Profilarea jucătorilor

Profilarea este o descriere sistemică a jucătorului prin date, comportament, valoare și riscuri pentru a lua decizii ușor de gestionat: personalizarea conținutului și ofertelor, reactivarea, limitele și RG, prioritizarea suportului și marketingului. Cheia este etica și conformitatea: PII minim, politici transparente, explicabilitate.

1) Obiective și domeniul de aplicare

Produs/UX: storefronturi personale, scenarii de pornire, instruire, limite de dificultate.
Marketing/CRM: welcome/next-best-ofertă, cross-sell, capace de frecvență, ore liniștite.
Risc/conformitate: RG-indicatori, anomalii, sancțiuni/CSC-pas-up (fără discriminare).
Monetizare: Prioritizarea după valoarea așteptată (LTV), mai degrabă decât conversia „brută”.
Operațiuni: cozi SLA, service VIP, capacitate canal.

2) Date și identități

Evenimente: Vizite/Sesiuni, Clicuri, Jocuri/Pariuri, Depozite/Retrageri, Răspunsuri campanii

Context: platformă/sistem de operare/dispozitiv, geo/TZ, canal de atracție, calendar/evenimente.
Antibot/fraudă: semnale fără cap/ASN/proxy, dispozitiv/grafic IP.
Identități: e-mail/telefon jetoane de plată; discul de aur, fuzionarea/împărțirea poveștilor.
Calitate: stocare în UTC, idempotență eveniment, versiuni schemă; Punct-in-Time pentru caracteristici.

3) Semne și modele comportamentale

RFM: recență/frecvență/bani în ferestre 7/30/90.
Sesiuni: durată, adâncime, timp de zi/zi a săptămânii, „serie” (run-length).
Conținut: categorii/furnizori preferați, varietate/noutate, „lipire”.
Finanțe: depozite/cec mediu, ARPPU/ARPU, volatilitatea cheltuielilor.
Semnale RG: durată/intervale anormale, depozite frecvente, activitate nocturnă (ca parapete, nu ca țintă de direcționare).
reacţii: deschidere/clic pe pufuleți/litere, dezabonare, reclamații.
Tehnic: dispozitiv/stabilitate IP, schimbări de mediu.

4) Metode de profilare

Reguli (bazate pe reguli): rapid și ușor de înțeles (de exemplu, „începător fără o a doua vizită de 48h”).
Grile RFM: prospețime × frecvență × matrice de bani (R-găleți, F-găleți, M-găleți).
Clustering: k-means/Gauss/DBSCAN se amestecă peste metrici comportamentale normalizate.
Încorporări: utilizator/element în spațiu partajat (rețele MF/dual-tower) + gruparea „intereselor”.
Tendință: probabilitatea evenimentului (depozit, repetiție, chun) → decizia privind costul erorilor.
Abordare Uplift: probabilitatea unei creșteri de la intervenție; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Pașapoarte de profil și prioritizare

Pașaport profil (șablon)

Код: 'P _ R0-7 _ F3-9 _ M50-199 _ Casino-Mobile'

Definiție: găleți RFM + conținut dominant + platformă

Dimensiune, rata de reîmprospătare, cantitatea medie LTV

Riscuri și excluderi (RG/conformitate), proprietar, versiune

Acțiuni recomandate: politică (canale, creativi, gurmanzi, „ore liniștite”)

Valori: ridicare/ROMI, reclamații/dezabonare, diagnosticare corectitudine

6) Tabele de decizii (schiță)

Profil/Stare	Context	Acțiune	Cooldown	Guardrails
'Nou venit & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	onboarding	welcome-oferta S + tutorial	3D	ROMI≥0
"VIP & value_q≥0. 9`	service	manager personal, limite L	7d	zhaloby≤Kh
"risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д'	deducere	push + e-mail re-activare	5d	NNT≤K
„RG_risk≥τ”	Orice	pauză/RG sfaturi/limite	1d	FPR≤1%

Histerezis: pragul de intrare este mai mare decât pragul de ieșire pentru a elimina „clipirea”.
Conflicte - Priorități - Siguranță (RG/Conformitate) → Economie → UX.

7) Pseudo-SQL și rețete

A. Găleți 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 conținut dominant

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. Adunarea profilului

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) Personalizare și legătură la valoare

Ponderare LTV: profile de rang după valoarea așteptată (cantități LTV).
Next-best-action: conectarea unui profil la o bibliotecă de acțiune (conținut, oferte, comunicații).
Codurile de motive: arată „de ce îl oferim” (explicabilitate pentru suport).

9) Confidențialitate, etică și RG

PII minim: tokenizare, RLS/CLS, mascare în timpul exporturilor.
Corectitudine: verificarea diferențelor de efecte/erori în funcție de țară/platformă; excluderea caracteristicilor inacceptabile (ex. atribute sensibile).
Principiile RG: profilurile nu ar trebui să încurajeze comportamentul dăunător; gurmanzii de frecvență și orele de liniște sunt obligatorii; calea de apel către utilizator.
Transparență: revista signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod, versiunea politică.

10) Monitorizare și derivă

Calitatea profilului: stabilitatea distribuțiilor (PSI/KL) prin caracteristici cheie; cota de „non-profilate”.
Efect: ridicare/ROMI prin acțiuni în profiluri; NNT, re-activare de conversie, LTV delta.
Riscuri: reclamatii/dezabonari, indicatori RG, filtre FPR anti-boti/frauda.
SLO: actualizarea profilurilor la 06:00 blocare., clasificare online latență ≤ 300 ms p95.
Runibooks: o creștere a plângerilor, degradarea datelor (ruperea evenimentelor), o creștere a riscurilor RG.

11) Arhitectură și MLOps

Feature Store: rețete PIT, caracteristici de sesiune TTL, paritate online/offline.
Conductă: actualizare profil lot + scoring online (înclinație/ridicare).
Orchestrator: idempotency, DLQ, rate-limit per utilizator/canal, ore liniștite.
Documentație: pașapoarte de profil/campanie, versiuni changelog, audit de acces.
Folback-uri: profil safe-default (popular-safe), dezactivarea conținutului de risc pentru incidente.

12) Anti-modele

Profile „de dragul frumuseții” fără o creștere măsurabilă.
Amestecarea unităților și TZ, absența PIT → fețe și concluzii false.
Ignorarea RG/etică, capace de frecvență - reclamații/riscuri.
„Înseamnă” în loc de a agrega numărători/numitori.
Absența histerezisului → „clipirea” acțiunilor.
Profile inexplicabile (fără coduri de motive) - haos operațional.

13) Lista de verificare a pornirii profilului

Obiective descrise (UX/marketing/risc), KPI-uri și parapete
Diagramele evenimentului, caracteristicile PIT, filtrele anti-boți/fraudă sunt active
RFM colectate/trăsături comportamentale/conținut, încorporări
Profiluri formate (reguli/clustere/înclinații/înălțare) cu pașapoarte
Tabele de decizie: isterezis, răcire, priorități, matrice de conflict
Monitorizare: efect (ridicare/ROMI), riscuri (reclamații/RG), derivă (PSI/KL)
Orchestrator și canale: rate-limită, ore liniștite, DLQ, audit
Documentație: versiuni/proprietari/runibooks; Politica Folback este gata

Total

Profilarea jucătorilor nu este o comandă rapidă, ci un sistem gestionat: datele de calitate și caracteristicile PIT → profiluri semnificative (comportament/valoare/sensibilitate) → histerezis și politicile de acțiune → efect și monitorizare în derivă → confidențialitate strictă și RG. O astfel de schiță face interacțiunea relevantă, sigură și măsurabil benefică.

Profilarea jucătorilor