Mesa Redonda de iGF: Aprovechando El Poder De Los Datos, La Inteligencia Artificial y La Automatización.

Las empre­sas de iGam­ing recopi­lan enormes can­ti­dades de datos de y sobre sus con­sum­i­dores. Pero solo las más astu­tas logran aprovechar­los para ofre­cer análi­sis, per­spec­ti­vas y estrate­gias conc­re­tas que cre­an ven­ta­ja com­pet­i­ti­va.

La uti­lización de la Inteligen­cia Arti­fi­cial (IA), ampli­a­mente disponible, ha sim­pli­fi­ca­do esta tarea. Los sis­temas autom­a­ti­za­dos pueden tamizar grandes con­jun­tos de datos y resaltar la infor­ma­ción más rel­e­vante para el análi­sis humano, per­mi­tien­do a las empre­sas que siguen el ras­tro de los datos aprovechar su poten­cial com­ple­to.

En esta dis­cusión de iGF Round­Table, esta­mos exam­i­nan­do cómo las com­pañías de jue­gos pueden uti­lizar el proce­samien­to de datos, la IA y la autom­a­ti­zación para darse esa ven­ta­ja vital sobre la com­pe­ten­cia.

For­man­do nue­stro Pan­el de Exper­tos están:

• Eti­enne Azzopar­di, Direc­tor de Opera­ciones en Swintt
• Max Sevos­tianov, Direc­tor de Opera­ciones en Bet­bazar
• Allan Stone, CEO en Intel­i­tics
• Thomas Kol­babek, CTO de Gold­en Whale Pro­duc­tions
• Karl-Jorit Haus­dorf, Jefe de Expe­ri­en­cia del Cliente, Datos y aaS en Fujit­su;
• Andrea McGeachin, CEO de Neo­surf

Cur­tis Roach, Jefe de Con­tenido de iGam­ing­Fu­ture, con­du­jo la Mesa Redon­da y comen­zó pre­gun­tan­do:

¿Cómo pueden las empre­sas inter­pre­tar los datos que recopi­lan y enten­der lo que están dicien­do?

Eti­enne Azzopar­di: “La visu­al­ización de datos, ‘via­jes’ y nar­ra­ti­vas jue­gan un papel increíble­mente impor­tante en ayu­dar a las empre­sas a analizar la infor­ma­ción recopi­la­da.

“Medi­ante estas prác­ti­cas, una orga­ni­zación puede comen­zar a con­stru­ir nar­ra­ti­vas que per­miten a cualquier per­sona en la empre­sa enten­der un pun­to de datos par­tic­u­lar y lo que podría sig­nificar poten­cial­mente en tér­mi­nos de opti­mización futu­ra.

“Sin embar­go, es igual­mente impor­tante enten­der de dónde provienen real­mente los datos, tan­to como deter­mi­nar qué acciones puede o debe tomar una empre­sa para lograr un KPI par­tic­u­lar, por lo que es impor­tante no perder de vista esto.

“Antes de con­stru­ir cualquier for­ma de nar­ra­ti­va, es vital que las empre­sas ver­i­fiquen primero que los datos son pre­cisos y rel­e­vantes para la hipóte­sis que se está proban­do. No hac­er­lo podría lle­var a uno a una situación en la que se crea una his­to­ria para que coin­ci­da con un resul­ta­do pre­con­ce­bido en lugar de al revés.”

Max Sevos­tianov: “Esta es una pre­gun­ta real­mente intere­sante, y la respues­ta ha cam­bi­a­do sin lugar a dudas en los últi­mos años debido al avance de la IA y el apren­diza­je automáti­co. Ante­ri­or­mente, una empre­sa habría tenido que revis­ar metic­u­losa­mente todos los datos rel­e­vantes que tenía sobre un tema especí­fi­co y hac­er una suposi­ción edu­ca­da sobre cómo esa infor­ma­ción podría usarse para impul­sar la mejo­ra en el futuro, pero hoy en día la IA puede analizar con­jun­tos de datos enormes que ante­ri­or­mente eran demasi­a­do grandes o com­ple­jos para des­glosar man­ual­mente.

“Aunque todavía hay defin­i­ti­va­mente espa­cio para la inter­pretación humana, usar la IA para pre­de­cir, por ejem­p­lo, el com­por­tamien­to futuro del jugador, puede per­mi­tir­le encon­trar patrones y con­clu­siones a los que de otro modo no habría pen­sa­do. No solo eso, sino que tam­bién per­mite que este pro­ce­so ocur­ra mucho más rápi­do.”

Allan Stone: “Los datos [de los que esta­mos hablan­do] defin­i­ti­va­mente exis­ten en algún lugar de su eco­sis­tema. Pero para actu­ar real­mente sobre ellos y aprovechar­los de man­era opor­tu­na, tiene que des­blo­quear esos datos y hac­er­los mucho más cen­tral­iza­dos. Debería ser capaz de ten­er una visión mucho más holís­ti­ca de los datos den­tro de su platafor­ma.

“Miramos los datos des­de una per­spec­ti­va de adquisi­ción. Quer­e­mos poder ver cada pieza de datos en una cam­paña de adquisi­ción, todo en un solo lugar. ¿Cuán­tas impre­siones? ¿Quién esta­ba lle­van­do a cabo la cam­paña? ¿Cuán­tos clics recibió? ¿Cuán­tos deposi­tantes primer­i­zos hubo? Luego, extrae­mos esos datos pos­te­ri­ores a la adquisi­ción para medir el éxi­to de esas cam­pañas, lo que per­mite a nue­stros socios ver el retorno real de su gas­to pub­lic­i­tario en com­para­ción con los ingre­sos netos por jue­gos para el jugador.”

Thomas Kol­babek: “Ase­gu­rar que todos los pro­ce­sos de toma de deci­siones sean trans­par­entes para los humanos será un segun­do paso. Y posi­ble­mente nos esta­mos acer­can­do a un momen­to en el que este paso ni siquiera sea el más impor­tante.”

Karl-Jorit Haus­dorf: “Creo que será muy difer­ente para cada cliente. Gen­eral­mente, leer datos es el últi­mo paso en tér­mi­nos de expe­ri­en­cia del usuario. Al final del día, nece­si­ta deter­mi­nar quién será el usuario final y cómo nece­si­tan con­sumir esos datos.

“En los últi­mos cin­co años, hemos vis­to a muchas empre­sas inver­tir en la visu­al­ización de datos, ya sea Pow­er BI o Tableau. El sigu­iente paso va a ser cal­cu­lar cómo autom­a­ti­zan ese pro­ce­so basán­dose en ten­er estos datos más visu­al­iza­dos. Por ejem­p­lo, ¿limpian esos datos? ¿Cómo usan esos datos para autom­a­ti­zar pro­ce­sos? Ahí es donde la visu­al­ización es un pun­to de par­ti­da real­mente exce­lente.”

Andrea McGeachin: “Lo mejor que pueden hac­er las empre­sas es emplear cien­tí­fi­cos de decisión exper­tos y cal­i­fi­ca­dos que se espe­cial­i­cen en los con­jun­tos de datos con los que está tra­ba­jan­do. Sin este conocimien­to espe­cial­iza­do, iden­ti­ficar per­cep­ciones cru­ciales se con­vierte en un desafío sig­ni­fica­ti­vo.”

¿Qué papel jue­gan aquí la IA, el apren­diza­je automáti­co y la autom­a­ti­zación?

Eti­enne Azzopar­di: “El poder de la IA y el apren­diza­je automáti­co se puede aprovechar en la autom­a­ti­zación del análi­sis de datos y su con­sigu­iente tra­duc­ción en ideas valiosas. A menudo, el enorme vol­u­men de datos recopi­la­dos por una empre­sa puede ser tan vas­to que es increíble­mente difí­cil para un oper­ador humano analizar­lo man­ual­mente. Pero el uso de la IA puede agilizar este pro­ce­so e inclu­so ofre­cer pronós­ti­cos accionables en tiem­po real.

“Otra ven­ta­ja de tales tec­nologías es su habil­i­dad para des­cubrir cor­rela­ciones ines­per­adas. Es decir, aque­l­las que un oper­ador humano prob­a­ble­mente no con­sid­er­aría bus­car, algu­nas de las cuales podrían con­tener una sor­pren­dente can­ti­dad de val­or para el nego­cio.

“Además, las her­ramien­tas de IA pueden autom­a­ti­zar la limpieza y orga­ni­zación de datos, mejo­ran­do su cal­i­dad y ase­gu­ran­do un análi­sis rel­e­vante. Sin embar­go, cuan­do se uti­liza la IA para estos fines, las empre­sas deben ser con­scientes de que todos los proyec­tos con­sid­eren cualquier ries­go rela­ciona­do con la pri­vaci­dad y seguri­dad de los datos.”

Max Sevos­tianov: “Como ya men­cioné, la IA y el apren­diza­je automáti­co te per­miten analizar con­jun­tos de datos grandes que no podrías des­glosar man­ual­mente y autom­a­ti­zar solu­ciones poten­ciales como resul­ta­do. Puede per­mi­tir­le pre­de­cir mejor el com­por­tamien­to futuro del jugador y hac­er los ajustes nece­sar­ios mucho más rápi­do que si estu­viera actu­al­izan­do todo man­ual­mente.

“En 2023, vimos muchos proyec­tos nuevos que usa­ban IA para per­son­alizar con­tenido para mer­ca­dos especí­fi­cos, gru­pos de edad y oper­adores, y creo que aho­ra es una solu­ción de soporte invalu­able para cualquier nego­cio. La IA te per­mite recibir datos de alta cal­i­dad las 24 horas, los 7 días de la sem­ana, analizar acciones en su back-end y per­son­alizar su pro­duc­to para audi­en­cias especí­fi­cas. Esto es sin duda la clave para brindar una expe­ri­en­cia más per­son­al­iza­da a sus clientes y, en últi­ma instan­cia, mejo­rar sus resul­ta­dos finales.”

Allan Stone: “Recién esta­mos comen­zan­do a ver lo que estas tec­nologías pueden hac­er para impactar en el crec­imien­to des­de una per­spec­ti­va de jue­gos y cómo pueden ayu­dar a impul­sar la adquisi­ción de jugadores.

“La IA y el apren­diza­je automáti­co han sido útiles para iden­ti­ficar ten­den­cias y seg­men­tos de clientes con los que un oper­ador podría no haber pen­sa­do en com­pro­m­e­terse pre­vi­a­mente. Por ejem­p­lo, aho­ra existe tec­nología donde un oper­ador puede seg­men­tar jugadores has­ta un niv­el de códi­go postal o inclu­so por tipo de dis­pos­i­ti­vo. Esta riqueza de datos sim­ple­mente infor­ma una mejor toma de deci­siones a medi­da que avan­za. Luego puede comen­zar a crear sus cam­pañas y adap­tar su rendimien­to en fun­ción de esas per­cep­ciones.

“En el pasa­do, habría nece­si­ta­do con­tratar a todo un equipo, y un anal­ista, para crear una cam­paña a medi­da y enten­der el impacto que esto tiene en los jugadores. Inclu­so entonces, para cuan­do obtu­viera esa respues­ta, las cam­pañas ya habrían ter­mi­na­do y no había for­ma de reac­ti­var­las.

“Pero aho­ra, con apren­diza­je automáti­co e IA, todas estas cam­pañas se pueden cam­biar mucho más ráp­i­da­mente. Acel­era el pro­ce­so de toma de deci­siones.

“La IA y el apren­diza­je automáti­co tam­bién han ayu­da­do a la indus­tria a autom­a­ti­zar muchos más pro­ce­sos. Y todo esto se tra­ta de crear con­tenido más rel­e­vante.

“Hay dos for­mas en que podemos mirar la autom­a­ti­zación. La primera es la gestión del flu­jo de tra­ba­jo. Tome HTML5, por ejem­p­lo, podemos crear cre­ativos sobre la mar­cha, basa­dos en respues­tas de los usuar­ios. Un caso de uso para esto podría ser si nota­mos que un apos­ta­dor está usan­do iOS, tienen su idioma del nave­g­ador con­fig­u­ra­do en alemán, ¿por qué les mostraríamos entonces un anun­cio en inglés?

“Ante­ri­or­mente, habríamos tenido que crear esos activos cre­ativos man­ual­mente. Pero con la tec­nología HTML5, puede crear cre­ativos mucho más fácil­mente y adap­tar­los a usuar­ios indi­vid­uales. Cosas que podrían haber lle­va­do días o sem­anas aho­ra se pueden hac­er en segun­dos; que es genial para todo el mun­do.”

Thomas Kol­babek: “La ML y la autom­a­ti­zación están en el cen­tro de estos desar­rol­los. La autom­a­ti­zación cier­ra las bre­chas entre mar­ket­ing, pro­duc­to y operación, mien­tras que la ML debe estar estratégi­ca­mente posi­ciona­da para resolver los prob­le­mas de opti­mización más com­ple­jos en los pun­tos donde más impor­ta.

“Las her­ramien­tas para resolver esta frag­mentación muy reciente en todo el pro­ce­so tienen que ser desar­rol­ladas des­de cero. Ten­er una nue­va gen­eración de infraestruc­tura es el fac­tor clave aquí.”

Andrea McGeachin: “La inteligen­cia arti­fi­cial, el apren­diza­je automáti­co y la autom­a­ti­zación son fun­da­men­tales para la veloci­dad y la gestión de recur­sos. Pero, sin la expe­ri­en­cia de cien­tí­fi­cos de decisión y anal­is­tas de datos astu­tos, existe el ries­go de mal­in­ter­pre­tar ten­den­cias, lo que podría afec­tar deci­siones estratég­i­cas futuras.”

¿Cómo se une todo esto para dar a las empre­sas una ven­ta­ja sobre sus rivales?

Eti­enne Azzopar­di: “Al final del día, todos los datos en poder de una orga­ni­zación son un acti­vo y deben ser aprovecha­dos en con­se­cuen­cia. Qué tan bien se hace esto con respec­to a todos los pun­tos que he men­ciona­do ante­ri­or­mente, jun­to con la acti­tud gen­er­al de la empre­sa hacia el uso de las per­spec­ti­vas que han obtenido, deter­mi­nará en últi­ma instan­cia el éxi­to a largo pla­zo de cualquier ini­cia­ti­va de datos.

“Iden­ti­ficar inteligen­te­mente las per­spec­ti­vas de los datos y actu­ar sobre ellas de man­era opor­tu­na cier­ta­mente puede per­mi­tir que las empre­sas se ade­lanten a la com­pe­ten­cia, ya sea entre­gan­do un mejor pro­duc­to, mejo­ran­do un pro­ce­so inter­no o reducien­do sus cos­tos oper­a­tivos.

“Todas estas cosas, solas o com­bi­nadas, pueden ser sufi­cientes para difer­en­ciar una orga­ni­zación de sus prin­ci­pales rivales, lo que a menudo es la difer­en­cia entre el éxi­to y el fra­ca­so en un mer­ca­do com­pet­i­ti­vo. Y eso es exac­ta­mente lo que esta­mos tratan­do de lograr en Swintt.”

Max Sevos­tianov: “Al usar efec­ti­va­mente per­spec­ti­vas y solu­ciones de datos respal­da­dos por IA y apren­diza­je automáti­co, los nego­cios de iGam­ing pueden obten­er una ven­ta­ja com­pet­i­ti­va en el mer­ca­do al pro­por­cionar expe­ri­en­cias de usuario mejores per­son­al­izadas y más grat­i­f­i­cantes.

“Todos pueden ser uti­liza­dos para mejo­rar el dis­eño de jue­gos, reforzar medi­das de seguri­dad e inclu­so obten­er un mejor entendimien­to de lo que está suce­di­en­do den­tro de su nego­cio de man­era ráp­i­da y efi­ciente. Esto ayu­da a man­ten­erse ade­lante de las ten­den­cias del mer­ca­do y sat­is­fac­er mejor tan­to las necesi­dades del cliente como las del nego­cio.

“En estos días, si quieres ser el mejor nego­cio posi­ble, es vital­mente impor­tante que anal­ices todos los datos que tienes disponibles. Sin este análi­sis, no creo que haya ningu­na posi­bil­i­dad de que puedas seguir man­te­nien­do el rit­mo con las deman­das de la indus­tria.”

Allan Stone: “Lo dec­i­mos todo el tiem­po, pero las mejores mar­cas serán aque­l­las que puedan per­son­alizar sus men­sajes y la expe­ri­en­cia del usuario.

“La úni­ca for­ma de hac­er esto es uti­lizan­do datos y autom­a­ti­zación. Cor­rec­to?

“Debes ten­er los datos cor­rec­tos para infor­mar tus pro­ce­sos de toma de deci­siones, pero tam­bién las her­ramien­tas ade­cuadas para incor­po­rar esa infor­ma­ción en flu­jos de tra­ba­jo autom­a­ti­za­dos. Real­mente no puedes ten­er uno sin el otro. Al hac­er esto cor­rec­ta­mente, defin­i­ti­va­mente te difer­en­cia­rás de la mul­ti­tud. Serás capaz de tomar deci­siones mucho más rápi­do que tus com­peti­dores.”

Thomas Kol­babek: “Una vez que se resuel­van los prob­le­mas de frag­mentación y se imple­menten los pro­ce­sos nece­sar­ios, los resul­ta­dos hablarán por sí mis­mos.

“Vemos aumen­tos de por­centa­jes de tres dígi­tos en los resul­ta­dos de línea final, y las ven­ta­jas de crec­imien­to cor­re­spon­di­entes. Y todavía no hay fin a la vista cuan­do se tra­ta de mejo­rar y acel­er­ar el pro­ce­so. Cada líder en la indus­tria tiene que dejar que eso se asiente.

“¡Hay nego­cios ya uti­lizan­do estos méto­dos que han inter­nal­iza­do el pro­ce­so de apren­diza­je mien­tras han exter­nal­iza­do el pro­ce­so de creación de her­ramien­tas. Estas son las acel­era­ciones de crec­imien­to más ráp­i­das que encon­trará en el mer­ca­do!”

Karl-Jorit Haus­dorf: “De hecho, ese fue uno de los resul­ta­dos de nues­tra encues­ta. Podemos decir que las empre­sas que logran lo que he men­ciona­do ante­ri­or­mente son impul­sadas por datos. El tér­mi­no más académi­co aquí es alfa­bet­i­zación de datos, que sig­nifi­ca que no solo ha dado las her­ramien­tas de análi­sis de datos a un pequeño puña­do de cien­tí­fi­cos de datos. Más bien, sig­nifi­ca que ha dado acce­so a la may­oría de su empre­sa a esos datos, y que están habil­i­ta­dos y empoder­a­dos para usar­los.

“Por un lado, no muchas empre­sas en Europa pueden con­sid­er­arse impul­sadas por datos. Por otro lado, para aque­l­los que son impul­sa­dos por datos, puede ver una cor­relación muy clara y fuerte de que se desem­peñan por enci­ma del prome­dio, por defec­to.

“El ben­efi­cio aquí es rel­a­ti­va­mente claro; una vez que estás en ese espa­cio, te vuelves impul­sa­do por datos y muy ori­en­ta­do a lo fac­tu­al.

“En Fujit­su, ten­emos una her­ramien­ta de madurez de datos donde puede ver clara­mente si está en el camino para vol­verse más impul­sa­do por datos. Entonces, hay direc­ta­mente una ven­ta­ja com­pet­i­ti­va para su empre­sa para moverse en esa direc­ción e inver­tir en prác­ti­cas de datos robus­tas.”

Andrea McGeachin: “Com­par­tir datos ade­cua­dos es la clave. En Neo­surf, la colab­o­ración de datos con oper­adores empodera la toma de deci­siones más inteligentes y el crec­imien­to colec­ti­vo. Por ejem­p­lo, a través de nue­stro pro­duc­to KYC Hand­shake y API, estable­ce­mos ID com­par­tidos y com­po­nentes de dili­gen­cia debi­da, lo que per­mite el uso autolim­i­tante y los gas­tos cruza­dos entre oper­adores.

“Al aprovechar las ten­den­cias de pago, los oper­adores pueden idear estrate­gias de adquisi­ción y reten­ción a medi­da, medir fácil­mente su efec­tivi­dad y mejo­rar­las con­tin­u­a­mente.

“En con­clusión, inver­tir en cien­tí­fi­cos de datos capac­i­ta­dos es pri­mor­dial para descifrar las per­cep­ciones de los datos y facil­i­tar elec­ciones infor­madas.”

Nota del edi­tor:

La uti­lización estratég­i­ca de datos con­duce a una expe­ri­en­cia del cliente mejo­ra­da, un via­je de juego más seguro y opera­ciones inter­nas más efi­cientes.

Pero nue­stros exper­tos de Mesa Redon­da tam­bién advierten que el uso efec­ti­vo de los datos requiere la tec­nología ade­cua­da y un equipo cal­i­fi­ca­do de anal­is­tas de datos para trans­for­mar con­jun­tos de datos com­ple­jos en infor­ma­ción real y accionable. Esto final­mente da a las empre­sas una ven­ta­ja com­pet­i­ti­va.

Después de todo, como sub­raya Eti­enne Azzopar­di “los datos son un acti­vo y deben ser aprovecha­dos en con­se­cuen­cia”.

Además de los usos más obvios, la IA y el apren­diza­je automáti­co pueden encon­trar patrones de man­era efi­ciente que a menudo los humanos pasan por alto (debido a sus amplias capaci­dades de proce­samien­to de datos). Como tales, están mejor adap­ta­dos para mane­jar ráp­i­da­mente y de man­era efi­ciente grandes can­ti­dades de datos y cap­turar las últi­mas ten­den­cias.

Sin embar­go, los humanos todavía jue­gan un papel cru­cial en el análi­sis, y los anal­is­tas de datos capac­i­ta­dos y cien­tí­fi­cos son esen­ciales para tomar deci­siones infor­madas.

Según Max Sevos­tianov: “Sin este análi­sis, no creo que haya ningu­na posi­bil­i­dad de seguir el rit­mo de las deman­das de la indus­tria”.

Cualquiera que sea la apli­cación de los datos, ya sea para “mejo­rar el dis­eño del juego, mejo­rar las medi­das de seguri­dad o com­pren­der mejor lo que sucede den­tro de su nego­cio de man­era ráp­i­da y efi­ciente”, su apli­cación cor­rec­ta puede ayu­dar a las empre­sas a “estar a la van­guardia de las ten­den­cias del mer­ca­do y cumplir mejor con las necesi­dades del cliente y las necesi­dades de su nego­cio”.