Retención más inteligente: la siguiente fase del iGaming africano

En esta entre­vista exclu­si­va para iGam­ing­Fu­ture, Cur­tis Roach, Head of Con­tent, con­ver­sa con Dan­ny Rip­pon, CEO de Axom Gam­ing, sobre cómo la evolu­ción del panora­ma del iGam­ing en África está cam­bian­do la man­era en que los oper­adores abor­dan el val­or de los jugadores. La con­ver­sación anal­iza el cam­bio del enfoque de adquisi­ción hacia la reten­ción, la cre­ciente impor­tan­cia del CRM y de la toma de deci­siones impul­sa­da por IA, y si la seg­mentación tradi­cional puede man­ten­erse al rit­mo de expe­ri­en­cias de jugador cada vez más per­son­al­izadas. Dan­ny tam­bién anal­iza el equi­lib­rio entre IA, con­trol com­er­cial y juego respon­s­able, además de las lec­ciones que los oper­adores pueden extraer de la tec­nología exis­tente para impul­sar un crec­imien­to sostenible y escal­able.

Muchas partes de África todavía se encuen­tran en las primeras eta­pas de crec­imien­to del mer­ca­do, lo que sig­nifi­ca que todavía existe un fuerte enfoque en la adquisi­ción. ¿Crees que, más recien­te­mente, las per­spec­ti­vas sobre la reten­ción y los cic­los de vida de los jugadores están cam­bian­do? ¿Deberían más oper­adores pri­orizar sus estrate­gias rela­cionadas con el CRM y cuáles son los ries­gos de no hac­er­lo a medi­da que el mer­ca­do africano de iGam­ing con­tinúa desar­rol­lán­dose?

“Abso­lu­ta­mente. La adquisi­ción sigue sien­do enorme­mente impor­tante en África, espe­cial­mente en mer­ca­dos donde la base gen­er­al de jugadores con­tinúa cre­cien­do, pero la economía inevitable­mente comien­za a cam­biar a medi­da que los mer­ca­dos se vuel­ven más com­pet­i­tivos.

“Cuan­to más com­piten los oper­adores por los mis­mos jugadores, más caro resul­ta seguir adquir­ién­do­los. En ese pun­to, la pre­gun­ta ya no es sim­ple­mente cuán­tos jugadores nuevos puedes cap­tar, sino cuán­to val­or puedes gener­ar a par­tir de los jugadores que ya tienes.

“Ya esta­mos vien­do ese cam­bio de enfoque. Los oper­adores están pre­stando más aten­ción al val­or de los jugadores y a cómo pueden con­stru­ir rela­ciones más duraderas y valiosas con sus clientes.

“Y el CRM no se tra­ta úni­ca­mente de reten­ción. Tiene un papel impor­tante des­de el momen­to en que se adquiere al jugador. Esas primeras inter­ac­ciones pueden ayu­dar a que un nue­vo cliente avance hacia su val­or ópti­mo, por lo que tomar las deci­siones cor­rec­tas al comien­zo del ciclo de vida puede ser tan impor­tante como inten­tar reten­er a alguien más ade­lante.

“Eso no sig­nifi­ca que la adquisi­ción pase a ser menos impor­tante. Sig­nifi­ca que lo que ocurre después de la adquisi­ción adquiere cada vez más rel­e­van­cia a medi­da que estos mer­ca­dos madu­ran. Tiene poco sen­ti­do inver­tir mucho dinero en cap­tar a un jugador si después no max­i­mizas el val­or de esa relación una vez que entra, espe­cial­mente si la expe­ri­en­cia es en gran medi­da genéri­ca o si estás gas­tan­do dinero en incen­tivos que en real­i­dad no cam­bian su com­por­tamien­to.

“Cada vez más, esto se con­vierte en un prob­le­ma de toma de deci­siones. La may­oría de los oper­adores ya cuen­tan con muchas for­mas de comu­ni­carse con los jugadores a través de sus platafor­mas de CRM exis­tentes. La pre­gun­ta más difí­cil es decidir cuál es la acción cor­rec­ta para cada jugador, en el momen­to ade­cua­do, y si real­mente es nece­sario realizar algu­na acción.

“Los oper­adores que no hagan ese cam­bio se arries­gan a enfrentarse a un ciclo de adquisi­ción cada vez más cos­toso, mien­tras que sus com­peti­dores se vuel­ven mucho mejores a la hora de desar­rol­lar, reten­er y gener­ar val­or a par­tir de los mis­mos jugadores.”

Uno de los may­ores desafíos de CRM para los oper­adores africanos es poder ofre­cer a sus clientes expe­ri­en­cias de jugador com­ple­ta­mente úni­cas y per­son­al­izadas 1 a 1 a escala. ¿Qué papel desem­peñarán la IA y el machine learn­ing para ayu­dar a los oper­adores a max­i­mizar de for­ma respon­s­able los cic­los de vida de los jugadores y cómo pueden aprovechar mejor el poten­cial de estas intere­santes her­ramien­tas impul­sadas por IA de cara al futuro?

“El desafío con­siste real­mente en com­pren­der a cada jugador indi­vid­ual y, pos­te­ri­or­mente, decidir qué hac­er con ese conocimien­to.

“Y ese prob­le­ma existe mucho antes de lle­gar a mil­lones de clientes. Inclu­so con 20.000 o 50.000 jugadores, un equipo de CRM no puede eval­u­ar man­ual­mente todo lo que sabe sobre cada indi­vid­uo y seguir toman­do la decisión cor­rec­ta para cada uno. Ahí es donde la IA y el machine learn­ing pueden mar­car una enorme difer­en­cia.

“En Axom Gam­ing, abor­damos esto medi­ante una capa de toma de deci­siones que se sitúa por enci­ma de la platafor­ma de CRM exis­tente del oper­ador. En lugar de reem­plazar la tec­nología que ya uti­lizan, Axom Gam­ing actúa como el cere­bro que se encuen­tra por enci­ma de ella, eval­u­an­do con­tin­u­a­mente las opciones disponibles y deci­di­en­do cuál es la sigu­iente mejor acción para cada jugador indi­vid­ual.

“Puede tratarse de un incen­ti­vo, una comu­ni­cación especí­fi­ca u otra acción per­mi­ti­da. Y, algo impor­tante, en oca­siones la mejor decisión es no hac­er nada.

“La platafor­ma de CRM sigue eje­cu­tan­do la acción. La difer­en­cia es que la decisión sobre lo que debería suced­er se toma a niv­el indi­vid­ual, en lugar de depen­der del equipo de CRM para crear man­ual­mente cada vez más seg­men­tos, reglas y cam­pañas.

“Además, no se tra­ta sim­ple­mente de ele­gir la acción que ten­ga más prob­a­bil­i­dades de gener­ar una respues­ta. Hay que con­sid­er­ar si esa acción real­mente gener­ará más val­or del que cues­ta.

“Por eso nue­stro enfoque está puesto en los ingre­sos netos de por vida, en lugar de las tasas de respues­ta a cor­to pla­zo. El obje­ti­vo es tomar la decisión que genere el may­or val­or durante todo el ciclo de vida de ese jugador.

“La IA es increíble­mente poderosa, pero los oper­adores todavía nece­si­tan decidir qué quieren que opti­m­ice y estable­cer los con­troles com­er­ciales y de juego respon­s­able ade­cua­dos a su alrede­dor.”

Con la lle­ga­da al mer­ca­do de nuevas her­ramien­tas inteligentes de CRM basadas en IA, ¿está lle­gan­do a su fin la era de la seg­mentación tradi­cional? ¿Seguirá tenien­do util­i­dad y existe el ries­go de perder el con­trol total de las opera­ciones si la indus­tria comien­za a depen­der com­ple­ta­mente de la IA para la inter­ac­ción con los jugadores?

“Creo que la seg­mentación tradi­cional se volverá cada vez más obso­le­ta a la hora de tomar deci­siones sobre jugadores indi­vid­uales.

“La seg­mentación seguirá tenien­do util­i­dad. Es útil para los informes, para com­pren­der gru­pos de clientes y para deter­mi­na­dos tipos de cam­pañas. Pero el futuro de la toma de deci­siones a niv­el de jugador es, en esen­cia, un seg­men­to de uno.

“La seg­mentación tradi­cional agru­pa a jugadores que pare­cen sim­i­lares en fun­ción de deter­mi­nadas car­ac­terís­ti­cas o com­por­tamien­tos. El prob­le­ma es que el hecho de que dos per­sonas parez­can sim­i­lares no sig­nifi­ca que la sigu­iente acción ade­cua­da para ambas sea la mis­ma.

“Dos jugadores pueden estar exac­ta­mente en el mis­mo seg­men­to y, sin embar­go, nece­si­tar cosas com­ple­ta­mente difer­entes. Uno puede respon­der a un incen­ti­vo, otro puede nece­si­tar úni­ca­mente un men­saje y un ter­cero podría haber segui­do jugan­do de todos mod­os, por lo que hac­er cualquier cosa sim­ple­mente te cues­ta dinero.

“La IA nos per­mite analizar toda la infor­ma­ción disponible sobre ese indi­vid­uo y tomar una decisión especí­fi­ca­mente para él. Eso es fun­da­men­tal­mente difer­ente de crear seg­men­tos cada vez más detal­la­dos y asumir que todos los jugadores den­tro de ellos deberían recibir el mis­mo tratamien­to.

“En cuan­to al con­trol, no creo que los oper­adores deban entre­gar­le todo a la IA y esper­ar que fun­cione. El oper­ador mantiene el con­trol. Define la estrate­gia, las acciones disponibles, los parámet­ros com­er­ciales y las reglas de juego respon­s­able. La tec­nología toma deci­siones den­tro de esos límites.

“Y los equipos de CRM siguen sien­do enorme­mente impor­tantes. La difer­en­cia es que no nece­si­tan dedicar tan­to tiem­po a tomar man­ual­mente deci­siones que la tec­nología puede realizar a escala. Eso les per­mite cen­trarse más en la estrate­gia, crear mejores expe­ri­en­cias, desar­rol­lar rec­om­pen­sas y canales, y ges­tionar las cam­pañas pun­tuales o lan­za­mien­tos de pro­duc­tos para los que un cere­bro de toma de deci­siones no está dis­eña­do.”

¿Cómo se com­para la capaci­dad de una her­ramien­ta impul­sa­da por IA como la de Axom con lo que actual­mente hace el oper­ador africano prome­dio? ¿Puedes darnos ejem­p­los reales de oper­adores con los que hayan tra­ba­ja­do y de los resul­ta­dos obtenidos?

“La may­oría de los oper­adores ya cuen­tan con bue­nas platafor­mas de CRM, ya sea Customer.io, Smar­ti­co, Fast Track u otras. No inten­ta­mos com­pe­tir con esas platafor­mas ni reem­plazarlas. Son muy bue­nas eje­cu­tan­do cam­pañas y acciones una vez que saben qué hac­er.

“El prob­le­ma en el que nos cen­tramos es la decisión pre­via: ¿qué debería suced­er real­mente con cada jugador indi­vid­ual?

“Durante los últi­mos cin­co años, nos hemos cen­tra­do en con­stru­ir ese cere­bro de toma de deci­siones. Hemos inver­tido en tec­nología capaz de tra­ba­jar con miles de mil­lones de pun­tos de datos y uti­lizar esa infor­ma­ción para tomar deci­siones a niv­el de jugador basadas en la rentabil­i­dad y en los ingre­sos netos de por vida.

“Ese es un desafío muy difer­ente al de con­stru­ir una platafor­ma de CRM, y la pro­fun­di­dad de inver­sión, datos y apren­diza­je nece­sar­ios hacen que sea difí­cil para un oper­ador indi­vid­ual, ya sea en África o en cualquier otro lugar, repli­car­lo inter­na­mente.

“Por lo tan­to, Axom Gam­ing se sitúa jun­to a la tec­nología que el oper­ador ya tiene. Nosotros tomamos la decisión a niv­el de jugador sobre qué acción realizar, para qué jugador y cuán­do, mien­tras que la platafor­ma de CRM exis­tente la eje­cu­ta.

“Hemos vis­to direc­ta­mente el impacto de este enfoque con 888Africa. Uti­lizan­do los mis­mos datos sub­y­a­centes y la mis­ma con­fig­u­ración de CRM, probamos la toma de deci­siones de Axom Gam­ing frente al enfoque exis­tente de la com­pañía.

“El incre­men­to de los ingre­sos netos del juego fue de aprox­i­mada­mente un 2% durante el primer mes, un 7% en el segun­do y un 18% en el ter­cer mes.

“Lo impor­tante de esa prue­ba es que no estábamos com­para­n­do dos sis­temas tec­nológi­cos com­ple­ta­mente difer­entes. Los datos sub­y­a­centes y la con­fig­u­ración de CRM se man­tu­vieron iguales. La difer­en­cia estu­vo en la cal­i­dad de las deci­siones tomadas a niv­el de jugador.

“La evolu­ción tam­bién es muy impor­tante para nosotros. El rendimien­to mejoró cada mes a medi­da que Axom Gam­ing aprendía más sobre la base de jugadores y mejora­ba sus deci­siones. El obje­ti­vo aho­ra es que el rendimien­to alcan­za­do en el ter­cer mes se con­vier­ta en el nue­vo pun­to de ref­er­en­cia y seguir mejorán­do­lo a par­tir de ahí.

“Mar­tin Nieri, CMO de 888Africa, resum­ió muy bien la opor­tu­nidad más amplia cuan­do dijo: ‘Lo que resul­ta espe­cial­mente intere­sante para nosotros es la capaci­dad de escalar el nego­cio sig­ni­fica­ti­va­mente, aumen­tar el NGR y ges­tionar una base de clientes mucho may­or sin necesi­dad de aumen­tar el equipo de CRM’.”

¿Qué apren­diza­jes clave te ha deja­do has­ta aho­ra tu expe­ri­en­cia y cómo ayu­darán a Axom a gener­ar un may­or val­or para sus socios enfo­ca­dos en África de cara al futuro?

“Prob­a­ble­mente, el may­or apren­diza­je sea que cada oper­ador y sus clientes son difer­entes.

“Obvi­a­mente exis­ten pun­tos en común entre los mer­ca­dos y esa expe­ri­en­cia es increíble­mente valiosa, pero el com­por­tamien­to de los jugadores, las pref­er­en­cias de pro­duc­to, la economía y la man­era en que los clientes inter­ac­túan con un oper­ador pueden vari­ar con­sid­er­able­mente. Por eso nece­si­ta­mos com­pren­der a cada oper­ador y su base de clientes en sus pro­pios tér­mi­nos, en lugar de asumir que un enfoque que fun­cionó en otro lugar puede sim­ple­mente repe­tirse.

“Por eso com­pren­der al oper­ador y a sus jugadores debe estar por delante de la tec­nología. Hemos apren­di­do mucho tra­ba­jan­do direc­ta­mente en mer­ca­dos africanos, inclu­so en torno a pro­duc­tos como los jue­gos Crash, pero cada nue­vo socio apor­ta algo difer­ente.

“Tam­bién hemos apren­di­do que los oper­adores no nece­sari­a­mente nece­si­tan más tec­nología. En muchos casos, nece­si­tan obten­er más inteligen­cia y val­or com­er­cial de la tec­nología que ya tienen. Eso ha reforza­do algo que creemos des­de el prin­ci­pio: los oper­adores no nece­si­tan elim­i­nar una tec­nología que ya fun­ciona. Podemos añadir inteligen­cia sobre ella y ayu­dar­les a obten­er más val­or de lo que ya tienen.

“La veloci­dad para gener­ar val­or tam­bién es impor­tante. Es com­pren­si­ble que los oper­adores no quier­an embar­carse en otro enorme proyec­to tec­nológi­co que tarde meses antes de saber si fun­ciona. Poder tra­ba­jar con los datos y la con­fig­u­ración de CRM exis­tentes, inte­grarse ráp­i­da­mente y demostrar un val­or med­i­ble mar­ca una gran difer­en­cia.

“Una de las cosas más intere­santes que hemos apren­di­do es lo rápi­do que puede mejo­rar la tec­nología. Con 888Africa, el rendimien­to aumen­tó mes tras mes a medi­da que Axom Gam­ing aprendía más sobre los jugadores y sobre los resul­ta­dos de las deci­siones ante­ri­ores.

“Esa expe­ri­en­cia nos pro­por­ciona un pun­to de par­ti­da mucho mejor con futur­os socios, pero no sig­nifi­ca asumir que lo que fun­cionó para un oper­ador fun­cionará automáti­ca­mente para otro.

“El prin­ci­pio sigue sien­do el mis­mo: com­pren­der primero el nego­cio, tra­ba­jar con la tec­nología y los datos que ya exis­ten y uti­lizar la IA para tomar mejores deci­siones para cada jugador a escala.”

Nota del edi­tor:

Las reflex­iones de Dan­ny Rip­pon ponen de man­i­fiesto un cam­bio claro en el iGam­ing africano. El crec­imien­to sostenible depen­derá menos de adquirir más jugadores y más de tomar deci­siones inteligentes a lo largo de todo el ciclo de vida del jugador. Al com­bi­nar la infraestruc­tura de CRM exis­tente con una toma de deci­siones impul­sa­da por IA, los oper­adores pueden avan­zar hacia una inter­ac­ción más per­son­al­iza­da, mejo­rar la efi­cien­cia y max­i­mizar el val­or a largo pla­zo sin renun­ciar a los con­troles de juego respon­s­able.

La prin­ci­pal lec­ción es muy prác­ti­ca: com­pren­der el nego­cio, extraer un may­or val­or de la tec­nología exis­tente y uti­lizar la inteligen­cia para mejo­rar las expe­ri­en­cias indi­vid­uales de los jugadores. Será intere­sante obser­var cómo este enfoque puede con­tribuir a dar for­ma al iGam­ing africano durante los próx­i­mos años.

Más temas para explo­rar:

• Raul Bejara­no: ‘Para Betano, la local­ización no es sim­ple­mente una necesi­dad oper­a­ti­va; es la piedra angu­lar de nue­stro éxi­to region­al’
• Com­pli­ance y reg­u­lación en Argenti­na: Gabriel Buenos anal­iza los desafíos de un mer­ca­do frag­men­ta­do
• El pre­sente y futuro del Paid Media en iGam­ing, con María Ale­jan­dra Forero