Avrupa’nın önde gelen at yarışı bahis operatörü PMU, dijital dönüşümüne birkaç yıl önce başladı. İmkansız – diğer şeylerin yanı sıra – çevrimiçi oyunların gelişimini kaçırmak.
Böylece, 9,9 milyar avroluk hissesi arasında, bugün çevrimiçi 1 milyar avroyu temsil ediyor. PMU, dönüşümünü gerçekleştirmek için 1.100 çalışanından 400’ünü temsil eden önemli bir BT departmanına güvenebilir.
Teknoloji tutkusu: stratejik veri sermayesinden daha fazla yararlanın
Bir olay sırasında araya giren baş veri sorumlusu (CDO) Fiona Ongaro için Hub Enstitüsü etkinliği, şüphesiz, PMU “bir teknoloji şirketidir”. Ve bu teknoloji şirketi, her yıl işlenen milyarlarca işlemle ilişkili olanlar da dahil olmak üzere büyük hacimli verileri yönetiyor.
Büyük spor etkinlikleri saniyede 2.000’den fazla işlem üretebilir. Çevrimiçi ayrıca saatte birkaç milyon web ve mobil günlük oluşturur. Bu operasyonları sağlamak için BT Departmanı ve teknoloji bu nedenle “reaktörün kalbini” oluşturur.
Veri yavaş yavaş onun için bir öncelik haline geldi. CDO’nun da belirttiği gibi, amaç, “bu stratejik sermayeye değer vermekti, ancak her nasılsa değil. İş için değer veriyoruz.”
Bu verilerden “daha fazla” faydalanmak, PMU Veri Ofisi’nin görevidir. Ve bu geliştirme sadece şirket için ekonomik değer yaratılmasını içermiyor. İkincisi, etkinliği nedeniyle, “sorumlu oyun oynama” açısından da taahhütlere uymakla yükümlüdür.
Riskli davranışları modellemek ve harekete geçmek
Fiona Ongaro, veriler ve istismarının bu nedenle “reşit olmayanları ve aynı zamanda oyuncularımızı aşırı kumardan korumak için” kullanıldığını söylüyor. Bu politika, riskli davranışların tespiti de dahil olmak üzere çeşitli sütunlara dayanmaktadır.
Eylem, hesapları olan müşterileri hedefliyor (PMU terminallerini kullanan anonim oyuncular dahil değil). Şirket, “bağımlı” kullanıcıları belirlemek için kendi verilerine ve ayrıca ANJ tarafından iletilen yasaklanmış oyunların listesi dahil olmak üzere harici kaynaklara güvenir.
Risk altındaki kumarbazların bir modellemesini oluşturmak için değişkenler seçildi – bireysel düzeyde gerçekleştirildi. Modelleme ayrıca kumar uygulamalarını ve hesabının müşteri tarafından yönetimini (arz, para çekme) dikkate alır.
Bu adımlar, risk düzeyinde bir hesabı olan her müşteri için karşılık gelen bir puanlamaya yol açar. Veri ekipleri, bu puanı hassaslaştırmak için işletmeyle işbirliği yaptı.
Bu işbirliği, beş risk düzeyi veya oyuncuyu kategorize etmeyi mümkün kıldı. Bu kategorilerin her biri, uygun algılama eşiklerine ve belirli bir algılama frekansına karşılık gelir.
Sürekli iyileştirme süreci
Bu algoritmik çalışmaya ek olarak, PMU savunmasız oyuncuların yönlendirildiği ilişkilendirmelere başvurdu. Operatör ayrıca satış noktalarında sorumlu oyun ilkeleri konusunda eğitim almış ve düzenleyici kurumla işbirliği yapmıştır.
Tespit durumunda somut eylemlere izin vermek için, model tarafından oluşturulan puanlama, örneğin müşteri hizmetlerininkiler gibi dahili araçlarda paylaşılır. Bu nedenle, bir arama durumunda, hizmet yanıtını uyarlayabilir.
Fiona Ongaro, “Müşterinin durumuna göre farklılaştıracağımız bir dizi eylem,” diyor. “Kırmızılı, durumunu kötüleştirmemek için daha az terfi ettireceğiz (…). »
Algoritma sabit değil. Özellikle müşteri kategorilerindeki değişiklikler izlenerek “etkinliğinin izlenmesi” için aksiyonlar alınmaktadır. Geliştirme aynı zamanda sürekli iyileştirme sürecinin bir parçasıdır.
Bu nedenle Veri Ofisi, yeni verileri modeline ve müşteri hizmetlerinden alan geri bildirimlerine entegre etmeyi planlıyor. CDO, “Karmaşıklık, verilerimiz aracılığıyla bağımlılık yapıcı davranışı somut bir şekilde tercüme etmenin zorluğundan kaynaklanmaktadır” diye vurgulamaktadır.
