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플레이어 행동 및 수익 예측의 AI 분석
소개: "설명" 분석에서 드라이버 예측까지
고전 보고서는 "무슨 일이 있었는지" 라는 질문에 대답하지만 어떻게해야하는지, 얼마를 줄 것인지는 말하지 않습니다. AI는 원시 행동 로그를 활동 확률, 예상 세그먼트 수익, 지불 경로 기여, 프로모션 및 컨텐츠 믹스 효과와 같은 관리 가능한 예측으로 전환합니다. 핵심은 Net Revenue의 "정직한" 기반, 올바른 속성 및 인과 관계 점검입니다.
데이터 맵: 수집 대상 및 정규화 방법
레이어:1. 게임-세션, 베팅/상금, 게임/제공 업체, 변동성, RTP 버전.
2. 지불-예금, 승인/MDR, 현금 인출 T- 타임, 청구 시도.
3. 마케팅-소스/UTM, 캠페인, 크리에이티브, 환영/재 활성화 제안.
4. 프로필/동작-방문 빈도, 활동 시간, 장치, 지오.
5. 규정 준수/RG-한계, 자체 제외, SoF/KYC 상태 (초과 PII 저장 없음).
6. 금융/세금-로열티/피드, 부과금, P&L 예측을위한 OPEX.
정규화: 균일 한 메트릭 사전: GGR → NGR → 순 수익 (-계열사-사기). 식별자 정리, 시간대 통일, 이벤트 중복 제거.
Fici: 클릭에서 예측 변수까지
코호트: 등록 월 × 채널 × GEO × 브랜드 × 수직.
세션: 지속 시간, 빈도, 방문 간 간격 (직각/주파수).
지불: 롤링 승인 (7/28 일), 혼합 MDR, 현금 인출 지연, 온 램프/암호화 공유.
컨텐츠: 라이브/RNG 주식, 포트폴리오 변동성, 히트 레이트 제공 업체.
프로모션: 보너스 강도, 미션/퀘스트, 푸시/이메일 반응.
RG/위험: 행동 트리거, 한계에 근접한 "dogons".
계절성: 공휴일, 급여 일, 스포츠 캘린더.
모델 스택: 누가 무엇을 담당하는지
1. 서바이벌/타임 투 이벤트-곡선 P (active _ d), "낮잠 "/자기 배제 기간.
2. Markov 모델/HMM-전환 "새로운 → 활성 → 휴면 → 사라짐 → 재 활성화".
3. GBM/LightGBM/XGBoost-운전자가 30/90/180 일 동안 수평선에서 NetRev/ARPU 회귀.
4. 시퀀스 (RNN/Transformer) - 컨텐츠 권장 사항 및 세션 예측.
5. Causal (고양/베이지안/BSTS) 은 프로모션/창의성/지불 변경의 증분 효과입니다.
6. 브랜드/GEO/수직을위한 계층 적 시계열/Quantile-NGR/영리 P10/P50/P90.
행동 → 소득 → 이익 링크
사용자 당 일일 예상 순수익:신청: 돈을주는 솔루션
1) 지불 라우팅 및 위험
예금 성공 모델 + 경로 비용 → PSP/APM을 통한 자동 라우팅.
효과: 승인 + 1. 5-4 pp, MDR-30-80 bp, 보류중인 현금 인출 미만.
2) 프로모션과 NBO
고양 모델 → 긍정적 인 LTV 증가가있는 사람들에게만 제공합니다.
효과: -2-5% 는 안정적인 LTV를 사용하여 NGR의 보너스 비율을 나타냅니다.
3) 내용 권장 사항
변동성과 RG가 제한된 시퀀스 모델.
효과: 질량 세그먼트에서 ARPU에 + 3-9%, D30에 + 2-4% 포인트.
4) 재 활성화/안티 블랙
서바이벌 + 채널 트리거 (이메일/푸시/제휴사)
효과: -8-15% 가 90 일 만에 이탈합니다.
5) 이익 예측
TS + 드라이버 GBM, P10/P50/P90 용 Monte-Carlo.
효과: 정확성 계획, 박스 오피스 "놀라움" 감소.
품질 지표: 모델이 작동한다는 것을 이해하는 방법
활동 분류기에 대한 보존/AUC/PR-AUC.
NGR/수익에 의한 MAPE/WAPE; 양의 핀볼 손실 및 적용 범위.
프로모션을위한 @ K, Qini 향상.
교정 (Brier/예상 교정 오류) -확률에 대한 확신.
PSI/KS-특성/분포의 드리프트.
증가 - "골드 표준" 으로서의 A/B 및 지리 보유.
대시 보드 "한 화면에"
1. 행동 → 수익: DAU/MAU, 고정, 우발/주파수, ARPDAU/ARPPU.
2. 보존 사다리: D1/D3/D7/D30/rolling-180, 생존 곡선.
3. 지불 건강: 승인/MDR/현금 인출/지불; 라우팅 효과.
4. 프로모션 향상: LTV 테스트 대 제어, 보너스 강도, ROI.
5. 콘텐츠 믹스: 라이브/RNG, 적중률, 로열티/NGR 공유.
6. 이익 예측: P10/P50/P90, 운전자의 기여 (폭포).
7. RG/규정 준수: 자체 배제, 조기 경고, SLA KYC.
P&L 미니 예 (6 개월, 단순화)
기본: NGR 6 천만 달러, 보너스 26%, 승인 86%, MDR 2. 6%, D30 = 8%, ARPU _ 30 = $42.
구현: 결제 라우팅 (+ 2. 2 pp 승인, -40 bp MDR), NBO (-2 pp 보너스), 권장 사항 (+ 4% ARPU), 재 활성화 (+ 2 pp D30).
결론: 기부금 상승 $3. 1–4. 0 백만, 예상 이익 + $2. 2–3. 0 백만 (세금 전), 마케팅에 대한 투자 회수 -20-35 일.
윤리 및 법적 프레임 워크 (RG/AML/개인 정보 보호)
개인 정보 보호 설계: PII 최소화, 가명, DPIA, 암호화.
RG 제한: 하드 제한, VIP/하이 오퍼를위한 개인 루프.
설명 가능성: 마케팅/결제/RG를위한 CHAP/ICE-결정의 이해하기 쉬운 이유.
감사 트레일: 모델 버전, 중재 로그, 재현성.
AML/SoF: 체인 분석/스크리닝 통합; 여행 규칙 (해당되는 경우).
MLops: 2 개월 후에 "시작" 하지 않도록
데이터: 청동/은/금, 신선도/완전성/일관성 테스트.
파이프 라인: phiche storage, 온라인/오프라인 일관성.
Abacking: 주요 결정에 대한 지속적인 A/B/홀드 아웃.
모니터링: 드리프트, 교정, 자동 롤백.
케이던스: 챔피언 챌린저 2-4 주마다 재교육합니다.
90 일 구현 계획
0-30 일
통합 된 메트릭 사전 (GGR → NGR → 순 수익), 데이터 마트, 행동/지불 대시 보드.
MVP 모델: 생존 공제, 예금 성공 분류기, 기준 NBO.
31-60 일
1-2 GEO에서 자동 라우팅 PSP; A/B 프로모션 (향상 대상); 트래픽의 일부에 대한 컨텐츠 권장 사항.
NBO/추천에 RG 제한을 포함시키고 인과 평가를 시작하십시오.
61-90 일
P10/P50/P90을 사용한 계층 적 이익 예측; NBO/라우팅 스케일; Human-in-the-loop로 VIP 득점.
사후: 정확성, 향상, 사고 → 기능/프로세스 처리.
시트 확인
데이터
- 전체 베팅/우승 경로 → NGR → 순 수익.
- 지불 로그 (시도, 거부 사유), 크리에이티브/UTM, 컨텐츠 식별자.
- 할당 및 시간대 정렬.
모델
- Survival/Markov, GBM-NetRev, 시퀀스 추천자.
- 프로모션을위한 향상, 지불을위한 성공 라우팅.
- 양자 예측 이익.
작업
- A/B/홀드 아웃, 오프 스위치 규칙, VIP는 제한을 제공합니다.
- 드리프트/커버리지 모니터링, 솔루션 로그.
- 파이프 라인에 통합 된 RG/AML.
일반적인 실수
1. 순수익 → 과대 평가 된 LTV 대신 예금을 고려하십시오.
2. 통제 그룹이없는 상관 관계로 프로모션을 평가하십시오.
3. 수익을 예측할 때 지불 수수료/부과금을 무시하십시오.
4. 계절없이 짧은 창 재교육.
5. 개인화에 RG 제한이 없습니다.
6. MLops가 없습니다-메트릭이 저하되고 효과가 사라집니다.
AI 행동 분석은 "어제 숫자" 를 올바른 트래픽, 성공적인 예금, 정확한 프로모션, 관련 콘텐츠 및 예측 가능한 수익 등 P & L의 행동 수단으로 바꿉니다. 데이터 분야, 인과 관계 테스트 및 임베디드 RG/AML에서 이러한 시스템은 측정 가능한 향상 마진을 가져오고 일회성이 아니라 지속적으로 성장을 가속화합니다.