El uso de la actualidad, la frecuencia y el valor monetario (RFM* por sus siglas en ingles) para segmentar una base de datos de casino ha sido de gran utilidad para la mayoría de los vendedores directos durante los últimos 20 años o más. Atentamente incluido.
De hecho, esperaba jubilarme mientras todavía estaba bien para no convertirme en un fósil de casino.
Bueno, desde que me uní a Mille Lacs Corporate Ventures(1) hace casi dos años para trabajar junto a un equipo de talentosos científicos de datos, he aprendido que ha llegado el momento de progresar, que es algo con lo que la industria parece tener dificultades comprensibles.
Históricamente, los casinos generan fuertes ganancias con márgenes saludables, entonces, ¿por qué jugar con eso?
Hace veinticinco años, un poco de RFM* y mantener las puertas abiertas eran estrategias de marketing de casino bastante exitosas. La demanda superó la oferta. Hemos crecido mucho más allá de eso ahora con el número de casinos nativos americanos aumentando más del 30 por ciento en los últimos 15 años. La presión competitiva exige una visión diferente.
Apunta a lo poco, y falla poco
La mayoría de los casinos aún utilizan el principio RFM* y, a falta de algo mejor, este método clásico aún funciona bastante bien, especialmente en el área de correlación entre la antigüedad del jugador y la probabilidad de regresar. A pesar de lo granular que se ha estirado esta estrategia, nunca fue un gran predictor del potencial del jugador. Muchos de los segmentos todavía eran demasiado grandes. Apuntamos demasiado y perdimos muchas oportunidades de conectarnos con potenciales VIP que fueron simplemente entusiastas en su visita inicial.
La tecnología ha avanzado para que pueda ser mucho más predictivo e identificar verdaderamente varios focos de comportamiento de los huéspedes utilizando métodos más científicos. Las herramientas de hoy en día pueden aplicar reglas comerciales complejas a nivel de jugador individual en función de los datos clasificados del casino y cosas como el comportamiento de navegación del jugador cuando usa su sitio web o aplicación. Los estudios han demostrado que la utilización de la agrupación puede proporcionar un aumento en la precisión de la predicción en el rango del 10 al 12 por ciento, ¡solo en el desgaste!
El uso de estos modelos para comprender mejor el potencial de sus huéspedes, incluidas las predicciones de deserción, protegerá los ingresos durante todo el año. Agregue un poco de IA a estas predicciones, y podrá hacer que los invitados sigan llegando y que los ingresos aumenten sin mucho trabajo pesado.
El agrupamiento difiere de la segmentación RFM* al incorporar una vista más amplia de las variables cuando se agrupan jugadores similares. Los ejemplos pueden incluir el estado del alojamiento, los ingresos del hogar, la sensibilidad del valor de la oferta, la denominación, la velocidad del juego, el estado de respondedor o no respondedor de promoción crónica... entiende la idea. La lista realmente solo está limitada por la información que fluye hacia su lago de datos.
Tomemos como ejemplo la adquisición.
Hay casinos que no envían correos a los huéspedes con menos de tres visitas debido al legado de pensar que un huésped requiere un mínimo de tres visitas para establecer su comportamiento y lealtad. Con datos y análisis sólidos, ahora puede agrupar a sus nuevos miembros en una variedad de grupos después de una sola visita y comenzar a probar en función de una amplia gama de escenarios, que incluyen: aquellos que probablemente regresen, aquellos que probablemente se conviertan en un invitado de primer nivel a pesar de una visita inicial corta y conservadora, y qué incentivo es más exitoso para desencadenar un regreso.
Con la inflación en su punto más alto, la guerra y la recuperación pospandémica mientras escribo este artículo, no sé a dónde vamos, pero sé cómo llegamos allí.
Para competir con eficacia y crear una ventaja sostenible sobre los competidores, debe demostrar un uso óptimo de su activo más valioso, su base de datos.
Las herramientas y los datos están disponibles para predecir mejor el rendimiento de los jugadores, incluido quién tiene la billetera discrecional para mantener el comportamiento de juego durante estos tiempos sin precedentes.
No lo olvidemos, los juegos digitales (apuestas deportivas móviles e iGaming) son una parte importante de nuestro futuro, que también neutraliza el RFM tradicional y nos obliga a utilizar el método más avanzado de segmentación de clústeres.
¿Es difícil? Claro, pero RFM* también lo era al principio. No se trata de si hacemos la transición, sino de cuándo.
RFM* por sus siglas en ingles
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- Steve Dahle se desempeña como director de innovación de Mille Lacs Corporate Ventures y ha sido socio entusiasta de la compañía durante años.
