עודכן לאחרונה ב -19 ביולי 2025 על ידי קיסר פיקסון

שיווק בבסיסי נתונים המבוסס על עדכניות-תדירות-מוניטרית (RFM) גישה זו הייתה הסטנדרט בשיווק בתי קזינו במשך עשורים רבים. למרבה הצער, לשיווק מבוסס RFM יש מספר מגבלות עבור בתי קזינו.

שחקנים בעלי פוטנציאל רווחי מתעלמים מהם, בעוד ששחקנים קיימים עשויים להיות מאומנים לצפות ללא הרף להנחה. בינתיים, צצה התפשטות של אפשרויות בידור חלופיות שמשנה את התנהגות הלקוחות, מה שמציג סיכונים לבתי קזינו אם הם לא ישנו את התנהגות השיווק שלהם. משיחות עם מנהלי שיווק בבתי קזינו, רובם מעוניינים להפוך למונעי בינה מלאכותית ורוצים להיות מסוגלים להציע את ההצעה הנכונה לאדם הנכון בזמן הנכון, אך לא יודעים איך בכלל להתחיל.

בהתבסס על הניסיון של DataRobot בשיווק מבוסס בינה מלאכותית, אנו יכולים להמליץ ​​על גישות מעשיות ויעילות.

מהן הבעיות המרכזיות בשיווק מבוסס RFM?

הבעיות הראשונות נובעות מהעובדה שהיא מסתכלת אחורה ומתמקדת רק בשחקנים ששיחקו לאחרונה. מתודולוגיה זו מזניחה שני מקורות הכנסה מבטיחים. על ידי התבוננות רק במשחקים קודמים, שיווק מסוג זה נכשל בזיהוי לקוחות פוטנציאליים בעלי ערך גבוה ובפיתוחם ביעילות. בנוסף, על ידי מתן עדיפות לשחקנים ששיחקו לאחרונה, שיווק זה נכשל בהצעת הצעות לשחקנים שאינם פעילים לעתים קרובות ועשויים להיות מוכנים לביקור נוסף בקזינו. מטריד עוד יותר הוא שישנן עדויות רבות בתעשיות אחרות לכך שהנחות חוזרות ונשנות או הצעות שיווק מאבדות מיעילותן לאורך זמן.

כאשר מציעים הצעות לשחקנים קבועים, סביר להניח שהם מתחילים לצפות להצעה כל הזמן, והיא כבר לא מניעה משחק הדרגתי.

מעבר לשיווק בקזינו, ראינו פיצוץ באפשרויות הבידור - החל מתוכן סטרימינג ועד משחקים ניידים וספורט אלקטרוני - ושינוי מקביל בהתנהגות הלקוחות. ישנן אפשרויות רבות יותר, וכל אחת מהן פועלת להגברת מעורבות הלקוחות על חשבון אפשרויות בידור אחרות. כפי שדאג בנץ, סגן נשיא בסן חוזה שארקס, אמר,

"המתחרה הגדולה ביותר שלנו היא נטפליקס."

חברות כמו נטפליקס, אמזון, יוטיוב וטיקטוק כבר משתמשות בבינה מלאכותית לא רק כדי להניע את השיווק שלהן, אלא אפילו כדי לקבל החלטות לגבי איזה בידור לפתח וכיצד להציג אותו ללקוחותיהן. כדי לשרוד, בתי קזינו צריכים לאמץ שיווק המונע על ידי בינה מלאכותית.

כיצד בתי קזינו יכולים להפוך למונעי בינה מלאכותית

הגישה האידיאלית מכוונת לכל לקוח באופן אישי עם הצעה ברגע המדויק שיניב ממנו הכנסה נוספת מקסימלית. כדי להשיג זאת, בתי קזינו יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי ליצור תחזיות שיגידו לנו שאם נציע הצעה זו ללקוח זה בזמן זה בהתבסס על הנתונים הדמוגרפיים וההתנהגות של הלקוח, נניב הכנסה נוספת זו.

עם זאת, עקב הסתמכות בעבר על תחרות המבוססת על פילוח, לקוחות בעלי התנהגות דומה נטו לקבל את אותה הצעה. ללא שונות היסטורית של הצעות, בינה מלאכותית לא תוכל לחזות איזו הצעה להציע לאיזה לקוח.

מה קזינו צריך לעשות קודם, אם כן?

ניסויים סביב מודל RFM הקיים, מתן הצעות שונות ללקוחות דומים ומעקב אחר התנהגותם, יאפשרו לקזינו לפתח בינה מלאכותית שיכולה לזהות כיצד הצעות שונות משפיעות על שחקנים שונים ובסופו של דבר לחזות את ההצעה הנכונה עבור השחקן הנכון.

בינתיים, עדיין יש ערך רב נוסף שבינה מלאכותית יכולה להביא לשיווק. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות, בהתבסס על התנהגות עבר, כמה שחקן יהיה שווה בחודש, ברבעון או בשנה הקרובים. עם תובנה זו, תוכלו להתחיל לשווק לשחקנים שיהיו שווים ביותר בעתיד במקום פשוט לתגמל שחקנים על משחקם בעבר.

לגישה זו יש יתרון בכך שהבינה המלאכותית יכולה לכוון אל שחקנים שלא שיחקו לאחרונה אך סביר להניח שיחזרו לשחק במסגרת הזמן הרצויה. היא יכולה גם לזהות את הלקוחות שאינם בעלי ערך גבוה כרגע אך סביר להניח שיהפכו לבעלי ערך גבוה במסגרת זמן זו, ואת השחקנים שהיו בעלי ערך רב בעבר הקרוב אך נמצאים במסלול ירידה.

מעבר לשימוש בבינה מלאכותית כדי להתחיל בשיווק המבוסס על ערך עתידי, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לשנות את מאמצי השיווק שלכם עוד יותר על ידי מיקוד באוכלוסיות ספציפיות. בינה מלאכותית יכולה לזהות את הלקוחות הנמצאים בסיכון הגבוה ביותר לעזיבה ולהאיר את הסיבות המדויקות לכך ברמה האישית.

לאחר מכן, קמפיינים שיווקיים יכולים למקד את הלקוחות המסוכנים הללו בצורה מותאמת אישית ולפעול כדי לשמור עליהם משחק בקזינו שלכם. בינה מלאכותית יכולה גם לזהות את הלקוחות שסביר להניח שהם ינצלו לרעה את הצעות המשחק החינמי שלכם, בין אם על ידי אי-משחק בכל המשחק החינמי, או החלפת חלק מההוצאות שלהם במשחק חינמי ומשחקים בפועל פחות ממה שהיו עושים אחרת. בעזרת תחזיות אלו, תוכלו לפרוס את כספי השיווק שלכם כדי למקד לקוחות בעלי ערך רב יותר.

בתי קזינו מתמודדים כיום עם בעיות רבות בשיווק שלהם, הנגרמות הן מהשפעות האופן שבו הם משווקים והן מגורמים חיצוניים. כדי לשרוד ולשגשג, בתי קזינו צריכים לאמץ בינה מלאכותית וללמוד כיצד למקד את לקוחותיהם בצורה יעילה יותר, לייצר ערך ולמזער בזבוז משאבים.

הפתרון האידיאלי יהיה להבין כיצד הצעה נתונה גורמת ללקוח להוציא כסף ולהציע את ההצעה שמביאה את הערך הרב ביותר לקזינו, אם כי נכון לעכשיו, לרוב הקזינואים אין את הנתונים הדרושים לבניית פתרון זה.

תוך כדי פיתוח מידע זה, בינה מלאכותית עדיין יכולה לספק תשואות נהדרות על ידי סיוע לבתי קזינו להבין את הערך העתידי של לקוחותיהם ולפרוס מחדש את הוצאות השיווק שלהם ללקוחות הרווחיים ביותר.

פוסט אורח מאת אנדרו אנגל