Perfiles de jugadores

El perfilado es una descripción sistémica del jugador a través de datos, comportamientos, valor y riesgos para tomar decisiones manejables: personalización de contenidos y offers, re-activación, límites y RG, priorización del sapport y marketing. La clave es la ética y el cumplimiento: mínimo PII, políticas transparentes, explicabilidad.

1) Objetivos y zona de aplicación

Producto/UX: escaparates personales, escenarios de inicio, formación, limitaciones de complejidad.
Marketing/CRM: welcome/next-best-offer, cross-sell, caps de frecuencia, «reloj silencioso».
Riesgo/cumplimiento: indicadores RG, anomalías, sanciones/CUS-step-up (sin discriminación).
Monetización: priorización por valor esperado (LTV), no por conversión «cruda».
Operaciones: colas SLA, servicio VIP, capacidad de canales.

2) Datos e identidades

Eventos: visitas/sesiones, clics, juegos/apuestas, depósitos/retiros, respuestas a campañas.
Contexto: plataforma/OS/dispositivo, geo/TZ, canal de atracción, calendario/eventos.
Antibot/Frod: señales headless/ASN/proxy, gráfico de dispositivo/IP.
Identidades: user_id ↔ e-mail/teléfono ↔ device_id ↔ tokens de pago; disco de oro, historias de merge/split.
Calidad: almacenamiento en UTC, idempotencia de eventos, versiones de circuitos; Point-in-Time para fich.

3) Signos y patrones de comportamiento

RFM: recency/frecuencia/dinero en las ventanas 7/30/90.
Sesiones: duración, profundidad, hora del día/día de la semana, «series» (run-length).
Contenido: categorías favoritas/proveedores, variedad/novedad, «relleno».
Finanzas: depósitos/cheque medio, ARPPU/ARPU, volatilidad del gasto.
Señales RG: duración/intervalos anormales, depósitos frecuentes, actividad nocturna (como guardrails, no como objetivo de targeting).
Reacciones: abrir/hacer clic en pistolas/cartas, cancelaciones, quejas.
Técnico: estabilidad del dispositivo/IP, cambios de entorno.

4) Métodos de perfilado

Reglas (rule-based): rápido y explicable (por ejemplo, «principiante sin segunda visita 48h»).
Gridos RFM: matrices de «frescura × frecuencia × dinero» (R-baquetas, F-baquetas, M-baquetas).
Agrupamiento: k-means/mezclas de Gauss/DBSCAN según métricas de comportamiento normalizadas.
Embeddings: user/item en un espacio compartido (MF/dos redes) + agrupamiento de «intereses».
Propensión (propensity): probabilidad de evento (depósito, repetición, churn) → decisiones sobre el costo de error.
Enfoque Uplift: probabilidad de aumento a partir de la intervención; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Perfiles de pasaportes y priorización

Pasaporte de perfil (template)

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

definición: RFM-baquetas + contenido dominante + plataforma

Tamaño, frecuencia de actualización, quantil LTV medio

Riesgos y excepciones (RG/cumplimiento), propietario, versión

Acciones recomendadas: policy (canales, creativos, caps, «relojes tranquilos»)

Métricas: uplift/ROMI, quejas/cancelaciones, diagnóstico fairness

6) Tablas de decisión (esbozo)

Perfil/condición	Contexto	Acción	Kuldaun	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	onbording	welcome-offer S + tutorial	3д	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0. 9`	servicio	gestor personal, límites L	7д	zhaloby≤Kh
`risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д`	Retención	push + e-mail re-activación	5д	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	Cualquiera	pausa/consejos RG/límites	1д	FPR≤1%

Histéresis: el umbral de entrada es superior al de salida para eliminar el «parpadeo».
Conflictos: prioridades - seguridad (RG/cumplimiento) → economía → UX.

7) Pseudo-SQL y recetas

A. Baquetas RFM

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. Categoría de contenido dominante

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. Ensamblaje de perfiles

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) Personalización y relación con el valor

Ponderación LTV: clasificar los perfiles por valor esperado (LTV-cuantili).
Next-best-action: un conjunto de perfiles con una biblioteca de acciones (contenido, offers, comunicaciones).
Códigos Reason: muestra «por qué ofrecemos esto» (explicabilidad para el sapport).

9) Privacidad, ética y RG

PII mínimo: tokenización, RLS/CLS, enmascaramiento en exportaciones.
Fairness: comprobar las diferencias de efectos/errores por país/plataforma; exclusión de signos no válidos (por ejemplo, atributos sensibles).
Principios RG: los perfiles no deben fomentar conductas nocivas; los caps de frecuencia y los «relojes silenciosos» son obligatorios; la ruta de acceso de la apelación al usuario.
Transparencia: registro «signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod», versión de las políticas.

10) Monitoreo y deriva

Calidad de los perfiles: estabilidad de distribución (PSI/KL) por fichas clave; la proporción de «no filiados».
Efecto: uplift/ROMI sobre las acciones dentro de los perfiles; NNT, conversión de re-activaciones, LTV-delta.
Riesgos: quejas/cancelaciones, indicadores RG, FPR antibot/filtros frod.
SLO: actualización de perfiles a 06:00 lock., latency clasificación en línea ≤ 300 ms p95.
Runibuki: aumento de quejas, degradación de datos (acantilado de eventos), aumento de riesgos RG.

11) Arquitectura y MLOps

Feature Store: recetas PIT, TTL sesión fich, paridad online/offline.
Pipeline: actualización de perfil de batch + scoring en línea (propensity/uplift).
Orquestador: idempotencia, DLQ, rate-limit per user/channel, «reloj silencioso».
Documentación: perfiles de pasaportes/campañas, versiones de changelog, auditoría de acceso.
Folbacks: perfil seguro (popular-seguro), desactivar el contenido de riesgo en incidentes.

12) Anti-patrones

Perfiles «por el bien de la belleza» sin un incremento medible.
Mezcla de unidades y TZ, falta de PIT → caras y conclusiones falsas.
Ignorar RG/ética, caps de frecuencia - quejas/riesgos.
«Media media» en lugar de agregar numeradores/denominadores.
La falta de histéresis → el «parpadeo» de las acciones.
Los perfiles inexplicables (no reason codes) son un caos operativo.

13) Lista de comprobación de inicio de perfilado

Objetivos descritos (UX/marketing/riesgo), KPI y guardrails
Los esquemas de eventos, los fichas PIT, los filtros antibot/frod están activos
RFM/características de comportamiento/contenido recogidos, embargos
Perfiles formados (reglas/clústeres/propensity/uplift) con pasaportes
Tablas de decisión: histéresis, couldowns, prioridades, matriz de conflicto
Monitoreo: efecto (uplift/ROMI), riesgos (quejas/RG), deriva (PSI/KL)
Orquestador y canales: rate-limit, «reloj silencioso», DLQ, auditoría
Documentación: versiones/propietarios/rúnicas; política de folback listo

Resultado

Los perfiles de los jugadores no son atajos, sino un sistema gestionado: datos de calidad y fichas PIT → perfiles significativos (comportamiento/valor/sensibilidad) → políticas de acción con histéresis y guardrails → monitoreo de efectos y deriva → privacidad estricta y RG. Este circuito hace que la interacción sea relevante, segura y mediblemente rentable.

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