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AI का उच्च-दांव बदलाव: व्यक्तिगत खिलाड़ी जुड़ाव SiGMA एशिया 2025 में केंद्र स्तर पर है
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मनीला में SiGMA एशिया 2025 समिट में सबसे प्रतीक्षित पैनलों में से एक के दौरान Metamine Gaming के संस्थापक Navneeth Srinivas ने कहा, “हम समूह-स्तरीय वैयक्तिकरण से आगे बढ़कर खिलाड़ी-विशिष्ट अनुभव, वास्तविक समय, डिवाइस पर और गोपनीयता के प्रति सजगता की ओर बढ़ रहे हैं।”
“AI का हाई-स्टेक मेकओवर: व्यक्तिगत खिलाड़ी जुड़ाव के लिए AI का उपयोग” शीर्षक वाले सत्र में, उद्योग के नेताओं ने इस बात पर गहन चर्चा की कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गेमिंग क्षेत्र में ग्राहक जुड़ाव, खिलाड़ी प्रतिधारण और परिचालन दक्षता को बदल रही है।
Kyrrex के ग्रुप CCO Tejinder Kumar द्वारा संचालित इस पैनल में Optimove के APAC लीड Jack Wheeler और Metamine Gaming के संस्थापक Navneeth Srinivas भी शामिल थे। साथ मिलकर उन्होंने जेनेरिक सेगमेंटेशन से लेकर हाइपर-पर्सनलाइज्ड प्लेयर जर्नी तक के बदलाव पर चर्चा की।
वास्तविक समय के वैयक्तिकरण की ओर
Kumar ने चर्चा की दिशा तय करते हुए कहा, “AI ने हम सभी को छोटे-छोटे बक्सों में समेटने का अच्छा काम किया है। लेकिन हम कब ‘पुरुष, 35, चीजों पर क्लिक करना पसंद करते हैं’ से आगे बढ़ेंगे और वास्तव में खिलाड़ियों को अद्वितीय व्यक्तियों के रूप में शामिल करना शुरू करेंगे?”
Wheeler ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे आधुनिक AI मॉडल अब ग्राहक जीवनचक्र में उपयोगकर्ता के व्यवहार का पूर्वानुमान लगा सकते हैं। उन्होंने बताया, “आप AI के माध्यम से पहले 48 से 72 घंटों के भीतर समझ सकते हैं कि कोई खिलाड़ी कम या उच्च मूल्य वाला खिलाड़ी बनने जा रहा है।” यह प्रारंभिक जानकारी ऑपरेटरों को बोनस, प्रचार और सामग्री को तदनुसार अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है।
वैयक्तिकृत और निजी
Srinivas ने Edge AI का उपयोग करके एक सम्मोहक दृष्टिकोण पेश किया: “हम डिवाइस पर सब कुछ संसाधित करते हैं, न कि क्लाउड में… खिलाड़ी की व्यक्तिगत जानकारी डिवाइस से बाहर नहीं जाती है।” यह दृष्टिकोण GDPR और भारत के DPDP के अनुपालन का समर्थन करता है, गोपनीयता से समझौता किए बिना वास्तविक समय में वैयक्तिकरण सुनिश्चित करता है।
उन्होंने धोखाधड़ी की रोकथाम के लिए एक उपयोग मामले का हवाला दिया जिसमें Edge AI ने संभावित धोखाधड़ी वाले व्यवहार की पहचान की और दुरुपयोग को रोकने के लिए उपयोगकर्ता के अनुभव को गतिशील रूप से बदल दिया, और यह सब मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना हुआ।
कार्यान्वयन चुनौतियाँ और KPI
Wheeler ने जोर देकर कहा कि स्वच्छ डेटा महत्वपूर्ण है: “आपका डेटा केवल उतना ही अच्छा है जितना कि वह कहाँ से आ रहा है।” उन्होंने कहा कि कई ऑपरेटर संरचित, QA-परीक्षणित डेटा पाइपलाइनों की आवश्यकता और AI मॉडल को “वार्म अप” करने के लिए आवश्यक धैर्य को कम आंकते हैं, आमतौर पर दो से तीन महीने।
सफलता को मापते समय, दोनों विशेषज्ञों ने A/B परीक्षण और व्यक्तिगत-स्तर के मेट्रिक्स को ट्रैक करने के महत्व पर जोर दिया, जिसमें रेवेन्यू वृद्धि, जुड़ाव का समय और मंथन पूर्वानुमान शामिल हैं। Wheeler ने कहा, “आप मूल रूप से पूर्वानुमानित परिणामों की तुलना वास्तविक परिणामों से करने के लिए दो से चार सप्ताह के डेटा को देख रहे हैं।”
जिम्मेदारी के साथ वैयक्तिकरण
पैनल ने वैयक्तिकरण के नैतिक पक्ष से परहेज नहीं किया। Srinivas ने चेतावनी दी, “सबसे बड़ी आशंकाओं में से एक अति-वैयक्तिकरण है जो बाध्यकारी व्यवहार को बढ़ावा देता है।” उन्होंने मॉडल को जिम्मेदार गेमिंग को बढ़ावा देने के लिए AI विकास टीमों में व्यवहार वैज्ञानिकों को शामिल करने की वकालत की।
वास्तविक दुनिया की सफलता की कहानियाँ
Wheeler ने Stake.com के साथ एक उदाहरण दिया, जहाँ AI ने उच्च जोखिम वाले, उच्च इनाम वाले खिलाड़ियों की पहचान की, जो खेल सट्टेबाजी से कैसीनो गेम में जाने की संभावना रखते हैं। व्यक्तिगत, क्रॉस-चैनल आउटरीच ने 60-70% जुड़ाव दर को जन्म दिया, जो लक्षित AI रणनीतियों की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
Srinivas ने भारत में पोकर और रम्मी ऑपरेटर के लिए एक अभियान साझा किया। “हमने देखा कि खिलाड़ी ऐप में कितना समय बिताते हैं, फिर व्यक्तिगत बोनस और यहां तक कि यात्रा प्रोत्साहन भी दिए, जैसे बाली के लिए एकतरफा टिकट।” नतीजा? खिलाड़ियों की जमाराशि और प्रतिधारण में मापनीय वृद्धि।
एक जुड़ा हुआ, व्यक्तिगत भविष्य
जैसे-जैसे AI मॉडल विकसित होते हैं, वैसे-वैसे विभिन्न क्षेत्रों और गेम प्रकारों में अनुकूलन करने की उनकी क्षमता भी बढ़ती है। Wheeler ने मॉडल अनुकूलनशीलता पर जोर देते हुए निष्कर्ष निकाला: “एक अच्छा AI मॉडल व्यवहारों की पहचान करने और व्यक्तिगत स्कोर देने में सक्षम होना चाहिए, चाहे कोई खिलाड़ी रोज़ाना लॉग इन करे या महीने में एक बार पोकर खेले।”
खेल को बदलने वाली और भी जानकारियों के लिए बने रहें।
इस पैनल ने AI, वैयक्तिकरण और खिलाड़ी की जिम्मेदारी के तेज़ी से विकसित हो रहे अंतर्संबंध पर प्रकाश डाला। गेमिंग के भविष्य में निवेश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, इन विकासों के साथ अपडेटेड रहना वैकल्पिक नहीं है; यह आवश्यक है।
अगली बड़ी बातचीत को न चूकें। आगामी पैनल और वक्ताओं के बारे में जानकारी पाने के लिए SiGMA एशिया 2025 एजेंडा का पालन करें।
