玩家简介

玩家分析

分析是通过数据，行为，价值和风险来做出托管决策来对玩家进行系统描述：内容和离职者个性化，重新激活，限制和RG，札幌优先级和营销。关键是道德和合规性：最低PII，透明政策，可解释性。

1）目标及应用范围

产品/UX：个人展示、启动场景、培训、难度限制。
营销/CRM：欢迎/next-best-offer，交叉传单，频率帽，"安静时钟"。
风险/合规性：RG指标，异常，制裁/KUS-step-up（无歧视）。
货币化：按预期价值（LTV）而不是"原始"转换优先。
运营：SLA队列，VIP服务，运河容量。

2）数据和身份

活动：访问/会议，点击，游戏/投注，存款/结论，对竞选活动的回应。
背景：平台/OS/设备，地理/TZ，吸引渠道，日历/活动。
Antibot/frod：无头/ASN/proxy信号，设备/IP图。
身份：user_id ↔电子邮件/电话↔ device_id ↔支付代币；金唱片，merge/split故事。
质量：存储在UTC中，事件平均性，方案版本；计时。

3）特征和行为模式

RFM：窗口中的响应/频率/现金7/30/90。
会议：持续时间，深度，白天/星期的时间，"系列"（运行时间）。
内容：最喜欢的类别/提供商，多样性/新颖性，"挖掘"。
财务：存款/平均支票，ARPPU/ARPU，支出波动性。
RG信号：异常的持续时间/间隔，频繁的存款，夜间活动（例如guardrails，不是目标目标）。
反应：发现/点击枪支/信件，退货，投诉。
技术：设备稳定性/IP，环境变化。

4）分析方法

规则（基于规则）：快速且可以理解（例如"没有第二次访问48小时的新手"）。
RFM网格："新鲜×频率×货币性"矩阵（R箱，F箱，M箱）。
聚类：k-means/高斯/DBSCAN混合通过归一化行为指标。
Embeddings：共享空间中的用户/项目（MF/双桥网络）+聚类"兴趣"。
倾向（propensity）：事件概率（存款、重播、教堂）→错误成本决策。

Uplift方法： 干预增加的可能性；зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5）配置文件护照和优先级

个人资料（模板）护照)

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

定义： RFM-buckets+主要内容+平台

尺寸、刷新率、平均LTV分量

风险和例外（RG/合规）,所有者,版本

推荐行动： 政策（渠道、创意、帽子、"安静时钟"）

指标： uplift/ROMI,投诉/退房,公平诊断

6）决策表（草图）

滞后：输入阈值高于输出阈值，以排除"闪烁"。
冲突：优先事项-安全（RG/合规性）→经济→ UX。

7）Pseudo-SQL和食谱

A. RFM罐

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.占主导地位的内容类别

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.配置文件装配

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）个性化和价值联系

LTV加权：按预期价值（LTV-quantili）排名轮廓。
下一个最佳动作：将个人资料与活动库（内容、离场、通信）捆绑在一起。
Reason codes：显示"为什么我们提供"（sapport的解释）。

9）隐私，道德和RG

最低PII：令牌化，RLS/CLS，出口掩盖。
公平：检查每个国家/平台的效果/错误差异；排除无效特征（例如,敏感属性）。
RG原则：概况不应鼓励有害行为；频率帽和"安静时钟"是强制性的；用户的上诉路径。
透明度："signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod"杂志，策略版本。

10）监控和漂移

轮廓质量：关键鱼的分布稳定性（PSI/KL）；"非核心"的份额。
效果：uplift/ROMI在配置文件中的作用；NNT，再激活转换，LTV-delta。
风险：投诉/退出，RG指标，FPR反机器人/过滤器氟化物。
SLO：将配置文件更新到06：00 lock.，在线分类的后期更新≤ 300 ms p95。
Runibuki：投诉激增，数据退化（事件悬崖），RG风险激增。

11）体系结构和MLOps

功能商店：PIT食谱，TTL会话场景，在线/线下平价。
Pipline：配置文件的batch update+online scoring （propensity/uplift）。
编排器：等效性，DLQ，按用户/频道排列的极限，"安静时钟"。
文档：配置文件/活动护照,changelog版本,访问审核。
Falbacks：安全默认配置文件（popular-safe）,在事件中禁用风险内容。

12）反模式

"为了美丽"的轮廓没有可测量的填充物。
单位与TZ的混合，缺乏PIT →面貌和错误的结论。
忽视RG/伦理，频率-投诉/风险。
"平均均值"代替分子/分母的聚集。
缺乏滞后→"闪烁"活动。
无法解释的配置文件（不是reason codes）是操作混乱。

13）性能分析启动支票清单

• 描述了目标（UX/营销/风险），KPI和guardrails
• 事件图,PIT-fici, antibot/Frod过滤器处于活动状态
• 收集了RFM/行为/内容特征，栓塞
• 创建了带有护照的配置文件（规则/集群/propensity/uplift）
• 决策表：滞后，kuldowns，优先级，冲突矩阵
• 监测：效果（uplift/ROMI）、风险（投诉/RG）、漂移（PSI/KL）
• 管弦乐队和频道：极限，"安静时钟"，DLQ，审计
• 文件：版本/所有者/runibuki；民意政治准备就绪

底线

玩家概况不是捷径，而是可管理的系统：质量数据和PIT-fici →有意义的概况（行为/价值/敏感性）→滞后和监护人的行动策略→效果和漂移监测→严格的隐私和RG。这样的轮廓使交互具有相关性，安全性和可测量性。