Impulso

Inno futuro: cinque raccomandazioni basate sui dati che ogni operatore e studio dovrebbero mettere in pratica

L’iniziativa pan-industriale, Safer Gambling Week, ha visto quest’anno una collaborazione storica poiché la ricerca ha scoperto che non esiste alcun legame tra le caratteristiche del gioco e il gioco d’azzardo problematico.

Il dottor Edmond Mitchell, responsabile dei dati presso Future Anthem, specialista pionieristico di intelligenza artificiale e scienza dei dati di gioco, spiega come è stata condotta la ricerca e i principali suggerimenti per operatori e studi.

Basta uno sguardo alle dichiarazioni pubbliche degli amministratori delegati delle più grandi aziende del nostro settore ed è chiaro: nessun argomento è più importante del gioco d’azzardo responsabile.

È intessuto nel nostro DNA di Future Anthem. Ci impegniamo a consentire agli operatori e agli studi di fornire un'esperienza piacevole e sostenibile e la Safer Gambling Week di quest'anno ci ha dato l'opportunità di fare una dichiarazione con la nostra partnership innovativa con il colosso del gruppo operativo Gamesys.

Dopo aver analizzato più di 36 milioni di sessioni di gioco da parte di 800,000 giocatori, per un totale di due miliardi di giri in cinque milioni di ore di gioco su 368 giochi, non abbiamo trovato alcuna correlazione statisticamente significativa tra i marcatori di danno dei giocatori e tre caratteristiche strutturali del gioco: volatilità, ritorno al giocatore (RTP ) e tasso di successo.

Inoltre, non vi erano prove che indicatori di rischio specifici, come lo staking, fossero collegati a giochi specifici all’interno della categoria. La ricerca è stata guidata dal prodotto Safer Play di Future Anthem, che utilizza l'intelligenza artificiale all'avanguardia per rilevare in modo proattivo comportamenti di scommessa durante la sessione che indicano che i giocatori potrebbero mostrare indicatori di danno, creando un punteggio per ogni sessione di gioco per ogni giocatore.

I suoi modelli di apprendimento automatico valutano più di 80 parametri separati che corrispondono a indicatori di danno che sono stati affinati attraverso miliardi di giri per raggruppare insieme le sessioni di gioco in base al loro livello di rischio.

Riteniamo che questa ricerca sia la prima nel suo genere poiché la maggior parte delle altre ricerche in quest'area si concentra comprensibilmente sui giocatori stessi. Oltre ai risultati principali, la ricerca ha messo in luce una serie di approfondimenti: ecco i nostri cinque suggerimenti di gioco responsabile e basati sui dati che ogni operatore e studio dovrebbe seguire:

1. Sii particolarmente vigile monitorando le sessioni mattutine.

Spesso si presume che il gioco notturno possa essere più incline al rischio, tuttavia sono state pubblicate poche ricerche in questo settore. Il nostro modello ha rilevato che le sessioni dalle 12:6 alle 36:XNUMX erano più rischiose del XNUMX% rispetto ad altri orari della giornata.

2. Tieni presente che una volta che un giocatore ha avuto una sessione ad alto rischio, ha sette volte più probabilità di avere un'altra sessione ad alto rischio rispetto a un giocatore che ha appena avuto una sessione sicura.

La nostra ricerca ha esaminato il modo in cui i giocatori passano tra le sessioni di rischio e la probabilità che un giocatore si muova e rimanga in un'etichetta di rischio. Più in dettaglio, più del 1.1% dei giocatori con monitoraggio elevato ha continuato a trovarsi in questo "cluster di monitoraggio" nella sessione successiva, con l'XNUMX% che è andato nel cluster ad alto rischio nella sessione successiva e quasi il XNUMX% in quelli ad alto rischio. giocatori rimasti nel gruppo ad alto rischio nella sessione successiva.

Sebbene ci fossero alcuni giochi in cui è più probabile che i giocatori passino da una categoria di rischio a un'altra, non c'erano schemi o caratteristiche condivise tra loro che fossero correlati al gioco rischioso.

3. Esistono giochi specifici che, nel complesso, tendono ad avere una maggiore prevalenza di rischi: sii consapevole di questi giochi e cerca di capire perché è così.

Nonostante non sia stata trovata alcuna correlazione tra indicatori e componenti del danno e del gioco, abbiamo scoperto esempi di giochi specifici che avevano una maggiore probabilità che si verificasse un rischio. Anche se ciò potrebbe essere dovuto a una moltitudine di ragioni come attività promozionale, offerte di acquisizione, i giochi con punteggio di rischio in questo modo potrebbero essere utilizzati per consigliare giochi che hanno meno probabilità di mostrare indicatori di danno ai giocatori che mostrano i primi segni di gioco rischioso.

4. Monitora i giocatori che cambiano drasticamente il comportamento di gioco, ad esempio un forte aumento della puntata massima abituale o sessioni molto più lunghe della media.

Anche se inizialmente può sembrare controintuitivo che una misura di gioco come la volatilità non sia correlata all’aumento del rischio del giocatore, ciò è conforme al corpo di ricerca sui marcatori di danno, che conclude che i comportamenti dei giocatori e i giocatori che mostrano marcatori di danno sono legati a fattori a riguardo. individuale.

È quindi sempre consigliabile monitorare i giocatori che cambiano improvvisamente il loro comportamento di gioco, ad esempio con ampie oscillazioni della puntata media o sessioni che superano drasticamente la durata media della sessione.

5. Invia i punteggi di rischio agli studi di gioco per indagare su quali funzionalità potrebbero comportare un gioco rischioso.

Migliora l'esperienza del cliente rischiando di segnare i tuoi giocatori e condividendo queste informazioni con i tuoi partner di studio. Questo ti darà una visione di quali dei tuoi giocatori sono a rischio e di quelli che mostrano regolarmente livelli di rischio elevati. Questo approccio basato sui dati ti consentirà di scoprire:

• Quante sessioni rischiose si verificano nel tuo portafoglio e come queste cambiano nel tempo;
• Che aspetto ha una 'sessione rischiosa' con il comportamento di staking rappresentato graficamente per una facile revisione;
• 'Spiegabilità' di quali indicatori di danno si verificano all'interno di queste sessioni rischiose;
• Quante e quali sessioni di più di un'ora mostrano indicatori di danno;
• Gli orari ei giorni in cui si verificano le sessioni a rischio;
• Prevalenza del rischio per selvaggina.

I risultati e il rapporto completo sono disponibili per la consultazione da parte del settore