玩家簡介

玩家分析

分析是通過數據，行為，價值和風險來做出托管決策來對玩家進行系統描述：內容和離職者個性化，重新激活，限制和RG，劄幌優先級和營銷。關鍵是道德和合規性：最低PII，透明政策，可解釋性。

1）目標及應用範圍

產品/UX：個人展示、啟動場景、培訓、難度限制。
營銷/CRM：歡迎/next-best-offer，交叉傳單，頻率帽，「安靜時鐘」。
風險/合規性：RG指標，異常，制裁/KUS-step-up（無歧視）。
貨幣化：按預期價值（LTV）而不是「原始」轉換優先。
運營：SLA隊列，VIP服務，運河容量。

2）數據和身份

活動：訪問/會議，點擊，遊戲/投註，存款/結論，對競選活動的回應。
背景：平臺/OS/設備，地理/TZ，吸引渠道，日歷/活動。
Antibot/frod：無頭/ASN/proxy信號，設備/IP圖。
身份：user_id ↔電子郵件/電話↔ device_id ↔支付代幣；金唱片，merge/split故事。
質量：存儲在UTC中，事件平均性，方案版本；計時。

3）特征和行為模式

RFM：窗口中的響應/頻率/現金7/30/90。
會議：持續時間，深度，白天/星期的時間，「系列」（運行時間）。
內容：最喜歡的類別/提供商，多樣性/新穎性，「挖掘」。
財務：存款/平均支票，ARPPU/ARPU，支出波動性。
RG信號：異常的持續時間/間隔，頻繁的存款，夜間活動（例如guardrails，不是目標目標）。
反應：發現/點擊槍支/信件，退貨，投訴。
技術：設備穩定性/IP，環境變化。

4）分析方法

規則（基於規則）：快速且可以理解（例如「沒有第二次訪問48小時的新手」）。
RFM網格：「新鮮×頻率×貨幣性」矩陣（R箱，F箱，M箱）。
聚類：k-means/高斯/DBSCAN混合通過歸一化行為指標。
Embeddings：共享空間中的用戶/項目（MF/雙橋網絡）+聚類「興趣」。
傾向（propensity）：事件概率（存款、重播、教堂）→錯誤成本決策。

Uplift方法： 幹預增加的可能性；зоны Persuadables/Sure/Lost/DnD.

5）配置文件護照和優先級

個人資料（模板）護照)

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

定義： RFM-buckets+主要內容+平臺

尺寸、刷新率、平均LTV分量

風險和例外（RG/合規）,所有者,版本

推薦行動： 政策（渠道、創意、帽子、「安靜時鐘」）

指標： uplift/ROMI,投訴/退房,公平診斷

6）決策表（草圖）

滯後：輸入閾值高於輸出閾值，以排除「閃爍」。
沖突：優先事項-安全（RG/合規性）→經濟→ UX。

7）Pseudo-SQL和食譜

A. RFM罐

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.占主導地位的內容類別

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.配置文件裝配

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）個性化和價值聯系

LTV加權：按預期價值（LTV-quantili）排名輪廓。
下一個最佳動作：將個人資料與活動庫（內容、離場、通信）捆綁在一起。
Reason codes：顯示「為什麼我們提供」（sapport的解釋）。

9）隱私，道德和RG

最低PII：令牌化，RLS/CLS，出口掩蓋。
公平：檢查每個國家/平臺的效果/錯誤差異；排除無效特征（例如,敏感屬性）。
RG原則：概況不應鼓勵有害行為；頻率帽和「安靜時鐘」是強制性的；用戶的上訴路徑。
透明度：「signal→profil→resheniye→deystviye→iskhod」雜誌，策略版本。

10）監控和漂移

輪廓質量：關鍵魚的分布穩定性（PSI/KL）；「非核心」的份額。
效果：uplift/ROMI在配置文件中的作用；NNT，再激活轉換，LTV-delta。
風險：投訴/退出，RG指標，FPR反機器人/過濾器氟化物。
SLO：將配置文件更新到06：00 lock.，在線分類的後期更新≤ 300 ms p95。
Runibuki：投訴激增，數據退化（事件懸崖），RG風險激增。

11）體系結構和MLOps

功能商店：PIT食譜，TTL會話場景，在線/線下平價。
Pipline：配置文件的batch update+online scoring （propensity/uplift）。
編排器：等效性，DLQ，按用戶/頻道排列的極限，「安靜時鐘」。
文檔：配置文件/活動護照,changelog版本,訪問審核。
Falbacks：安全默認配置文件（popular-safe）,在事件中禁用風險內容。

12）反模式

「為了美麗」的輪廓沒有可測量的填充物。
單位與TZ的混合，缺乏PIT →面貌和錯誤的結論。
忽視RG/倫理，頻率-投訴/風險。
「平均均值」代替分子/分母的聚集。
缺乏滯後→「閃爍」活動。
無法解釋的配置文件（不是reason codes）是操作混亂。

13）性能分析啟動支票清單

• 描述了目標（UX/營銷/風險），KPI和guardrails
• 事件圖,PIT-fici, antibot/Frod過濾器處於活動狀態
• 收集了RFM/行為/內容特征，栓塞
• 創建了帶有護照的配置文件（規則/集群/propensity/uplift）
• 決策表：滯後，kuldowns，優先級，沖突矩陣
• 監測：效果（uplift/ROMI）、風險（投訴/RG）、漂移（PSI/KL）
• 管弦樂隊和頻道：極限，「安靜時鐘」，DLQ，審計
• 文件：版本/所有者/runibuki；民意政治準備就緒

底線

玩家概況不是捷徑，而是可管理的系統：質量數據和PIT-fici →有意義的概況（行為/價值/敏感性）→滯後和監護人的行動策略→效果和漂移監測→嚴格的隱私和RG。這樣的輪廓使交互具有相關性，安全性和可測量性。