O impacto real da tomada de decisão por IA na estratégia de retenção
A tomada de decisão orientada por IA já influencia diretamente a forma como as operadoras estruturam suas estratégias de retenção. É ela que determina quem recebe cada comunicação — e no momento certo. Em uma entrevista exclusiva para a SiGMA News, Katerina Ioannidou, Product Marketing Manager da Optimove, explica como um estudo recente realizado com a BwinUK, parte do Entain Group, revelou a real dimensão da sobreposição de campanhas e o impacto que isso exerce sobre as equipes de CRM.
Operadoras modernas conduzem centenas de jornadas tanto no cassino online quanto nas apostas esportivas. Cada uma busca identificar o momento ideal para se comunicar com cada jogador, com uma proposta, tom e objetivo específicos. À medida que esse ecossistema cresce, as sobreposições tornam-se inevitáveis. Um único jogador pode se qualificar para diversas campanhas ao mesmo tempo — e esse é o ponto de conflito. Ele exige uma escolha. Uma escolha equivocada reduz a eficácia da comunicação e compromete a confiança de longo prazo.
A BwinUK decidiu testar essa dinâmica em um período real de 28 dias. O objetivo era simples: entender com que frequência esses conflitos ocorrem e quanto valor as operadoras podem perder quando campanhas competem entre si. Os resultados oferecem uma clareza rara. Mais de 14 mil jogadores entraram em jornadas sobrepostas durante o estudo, gerando mais de 16 mil pontos de conflito. Cada um deles exigia uma decisão precisa. A maioria das equipes não consegue lidar com esse volume apenas com regras fixas ou intuição.
Muitas operadoras ainda dependem de hierarquias estáticas. Outras enviam várias campanhas em sequência, na esperança de que ao menos uma funcione. Essas abordagens criam ruído, diluem a estratégia e reduzem o impacto em momentos críticos. Há equipes que chegam a enviar múltiplas mensagens em poucas horas apenas para evitar períodos de silêncio — algo que frequentemente gera fadiga de comunicação e prejudica a confiança do jogador.
Os conflitos entre campanhas passaram a moldar resultados de retenção. Eles influenciam depósitos, lealdade e risco. As operadoras sentem essa pressão diariamente. A complexidade do CRM continua crescendo, e o instinto, sozinho, já não é suficiente.
Por isso a tomada de decisão orientada por IA entra em cena. Não para substituir o olhar humano, mas para restaurar clareza quando campanhas colidem — permitindo que as equipes concentrem sua energia na estratégia e no engajamento de longo prazo.
O que o estudo da BwinUK revela sobre o comportamento dos jogadores
O estudo oferece uma visão rara sobre como a retenção realmente flui na prática — e por que a decisão baseada em IA vem ganhando espaço na gestão de jornadas complexas. Ele monitorou todos os momentos em que jogadores entraram em mais de uma campanha ao longo dos 28 dias. A escala surpreendeu equipes experientes de CRM, revelando como o engajamento atual gera pressão em pontos essenciais do ciclo de vida do jogador. Anteriormente, Alec Gehlot, da Optimove, já havia comentado à SiGMA News que o CRM no iGaming deixou de ser um modelo genérico de “batch-and-blast” para se tornar uma estratégia orientada por precisão, com comunicação em tempo real e multicanal, priorizando fidelização.
O padrão ficou claro: quase metade dos conflitos envolvia jogadores ativos. Esses usuários transitam com frequência entre diferentes produtos e pontos de contato, acumulando qualificações para várias jornadas simultaneamente. Cada jornada disputa espaço. Cada mensagem disputa atenção. E as decisões tomadas nesse estágio influenciam depósitos, fidelidade e valor futuro.
Jogadores inativos (churned) responderam por volume semelhante — mais de 40% do total. As equipes de CRM geralmente disparam múltiplas iniciativas para tentar reativá-los, criando gatilhos sobrepostos. Isso concentra campanhas de reconquista na mesma janela, aumentando o risco de ruído e repetição — além de gerar perdas de oportunidade, já que nenhum time consegue administrar esse nível de pressão manualmente.
“Jogadores ativos frequentemente circulam por muitos produtos e pontos de contato, por isso se qualificam para diversas jornadas ao mesmo tempo”, explica Ioannidou. “Jogadores inativos geram um problema parecido, porque as equipes de CRM usam mais campanhas concorrentes na tentativa de trazê-los de volta.” O resultado é igual: caminhos demais competindo ao mesmo tempo.
O estudo também aponta algo mais profundo. O design das campanhas evoluiu. As operadoras personalizam mais jornadas. Mas poucas consideram como essas jornadas colidem em tempo real. Essa lacuna agora interfere diretamente nos resultados de retenção. Ela força as operadoras a escolher entre campanhas bem planejadas que funcionam individualmente, mas perdem eficácia quando entram em conflito com outras.
Esse cenário abre caminho para a próxima pergunta: como manter ordem nesse nível de complexidade sem comprometer a estratégia nem a experiência do jogador?
O papel da decisão orientada por IA no CRM moderno
A escala dos conflitos identificados no estudo da BwinUK levanta uma dúvida inevitável: como as operadoras podem manter controle diante de tanta complexidade sem desacelerar sua estratégia ou fragilizar o cuidado com o jogador? É aqui que a decisão baseada em IA começa a ganhar protagonismo. Ela oferece às equipes de CRM uma forma de administrar o volume de mensagens sem perder autonomia sobre tom, propósito ou abordagem.
O estudo partiu de um desafio objetivo: quando várias campanhas competem pelo mesmo jogador, qual delas deve prevalecer? O modelo trabalhou com comportamento real e depósitos reais — não simulações artificiais. Ele buscou eliminar a adivinhação que frequentemente puxa equipes de CRM em direções opostas. Sua metodologia transparente permitiu que cada campanha mostrasse seu desempenho real.
O funcionamento é baseado em comparação direta. O sistema direciona um pequeno grupo de jogadores para cada campanha concorrente e mede o impacto nos depósitos em um período curto. Assim, identifica a opção mais forte. O modelo aprende a cada teste e ajusta decisões futuras conforme o desempenho varia. Depois, aplica a campanha vencedora ao restante da audiência elegível, eliminando suposições e oferecendo uma visão clara do ganho real de cada jornada.
“A priorização manual muitas vezes depende de regras estáticas que ignoram o comportamento do jogador em tempo real”, afirma Ioannidou. “Isso leva ao excesso de mensagens ou à perda de oportunidades quando várias ofertas competem pelo mesmo usuário.”
O estudo atingiu 84% do ganho teórico máximo possível — uma métrica baseada em um cenário idealizado com retrospecto perfeito, usada como referência e não como previsão. Ela demonstra quão próximo as operadoras podem chegar de resultados ótimos quando as decisões se baseiam em desempenho observado e não em regras fixas.
Essa abordagem não substitui o julgamento humano — ela o fortalece. “Os profissionais de marketing continuam sendo essenciais na estratégia de alto nível e na criatividade”, destaca Ioannidou. “A IA apoia as decisões operacionais e resolve conflitos quando as campanhas se sobrepõem.”
Os profissionais definem o que será dito. A IA define quando e para quem. Juntas, ambas entregam um engajamento mais claro e mais eficaz.
A equação da conformidade e os limites da automação
A tomada de decisão orientada por IA resolve um desafio operacional claro, mas também cria novas exigências de supervisão. Essas decisões influenciam toda a jornada do jogador. Afetam o momento da comunicação, o tom e a intensidade do contato. Moldam a forma como o usuário percebe a marca durante cada interação. Por isso a conformidade segue indispensável à medida que as operadoras adotam novas ferramentas e metodologias.
O debate mais amplo no Reino Unido aponta o caminho. O Centre for Data Ethics and Innovation defende total transparência em sistemas automatizados. Pede registros detalhados e clareza sobre as comparações de desempenho usadas em cada decisão. Já o Digital Regulation Cooperation Forum recomenda atenção rigorosa sempre que algoritmos interferem em resultados pessoais. Esses princípios estão presentes no setor de jogos e compõem as bases para práticas seguras.
As operadoras não podem tratar a automação como uma “caixa fechada”. Precisam enxergar como cada escolha é feita e entender por que o modelo prioriza uma campanha em vez de outra. Devem identificar os sinais que fundamentam essa decisão e monitorar como o momento do envio e a frequência de contato afetam grupos mais sensíveis. Ioannidou reconhece que a transição traz um componente humano importante.
“A maior tensão é psicológica — trocar o controle manual pela decisão orientada por IA. No início, as operadoras podem temer perder visibilidade ou confiar em um ‘caixa-preta’.”
O estudo da BwinUK apresenta um sinal encorajador. Ele registra cada comparação e cada resultado de uplift, indicando quais campanhas competem entre si e quais apresentam melhor desempenho. Também oferece às equipes de conformidade total visibilidade das comparações que embasam cada decisão — não apenas do resultado final. “Isto é possível porque o sistema registra os desempenhos e as análises dos grupos de controle, garantindo às equipes de compliance uma visão completa”, explica Ioannidou.
O modelo seleciona apenas campanhas já existentes, previamente aprovadas e totalmente alinhadas com as regras de conformidade. Ele não cria, altera ou ignora diretrizes internas. Mesmo assim, isso resolve apenas parte do desafio. As operadoras não podem depender exclusivamente do uplift. Precisam avaliar como essas decisões afetam jogadores vulneráveis e monitorar se o volume de contatos aumenta em momentos mais delicados. Devem manter controle manual sobre regras de supressão e protocolos de interação segura. Cada decisão precisa ser guiada por evidência — não por pressa ou conveniência.
A mensagem é direta: a tomada de decisão por IA traz ordem ao conflito, mas não elimina responsabilidade. Automação exige supervisão, e desempenho deve andar lado a lado com o dever de cuidado.
O que vem a seguir para a IA aplicada à retenção
O estudo conduzido pela BwinUK expõe a complexidade da retenção e demonstra como a clareza se tornou essencial para as operadoras. Os conflitos agora definem o ritmo do CRM. Influenciam a experiência do jogador e orientam a ação das equipes. Também revelam o que se perde quando as decisões dependem apenas de instinto. É por isso que a tomada de decisão por IA se torna protagonista desse debate. Esse movimento mais amplo reflete discussões anteriores sobre responsabilidade no design — tema já abordado pela SiGMA News ao cobrir um webinar do Gaming in Europe, realizado durante a European Safer Gambling Week, iniciativa da European Gaming and Betting Association (EGBA), quando especialistas analisaram como ferramentas de gamificação podem apoiar práticas de jogo mais seguras.
O setor não precisa de mais automação. Precisa de decisões mais claras, de ferramentas que ajudem as equipes a identificar o que funciona e o que falha. Também precisa de espaço para estratégia e espaço para cuidado. Modelos automatizados ajudam com pressão e timing — mas não substituem a voz que define o tom nem o juízo que estabelece limites.
O próximo passo é evidente. As operadoras testarão esses modelos por períodos mais longos e em maior variedade de jornadas, medindo o sucesso por meio de crescimento consistente de depósitos, aumento de valor de longo prazo e redução de conflitos não resolvidos entre campanhas. Analisarão como os padrões de contato evoluem e como as decisões impactam jogadores vulneráveis. Questionarão se cada escolha atende tanto ao dever de cuidado quanto aos resultados financeiros — e cobrarão evidências, não suposições. A adoção eficaz requer uma implementação gradual. Ioannidou reforça essa visão.
“Comece com campanhas-piloto monitoradas e KPIs claros. Conforme a confiança cresce, as equipes percebem que a IA não substitui os profissionais de marketing — ela amplia seu alcance.”
A retenção agora está em um ponto de inflexão. A estratégia cresce em escala. As jornadas aumentam em número. Os jogadores circulam mais rápido entre produtos. A pressão se intensifica a cada ciclo. A decisão orientada por IA ajuda as equipes a organizar esse fluxo. Contudo, ela funciona melhor quando caminha ao lado da análise humana.
As ferramentas orientam o momento. As equipes orientam o significado. A clareza surge quando ambas trabalham em conjunto. Esse é o caminho que começa a ganhar forma.
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