プレーヤープロファイリング

プロファイリングは、データ、行動、価値、リスクを通じてプレーヤーの体系的な説明であり、管理可能な意思決定を行います：コンテンツとオファーのパーソナライズ、再活性化、制限とRG、サポートとマーケティングの優先順位付け。重要なのは倫理とコンプライアンスです。PII最小、透明性のあるポリシー、説明可能性。

1）目的および適用区域

プロダクト/UX：個人的な店頭、開始シナリオ、訓練、難易度の限界。
マーケティング/CRM：歓迎/次のベストオファー、クロスセル、周波数キャップ、静かな時間。
リスク/コンプライアンス：RG指標、異常、制裁/CCSステップアップ（差別なし）。
収益化：「生」変換ではなく、期待値（LTV）による優先順位付け。
操作：SLAキュー、VIPサービス、チャネル容量。

2）データとアイデンティティ

イベント： 訪問/セッション、クリック、ゲーム/ベット、入金/引き出し、キャンペーンレスポンス

コンテキスト：プラットフォーム/OS/デバイス、ジオTZ、アトラクションチャンネル、カレンダー/イベント。
アンチボット/詐欺：ヘッドレス/ASN/プロキシ信号、デバイス/IPグラフ。
アイデンティティ：電子メール/電話支払いトークン；ゴールデンレコード、マージ/スプリットストーリー。
品質：UTCのストレージ、イベントのidempotency、スキーマバージョン；特徴のためのポイント・イン・タイム。

3）サインと行動パターン

RFM：窓7/30/90のrecency/frequency/moneyness。
セッション：期間、深さ、曜日/曜日の時間、「シリーズ」（実行長）。
コンテンツ：好きなカテゴリ/プロバイダー、バラエティ/ノベルティ、「スティッキング」。
財務：預金/平均小切手、ARPPU/ARPU、ボラティリティの支出。
RG信号：異常な持続期間/間隔、頻繁な沈殿物、夜間活動（目標とするターゲットとしてではなくガードレールとして）。
反応：fluffs/letters、 unsubscribes、苦情を開く/クリック。
技術的な：デバイス/IPの安定性、環境の変化。

4）プロファイリング方法

ルール（ルールベース）：高速でわかりやすい（例えば「、48hの2回目の訪問なしの初心者」）。
RFMグリッド：鮮度×頻度×マネーマトリックス（Rバケット、Fバケット、Mバケット）。
クラスタリング：k-means/Gauss/DBSCANは、正規化された行動メトリクスをミックスします。
埋め込み：共有スペース（MF/デュアルタワーネットワーク）のユーザー/アイテム+「興味」のクラスタリング。
傾向：イベントの確率（預金、繰り返し、解約）→エラーのコストの決定。
アップリフトアプローチ：介入から増加する確率；Persuadables/Sure/Lost/DnD。

5）プロフィールのパスポートと優先順位付け

プロフィールパスポート（テンプレート）

「P_R0-7_F3-9_M50-199_Casino-Mobile」

定義： RFMバケット+支配的なコンテンツ+プラットフォーム

サイズ、リフレッシュレート、平均LTVクオンタイル

リスクと除外（RG/コンプライアンス）、所有者、バージョン

推奨アクション： ポリシー（チャンネル、クリエイティブ、マウスガード、「静かな時間」）

メトリクス： アップリフト/ROMI、苦情/購読解除、公平性診断

6）決定表（スケッチ）

プロフィール/条件	コンテキスト	［アクション］	クールダウン（Coold	ガードレール
'Newcomer&R0-7&F0-2&uplift_dep≥0。05`	初期登録	welcome-offer S+チュートリアル	3D （3D）	ROMI ≥ 0
'VIP&value_q≥0。9`	サービス	パーソナルマネージャー、制限L	7D	zhaloby ≤ Kh
'risk_churn ≥ 0。8&no_session≥7д'	控除	プッシュ+電子メールの再活性化	5D	NNT ≤ K
'RG_risk ≥ τ'	すべてのもの	一時停止/RGのヒント/制限	1D	FPR ≤ 1％

ヒステリシス：入力しきい値は出力しきい値よりも高く、「点滅」を排除します。
競合-優先順位-安全（RG/コンプライアンス）→経済学→UX。

7）疑似SQLとレシピ

A。 RFMバケット

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コンテンツカテゴリー

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。プロファイルアセンブリ

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）個人化と価値へのリンク

LTV計量：期待値によるランクプロファイル（LTV量子）。
次のベストアクション：プロフィールをアクションライブラリ（コンテンツ、オファー、コミュニケーション）にリンクします。
理由コード：「Why we offer it」（サポートの説明）を表示します。

9）プライバシー、倫理、RG

PII最小：トークン化、RLS/CLS、輸出時のマスキング。
公平性：国/プラットフォームによる効果/エラーの違いをチェックする。受け入れられない特性の除外（例：sensitive属性）。
RG原則：プロファイルは有害な行動を促すべきではありません。周波数のマウスガードと静かな時間は必須です。ユーザーへのアピールパス。
透明性：signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod magazine、ポリシーバージョン。

10）監視および漂流

プロフィールの質：主要な特徴による配分（PSI/KL）の安定性；「非プロファイル」のシェア。
効果：プロファイル内のアクションによるアップリフト/ROMI；NNT、再活性化変換、LTVデルタ。
リスク：苦情/退会、RG指標、FPRアンチボット/詐欺フィルター。
SLO：プロファイルを06：00ロックに更新します。、遅延オンライン分類≤ 300ミリ秒P95。
Runibooks：苦情の急増、データの劣化（イベント破損）、RGリスクの急増。

11）アーキテクチャとMLOps

機能ストア：PITレシピ、TTLセッション機能、オンライン/オフラインのパリティ。
パイプライン：バッチプロファイル更新+オンラインスコアリング（propensity/uplift）。
オーケストレータ：idempotency、 DLQ、ユーザー/チャンネルごとのレート制限、静かな時間。
ドキュメント：プロフィール/キャンペーンパスポート、変更履歴バージョン、アクセス監査。
Folbacks：安全なデフォルトプロファイル（popular-safe）、インシデントのリスクコンテンツを無効にします。

12）アンチパターン

プロフィール「美のために」測定可能な増分なし。
単位とTZの混合、PIT→顔の欠如と誤った結論。
RG/倫理、周波数キャップを無視する-苦情/リスク。
数値/分母を集計する代わりに「平均」を意味します。
ヒステリシスの不在→アクションの「点滅」。
説明されていないプロファイル（理由コードなし）-運用の混乱。

13）プロファイリングスタートアップチェックリスト

記載されている目標（UX/マーケティング/リスク）、 KPI、ガードレール
イベントダイアグラム、PIT機能、アンチボット/詐欺フィルタがアクティブ
収集されたRFM/行動/コンテンツ特性、埋め込み
パスポートで形成されたプロファイル（ルール/クラスタ/傾向/アップリフト）
意思決定テーブル：ヒステリシス、クールダウン、優先順位、競合マトリックス
モニタリング：効果（アップリフト/ROMI）、リスク（苦情/RG）、ドリフト（PSI/KL）
オーケストレーターとチャンネル：レート制限、静かな時間、DLQ、監査
ドキュメント：バージョン/所有者/runibooks；フォールバック政治は準備ができています

合計

プレーヤーのプロファイリングはショートカットではなく、管理されたシステムです。品質データとPIT機能→意味のあるプロファイル（行動/価値/感度）→ヒステリシスとガードレールアクションポリシー→効果とドリフトモニタリング→厳格なプライバシーとRG。そのような輪郭は相互作用を関連性があり、安全で、そして計り知れないほど有益にします。

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