Affcritic_У статті описуються поширені помилки, які призводять до втрати цінних гравців у гральному бізнесі. Серед них: недостатня персоналізація бонусів, зволікання з реагуванням на відтік гравців і залежність від сигналів CRM. Запропоноване рішення з використанням ML-алгоритмів для виявлення майбутніх VIP-ігроків і управління пропозиціями відповідно до їхніх інтересів.
Дослідження показало, що два оператори з однаковою кількістю активних користувачів можуть отримувати різний прибуток. Один з них використовує аналітику та машинне навчання для прогнозування поведінки гравців, що дозволяє покращувати персоналізацію та знижувати відтік клієнтів. Компанія MICo спеціалізується на розробці ML-рішень для iGaming, що сприяють росту GGR і залученості користувачів.
Компанія MICo анонсувала свою участь у конференції MAC 2026, яка відбудеться 26-27 травня в Єревані. Учасники обговорять теми, пов'язані з виявленням VIP-ігроків, утриманням клієнтів за допомогою предиктивної аналітики та оптимізацією маркетингових витрат. Запрошується бронювання зустрічей заздалегідь у представників компанії.
У подкасті з Максом Довольним Антон, CBDO компанії MICo, обговорив впровадження машинного навчання в iGaming. Він презентував приклади, як технологія може допомогти операторам конвертувати більше VIP-гравців та зменшити втрати хайроллерів. Також були озвучені ключові моменти про місця, де машинне навчання вже приносить свої результати, і де його впровадження ще не є доцільним.