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։