Impuls

Future Anthem: Fünf datengesteuerte Empfehlungen, die jeder Betreiber und jedes Studio umsetzen sollte

Die branchenübergreifende Initiative „Safer Gambling Week“ erlebte in diesem Jahr eine bahnbrechende Zusammenarbeit, da Untersuchungen ergaben, dass es keinen Zusammenhang zwischen Spielfunktionen und problematischem Glücksspiel gibt.

Dr. Edmond Mitchell, Datenleiter beim bahnbrechenden KI- und Game-Data-Science-Spezialisten Future Anthem, erklärt, wie die Forschung durchgeführt wurde und welche wichtigen Erkenntnisse sich für Betreiber und Studios ergeben.

Schon beim bloßen Blick auf die öffentlichen Äußerungen der CEOs der größten Unternehmen unserer Branche wird deutlich: Kein Thema ist wichtiger als verantwortungsvolles Glücksspiel.

Es ist in unserer DNA bei Future Anthem verwoben. Wir setzen uns dafür ein, dass Betreiber und Studios ein angenehmes und nachhaltiges Erlebnis bieten können, und die diesjährige Safer Gambling Week gab uns die Gelegenheit, mit unserer bahnbrechenden Partnerschaft mit dem Betreiberriesen Gamesys ein Zeichen zu setzen.

Nach der Analyse von mehr als 36 Millionen Spielsitzungen von 800,000 Spielern mit insgesamt zwei Milliarden Spins über fünf Millionen Spielstunden bei 368 Spielen fanden wir keine statistisch signifikante Korrelation zwischen Spielerschadensmarkern und drei strukturellen Spielmerkmalen: Volatilität, Auszahlungsrate (RTP). ) und Trefferquote.

Darüber hinaus gab es keine Hinweise darauf, dass bestimmte Risikoindikatoren, wie z. B. der Einsatz, mit bestimmten Spielen innerhalb der Kategorie verknüpft waren. Die Forschung wurde durch das Safer Play-Produkt von Future Anthem vorangetrieben, das modernste KI verwendet, um proaktiv Wettverhalten während der Sitzung zu erkennen, das darauf hindeutet, dass Spieler möglicherweise Anzeichen von Schaden aufweisen, und für jede Spielsitzung für jeden Spieler eine Punktzahl erstellt.

Seine maschinellen Lernmodelle bewerten mehr als 80 separate Metriken, die Schadensmarkern entsprechen, die über Milliarden von Drehungen hinweg verfeinert wurden, um Spielsitzungen entsprechend ihrem Risikograd zu gruppieren.

Wir glauben, dass diese Forschung die erste ihrer Art ist, da sich die meisten anderen Untersuchungen in diesem Bereich verständlicherweise auf den Spieler selbst konzentrieren. Zusätzlich zu den Hauptergebnissen beleuchtete die Studie eine Reihe von Erkenntnissen – hier sind unsere fünf datengesteuerten, verantwortungsvollen Gaming-Tipps, die jeder Betreiber und jedes Studio befolgen sollte:

1. Seien Sie besonders wachsam und überwachen Sie die Sitzungen am frühen Morgen.

Es wird oft davon ausgegangen, dass das Spielen über Nacht risikoanfälliger sein könnte, allerdings wurden in diesem Bereich nur wenige Forschungsergebnisse veröffentlicht. Unsere Modellierung ergab, dass Sitzungen von 12 bis 6 Uhr morgens um 36 Prozent riskanter waren als zu anderen Tageszeiten.

2. Beachten Sie, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler nach einer risikoreichen Sitzung eine weitere risikoreiche Sitzung absolviert, siebenmal höher ist als bei einem Spieler, der gerade eine sichere Sitzung absolviert hat.

Unsere Forschung untersuchte, wie Spieler zwischen den Risikositzungen wechseln und wie wahrscheinlich es ist, dass ein Spieler wechselt und auf einem Risikoetikett bleibt. Genauer gesagt befanden sich mehr als neun Prozent der High-Monitor-Spieler in ihrer nächsten Sitzung weiterhin in diesem „Monitor-Cluster“, wobei 1.1 Prozent in ihrer nächsten Sitzung in den Hochrisiko-Cluster wechselten und fast vier Prozent in den Hochrisiko-Cluster wechselten Spieler, die in ihrer nächsten Sitzung im Hochrisikocluster bleiben.

Während es einige Spiele gab, bei denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass Spieler von einer Risikokategorie in eine andere wechseln, gab es bei ihnen kein Muster oder gemeinsames Merkmal, das mit riskantem Spiel korrelierte.

3. Es gibt bestimmte Spiele, bei denen insgesamt tendenziell ein höheres Risiko auftritt – seien Sie sich dieser Spiele bewusst und versuchen Sie zu verstehen, warum dies der Fall ist.

Obwohl keine Korrelation zwischen Markern und Schadens- und Spielkomponenten gefunden wurde, haben wir Beispiele für bestimmte Spiele entdeckt, bei denen die Risikowahrscheinlichkeit größer ist. Dies kann zwar auf eine Vielzahl von Gründen zurückzuführen sein, beispielsweise auf Werbeaktivitäten oder Akquisitionsangebote. Risikobewertungsspiele auf diese Weise könnten jedoch dazu verwendet werden, Spiele zu empfehlen, bei denen es weniger wahrscheinlich ist, dass sie Anzeichen von Schaden für Spieler aufweisen, die frühe Anzeichen eines riskanten Spiels zeigen.

4. Überwachen Sie Spieler, die ihr Spielverhalten drastisch ändern, z. B. eine starke Erhöhung des üblichen Maximaleinsatzes oder Sitzungen, die viel länger als der Durchschnitt dauern.

Während es zunächst kontraintuitiv erscheinen mag, dass ein Spielmaß wie die Volatilität nicht mit einem erhöhten Spielerrisiko korreliert, deckt es sich mit der Gesamtheit der Forschung zu Schadensmarkern, die zu dem Schluss kommt, dass Spielerverhalten und Spieler, die Schadensmarker aufweisen, mit diesen Faktoren zusammenhängen Individuell.

Daher ist es immer eine bewährte Vorgehensweise, Spieler zu überwachen, die ihr Spielverhalten plötzlich ändern, wie z. B. große Schwankungen des durchschnittlichen Einsatzes oder Sitzungen, die ihre durchschnittliche Sitzungsdauer drastisch überschreiten.

5. Senden Sie Risikobewertungen an Spielestudios zurück, um zu untersuchen, welche Funktionen zu riskantem Spielen führen können.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis, indem Sie das Risiko eingehen, Ihre Spieler zu bewerten und diese Informationen mit Ihren Studiopartnern zu teilen. Dadurch erhalten Sie einen Überblick darüber, welche Ihrer Spieler gefährdet sind und welche regelmäßig ein hohes Risiko aufweisen. Mit diesem datengesteuerten Ansatz können Sie Folgendes herausfinden:

• Wie viele riskante Sitzungen finden in Ihrem Portfolio statt und wie ändert sich dies im Laufe der Zeit?
• Wie eine „risikoreiche Sitzung“ aussieht, wobei das Absteckverhalten zur einfachen Überprüfung grafisch dargestellt wird;
• „Erklärbarkeit“, welche Schadensmerkmale in diesen riskanten Sitzungen auftreten;
• Wie viele und welche einstündigen Sitzungen weisen Anzeichen von Schäden auf?
• Die Zeiten und Tage, an denen riskante Sitzungen stattfinden;
• Risikoprävalenz nach Spiel.

Die Ergebnisse und der vollständige Bericht stehen der Branche zur Ansicht zur Verfügung .