Profilowanie gracza
Profilowanie gracza
Profilowanie jest systemowym opisem gracza poprzez dane, zachowanie, wartość i ryzyko podejmowania możliwych do zarządzania decyzji: personalizacja treści i ofert, reaktywacja, limity i RG, priorytetowe traktowanie wsparcia i marketingu. Kluczem jest etyka i zgodność: minimum PII, przejrzysta polityka, możliwość wyjaśnienia.
1) Cele i obszar zastosowania
Produkt/UX: osobiste sklepy, scenariusze startowe, szkolenia, ograniczenia trudności.
Marketing/CRM: welcome/next-best-offer, cross-sell, frequency caps, ciche godziny.
Ryzyko/zgodność: wskaźniki RG, anomalie, sankcje/CCS-step-up (bez dyskryminacji).
Monetyzacja: Priorytet według wartości oczekiwanej (LTV) zamiast konwersji „surowej”.
Operacje: kolejki SLA, usługa VIP, pojemność kanału.
2) Dane i tożsamości
Wydarzenia: Wizyty/sesje, kliknięcia, gry/zakłady, depozyty/wypłaty, odpowiedzi kampanii
Kontekst: platforma/OS/urządzenie, geo/TZ, kanał przyciągania, kalendarz/wydarzenia.
Przeciwciała/oszustwa: bez głowy/sygnały ASN/proxy, wykres urządzenia/IP.
Tożsamość: e-mail/telefon z user_id na e-maila device_id tokeny do płatności; Złoty rekord, scalenie/podzielone historie.
Jakość: przechowywanie w UTC, impreza iempotencja, wersje schematu; Punkt w czasie dla funkcji.
3) Znaki i wzorce behawioralne
RFM: rekordowość/częstotliwość/moneyness w oknach 7/30/90.
Sesje: czas trwania, głębokość, godzina dnia/dnia tygodnia, „seria” (długość biegu).
Zawartość: ulubione kategorie/dostawcy, różnorodność/nowość, „przyklejanie”.
Finansowanie: depozyty/średnia kontrola, ARPPU/ARPU, zmienność wydatków.
Sygnały RG: nieprawidłowy czas trwania/odstępy czasu, częste osady, aktywność nocna (jako poręcze, nie jako cel docelowy).
Reakcje: otwieranie/klikanie puszek/liter, rezygnacje, reklamacje.
Techniczne: stabilność urządzenia/IP, zmiany w środowisku.
4) Metody profilowania
Zasady (oparte na zasadach): szybkie i zrozumiałe (na przykład „początkujący bez drugiej wizyty 48h”).
Sieci RFM: świeżość × częstotliwość × matryce pieniężne (wiadra R, wiadra F, wiadra M).
Klaster: k-means/Gauss/DBSCAN miesza się nad znormalizowanymi metrykami behawioralnymi.
Osadzenia: użytkownik/element w przestrzeni udostępnionej (MF/sieci dual-tower) + klaster „interest”.
Skłonność: prawdopodobieństwo zdarzenia (depozyt, powtórzenie, churn) → decyzja o kosztach błędów.
Podejście zwiększające: prawdopodobieństwo wzrostu w wyniku interwencji; мона Persuadables/Sure/Lost/DnD.
5) Paszporty profilowe i ustalanie priorytetów
Paszport profilu (szablon)
Коz: 'P _ R0-7 _ F3-9 _ M50-199 _ Casino-Mobile'
Definicja: wiadra RFM + dominująca zawartość + platforma
Rozmiar, szybkość odświeżania, średni iloczyn LTV
Ryzyko i wyłączenia (RG/zgodność), właściciel, wersja
Zalecane działania: polityka (kanały, kreatywne, ustniki, „ciche godziny”)
Wskaźniki: podwyższenie/ROMI, skargi/rezygnacje z subskrypcji, diagnostyka uczciwości
6) Tabele decyzji (szkic)
Histereza: próg wejściowy jest wyższy niż próg wyjściowy, aby wyeliminować „mruganie”.
Konflikty - Priorytety - Bezpieczeństwo (RG/Zgodność) → Ekonomia → UX.
7) Pseudo-SQL i przepisy
A. Wiadra 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. Dominująca kategoria treści
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. Montaż profilu
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) Personalizacja i link do wartości
Ważenie LTV: profile rankingowe według wartości oczekiwanej (kwantyle LTV).
Next-best-action: powiązanie profilu z biblioteką akcji (treść, oferty, komunikacja).
Kody powodów: pokazać „dlaczego oferujemy go” (wyjaśnienie dla wsparcia).
9) Prywatność, etyka i RG
Minimum PII: tokenizacja, RLS/CLS, maskowanie podczas wywozu.
Sprawiedliwość: sprawdzenie różnic w skutkach/błędach według kraju/platformy; wyłączenie niedopuszczalnych cech (np. atrybuty wrażliwe).
Zasady RG: profile nie powinny zachęcać do szkodliwych zachowań; ustniki częstotliwości i ciche godziny są obowiązkowe; ścieżka odwoławcza do użytkownika.
Przejrzystość: sygnał → profil → resheniye → deystviye → magazyn iskhod, wersja polityki.
10) Monitorowanie i dryfowanie
Jakość profilu: stabilność dystrybucji (PSI/KL) według kluczowych cech; udział „nieoprofilowanych”.
Efekt: podwyższenie/ROMI poprzez działania w ramach profili; NNT, konwersja reaktywacji, delta LTV.
Ryzyko: reklamacje/rezygnacje z subskrypcji, wskaźniki RG, anty-boty FPR/filtry nadużyć finansowych.
SLO: profile aktualizacyjne do 06:00 lock., klasyfikacja online opóźnienia ≤ 300 ms p95.
Runibooks: gwałtowny wzrost skarg, degradacja danych (pęknięcie zdarzeń), wzrost ryzyka dla RG.
11) Architektura i MLOp
Sklep funkcyjny: Przepisy PIT, funkcje sesji TTL, parytet online/offline.
Rurociąg: aktualizacja profilu partii + punktacja online (skłonność/wzrost).
Orchestrator: idempotency, DLQ, rate-limit per user/channel, ciche godziny.
Dokumentacja: paszporty profilowe/kampanie, wersje changelog, audyt dostępu.
Folbacks: bezpieczny profil domyślny (popularne bezpieczne), wyłączanie treści ryzyka dla incydentów.
12) Anty-wzory
Profile „dla dobra piękna” bez wymiernego przyrostu.
Mieszanie jednostek i TZ, brak PIT → twarze i fałszywe wnioski.
Ignorowanie RG/etyki, ograniczenia częstotliwości - skargi/ryzyka.
„Średnia oznacza” zamiast agregowania liczników/mianowników.
Brak histerezy → „mruganie” czynami.
Niewyjaśnione profile (kody bez powodu) - chaos operacyjny.
13) Lista kontrolna rozruchu profilowania
- Opisane cele (UX/marketing/risk), KPI i poręcze
- Schematy zdarzeń, funkcje PIT, filtry anty-boty/oszustwa są aktywne
- Zebrane cechy RFM/zachowania/treści, osadzenia
- Profile utworzone (zasady/klastry/skłonność/podwyższenie) z paszportami
- Tabele decyzji: histereza, chłodzenie, priorytety, macierz konfliktu
- Monitorowanie: efekt (podwyższenie/ROMI), ryzyko (skargi/RG), dryf (PSI/KL)
- Orkiestra i kanały: tempo-limit, ciche godziny, DLQ, audyt
- Dokumentacja: wersje/właściciele/runibooki; Ludowa polityka jest gotowa
Razem
Profilowanie gracza nie jest skrótem, ale zarządzanym systemem: dane jakości i funkcje PIT → znaczące profile (zachowanie/wartość/wrażliwość) → histereza i polityka działania barier ochronnych → efekt i monitorowanie dryfu → ścisła prywatność i RG. Taki zarys sprawia, że interakcja jest istotna, bezpieczna i mierzalnie korzystna.