Profilage des joueurs

Le profilage est une description systémique du joueur à travers les données, le comportement, la valeur et les risques pour prendre des décisions gérables : personnalisation du contenu et des offers, ré-activation, limites et RG, priorité du sappport et du marketing. La clé est l'éthique et la conformité : un minimum de PII, des politiques transparentes, une explication.

1) Objectifs et zone d'application

Produit/UX : vitrines personnelles, scénarios de démarrage, formation, contraintes de complexité.
Marketing/CRM : welcome/next-best-offer, cross-sell, caps de fréquence, « horloge silencieuse ».
Risque/conformité : indicateurs RG, anomalies, sanctions/CUS-step-up (sans discrimination).
Monétisation : hiérarchisation par valeur attendue (LTV) et non par conversion « brute ».
Opérations : files d'attente SLA, service VIP, capacité des canaux.

2) Données et identités

Événements : visites/sessions, clics, jeux/paris, dépôts/retraits, réponses aux campagnes.
Contexte : plate-forme/OS/appareil, géo/TZ, canal d'attraction, calendrier/événements.
Antibot/frod : signaux headless/ASN/proxy, graphique device/IP.
Identités : user_id ↔ e-mail/téléphone ↔ device_id ↔ jetons de paiement ; golden record, histoire merge/split.
Qualité : stockage en UTC, idempotence des événements, versions des schémas ; Point-in-Time pour fich.

3) Signes et schémas comportementaux

RFM : recency/fréquence/money dans les fenêtres 7/30/90.
Sessions : durée, profondeur, heure du jour/jour de la semaine, « série » (run-length).
Contenu : catégories/fournisseurs préférés, variété/nouveauté, « bouillir ».
Finances : dépôts/chèque moyen, ARPPU/ARPU, volatilité des dépenses.
Signaux RG : durée/intervalles anormaux, dépôts fréquents, activité nocturne (comme les guardrails, pas comme cible de ciblage).
Réactions : ouverture/clic de pistolets/lettres, désistements, plaintes.
Technique : stabilité device/IP, changements d'environnement.

4) Méthodes de profilage

Règles (rule-based) : rapide et compréhensible (par exemple, « novice sans deuxième visite 48h »).
Grilles RFM : matrices « fraîcheur × fréquence × argent » (baquets R, baquets F, baquets M).
Clustering : k-means/mixes Gauss/DBSCAN par métriques comportementales normalisées.
Embeddings : user/item dans un espace partagé (MF/réseaux à deux barres) + clustering « interets ».
Propension (propensity) : probabilité d'un événement (dépôt, répétition, churn) → une solution au coût des erreurs.
Approche uplift : probabilité de gain par intervention ; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Profils de passeports et hiérarchisation

Passeport de profil (template)

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

Définition : baquets RFM + contenu dominant + plateforme

Taille, taux de rafraîchissement, moyenne LTV-quantile

Risques et exclusions (RG/conformité), propriétaire, version

Actions recommandées : Politique (canaux, créatifs, caps, « heures silencieuses »)

Métriques : uplift/ROMI, plaintes/désistements, diagnostic fairness

6) Tables de décision (croquis)

Profil/condition	Contexte	Action	Кулдаун	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	онбординг	welcome-offer S + tutorial	3д	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0. 9`	service	gestionnaire personnel, limites L	7д	zhaloby≤Kh
`risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д`	rétention	push + e-mail ré-activation	5д	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	Chacun	pause/conseils RG/limites	1д	FPR≤1%

Hystérésis : seuil d'entrée au-dessus de la sortie pour éliminer le « clignotement ».
Conflits : priorités - sécurité (RG/conformité) → économie → UX.

7) Pseudo-SQL et recettes

A. Réservoirs 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. Catégorie de contenu 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. Assemblage du profil

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) Personnalisation et lien avec la valeur

pondération LTV : classer les profils en fonction de la valeur attendue (LTV quantili).
Next-best-action : relier un profil à une bibliothèque d'actions (contenu, offers, communications).
Codes Reason : montrez « pourquoi nous offrons cela » (explication pour le Sapport).

9) Vie privée, éthique et RG

Minimum PII : Tokenization, RLS/CLS, masquage à l'exportation.
Fairness : vérifier les différences d'effets/erreurs par pays/plate-forme ; l'exclusion des caractéristiques non valides (par exemple, attributs sensibles).
Principes RG : les profils ne doivent pas encourager les comportements nuisibles ; les caps de fréquence et les « heures silencieuses » sont obligatoires ; la voie d'appel à l'utilisateur.
Transparence : Journal « signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod », version des politiques.

10) Surveillance et dérive

Qualité des profils : stabilité des distributions (PSI/KL) selon les fiches clés ; proportion de « non-filés ».
Effet : uplift/ROMI sur les actions à l'intérieur des profils ; NNT, conversion des ré-activations, LTV-delta.
Risques : plaintes/désengagement, indicateurs RG, filtres antibot FPR/frod.
SLO : mise à jour des profils à 06:00 lok., latitude de la classification en ligne ≤ 300 ms p95.
Runibooki : augmentation des plaintes, dégradation des données (falaise d'événements), augmentation des risques RG.

11) Architecture et MLOps

Feature Store : Recettes PIT, fiches de session TTL, parité en ligne/hors ligne.
Pipline : mise à jour batch des profils + scoring en ligne (propensity/uplift).
Orchestrateur : idempotence, DLQ, rate-limit per user/channel, « horloge silencieuse ».
Documentation : profils/profils de campagne, versions changelog, audit d'accès.
Folbacks : profil safe-default (popular-safe), désactivation du contenu à risque en cas d'incident.

12) Anti-modèles

Profils « pour la beauté » sans incrément mesurable.
Mélange d'unités et de TZ, absence de PIT → de visages et de fausses conclusions.
Ignorer RG/éthique, les caps de fréquence - plaintes/risques.
« Moyenne moyenne » au lieu d'agréger les nombres/dénominateurs.
L'absence d'hystérésis → le « clignotement » des actions.
Les profils inexpliqués (pas de codes reason) sont un chaos opérationnel.

13) Chèque de lancement de profilage

Objectifs décrits (UX/marketing/risque), KPI et guardrails
Schémas d'événements, fiches PIT, antibots/filtres frod actifs
Collecte des signes RFM/comportementaux/contenus, embeddings
Profils formés (règles/clusters/propensity/uplift) avec passeports
Tables de décision : hystérésis, couldaunes, priorités, matrice des conflits
Suivi : effet (uplift/ROMI), risques (plaintes/RG), dérive (PSI/KL)
Orchestrateur et chaînes : rate-limit, « heures silencieuses », DLQ, audit
Documentation : versions/propriétaires/runibooks ; la politique folback est prête

Résultat

Le profilage des joueurs est non les étiquettes, et le système dirigé : les données qualitatives et PIT-fitchi → les profils (conduite/valeur/sensibilité) intelligents → les politiques des actions avec l'hysteresis et guardrails → le monitoring de l'effet et la dérive → sévère приватность et RG. Une telle boucle rend l'interaction pertinente, sûre et mesurable.

Profilage des joueurs