Формирование продуктового и экономического baseline

Работы начинаются с фиксации baseline по ключевым метрикам: ARPU, ARPPU, LTV, retention (D1/D7/D30), progression velocity и точкам оттока. Анализируются игровые петли, экономика, источники фрустрации и платёжные триггеры. Формируется формализованная модель текущего баланса и поведения игроков.

Сегментация и поведенческое моделирование

Игроки сегментируются по стилю игры, прогрессии, платёжному поведению и чувствительности к сложности. На основе исторических данных строятся ML-модели, прогнозирующие churn, конверсию, вероятность платежа и ожидаемый LTV. Сегментация становится динамической и обновляется в реальном времени.

ML-Driven динамический баланс

Параметры сложности, наград, дропа, таймингов и офферов переводятся в конфигурационную модель. ML-алгоритмы адаптируют баланс под сегмент и стадию жизненного цикла игрока, удерживая его в целевом «flow-окне» — без резких скачков сложности или обесценивания прогресса.

LiveOps-контроль и эксперименты

Система поддерживает постоянные A/B и multi-armed bandit-эксперименты. Решения принимаются на основе статистической значимости и прогноза влияния на LTV, а не только на краткосрочный ARPU. Все изменения применяются через безопасные LiveOps-механизмы без client-update.

Прогнозируемость и защита экономики

ML-модели используются не только для оптимизации, но и для контроля рисков: предотвращения инфляции, эксплойтов, pay-to-win и деградации retention. Экономика остаётся управляемой и прогнозируемой даже при агрессивных LiveOps-сценариях.

Измеримый эффект

Методика обеспечивает рост LTV на 15–25%, увеличение конверсии в платежи на 10–20% и снижение churn на 5–10%. LiveOps переходит из ручного режима в управляемую ML-систему, обеспечивающую устойчивый рост метрик и масштабируемость продукта.