Статии със съдържание
Поведенческата сегментация осигурява висококачествена основа за оперативни стратегии, които оптимизират вечната аксиология на играча. В същото време, RFM анализът предоставя количествена основа, а методите за клъстериране разкриват психологически модели, които дават възможност за полезни и релевантни отговори.
След стъпките на предварителна обработка и избора на подходящ параметър на алгоритъма (т.е. броя на образуваните клъстери), беше реализиран k-нормален гама алгоритъм, използвайки методи на времева линия. Получени са значителен брой клъстери:
Групиране на подобни отговори
Клъстеризацията е аналитичен гама алгоритъм, който групира набори от данни въз основа на тяхната относителна прилика. Наборите от данни се представят като вектори в многомерно пространство; всяко измерение дава една от характеристиките на анализираните обекти. Полученият набор от данни след това се използва за клъстеризация.
С други думи, анализирайки потребителските отзиви от две plinko game онлайн казина в Европа, разделихме играчите на отделни клъстери въз основа на колективното им представяне в играта. За тази цел създадох диаграма на разсейване на данните на всеки играч в два ключови компонента и ги категоризирах според съответствието им с клъстера.
Въпреки че е трудно да се определи оптималният клъстерен трофей без предварителни познания, резултатите от този опит показват, че моделът с пет клъстера представлява добър компромис между малък брой клъстери (което намалява интерпретируемостта на крайния резултат) и голяма част (която може неефективно да отразява моралната индивидуалност на действието). Идентифицирането на тези критични данни би могло да помогне на регулаторите на печелившите развлечения да насочват по-добре действията на потребителите, които са най-застрашени от развитие на перверзна зависимост към видеоигрите.
Идентифициране на често срещани проблеми
Като правило, резултатите от клъстерния анализ няма да имат значение за цялата извадка, ако основните методи са ясно разбрани и успешните структури са уловени. В противен случай заключенията, направени от такъв анализ, ще бъдат напразни или дори рисковани. Това е особено важно в игралната индустрия, където сложните механики, структурите за награди и механизмите за монетизация могат да бъдат тясно свързани. Отвъд пълното разбиране на играта, нейните системи за монетизация и наградите, приемането на обосновани заключения през целия окончателен процес на клъстеризиране (от избора на показатели и предварителния дизайн до визуализацията и обяснението на резултатите) е изключително ограничено.
Днешните оператори на казина събират всякакви поведенчески данни и ги използват, за да създават целеви сегменти на играчите. Това може да включва игрови навици, демографски данни и психологически профили. Поведенческата сегментация се счита за важен компонент на отговорната игра и помага за идентифициране на играчи, които може да са изложени на риск. Тя също така позволява автоматизирани интервенции, предупреждавайки анализаторите на отговорната игра, ако поведението на потребителите показва проблем, и насърчавайки ги да потърсят помощ чрез горещи линии или медицинска подкрепа.
Благодарение на усъвършенстваните методи за обработка, казината са в състояние по-добре да разберат поведението на отделните инвеститори и да отговорят на оперативните си нужди в рамките на системата в реално време. По-конкретно, ако VIP играч внезапно увеличи залога си, системата може да предупреди административния персонал, който може своевременно да му предостави първокласно обслужване на клиентите. Тази анализа в реално време позволява на казиното да автоматизира обработката на тегленията, да увеличи ефективността на откриването на измами и допълнително да подобри маркетинговите резултати.
Алгоритмите за клъстериране предоставят древна основа за анализ и интерпретиране на астрономически набори от данни. Приписването на правилния набор от характеристики на типовете групировки, присвоени на клъстер, изисква опит и знания. Универсалността на използвания алгоритъм, както и броят на клъстерите, ще зависят от предвидения анализ. Идентифицирането на разнообразни потребителски профили може да помогне за идентифициране на причините за отпадане на клиенти и за прилагане на стратегии за задържане на клиенти. Проучване, моделиращо отпадането на клиенти, базирано на данни от реалния свят от онлайн компания, преливаща от целенасочени забавления, установи, че методите за клъстериране превъзхождат отделните методи, включително CART дървета на решенията и обобщени адитивни модели.
Подобрява разбирането на настроенията на читателите.
Клъстеризацията е алгоритъм за разделяне на данни, сортирането им въз основа на еднородността на поведението им. В резултат на това данните, неотменни в рамките на един клъстер, споделят общи характеристики и се подчертават чрез използването на алтернативни клъстери. Тази информация е ценно допълнение към клиентския профил на казиното и може да се използва и за персонализиране на маркетингови кампании или опции за презентации, за да се увеличи максимално ангажираността.
Казината по някакъв начин се надяват да измерят инвеститорите, които е най-вероятно да изплатят печалба, въз основа на по-кратки игрови сесии и постоянство в залозите, и да им предложат целенасочени транзакции или бонуси, за да ги задържат. Автоматизираните методи за обучение също така умножават анализа на модификациите на играта, за да идентифицират потребители, податливи на рисковете от взаимодействия с видеоигри, и автоматично да изоставят планове за тези, които отговарят на техните изисквания за ефективност.
Намирането на подходящ набор от променливи за конкретна тема включва поредица от стъпки, включително присвояване на стойности на методите за анализ, последваща обработка, предварителна обработка и агрегиране на данни и накрая прилагане на метод за клъстериране. След това е изключително важно да се избере изпълнител, който предлага експертна помощ през целия процес на сегментиране, от избора на показатели и предварителната обработка до визуализацията и интерпретацията на резултатите. В противен случай използването на грешен алгоритъм за клъстериране може да доведе до неуспешни или опасно подвеждащи заключения.
Използвайки стандартизирани потребителски характеристики, беше приложен алгоритъм за клъстериране от тип K, за да се сегментират потребителите в няколко групи. За двата вида целеви изображения (залози за въздушни спортове и блекджек) бяха получени четири различни сортирания, както е показано по-долу. Първоначалната група, „Пестеливи играчи“, включва потребители, които участват в хазартни игри, но не теглят големи суми. Те очевидно предпочитат да изчакат по-голям множител, преди да вземат решение относно финансовото си състояние. Втората група, „Развратни геймъри“, включва потребители, които може да са пристрастени към видеоигрите.