AI優化轉換和保留

介紹： 身高=決策速度×尊重玩家

AI優化轉換和保留並不是「不惜一切代價強加於人」。這是一個實時了解玩家上下文並謹慎消除摩擦的系統：顯示相關的屏幕，縮短第一次體驗的路徑，用復雜的簡單語言解釋，並及時提供暫停。打敗了在體系結構中對增長和責任進行編碼的產品。

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1）數據和事件： 用於決策的原料

漏鬥：訪問→註冊→ KYC →存款→第一輪/投註→重復存款→腰包。

遊戲信號：TTFP（時間到第一功能），命中率，系列持續時間，波動配置文件。

UX/技術：下載,FPS,錯誤,滾動深度,點擊提示。

付款：方法，傭金，速度，撤銷，撤消結論。

行為/陪伴：氏族，UGC剪輯，參加任務/錦標賽。

原理：單一事件總線,等效性,精確時間,PII最小化。

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2）Fichi和片段： 點擊之上的含義

節奏/節奏：30秒/5米/1小時窗口中的動作頻率。

路徑階段：KYC前，存款前，「第一次體驗」，「重復存款」。

風險信號（RG）：沖動超速運行，超長夜會議，為了存款而取消退出。

偏好：主題/提供商,偏好波動概況。

支付穩定性：方法成功，通過率。

Fichi居住在在線功能商店（實時解決方案）和離線店面（培訓）中。

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3）模型增長堆棧

意向評分：註冊/存款/退款概率（logreg/GBDT）。

內容推薦：遊戲/任務排名（學習到排名+業務限制）。

Uplift模型：誰會真正改善結果，誰會受到傷害。

流出預測/LTV：隊列，季節性，個人因素。

異常主義：孤立森林/自動編碼器以尋找「打破」蟲子/蟲子的體驗。

XAI： SHAP/超現實規則 →可解釋的提示和審核。

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4）解決方案編曲者： 「規則+模型」

對於每個觸發器，系統將評分與策略相結合並選擇腳本：

• 綠色（無風險）：顯示快速路徑（1-click KYC,最佳付費,「輕量級」遊戲）。
• 黃色（可疑）：精簡方法,柔和2FA,簡化展示,擱置.
• 紅色（RG/frod風險）：暫停促銷、焦點模式、提供限制或中斷、HITL檢查。
• 每個動作都通過模型和規則版本進入審核路徑。

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5）轉換杠桿： 消除摩擦，顯示價值

登上一個屏幕：sots-login，自動選擇付款方法，progress-bar 「3 step to game」。

Explainers代替橫幅：「波動概況有何不同」，「結論如何工作」。

智能支付：選擇最低費用和快速ETA的方法。

TTFP加速：快速進入聯賽的遊戲選擇（不改變數學）。

上下文提示："KYC還剩下一步"，"喜歡快速遊戲嗎？嘗試X"。

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6）保持杠桿： 想要重復的體驗

季節和任務：跨遊戲進步，沒有「垃圾郵件」的收藏品獎項。

氏族動態：團隊挑戰，適度競爭，UGC高程。

A11 y/焦點模式：安靜的主題，高對比，簡化的動畫，深色/淺色電路。

誠實溝通狀態：「瞬間/驗證/手動驗證」+ETA。

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7）個性化沒有「數學倒帶」

個性化：主題、卡片順序、提示、無障礙模式、任務節奏。

非個性化：RTP、影響頻率、支付表、種子空間。

玩家會看到確切的適應性和原因。

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8）實驗和A/B編排

單一實驗計劃：假設→成功指標→細分→持續時間/功率。

Gward度量：RG信號和complaint-rate-停止條件。

SeqTest/GS校正：不要「捕捉噪音」。

Bandits/Thompson：用於在穩定的gward框架下進行戰術決策。

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9）真正重要的度量

轉換：vizit→registratsiya，registratsiya→KUS，KUS→depozit，depozit→pervyy輪，depozit→keshaut輪。

時間：TTFP，TTO（定時登機），腰包速度。

保留：D1/D7/D30，停頓後的回報，氏族重組。

體驗質量：NPS到狀態透明度，CTR explainers，焦點模式份額。

安全/道德：自願限額的比例，為了存款而減少取款。

經濟學：ARPU/LTV升壓，RG指數沒有惡化。

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10）AI成長參考體系結構

Event Bus → Online Feature Store → Scoring API → Decision Engine（灰色/黃色/紅色）。→行動中心（屏幕/離線/限制/付款）

並行：A/B編排器，Payment Orchestrator，XAI/Compliance Hub，Observability（度量/跟蹤器/logi）。

所有決定都尊重司法管轄區和RG優先級的標誌。

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11） Cases： 如何在實踐中工作

預存款在付款中拖累：評分提供了一種方法，即時ETA和較小的傭金可以→無折扣轉換的增長。

Novichok迷失在展示櫃中：波動性配置文件的「亮度」+explainer →更快地進入第一個積極事件。

夜間沖動過度：暫停促銷、提供限額和「安靜」模式→保留玩家和信任。

出路很長：透明狀態,出賣.驗證方法，在綠色輪廓下-實例權證。

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12）實施路線圖（6-9個月）

1-2月： 活動巴士,漏鬥展示,TTFP度量,快速登陸,XAI explainer v1.

3-4個月：在線功能商店，店面排名，Smart Pay，gward RG度量。

5-6個月：uplift模型，Decision Engine "zel。/黃色/紅色。"，任務/季節，A/B編排器。

7-9個月：個人途徑（journeys），聯合學習，腰果優化，擴展到地區。

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13）風險以及如何消除風險

過度個性化/疲勞：頻率帽，默認的「零」模式，可監督的選擇。

有損於RG的度量偏移：硬後衛，停止條件，代碼中RG信號的優先級。

漂移模型：分布監測，陰影運行，快速滾回。

堆棧的復雜性：標準化的屏幕/離線器SDK,通用事件詞典,單個度量方案。

不信任：透明狀態和「為什麼我們提出」的解釋。

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AI優化轉換和保留是一個有組織的過程，不是一組技巧。當正確組裝事件時，模型是可以解釋的，解決方案尊重玩家，並且優先考慮RG框架，產品快速而穩定地生長。公式很簡單：消除摩擦→顯示價值→保護人→解釋每一步。這就是長期而誠實的增長建立的方式。