Prever a atividade e os desencadeadores de participação

1) Tarefa

É preciso prever quando um jogador com alta probabilidade de entrar (ou, pelo contrário, pode «apagar-se») e que incentivo aumentará a chance de participar de uma missão/qualificador/torneio, respeitando a honestidade e o Resolvível Gaming (RG).

Questões-chave:

«Quando é que ele costuma jogar?» (pattern temporários)
«O que está a fazer?» (conteúdo, formato, recompensa, duração)
«Como não superaquecer?» (frequência de toque, restrições RG, orçamento econômico)

2) Sinais de dados

Comportamento: ritmo de entrada (horas/dias), comprimento e ritmo das sessões, frequência de participação nos eventos.

Conteúdo: provedores/gêneros favoritos, novidades, diversidade.

Economia Promo: reações a bustos passados/tokens sazonais/cosméticos.

Sinais de bate-papo, clipes, reações (se houver).

Contexto: dispositivo, canal, zona de tempo, feriados/eventos locais.

RG: limites de tempo/depósito, sinais de fadiga, «sinais de pausa».

Todos os fichas são agregados, sem PII além do mínimo regulatório.

3) Fichering (exemplos)

Sazonalidade/ritmo: one-hot relógio 0-23, dias da semana; a correção automática das lajes (ACF/PACF).

Provável «janela de entrada»: P (ativo	hora, dia) uma janela deslizante de 4-8 semanas.
Propensão a participar: conversão a partir de visualizações do banner para registro e início.
Até a próxima sessão, a mediana dos intervalos é ponderada exponencialmente.
Sensibilidade a estímulos: uplift por tipo de desencadeador (formato, duração, cosméticos).
Tensão RG: proporção de sessões longas, avisos, ritmo de fadiga.

4) Pilha modelo

1. Série de tempo para atividade:

Prophet/NeuralProphet, LSTM/Temporal Fusion Transformer para pattern de grupo;
perfis sazonais simples para online.

2. Survival/Time-to-Event:

Cox/Weibull/RSF → até a próxima sessão; Risco de «apagar» (churn-hazard).
3. Propensity participativo (P (join))

GBDT/TabTransformer: possibilidade de participar da exibição da oferta.

4. Simulação Uplift (CATE):

Two-Model/T-Learner, X-Learner, Dr.-Learner para escolher qual trigger/conteúdo oferece aumento.

5. Regras de orquestração:

bandido contextual (LinUCB/Thompson) para a seleção online canal x conteúdo x tempo dentro dos caps.

5) Tipos de desencadeadores de participação

Conteúdo: formato de torneio (sprint 20-30 min, maratona), provedores favoritos, «novidades da semana».

«Início em 15 min», «qualificador da noite», coincidência com a provável janela de entrada.

Recompensas (cosméticos/tokens): sem pay-to-win; raridades são comuns a todos.

Social: amigos on-line, banda de desafio, tarefas co-ops (ética, sem pressão).

Missões Cruzadas, missão de aquecimento curta → entrada de qualificação.

6) Orquestração de toques (canal x tempo x frequência)

Canais: in-app, push, email, web-inbox; prioridade in-app → pool → email.

Escolha de tempo: cruzamento p (ativo nos seguintes 90-120 min) com agendamento de áudios.

Frequência/capa: no máximo N toque/semana, M/dia; cooldown rigoroso entre os desencadeadores.

Modo silencioso: janelas noturnas do usuário; pool silencioso inbox mapa no aplicativo.

7) Honestidade, complacência, RG

Nenhuma influência sobre RTP/probabilidade. Os desencadeadores mudam o caminho, não o ganho.

Transparência: página «Como selecionamos as notificações»: janelas de atividade, limites de frequência, não personalização - 1 clique.

Guardas RG: com fadiga/limites - Diminuindo a frequência, oferecendo uma pausa, não chamando para formatos longos.

Dispensas/opt-out: respeitadas instantaneamente; «silêncio inteligente» depois da queixa.

8) Anti-spam e anti-abws

Rate limiting por usuário e canal.

Deduplicar o significado é não enviar motivos parecidos.

Orçamento econômico: cap para emissão de tokens/cosméticos por temporada.

Justiça: o valor superior da recompensa é igual; personalização é sobre relevância.

9) KPI e métricas de controle

Janela Hit Rate: proporção de toques que entraram na sessão ativa por uns minutos.

Join Uplift: aumento da participação vs controle.

D7/D30 Retention uplift junto às seções de destino.

Fatigué: Crescimento de moedas/moedas/queixas; Mute Rate

Métricas RG: redução das sessões superdimensionais, proporção de pausas suaves.

Prize ROY/Emision to GGR - para que a economia promo seja sustentável.

Revenue/User-Week (se aplicável e regulatório).

10) A/B-pattern

1. As janelas de lembretes são T-30/15/5 min até ao início do qualificador.

2. A duração do formato é de 20 min vs 35 min para slots da noite.

3. Tipo de conteúdo: provedor de vs favorito «novidades da semana».

4. Canal: in-app vs push; pool com referências profundas vs sem.

5. Política Uplift: meta apenas uplift-positivo vs amplo revestimento.

6. Combo-trigger: missão-aquecimento → torneio vs imediatamente torneio.

11) Modelos JSON

Perfil de previsão por jogador:

json
{
"user_id": "u_29104",  "next_active_window": {"start": "2025-10-24T17:00:00Z", "end": "2025-10-24T19:00:00Z", "p_active": 0. 72},  "p_join_by_trigger": {
"sprint_20min": 0. 41,   "marathon_60min": 0. 18,   "new_provider_event": 0. 36
},  "uplift_by_trigger": {
"sprint_20min": 0. 12,   "new_provider_event": 0. 07
},  "rg_flags": {"fatigue": false, "limit_time": false},  "cooldowns": {"push": true, "in_app": false}
}

Solução do tocador de orquestra:

json
{
"decision_id": "dec_2025_10_24_1630",  "user_id": "u_29104",  "touch": {
"channel": "in_app",   "time": "2025-10-24T17:05:00Z",   "trigger": "sprint_20min",   "creative": "evening_sprint_card_v3"
},  "fairness": {"reward_cap_equivalent": true},  "rg": {"suggest_break": false}
}

12) Pseudocode orquestração

python ctx = build_context(user_id)
p_active = activity_model. predict_window(ctx, horizon_hours=4)
p_join = propensity_model. score_triggers(ctx)
uplift = uplift_model. estimate(ctx, triggers=p_join. keys())

RG e restrições de frequência if ctx. rg. fatigue or over_frequency_cap(user_id):
schedule_silent_inbox(user_id); exit()

seleção da janela e do desencadeador win = best _ time _ window (p _ ativo, events _ schedule)
trigger = argmax(uplift, mask=channel_caps(user_id))

touch = compose_touch(user_id, channel="in_app", window=win, trigger=trigger)
if economy_budget_ok(trigger) and not in_quiet_hours(user_id, touch. time):
deliver(touch); log(touch)

13) Pattern UX

O cartão do lobby é: «Sprint da noite 20 min, início daqui a 15 min, cosméticos Rare».

Estimativa de tempo: «≈20 - 25 minutos» + indicador de dificuldade.

Opções de controle: «Relembre mais tarde», «Omite este assunto», «Cala a semana».

VFX silencioso: breve, não invasivo, sem som compulsivo.

14) Plano de implementação

1. MVP (2-4 semanas): janelas de atividade cômicas + propensity simples; um canal (in-app), um cabo de frequência, uma tela de transparência.

2. v0. 9: modelo de tempo survival até a entrada; push + inbox; uplift básico para 2-3 desencadeadores.

3. v1. 0: bandido contextual, calendário completo de eventos, orçamento de emissão, integração RG, relatórios de honestidade.

4. «Agendamento pessoal da semana», missões cruzadas, geo-iventes, automação MLOs à deriva.

15) Checklist antes do lançamento

Não há impacto sobre RTP/hipóteses; O valor da recompensa é o mesmo.
Os limites de frequência e «modo silencioso» estão incluídos.
Os guardas RG estão ativos; Há um rápido opt-out.
O orçamento econômico está confirmado; O anti-spam funciona.
O plano A/B e o limite de sucesso KPI foram definidos.
A tela «Como funciona» e a auditoria de logos de soluções estão prontas.

Prever a atividade e os desencadeadores é tempo x conteúdo x canal sob os conterrâneos RG e honestos. As séries de tempo e o survival dão «quando», propensity e uplift - «o que chamar», o bandido - «como adaptar on-line». Com frequência rigorosa, transparência e orçamento sustentável, a promoção recebe menos ruído, mais participação e uma economia previsível da temporada.