Profilazione dei giocatori

La profilassi è una descrizione di sistema del giocatore attraverso i dati, il comportamento, il valore e i rischi per prendere decisioni gestite: personalizzazione dei contenuti e offshore, re-attivazione, limiti e RG, priorità di zapport e marketing. La chiave è etica e compilazione: PI minimo, regole trasparenti, spiegabilità.

1) Obiettivi e zona d'applicazione

Prodotto/UX: vetrine personali, script iniziali, formazione, limiti di complessità.
Marketing/CRM: welcome/next-best-offer, cross-sell, cappe di frequenza, orologi silenziosi.
Rischio/compilazione: indicatori RG, anomalie, sanzioni/CUS-step-up (senza discriminazione).
Monetizzazione: priorità per valore previsto (LTV) e non per conversione «cruda».
Operazioni: code SLA, servizio VIP, capacità di canale.

2) Dati e identità

Eventi: visite/sessioni, clic, giochi/scommesse, depositi/conclusioni, risposte alle campagne.
Contesto: piattaforma/OS/dispositivo, geo/TZ, canale di attrazione, calendario/ivent.
Antibot/frod: segnali headless/ASN/proxy, device/IP grafico.
Identità: user _ id ↔ e-mail/telefono ↔ device _ id ↔ token di pagamento; golden record, storie merge/split.
Qualità: archiviazione in UTC, idemoticità degli eventi, versioni degli schemi Point-in-Time per il file.

3) Segni e pattern comportamentali

RFM: recency/frequenza/moneta nelle finestre 7/30/90.
Sessioni: durata, profondità, ore del giorno/giorno della settimana, «serie» (run-length).
Contenuti: categorie/provider preferiti, varietà/novità, «gonfiore».
Finanza: depositi/assegno medio, ARPPU/ARPU, volatilità degli sprechi.
RG: durata/intervallo anomala, depositi frequenti, attività notturna (come guardrail, non come targeting).
Reazioni: apertura/clic di cannoni/lettere, ritiri, lamentele.
Tecnico: stabilità device/IP, cambio ambiente.

4) Metodi di profilatura

Regole (rule-based) - Veloce e spiegabile (ad esempio, nuovo arrivato senza seconda visita 48h).
RFM-grid - matrici «freschezza x frequenza x moneta» (R-baquet, F-baquet, M-baquet).
Clustering: k-means/mix Gauss/DBSCAN per metriche comportamentali normalizzate.
Embedding: user/item nello spazio comune (MF/due reti) + cluster «interessi».
Tendenze (propensity): possibilità di evento (deposito, ripetizione, churn) di una soluzione di costo degli errori.
Approccio Uplift: probabilità di aumento da intervento; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Passaporti profili e priorità

Passaporto profilo (template)

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

Definizione: serbatoi RFM + contenuti dominanti + piattaforma

Dimensioni, frequenza di aggiornamento, quantile LTV medio

Rischi ed esclusioni (RG/Compilation), proprietario, versione

Azioni consigliate: policy (canali, creativi, caps, orologi silenziosi)

Metriche: uplift/ROMI, reclami/ricevimenti, diagnostica fairness

6) Decise tabelle (sketch)

Profilo/condizione	Contesto	Azione	Cooldown	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	onboording	welcome-off S + tutoriale	3d	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0. 9`	servizio	personale manager, limiti L	7d	zhaloby≤Kh
`risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д`	ritenzione	polvere + e-mail r-attivazione	5d	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	chiunque	pausa/suggerimenti RG/limiti	1d	FPR≤1%

Isteresi: soglia di ingresso superiore a quella di uscita per escludere «lampeggiante».
Conflitti: priorità - Sicurezza (RG/Complex) - Economia UX.

7) Pseudo-SQL e ricette

Bozzetti RFM A

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. Categoria dominante di contenuti

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. Assemblaggio profilo

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) Personalizzazione e connessione con il valore

Pesatura LTV - Classificare i profili in base al valore previsto (LTV-Quantili).
Next-best-action - Collega il profilo a una libreria di azioni (contenuti, offerenti, comunicazioni).
Reason codes: mostra «perché lo proponiamo» (spiegabile per lo zapport).

9) Privacy, etica e RG

PI minimo: tornitura, RLS/CLS, occultamento durante l'esportazione.
Fairness: verifica delle differenze di effetti/errori per paese/piattaforma; esclusione di segni non validi (ad esempio attributi sensibili).
Principi RG: i profili non devono incoraggiare comportamenti dannosi; i caps di frequenza e gli orologi silenziosi sono obbligatori; Percorso di appello per l'utente.
Trasparenza: rivista «signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod», versione politica.

10) Monitoraggio e deriva

Qualità dei profili: stabilità delle distribuzioni (PSI/KL) per file chiave; La quota dì impenetrabili ".
Effetto: uplift/ROMI sulle attività all'interno dei profili; NNT, conversione re-attivazioni, LTV-Delta.
Rischi: lamentele/rinunce, indicatori RG, FPR/filtri.
SLO: aggiornamento dei profili alle 6:00, latency classification on line da 300 ms p95.
Runibuki: aumento delle denunce, degrado dei dati (dirupo), aumento dei rischi RG.

11) Architettura e MLOs

Feature Store: ricette PIT, TTL di sessione, parità online/offline.
Pipline: aggiornamento batch dei profili + scoring online (propensity/uplift).
Orchestratore: idempotenza, DLQ, rate-limit per user/channel, «orologio silenzioso».
Documentazione: passaporti di profili/campagne, versioni changelog, controllo di accesso.
Folback: profilo safe-default (popolare-safe), disattivazione dei contenuti di rischio in caso di incidenti.

12) Anti-pattern

Profili «per la bellezza» senza un accento misurabile.
Miscelazione di unità e TZ, assenza di PIT e false conclusioni.
Ignora RG/etica, gap di frequenza - lamentele/rischi.
Media invece di aggregare numeratori/denominatori.
L'assenza di isteresi è un lampeggiante.
Profili inspiegabili (nessun reason codes) - caos operativo.

13) Assegno foglio di avvio profilazione

Obiettivi descritti (UX/marketing/rischio), KPI e guardrail
Schemi di eventi, PIT, antibot/filtri di frodo sono attivi
Raccolti RFM/segni comportamentali/contenuti, embedding
Profili formati (regole/cluster/propensity/uplift) con passaporti
Decise tabelle: isteresi, cooldown, priorità, conflitto-matrice
Monitoraggio: effetto (uplift/ROMI), rischi (lamentele/RG), deriva (PSI/KL)
Orchestratore e canali: rate-limit, orologio silenzioso, DLQ, controllo
Documentazione: versioni/proprietari/runibuki; Politica di folback pronta

Totale

La profilassi dei giocatori non è un collegamento, ma un sistema gestito: dati qualitativi e PIT sono profili sensibili (comportamento/valore/sensibilità) di una politica di azione con isteresi e guardrails che consente di monitorare gli effetti e la deriva, la privacy rigorosa e RG. Questo tracciato rende l'interazione rilevante, sicura e misurabile.

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