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プレイヤーの行動と収益予測のAI分析
はじめに： 「説明的」分析からドライバ予測まで
古典的なレポートは「何が起こったのか」という質問に答えますが、何をすべきか、どのくらい与えるかは教えていません。AIは、生の行動ログを管理可能な予測に変える：活動確率、予想されるセグメント収益、支払いルートの貢献、プロモーションおよびコンテンツミックス効果。重要なのは、Net Revenueの「正直な」ベース、正しい帰属と因果関係チェックです。
データマップ： 収集するものと正規化する方法
レイヤー：1.ゲーム-セッション、賭け/賞金、ゲーム/プロバイダー、ボラティリティ、RTPバージョン。
2.支払い-入金、承認/MDR、 キャッシュアウトT-時間、チャージバックの試み。
3.マーケティング-ソース/UTM、キャンペーン、クリエイティブ、歓迎/再活性化オファー。
4.プロファイル/行動-訪問頻度、アクティビティの時間、デバイス、地理。
5.コンプライアンス/RG-制限、自己除外、SoF/KYCステータス（過剰なPIIを保存せずに）。
6.財務/税金-ロイヤリティ/フィード、レビー、P&L予測のためのOPEX。
正規化：メトリクスのユニフォーム辞書：GGR→NGR→Net Revenue （−платежи −アフィリエイト−詐欺）。識別子のエイリアス、タイムゾーン統一、イベント重複排除。
Fici： クリックから予測値へ
コホート：登録の月×チャネル× GEO ×ブランド×垂直。
セッション：期間、頻度、訪問間隔（recency/frequency）。
支払い：ローリング承認（7/28日）、ブレンドMDR、キャッシュアウトラグ、シェアオンランプ/暗号。
コンテンツ：ライブ/RNGシェア、ポートフォリオのボラティリティ、ヒット率プロバイダー。
プロモーション：ボーナス強度、ミッション/クエスト、プッシュ/電子メールの反応。
RG/リスク：行動のトリガー、制限への近さ、「ドゴン」。
季節：休日、給与日、スポーツカレンダー。
モデルスタック： 誰が何に責任があるか
1.Survival/Time-to-event-カーブP （active_d)、 period to 「nap 「/self-exclusion。
2.Markov モデル/HMM-トランジション「new→active→dormant→gone→reactivated」。
3.GBM/LightGBM/XGBoost-NetRev/ARPUリグレッションドライバで30/90/180日。
4.シーケンス（RNN/Transformer）-コンテンツの推奨事項とセッション予測。
5.Causal （uplift/Bayesian/BSTS）は、プロモーション/創造性/支払い変更の増分効果です。
6.階層時系列/Quantile-ブランド/GEO/垂直のNGR/利益 P10/P50/P90。
行動→収入→利益リンク
1ユーザーあたりの予想日当たり売上高：アプリケーション： お金を与えるソリューション
1）支払ルーティングとリスク
デポジット成功モデル+ルートコスト→PSP/APM経由の自動ルーティング。
効果：承認+1。5-4 pp、 MDR − 30-80 bp、保留中のキャッシュアウト未満。
2）プロモーションとNBO
アップリフトモデル→LTVがプラス増加している人にのみ提供します。
効果：2-5パーセンテージ−安定したLTVとNGRのボーナスのシェアをポイントします。
3）コンテンツの推奨事項
限られたボラティリティとRGを持つシーケンスモデル。
効果：+3-9％からARPUへ、+2-4パーセンテージポイントはマスセグメントでD30します。
4）再活性化/アンチブラック
サバイバル+チャンネルのトリガー（電子メール/プッシュ/アフィリエイト）。
効果：− 8-15％90日でチャーン。
5）利益予想
TS+ドライバGBM、 P10/P50/P90用モンテカルロ。
効果：計画の正確さ、少数のボックスオフィス「驚き」。
品質指標： モデルが機能することを理解する方法
活動の分類器のための保持/AUC/PR-AUC。
NGR/収益によるMAPE/WAPE；クオンタイルのピンボール損失とカバレッジ。
Uplift@K、 Qini-プロモーション用。
校正（Brier/Expected Calibration Error）-確率の信頼性。
PSI/KS-特性/分布のドリフト。
インクリメンタリティ-A/Bと「ゴールドスタンダード」としてのジオホールドアウト。
ダッシュボード「1画面で」
1.Behavior→Revenue： DAU/MAU、 Stickiness、 Recency/Frequency、 ARPDAU/ARPPU。
2.保持の梯子：D1/D3/D7/D30/rolling-180、存続カーブ。
3.支払の健康：承認/MDR/キャッシュアウト/チャージバック；ルーティングエフェクト。
4.プロモーションアップリフト：LTVテスト対コントロール、ボーナス強度、ROI。
5.コンテンツミックス：ライブ/RNG、ヒット率、ロイヤリティ/NGRを共有します。
6.利益予測：P10/P50/P90、ドライバーの貢献（滝）。
7.RG/コンプライアンス：自己排除、早期警告、SLA KYC。
P&Lミニサンプル（6ヶ月、簡略化）
ベース：NGR $6,000万、ボーナス26％、承認86％、 MDR 2。6％、 D30=8％、 ARPU_30=$42。
実装：payment-routing（+2。2 pp承認、− 40 bp MDR）、 NBO （− 2 ppボーナス）、推奨事項（+4％ ARPU）、再活性化（+2 pp D30）。
ボトムライン：貢献のアップリフト$3。1–4.0百万、予想利益+$2。2–3.0百万（税引前）、20-35日−マーケティングへの回収。
倫理的および法的枠組み（RG/AML/プライバシー）
プライバシー・バイ・デザイン：PII最小化、仮名化、DPIA、暗号化。
RG制限：ハードリミット、VIP/ハイオファーのためのパーソナルインアループ。
説明可能性：マーケティング/決済/RGのためのSHAP/ICE-意思決定のための理解可能な理由。
監査証跡：モデルバージョン、介入ログ、再現性。
AML/SoF：チェーン分析/スクリーニングの統合；旅行規則（該当する場合）。
MLOps： 2ヶ月後に「ウィルト」しないように
データ：青銅/銀/金、鮮度/完全性/一貫性テスト。
パイプライン：フィッシュストレージ、オンライン/オフラインの一貫性。
Abacking：主要な決定の一定したA/B/holdouts。
モニタリング：ドリフト、キャリブレーション、自動ロールバック。
ケイデンス：2-4週間ごとに、チャンピオンチャレンジャーを再訓練します。
90日間の実施計画
0-30日
メトリクスの統合辞書（GGR→NGR→Net Revenue）、データマート、Behavior/Paymentsダッシュボード。
MVPモデル：生存控除、預金成功分類、ベースラインNBO。
31-60日
1-2 GEOでPSPを自動ルーティングする。A/Bプロモーション（アップリフトターゲット）；トラフィックの一部に関するコンテンツの推奨事項。
NBO/勧告にRG制限を含め、因果評価を開始します。
61-90日
P10/P50/P90による階層的な利益予測。NBO/ルーティングスケール；ヒューマンインザループでVIPスコアリング。
Post-mortem：正確さ、アップリフト、インシデント→機能/プロセスの処理。
チェックシート
データ
- 完全な賭け/勝利パス→NGR→純収益。
- 支払ログ（試み、拒否理由）、クリエイティブ/UTM、コンテンツ識別子。
- エイリアシングとタイムゾーンアライメント。
モデル一覧
- Survival/Markov、 GBM-NetRev、 sequence recommender。
- プロモーションのためのアップリフト、支払いの成功ルーティング。
- クオンタイル予測利益。
Operations（オペレーション）
- A/B/ホールドアウト、オフスイッチルール、VIPオファーの制限。
- ドリフト/カバレッジ監視、ソリューションログ。
- パイプラインに統合されたRG/AML。
よくある間違い
1.純収益→過大評価されたLTVの代わりに預金を検討してください。
2.コントロールグループなしの相関によってプロモーションを評価します。
3.利益を予測するときに支払手数料/課金を無視します。
4.季節性のない短い窓の再訓練。
5.パーソナライゼーションのRG制限はありません。
6.MLOpsなし-メトリックが劣化し、エフェクトが消えます。
AIの行動分析は「昨日の数字」をP&Lの行動レバーに変えます。正しいトラフィック、成功した預金、正確なプロモーション、関連するコンテンツ、予測可能な利益。データ規律、因果性試験、および組み込みRG/AMLでは、このようなシステムは測定可能な上昇マージンをもたらし、成長を加速させます。