VIP-персоны: Использование метода RFM

Нам нравится это ощущение Джеймса Бонда, когда мы думаем, что если будем относиться к нашим лучшим игрокам как в кино, то, возможно, получим бесплатный обед во время следующей поездки в Вегас — потому что, ну, знаете, карма и все такое. На этом этапе вы, вероятно, сами знаете, что в реальности фраза «карма» заканчивается по-другому (да, ***). Возвращаясь к вашему сегменту лучших игроков, если это так, то зачем вообще заморачиваться с этими надоедливыми, использующими заглавные буквы, придирающимися к бонусам игроками, которые, кажется, даже слово «а» написать неправильно не могут?

Давайте вернемся лет на сто назад, в Италию, страну, где «как, черт возьми, они могут столько есть и оставаться стройными». Один статистик изучал распределение налогов по стране, потому что, ну, это Италия, и жир для волос еще не был изобретен, так что, видимо, это было распространенным развлечением. В любом случае, он обнаружил, что 20% населения владеют 80% собственности. Забавно, подумал он — 80 и 20 равно 100; как круто! Он начал изучать другие базы данных, и, что вы думаете — тот же феномен. Почти везде 20% списка отвечали за 80% всего процесса.

Прежде чем отказаться от своих моральных принципов (вместе с надеждой когда-нибудь снова иметь здоровую печень) и начать работать в этой прекрасной индустрии, я был консультантом по логистике (да, это было действительно намного привлекательнее, спасибо за вопрос). Послушайте: на всех складах очень небольшая группа товаров считается «быстрорастущими», и они составляют подавляющее большинство всех транзакций за определенный период времени.

Этот итальянец был Парето, и на сегодняшний день этот тип сегментации, который он обнаружил, называется «правилом Парето». Теперь, когда вы знаете этот факт и гораздо ближе к получению докторской степени по дискретной математике, чем раньше, давайте рассмотрим другие типы сегментации. Наиболее распространенный метод называется RFM:

- Новизна: основана на том, какая часть активности произошла в недавнем прошлом.

- Частота: основана на том, насколько часто повторялись стимулируемые действия.

- Денежная ценность: основана на размере активности; например, покупки, прибыль или любой другой вид дохода.

Как это будет работать на практике для онлайн-казино?

Сегментация по новизне будет учитывать игроков не только по их общему вкладу, но и по тому, какая часть этого вклада произошла за последний день/неделю/месяц/продолжительность XX дней. Например, у вас есть игрок с LTV в 15 000 евро, но он не играл 4 месяца? VIP-клиенты никогда не умирают, поэтому он, вероятно, играет с конкурентами. Да, у них действительно более сильная платформа и лучшие льготы для сотрудников, так что можете пожалеть себя.

С точки зрения частоты посещений, лучше оценивать игрока, который не слишком впечатляет средним объемом транзакций за одно посещение или определенный период, но при этом невероятно предан и постоянно возвращается. Или, может быть, перед нами известный завсегдатай определенных событий — например, ярый поклонник турниров, фанат лотерей (ну да, если вам нравятся лотереи, вы наверняка фанат), и так далее. Эти ребята могут достичь довольно значительного показателя LTV (пожизненная ценность клиента), но им потребуется больше времени по сравнению со звездами сверхновых. Думаете, эти ребята переоценены? Не закатывайте глаза от отвращения — вы ведь не развивались намного быстрее других детей, так что давайте пропустим это обсуждение.

Очевидно, большая часть внимания уделяется тому, сколько они вносят/теряют в денежном выражении. И это правильно — в конечном итоге нас интересует именно это, а любой, кто думает иначе, либо регулятор, либо работает на PAF. Но вернёмся к анализу вашей базы данных: в первую очередь вы всегда будете смотреть на лучших игроков и сортировать их по финансовым результатам.

До сих пор я использовал довольно много модных словечек, поэтому вы, вероятно, думаете: «Всё хорошо, этот парень выглядит мускулистым, но при этом способен устроить настоящий фурор на любой вечеринке, но есть ли здесь что-нибудь, чего я не могу найти в Википедии?». Давайте посмотрим, как мы можем объединить всё вышесказанное и составить несколько полезных советов, которые вы можете начать использовать в офисе:

А что, если вы будете смотреть не только на тех, кто сделал больше всего депозитов, но и на игроков с самым высоким NGR (чистый игровой доход; по сути, деньги, которые игроки оставляют на столе к концу дня, за вычетом всех игровых расходов, таких как бонусы, взносы в джекпот и т. д.) за определённый период? Поскольку это, очевидно, ваши источники дохода, вы также можете отслеживать усилия вашей VIP-команды, сравнивая, сколько из них остаётся в игре за разные периоды. Отлично.

Преимущества: в итоге вы получите тех, кто точно соответствует концепции RFM — у них есть недавняя активность, вы стремитесь их удержать (это ваша частота), и мы говорим о показателе NGR как о ведущем KPI, так что мы охватили и M.

Еще один интересный момент: ваши крупнейшие игроки по какой-то причине предпочитают ваш продукт/графику/предложение больше, чем другие; поскольку вы не хотите, чтобы они уходили, все, что вам нужно, это убедиться, что ничто не навредит их опыту. Опять же, им уже нравится ваша активность (вы, так сказать, привлекли их с первого взгляда).

Как уже упоминалось, таким образом вы также ставите перед своей VIP-командой четкую цель, смещая акцент с дохода на удержание клиентов и приводя успех компании в соответствие с удовлетворением ваших лучших игроков. В отличие от ваших выходных походов в ближайший клуб, в этом случае, когда они счастливы, вы тоже счастливы, а не испытываете боль.

В заключение: оптимизированная сегментация и правильное распределение ресурсов означают, что вы уделяете должное внимание тем немногим, кто оказывает такое сильное влияние на ваш бизнес. А с учетом невероятных денег, которые зарабатывает наша индустрия, это просто золото. Так что, все за лопаты, идём копать!