MICo: как ML находит VIP-игроков и растит retention в iGaming

В этом выпуске поговорили с Владимиром, BDM компании MICo, о том, как машинное обучение помогает iGaming-операторам находить потенциальных VIP-игроков уже в первые дни активности, персонализировать игровой опыт и повышать ключевые бизнес-метрики. Особое внимание уделили тому, как работают ML-модели, чем они отличаются от классических CRM-подходов и какие результаты дают на практике: увеличение конверсии в VIP, частоты депозитов и рост retention. Telegram MICo: https://t.me/+8_ALvNfPdbIyZmQy Telegram Владимира: https://t.me/m/LTQbSmLeOGMy Тамйкоды: 00:00-00:25 — Интро 00:25 - 1:00 — Кто такие MICo 1:00 - 1:30 — Сколько денег теряют операторы 1:30 - 2:30 — Как находят хайроллеров 2:30 - 4:00 — На что смотреть при определении хайроллера и сколько нужно дней для этого 4:00 - 4:30 — Что важнее для определения хайроллера 4:30 - 7:15 — Как MICo помогает работать с витриной игр на продукте 7:15 - 8:30 — Как собирается витрина индивидуально под игрока 8:30 - 10:15 — Как изменился ретеншен и GGR на продукте после внедрения ML 10:15 - 11:40 — Сколько нужно данных, чтобы найти хайроллера 11:40 - 12:12 — С кем проще работать: самописный продукт или white label 12:12 - 13:20 — Что будет, если отключить ML-решение 13:20 - 14:45 — КЕЙС взаимодействия с оператором GGR +200% 14:45 - 16:08 — КЕЙС VIP Intelligence: как автосегментация позволила раньше запустить проект