Perfilar jogadores

A perfilação é uma descrição de sistema do jogador através de dados, comportamento, valor e riscos para tomar decisões gerenciadas, como personalização de conteúdo e off, e ativação, limites e RG, priorização de safort e marketing. A chave é ética e complacência: PII mínimo, políticas transparentes, explicabilidade.

1) Alvos e área de aplicação

Produto/UX: vitrines pessoais, cenários iniciais, treinamento, limitações de complexidade.
Marketing/CRM: welcome/next-best-offer, cross-sell, caps de frequência, «relógio silencioso».
Risco/Complacência: RG, anomalias, sanções/CUS-step-up (sem discriminação).
Monetização: Priorização por valor esperado (LTV) e não por conversão «crua».
Operações: filas SLA, serviço VIP, capacidade de canais.

2) Dados e identidade

Eventos: visitas/sessões, cliques, jogos/apostas, depósitos/conclusões, respostas às campanhas.
Contexto: plataforma/OS/dispositivo, geo/TZ, canal de atração, calendário/iventes.
Antibot/frod: sinais headless/ASN/proxy, device/IP gráfico.
Identidade: user _ id ↔ e-mail/telefone ↔ device _ id ↔ tokens de pagamento; golden record, história merge/split.
Qualidade: armazenamento em UTC, idempotidade de eventos, versões de circuitos; Point-in-time para fic.

3) Sinais e patternas comportamentais

RFM: recency/frequência/dinheiro nas janelas 7/30/90.
Sessões: duração, profundidade, hora do dia/dia da semana, «série» (run-length).
Conteúdo: categorias favoritas/provedores, variedade/novidade, «derrapagem».
Finanças: depósitos/cheque médio, ARPU/ARPU, volatilidade do gasto.
RG: duração/intervalos anormais, depósitos frequentes, atividade noturna (como guardrails, não como alvo de targeting).
Reações: abertura/clique de canhões/cartas, demissões, queixas.
Técnico: estabilidade de device/IP, mudança de ambiente.

4) Métodos de perfilação

Regras (rule-based): rápida e explicável (por exemplo, «novato sem segunda visita 48h»).
Grades RFM: matrizes «frescura x frequência x dinheiro» (R-baquetes, F-baquetes, M-baquetes).
Clusterização: k-means/mix Gauss/DBSCAN sobre métricas comportamentais normalizadas.
Embeddings: user/item em espaço compartilhado (MF/duas redes) + clusterização de «interesses».
Tendências (propensity): probabilidade de evento (depósito, repetição, churn) → solução de custo de erro.
Abordagem Uplift: probabilidade de aumento decorrente da intervenção; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Passaportes de perfis e priorização

Passaporte de perfil (template)

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

Definição: baquetes RFM + conteúdo dominante + plataforma

Tamanho, taxa de atualização, quântil LTV médio

Riscos e exceções (RG/Complaens), proprietário, versão

Políticas recomendadas (canais, criativos, caps, relógios silenciosos)

Métricas: uplift/ROMI, queixas/dispensas, fairness-diagnóstico

6) Decise tables (esboço)

Perfil/condição	Contexto	Ação	Cooldown	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	onboarding	welcome-off S + tutorial	3d	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0. 9`	serviço	gerente pessoal, limites L	7d	zhaloby≤Kh
`risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д`	retenção	push + e-mail r-ativação	5d	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	qualquer um	pausa/dicas RG/limites	1d	FPR≤1%

Histeresis: limiar de entrada acima da saída para excluir «piscar».
Conflitos: Prioridades - Segurança (RG/Complance) → Economia → UX.

7) Pseudo-SQL e receitas

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. Categoria de conteúdo 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. Montagem de perfil

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) Personalização e conexão com o valor

Pesagem LTV: os perfis sejam classificados de acordo com o valor esperado (LTV-Quantili).
Next-best-action: conecta o perfil com a biblioteca de ação (conteúdo, offs, comunicações).
Reason codes: mostre «por que nós oferecemos isso» (explicável para o safort).

9) Privacidade, ética e RG

PII mínimo: torneamento, RLS/CLS, disfarce na exportação.
Fairness: verificar as diferenças de efeitos/erros por país/plataforma; exclusão de sinais inválidos (por exemplo, atributos sensíveis).
Princípios RG: Os perfis não devem encorajar comportamentos nocivos; capas de frequência e «relógios silenciosos» são obrigatórios; o caminho de recurso ao usuário.
Transparência: diário «signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod», versão de políticas.

10) Monitoramento e deriva

Qualidade de perfil: estabilidade de distribuição (PSI/KL) em fichas-chave; «não filiados».
Efeito: uplift/ROMI sobre ações dentro dos perfis; NNT, conversão de e-ativações, LTV-Delta.
Riscos: queixas/remoções, indicadores RG, FPR antibot/filtros frod.
SLO: Atualização dos perfis até às 06:00, latency classificação online ≤ 300 ms p95.
Runibuki: aumento de queixas, degradação de dados (abalo de eventos), aumento de riscos RG.

11) Arquitetura e MLOs

Função Store: receitas PIT, TTL fic de sessão, paridade online/offline.
Pipeline: atualização batch dos perfis + online scoring (propensity/uplift).
Orquestrador: Idempotidade, DLQ, rate-limit per user/channel, «relógio silencioso».
Documentação: passaportes de perfis/campanhas, versões changelog, auditoria de acesso.
Folbacks: perfil safe-default (popular-safe), desativação de conteúdo de risco em incidentes.

12) Anti-pattern

Perfis para a beleza, sem um incenso mensurável.
Mistura de unidades e TZ, falta de PIT e conclusões falsas.
Ignorar RG/ética, caps de frequência - queixas/riscos.
Média em vez de agregação de números/denominadores.
A falta de histerese → um piscar de olhos.
Perfis inexplicáveis (sem reason codes) - caos operacional.

13) Folha de cheque de execução de perfis

Alvos descritos (UX/marketing/risco), KPI e guard
Esquemas de evento, fici PIT, filtros antibot/frod estão ativos
RFM/sinais comportamentais/de conteúdo, embeddings
Perfis formados (regras/cluster/propensity/uplift) com passaportes
Decision tantes: histerese, kuldown, prioridades, conflito-matriz
Monitoramento: efeito (uplift/ROMI), riscos (queixas/RG), deriva (PSI/KL)
Orquestrador e canais: rate-limit, «relógio silencioso», DLQ, auditoria
Documentação: versões/proprietários/runibuki; Política de folback pronta

Resultado

O perfil dos jogadores não é um rótulo, mas um sistema controlado: dados de qualidade e fici PIT → perfis sensíveis (comportamento/valor/sensibilidade) → políticas de ação com histerese e guardrails → monitoramento de efeitos e à deriva → privacidade rigorosa e RG. Esse caminho torna a interação relevante, segura e mensurável.

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