Churn (Inactividad) Modelo de Predicción de Deportes en el Bundo (con IA)

Esta página describe cómo funciona nuestro modelo de predicción de Churn (Inactividad) del Sportsbook impulsado por IA, cuáles son los requisitos y las restricciones para habilitarlo en su entorno.

​🖌‍ Redefinir la prevención de Churn (Inactividad)
Los modelos predictivos ayudan a redefinir la forma en que abordamos las Churn (Inactividad) estrategias. El Churn Prediction Model ya no se centra en Depósitos, sino que evalúa apuestas y victorias agregadas en sesiones. El modelo evalúa factores como la frecuencia de las sesiones, la participación en el juego y los indicadores de una experiencia positiva o negativa. Cada 24 horas, los jugadores reciben una puntuación que determina qué tan probable es que tengan Churn (Inactividad). El enfoque ya no es solo reactivar a los clientes que ya tienen Churn (Inactividad) o están cerca de tenerla, sino también prevenir estos escenarios, lo que te permite reaccionar con rapidez y prevenir la Churn (Inactividad) evitando un contacto innecesario e intrusivo.
Puede encontrar más información sobre otros modelos de Churn (Inactividad) aquí:
  1. ​Churn (Inactividad) Modelo de prevención (básico)​
  2. ​Churn (Inactividad) Modelo de predicción de casino (con IA)​

📩 Cómo funciona el modelo

Primero, el modelo se entrena con al menos seis meses de datos históricos, lo que le permite comprender el comportamiento del Jugador y adaptarse a sus hábitos.
Una vez activado, aquí tienes un ejemplo de cómo funciona:
  1. Un Jugador apuesta frecuentemente en deportes
  2. La última sesión mostró signos de frustración (p. ej., pérdidas consecutivas, salidas tempranas de la sesión).
  3. El modelo detecta esta experiencia negativa y segmenta al jugador en consecuencia.
Según tu estrategia, puedes activar una oferta de reactivación personalizada, como apuestas gratis en sus deportes favoritos o un bono personalizado, para recuperarlos.

📌 Definición

Definimos que un jugador ha abandonado cuando tiene al menos 30 días sin apuestas reales ni depósitos. El modelo se aplica una vez al día a cada jugador inactivo de entre 1-29 días para detectar de forma temprana posibles riesgos de abandono y permitir una intervención oportuna.
Segmentos predictivos (Clasificaciones) y la probabilidad de Churn (Inactividad)
  1. Activo El Jugador estuvo activo en las últimas 24 horas
  2. Riesgo muy bajo Probabilidad de Churn (Inactividad) entre 0% y 20%
  3. Bajo riesgo Probabilidad de Churn (Inactividad) entre 20% y 30%
  4. Riesgo medio Probability of Churn (Inactividad) entre 30% y 40%
  5. Riesgo medio-alto Probabilidad de Churn (Inactividad) entre el 40% y el 50%
  6. Alto riesgo Probabilidad de Churn (Inactividad) entre 50% y 60%
  7. Riesgo muy alto Probabilidad de Churn (Inactividad) entre 60% y 70%
  8. Crítico Probabilidad de Churn (Inactividad) entre 70% y 80%
  9. Muy crítico Probabilidad de Churn (Inactividad) entre 80% y 100%
  10. Inactivo El Jugador ha alcanzado 30 días de inactividad
  11. Inicializado Cuando un Jugador es elegible para la función de Jugador, pero aún no ha sido evaluado
Si un Jugador cae exactamente en un límite porcentual, se le colocará en el grupo de mayor riesgo. Por ejemplo, un jugador con una probabilidad de abandono del 20% será clasificado como Bajo riesgo en lugar de Riesgo muy bajo.

📈 Segmentación basada en Churn (Inactividad) y uso

El modelo predictivo asigna a cada Jugador un Churn (Inactividad) % Tasa (p. ej., tasa de abandono del 20 %, tasa de abandono del 30 %) según su nivel de riesgo. Esta segmentación permite una estrategia de prevención del abandono más específica y estructurada, lo que permite, por ejemplo:
  1. Escalado de generosidad de la oferta (uso recomendado) – La tasa de Churn (Inactividad) puede determinar la generosidad de los incentivos, donde los jugadores de mayor riesgo reciben ofertas más atractivas. Esto permite estructuras de Campaña dinámicas en las que las promociones se activan en intervalos estratégicos para fomentar la reactivación en momentos críticos.
Descripción general de cómo puede funcionar el modelo
Descripción general de cómo puede funcionar el modelo
  1. Campañas de prevención de Churn (Inactividad) personalizadas – Los jugadores pueden ser incluidos en campañas de retención específicas en función de su probabilidad de abandono, lo que garantiza que los mensajes y los incentivos sean relevantes para su nivel de riesgo.
Al aprovechar estos segmentos de abandono, los operadores pueden ajustar con precisión sus estrategias de interacción, optimizando los esfuerzos de retención y minimizando al mismo tiempo los costes innecesarios en incentivos para los jugadores de menor riesgo.
Incorporando Grupos de control en campañas de Churn (Inactividad) Prevention es esencial para mantener la integridad del modelo, asegurando que prediga con precisión la tasa de Churn de cada Jugador a lo largo del tiempo.

📊 Requisitos de datos

Para que el modelo de predicción de Churn (Inactividad) funcione de forma óptima, deben estar disponibles los siguientes puntos de datos:
  1. ​Eventos de apuestas deportivas – Seguimiento del compromiso general del jugador y del éxito en las sesiones de juego.
  1. ​Eventos bloqueados – Identificar restricciones de la cuenta que podrían contribuir al abandono. (No es obligatorio, pero se recomienda)
  1. Datos históricos – Para garantizar que el modelo sea fiable y produzca resultados precisos, deben cumplirse los siguientes umbrales de datos:
    1. Un mínimo de 6 meses de la Actividad del Jugador
    2. Al menos 10.000 sesiones de Jugador* en total (utilizado para entrenar el modelo)
    ➡️ Como regla general, si tienes 500 jugadores activos únicos (UAP) por mes, es probable que alcances el número requerido de sesiones.
    📌 ¿Por qué es esto importante? El modelo necesita suficiente historial de comportamiento para reconocer patrones que indiquen Churn (Inactividad). Los datos insuficientes limitarán su capacidad para identificar tendencias y reducir la precisión.
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    *¿Qué es una sesión de Jugador?
    A sesión de jugador se define como la Actividad de juego de un Jugador (p. ej., apostar), separada por 30 minutos sin Actividad.
    1. Si un Jugador permanece inactivo durante 30 minutos, consideramos cerrada la sesión.
    2. La primera Apuesta realizada después de ese período inicia una nueva sesión.
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    ¿Qué pasa si no alcanzas el umbral de UAP?
    Tenga en cuenta: las 10,000 sesiones de Jugador son el verdadero requisito para que el modelo funcione de manera eficaz.
    Incluso si tienes menos de 500 UAP al mes, tu modelo aún podría funcionar — siempre que generes suficientes sesiones de Jugador en total.
    Por otro lado, si tienes 500+ UAPs pero no alcanzas el número de sesiones, el modelo no tendrá datos suficientes para funcionar con precisión.

🚧 Restricciones

Para garantizar la precisión y la eficacia del modelo, se aplican las siguientes restricciones:
  1. Solo datos de apuestas deportivas – El modelo actualmente se aplica exclusivamente a los datos de apuestas deportivas.
  2. Actividad mínima del Jugador – Un Jugador debe tener al menos 4 sesiones de apuestas deportivas registradas.
  3. Duración mínima de la cuenta – El Jugador debe haber estado registrado durante al menos 30 días antes de que pueda ser evaluado.
Para más información sobre los puntos de datos resaltados arriba, consulte nuestra Integración Base de conocimientos.

​🏁‍ Primeros pasos

Para ejecutar las comprobaciones de requisitos y habilitar el modelo en su entorno Fast Track, vaya a FT Singularity Model → Funcionalidades del Jugador. Debajo Funcionalidades del Jugador disponibles, seleccione Churn (Inactividad) Modelo de predicción.
Funcionalidades del Jugador
Funcionalidades del Jugador
Haga clic Ejecutar comprobación de requisitos para iniciar una validación automatizada de sus datos para el modelo. Si se encuentran problemas, se mostrará un resumen de los errores.
Resultados de la comprobación
Resultados de la comprobación
Una vez validados sus datos, el sistema generará una nueva Característica de Jugador llamada Churn (Inactividad) Modelo de predicción. Esta función viene con lógica predefinida y asignará automáticamente cada Jugador a una clasificación.
Posible Segmentación
Posible Segmentación
Una vez que el proceso se complete, un nuevo Segmento campo estará disponible en el Funcionalidades del Jugador sección. Esto le permite Segmento / Segmentación de los jugadores con precisión en función de su probabilidad de Churn (Inactividad). Las opciones de Segmento / Segmentación se enumeran a continuación.
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