Predicción de Abandono (Impulsado por IA)

Interactúa automáticamente con los jugadores según su probabilidad de abandono. Con este ciclo de vida, puedes activar ofertas personalizadas en el momento adecuado y mantener a los jugadores activos

🚀 ¿Qué Es y Cómo Usarlo?

El Nuevo Modelo de Predicción (Impulsado por IA) es un modelo inteligente disponible en FT CRM. Utiliza aprendizaje automático para evaluar el comportamiento de los jugadores y predecir resultados futuros.
A cada jugador se le asigna una puntuación de probabilidad de abandono (0–100%), que se actualiza automáticamente cada 24 horas. Basándose en estas puntuaciones, los jugadores se mueven dinámicamente entre segmentos, que determinan qué ofertas reciben.
Esta plantilla de ciclo de vida utiliza esta segmentación para hacer más fácil que nunca lanzar campañas de engagement impulsadas por IA con estrategias de incentivización automatizadas.
Usa esta plantilla para:
  1. Anticipar el abandono de jugadores con la ayuda del aprendizaje automático.
  2. Dirigirse a jugadores cuando su riesgo de abandono aumenta.
  3. Entregar ofertas adaptadas a la probabilidad de abandono de cada jugador.
  4. Detener comunicaciones automáticamente una vez que un jugador esté activo nuevamente.
🔗 Requisitos de Integración
La integración requerida para este ciclo de vida se explica en detalle en Modelo de Predicción de Abandono (Impulsado por IA). Por favor revisa ese artículo antes de configurar esta plantilla.

🧮 Condiciones de Entrada

Los jugadores pueden entrar a este ciclo de vida de dos maneras:
  1. Movimiento Negativo desde Activo
    1. Cuando la probabilidad de abandono de un jugador aumenta y su segmento cambia hacia abajo.
    2. Ejemplo: moverse de Activo → En Riesgo.
  2. Condiciones de Entrada Personalizadas
    1. Automatizada
    2. Fecha y hora específica
Una vez dentro del ciclo de vida, los jugadores inmediatamente reciben una oferta alineada con su probabilidad de abandono.
Condiciones de Entrada
Condiciones de Entrada

🎁 Estrategia de Ofertas

En este ciclo de vida, la generosidad de las ofertas está directamente ligada a la probabilidad de abandono del jugador. Cuanto mayor sea el riesgo, más fuerte debe ser el incentivo para mantenerlos comprometidos.
El ciclo de vida por defecto está dividido en cuatro categorías de riesgo de abandono:
  1. 🟢 Riesgo Bajo (0–30%)
    1. Los jugadores muestran poco riesgo de irse.
    2. Se recomienda incentivización ligera o nula (ej., emails recordatorio, beneficios de bajo valor).
  2. 🟡 Riesgo Medio (30–50%)
    1. Los jugadores están mostrando señales tempranas de posible abandono.
    2. Los incentivos moderados son efectivos aquí (ej., bonos pequeños u ofertas personalizadas).
  3. 🟠 Riesgo Alto (50–70%)
    1. Los jugadores están en riesgo fuerte de irse pronto.
    2. Se deben introducir ofertas más atractivas para retenerlos (ej., bonos más grandes, incentivos dirigidos).
  4. 🔴 Riesgo Crítico (70–100%)
    1. Los jugadores tienen alta probabilidad de abandonar.
    2. Las ofertas más generosas y convincentes deben entregarse en esta etapa para maximizar las posibilidades de reactivación.
Al escalar el valor de las ofertas según la probabilidad de abandono, aseguras que los recursos se asignen eficientemente—reservando incentivos fuertes para los jugadores que más los necesitan mientras mantienes un engagement saludable en tu base de jugadores más amplia.
Eventos del Ciclo de Vida
Eventos del Ciclo de Vida

🗣️ Cuándo Comunicar

  1. El modelo calcula puntuaciones cada 24 horas (actualización por defecto: 05:00:00 UTC).
  2. Las segmentaciones se actualizan al mismo tiempo.
  3. El evento del Ciclo de Vida se activa por defecto a las 16:00 UTC, pero esto puede cambiarse
Entonces, los jugadores permanecen en el ciclo de vida hasta que:
  1. Se vuelven activos nuevamente (en apuesta o depósito), o
  2. Se vuelven inactivos (30 días sin apuestas reales o depósito).

🔄 Próximas Acciones

Para asegurar engagement continuo:
  1. Configura un Ciclo de Vida de Reactivación para jugadores que salen de esta plantilla como Inactivos.
  2. Alinea las condiciones de salida del Ciclo de Vida de Predicción Impulsado por IA con las condiciones de entrada del Ciclo de Vida de Reactivación.
  3. Esto garantiza un viaje automatizado fluido para cada jugador.