Modelo de Previsão de Churn (Potenciado por IA)

Esta página descreve como funciona o nosso Modelo de Previsão de Churn Potenciado por IA, quais são os requisitos e as restrições para o ativar no seu ambiente.

​🖌‍ Redefinindo a Prevenção de Churn
Modelos preditivos ajudam a redefinir como abordamos estratégias de churn. O Modelo de Predição de Churn não se concentra mais exclusivamente em depósitos, mas avalia apostas e ganhos agregados em sessões. O modelo avalia fatores como frequência de sessão, engajamento em jogos e indicadores de experiência positiva ou negativa. A cada 24 horas, os jogadores recebem uma pontuação que determina quão provável é que eles abandonem. O foco não é mais apenas reativar clientes que já abandonaram ou estão prestes a abandonar, mas também prevenir esses cenários, permitindo que você reaja rapidamente e evite churn enquanto evita contatos desnecessários e intrusivos.
Mais informações sobre o Modelo Básico de Prevenção de Churn podem ser encontradas aqui:
  1. ​Modelo de Prevenção de Churn (Básico)​

📩 Como Funciona o Modelo

Primeiro, o modelo é treinado com pelo menos seis meses de dados históricos, permitindo que ele compreenda o comportamento do jogador e se adapte aos seus hábitos.
Uma vez ativado, aqui está um exemplo de como funciona:
  1. Um jogador joga frequentemente slots e faz depósitos
  2. A última sessão mostrou sinais de frustração (por exemplo, perdas consecutivas, saídas antecipadas da sessão).
  3. O modelo detecta essa experiência negativa e segmenta o jogador de acordo.
Com base na sua estratégia, você pode então acionar uma oferta de reengajamento personalizada — como giros grátis no jogo favorito ou um bônus personalizado — para trazê-lo de volta.

📌 Definição

Definimos um jogador como churned quando ele tem pelo menos 30 dias sem apostas reais ou depósitos. O modelo é aplicado uma vez por dia em todo jogador inativo entre 1-29 dias para detectar riscos potenciais de churn cedo e permitir intervenção em tempo hábil.

📈 Segmentação com Base na Taxa de Churn e Uso

O modelo preditivo atribui a cada jogador uma Taxa % de Churn (por exemplo, 20% de churn, 30% de churn) com base no seu nível de risco. Essa segmentação possibilita uma estratégia de prevenção de churn mais direcionada e estruturada, permitindo, por exemplo:
  1. Escalonamento da Generosidade da Oferta (uso recomendado) – A taxa de churn pode determinar a generosidade dos incentivos, onde jogadores de maior risco recebem ofertas mais atraentes. Isso permite estruturas de campanha dinâmicas em que promoções são acionadas em intervalos estratégicos para incentivar o reengajamento em momentos críticos.
Visão geral de como o modelo pode funcionar
Visão geral de como o modelo pode funcionar
  1. Campanhas Personalizadas de Prevenção de Churn – Jogadores podem ser colocados em campanhas específicas de retenção com base na probabilidade de churn, garantindo que mensagens e incentivos sejam relevantes para seu nível de risco.
Ao aproveitar esses segmentos de churn, os operadores podem ajustar suas estratégias de engajamento, otimizando esforços de retenção enquanto minimizam custos desnecessários com incentivos para jogadores de menor risco.
Incorporando Grupos de Controle em campanhas de Prevenção de Churn é essencial para manter a integridade do modelo, garantindo que ele preveja com precisão a taxa de churn de cada jogador ao longo do tempo.

📊 Requisitos de Dados

Para que o Modelo de Predição de Churn funcione de maneira ideal, os seguintes pontos de dados devem estar disponíveis:
  1. ​Eventos de cassino – Rastreando o engajamento geral do jogador e o sucesso em sessões de jogo.
  1. ​Eventos de pagamento – Monitorando depósitos e saques para entender o comportamento financeiro.
  1. ​Eventos bloqueados – Identificando restrições de conta que possam contribuir para churn. (Não obrigatório, mas recomendado)
  1. Dados históricos – Para garantir que o modelo seja confiável e produza resultados precisos, os seguintes limites de dados devem ser atendidos:
    1. Um mínimo de 6 meses de atividade do jogador
    2. Pelo menos 65.000 sessões de jogador* no total (usadas para treinar o modelo)
    ➡️ Como regra prática, se você tiver 3.000 jogadores ativos únicos (UAPs) por mês, é provável que você atenda ao número necessário de sessões.
    📌 Por que isso importa? O modelo precisa de histórico comportamental suficiente para reconhecer padrões que indiquem churn. Dados insuficientes limitarão sua capacidade de identificar tendências e reduzirão a precisão.
    ​
    *O que é uma Sessão de Jogador?
    A sessão de jogador é definida como a atividade de jogo de um jogador (por exemplo, apostar em um jogo), separada por 30 minutos sem atividade.
    1. Se um jogador ficar inativo por 30 minutos, consideramos a sessão encerrada.
    2. A primeira aposta feita após esse período inicia uma nova sessão.
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    E se você não atingir o limite de UAP?
    Por favor, note: as 65.000 sessões de jogador são o requisito real para que o modelo opere efetivamente.
    Mesmo que você tenha menos de 3.000 UAPs por mês, seu modelo ainda pode funcionar — contanto que você esteja gerando sessões de jogador suficientes no total.
    Por outro lado, se você tiver 3.000+ UAPs mas não atingir a contagem de sessões, o modelo não terá dados suficientes para desempenhar com precisão.
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🚧 Restrições

Para garantir a precisão e eficácia do modelo, as seguintes restrições se aplicam:
  1. Apenas dados de cassino – O modelo atualmente se aplica exclusivamente a dados de jogos de cassino.
  2. Atividade mínima do jogador – Um jogador deve ter pelo menos 4 sessões de jogo registradas.
  3. Duração mínima da conta – O jogador deve estar registrado por pelo menos 30 dias antes de poder ser avaliado.
Para mais informações sobre os pontos de dados destacados acima, consulte nossa Integração Base de Conhecimento.

​🏁‍ Primeiros Passos

Para executar as verificações de requisitos e habilitar o modelo no seu ambiente Fast Track, vá para FT Singularity Model → Recursos do Jogador. Em Recursos de Jogador Disponíveis, selecione Modelo de Previsão de Churn.
Recursos do Jogador
Recursos do Jogador
Clique Executar Verificação de Requisitos para iniciar uma validação automatizada dos seus dados para o modelo. Se forem encontrados problemas, um resumo dos erros será exibido.
Resultados da verificação
Resultados da verificação
Uma vez que seus dados estejam validados, o sistema gerará um novo Funcionalidade do Jogador chamado Modelo de Previsão de Churn. Esse recurso vem com lógica pré-construída e automaticamente atribuirá cada jogador a uma classificação.
Segmentação Possível
Segmentação Possível
Quando o processo for concluído, um novo Segmento campo estará disponível na Recursos do Jogador seção. Isso permite que você segmente com precisão os jogadores com base na probabilidade de churn. As opções de Segmento estão listadas abaixo.