentazione di base: da cosa raccogliamo il ritratto

1. Valore (Value): RFM/reddito/frequenza/volatilità dei tassi di → L/H/M.

2. Comportamento (Behavior): frequenza dei depositi, IAT, attività notturna, annullamenti, giochi/mercati preferiti.

3. Ciclo di vita (Lifecycle): New (D0-D7 )/Grow (D8-D30 )/Steady (D31 + )/Churn-risk/Re-activated.

4. Rischio (RG): basso/medio/alto per flag rule e screening ML (chasing, seggiolini notturni, re-deposit loots).

5. Movente/psicografia: apprendimento/intrattenimento/socializzazione/competizione/highroll (sondaggi e proxy comportamentali).

6. Geo e pagamenti: giurisdizione, lingua, metodi di pagamento, richieste di KYC/SoF.

💡 Importante: i segni sensibili (età <18/21, salute, religione, politica, ecc.) non sono mai utilizzati per il targeting. Filtri di età solo come barriere di compilazione.

3) Set di modelli: come «contare» i segmenti

RFM e regole di soglia per una partenza rapida.

Clustering (k-means/DBSCAN) per frequenza, somma, circadian-ficc, volatilità - per archetipi comportamentali.

Modelli propensity (logreg/GBM) per eventi: deposito, uscita, risposta alla lettera di apprendimento.

Modelli Uplift - dove la comunicazione cambia effettivamente il comportamento e non semplicemente «in attivo».

RG (risk outcomes) - La probabilità di auto-espulsione/crisi è usata solo per limitare promozioni e aiuti.

Change-point detection - Cattura bruschi spostamenti (escalation della notte, picchi di depositi).

Principi tecnici: validazione temporale (senza fuoriuscite), calibrazione, controllo fairness-coorto.

4) Mappa dei segmenti e cosa farne (esempio)

Segmento	Segni chiave	Cosa mostriamo	Cosa non facciamo
New Learners (D0–D7)	Frequenza bassa, demo, FAQ	Passo onboarding, demo, schede RTP/limiti, veloce KYC	Bonus aggressivi «urgente»
Value Grow	Depositi stabili, interesse per 2-3 giochi	Guide personali, tour con nuove modalità, trasparente T&C	Pressione su scommesse/limiti
Steady Casuals	Gioco nei weekend, bassa volatilità	Promemoria senza pressione, contenuto in bancarotta	Frequenti cannoni di notte
Crediti VIP/SoF	Importi elevati, fondi confermati	Servizio premium, pagamenti rapidi, trigger RG rigidi	Permessi per «aggirare» RG
Churn-risk	Calo della frequenza, ticchetti negativi	Soluzioni di assistenza, «riparato così», un update onesto	Vivremo il bonus a tutti i costi
RG-risk (L3–L4)	Notte, re-deposit loots, annullamento delle conclusioni	Pausa/limiti/aiuto, meno promo, formazione	Eventuali reazioni e promo

5) Attivazione: dove utilizzare i segmenti

Nel prodotto

I nuovi arrivati vedono le demo e le regole; gli esperti sono una partenza veloce, ma con limiti visibili.

Widget di contesto: sessione lunga → timeout; La vincita fissa il 50-80% e «non annullare la conclusione».

Stato-centro denaro: pagamenti trasparenti/CUS per segmenti con bassa tolleranza all'attesa.

IN CRM

Serie D0-D7: apprendimento, limiti, Check-in non promozionale.

Re-engeigment: solo per low-risk, con valore di servizio (nuovi metodi di pagamento, localizzazione, rapida KYC).

Filtri RG: escludi i segmenti di rischio dalle reazioni Dare aiuto e una pausa.

Nei media

Brand vs Performance sui mercati/segmenti di valore.

Affiliati 2. 0: quality-score per retence/LTV e reclami RG.

6) Metriche: come capire che la segmentazione funziona

Affari: , , , percentuale di ripetuti, CAC stabile/inferiore nei canali puliti.

Comportamento: D7/D30/D90, Time-to-1st- , meno ticket «Dove sono».

RG/etica: percentuale di giocatori con attivi, notturni « , cancellazioni», zero reattività nei segmenti di rischio.

OR/CTR↑, otpiski↓, zhaloby↓, CSAT/NPS↑.

Modelli: PR-AUC/calibrazione nella norma, interruzioni fairness non in crescita.

7) Dati, privacy e compilazione

Minimizzazione: usiamo apparecchi e finestre comportamentali (7-30 giorni), senza eccessi di dettagli personali.

Consenso trasparente: obiettivi di servizio, sicurezza, Resonibili Gaming.

RBAC e verifiche: accesso ai ruoli, registri delle attività, conservazione.

Proibizioni: nessun targeting minorile/vulnerabile; nessuna esportazione di segnali RG in marketing aggressivo.

8) Errori frequenti (e intelligenti)

«Tagliate 40 segmenti - nessuna risorsa». → 6-10 segmenti di lavoro, quindi approfondite.

I filtri RG e meno promo per il rischio sono in ferro.

Valutazione click. → Misurate retenzioni/LTV e incrementi (geo-holdout/MMM).

Statica. → Ricalcolare i segmenti 1-4 volte al mese; change-point cattura la deriva.

«Scatola nera» dei modelli. → SHAP/FICH-Importazioni, spiegazioni umane nella scheda del giocatore.

9) Road map di implementazione (0-30-90 giorni)

0-30 giorni - fondamenta

Raccolta eventi di base (depositi, conclusioni, durata, IAT, quota notturna), carta CUS/pagamenti.

RFM + Lifecycle v1, bandiere RG-rule.

Regole CRM: escludere i segmenti di rischio D0-D7 - apprendimento/limiti.

31-60 giorni - approfondimento

Clustering comportamentale (k-means), schede dei segmenti.

Propensity per la fuoriuscita/risposta all'apprendimento.

Widget alimentari per contesto (sessione lunga) pausa; vincita → fissa).

61-90 giorni - Scala e controllo

Test Uplift CRM, geo-holdout per i media.

Unico dashboard: Growth + RG + Service.

Procedure di controllo fairness e di riconteggio dei segmenti.

10) Assegno fogli

Dati/modelli

RFM e Lifecycle sono stati calcolati
Cluster di comportamento e striping RG
Propensity e uplift per gli script chiave
Validazione temporale, calibrazione, fairness

Prodotto/CRM

Serie D0-D7 (formazione, limiti)
Trigger: sessione/vincita/annulla
Escludi i segmenti di rischio dal promo
Visibile «centro di controllo» (limiti/pausa/stato)

Misura/etica

Retention/LTV per segmenti e canali
Metriche RG e denunce in dashbord
Geo-holdout/MMM per l'ingrandimento
Regole dei dati, RBAC, conservazione

11) Esempi di messaggi corretti per segmento

Ai nuovi arrivati, "Benvenuti! Demo e regole in 1 clic. I limiti e il timeout sono nel profilo. 18+/21+.»

Steady Casuals: Attivare un promemoria temporale. Hyde è dentro per bancarotta"

Dopo aver vinto, "Congratulazioni! Fissare il 50-80% dell'output. Il cambiamento è solo domani dopo il sonno"

"Abbiamo notato un intenso gioco di notte. Si consiglia una pausa/limite. Aiuto disponibile 24/7"

La segmentazione è una leva di precisione: si risparmia denaro, si accelerano le soluzioni alimentari, si crea fiducia e si riducono i rischi. Iniziate con i filtri RFM + Lifecycle e RG, aggiungete cluster comportamentali e propensity/uplift, e attivate segmenti dove il giocatore è davvero d'aiuto, come onboard, pagamenti, suggerimenti di autocontrollo e comunicazioni rispettose. In questo modo il marchio non è solo un traffico, ma una base di giocatori sostenibili che rimangono a lungo e sono al sicuro.