Nyx analyseert spelersgedrag

De kunst van het aanwerven van spelers: hoe casinos je in hun valkuil lokken

Casinos zijn geruisloze keien van de samenleving, die jarenlang onopgemerkt voorbij gingen. Maar wat er op de oppervlakte een normaal entertainmentconcern lijkt, schuilt onder een glanzende façade meestal een gedetailleerde marketing- en analysesmachine. Deze analyseert en optimaliseert steeds verfijnder het spelersgedrag van hun bezoekers om deze in zo’n groot mogelijke getal binnen de casinoomheining te houden.

Het is dus tijd voor ons om onder de oppervlakte van een moderne spelparadijs duiken. Een spel dat bij Nyx voor https://nyxcasinonl.nl/ dit doel gebruikt wordt, zijn vastgesteld machinelearning-algoritmes. Deze algoritmes analyseren patronen en trends in de informatie over bezoekers: wie gaat vaak op dezelfde automaten of speelt welke spelen. De uitkomst daarvan is dan een profiel waarmee ieder bezoeker, zo veel als mogelijk, gepersonaliseerd aangetrokken kan worden.

De rol van deze gegevensbestanden in de beleidscircuits van casino’s verhindert het onmogelijk maken dat bezoekers zich zonder enige kennis te hebben gemaakt met spelen direct bij een casinokas wisselt van geld. In plaats hiervan leidt dit om naar meerdere niveaus waarbij inzinking opgevolgd kan worden in de manier die het verhoogde bedrag aan beeld scherpt door een selectie te leren kennis met de spelleider of via spelautomaat.

Spelersgedrag en machinelearning

Het idee om met machinelearning patronen in gegevens bestuderen kan ons eerst van niets herinneren. Alles wat er verder onder de noemer komt is een onmogelijke theorie, behalve natuurlijk die beperkte voorzorgsmaatregel op de parkeergarage van de betrokken casino aanwezig.

Maar eigenlijk zijn machinelearning-algoritmes heel makkelijk te gebruiken als je weet hoe. Waarmee begonnen worden is met een collectie gegevens verzamelen (dat zijn gegevens over het spelersgedrag), die vervolgens aangevuld kan worden door externe bronnen zoals online beoordeelde reizen of door eigen data van de casino-frequentie. Gebruik daarom hierna je tijd en voeg ze nog maar toe.

Als onderhoud hebben we er een handige hulpmiddelen bij nodig. Daar zijn er meerdere. Denk aan, bijvoorbeeld, geavanceerde machinelearning-technologieën, om grote hoeveelheden gegevens efficiënt te ordenen en te classificeren.

Zo’n systeem kan dus geleverd worden van een overzicht van bezoekerspatronen. Dat ziet er onschuldig uit, maar in werkelijkheid stelt het bijna op een soort surveillance-omgeving over de manier waarop spelers hun tijd in de casino’s doorbrengen.

Ook kan ieder type speelervaring vastgesteld worden met behulp van statistieken en daarmee worden bepalen hoe vaak dit voorkomt, zowel qua uitslag als qua tijdsduur. Op die manier kan je een spelersbeeld maken dat niet alleen op de individuele speler maar ook op alle spelers in het casino is gebaseerd.

Nyx geeft zo’n profiel terug aan de kas die een korting te verstrekken heeft voor online bezoekers.

De rol van statistiek om de spelervaring zo precies mogelijk te doen analyseren, schuilt wat betreft oorsprong voornamelijk in de wetenschap. Waar men vroeger totaal andere zaken moest stellen – bijvoorbeeld: wat een goede uitslag is – kan er nu steeds verfijnder ingezien worden hoe vaak elk speltype en combinatie op één speelautomaten met elkaar overeenkomt.

De machine die daardoor in elkaar gezet word ontwikkelt zich naarmate ze meer wordt uitgewerkt, van een systeem dat de tijdsduur tussen het doel naderen of verder bewegen weet aan te passen naar een totaalnieuw type statistieken die geanalyseerd worden door de algoritmes van Nyx. Gegevens hierover opdoen hebben wij op de parkeergarage gelezen.

Casino’s en de kunst van het spelen

Spel is iets heel moois dat zin geeft aan leven, maar wel vooral als spel zich op een veilige afstand van de eigen financiële belangen houdt. Die wordt vaak bereikt door de overtuigende rol die een professioneel croupier kan spelen.

Maar wat als je met gegevensbestanden kunt beginnen, maar nooit eindigt? Dan kan een machine met een soort "grote hand" geweest zijn in het systeem dat het vermoed wordt als doelstelling. In feite kunnen er dan nog andere doelen bestaan zoals de bezoekersfrequentie naar een hogere maximumtotaal en/of tijdseenheden te streven.

Maar wat gebeurt hier? Dan zit je van slag als een spelbezoeker, voor het eerst, na uren niet gespeeld te hebben, plotseling in de plassen staat met slechts één euro aan salaris resterend bij een minimumbedrag dat omgekeerd 1 à 3 euro schrapt. Voor veel casino’s wordt hierbij dan ook nog steeds een uitzonderlijke korting toegepast. Dit alles zit natuurlijk mooi verhuld achter het doel van spelers die meteen bij de ingang geld uitwisselen, om vervolgens op een automaat te zetten zonder eerder op andere automaten en dus geheel onopgemerkt.

Het wordt tijd dat men eindelijk aandacht aan dit fenomeen schenkt. Een onzorgvuldige combinatie van gokken met spel dat geen oefening meer oplevert maar een doel stelt (namelijk winst bereiken), is eigenlijk te beschouwen als gevaarlijke spelen en die zijn niet goed voor je financiële situatie.

Dit brengt me, nog maar even teruggaan naar het origineel artikel: machine learning. Het doet misschien niets met mensen; wat de machine doet is vastleggen van patronen in data. Die vormt en omvat dus de gehele basis van iedere analyse.

Dit geeft dus de moeilijkheid door dat de casino’s hun bezoekers zomaar analyseren zonder dat ze zelf ook maar enige oprechtheid kunnen bewijzen met als uiteindelijk doel in hun handen een compleet statistisch onmogelijke uitkomst.

En dan kun je, althans ikzelf, soms heel even vergeten dat ieder mens de vrijheid heeft om keuzes te maken en dus van niet noodzakelijkerwijs ook geld over te geven aan bijvoorbeeld een kaartspel dat voor 1e is of door jou gedaan kan worden.