Oyunçuların profilləşdirilməsi

Profilləşdirmə - bir oyunçunun idarə olunan qərarları qəbul etmək üçün verilənlər, davranış, dəyər və risklər vasitəsilə sistemli təsviridir: məzmun və offerlərin personallaşdırılması, yenidən aktivləşdirmə, limitlər və RG, sapport və marketinqin prioritetləşdirilməsi. Açar - etika və uyğunluq: minimum PII, şəffaf siyasətçilər, izahlılıq.

1) Məqsədlər və tətbiq sahəsi

Məhsul/UX: şəxsi vitrinlər, başlanğıc ssenariləri, təlim, çətinlik məhdudiyyətləri.
Marketinq/CRM: welcome/next-best-offer, cross-sell, tezlik qapaqları, «sakit saat».
Risk/komplayens: RG-göstəricilər, anomaliyalar, sanksiyalar/KUS-step-up (ayrı-seçkilik olmadan).
Monetizasiya: Gözlənilən dəyər üzrə prioritetləşdirmə (LTV), «xam» dönüşüm üzrə deyil.
Əməliyyatlar: SLA növbələri, VIP xidmət, kanalların tutumu.

2) Data və şəxsiyyət

Hadisələr: səfərlər/sessiyalar, kliklər, oyunlar/dərəcələr, depozitlər/nəticələr, kampaniyalara cavablar.
Kontekst: platforma/OS/cihaz, geo/TZ, cazibə kanalı, təqvim/tədbirlər.
Antibot/frod: headless/ASN/proxy, device/IP qrafik siqnalları.
Şəxsiyyət: user_id, e-mail/telefon, ödəniş device_id; golden record, hekayələr merge/split.
Keyfiyyət: UTC-də saxlama, hadisələrin idempotentliyi, sxemlərin versiyaları; Fich üçün Point-in-Time.

3) Əlamətlər və davranış nümunələri

RFM: 7/30/90 pəncərələrində recency/tezlik/pul.
Sessiyalar: uzunluq, dərinlik, gün/həftə vaxtı, «seriyası» (run-length).
Məzmun: sevimli kateqoriyalar/provayderlər, müxtəliflik/yenilik, «yapışma».
Maliyyə: depozitlər/orta çek, ARPPU/ARPU, xərclərin dəyişkənliyi.
RG siqnalları: anormal müddət/intervallar, tez-tez depozitlər, gecə fəaliyyəti (guardrails kimi, hədəfləmə məqsədi kimi deyil).
Reaksiyalar: açılır/basılır/məktublar, cavablar, şikayətlər.
Texniki: cihaz/IP sabitliyi, mühit dəyişikliyi.

4) Profil metodları

Qaydalar (rule-based): tez və başa düşüləndir (məsələn, «48h ikinci ziyarət olmadan yeni gələn»).
RFM-grids: «təzəlik × tezlik × pul» matrisləri (R-baketlər, F-baketlər, M-baketlər).
Klaster: normallaşdırılmış davranış metriklərinə görə k-means/Gauss/DBSCAN qarışıqları.
Embeddinq: ümumi məkanda user/item (MF/iki qülləli şəbəkələr) + «maraqların» klasterləşdirilməsi.
Meyllər (propensity): hadisə ehtimalı (depozit, təkrar, churn) → səhvlərin dəyəri ilə bağlı qərarlar.
Uplift-yanaşma: müdaxilə artım ehtimalı; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Profil pasportları və prioritetləşdirmə

Profil pasportu (template)

Код: `P_R0-7_F3-9_M50-199_Casino-Mobile`

Tərif: RFM-backets + dominant məzmun + platforma

Ölçü, yeniləmə tezliyi, orta LTV-kvantil

Risklər və istisnalar (RG/complayens), sahibi, versiyası

Tövsiyə olunan tədbirlər: policy (kanallar, kreativlər, qapaqlar, «sakit saatlar»)

Metriklər: uplift/ROMI, şikayətlər/cavablar, fairness-diaqnostika

6) Decision tables (eskiz)

Profil/şərt	Kontekst	Fəaliyyət	Kuldaun	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	Onbordinq	welcome-offer S + tutorial	3D	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0. 9`	xidmət	şəxsi menecer, L limitləri	7d	şikayətlər ≤ X
`risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д`	saxlama	push + e-mail yenidən aktivləşdirilməsi	5d	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	hər hansı bir	pauza/RG məsləhətləri/limitlər	1d	FPR≤1%

Histeresis: giriş həddi «yanıb-sönməsini» istisna etmək üçün çıxış həddindən yüksəkdir.
Münaqişələr: prioritetlər - təhlükəsizlik (RG/komplayens) → iqtisadiyyat → UX.

7) Psevdo-SQL və reseptlər

A. RFM-baketlər

sql
WITH acts AS (
SELECT user_id,
MAX(ts) AS last_act,
COUNT() FILTER (WHERE ts > NOW()-INTERVAL '30 day') AS f_30d
FROM event_activity GROUP BY 1
),
spend AS (
SELECT user_id,
SUM(amount) FILTER (WHERE ts > NOW()-INTERVAL '90 day') AS m_90d
FROM fact_payments GROUP BY 1
)
SELECT a. user_id,
DATE_PART('day', NOW()-a. last_act) AS recency_days,
a. f_30d, s. m_90d,
CASE WHEN DATE_PART('day', NOW()-a. last_act)<=7 THEN 'R0-7'
WHEN DATE_PART('day', NOW()-a. last_act)<=30 THEN 'R8-30' ELSE 'R31+' END AS R_bucket,
CASE WHEN a. f_30d>=10 THEN 'F10+' WHEN a. f_30d>=3 THEN 'F3-9' ELSE 'F0-2' END AS F_bucket,
CASE WHEN s. m_90d>=200 THEN 'M200+' WHEN s. m_90d>=50 THEN 'M50-199' ELSE 'M0-49' END AS M_bucket
FROM acts a LEFT JOIN spend s USING(user_id);

B. dominant məzmun kateqoriyası

sql
SELECT user_id,
category AS top_category
FROM (
SELECT user_id, category,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY COUNT() DESC) AS rn
FROM event_content
WHERE ts > NOW() - INTERVAL '30 day'
GROUP BY 1,2
) t
WHERE rn=1;

C. profil montajı

sql
SELECT u. user_id,
r. R_bucket, r. F_bucket, r. M_bucket, c. top_category, d. platform
FROM users u
LEFT JOIN rfm r USING(user_id)
LEFT JOIN top_content c USING(user_id)
LEFT JOIN devices d USING(user_id);

8) Fərdiləşdirmə və dəyərlə əlaqə

LTV-tartı: Profillər gözlənilən dəyərə görə sıralanır (LTV-kvantillər).
Next-best-action: Fəaliyyət kitabxanası ilə profil bağlantısı (məzmun, offerlər, kommunikasiyalar).

Reason codes: «Niyə bunu təklif edirik?»

9) Gizlilik, etika və RG

Minimum PII: tokenizasiya, RLS/CLS, ixrac zamanı maskalanma.
Fairness: ölkələr/platformalar üzrə effektlərin/səhvlərin fərqlərini yoxlamaq; yolverilməz əlamətlərin istisna edilməsi (məsələn, həssas atributlar).
RG prinsipləri: profillər zərərli davranışı təşviq etməməlidir; tezlik qapaqları və «sakit saatlar» tələb olunur; istifadəçiyə müraciət yolu.
Şəffaflıq: jurnal «siqnal → profil → həll → hərəkət → nəticə», siyasət versiyası.

10) Monitorinq və drift

Profil keyfiyyəti: əsas fiqurlar üzrə paylanma sabitliyi (PSI/KL); «profil olmayan» pay.
Effekt: profillər daxilində hərəkətlərə görə uplift/ROMI; NNT, yenidən aktivləşdirmə konvertasiyası, LTV-delta.
Risklər: şikayətlər/cavablar, RG göstəriciləri, FPR antibot/frod filtrləri.
SLO: profil yenilənməsi 06:00 lok., latency online təsnifatı ≤ 300 ms p95.
Runibuki: şikayətlərin artması, məlumatların deqradasiyası (hadisələrin pozulması), RG risklərinin artması.

11) Memarlıq və MLOps

Feature Store: PIT reseptlər, TTL sessiya fich, online/offline paritet.
Paypline: batch-profil yeniləmə + online scoring (propensity/uplift).
Orkestrator: idempotentlik, DLQ, rate-limit per user/channel, «sakit saat».
Sənədləşmə: profil/kampaniya pasportları, changelog versiyaları, giriş auditi.
Fallback: safe-default profili (popular-safe), hadisələrdə risk məzmununun bağlanması.

12) Anti-nümunələr

Ölçülə bilən inkrement olmadan «gözəllik naminə» profillər.
Vahid və TZ qarışdırılması, PIT olmaması → üzlər və yanlış nəticələr.
Ignor RG/etika, tezlik kapları - şikayətlər/risklər.
«Orta».
Histerezis → «yanıb-sönən» hərəkətlər yoxdur.
Açıqlanmayan profillər (reason codes yoxdur) - əməliyyat xaosu.

13) Profil başlanğıc çek siyahısı

Təsvir məqsədləri (UX/Marketing/Risk), KPI və guardrails
Hadisə sxemləri, PIT Ficks, antibot/frod filtrləri aktiv
Yığılmış RFM/davranış/məzmun xüsusiyyətləri, embeddinq
Pasportları olan profillər (qaydalar/klasterlər/propensity/uplift)
Decision tables: histerezis, kuldaunlar, prioritetlər, konflikt matrisi
Monitorinq: effekt (uplift/ROMI), risklər (şikayət/RG), sürüklənmə (PSI/KL)
Orkestrator və kanallar: rate-limit, «sakit saat», DLQ, audit
Sənədləşmə: versiyalar/sahibləri/runibuki; folbek siyasəti hazırdır

Yekun

Oyunçuların profilləşdirilməsi etiketlər deyil, idarə olunan sistemdir: keyfiyyətli məlumatlar və PIT xüsusiyyətləri → mənalı profillər (davranış/dəyər/həssaslıq) → histerezis və guardrails ilə fəaliyyət siyasəti → effekt və sürüklənmə monitorinqi → ciddi məxfilik və RG. Bu kontur qarşılıqlı əlaqəni müvafiq, təhlükəsiz və ölçülə bilən sərfəli edir.

Oyunçuların profilləşdirilməsi