Analyse de données dans le marketing iGaming : personnalisation des offres pour les supporters du LOSC Lille

Le secteur iGaming est actuellement en pleine transformation. L’un des aspects les plus importants est l’accumulation d’une grande quantité de données. Celles-ci constitueront le principal outil de personnalisation, permettant de proposer des offres bonus, des types de divertissements préférés et d’élaborer un schéma d’engagement des utilisateurs. C’est pourquoi l’analyse des données est importante, car elle jouera un rôle clé pour attirer de nouveaux joueurs, tout en respectant la confidentialité et en garantissant la cybersécurité.

Le rôle du big data dans l’industrie de l’iGaming

La grande quantité d’informations deviendra le critère principal pour analyser le comportement des joueurs et identifier leurs préférences :

• Historique des paris et statistiques de performance.
• Fréquence et durée des sessions de jeu.
• Catégories de divertissement préférées.
• Régularité de l’obtention des récompenses et réaction aux bonus personnels.
• Comportement de l’utilisateur en cas de résultats positifs et négatifs.

Sur la base de l’analyse des données basée sur ces indicateurs, les opérateurs de sites examinés par dealgamble peuvent comprendre comment et pourquoi les joueurs utilisent la plateforme. Plus les données seront traitées avec précision, plus le service sera de qualité et plus le taux d’attrition des utilisateurs sera réduit.

Comment fonctionne la personnalisation : de la collecte à l’analyse des données

Afin que vous puissiez comprendre le principe de traitement des informations obtenues, nous vous présentons un schéma dans le tableau ci-dessous.

N°	Nom de l’étape du travail	Description
1	Collecte des données	Des infos sur ce que fait l’utilisateur sont collectées : fréquence des visites, montant des paris, montants des recharges, jeux préférés, comportement.
2	Stockage	Toutes ces infos sont collectées et stockées sur un serveur spécial ou dans un cloud.
3	Triage et correction des données	Les infos inutiles sont supprimées : doublons, erreurs corrigées.
4	Répartition en catégories	Les utilisateurs sont classés par catégories en fonction de leurs préférences de jeu et de leur comportement
5	Réalisation d’analyses	Un modèle comportemental est établi : raisons de la suppression d’un compte, diminution/augmentation du montant des recharges, refus/acceptation des bonus
6	Formulation de propositions	Sur la base des préférences et du comportement du joueur, des offres personnalisées de bonus et de jeux sont créées
7	Réalisation de tests	Des tests sont effectués pour comparer l’efficacité des offres personnalisées
8	Optimisation	Sur la base des tests, des modèles sont créés pour les nouvelles données, en tenant compte de l’amélioration de la qualité de la personnalisation

 

Ce schéma sera cyclique afin de mener rapidement et efficacement des analyses basées sur le comportement et les préférences des joueurs, qui peuvent changer de temps à autre.

Analyse comportementale : comment un modèle prédictif aide à fidéliser les joueurs

L’analyse comportementale des supporters du LOSC constitue l’étape suivante du traitement des informations obtenues. Elle permet de comprendre comment un joueur se comporte sur le site et de prédire son comportement futur :

• Identification des causes de la perte d’utilisateurs. Il est important de savoir pourquoi les joueurs réduisent leur activité sur le site ou cessent de l’utiliser.
• Développement d’un modèle d’attraction vers le site. Un modèle de joueur satisfait par tout le site est créé, puis tous les utilisateurs réels sont comparés à ce modèle.
• Configuration automatisée des offres de bonus. Sur la base de l’analyse effectuée, des offres de bonus sont créées pour différentes catégories de joueurs. Ensuite, les récompenses qui ont été demandées et celles qui ne l’ont pas été sont déterminées pour chaque groupe de joueurs.
• Analyse de la cyclicité du comportement du joueur. Elle est effectuée après la création du compte, pendant la période des offres de bonus, et son classement dans le programme de fidélité est établi en fonction de son activité.
• Création de modèles temporaires basés sur l’activité du joueur : fréquence d’utilisation des jeux, obtention de bonus.
• Personnalisation pour les joueurs en fonction de leurs préférences de jeu, par exemple les jeux en direct, les machines à sous, les jeux crash. En fonction de celles-ci, des propositions de jeux, de tournois et d’offres de bonus sont formulées.

C’est un éventail très large qui doit être étudié afin d’assurer au utilisateur une expérience confortable sur le site jeux en ligne.

Aspects éthiques de la collecte de données et protection de la confidentialité

Même si l’analyse offre de grandes possibilités de personnalisation, il faut tenir compte des normes éthiques et de la confidentialité. Voici les points les plus importants.

• Obtenir le consentement de l’utilisateur pour traiter les informations qu’il a fournies.
• Transparence des relations. Il est nécessaire d’informer le joueur des données qui lui seront demandées et des fins auxquelles elles seront utilisées.
• Le site web doit respecter les normes internationales en matière de protection des données personnelles, ce qui ne peut être garanti que sur des sites réglementés.
• Le joueur doit avoir le droit de modifier ses données ou de les supprimer s’il décide de ne plus utiliser ce site.
• Garantie de l’anonymat. Tous les modèles personnalisés créés doivent être utilisés dans un format anonymisé afin de garantir la confidentialité et de minimiser les risques de fuite d’informations.

Par conséquent, toutes les données obtenues doivent être utilisées, le cas échéant, dans le respect des normes d’anonymat et des règles éthiques établies.

Personnalisation réussie dans l’iGaming et impact sur les revenus

Les statistiques montrent que le traitement des données et la personnalisation élargissent considérablement l’audience des utilisateurs et augmentent l’activité des joueurs sur le site. Voici quelques chiffres :

• L’intérêt des joueurs augmente jusqu’à 30 %, comme le montrent les retours sur le site.
• L’utilisation des récompenses personnalisées augmente de 20 %.
• Le taux d’attrition des joueurs sur le site diminue de 15 %.
• Les offres personnalisées sont environ deux fois plus efficaces que les envois en masse proposant la même offre à tous les joueurs.

On peut donc en conclure que l’investissement des sites dans l’analyse permet d’adopter une approche judicieuse qui attire beaucoup plus de joueurs vers.

Quels outils d’analyse choisissent les opérateurs modernes ?

Pour effectuer leurs analyses, les opérateurs modernes utilisent non seulement des services prêts à l’emploi, mais aussi des développements personnalisés. Parmi les plus demandés, on peut citer Google BigQuery et Snowflake pour le stockage et le traitement des informations, Segment, Mixpanel et Amplitude pour déterminer le comportement des utilisateurs, les sites d’IA pour formuler des recommandations, et bien d’autres encore.