Как казино Pin Up могут найти и нацелить своих любимых клиентов?

Так же, как и ее соперники по располагаемому доходу потребителей, американская индустрия игр и казино (пин ап казино украина вход) с оборотом в 90 миллиардов долларов в год в значительной степени движима маркетингом баз данных. Но игровые клиенты сильно отличаются в одном важном отношении.

В то время как взрослые посетители популярного фильма, например, знают, что они потратят от 8 до 10 долларов на билет, возможно, купят газировку и попкорн, а затем отправятся домой, некоторые клиенты казино теряют огромные суммы денег, в то время как некоторые другие могут получить прибыль. , особенно тех, кто разбирается в таких играх, как блэкджек.

Могут ли владельцы казино более точно определить и предсказать, кто из их постоянных клиентов потеряет больше всего денег? Как часто эти клиенты будут приходить? Как они будут распределять свои ставки между слотами и столами? Смогут ли казино, ориентируясь на этих игроков, провести более эффективную кампанию прямого маркетинга?

Эти вопросы вдохновили двух преподавателей Уортона и их коллегу из Школы бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета на то, чтобы посмотреть, смогут ли они разработать математическую модель для выявления этих самых прибыльных клиентов. Три исследователя — профессора маркетинга Рагурам Айенгар и Джехошуа Элиашберг , а также Сэм К. Хуэй, профессор маркетинга в Stern — говорят, что ответ — безоговорочное «да». Действительно, они задаются вопросом, почему казино еще не используют эти инструменты.

Проблема для казино «заключается в привлечении их лучших клиентов», — сказал Айенгар, отметив, что большинство казино и игровых залов уже собирают обширные маркетинговые данные о своих клиентах. «Наш список несколько совпадает с их списком, но эти списки не идентичны». Казино обращаются к своим клиентам, «но они могли бы делать это лучше».

В исследовании Айенгара, Элиашберга и Хуи, озаглавленном « Модель доходов игроков в казино », разработана математическая модель, которая объединяет частоту посещений казино игроками, их общие ставки и распределение этих ставок в настольных играх по сравнению с игровыми автоматами. Исследователи определили, был ли доход от конкретных игроков получен от «навыка» или «удачи», и они смогли определить игроков, которые являются высококвалифицированными или, возможно, приносят доход хайроллеры.

Избегайте «непривлекательных клиентов»

Кроме того, команда рассмотрела способы, с помощью которых демографические данные могут предоставить владельцам казино ценную маркетинговую информацию. Данные показали, например, что женщины тратят больше средств на игровые автоматы, чем на настольные игры, такие как блэкджек, и что мужчины имеют более высокий уровень навыков игры за игровыми столами, чем женщины. Айенгар и Элиашберг предположили, что можно было бы собрать больше полезной информации, если бы им были предоставлены более конкретные демографические данные. «Эта информация действительно поможет [казино] более точно ориентироваться на самых привлекательных клиентов, потому что вы, конечно, не хотите ориентироваться на непривлекательных клиентов», — сказал Элиашберг. «Вы хотите тратить свои деньги там, где вы получаете максимальную отдачу от затраченных средств».

Хотя характеристики, которые они изучили, довольно уникальны для игровой индустрии, авторы говорят, что существуют и другие бизнес-ситуации, в которых клиенты могут быть идентифицированы и нацелены на основе их конкретных навыков или необычного поведения клиентов. Например, они отметили, что лучшее моделирование поведения клиентов может помочь менеджерам отелей более разумно продвигать использование мини-баров или бизнес-центров или позволить фирмам по аренде автомобилей ориентироваться на такие дополнительные продукты, как устройства GPS или спутниковые радиоприемники.

Но именно огромный размер индустрии казино в Соединенных Штатах делает ее таким сильным кандидатом для такого рода индивидуального прогностического моделирования, более известного как маркетинг баз данных. Американцы тратят на игры больше денег, чем на походы в кино, в соотношении 10:1, и при обычном посещении казино теряется больше денег, чем при обычном посещении торгового центра. По данным Американской игровой ассоциации, из 90 миллиардов долларов, потраченных на легализованные игры, около 59 миллиардов долларов тратится на казино, а не на лотереи или тотализаторы.

Уникальные аспекты индустрии казино предполагают, что операторы казино должны разрабатывать другие инструменты для управления взаимоотношениями с клиентами, чем, например, операторы торговых центров, которые анализируют, сколько клиенты тратят на типичное посещение магазина и какие продукты они приобретают. Благодаря использованию игровых карт лояльности и других инструментов руководители казино имеют возможность более тщательно отслеживать результаты отдельных игроков. Доступ к такому поведению на уровне игрока вместе с математическим моделированием может помочь выявить уровень мастерства игрока, что является важным фактором при определении индивидуальных целей кампаний прямого маркетинга.

«Использование математических моделей для прогнозирования поведения в будущем очень важно, [потому что] последний прибыльный игрок не обязательно останется [] самым прибыльным в будущем», — сказал Элиашберг. «Вы должны смотреть на частоту посещения казино в целом и сочетать ее со всевозможными аспектами поведения при отыгрыше. Ставит ли клиент больше на игровых автоматах или за столами? Также нужно смотреть на уровень мастерства. Вам нужна модель для людей».

Айенгар и Элиашберг отметили, что казино уже проводят широкие математические расчеты, основанные на совокупном поведении, чтобы предсказать свои общие доходы и прибыль. По их словам, цель этого исследования заключалась в том, чтобы разработать математическую модель, которая измеряла бы разницу между теоретическими и реальными расходами типичного игрока в зависимости от уровня его навыков. Элиашберг заявил, что использование «формальной модели, которая проводит четкие различия между отдельными игроками», является более эффективным инструментом, чем «суждения, основанные на интуиции» оператора казино.

«Доля кошелька»

Данные, которые изучили исследователи, поступили от крупного американского оператора казино с игорными заведениями в ряде мест в США. Он предоставил авторам подробную информацию, собранную с помощью карт лояльности, о более чем 1500 клиентах, которые в общей сложности посетили казино около 9000 раз с декабря 2004 г. по апрель 2007 г. Игровая компания также предоставила информацию о возрасте и поле примерно 400 из них. эти клиенты.

Чтобы определить мастерство игроков, авторы провели серию сложных расчетов, основанных на факторах, включая конкретные игры, в которые играл человек, ожидаемый выигрыш казино по сравнению с фактическим выигрышем, а также выигрыш или проигрыш игрока за одно посещение. повлияло на поведение на следующий. Хотя исследователи отметили, что необходимо проделать дополнительную работу, чтобы узнать, как со временем улучшаются навыки игрока в такой игре, как блэкджек, они считают, что их модель может стать мощной отправной точкой. Например, авторы предсказывают, что этот новый и более подробный тип данных можно объединить с результатами опроса клиентов, чтобы получить гораздо более точную информацию о так называемой «доле кошелька», то есть о том, сколько денег игрок откладывает в бюджете. казино фактически теряется при посещении.

Помимо этого, они также призывают к дополнительным исследованиям рекламных мероприятий казино, таких как бесплатное проживание в отеле или возврат денежных средств, чтобы лучше понять, как маркетинговые усилия по-разному влияют на игроков с высоким и низким доходом. Кроме того, они отмечают, что персонализированные данные могут помочь операторам, когда они взвешивают, как лучше спроектировать пространство своего казино для увеличения доходов, например, использовать экологические подсказки для поощрения азартных игр или изменить соотношение настольных игр и игровых автоматов.

«Поведение может меняться от одного объекта к другому, но мы считаем, что эта информация полезна для проектирования вашего объекта в соответствии с поведением клиентов», — сказал Элиашберг. Авторы отмечают, что в будущем исследовании они хотели бы изучить больше демографических данных, таких как статус отношений, домашний адрес, профессия и уровень образования, чтобы получить еще больше информации об игровых привычках.

По словам Айенгара, исследование имеет значение и в других отраслях. «Менеджер по продажам мог бы лучше понять, как человек совершает продажу», — сказал Айенгар. «Было бы важно, если бы они могли выяснить, продается ли продукт или уровень навыков продавца».