Online casinolarda kişiselleştirme için AI entegrasyon platformları

Giriş

Casino platformlarında AI entegrasyonu yeni fırsatlar sunar: oyunların otomatik seçimi, kişiselleştirilmiş teklifler ve davranış tahmini. Ana görevler, tutma ve ARPU'yu arttırmak, müdahalecilikten kaçınmak ve gizliliği gözlemlemektir.

1. Veri toplama ve hazırlama

Etkinlik İzleme: Kafka/ClickHouse'da tıklamalar, bahisler, kazançlar, oturumlar ve reddetmeler günlüğe kaydedilir.
Kullanıcı Profilleri: Demografi, oyun geçmişi, harcama ve stok reaksiyonunu Müşteri 360'ta birleştirmek.
Özellik Mağazası: özellik mühendisliği - ortalama oran, ziyaret sıklığı, favori sağlayıcılar.

2. Öneri sistemleri

1. İşbirlikçi filtreleme:

Oyuncuların × oyunların matrisi, ALS/SVD ile benzerliklerin hesaplanması, "benzer oyuncuların oynanması"....

2. İçerik Tabanlı:

Oyun özelliklerinin değerlendirilmesi (RTP, volatilite, tema) ve kullanıcı profiline göre eşleştirme.

3. Hibrit model:

Her iki yaklaşımın kombinasyonu, tazelik ve promosyon öncelikleri dikkate alınarak sıralama.

4. Frontend API:

'GET/öneriler/{ playerId}? Limit = 10 '- alaka düzeyi derecelendirmesi olan oyunların bir listesi.

3. Dinamik bonuslar ve teklifler

Bonus kişiselleştirme modülü:

Bireysel tekliflerin oluşturulması: bedava dönüşler, maç depozitoları, para iadesi.

ML modeli:

Yanıt olasılığını ve LTV'yi tahmin etmek için XGBoost/LightGBM, KPI için teklifin optimizasyonu.

Kampanya Motoru ile Otomasyon:

Bir kampanya oluştururken, 'predicted _ engagement> threshold' temelinde hedefleme.

4. Tahmine dayalı analitik ve kayıp önleme

Churn modeli:

Bir dizi özellik üzerinde lojistik regresyon veya sinir ağı: son oturum süresi, ortalama kazanç, bahis sıklığı.

Tetikleme eylemleri:

Yeniden katılım tekliflerinin otomatik dağıtımı at 'churn _ score> 0. 7`.

Performans izleme:

A/B testleri ile kontrol ve test grupları, ölçüm kaldırma tutma.

5. A/B testi ve online eğitim

Özellik bayrakları:

Kod sürümü olmadan öneriler ve teklifler düzeyinde deneyler.

Çok kollu haydutlar:

UCB/Thompson Varyantlar arasındaki trafiğin dinamik dağılımı için örnekleme algoritmaları.

Metrik boru hattı:

BI'de p-değerinin ve güven aralığının otomatik hesaplanması.

6. Entegrasyon ve Altyapı

Mikro hizmetler:

Data Ingestion, Feature Store, Model Serving (TensorFlow Serving, MLflow) için ayrı servisler.

Gerçek Zamanlı Çıkarım:

Gecikme süresi <50 ms olan gRPC/REST uç noktaları, popüler önerileri önbelleğe alır.

Toplu işleme:

Günlük yeniden eğitim ve model güncellemeleri için Airflow aracılığıyla ETL.

7. Gizlilik ve güvenlik

GDPR/CCPA:

PII anonimleştirme, istek üzerine veri silme için yasal mekanizmalar.

Veri yönetişimi:

Tutma, rol erişimi, önyargıdan kaçınmak için denetim modelleri.

Güvenli ML Boru Hattı:

Veri şifreleme dinlenme (dinlenme) ve transit (TLS), uzmanlar için izole ortamlar.

Sonuç