Традиционные подходы к retention часто опираются на статические сегменты и правила: игрокам из одной страны, с похожим уровнем активности или общими характеристиками отправляют одинаковые предложения. AI позволяет выстроить другой подход к retention: модели помогают определить риск оттока, потенциальных VIP и следующее действие для каждого игрока. Поэтому AI сегодня становится отдельным инструментом в retention.
Что фиксирует AI
Главное отличие AI-подхода — постоянный анализ поведения игрока. Вместо того чтобы ждать падения активности, модель может учитывать более ранние изменения:
🔵увеличившийся интервал между сессиями
🔵снижение размера депозита
🔵изменение привычного игрового поведения
🔵реакцию на предыдущие предложения
На основе этих сигналов AI оценивает риск оттока и помогает найти игроков, которых еще можно удержать. Тот же подход используется для поиска потенциальных VIP. Вместо ожидания крупного депозита модель анализирует поведение игрока уже на первых сессиях и может выявлять игроков с высоким потенциалом в течение первых суток активности.
Работа retention-инструментов
AI-инструменты могут влиять на разные элементы взаимодействия с игроком. Модели помогают:
🔵определять следующее лучшее предложение
🔵рекомендовать следующий релевантный игровой контент
🔵персонализировать лобби
🔵запускать реактивационные сценарии
🔵отслеживать изменение поведения в реальном времени
В итоге AI помогает определить, кого, когда и каким предложением лучше вовлечь.
С чего начинать внедрение AI
Не обязательно сразу переводить на AI весь retention. Сначала стоит определить, на каком этапе возникает проблема:
🔵Intelligence — непонятно, кого и когда таргетировать
🔵Execution — кампании запускаются слишком поздно
🔵Data — данные игрока находятся в разных системах
От этого зависит и необходимый инструмент. В первом случае может быть достаточно поведенческого AI-слоя, во втором потребуется real-time CRM, а при разрозненных данных основой может стать CDP.
💫 C-lvl | Growth & Marketing