Кейс MICo: ML-персонализация увеличила GGR в iGaming на 200% за 28 дней
Ключевые факты
- 1 ML-рекомендер MICo заменил ручной отбор игр у iGaming-оператора в Индии.
- 2 За 28 дней GGR на пользователя вырос на 200%.
- 3 Удержание на 7-й день увеличилось на 10 процентных пунктов.
- 4 Средний депозит вырос на 40%.
Пост описывает результаты внедрения ML-рекомендательной системы MICo у крупного iGaming-оператора в Индии с ежемесячной активной аудиторией около 250 000 пользователей. Основная идея заключается в отказе от устаревшего ручного отбора популярных игр в пользу алгоритмов, которые принимают решения в реальном времени, адаптируя контент под интересы конкретного игрока и максимизируя прибыль оператора. Согласно представленным данным, за 28 дней пилотного проекта были достигнуты следующие результаты: рост конверсии View → Click на 8 п.п., увеличение удержания на 7-й день на 10 п.п., рост среднего депозита на 40%, и ключевой показатель — увеличение GGR на пользователя на 200%. Эти результаты были получены без дополнительных рекламных расходов или редизайна платформы, что подчеркивает эффективность исключительно персонализации, основанной на машинном обучении.