Sisällysluettelo
Verkkouhkapelaamisen suosion kasvu ja kehityksen vauhti viime vuosina on ollut hämmästyttävää. Näiden rinnalla myös pelaajaodotukset ovat nousseet merkittävästi: enää pelkkä perusbonus, joka sopii pariin peliin, ei riitä, vaan he haluavat juuri heidän mieltymyksiinsä ja tarpeisiinsa sopivia etuja. Tässä kuitenkin nousee ilmoille kultainen kysymys: miten ihmeessä iGaming-operaattorit tietävät, millaisista eduista itse pelaajat tykkäävät eniten? Vastaus tähän kysymykseen ei ole yksinkertainen, minkä vuoksi olemme kasanneet kokonaisen kirjoitelman, jossa sukellamme juuri tähän aihepiiriin. Ideana on käydä läpi, millä keinoilla operaattorit seuraavat pelaajakäyttäytymistä, testaavat kampanjoita ja optimoivat etujaan niin, että ne vastaavat pelaajaodotuksia.
Data-analytiikka paljastaa pelaajien todelliset mieltymykset
Nykyajan iGaming-operaattorit eivät enää perusta päätöksiään arvailuun, vaan valtaviin tietomääriin. Tässä kontekstissa nousee esille data-analytiikka: jokainen pelikerta, panos, bonuksen lunastus ja jopa se, kuinka kauan pelaaja viipyy tietyssä pelissä, tallentuu järjestelmään datana. Tätä dataa analysoimalla operaattorit voivat tunnistaa trendejä, kuten esimerkiksi pelaajamieltymyksien nopeaa muutosta, ja muokata etuja niiden mukaan. Jos esimerkiksi huomataan, että suuri osa pelaajista lunastaa mieluummin ilmaiskierroksia kuin talletusbonuksia, voidaan suunnitella ketjukampanja, joka keskittyy juuri ilmaiskierroksiin.
Data ei kuitenkaan ole vain numeroita taulukossa, vaan enemmänkin monimutkainen kokonaisuus täynnä potentiaalia ja tietoa. Sen avulla voidaan rakentaa kokonaisia käyttäjäprofiileja, joiden perusteella taas voidaan tarjota personoituja etuja, kuten pelaajan suosikkipeliin kohdennettuja ilmaiskierroksia. Sama analytiikka toimii myös vedonlyönnin puolella: siellä seurataan, millaiset kampanjat ja markkinat kiinnostavat pelaajia eniten. Esimerkiksi vedonlyöntisivut, joilla ovat korkeimmat kertoimet, houkuttelevat pitkälti sellaisia pelaajia, jotka arvostavat korkeita kertoimia. Pelkästään tämä tieto auttaa operaattoreita suunnittelemaan etuja, jotka vastaavat juuri tämän käyttäjäprofiilin mieltymyksiin.
Käyttäjäkyselyt ja palautteet ohjaavat kehitystä
Vaikka data kertookin paljon, pelaajien oma ääni on korvaamaton. iGaming-operaattorit keräävät jatkuvasti palautetta ja toteuttavat kyselyitä ymmärtääkseen, millaisia etuja pelaajat todella suosivat. Usein palautteet paljastavat sellaisia seikkoja ja mieltymyksiä, mitä pelkkä data-analytiikka ei näytä. Tästä hyvä esimerkki on muun muassa tieto siitä, että pelaajat pitävät yksinkertaisista ehdoista enemmän kuin suurista bonuksista, joissa on vaikeat kierrätysvaatimukset.
Kyselyiden avulla voidaan myös testata uusia konsepteja ennen niiden julkaisua: operaattori voi esimerkiksi tarjota pienelle pelaajajoukolle uudenlaisen cashback-edun ja mitata sen kautta synnyttävät palautteet ja reaktiot. Jos niin sanottu mittaustulos on positiivinen, etu tuodaan yleensä suoraan osaksi laajempaa tarjontaa. Tällainen testausprosessi tekee kampanjoista aidosti pelaajalähtöisiä ja vähentää itse arvailun tarvetta.
A/B-testauksella löydetään toimivimmat kampanjat
Toinen keskeinen työkalu on A/B-testaus. Mikä ihme se edes on? Se on käytännössä eräänlainen testausmalli, jolla vertaillaan tässä kontekstissa esimerkiksi kahta erilaista versiota samasta kampanjasta tai bonuksesta. Tämä voi tarkoittaa muun muassa sitä, että osalle pelaajista voidaan tarjota 100 % talletusbonus, kun taas toiselle osalle 50 ilmaiskierrosta. Näiden etujen tulosten perusteella operaattorit voivat selvittää, kumpi houkuttelee enemmän talletuksia ja sitoutumista.
A/B-testauksen etu on sen suhteellisen korkea tarkkuus. Se ei perustu mielipiteisiin vaan todelliseen käyttäytymiseen. Näin operaattori voi tehdä datapohjaisia päätöksiä siitä, millaisia etuja kannattaa jatkossa tarjota. Lisäksi testauksen avulla voidaan optimoida jopa viestien sävy, grafiikat ja ajoitus, eli käytännössä kaikki, mikä vaikuttaa siihen, miten pelaaja reagoi etuun.
Kilpailijoiden seuraaminen pitää tarjonnan ajan tasalla
iGaming-ala on tunnetusti äärimmäisen kilpailtu, minkä vuoksi operaattorit tarkkailevat jatkuvasti toisiaan. Kun jokin kasino tai vedonlyöntisivusto julkaisee uudenlaisen menestyvän edun, muut reagoivat nopeasti. Esimerkiksi, jos yksi vedonlyöntisivusto julkaisee NHL-livetuloksiin perustuvan kampanjan, joka menestyy, muut tekevät samankaltaisen yleensä mahdollisimman nopeasti perässä.
Monet operaattorit käyttävät kilpailija-analytiikkaan erikoistuneita työkaluja, jotka seuraavat reaaliajassa tarjouksia eri sivustoilla. Nämä auttavat siis operaattoreita näkemään, millaiset kampanjat menestyvät ja missä pelaajat viettävät aikaansa. Tämän tiedon perusteella he voivat sitten mukauttaa omat etunsa kilpailukykyisiksi.
Personointi tekoälyn avulla
Tekoäly on mullistanut sen, miten iGaming-operaattorit ymmärtävät pelaajiaan: sen avulla voidaan käsitellä valtavia tietomääriä ja löytää kaavoja, joita ihminen ei edes huomaisi. Parhaimmillaan se voi esimerkiksi ennustaa, milloin pelaaja on todennäköisimmin kiinnostunut tietynlaisesta kampanjasta tai milloin hän kaipaa lisämotivaatiota jatkaakseen pelaamista.
Tämä mahdollistaa erittäin tarkan personoinnin eli kokemuksen yksilöinnin, ja noin 96 % markkinoijista pitää sitä tämän artikkelin esittelemän raportin mukaan avaimena asiakasuskollisuuteen. Personointi mahdollistaa esimerkiksi sen, että pelaaja A:lle voidaan antaa hänen suosima viikoittainen talletusbonus, kun taas pelaaja B:lle ilmaiskierroksia juuri niihin peleihin, joita hän pelaa eniten. Tällainen kohdentaminen lisää etujen arvoa ja saa ne tuntumaan aidosti henkilökohtaisilta. Lopputulos on molemminpuolinen hyöty: pelaaja saa parempia tarjouksia ja operaattori pitkäaikaisia pelaajia.
Yhteenveto
iGaming-operaattorit joutuvat jatkuvasti tekemään töitä selvittääkseen pelaajien suosimia etuja, jotta he pystyvät pysymään kilpailukykyisinä. Tämä onnistuu yhdistämällä data-analytiikkaa, käyttäjäpalautetta, testausmenetelmiä ja tekoälyä. Operaattorit seuraavat pelaajakäyttäytymistä tarkasti ja hyödyntävät kerättyä dataa tunnistaakseen trendejä sekä rakentaakseen personoituja etuja, jotka vastaavat yksilöllisiä mieltymyksiä. Erilaiset kyselyt ja palautteet täydentävät tätä tietoa paljastamalla pelaajien toiveita, joita pelkkä data ei näytä. Eikä pidä unohtaa A/B-testausta, jossa vertaillaan eri kampanjaversioita todellisen käyttäytymisen perusteella. Kun kaiken tämän yhdistää tekoälyyn, saadaan luotuja todella tarkasti personoitua etuja.