- การประชุม
- ข่าว
- มูลนิธิ SiGMA
- การฝึกอบรมและคำแนะนำ
- โป๊กเกอร์ทัวร์
- เกี่ยวกับ
Navneeth Srinivas ผู้ก่อตั้ง Metamine Gaming กล่าวระหว่างการอภิปรายที่คาดหวังมากที่สุดครั้งหนึ่งในการประชุมสุดยอด SiGMA เอเชีย 2025 ที่กรุงมะนิลาว่า “เรากำลังก้าวออกจากการปรับแต่งตามกลุ่มกลุ่มไปสู่ประสบการณ์เฉพาะผู้เล่นแบบเรียลไทม์ บนอุปกรณ์ และคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว”
ในการประชุมที่มีชื่อว่า “การแปลงโฉมครั้งใหญ่ของ AI: การใช้ AI เพื่อการมีส่วนร่วมของผู้เล่นแบบเฉพาะบุคคล” ผู้นำในอุตสาหกรรมได้เจาะลึกว่าปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงการมีส่วนร่วมของลูกค้า การรักษาผู้เล่น และประสิทธิภาพการดำเนินงานในภาคส่วนเกมอย่างไร
การอภิปรายครั้งนี้มี Tejinder Kumar ซึ่งเป็น CCO ของกลุ่มที่ Kyrrex เป็นผู้ดำเนินรายการ นอกจากนี้ยังมี Jack Wheeler หัวหน้าภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกที่ Optimove และ Navneeth Srinivas ผู้ก่อตั้ง Metamine Gaming เข้าร่วมด้วย ทั้งสองได้ร่วมกันอธิบายการเปลี่ยนแปลงจากการแบ่งกลุ่มลูกค้าทั่วไปไปสู่การเดินทางของผู้เล่นที่ปรับแต่งตามบุคคลโดยเฉพาะ
“AI ได้ทำหน้าที่ได้ดีในการจับเราเข้าไว้ในกรอบเล็กๆ ที่เหมาะสม” Kumar กล่าว โดยสร้างบรรยากาศให้กับการอภิปราย “แต่เมื่อไหร่เราจะก้าวข้าม ‘ผู้ชายอายุ 35 ปี ชอบคลิกของ’ และเริ่มมีส่วนร่วมกับผู้เล่นในฐานะบุคคลที่ไม่เหมือนใครจริงๆ”
Wheeler เน้นย้ำว่าปัจจุบันโมเดล AI สมัยใหม่สามารถทำนายพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ตั้งแต่ช่วงต้นของวงจรชีวิตลูกค้า “คุณสามารถเข้าใจได้ว่าผู้เล่นจะกลายเป็นผู้เล่นที่มีมูลค่าต่ำหรือสูงภายใน 48 ถึง 72 ชั่วโมงแรกโดยใช้ AI” เขาอธิบาย ข้อมูลเชิงลึกในช่วงแรกนี้ทำให้ผู้ให้บริการสามารถปรับแต่งโบนัส โปรโมชั่น และเนื้อหาได้ตามความเหมาะสม
Srinivas แนะนำแนวทางที่น่าสนใจโดยใช้ Edge AI: “เราประมวลผลทุกอย่างบนอุปกรณ์ ไม่ใช่บนคลาวด์… ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้เล่นจะไม่ถูกส่งออกจากอุปกรณ์” แนวทางนี้รองรับการปฏิบัติตาม GDPR และ DPDP ของอินเดีย รับประกันการปรับแต่งตามเวลาจริงโดยไม่กระทบความเป็นส่วนตัว
เขายกตัวอย่างกรณีการใช้งานเพื่อป้องกันการฉ้อโกงซึ่ง AI ขอบสามารถระบุพฤติกรรมฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นได้ และปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของผู้ใช้แบบไดนามิกเพื่อป้องกันการละเมิด โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์เลย
Wheeler เน้นย้ำว่าข้อมูลที่สะอาดมีความสำคัญอย่างยิ่ง: “ข้อมูลของคุณจะดีเพียงใดขึ้นอยู่กับแหล่งที่มา” เขายังตั้งข้อสังเกตว่าผู้ให้บริการหลายรายประเมินความจำเป็นของข้อมูลแบบมีโครงสร้างที่ผ่านการทดสอบ QA และความอดทนที่จำเป็นในการ “อุ่นเครื่อง” โมเดล AI ต่ำเกินไป ซึ่งโดยทั่วไปจะใช้เวลาสองถึงสามเดือน
เมื่อทำการวัดผลความสำเร็จ ผู้เชี่ยวชาญทั้งสองเน้นย้ำถึงความสำคัญของการทดสอบ A/B และการติดตามเมตริกในระดับบุคคล รวมไปถึงการเพิ่มขึ้นของรายได้ ระยะเวลาการมีส่วนร่วม และการคาดการณ์อัตราการเลิกใช้บริการ “โดยพื้นฐานแล้ว คุณก็เพียงแค่ดูข้อมูลย้อนหลังไปสองถึงสี่สัปดาห์เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้กับผลลัพธ์จริง” Wheeler กล่าว
คณะกรรมการไม่ได้หลบเลี่ยงด้านจริยธรรมของการปรับแต่งส่วนบุคคล “ความกลัวที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งคือการปรับแต่งส่วนบุคคลมากเกินไปซึ่งจะกระตุ้นพฤติกรรมที่ควบคุมไม่ได้” Srinivas เตือน เขาสนับสนุนการรวมนักวิทยาศาสตร์ด้านพฤติกรรมในทีมพัฒนา AI เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลต่างๆ ส่งเสริมการเล่นเกมอย่างมีความรับผิดชอบ
Wheeler ยกตัวอย่างกรณีของ Stake.com ซึ่ง AI สามารถระบุผู้เล่นที่มีความเสี่ยงสูงและให้ผลตอบแทนสูง ซึ่งมักจะเปลี่ยนจากการพนันกีฬามาเป็นเกมคาสิโน การเข้าถึงแบบเฉพาะบุคคลและครอบคลุมทุกช่องทางทำให้มีอัตราการมีส่วนร่วม 60–70% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของกลยุทธ์ AI แบบกำหนดเป้าหมาย
Srinivas ได้แชร์แคมเปญสำหรับผู้ให้บริการโป๊กเกอร์และรัมมี่ในอินเดีย “เราดูว่าผู้เล่นใช้เวลาในแอปที่ไหน จากนั้นจึงเสนอโบนัสส่วนบุคคลและแม้แต่แรงจูงใจในการเดินทาง เช่น ตั๋วเที่ยวเดียวไปบาหลี” ผลลัพธ์ที่ได้คือเงินฝากและการรักษาผู้เล่นเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด
เมื่อโมเดล AI พัฒนาขึ้น ความสามารถในการปรับตัวตามภูมิภาคและประเภทเกมต่างๆ ก็พัฒนาขึ้นตามไปด้วย Wheeler สรุปโดยเน้นที่ความสามารถในการปรับตัวของโมเดลว่า “โมเดล AI ที่ดีควรสามารถระบุพฤติกรรมและให้คะแนนเป็นรายบุคคลได้ ไม่ว่าผู้เล่นจะเข้าสู่ระบบทุกวันหรือเล่นโป๊กเกอร์เดือนละครั้งก็ตาม”
คณะผู้เชี่ยวชาญได้เน้นย้ำถึงวิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของ AI การปรับแต่ง และความรับผิดชอบของผู้เล่น สำหรับใครก็ตามที่ลงทุนในอนาคตของวงการเกม การติดตามพัฒนาการเหล่านี้ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นสิ่งที่จำเป็น
อย่าพลาดการสนทนาครั้งสำคัญครั้งต่อไป ติดตาม วาระการประชุม SiGMA เอเชีย 2025 เพื่อติดตามข่าวสารเกี่ยวกับกลุ่มสัมมนาและวิทยากรที่จะจัดขึ้นในเร็วๆ นี้