Վերլուծություն և հաշվետվություն կազինո պլատֆորմներում
Ներդրումը
Վերլուծությունը և հաշվետվությունը առցանց կազինոյի կառավարման սրտն են, դրանք հիմնված են մարքեթինգի, ռիսկի կառավարման, բոնուսային ծրագրերի և վիրահատական արդյունավետության վրա։ Ճիշտ տրամադրված տվյալների հավաքումը և ETL փոխակրիչի միջոցով երաշխավորում են ժամանակին և ճշգրիտ տեղեկատվություն բոլոր հետաքրքրված բաժինների համար։
1. Հիմնական բիզնես մետրերը
1. GGR (Gross Gaming Revenue), ընդհանուր ծավալը 24մինուս հաղթանակների; եկամտաբերության հիմնական ցուցանիշը։
2. NGR (Net Gaming Revenue): GGR բոնուսների և վերադարձումների համար։ արտացոլում է մաքուր շահույթը։
3. ARPU (Average Revenue Per User) 'միջին եկամուտը ակտիվ խաղացողի համար ժամանակահատվածի համար։
4. DAU/MAU 'ամենօրյա և ամսական ակտիվություն; պահպանման գործակիցը (DAU/MAU)։
5. Conversion Rate-ը հաճախորդների մասն է, ովքեր կատարել են առաջին տոկոսադրույքը կամ դեպոզիտը։
6. Turnover per Session-ը 'վճարումների միջին գումարը։ ներգրավվածության ցուցանիշ։
7. Churn Rate-ը և LTV-ը 'հաճախորդի արտահոսքն ու ցմահ արժեքը։
2. Տվյալների ճարտարապետությունը և ETL փոխակրիչը
mermaid
flowchart LR
www.graph տվյալների աղբյուրներ
Եվ [Խաղային շարժիչներ]> wwww.stream no Kafka
[Վճարովի դարպաս] -> wwww.REST/Webhooks www.API-Gateway
C [CRM և մարքեթինգը] -> wwww.batch .S3
D [Մոնիտորինգի համակարգեր] -> wwww.metr.ru Prometheus
end
www.graph պահեստ
Kafka -->|ingest| RawLake[(Data Lake)]
API-Gateway -->|ingest| RawLake
S3 -->|ingest| RawLake
Prometheus -->|scrape| MetricsDB[(TSDB)]
end
www.graph վերամշակում
RawLake -->|ETL| DataWarehouse[(DWH)]
MetricsDB -->|ETL| DataWarehouse
end
24graph Redots և BI
DataWarehouse -->|SQL| Looker/Tableau/PowerBI
DataWarehouse -->|API| CustomDashboards
DataWarehouse -->|batch| ScheduledReports[PDF/CSV]
end
DirectLake-ը «հում» իրադարձությունների պահպանման համար 'spin-նստաշրջան, գործարքներ, տեսահոլովակներ։
- Warehouse (Winowflake, Redshift, BigQuery) մոդելի հետ արագ վերլուծական հարցումների համար։
- TSDB (Prometheus, Inflance DB) ռուսական շարքերի և խաղային նետերի համար։
- ETL գործընթացները ՝ Apache NiFI, Airflow կամ dbt մաքրելու, ագրեգացիայի և տվյալների բեռնման համար։
3. Տեսողականացում և դաշնամուր
1. Ռուսական վահանակներ
KPI-dashbords իրական ժամանակում ռենտգեն հաշվետվություններով 'GGR, ակտիվ նստաշրջանների քանակը, միջին տոկոսադրույքը։
Heatmap-ը օրվա և աշխարհագրության ընթացքում 'քարոզարշավի ժամանակացույցը օպտիմալացնելու համար։- 2. Խորը վերլուծություն
Cohensansis 'խաղացողների խմբերի պահվածքը ժամանակի ընթացքում, բոնուսների և ներգրավման ջրանցքների արդյունավետության վերլուծությունը։
Funnel analysis: Օգտագործողի ճանապարհը գրանցումից մինչև առաջին տոկոսադրույքը և պահպանումը։
3. Self-service BI
Ad-hoc հարցումները և ծրագրավորման վահանակները, որտեղ մարքեթոլոգները և վերլուծաբանները կարող են կառուցել իրենց սեփական զեկույցները։
Ավտոմատ փաստաթղթավորված տվյալների մոդելը (wwww.calog)։
4. Զեկույցների ավտոմատ արտադրություն
Scheduled Reports-ը 'ամենօրյա, շաբաթական, ամսական զեկույցներ PDF/CSV ձևաչափով, որոնք հագեցած են անոմալիաների մեկնաբանություններով (ցածր GGR, գործարքների հրաժարումների աճը)։
Aler.ru and Notification: Ավտոմատ ծանուցումներ Slack/Email-ում, երբ շեղվում է շեմերից (DAU> 10 տոկոսի անկումը, վճարման հրաժարումների աճը> 5%)։
Embedded Analytics-ը 'dashbords-ի տեղադրումը iframe կամ BI API-ի միջոցով։
5. ML մոդուլներ և կանխատեսում
Եկամուտների կանխատեսումը 'ARIMA կամ Prophet մոդելները հաջորդ ամիս GGR կանխատեսելու համար։- Օգտագործողների սեգմենտացիան 'կլաստերիզացիա k-means կամ DBSCAN-ի վրա վարքագծի հիմքում, VIP-2019 որոշումը։
- Anomaly Detae: ալգորիթմներ (Isolation Forest, LSTM-ավտո-կոդավորողներ) գործարքների կամ գործունեության մեջ անոմալիաների հայտնաբերման համար։
6. Ինտեգրումը արտաքին համակարգերի հետ
CRM/Marketing Automation 'հատվածների և ձգիչների արտահանումը հիմնված է վերլուծաբանների վրա (email-ուղարկումներ, push-ծանուցումներ)։
Ad Platforance: ROI զեկույցների բեռնումը գովազդի վրա (Google Ads, Facebook) բյուջեի օպտիմիզացման համար։
Fraud Deta.ru-ը 'տվյալների համատեղ օգտագործումը հակաֆրոդային ծառայությունների հետ (ThreatMetault, Emailage) ռիսկերի սկանավորման համար։
7. Տվյալների որակի կառավարում
EurObservability: wwww.ru ամբողջական, եզակիություն, տվյալների կայունություն և արդիականությունը Great Expectronics կամ Monte Carlo-ի միջոցով։
Lineage-ը 'յուրաքանչյուր ցուցանիշի ուղու հետքն է աղբյուրից մինչև զեկույցը։- DireGovernator: մոդելի դերը (www.steward, wwner), հասանելիության քաղաքականությունը և GDPR-համատեղելիությունը։
8. Վերլուծական ենթակառուցվածքի անվտանգությունը
RBAC-ը և ABAC-ը BI համակարգերում 'խմբագրման և խմբագրման իրավունքների սահմանափակում։- Encryption at rest & in transit: Lake/MSH և TMS-միացությունների բոլոր տվյալների կոդավորումը։
- Audit logs: Վերլուծաբանների բոլոր գործողությունները և մոդելների փոփոխությունները։
Եզրակացություն
Առաջադեմ վերլուծությունը և խաղահրապարակներում լիարժեք հաշվետվությունը ապահովում են բիզնեսի վրա կառավարական վերահսկողությունը, թույլ են տալիս կայացնել հիմնավորված որոշումներ, որոնք ուղղված են արձագանքել շեղումներին և կանխատեսել զարգացումը։ ML մոդուլների բարդույթը ստեղծում է մոնետիզացիայի, մարքեթինգի և ռիսկերի կառավարման միակ էկոհամակարգը։