ベッティング分析とプレーヤーの行動

ベッティングは、高速でエラーのコストを伴うイベントの流れです。勝者は「より多くのデータ」を持っている人ではなく、データがリンクされている人であり、説明可能で迅速な意思決定に適しています。価格設定と制限、個人オファー、露出管理、責任（RG）、公正なキャッシュデスク。以下は、データスキーマからKPI、実験まで、ベッティング分析とプレイヤー行動の完全なフレームワークです。

1）データとアーキテクチャ： ログと保存方法

イベントモデル（最小）：

'session_start/stop'、 'signup'、 'kyc_step'、 'deposit'、'出金'、'bet_place'、 'bet_settle'、 'bonus_grant'、 'bonus_consume'、 'rg_limit_set'、 'self_exclude'。
属性：時間（UTC+ローカル）、デバイス、チャネル、管轄、支払い方法、リスクセグメント、レイテンシーフィード。

単一の識別子：

'player_id'、 'device_id'、 'payment_id'、 'bet_id'、 'session_id'。
和解ジャーナルが必要です：ゲーム↔キャッシュデスク↔支払いゲートウェイ↔銀行。

ストレージ：

重要な運用ストリーミング（CDC/Kafka）のためのOLTP→DWH/Lakehouse（日付/管轄による当事者）。
レイヤードスキーム：ブロンズ（生）、シルバー（精製）、ゴールド（KPIショーケース）。
SLA：ライブコントロールウィンドウの遅延≤ 1〜5分、レポート-≤ 15〜60分。

2）ベースレート指標（用語と数式）

ハンドル/ターンオーバー-合計ベット。

GGR（総収入）=ハンドル−支出。

ホールド％（演算子マージン）=GGR/ハンドル。

クーポンの場合：'EV_coupon=Σ （stake_i × margin_i）'ここで'margin_i'が予想市場マージンです。

レイテンシーライブ-外部アップデートと前面の価格の適用の間の遅延（重要な市場では200-400ミリ秒≤ターゲット）。

露出-結果による潜在的な支払い；限界によって制御される。

3）漏斗とコホート： プレーヤーのパスを見る方法

モバイルファネル（参照）：

'Visit→Register→KYC （min）→Deposit 1→First Bet→First Cashout'

ランドマーク：

CR vizit→reg： ~ 18-30％（モバイル、簡単な初期登録）
CR reg→1番目の預金：~ 30-45％（高速KYC）
最初のキャッシュアウトまでの時間：~ 6-24時間（KYCが通過した場合）

コホート：

「signup_month ×管轄×チャンネル」でスライスします。
'D1/D7/D30保持'、'repeat_deposit_7/30'、 'ARPU 30/90'、 'complex_per_1k'。

4）ライブとプレマッチ： アナリティクスの違い

［パラメータ］	プレマッチ（Prematch）	Live（ライブ）
プライバシーポリシー	安定した、まれに更新	ダイナミクス、レイテンシーに敏感
Exposition （Exposition）	予測された	揮発性、必要性の自動帽子
詐欺シグナル	複数のacc、ボーナスの日和見主義	「スナイパー」遅延前にベット
KPIについて	ホールド％オンライン、クーポン変換	レイテンシー、％Decred、 Live hold

練習：プレーヤーのプロフィールと市場の制限、異常なマーカーのための「キルスイッチ」、アカウント/デバイス間の賭けの相関。

5）プレーヤーのセグメンテーション： behaviour> demographics

機能セグメント（例）：

探検家（多くの市場、小切手、高いDAU）
フォーカス（1-2スポーツ/ゲーム、安定したチェック）
ライブハンター（ライブ、クイックセッション、レイテンシーに敏感）
バリューシーカー（プロモーション/ミッション、高いキャッシュバック応答を探しています）
高分散（大きなチェック、タイトなRG/制限が必要）

RFMロジック：Recency、 Frequency、 Monetaryに"苦情"、"payout_speed"、 "rg_actions'を掛けた。

6）クーポンのミクロ経済学： 価格、マージン、露出

価格モデル：「ジュース」（マークアップ）×調整（情報/バランス）の×の基本的な確率。

弾性試験：市場レベルのA/B-マージンをX bp ±変更し、'Stake per View'、 'Hold％'、 'Churn'を測定します。

露出限界：ボラティリティと信託機能。待ち時間のスパイクの間の限界の自動低下。

7）パーソナライゼーションとML予測（「マジック」なし）

ユースケース：

次の24-72時間で預金/レートへの住宅ローン。
ボーナス仲裁/ボットのリスクスコアリング（説明可能）。
次のベストミッション/コンテンツ（ミッション、ライブグリッド、必須ドロップウィンドウ）。

最小限の機能：

最近の頻度および点検、遅延、沈殿物の成功、キャッシュアウトへの時間、市場のタイプ、RGの活動。

ルール：任意のMLアクション→明示的なロールバックと制限ポリシー；メトリクス：'uplift'、' precision@k'、'complex/1k'への影響。

8）分析における責任あるプレイ（RG）

シグナル：預金/ベットの急激なジャンプ、通常のウィンドウ外の夜間活動、損失後の制限のキャンセル、長いセッション。

アクション：nooji/pauses、 limit suggestions、ダッシュボード。

RG KPI：活性化された制限の共有、RGチケットへの応答時間、nujaパフォーマンス（制限の受け入れ）、LTVおよび苦情への影響。

9）決済分析： コンバージョンと信頼

方法/プロバイダの入金成功（メインレール≥ 92〜97％を目標）。

最初のキャッシュアウトと％の承認までの時間（ベンチマーク6-24 hと85-93％）。

障害コードは正規化されています。fault map ↔ behavioral scoring。

自動ルーティング：ルート上のA/B（コスト×成功×詐欺）。

10）ダッシュボード（運用/戦略）

営業時間（1日1時間）：

ライブ：レイテンシー、％の偏差、市場による露出、キルアラート。
キャッシャー：入金成功、並びにキャッシュアウト、SLA支払い。
詐欺/RG：スコアキュー、インシデント、苦情/1k。

戦略的（毎週/毎月）：

コホートD1/D7/D30、 LTV 90、 ARPU、 CR漏斗、ライブ/ハイブリッドの割合。
チャネル：第1党および関係団体（コホートの質）によるCAC/LTV。
税金/管轄：税後マージン、収益の白人シェア。

11）実験： プロセスとしてのA/B

ランダム化の単位：プレーヤー/市場/ページ；変異体の間の「輸血」を避ける。

メトリクス：主なKPI+セキュリティ（苦情/1k、 payout_speed、 RGインシデント）。

時間：イベントの季節性の少なくとも1-2サイクル。連続テストは地平線を固定しました。

停止条件：セキュリティのためのp値/信頼できる間隔+しきい値。

12）主要なKPIおよびベンチマーク（範囲）

KPIについて	［参照点］
CR vizit→reg（モバイル）	18–30%
CR reg→1番目の預金	30–45%
1回目のキャッシュアウトまでの時間	6-24 h
デポジットの成功	≥92–97%
セッションのComplaints/1k	0,6–1,2
オンライン収益のライブ/ハイブリッドシェア	18–30%
ライブレイテンシー（クリティカルフィード）	≤ 200-400ミリ秒
ホールド％（スポーツ、合計）	ミックスによって異なります。ターゲット-露出制限時の安定性

13）頻繁な分析エラーとそれらを回避する方法

異なる塩基を追加する：GGR/混乱→誤った結論を処理する。

セキュリティメトリックを無視：苦情/キャッシュアウトのコストでコンバージョンが増加しました。

説明とキックバックなしのML：インシデント、規制上の問題のリスクをデバッグすることは困難です。

いいえ雑誌と和解：ゲームと興行収入の間の「穴」、物議を醸す支払い。

スピードのない分析：ライブで1週間後の洞察力は事実の後です。

14）プレイブック（ショート）

A。フォールズライブで％を保持

1.遅延/偏差をチェックします。

2.限界を圧縮し、「キルスイッチ」市場を有効にします。

3.余白と異常を再計算します。

4.死後と価格設定の編集。

B。支払いに対するクレームの増加

1.失敗コードの地図、ルートの衝突；

2.「緑」レールへの自動ルーティング、SLA応答；

3.UI（ステータス/タイミング）でのコミュニケーション、ジャーナルの監査;

4.モニタリングの改善。

C。ボーナス仲裁

1.パターンによる凍結のaccrulals；

2.得点の帽子およびKYC+；

3.ミッションルールの国勢調査（アンチフラグメンテーション）；

4.カナリアリリース。

15）実装ロードマップ（0-180日）

0-30日：ユニフォームIDと雑誌、基本的なショーケース（漏斗、キャッシュレジスター、ライブレイテンシー）。

31-90日：コホートレポート、RFMセグメント、露出限界、故障コードの正規化。

91-180日：ML傾向（預金/レート）、説明可能な不正防止、A/Bインフラストラクチャ、RGパネルメトリック。

正しいイベントやログ、高速なストアフロント、わかりやすいKPI、制御された実験、UXに組み込まれた責任。価格、限界、支払いおよびRGがリアルタイムデータによって制御されている場合、Hold％とLTVだけでなく、プレーヤーからレギュレータへの信頼も増加します。