L'analisi predittiva del tasso di abbandono nel settore iGaming non dovrebbe limitarsi a indicare all'operatore quali giocatori sono propensi a lasciare la piattaforma. Un sistema efficace dovrebbe anche spiegare le ragioni dell'aumento del rischio, individuare le fonti di traffico coinvolte e definire le azioni che l'operatore dovrebbe intraprendere.
Questa distinzione è importante perché l'abbandono dei giochi online raramente è causato da un singolo evento. Un giocatore può smettere di giocare a causa di problemi con i pagamenti, un prelievo ritardato, termini dei bonus poco chiari, verifica fallita, un processo di onboarding scadente, scarso traffico di affiliazione, limiti di gioco responsabile o un'esperienza di gioco che non corrisponde alle promesse fatte prima della registrazione.
Per gli operatori di casinò e scommesse sportive, il tasso di abbandono non è solo un problema di CRM. È un problema di qualità dei dati, un problema di prodotto, un problema di acquisizione di affiliati e, a volte, un problema di fiducia.
Un efficace sistema predittivo di abbandono collega il comportamento del giocatore al contesto commerciale completo che lo circonda: la sua provenienza, il affiliato che lo ha indirizzato, la campagna o il sub-ID che ha generato il clic, se ha effettuato un deposito, come ha interagito con i bonus, se ha superato la procedura KYC, come è cambiato il suo livello di scommessa e se si sono verificati problemi di assistenza o di pagamento prima del rifiuto.
È qui che il software di affiliazione diventa parte integrante della strategia di fidelizzazione. Se un operatore non è in grado di collegare la fonte di acquisizione, il valore del giocatore, gli indicatori di frode, il costo delle commissioni e l'attività successiva, la previsione dell'abbandono risulta superficiale. Può identificare il rischio, ma non è in grado di spiegare se il rischio derivi dal giocatore, dal prodotto o dalla fonte di traffico.
Cosa significa l'analisi predittiva del tasso di abbandono nel settore iGaming
L'analisi predittiva dell'abbandono è il processo che utilizza dati storici e in tempo reale sui giocatori per stimare quali utenti potrebbero diventare inattivi, ridurre la spesa, smettere di depositare o abbandonare completamente la piattaforma dell'operatore.
Nel settore del SaaS in abbonamento, il churn spesso si traduce in cancellazione. Nel settore dell'iGaming, la definizione è più complessa.
Un giocatore non può formalmente "annullare" nulla. Può semplicemente smettere di depositare, smettere di scommettere, passare a un altro marchio, ridurre l'attività, ignorare le promozioni, non superare la verifica, prelevare fondi o diventare attivo solo quando gli incentivi sono sufficientemente allettanti.
Ciò significa che gli operatori devono definire con precisione il tasso di abbandono dei clienti prima di costruire modelli o dashboard.
Le definizioni comuni di churn nel settore iGaming includono:
- nessuna attività di deposito per un determinato numero di giorni;
- nessuna attività di scommessa dopo il primo deposito;
- drastica riduzione dell'entità della posta in gioco;
- calo della frequenza delle sessioni;
- Bonus di coinvolgimento seguito da inattività;
- Prelievo dal portafoglio senza alcun rimborso;
- Declino dell'attività dei VIP;
- Inattività delle scommesse sportive dopo eventi chiave;
- Inattività del casinò dopo il completamento del bonus;
- Riattivazione fallita dopo il contatto tramite CRM.
La definizione corretta dipende dal prodotto, dal segmento di giocatori, dall'area geografica e dal modello di business. Un sito di scommesse sportive potrebbe definire l'abbandono precoce in modo diverso da un casinò. Un giocatore VIP non dovrebbe essere valutato con la stessa soglia di un giocatore occasionale. Un nuovo depositante non dovrebbe essere considerato alla stregua di un giocatore esperto con sei mesi di storico.
La prima regola è semplice: un singolo operatore non dovrebbe avere cinque definizioni di abbandono diverse che circolano tra i team di BI, CRM, affiliazione, finanza e prodotto. Se l'obiettivo è incoerente, anche la previsione sarà incoerente.
Perché il tasso di abbandono dei clienti nel settore iGaming è più difficile da raggiungere rispetto al tasso di abbandono dei clienti tradizionali.
Il comportamento dei giocatori nel settore iGaming è volatile. I dati cambiano rapidamente e le ragioni dell'abbandono possono manifestarsi nel giro di pochi minuti anziché di mesi.
Un giocatore potrebbe essere attivo al mattino e sparire la sera perché un deposito è fallito per tre volte. Un altro giocatore potrebbe scomparire dopo aver letto i termini di scommessa. Un terzo potrebbe provenire da una fonte affiliata che sembra promettente a livello di primo deposito, ma che produce una scarsa fidelizzazione dopo sette giorni.
Questo rende più difficile l'abbandono dei clienti nel settore iGaming rispetto a quello in contesti con una clientela più lenta.
Diversi fattori contribuiscono ad aumentare la complessità:
| Fattore | Perchè é importante |
|---|---|
| Attrito di deposito e prelievo | I problemi di pagamento possono danneggiare immediatamente la fiducia |
| KYC e verifica | La verifica non riuscita o ritardata può interrompere l'attività del giocatore. |
| Meccaniche bonus | La confusione tra i termini può generare delusione o innescare schemi di abuso. |
| Qualità della fonte affiliata | Alcune fonti producono un elevato volume di FTD ma uno scarso valore a lungo termine |
| Controlli antifrode | I controlli aggressivi possono proteggere il margine ma interrompono gli utenti onesti |
| Volatilità del prodotto | Eventi sportivi, quote, tipologia di gioco e comportamento relativo ai jackpot influenzano l'attività |
| Regole per il gioco responsabile | I limiti e le esclusioni dei giocatori devono essere gestiti correttamente |
| Percorsi multimarca | Un giocatore può passare da un marchio all'altro all'interno dello stesso gruppo di operatori. |
Un modello generico di previsione dell'abbandono potrebbe non cogliere questi fattori perché considera l'inattività come il segnale principale. Nel settore dell'iGaming, l'inattività è spesso il sintomo. La causa potrebbe risiedere in un altro punto del percorso del cliente.
Ecco perché agli operatori serve più di un semplice punteggio. Hanno bisogno di un livello di ragionamento.
La differenza tra un punteggio di abbandono e una motivazione dell'abbandono.
Il punteggio di abbandono indica all'operatore che un giocatore è a rischio. Il motivo dell'abbandono indica all'operatore quale tipo di intervento potrebbe essere efficace.
Questa differenza cambia completamente il valore del sistema.
Se il modello indica un "alto rischio di abbandono", il CRM potrebbe inviare un bonus. Ma se il vero problema fosse un prelievo non andato a buon fine, il bonus sarebbe irrilevante. Se il problema fosse un intoppo nella procedura KYC, un'offerta generica potrebbe irritare ulteriormente il giocatore. Se il problema fosse un traffico di affiliazione con bassa intenzione di acquisto, l'assenza di un messaggio di fidelizzazione potrebbe risolvere il problema economico di fondo.
Tra le possibili ragioni per cui si potrebbe abbandonare un progetto ci sono:
- attriti nei pagamenti;
- ritardo nel prelievo;
- Verifica KYC o caricamento dei documenti non riusciti;
- confusione aggiuntiva;
- scarsa adeguatezza della campagna;
- Fonte di affiliazione di bassa qualità;
- inattività del prodotto dopo l'attivazione;
- reclamo di assistenza;
- decremento del valore VIP;
- Tentativi di accesso falliti ripetuti;
- elevata probabilità di frode o di account duplicati;
- Intervento responsabile sul gioco d'azzardo;
- mancanza di promozioni pertinenti.
Questo crea un modello operativo migliore. Il CRM non riceve semplicemente un elenco di giocatori, ma un elenco di giocatori con le probabili cause e i percorsi d'azione raccomandati.
Per esempio:
| Churn Driver | Azione possibile |
|---|---|
| Depositi non riusciti | Attiva il supporto per il pagamento o un percorso di pagamento alternativo |
| abbandono bonus | Invia una spiegazione chiara dei termini del bonus, non un altro bonus generico. |
| Errore KYC | Richiedere assistenza per la verifica a un livello superiore |
| Bassa attività dopo la demenza frontotemporale | Invia il flusso di onboarding o di scoperta del prodotto |
| declino di alto valore | Allerta il team VIP |
| Gruppo di affiliati deboli | Esamina la qualità della fonte e le condizioni di pagamento dei partner. |
| Rischio legato alle frodi | Effettuare attività promozionali e verificare l'integrità dell'account. |
Un programma di riduzione del turnover che non è in grado di spiegare il rischio crea più lavoro per le persone. Un programma di riduzione del turnover che identifica la causa principale offre ai team diverse opzioni.
Perché i dati provenienti dalle fonti di affiliazione sono importanti nell'analisi del tasso di abbandono
L'acquisizione di affiliati e la fidelizzazione dei giocatori vengono spesso gestite separatamente. Questo è un errore.
La fonte del programma di affiliazione può influenzare notevolmente il tasso di abbandono. Un partner potrebbe inviare un numero inferiore di nuovi clienti, ma giocatori di maggior valore. Un altro potrebbe generare un flusso costante di depositanti che poi spariscono dopo aver ricevuto un bonus. Un terzo potrebbe produrre traffico che sembra redditizio prima di considerare frodi, chargeback, costi dei bonus e tassi di fidelizzazione.
Se l'analisi del tasso di abbandono ignora la qualità della fonte, l'operatore potrebbe interpretare erroneamente il problema.
Un giocatore che scompare dopo un solo deposito può essere considerato un caso di insuccesso in termini di fidelizzazione. Ma se lo stesso schema si ripete per centinaia di giocatori provenienti da un singolo affiliato, il vero problema risiede nella qualità dell'acquisizione. L'operatore non ha bisogno di un'email di riattivazione migliore, bensì di controlli più rigorosi sui partner, di un'analisi più accurata del traffico e di regole più precise sulle commissioni.
I dati provenienti dalle fonti di affiliazione aiutano gli operatori a rispondere a domande come:
- Quali partner producono giocatori con un'elevata fidelizzazione a 30 giorni?
- Quali fonti generano un elevato volume di FTD ma un basso NGR?
- Quali affiliati generano un elevato utilizzo dei bonus e un basso numero di depositi ripetuti?
- Quali campagne mostrano alti tassi di fallimento nella verifica dell'identità del cliente (KYC)?
- Quali sotto-ID producono un comportamento sospettosamente simile?
- Quali partner producono giocatori che cambiano squadra dopo aver riscontrato lo stesso punto di attrito?
- Quali fonti di acquisizione giustificano termini CPA o RevShare più elevati?
Senza questo livello di controllo, l'operatore potrebbe notare che i giocatori se ne vanno, ma non capire se il problema sia legato alla fidelizzazione, al prodotto, alle frodi, alla redditività dei bonus o alla qualità del traffico proveniente dagli affiliati.
La necessità degli operatori di dati di prevedere l'abbandono dei clienti
Un modello di previsione dell'abbandono dei giocatori efficace dipende da dati puliti e interconnessi. Una maggiore quantità di dati non è automaticamente sinonimo di migliore qualità. I dati corretti devono descrivere sia il comportamento dei giocatori sia il contesto commerciale che lo sottende.
Le principali categorie di dati includono:
| Categoria dati | Segnali di esempio |
|---|---|
| Profilo del giocatore | Data di registrazione, GEO, dispositivo, lingua, stato di verifica |
| Attività del portafoglio | Depositi, prelievi, pagamenti non andati a buon fine, metodi di pagamento |
| Comportamento di gioco | Scommesse, tipo di gioco, frequenza delle sessioni, importo della puntata, mix di prodotti |
| Comportamento bonus | Richieste bonus, andamento delle scommesse, abbandono, rapporto bonus/GGR |
| Fonte affiliata | ID partner, campagna, sub-ID, percorso di clic, sorgente di traffico |
| Frode e rischio | Controlli duplicati, segnali di bot, schemi sospetti, storni di addebito |
| Attività di supporto | Biglietti, reclami, problemi irrisolti, ritardi nelle risposte |
| Coinvolgimento CRM | Apertura dell'email, clic sull'offerta, risposta di riattivazione |
| Ricavo | GGR, NGR, valore a vita, costo di pagamento, contributo di margine |
Queste categorie non dovrebbero essere presenti in report scollegati. La previsione del tasso di abbandono diventa più utile quando l'operatore può analizzarle congiuntamente.
Un semplice esempio:
Un giocatore non ha effettuato depositi per sette giorni. Questo, di per sé, potrebbe non significare molto. Ma se lo stesso giocatore ha avuto due depositi falliti, ha aperto un ticket di assistenza per i prelievi, ha abbandonato una pagina bonus e proviene da una fonte con un basso tasso di fidelizzazione a 30 giorni, il rischio diventa molto più evidente.
Il valore non risiede in un singolo segnale, ma nello schema complessivo.
Creazione di un flusso di lavoro per la previsione dell'abbandono nel settore iGaming.
Un flusso di lavoro efficace per la gestione del tasso di abbandono dei clienti dovrebbe articolarsi in sei fasi.
1. Definire l'evento di abbandono
L'operatore deve decidere cosa si intende per abbandono del conto per ciascun segmento di giocatori. Per un nuovo depositante, sette giorni di inattività potrebbero essere significativi. Per un giocatore occasionale di scommesse sportive, l'attività potrebbe seguire i cicli degli eventi. Per un cliente VIP, una riduzione dell'importo della puntata potrebbe essere più importante della completa inattività.
La definizione dovrebbe includere:
- segmento di giocatori;
- tipo di prodotto;
- soglia di attività;
- finestra temporale;
- soglia di valore;
- regole di esclusione.
2. Creare istantanee del giocatore basate sul tempo
Il modello non dovrebbe apprendere dal comportamento futuro. Ogni record del giocatore deve rappresentare ciò che era noto al momento in cui sarebbe stata fatta la previsione.
Ciò significa creare istantanee come:
- attività nelle ultime 24 ore;
- attività negli ultimi 7 giorni;
- Variazioni dei depositi nell'arco di 14 giorni;
- variazione delle puntate nell'arco di 30 giorni;
- problemi di supporto prima della data di previsione;
- Fonte di affiliazione e campagna di acquisizione.
Questo previene un errore comune: costruire un modello che sembra accurato nei test perché ha appreso accidentalmente da informazioni che non sarebbero state presenti in produzione.
3. Progettare funzionalità specifiche per l'iGaming
Le metriche di coinvolgimento generiche non sono sufficienti. Gli operatori dovrebbero creare funzionalità che riflettano il comportamento nel settore dell'iGaming.
Le funzioni utili includono:
- giorni trascorsi dall'ultimo deposito;
- Numero di depositi non andati a buon fine;
- rapporto prelievi/depositi;
- conteggio bonus degli abbandoni;
- variazione dell'importo della puntata;
- calo della varietà di giochi;
- diminuzione della frequenza delle sessioni;
- Tentativi di verifica dell'identità (KYC) falliti;
- Età del ticket di supporto non risolto;
- tasso di fidelizzazione dei fornitori affiliati;
- Qualità NGR a livello di campagna;
- prossimità di chargeback o frode;
- Valore al giorno 7 e al giorno 30 in base alla fonte di acquisizione.
Queste caratteristiche aiutano il sistema a distinguere tra il normale ritmo di gioco del giocatore e il reale rischio di abbandono.
4. Addestrare modelli di base e avanzati
Gli operatori non devono necessariamente partire da un sistema a scatola nera. Un modello di base può aiutare a verificare se i dati hanno un valore predittivo. Modelli più avanzati possono quindi cogliere schemi complessi tra pagamenti, utilizzo del prodotto, qualità della fonte e fidelizzazione.
Una configurazione pratica potrebbe includere:
- regressione logistica per l'interpretabilità;
- modelli ad albero per schemi non lineari;
- modelli di coorte per il confronto delle fonti di affiliazione;
- Sovrapposizioni basate su regole per la conformità o per i vincoli del gioco responsabile.
Il modello non deve prevalere sulle norme relative al gioco responsabile, alla conformità e alla prevenzione delle frodi. La previsione del tasso di abbandono dei clienti deve operare all'interno del quadro normativo e di rischio dell'operatore.
5. Aggiungere spiegazioni a livello di driver
L'output del modello dovrebbe includere sia il punteggio che la motivazione.
Invece di:
"Giocatore 84291: rischio di abbandono dell'87%"
Un risultato migliore è:
"Giocatore 84291: elevato rischio di abbandono. Cause principali: due depositi non andati a buon fine, ticket di pagamento non risolto, calo dell'80% nella frequenza delle sessioni, coorte di alto valore."
Questa è la differenza tra dati e azioni.
6. Inserire gli output nei flussi di lavoro
Un modello di previsione dell'abbandono dei clienti ha scarso valore se rimane confinato in una dashboard di business intelligence. Il punteggio e la motivazione dovrebbero essere integrati nei sistemi operativi:
- Segmentazione CRM;
- Avvisi VIP;
- code di assistenza;
- recensioni di qualità degli affiliati;
- revisione delle frodi;
- analisi dei prodotti;
- ottimizzazione dei pagamenti;
- decisioni della commissione dei soci.
Per gli operatori che si affidano al marketing di affiliazione, i team partner dovrebbero analizzare i modelli di abbandono in base alla fonte. Se un affiliato genera ripetutamente giocatori che non superano la verifica dell'identità (KYC), abbandonano i bonus o spariscono dopo un solo deposito, questa informazione dovrebbe influenzare la revisione delle campagne e la strategia di commissione.
Segnali di abbandono che gli operatori dovrebbero monitorare attentamente
I segnali di instabilità più evidenti sono spesso i primi segnali di attrito.
Tra i segnali di allarme più importanti si annoverano:
| Signal | Cosa potrebbe suggerire |
|---|---|
| Molteplici depositi non andati a buon fine | Problema di pagamento, problema di fiducia o mancata corrispondenza del metodo di pagamento |
| Tentativo di ritiro seguito da inattività | Possibile problema di fiducia o di elaborazione |
| Visite alla pagina bonus senza richiesta | Termini dell'offerta confusi o poco attraenti |
| Richiesta bonus senza prosecuzione dei requisiti di scommessa | Scarsa compatibilità del bonus o requisiti difficili |
| Errore nel caricamento dei dati KYC | Attrito di verifica |
| Riduzione della frequenza delle sessioni | Minore coinvolgimento o affaticamento del prodotto |
| Dimensione della posta ridotta | Decadimento del valore prima della completa inattività |
| restringimento del gioco/categoria | Affaticamento da prodotto o scarso interesse |
| contatto di supporto ripetuto | Frustrazione irrisolta |
| Abbandono della coorte di affiliati | Scarsa qualità della fonte o incongruenza della campagna |
I sistemi migliori monitorano questi segnali nel loro contesto. Un deposito non andato a buon fine da parte di un nuovo giocatore ha un significato diverso rispetto a un deposito non andato a buon fine da parte di un giocatore di alto profilo con sei mesi di esperienza. Una settimana di inattività ha un significato diverso durante i periodi di bassa stagione delle scommesse sportive rispetto ai periodi dei principali eventi.
Il contesto non è un elemento decorativo. È il modo in cui l'operatore evita l'automazione insensata.
Errori comuni nell'analisi predittiva dell'abbandono dei clienti
Molti programmi di riduzione del tasso di abbandono falliscono perché l'azienda considera la previsione come il prodotto finale. Non lo è. La previsione è utile solo quando migliora le decisioni.
Gli errori comuni includono:
Utilizzo di definizioni di abbandono poco chiare
Se la Business Intelligence (BI) definisce l'abbandono dei clienti come 14 giorni di inattività, il CRM (Customer Relationship Management) come 30 giorni senza depositi e la finanza come perdita di valore, il modello si addestrerà in un contesto contraddittorio.
Ignorando la fonte di acquisizione
Il comportamento del giocatore dopo la registrazione è influenzato dalla promessa, dal contesto e dalla qualità del traffico che lo ha attratto. Ignorare la fonte di affiliazione significa nascondere uno dei principali fattori che inducono all'abbandono.
Invio di offerte generiche a tutti i giocatori a rischio
Un bonus non risolverà i problemi relativi alla verifica dell'identità (KYC). Un'offerta di giri gratuiti non risolverà un reclamo per prelievo. Una chiamata VIP non risolverà i problemi di targeting delle campagne pubblicitarie. L'intervento deve essere mirato alla causa principale dell'abbandono dei clienti.
Misurare l'accuratezza del modello, ma non l'impatto sul business.
Un modello può essere statisticamente accurato ma commercialmente debole. Gli operatori dovrebbero valutare se gli interventi riducono il tasso di abbandono, proteggono le risorse naturali, migliorano la fidelizzazione o rivelano problemi di qualità della fonte.
Mancato monitoraggio della deriva
Il comportamento dei giocatori cambia in seguito all'introduzione di nuovi mercati, nuovi metodi di pagamento, modifiche ai bonus, aggiornamenti dei prodotti o cambiamenti nelle campagne di affiliazione. Un modello di abbandono non monitorato è destinato a deteriorarsi.
Trattare il tasso di abbandono dei clienti come un problema esclusivamente legato al CRM.
La fidelizzazione è legata all'acquisizione, all'esperienza di pagamento, all'usabilità del prodotto, alla conformità, all'assistenza e alla fiducia. Il CRM è spesso un mezzo di comunicazione, non la causa principale.
Come gestisce il tasso di abbandono i software di affiliazione?
- tracciamento degli affiliati;
- Attribuzione dei partner e delle campagne;
- visibilità del sub-ID;
- Monitoraggio delle conversioni;
- controlli antifrode e sulla qualità del traffico;
- logica di commissione;
- Reportistica sulle prestazioni dei partner;
- Flussi di lavoro per l'erogazione dei pagamenti;
- Esportazione e integrazione dei dati.
Per l'analisi del tasso di abbandono, queste funzionalità aiutano a rispondere a una delle domande più importanti:
"Stiamo perdendo giocatori perché la nostra strategia di fidelizzazione è debole, o perché la fonte di acquisizione si è rivelata inadeguata fin dall'inizio?"
Quella risposta cambia tutto. Se il problema è la fidelizzazione, l'operatore può migliorare il CRM, l'esperienza del prodotto, l'assistenza, i pagamenti o i flussi di lavoro VIP. Se il problema è la qualità del traffico, l'operatore può esaminare gli affiliati, adeguare i piani provvigionali, inasprire le regole di validazione o interrompere lo sviluppo di fonti di traffico di scarsa qualità.
Dalla previsione dell'abbandono alla gestione della fidelizzazione
L'analisi predittiva dell'abbandono dei clienti è più efficace quando viene integrata in un sistema di controllo della fidelizzazione.
Quel sistema dovrebbe connettersi:
- comportamento del giocatore;
- qualità della fonte di affiliazione;
- Eventi relativi a pagamenti e portafogli digitali;
- coinvolgimento bonus;
- Stato di KYC e conformità;
- problemi di supporto;
- segnali di frode;
- costo della commissione;
- NGR e valore a vita.
Quando questi segnali vengono collegati, gli operatori possono smettere di considerare l'abbandono dei clienti come un misterioso calo di attività. Possono identificare la causa probabile, indirizzare l'azione corretta e misurare se l'intervento ha avuto successo.
Il futuro della fidelizzazione nel settore iGaming non è solo predittivo, ma anche spiegabile e operativo.
Un punteggio ti dice chi potrebbe andarsene. Una motivazione ti dice cosa correggere. Una piattaforma connessa ti dice se il problema è iniziato nel percorso del giocatore, nel prodotto, nel flusso di pagamento o nella fonte di affiliazione.
Per gli operatori di iGaming che puntano sulla crescita tramite affiliazione, è proprio in questa distinzione che si tutela il margine di profitto.
FAQ
Che cos'è l'analisi predittiva del tasso di abbandono nel settore iGaming?
L'analisi predittiva del tasso di abbandono nel settore iGaming utilizza il comportamento dei giocatori, l'attività del portafoglio, l'interazione con il prodotto, i segnali di supporto e i dati di acquisizione per stimare quali giocatori potrebbero diventare inattivi o ridurre il proprio valore. Un sistema efficace spiega anche le probabili ragioni alla base del rischio di abbandono.
Perché la previsione del tasso di abbandono dei clienti è più difficile per gli operatori di casinò e scommesse sportive?
Prevedere il tasso di abbandono dei giocatori è più difficile nel settore iGaming perché il comportamento dei giocatori cambia rapidamente. Difficoltà nei depositi, ritardi nei prelievi, problemi di KYC, termini dei bonus, calendari sportivi, controlli antifrode e qualità del traffico di affiliazione possono tutti influenzare l'attività dei giocatori.
Perché i dati relativi alle fonti di affiliazione dovrebbero essere inclusi nell'analisi del tasso di abbandono?
I dati provenienti dagli affiliati aiutano gli operatori a capire se l'abbandono è causato da problemi di fidelizzazione o da una scarsa qualità delle acquisizioni. Alcuni affiliati possono generare molti nuovi clienti, ma presentare un valore a lungo termine debole, un elevato abuso dei bonus o una bassa fidelizzazione entro 30 giorni.
Quali dati sono necessari per la previsione dell'abbandono dei giocatori nel settore iGaming?
Gli operatori necessitano di informazioni su attività dei giocatori, depositi, prelievi, comportamento di scommessa, coinvolgimento nei bonus, stato KYC, cronologia dell'assistenza, risposte al CRM, segnali di frode, fonte di affiliazione, dati delle campagne e metriche di ricavo come GGR, NGR e valore a vita del cliente.
