Профилирование игроков

Профилирование — это системное описание игрока через данные, поведение, ценность и риски, чтобы принимать управляемые решения: персонализация контента и офферов, ре-активация, лимиты и RG, приоритизация саппорта и маркетинга. Ключ — этика и комплаенс: минимум PII, прозрачные политики, объяснимость.

1) Цели и зона применения

Продукт/UX: персональные витрины, стартовые сценарии, обучение, ограничения сложности.
Маркетинг/CRM: welcome/next-best-offer, кросс-селл, частотные капы, «тихие часы».
Риск/комплаенс: RG-индикаторы, аномалии, санкции/KYC-степ-ап (без дискриминации).
Монетизация: приоритизация по ожидаемой ценности (LTV), а не по «сырой» конверсии.
Операции: SLA-очереди, VIP-обслуживание, вместимость каналов.

2) Данные и идентичности

События: визиты/сессии, клики, игры/ставки, депозиты/выводы, отклики на кампании.
Контекст: платформа/OS/устройство, гео/TZ, канал привлечения, календарь/ивенты.
Антибот/фрод: сигналы headless/ASN/proxy, device/IP граф.
Идентичности: user_id ↔ e-mail/телефон ↔ device_id ↔ платежные токены; golden record, истории merge/split.
Качество: хранение в UTC, идемпотентность событий, версии схем; Point-in-Time для фич.

3) Признаки и поведенческие паттерны

RFM: recency/частота/денежность в окнах 7/30/90.
Сессии: длительность, глубина, время суток/дня недели, «серии» (run-length).
Контент: любимые категории/провайдеры, разнообразие/новизна, «залипание».
Финансы: депозиты/средний чек, ARPPU/ARPU, волатильность трат.
Сигналы RG: аномальная длительность/интервалы, частые депозиты, ночная активность (как guardrails, не как цель таргетинга).
Реакции: открытие/клик пушей/писем, отписки, жалобы.
Технические: стабильность девайса/IP, смены среды.

4) Методы профилирования

Правила (rule-based): быстро и объяснимо (например, «новичок без второго визита 48ч»).
RFM-гриды: матрицы «свежесть×частота×денежность» (R-бакеты, F-бакеты, M-бакеты).
Кластеризация: k-means/миксы Гаусса/DBSCAN по нормализованным поведенческим метрикам.
Эмбеддинги: user/item в общем пространстве (MF/двухбашенные сети) + кластеризация «интересов».
Склонности (propensity): вероятность события (депозит, повтор, churn) → решения по стоимости ошибок.
Uplift-подход: вероятность прироста от интервенции; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Паспорта профилей и приоритизация

Паспорт профиля (template)

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

Определение: RFM-бакеты + доминирующий контент + платформа

Размер, частота обновления, средний LTV-квантиль

Риски и исключения (RG/комплаенс), владелец, версия

Рекомендуемые действия: policy (каналы, креативы, капы, «тихие часы»)

Метрики: uplift/ROMI, жалобы/отписки, fairness-диагностика

6) Decision tables (эскиз)

Профиль/условие	Контекст	Действие	Кулдаун	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0.05`	онбординг	welcome-оффер S + туториал	3д	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0.9`	сервис	персональный менеджер, лимиты L	7д	жалобы≤X
`risk_churn≥0.8 & no_session≥7д`	удержание	пуш+e-mail ре-активация	5д	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	любой	пауза/советы RG/лимиты	1д	FPR≤1%

Гистерезис: входной порог выше выходного, чтобы исключить «мигание».
Конфликты: приоритеты — безопасность(RG/комплаенс) → экономика → UX.

7) Псевдо-SQL и рецепты

A. RFM-бакеты

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. Доминирующая категория контента

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. Сборка профиля

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) Персонализация и связь с ценностью

LTV-взвешивание: профили ранжируйте по ожидаемой ценности (LTV-квантили).
Next-best-action: связка профиля с библиотекой действий (контент, офферы, коммуникации).
Reason codes: показывайте «почему мы это предлагаем» (объяснимость для саппорта).

9) Приватность, этика и RG

Минимум PII: токенизация, RLS/CLS, маскирование при экспортах.
Fairness: проверка различий эффектов/ошибок по странам/платформам; исключение недопустимых признаков (напр., чувствительные атрибуты).
RG-принципы: профили не должны поощрять вредное поведение; частотные капы и «тихие часы» обязательны; путь апелляции пользователю.
Прозрачность: журнал «сигнал→профиль→решение→действие→исход», версия политик.

10) Мониторинг и дрейф

Качество профилей: стабильность распределений (PSI/KL) по ключевым фичам; доля «непрофилированных».
Эффект: uplift/ROMI по действиям внутри профилей; NNT, конверсия ре-активаций, LTV-дельта.
Риски: жалобы/отписки, RG-индикаторы, FPR антибот/фрод фильтров.
SLO: обновление профилей до 06:00 лок., latency онлайновой классификации ≤ 300 мс p95.
Рунибуки: всплеск жалоб, деградация данных (обрыв событий), всплеск RG-рисков.

11) Архитектура и MLOps

Feature Store: PIT-рецепты, TTL сессионных фич, онлайн/офлайн паритет.
Пайплайн: batch-обновление профилей + online scoring (propensity/uplift).
Оркестратор: идемпотентность, DLQ, rate-limit per user/channel, «тихие часы».
Документация: паспорта профилей/кампаний, changelog версий, аудит доступа.
Фолбэки: safe-default профиль (popular-safe), отключение риск-контента при инцидентах.

12) Анти-паттерны

Профили «ради красоты» без измеримого инкремента.
Смешение единиц и TZ, отсутствие PIT → лики и ложные выводы.
Игнор RG/этики, частотных капов — жалобы/риски.
«Среднее средних» вместо агрегирования числителей/знаменателей.
Отсутствие гистерезиса → «мигание» действий.
Необъяснимые профили (нет reason codes) — операционный хаос.

13) Чек-лист запуска профилирования

Описаны цели (UX/маркетинг/риск), KPI и guardrails
Схемы событий, PIT-фичи, антибот/фрод-фильтры активны
Собраны RFM/поведенческие/контентные признаки, эмбеддинги
Сформированы профили (правила/кластеры/propensity/uplift) с паспортами
Decision tables: гистерезис, кулдауны, приоритеты, конфликт-матрица
Мониторинг: эффект (uplift/ROMI), риски (жалобы/RG), дрейф (PSI/KL)
Оркестратор и каналы: rate-limit, «тихие часы», DLQ, аудит
Документация: версии/владельцы/рунибуки; фолбэк-политика готова

Итог

Профилирование игроков — это не ярлыки, а управляемая система: качественные данные и PIT-фичи → осмысленные профили (поведение/ценность/чувствительность) → политики действий с гистерезисом и guardrails → мониторинг эффекта и дрейфа → строгая приватность и RG. Такой контур делает взаимодействие релевантным, безопасным и измеримо выгодным.

Профилирование игроков