La industria del juego online ha experimentado un gran avance en términos de retención y reactivación de jugadores. Los operadores ahora se centran en mejorar la fidelización de clientes y retener a los jugadores dentro de sus plataformas.
Según datos recopilados, se ha identificado que un porcentaje significativo de jugadores tiende a abandonar el sitio en diferentes períodos de tiempo después de su primer depósito. Este fenómeno se presenta de manera escalonada: el 30% de los jugadores se va dentro del primer trimestre, el siguiente 20% dentro de los primeros seis meses y el resto gradualmente hasta alcanzar un punto estable de jugadores leales.
Esta situación plantea un desafío para los operadores, como señala un experto en la materia: «Puede que consiga 3.000 nuevos jugadores cada mes, pero ¿por qué al final del día solo tengo 1.400 jugadores activos en total?»
El uso del aprendizaje automático (ML) se ha convertido en una herramienta clave para abordar este problema. El ML es un método de ciencia de datos que utiliza datos para crear predicciones basadas en modelos predictivos. Sin embargo, no es una solución mágica, ya que requiere enfrentar desafíos de datos complejos para garantizar la precisión y solidez del modelo.
Al aplicar el ML para resolver el problema de retención de jugadores, se siguen una serie de pasos clave, como la definición de tarea, la exploración de datos y el desarrollo de modelos. A lo largo de este proceso, los equipos de ciencia de datos se enfrentan a desafíos significativos, como la selección de características y la calibración del modelo.
En un caso específico, se creó un modelo que clasificaba a los jugadores según su actividad inicial. Esto permitió identificar con precisión a los jugadores en riesgo de abandonar el sitio, lo que a su vez ayudó al equipo de marketing a aumentar el valor de vida del jugador (LTV) en un 20%.
Según los resultados obtenidos, se demostró que tomar el 20% superior de jugadores en función de su puntuación fue 3,5 veces más efectivo que seleccionarlos de manera aleatoria. Esto resalta la importancia del uso del aprendizaje automático para mejorar la retención de jugadores en la industria del juego online.
