Τεχνικές εξόρυξης δεδομένων και στρατηγικές διαχείρισης πελατειακών σχέσεων για την πρόβλεψη της αξίας ζωής πελατών σε εταιρείες iGaming

Abstract

Τα τελευταία χρόνια, οι εταιρείες iGaming έχουν γνωρίσει σημαντική ανάπτυξη, καθώς όλο και περισσότεροι άνθρωποι ασχολούνται με τις διαδικτυακές πλατφόρμες τυχερών παιχνιδιών και στοιχημάτων. Αυτή η αύξηση της δημοτικότητας αναδεικνύει τη σημασία της αποτελεσματικής διαχείρισης των σχέσεων με τους πελάτες (Customer Relationship Management - CRM) και της ακριβούς πρόβλεψης της αξίας διάρκειας ζωής τους (Customer Lifetime Value - CLV).

Ο κλάδος του iGaming έχει γνωρίσει μια αξιοσημείωτη επέκταση, η οποία οφείλεται στην πρόοδο της τεχνολογίας, στην ευρεία πρόσβαση στο διαδίκτυο και στην αυξανόμενη αποδοχή των διαδικτυακών τυχερών παιχνιδιών σε διάφορες δικαιοδοσίες. Ο αυξανόμενος αριθμός χρηστών σε αυτές τις πλατφόρμες παρουσιάζει ευκαιρίες και προκλήσεις για τις εταιρείες iGaming. Για να αξιοποιήσουν αυτή την ανάπτυξη, είναι ζωτικής σημασίας για τις εταιρείες αυτές να υιοθετήσουν ισχυρές στρατηγικές CRM και να χρησιμοποιήσουν προηγμένες τεχνικές ανάλυσης, όπως μοντέλα μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη του CLV.

Αξιοποιώντας τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, οι εταιρείες iGaming μπορούν να ξεκλειδώσουν πολύτιμες πληροφορίες και να ενισχύσουν την ικανότητά τους να μεγιστοποιούν τη δια βίου αξία των πελατών, οδηγώντας σε βιώσιμη ανάπτυξη και ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στη δυναμική βιομηχανία iGaming.

Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στη σύγκλιση τριών βασικών τομέων: του iGaming, της διαχείρισης πελατειακών σχέσεων (CRM) και των μοντέλων μηχανικής μάθησης, που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη της διάρκειας ζωής του πελάτη (CLV).

Για την υλοποίηση της εργασίας χρησιμοποιήθηκε η γλώσσα προγραμματισμού Python σε περιβάλλον Jupyter Notebook, για την ανάπτυξη των μοντέλων μηχανικής μάθησης, επιτρέποντάς τη δημιουργία αλγορίθμων πρόβλεψης για την εκτίμηση του δείκτη CLV.