Отток игроков в iGaming: как считать, прогнозировать, снижать

Определить отток до подсчёта

Решите четыре вещи один раз и запишите.

1. Событие активности. Ставка или депозит честнее, чем вход: игроки заходят проверить баланс или вывести деньги.
2. Охват. Весь аккаунт или один продукт. Игрок, ушедший из слотов в спорт, ушёл из казино, но не от бренда.
3. Окно. 30, 60 или 90 дней бездействия.
4. Группа игроков. Игроки хотя бы с одним депозитом. Регистрации без депозита относятся к первым шагам игрока и анализу первого депозита.

Мерши и Эрнст в исследовании на данных бельгийской компании Gaming1, работающей с онлайн-азартными играми взяли конкретный вариант. Игрок считается ушедшим после 35 дней без активности. День активен, если у игрока была хотя бы одна игровая сессия, ставка на спорт или депозит. Копируйте форму, а не значения: явное событие активности и явный порог.

Различайте два состояния. Пауза — это короткое молчание, которое запускает сообщение. Потеря — долгое молчание, например 90 дней, и именно её вы показываете в отчёте. Игрок, перешагнувший порог бездействия, считается спящим. Возврат спящих — отдельная задача, она разобрана в статье реактивация игроков.

Посчитать долю оттока и отток по ценности

Для расчёта нужны базовый период и период наблюдения.

Три правила не дают цифре врать.

• Берите одних и тех же игроков в числителе и в знаменателе. Новые февральские регистрации в расчёт не входят.
• Показывайте рядом долю пауз в коротком окне и долю потерь в длинном. Часть из 7 000 вернётся в марте.
• Разбивайте долю по когортам: месяц регистрации, канал привлечения, размер первого депозита и первый продукт. Метод описан в статье когортный анализ в iGaming.

Доля оттока и удержание — это одно измерение с двух сторон. Смотрите определение в глоссарии: отток (churn rate).

Взвесьте отток по ценности

Плоская доля ставит на одну доску игрока, который вносит €10 в месяц, и ценного постоянного игрока. Отток по ценности это исправляет. Если ушли 35% игроков, но они давали только 12% NGR, проблема меньше, чем кажется. Если они давали 30%, вы теряете основной доход.

Берите NGR, а не GGR: из-за стоимости бонусов активный игрок может оказаться убыточным. Разница описана в статье NGR и GGR.

Читайте высокую долю на фоне своей истории

Одну цифру оттока можно сравнивать, только если совпадают событие активности, окно и группа игроков. Вместо внешнего ориентира используйте такие проверки.

• Ваш собственный тренд при замороженном определении. Рост на несколько процентных пунктов за два-три сопоставимых периода — сигнал.
• Кривые когорт. Если свежие когорты теряют игроков быстрее, чем старые в том же возрасте, изменились качество привлечения, первые шаги игрока, продукт или политика бонусов.
• Отток по ценности против оттока по числу игроков.
• Сезонность. Крупные спортивные события, дни зарплат и праздники двигают активность. Сравнивайте сопоставимое.

Найти ранние сигналы

Игроки редко исчезают за ночь. Сначала затухает поведение, и программа удержания может на это повлиять. Переведите эти сигналы в числа и проверьте на своих данных.

Таблицу можно листать вбок →

Важен сдвиг относительно истории самого игрока. У игрока, который играет раз в неделю, и у игрока, который играет каждый день, обычные интервалы разные.

Причины зависят от оператора, поэтому считайте их гипотезами для проверки. Частые: нет второго депозита, привлечение через бонусы, зависимость от одной лиги или турнира, сложности с платежами и верификацией, нерелевантные сообщения, предложения конкурентов. Чтобы понять, какие преобладают в вашей базе, отметьте, на каком этапе жизненного цикла игроки отпадают, как в статье управление жизненным циклом игрока.

Спрогнозировать, кто уйдёт

Правило вроде «30 дней без ставки» срабатывает, когда игрок уже ушёл. Модель оценивает игроков, пока они ещё активны. Поэтому исправление или сообщение успевает раньше, а ограниченный бюджет достаётся нужным игрокам.

Задайте цель

У цели три параметра. Ошибка в любом из них — самая частая ошибка при построении модели.

• Окно истории: насколько далеко назад смотрит модель, например 60 дней.
• Определение оттока: бездействие N дней.
• Горизонт прогноза: насколько вперёд вы предсказываете. В исследовании Мерши и Эрнста модель читала 60 дней истории и предсказывала отток на следующие 30 дней.

Оценивайте только тех игроков, которые активны на дату оценки. Предсказать, что спящий игрок останется спящим, тривиально.

Выберите признаки и модель

Начните с таблицы сигналов: давность (дни с последней ставки и последнего депозита), частота (сессии и депозиты в неделю), ценность (ставки, депозиты, NGR), тренды (последние 14 дней против предыдущих 14), набор продуктов, платёжные события, доля бонусов, обращения в поддержку, реакция на сообщения и возраст аккаунта.

Начните с регуляризованной логистической регрессии. Она быстрая, CRM-менеджер может её прочитать, а её результат служит базой для сравнения: другие модели должны её превзойти. Потом попробуйте градиентный бустинг над деревьями. Модели последовательностей учатся прямо на дневных временных рядах.

Мерши и Эрнст использовали рекуррентные сети на данных Gaming1. Их результаты задают реалистичные ожидания.

• Около 22% тестовых примеров были ушедшими.
• Три типа рекуррентных ячеек дали точность 0,62–0,64 и полноту 0,49–0,61 для класса оттока. Общая доля верных ответов была около 0,83.
• На несбалансированных классах одна доля верных ответов вводит в заблуждение. Модель, которая отвечает «оттока нет» всем, получила бы на таком разбиении около 78%.

Модель ранжирует игроков достаточно хорошо, чтобы быть полезной, но заметная часть её прогнозов ошибочна.

Проверяйте как прогноз

• Делите по времени. Обучайте на ранних датах, проверяйте на поздних. Случайное разбиение пускает будущее поведение в обучение.
• Ищите утечки. Любой признак, который использует сведения после даты оценки, делает модель сильной на тесте и слабой в бою.
• Берите метрики ранжирования. Измеряйте точность и полноту на выбранной вами границе и подъём в верхнем дециле: во сколько раз доля оттока среди 10% самых высоких оценок выше средней.
• Проверяйте калибровку. Если модель говорит 70%, около 70% таких игроков должны уйти.
• Готовьтесь к дрейфу. В том же исследовании авторы нашли, что полнота по событиям оттока начинает падать, когда окно обучения короче примерно года. Метрики сдвинулись и вокруг двух разовых событий: в марте 2020 года оператор по юридическим причинам отключил несколько видов бонусов, а в июне 2020 года казино было недоступно несколько дней. Перепроверяйте раз в месяц и после любого крупного изменения продукта или бонусов.

Модель говорит, кто, скорее всего, уйдёт. Она не говорит, кто откликнется на сообщение. Часть игроков с высоким риском потеряна в любом случае, часть осталась бы без контакта, а некоторых контакт раздражает. С этим работает моделирование прироста (uplift). Гутьеррес и Жерарди определяют его как набор методов для моделирования инкрементального влияния действия или воздействия на результат клиента. Начать можно и без uplift-моделей, но контрольная группа нужна.

Вмешаться и доказать эффект

Подберите действие под причину

• Сначала уберите препятствия. Неудачные депозиты, медленные выводы и задержки верификации дешевле исправить, чем компенсировать. Отправляйте таких игроков в поддержку, а не на акцию.
• Запускайте по поведению. Пишите игроку, когда интервал превысил его личную норму, а не на 30-й день всем. Более широкий план действий описан в статье стратегии удержания игроков.
• Привязывайте предложения к продукту, которым пользовался игрок. Сравните предложение под продукт с общим бонусом на пополнение.
• Меняйте каналы по данным. Если игрок игнорирует один канал, четвёртое письмо не поможет.
• Ограничивайте зависимость от бонусов. Сильные скидки поднимают активность в этом месяце и приучают игроков ждать следующей акции. Сравнивайте NGR после стоимости бонуса.
• Ценным игрокам дайте личный контакт с VIP-менеджером или менеджером по удержанию. Длинный хвост автоматизируйте.

Проведите тест с отложенной группой

Отчёт «30% получивших сообщение вернулись» ничего не доказывает: часть из них вернулась бы и так.

1. Определите подходящую аудиторию до кампании, например игроки выше границы риска, которые активны и не попали в исключения.
2. Случайно отложите контрольную группу из этой аудитории. Чем меньше база, тем больше нужна доля.
3. Работайте только с остальными. Контрольная группа не получает от этой программы ни одного сообщения.
4. Сравните долю вернувшихся, депозиты на игрока и NGR на игрока после стоимости бонусов и кампании за фиксированное окно.
5. Покажите разницу, а при достаточном объёме и доверительный интервал.

Тест портят четыре вещи.

• Контрольная группа, выбранная вручную или отличающаяся по ценности от основной. Отбирайте случайно, потом сверьте прошлый NGR и возраст аккаунта.
• Контрольная группа, задетая другими кампаниями. Когда идёт несколько программ, держите постоянную общую контрольную группу.
• Слишком короткое окно. Бонус может приблизить депозит, не добавив нового. Смотрите 30–60 дней.
• Разные ID игроков в CRM и в PAM. Аудитория, ID и NGR должны сходиться до запуска.

Если настоящая контрольная группа невозможна, слабой заменой служит сопоставимая когорта из прошлого, и результат нужно называть оценкой. Экономику когорты можно смоделировать заранее в калькуляторе экономики кампании.