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Segmentazione dei partecipanti ai tornei con AI

1) Perché segmentare i giocatori di torneo

Segmentazione AI aiuta:

Onestamente semina e matchmaker (MMR/lega, canestri di qualificazione).
Personalizza attività e pianificazioni (slot time, lunghezza dell'iventa).
Gestire l'economia dei premi (copertura target ed emissione dei premi).
Ridurre il rischio e il carico (RG guardie, anti-abuse).
Aumentare la ritenzione attraverso obiettivi rilevanti e una meta-progressione sensibile.

2) Dati e segnali

Comportamento in giochi/tornei

Ritmo: spin/min, media e dispersione.

Tipo di partecipazione: frequenza degli iventi, lunghezza delle selezioni, quota di arrivo.

Varietà di contenuti: provider/generi, novità.

Skill & Competizione

Storia delle posizioni (top X%, tavoli finali), stabilità del risultato.

MMR/Elo, K-Factor, risposta alla promozione della lega.

Economia

Proxy valori: giro/frequenza dei depositi (aggregato), sensibilità ai premi (conversione alla partecipazione all'annuncio).

Segnali sociali

Attività in chat/clip/comunità, repliche e postazioni.

Contesto e RG

Ore del giorno, dispositivo, sessioni consecutive, limiti e flag RG (per la riduzione del carico).

💡 Tutti i segnali sono aggregati, senza PII oltre il minimo di regolazione.

3) Fithering (esempi)

Stabilità del risultato: fattore di variazione della posizione, P75→P25 delta.

Sfumatura Skill: aumento/calo MMR dopo la transizione tra divisioni.

Partecipazione temporale: hit per ore/giorni della settimana, correzione automatica.

Varietà di contenuti: entropia fornitori/generi.

Sensibilità economica: uplift partecipazione a promo/bust.

Carico RG: durata media e velocità delle sessioni, allarmi streak.

4) Stack di segmentazione modello

1. Clustering (unsupervised): K-Means/HDBSCAN per segmenti comportamentali.

2. Embedding:

User2Vec per le sequenze di provider/ivent (Skip-gram), Game2Vec per l'intimità dei contenuti è il miglior raggruppamento di «interessi».
3. Segmentazione grafica: Community Detection (Community Detection) - Utile per catturare collazioni/giochi pati.
4. Modelli propensiti (superwised) - Probabilità di partecipazione/arrivo/ritorno dopo aver perso.
5. Tipologia mista: segmenti finali = combinazione di comportamento x skilla x economia x rischio.

5) Esempio di tipologia (scheletro)

Qualifica S1: brevi passaggi intensi, picchi elevati, bassa stabilità.

S2 «Stuer Torneur»: selezioni lunghe, top 25% stabile, velocità media.

L'S3 «Collezionista di Contenuti» è una grande entropia dei provider, ama le missioni «diversità».

S4 Master Finals: alto MMR, stretto pool di provider, alto% tavoli finali.

S5 «Cacciatore stagionale» è attivo in onde durante i periodi di bust/iventi.

S6 «Rischio-segnale RG» - Segni di stanchezza/lunghe sessioni di strik - richiede scenari ridotti.

6) Collegamento con leghe e sementi

I segmenti non sostituiscono MMR, ma lo arricchiscono: il segmento influisce sulla lunghezza delle selezioni, sul tipo di attività, sulla pianificazione, ma non sulle probabilità/regole matematiche.

Posizionamento-match + rapido up/down con un chiaro mix match tra il segmento e la lega corrente.

Equità: lo status VIP non influisce sulla MMR e non dà vantaggi alla partita.

7) Uso pratico dei segmenti

Formati tornei: sprint/maratona/mix sotto S1/S2.

Micro-attività: varietà di provider per S3, controllo del ritmo per S1.

Pianificazione: linee guida personali per le attività abituali.

Riconoscimenti: attenzione ai cosmetici/set; rarità - comuni a tutti, senza pay-to-win.

Comunicazioni: testo/tonalità, suggerimenti strategici (etica-neutrale).

RG Guardiani: per S6 - pause morbide, limiti di lunghezza delle missioni, complessità ridotta.

8) Anti-abuse e compilazione

Collusioni/smurfing: segnali grafici e biometria comportamentale; KYC casuali su una Master League.

Rate limiting: cappa per tentativi/re-entry; raffreddamento per cicli ripetuti.

Equità: il valore dei premi è uguale; segmentazione cambia il percorso/UX, non la vincita EV.

Trasparenza: schermata «Come funziona la segmentazione» - Principi generali, senza espletamento dei pesi interni.

9) Metriche di successo

Controllo Uplift D7/D30 per segmenti vs.

Partecipazione Rate/Complection Rate missioni e selezioni.

La distribuzione SP (Gini) è l'uniformità del progresso stagionale.

P95 tempo prima della ricompensa - controllo della dispersione.

Complaint/Abuse rate, Smurf/Collusion flags.

Metriche RG: percentuale di pause morbide, riduzione delle sessioni ultraveloci.

Prize ROY/Emision to GGR - sostenibilità dell'economia promozionale.

10) A/B-pattern

1. Segmentazione K-Means vs HDBSCAN (resilienza, stabilità dei cluster).

2. Con l'aggiunta di ambedding vs senza (qualità dei formati raccomandati).

3. Micro-attività: una vs due parallele.

4. Le slot temporali sono fisse vs personali.

5. Soglia di guardia RG - morbido vs rigoroso.

6. Lunghezza delle selezioni: vs corti lunghi per S1/S2.

11) Modelli JSON

Scheda segmento giocatore (aggregazioni + tag):

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"
}

Soluzione per il formato del torneo/attività:

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) Pipline e produzione

Architettura:

Gli eventi di Kafka/Redpanda sono stati eseguiti con batch/striam (1h/24h/7d finestre).
Feature Store (online/offline) con consegna SLA.
Formazione di clustering/embedding ogni 1-7 giorni assegnazione online dei segmenti di accesso.
Organizzazione delle soluzioni: servizio Segmentazione API di Matchmaking/Tasks/Comms.

Pseudo di assegnazione:

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 e comunicazioni

La lobby con «sotto di te», il formato, la durata, le slot del tempo, in un unico blocco.

Tono senza manipolazioni: «Consigliamo un breve qualificatore di sera, così si gioca di solito».

Opzioni di controllo: cambia il formato/slot e disattiva le linee guida personali.

I VFX silenziosi sono marcatori di avanzamento accurati, senza spam.

14) Chequlist onestà e RG

La segmentazione non influisce su RTP/probabilità nelle partite.
Il soffitto del valore dei premi è uguale per tutti.
Pagina trasparente dei principi operativi.
Anti-abuse (collusioni, smurfing, rate limits) sono inclusi.
Le guardie RG sono attive: pause, limiti di durata, riduzione della complessità.
Logi di soluzione e verifica della spiegabilità (reason codes).

15) Piano di implementazione

1. MVP (3-5 settimane): K-Means + fithering di base; raccomandazioni formato/slot schermata trasparenza.

2. v0. 9: embedding User2Vec/Game2Vec; HDBSCAN; segnali anti-Abuse Conte.

3. v1. 0: aggiornamenti online dei segmenti, collegamento con i bandi per le attività rapporti di onestà e analisi RG.

4. La configurazione RL delle catene di attività per segmento; cross promo, modelli stagionali.

Segmentazione AI è un livello di significati sopra MMR: non cambia le probabilità, ma seleziona il formato, la durata, le attività e le comunicazioni per lo stile del giocatore. La combinazione di clustering, embedding e propensity fornisce una tipologia resistente; gli anti-abuse e le guardie RG mantengono il sistema onesto; le metriche (Gini, P95, RE emissioni) confermano che l'ecosistema dei tornei è diventato più equo ed efficiente.