按行為類型劃分玩家的AI細分

簡介： 為什麼要分割行為

行為細分是一種將點擊、投註和會話流變成可理解的原型的方式：誰伸手去快速迷你遊戲，誰來參加輕量級節目，誰傾向於長夜會議，誰是「在偏執狂」微投註。價值不在於標簽，而在於行動卡：哪些屏幕、offers和限制將改善體驗和降低風險，而不改變公平的遊戲數學。

1）數據： 行為由何而來

遊戲事件：投註/獲勝，回合類型，TTFP（時間至第一功能），命中率，系列持續時間。

會話和設備：持續時間、頻率、暫停、設備類型/網絡、手勢/輸入速度（行為生物識別）。

付款：方法，傭金，撤銷，結算。

社會信號：氏族，參加錦標賽，UGC剪輯，聊天。

市場營銷：來源，電源響應，頻率磨損。

RG/合規性：活動限制，超時，自我體驗。

原則：單一事件總線,精確的時間戳,PII最小化,明確同意個性化。

2）Fichi： 「原始」點擊之上的含義

節奏：窗口動作頻率（30秒/5米/1小時），停頓變異系數。

利率行為：利率大小分布（分位數）,最大值份額,快遞傾向。

內容配置文件：偏好直播節目/插槽/迷你遊戲,提供商,主題標簽。

波動性口味：不同色散的插槽中的會話比例，聯軸器輸出率（TTFP）。

支付可持續性：方法成功/ETA，總和粉碎，回溯。

社會性：宗族活動，UGC，參加指揮任務。

RG指標：沖動超速，夜間超長會話，為了存款而取消退出。

Fichi居住在在線功能商店（用於實時）和離線店面（用於培訓）中。

3）細分方法： 何時使用哪種工具

K-means/K-medoids：標準化魚群上的快速基本群集。

Gaussian Mixture/Dirichlet Process：當玩家「介於」細分市場之間時，軟隸屬關系。

DBSCAN/HDBSCAN：用於檢測密集組和「異常」尾巴。

序列模型：markov chains/變形金剛嵌入會話路徑和內容。

Embeddings圖：如果鏈接很重要（氏族、推薦、共享設備）。

Semi-supervised：「錨定」角色（例如「快速微區」）的偽標簽。

始終為診斷和成像做尺寸緩解（UMAP/PCA）。

4）角色（大致分類法）

1.「短跑運動員」-短會話，微投註，快速迷你遊戲，高TTFP。

2.「故事情節」-為了情節/任務而返回，閱讀tutorials，高的CTR以獲取線索。

3.「Live粉絲」-更喜歡現場表演/投註，活躍於聊天，喜歡「存在」。

4.「高卷選擇性」-很少有會話，大賭註，選擇有限的遊戲池。

5.Sots Player是氏族，團隊挑戰賽，高UGC足跡。

6.「夜間馬拉松選手」（RG風險）-長夜會議，推翻結論，沖動超速。

7.「探險家」-嘗試許多新的，寬漏鬥的tutorials的低完整性。

角色是診斷層，不是被離境者「壓迫」的理由。

5）行動圖： 細分→經驗（不幹擾數學）

短跑運動員：輕型磁帶，即時任務，快速智能支付，短訓練員。

情節：季節性情節，跨遊戲進步，提醒「上章是什麼」。

Live粉絲：個人工作室時間表，高光片段，夜間默認的「安靜模式」。

High Roll：透明的支付狀態、優先的劄幌、限額和傭金的解釋。

Sots播放器：氏族任務，UGC剪輯編輯，誠實的推薦沒有「仲裁地獄」。

夜間馬拉松運動員（RG）：暫停和限制「一個手勢」，隱藏激進的促銷活動，建議推遲會議。

研究人員：策展人選集，「第一次體驗」，快速進入Fitch，關於波動性的海德。

6） Online vs線下細分

離線（小時/日）：重新計算群集、更新質心、監控穩定性。

在線（ms-s）：當前飛行的輕量級分類器（軟分配），即時切換玩家的路徑。

通過分段服務捆綁在一起：給出相關角色和信心+原因（XAI）。

7）倫理和RG： 紅線

個性化不會改變RTP/付款表/掉期頻率-僅主題、順序、提示、可用性模式。

RG信號優先於營銷：隨著風險的增加-促銷暫停，焦點模式，限制。

玩家的透明度：「我們適應了什麼以及為什麼」+削弱個性化的機會。

8）細分質量度量

Cluster Validity: Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz.

穩定性：重新計算之間調整的蘭德指數，即質心漂移。

動作Uplift：動作目標指標的增加（轉換，TTFP，D7）而不是「快捷方式」。

RG-Guardrails：RG指標沒有惡化（自願限制，焦點模式頻率，推斷取消）。

Explainability CTR：發現「為什麼這個建議」的用戶比例。

9）解決方案架構

活動巴士→功能商店（在線/離線）→會話培訓師（離線群集）→會話服務（在線軟調配）→決策引擎（行動地圖： 屏幕/限制/離線）→行動中心

並行：XAI/Compliance Hub（原因邏輯，模型版本），Observability（度量/Traces/Alerta）。

10） MLOps和可持續性

攝影/集群/閾值轉換；展開前的陰影運行。

監控分布漂移,自動重新校準段.

審計員的沙箱，歷史流量的倒帶。

數據混沌工程：跳過/復制/延遲-段必須小心降級,不要「掉落」。

11）典型的錯誤以及如何避免它們

片段是為了片段：沒有「行動圖」是徒勞的。→首先是解決方案，然後是群集。

角色超載：20多個原型無法管理，→ 6-10個工作段就足夠了。

交通渠道再培訓：必須在市場/設備之間進行移植。

忽略可解釋性：如果沒有XAI，玩家/監管機構的不信任就會增加。

與RG發生沖突：將guardrails固定在編排器代碼中。

12）Cases「之前/之後」

預押金轉換：「短跑選手」-輕量級和Smart Pay →+TTFP，較少的轉發。

回報：「故事」是情節的摘要，是對投資組合的追求→ D7的增長沒有垃圾郵件。

RG降低風險：「夜間馬拉松運動員」是限制和安靜的模式→少過關和取消結論。

現場直播：「Live-fanatu」-工作室時間表和高光→重復會議的增長，沒有獎金。

13）實施路線圖（6-9個月）

月1-2：單一事件詞典，功能商店，基本細分（k-means 6-8群集），XAI面板v1。

3-4個月：在線軟分配，前5個細分市場的動作圖，guardrails RG。

5-6個月：sequence/graph-embeddings, personal journeys, uplift評估動作。

7-9個月：自動校準，審計員沙盒，市場/工作室擴展，A/B分段實驗編排器。

AI分割是一種動作工具，不是快捷方式的集合。當fici整齊組裝時，集群穩定且可解釋，並且解決方案尊重RG框架和誠實的數學，因此產品同時變得更快，更清晰，更安全。成功公式：人物→動作圖→可衡量uplift-沒有「黑魔法」。