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”.
