Perché gli operatori iGaming continuano a sbagliare con i dati in tempo reale
Man mano che gli operatori iGaming continuano a investire nell’intelligenza artificiale, nell’automazione del customer relationship management (CRM) e nelle tecnologie per il coinvolgimento dei giocatori, il settore sta concentrando sempre più l’attenzione su come i dati possano essere utilizzati per migliorare l’acquisizione, la fidelizzazione e il valore del giocatore nel lungo periodo. In tutto il comparto, gli operatori si stanno orientando verso strategie di coinvolgimento più personalizzate e predittive, pur dovendo affrontare sfide legate a sistemi frammentati, latenze nei dati, costi infrastrutturali in aumento e una crescente attenzione normativa in materia di tutela del giocatore e di gioco responsabile.
In un’esclusiva conversazione con SiGMA News, Christoffer Feldt‑Sørensen, Direttore Vendite di Symplify, una piattaforma svedese specializzata nel coinvolgimento dei clienti e nell’automazione del marketing, spiega perché molti operatori iGaming continuano a fraintendere il concetto di “dati in tempo reale” e perché lo streaming continuo dei dati sta diventando sempre più importante per il coinvolgimento e la fidelizzazione dei giocatori. L’intervista affronta anche i temi degli strumenti di retention basati sull’intelligenza artificiale, della prevenzione predittiva del churn, dei dati comportamentali, delle strategie di acquisizione guidate dai bonus e del ruolo del gioco responsabile nelle operazioni data‑driven.
SiGMA News: Tutti nell’iGaming affermano di utilizzare dati in tempo reale. In pratica, dove stanno realmente sbagliando gli operatori quando fanno questa affermazione?
Christoffer Feldt‑Sørensen, Direttore Vendite di Symplify: Il termine “dati in tempo reale” è stato abusato per così tanto tempo che gli operatori hanno finito per perdere fiducia nella sua reale accezione, e a ragione. Ciò che la maggior parte dei fornitori definisce real‑time è in realtà near real‑time, cioè con una latenza incorporata. L’attenzione si sta ora spostando verso lo streaming dei dati, in cui i dati transazionali si muovono istantaneamente invece che in blocchi ritardati.
Pensa a Netflix: se la connessione funziona, il film parte subito, senza buffering. Questo significa che le interazioni con il giocatore possono essere attivate nel momento esatto in cui qualcosa accade, non secondi o minuti dopo. La differenza può sembrare minima, ma l’impatto commerciale è notevole.
SiGMA News: Con l’aumento degli investimenti nelle infrastrutture dati, crescono anche le aspettative sulle capacità real‑time. Quali dovrebbero essere le priorità per far sì che questi sistemi generino davvero valore?
Feldt‑Sørensen: L’investimento infrastrutturale non serve a nulla se il team CRM deve ancora aprire un ticket e aspettare una settimana ogni volta che vuole creare un nuovo segmento. È proprio questa dipendenza dal reparto tecnico che fa perdere valore. Gli operatori devono mettere più controllo direttamente nelle mani di chi è più vicino ai giocatori. Un team CRM dovrebbe poter definire un segmento durante una riunione del mattino e attivarlo lo stesso giorno, senza alcun intervento tecnico.
Una volta raggiunto questo livello, gli operatori possono passare da percorsi di giocatore molto ampi a percorsi estremamente specifici, a volte rivolti anche solo a cinque o sette giocatori. Può sembrare controintuitivo, finché non si considera che spesso si tratta di VIP o giocatori ad alto valore, per i quali retention e coinvolgimento hanno l’impatto commerciale più significativo.
SiGMA News: L’AI e i dati in tempo reale vengono spesso presentati come soluzioni per il settore. Qual è il divario più grande tra ciò che l’AI promette e ciò che effettivamente offre?
Feldt‑Sørensen: Il divario non sta nella tecnologia, ma quasi sempre nelle fondamenta su cui poggia. I team tecnici arrivano sicuri di sé, convinti di avere tutto sotto controllo, e poi si scontrano con la realtà. Gli strumenti di prevenzione del churn sono un buon esempio: invece di aspettare un’analisi retrospettiva di 30 giorni, lavorano giorno per giorno, identificando molto prima i giocatori a rischio abbandono rispetto a un’analisi manuale.
Tuttavia, nelle fasi iniziali il processo è più lento perché il sistema sta ancora imparando. I risultati migliorano nel tempo, non dall’oggi al domani. Gli operatori che rimangono delusi dall’AI sono spesso quelli che hanno saltato il lavoro preliminare: gestione dei dati disordinati, sistemi scollegati, strategie poco chiare, aspettandosi che la tecnologia risolvesse tutto da sola. L’AI amplifica ciò che già esiste: se le fondamenta sono deboli, l’AI non fa altro che accelerare il problema.
SiGMA News: La maggior parte delle strategie di acquisizione dipende ancora fortemente da bonus e promozioni. Come sarebbe un modello di acquisizione realmente guidato dai dati, senza fare affidamento sui bonus?
Feldt‑Sørensen: Il modello di acquisizione basato sui bonus è una sorta di trappola. È semplice, funziona e i numeri del primo giorno sono ottimi, ma gli operatori stanno acquisendo soprattutto giocatori interessati al bonus, non al brand. Quando il bonus finisce, se ne vanno anche loro, e gli operatori si ritrovano punto e a capo con il budget di acquisizione.
Un approccio realmente guidato dai dati parte da una domanda diversa: non “Come facciamo a far iscrivere i giocatori?”, ma “Che tipo di giocatori vogliamo davvero e dove possiamo trovarli?”. Significa utilizzare dati comportamentali e demografici per costruire il profilo dei giocatori di valore nel lungo periodo e modellare la strategia di acquisizione per attirare proprio loro, attraverso contenuti pertinenti, i canali giusti e messaggi che riflettano ciò che apprezzano davvero.
Il team CRM e il team marketing devono lavorare sugli stessi dati e sugli stessi obiettivi fin dal primo giorno, invece di limitarsi a passarsi un’iscrizione convertita sperando che tutto vada bene. L’acquisizione è forte solo quanto ciò che accade dopo.
SiGMA News: Puoi condividere un caso in cui il coinvolgimento in tempo reale o basato sui dati migliora chiaramente la retention, e uno in cui invece peggiora l’esperienza del giocatore?
Feldt‑Sørensen: Un esempio positivo potrebbe essere un giocatore che registra 18 sconfitte consecutive su una slot. Grazie allo streaming dei dati, un pop‑up personalizzato può attivarsi immediatamente, offrendo cinque free spin. Il giocatore continua, la sessione si prolunga, il gross gaming revenue (GGR) aumenta e il giocatore percepisce che il brand lo comprende.
Un esempio negativo è l’eccesso di automazione tra i vari canali. Molti giocatori ricevono lo stesso messaggio via email e poi di nuovo tramite una push notification pochi istanti dopo. Quando l’automazione non è regolata da chiare regole di frequenza e da una logica basata sulle preferenze di canale, diventa rumore, non coinvolgimento. Il giocatore si sente assillato, non valorizzato. E non dovrebbe essere il giocatore a doversi correggere da solo quell’esperienza.
SiGMA News: Gli operatori raccolgono grandi volumi di dati dei giocatori attraverso molteplici touchpoint. Qual è il divario più grande tra i dati raccolti e quelli che vengono realmente utilizzati in modo efficace?
Feldt‑Sørensen: Gli operatori sono generalmente forti nella gestione dei dati transazionali (puntate, vincite e perdite) perché il legame con i ricavi è immediato. Tuttavia, il livello comportamentale che si aggiunge sopra questi dati rimane in gran parte inutilizzato. Cosa guarda il giocatore prima di effettuare un deposito? Dove abbandona il percorso? Cosa rivelano i suoi pattern di navigazione su ciò che vuole davvero giocare? Questi dati esistono già, ma gran parte non viene sfruttata.
Gli strumenti di raccomandazione dei giochi basati sull’AI vengono utilizzati sempre più spesso per proporre titoli in linea con il comportamento del giocatore, e l’impatto sul GGR può essere significativo. Gli operatori che non utilizzano questo tipo di dati non hanno problemi perché i loro dati transazionali siano inaccurati, ma perché continuano a trattare ogni giocatore allo stesso modo una volta che è sul sito.
SiGMA News: Molte piattaforme si presentano come predittive e basate sull’AI. Quale capacità devono avere gli operatori affinché questi sistemi funzionino davvero?
Feldt‑Sørensen: Lo streaming dei dati. Non il near real‑time o i dati elaborati a blocchi, ma lo streaming vero e proprio. Tutto il resto si costruisce su questa base. Se i dati arrivano con latenza, i sistemi AI formulano previsioni basate su informazioni già superate e i trigger si attivano troppo tardi per avere un impatto.
Un altro fattore importante, spesso trascurato, è che il team CRM deve avere l’autonomia di agire su ciò che l’AI identifica, senza passare attraverso un collo di bottiglia tecnico. I modelli di rilevamento dell’abuso dei bonus, ad esempio, possono segnalare un giocatore nei primi cinque minuti dalla registrazione e rimuovere automaticamente le comunicazioni sui bonus dal suo percorso. Questo funziona solo se sistema, dati e team sono allineati e operano alla stessa velocità.
SiGMA News: In quale momento l’esecuzione in tempo reale o data‑driven inizia a cedere per gli operatori, che sia per costi, complessità o limiti infrastrutturali?
Feldt‑Sørensen: Ci sono due punti principali in cui tutto inizia a cedere. Il primo è il costo: lo streaming dei dati transazionali su larga scala comporta un prezzo significativo, e gli operatori che non hanno ancora visto un ritorno sono spesso riluttanti a investire.
Il secondo riguarda i gap di conoscenza interna. I team tecnici spesso sovrastimano la propria preparazione, incontrano difficoltà durante l’implementazione e bloccano il processo. Un approccio graduale è generalmente più efficace: partire dai flussi di base, costruire fiducia nella tecnologia e poi aggiungere complessità. Gli operatori che cercano di scalare tutto dal primo giorno spesso incontrano problemi.
SiGMA News: Le strategie data‑driven sono spesso collegate a metriche di ricavo come GGR e net gaming revenue (NGR). Dove gli operatori stanno sopravvalutando l’impatto commerciale di questi strumenti?
Feldt‑Sørensen: Gli operatori spesso sopravvalutano l’impatto quando acquistano una piattaforma e pensano che il lavoro sia finito. Quelli che migliorano davvero le loro metriche GGR e NGR sono gli operatori che investono tempo per comprendere i loro giocatori, non solo i loro dati. C’è una differenza: i dati ti dicono cosa è successo; la comprensione ti dice perché è successo e cosa fare dopo.
Gli operatori in difficoltà sono di solito quelli che inseguono risultati rapidi, gestiscono pochi percorsi di giocatore molto ampi e si chiedono perché le performance non migliorino. Al contrario, gli operatori che dedicano tempo a perfezionare i segmenti, diventano più granulari e permettono a percorsi più piccoli di funzionare per periodi più lunghi sono spesso quelli che ottengono una retention più forte e un coinvolgimento più significativo.
SiGMA News: C’è una crescente pressione sul gioco responsabile e sulla privacy dei dati. La personalizzazione data‑driven può davvero supportare la tutela del giocatore, o viene ancora usata principalmente per generare ricavi?
Feldt‑Sørensen: La personalizzazione basata sui dati può supportare sia la tutela del giocatore sia le performance commerciali. Gli operatori che considerano questi obiettivi come opposti stanno fraintendendo il punto. Lo stesso streaming dei dati utilizzato per attivare un’offerta di free spin al momento giusto può anche identificare segnali di rischio, come un improvviso aumento dei depositi, sessioni che durano molto più del normale o comportamenti che differiscono in modo significativo dall’attività precedente.
Quando questi indicatori compaiono, le comunicazioni promozionali possono essere sospese automaticamente e il giocatore può essere indirizzato verso un percorso di gioco responsabile. La compliance sta diventando sempre più importante nei mercati regolamentati, e gli operatori che utilizzano la personalizzazione esclusivamente per una crescita dei ricavi nel breve termine rischiano di essere sottoposti a un controllo normativo più rigoroso. Un approccio più sostenibile consiste nel costruire sistemi in cui tutela del giocatore e performance commerciali operano insieme.
SiGMA News: Dal tuo punto di vista in Symplify, con visibilità su più operatori, qual è un’abitudine del settore legata ai dati o al CRM che deve essere abbandonata o cambiata radicalmente?
Feldt‑Sørensen: Il pensiero retrospettivo. La grande maggioranza degli operatori effettua ancora l’analisi del churn guardando indietro di 30 giorni e reagendo a giocatori che se ne sono già andati. Questa non è retention. È recupero.
L’abitudine da cambiare è aspettare segnali che sono già evidenti. Gli operatori più avanzati stanno utilizzando l’AI per identificare i rischi di churn giorni o settimane prima che si verifichino, intervenendo quando c’è ancora una relazione da preservare. Passare da sistemi reattivi a sistemi predittivi non è solo un aggiornamento tecnologico: è un cambiamento più ampio nel modo in cui gli operatori concepiscono il valore del giocatore.
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