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जिम्मेदार गेमिंग सुनिश्चित करना दुनिया भर की लॉटरी के लिए एक उच्च प्राथमिकता है। नॉर्वे की राष्ट्रीय लॉटरी, नॉरस्क टिपिंग को जुए के नकारात्मक परिणामों को रोकने के लिए कार्य करने का स्पष्ट आदेश है। इस प्रकार, यह खिलाड़ियों के लिए एक सुरक्षित और जिम्मेदार वातावरण प्राप्त करने की दिशा में विविध कदम उठा रहा है। इनमें से एक Playscan का उपयोग करना है, जो खिलाड़ियों के लिए एक जोखिम-निगरानी उपकरण है, जो इस संभावना को मापने के लिए है कि वे जुआ समस्याओं को विकसित करेंगे।

2021 में, Playscan इंडेक्स ने पिछले वर्ष की तुलना में एक समग्र स्वस्थ गेमिंग व्यवहार का संकेत दिया, यह दर्शाता है कि जुए के मुद्दों की रोकथाम को मजबूत करने के लिए किए गए विभिन्न कार्य काम कर रहे हैं।

एक साक्षात्कार में, नार्स्क टिपिंग में जिम्मेदार गेमिंग के वरिष्ठ सलाहकार, तंजा स्वेन ने स्पिलपुल्स या प्ले पल्स के विकास पर चर्चा की - एक डिजिटल, व्यक्तिगत संवाद बातचीत, जिसे जोखिम या समस्या जुआ को रोकने और कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

स्पिलपल्स क्या है?

स्पीलपुल्स डिजिटल डायलॉग इंटरेक्शन का उद्देश्य ग्राहकों को जुए की आदतों और खर्च के बारे में जागरूकता बढ़ाना, प्रतिबिंब बनाना और खिलाड़ियों को जरूरत पड़ने पर आगे की गेमिंग आदतों को मॉडरेट करने के लिए प्रेरित करना है। खेल की तीव्रता में वृद्धि का उदाहरण लेते हुए, यदि कोई खिलाड़ी अपने नुकसान को बढ़ाता है, तो उद्देश्य इस वृद्धि के बारे में जागरूकता पैदा करना होता है, खिलाड़ी को इसके बारे में सोचने और इसे संबोधित करने के लिए कुछ सकारात्मक करने के लिए, जैसे कि एक सेट करना कम व्यक्तिगत सीमा।

हम भाग्यशाली हैं क्योंकि नॉर्वे में, हमारे सभी ग्राहक (2.2 मिलियन) लंबे समय से पंजीकृत और पूरी तरह से पहचाने गए हैं। इस समृद्ध खिलाड़ी के व्यक्तिगत डेटा और लेन-देन इतिहास तक पहुंच से हमारे काम को बहुत लाभ हुआ है, जो वास्तविक समय में उपयोग करने के लिए भी उपलब्ध है।

नार्स्क टिपिंग स्पिलपल्स टीम

आपने डिजिटल संवाद कैसे विकसित किया है?

हमने खेल के दौरान होने वाले व्यवहार मार्करों या घटनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला की पहचान करने के लिए अनुसंधान और डेटा विश्लेषण का उपयोग करके शुरू किया, जिसे हम जानते हैं कि जोखिम या जुआ समस्याओं का कारण बन सकता है। घटनाओं के कुछ उदाहरण खर्च में वृद्धि, या खेलने में लगने वाले समय की मात्रा हैं।

हमने अपने खेल विभागों में ग्राहकों और आंतरिक संसाधनों का साक्षात्कार लिया और लक्ष्य समूहों की समझ प्राप्त करने और उद्देश्यों को निर्धारित करने और नियम सेट बनाने में सक्षम होने के लिए बाहरी शोध पर विचार किया। उदाहरण के लिए, यदि आप एक युवा खिलाड़ी हैं, जिसने ऑनलाइन कैसीनो गेम खेलने में एक निश्चित राशि खो दी है, तो आपको एक विशेष कार्रवाई करने की आवश्यकता होगी। नियम सेट ग्राहक यात्रा में, वेबसाइट और ऐप में एम्बेड किए जाते हैं, ताकि जब ग्राहक लॉग इन करें, तो वे जो करते हैं, उसके आधार पर एक संवाद पॉप अप होगा। ग्राहक जो कुछ कार्रवाइयाँ कर सकता है, उनमें खेलने का समय और खर्च की सीमा कम करना, ब्रेक लेना या स्व-मूल्यांकन प्रश्नोत्तरी करना शामिल है।

हम पायलटों को एक अंतःविषय टीम के साथ विकसित करते हैं और चरण-दर-चरण दृष्टिकोण अपना रहे हैं। हम पायलटों को बाहर रखते हैं, अलग-अलग खिलाड़ी समूह उनका उपयोग करते हैं, डेटा एकत्र करते हैं और अंत में उसका मूल्यांकन करते हैं, जो हमें सीखने के महत्वपूर्ण अवसर प्रदान करता है। हमें लगता है कि फीडबैक और विश्लेषण के बिना इसे पूरी तरह से शुरू करने की तुलना में यह हमारे समाधान का निर्माण करने का एक बेहतर तरीका है। 2022 के अंत तक इसे पूरी तरह से विकसित और तैनात किया जाएगा, लेकिन हम पहले से ही लक्षित ग्राहकों के एक बड़े हिस्से को कवर कर रहे हैं।

क्या आप कुछ ठोस उदाहरण दे सकते हैं कि यह कैसे काम करता है?

ग्राहकों की गतिविधि के आधार पर, एक संदेश भेजा जाता है जिसमें पूछा जाता है कि क्या वे इस प्रश्न के रूप में चुनौती के लिए तैयार हैं: क्या आप पहले की तुलना में कम, समान या अधिक पैसा खर्च करते हैं? इसका उद्देश्य खिलाड़ियों को उनके व्यवहार पर प्रतिबिंबित करना है। एक बार जब ग्राहक उत्तर दे देते हैं, तो स्पीलपुल्स उन्हें उनके व्यक्तिगत डेटा के आधार पर, ग्राफ़ प्रारूप में प्रश्नों का सही उत्तर भेजता है। कभी-कभी हमारा डेटा-आधारित उत्तर ग्राहक के उत्तर के समान नहीं हो सकता है। शोध से पता चला है कि अक्सर खिलाड़ी अपनी आदतों का मूल्यांकन कम कर सकते हैं। फिर हम उस आयु वर्ग के खिलाड़ियों के लिए खर्च की गई सामान्य राशि भेजते हैं, ताकि वे अपनी सीमा को दूसरे दृष्टिकोण से रीसेट कर सकें। इसके तुरंत बाद, एक आसान कार्रवाई प्रस्तुत की जाती है, जिसमें ग्राहकों से पूछा जाता है कि क्या वे एक नई अनुशंसित और कम मासिक खर्च सीमा की पुष्टि करना चाहते हैं। यह त्वरित और आसान है, इसलिए ग्राहकों को कार्रवाई करने या न करने के बारे में सोचने में अधिक समय नहीं लगता है।

एक अन्य उदाहरण स्पोर्ट्स बेटिंग का है, जब हम देखते हैं कि ग्राहकों ने पिछले वर्ष में बहुत सारा पैसा खो दिया है और 10 से अधिक के उच्च ऑड्स हैं, जो उनके जीतने की कम संभावना देता है। एक बार जब वे लॉग इन करते हैं, तो हम एक प्रश्न के साथ एक संदेश भेजते हैं, उनसे पूछते हैं कि क्या यह एक नई रणनीति अपनाने का समय है। वे खुले संदेश बटन पर क्लिक कर सकते हैं, और हम प्रश्न को दोहराते हैं और उनके खिलाड़ी इतिहास के आधार पर एक ग्राफ सारांश प्रदान करते हैं, कि पिछले 12 महीनों में उन्होंने कितना पैसा खो दिया है, औसत औसत और उनके जीतने की संभावना। हम यह बताते हुए और जानकारी भी प्रदान करते हैं कि जीतने की संभावना की गणना कैसे की जाती है (सबसे आम बाधाओं के आधार पर, जिस पर वे दांव लगाते हैं, उनकी प्रति शर्त वस्तुओं की सबसे आम संख्या और औसत जीतने का प्रतिशत।)

ग्राहकों को तब दिखाया जाता है कि कम खर्च की सीमा निर्धारित करने के लिए कार्रवाई करना कितना आसान है ताकि वे कितना खो देंगे। वे केवल पुष्टि बटन दबाते हैं, उनकी सकारात्मक कार्रवाई के लिए प्रशंसा की जाती है, और उनसे प्रतिक्रिया मांगी जाती है कि इस संदेश के साथ उनका अनुभव कैसा रहा।

प्रमुख निष्कर्ष क्या थे?

प्रतिक्रिया हमारे समाधान की कुंजी है। यदि हम सफलता चाहते हैं, तो हमें ग्राहक स्वीकृति की आवश्यकता है। प्रत्येक बातचीत के लिए हम पूछते हैं कि क्या प्रदान की गई जानकारी प्रासंगिक, उपयोगी या विघटनकारी थी अब तक, हमें कुल मिलाकर 90000 लोगों से 3000 टिप्पणियाँ और प्रतिक्रियाएँ मिली हैं। हमने 12 यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षण चलाए हैं और इंटरैक्शन के 80 प्रकारों का परीक्षण किया है।

लगभग 70-80% उपयोगकर्ताओं को लगता है कि संवाद बातचीत उपयोगी है। इन पायलटों के लिए सकारात्मक प्रतिक्रिया ग्राहकों द्वारा समग्र स्वीकृति दर्शाती है। जब हमने शुरू किया, तो पूरी कार्रवाई को पूरा करने के लिए हमें लगभग 60% लोग मिले, लेकिन यह समय के साथ बढ़ता गया।

एक महत्वपूर्ण सीख, जिसे हमने जल्दी से महसूस किया, वह यह थी कि हम सवालों के जवाब देने और भागीदारी के मामले में ग्राहक से बहुत अधिक उम्मीद नहीं कर सकते थे। नतीजतन, हमने पूर्णता दर को बढ़ावा देने के लिए ग्राहक कार्रवाई की लंबाई और डिग्री को अनुकूलित किया, जो अब लगभग 100% है।

सभी पायलटों में ग्राहकों के एक महत्वपूर्ण अनुपात ने नियंत्रण समूहों की तुलना में किसी प्रकार की कार्रवाई की, और अधिकांश पायलटों में, कम से कम एक या कई इंटरैक्शन में नियंत्रण समूहों की तुलना में काफी कम खर्च होता है।

हम इन परिणामों से बहुत खुश हैं। समाधान का विकास जारी रहेगा, क्योंकि समय के साथ, हमारे पास अब जो कुछ कार्य हैं, उनकी प्रभावशीलता में कमी आ सकती है। नई चीजों को आजमाते रहना, डेटा एकत्र करना, उससे सीखना और हमारे समाधानों को समायोजित करना महत्वपूर्ण है ताकि वे उपयोगी और प्रासंगिक बने रहें।

पाइपलाइन में क्या है?

हम मानते हैं कि मशीन लर्निंग के उपयोग के साथ खिलाड़ियों के उद्देश्य से व्यक्तिगत पहल करने की क्षमता है, और यह खिलाड़ी के व्यवहार पर प्रभाव को और बढ़ा सकता है।

अभी, हम उच्च-जोखिम वाले प्लेइंग पैटर्न वाले ग्राहकों के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके डायलॉग वेरिएंट के वैयक्तिकरण का परीक्षण कर रहे हैं, जो उनके खर्च को भी बढ़ाते हैं। सबसे पहले, हमने एक यादृच्छिक नियंत्रण परीक्षण के रूप में स्थापित एक पायलट को अंजाम दिया और एक बड़ा डेटासेट इकट्ठा किया। फिर हमने इस डेटासेट का उपयोग प्रत्येक संस्करण के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया। हर बार जब कोई ग्राहक किसी इंटरैक्शन के लिए अर्हता प्राप्त करता है तो मॉडल सभी छह प्रकारों के माध्यम से चलता है और सबसे अधिक संभावना के साथ प्रस्तुत करता है कि ग्राहक कार्रवाई करेगा, जैसे खर्च सीमा को कम करना। जिम्मेदार जुआ खेलने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने का यह एक बहुत ही रोमांचक, नया तरीका है। वैयक्तिकरण कई क्षेत्रों में अच्छा काम करता है - इसलिए यह उम्मीद करने के अच्छे कारण हैं कि यह जिम्मेदार जुआ उपायों के प्रभाव को भी बढ़ा सकता है।

यह शुरुआती दिनों में है, लेकिन यह देखना दिलचस्प होगा कि क्या हमारे ग्राहकों को और अधिक अनुकूलित इंटरैक्शन के साथ बेहतर लक्षित करने का अवसर है और यह देखने के लिए कि क्या हम बड़े लक्ष्य समूहों में मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।

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