Oýunçylary profillemek

Profillemek - bu, dolandyrylýan kararlary kabul etmek üçin maglumatlar, özüni alyp baryş, gymmatlyk we töwekgelçilikler arkaly oýunçynyň ulgamlaýyn beýany: mazmuny we offerleri şahsylaşdyrmak, re-işjeňleşdirmek, çäklendirmeler we RG, sapporty we marketingi ileri tutmak. Açar - etika we laýyklyk: iň az PII, aç-açan syýasatçylar, düşündiriş.

1) Ulanmagyň maksatlary we zolagy

Önüm/UX: şahsy penjireler, başlangyç ssenariler, okuw, çylşyrymlylygy çäklendirmek.
Marketing/CRM: welcome/next-best-offer, cross-sell, ýygylyk kaplary, "asuda sagat".
Töwekgelçilik/gabat gelmek: RG-görkezijiler, anomaliýalar, sanksiýalar/KUS-step-ap (diskriminasiýasyz).
Monetizasiýa: "çig" öwrülişik boýunça däl-de, garaşylýan gymmatlyk boýunça (LTV) ileri tutulýan ugur.
Amallar: SLA-nobatlar, VIP-hyzmat, kanallaryň kuwwaty.

2) Maglumatlar we şahsyýetler

Wakalar: saparlar/sessiýalar, basmalar, oýunlar/nyrhlar, goýumlar/netijeler, kampaniýalara jogap.
Kontekst: platforma/OS/enjam, geo/TZ, özüne çekiji kanal, senenama/wakalar.
Antibot/frod: headless/ASN/proxy, device/IP grafa signallary.
Şahsyýet: user_id, e-mail/telefon, töleg device_id; golden record, merge/split hekaýalary.

Hil: UTC-de saklamak, wakalaryň idempotentligi, shemalaryň wersiýalary; "Point-in-Time"

3) Alamatlar we özüni alyp baryş patternleri

RFM: recency/ýygylyk/penjirelerdäki pul mukdary 7/30/90.
Sessiýalar: dowamlylygy, çuňlugy, gije-gündiziň wagty, "seriýa" (run-length).
Mazmun: halaýan kategoriýalar/üpjün edijiler, dürlülik/täzelik, "ýapyşmak".
Maliýe: goýumlar/ortaça çek, ARPPU/ARPU, çykdajylaryň üýtgewsizligi.
RG signallary: anomal dowamlylyk/aralyklar, ýygy-ýygydan goýumlar, gijeki işjeňlik (maksat nyşany hökmünde däl).
Reaksiýalar: toplaryň/hatlaryň, jogaplaryň, şikaýatlaryň açylmagy/basylmagy.
Tehniki: enjamyň durnuklylygy/IP, gurşawyň üýtgemegi.

4) Profillemek usullary

Düzgünler (rule-based): çalt we düşnükli (mysal üçin, "ikinji sapar 48 sagat").
RFM-gridler: "tazelik × ýygylyk × pul" matrisalary (R-baketler, F-baketler, M-baketler).
Klaster: k-means/Gauss/DBSCAN garyndylary kadaly hereket metriklerine görä.
Embeddingler: umumy giňişlikde user/item (MF/iki diňli torlar) + "gyzyklanmalary" toparlaşdyrmak.
Tendensiýa (propensity): hadysanyň ähtimallygy (depozit, gaýtalama, çurn) → ýalňyşlyklaryň bahasy boýunça kararlar.
Uplift çemeleşmesi: gatyşmakdan ýokarlanmak ähtimallygy; зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5) Profil pasportlary we ileri tutulmagy

Profil pasporty (template)

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

Kesgitleme: RFM-baketler + agdyklyk edýän mazmun + platforma

Ölçegi, täzeleniş ýygylygy, ortaça LTV-kwantil

Töwekgelçilikler we kadadan çykmalar (RG/complayens), eýesi, wersiýasy

Maslahat berilýän hereketler: syýasat (kanallar, döredijilik, kaplar, "asuda sagat")

Metrikler: uplift/ROMI, şikaýatlar/jogaplar, fairness-diagnostika

6) Decision tables (eskiz)

Profil/şert	Kontekst	Hereket	Kuldaun	Guardrails
`Newcomer & R0-7 & F0-2 & uplift_dep≥0. 05`	onbording	welcome-offer S + tutorial	3d	ROMI≥0
`VIP & value_q≥0. 9`	hyzmat	şahsy dolandyryjy, L çäkleri	7d	şikaýatlar ≤ X
`risk_churn≥0. 8 & no_session≥7д`	saklamak	push + e-mail gaýtadan işjeňleşdirmek	5d	NNT≤K
`RG_risk≥τ`	islendik	arakesme/maslahat RG/çäklendirmeler	1d	FPR≤1%

Gisterezis: "ýalpyldawuklygy" aradan aýyrmak üçin giriş bosagasy çykyş bosagasyndan ýokarydyr.
Gapma-garşylyklar: ileri tutulýan ugurlar - howpsuzlyk (RG/complayens) → ykdysadyýet → UX.

7) Pseudo-SQL we reseptler

A. RFM-baketler

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. Esasy mazmun kategoriýasy

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. Profil ýygnamak

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) Şahsylaşdyrmak we gymmatlyk bilen baglanyşyk

LTV-agram: profilleri garaşylýan gymmata görä tertipläň (LTV-kwantiller).
Next-best-action: hereket kitaphanasy bilen profil baglanyşygy (mazmun, offerler, aragatnaşyk).
Reason codes: "näme üçin muny hödürleýändigimizi" görkeziň.

9) Gizlinlik, ahlak we RG

Iň az PII: tokenizasiýa, RLS/CLS, eksport wagtynda maskalanmak.
Fairness: ýurtlar/platformalar boýunça täsirleriň/ýalňyşlyklaryň tapawudyny barlamak; ýol berilmeýän alamatlary aýyrmak (mysal üçin, duýgur atributlar).
RG-ýörelgeler: profiller zyýanly hereketleri höweslendirmeli däldir; ýygylyk gaplary we "asuda sagatlar" hökmanydyr; ulanyja ýüz tutmagyň ýoly.
Aç-açanlyk: "signal → profil → çözgüt → hereket → netije" magazineurnaly, syýasatçynyň wersiýasy.

10) Gözegçilik we süýşmek

Profilleriň hili: esasy aýratynlyklar boýunça paýlanyşyň durnuklylygy (PSI/KL); "profil berilmedikleriň" paýy.
Effekt: profilleriň içindäki hereketlere görä uplift/ROMI; NNT, re-aktiwasiýalaryň öwrülişigi, LTV-delta.
Töwekgelçilikler: şikaýatlar/jogaplar, RG-görkezijiler, FPR antibot/frod süzgüçleri.
SLO: profilleri 06:00 lok., latency online klassifikasiýasy ≤ 300 ms p95.
Runibuki: şikaýatlaryň köpelmegi, maglumatlaryň pese gaçmagy (wakalaryň kesilmegi), RG töwekgelçilikleriniň köpelmegi.

11) Arhitektura we MLOps

Feature Store: PIT-reseptler, TTL sessiýasy, onlaýn/awtonom deňlik.
Pipline: batch-profil täzelenmesi + online scoring (propensity/uplift).
Orkestrator: idempotentlik, DLQ, rate-limit per user/channel, "asuda sagat".
Resminamalar: profilleriň/kampaniýalaryň pasportlary, changelog wersiýalary, giriş barlagy.
Folbekler: safe-default profili (popular-safe), hadysalarda töwekgelçilik mazmunyny öçürmek.

12) Anti-patternler

Ölçülip bilinmeýän "gözellik üçin" profiller.
Birlikleriň we TZ-iň garyşmagy, PIT-iň ýoklugy → ýüzler we ýalan netijeler.
Ignor RG/etika, ýygylyk kaplary - şikaýatlar/töwekgelçilikler.
"Orta".
Histerezisiň ýoklugy → hereketleriň "ýakylmagy".
Düşündirip bolmajak profiller (reason codes ýok) - operasiýa bulam-bujarlygy.

13) Profil goýmagyň çek-sanawy

Beýan edilen maksatlar (UX/marketing/töwekgelçilik), KPI we guardrails
Wakalaryň shemalary, PIT şekilleri, antibot/frod süzgüçleri işjeň
RFM/özüni alyp barş/mazmun alamatlary, embeddingler ýygnaldy
Pasportly profiller (düzgünler/toparlar/propensity/uplift)
Decision tables: histerezis, kuldaunlar, ileri tutulýan ugurlar, konflikt-matrisa
Gözegçilik: effekt (uplift/ROMI), töwekgelçilikler (şikaýatlar/RG), süýşmek (PSI/KL)
Orkestrator we kanallar: rate-limit, "asuda sagat", DLQ, audit
Resminamalar: wersiýalar/eýeler/runibuklar; folbek syýasaty taýýar

Jemi

Oýunçylary profillemek bellikler däl-de, dolandyrylýan ulgam: hil maglumatlary we PIT şekilleri → manyly profiller (özüni alyp baryş/gymmatlyk/duýgurlyk) → histerezis we guardrails bilen hereket syýasaty → effekt we sürüşme gözegçiligi → berk gizlinlik we RG. Şeýle konturlar özara täsirleşmegi degişli, howpsuz we ölçegli girdejili edýär.

Oýunçylary profillemek