Agregue una columna de retención a su PAR.
Su matemática ya está certificada, fijada por mercado y bloqueada en la fase de diseño. Cada decisión sobre niveles de RTP, volatility y ritmo de features queda definida una sola vez y se arrastra durante años. Kairos usa predicciones, no intuición, para tomar esas decisiones.
Su problema
Seis meses, una sola oportunidad
Un juego requiere seis meses y una tarifa de laboratorio. La volatility y el ritmo de features se bloquean antes de que nadie vea a los jugadores. Una decisión equivocada consume los siguientes seis meses.
Los niveles de RTP se deciden por debate
Los operadores presionan por niveles más bajos. Un RTP menor implica mayor ventaja de la casa y sesiones más cortas, pero nadie en la sala puede decir con precisión dónde alcanza su máximo el producto de ambas variables.
Una cartera de juegos que no se puede comparar
Decenas de juegos y datos diarios agregados de operadores, pero sin una explicación de por qué un título retiene jugadores y su título hermano no.
Lo que obtiene
Tres métricas nuevas
Agregue a su PAR existente duración de sesión prevista, D2 previsto y apuesta prevista por jugador, junto a RTP, hit frequency y volatility.
Elasticidad por nivel de RTP
Para cada nivel certificado, calcule ventaja de la casa × duración de sesión prevista, de modo que la decisión de nivel sea un resultado calculado que pueda mostrar a los operadores.
Estandarización de la cartera
Estandarice los datos de rondas de todos sus juegos en un mismo modelo, para comparar los títulos por su efecto sobre el comportamiento de los jugadores, no por sus resultados de pago.
Empezar con priors públicos
Las predicciones empiezan con priors públicos. Los datos de rondas de sus operadores harán que esas predicciones sean realmente suyas. Los socios de diseño recibirán estas columnas primero y ayudarán a definir el protocolo.
Evidencia
Enumeración exacta, no muestreo
El simulador de PAR Sheet calcula RTP, hit frequency e índice de volatility mediante enumeración exacta, y también informa intervalos de confianza de Monte Carlo.
Abrir simulador769 ejecuciones simuladas de un sistema de control en tiempo real
Las tablas determinan el costo; las poblaciones de jugadores determinan la retención; ambas casi no están correlacionadas. La retención necesita un modelo de jugador, y una hoja de cálculo no lo tiene.
Leer investigaciónPaper de Kairos
Explica cómo un flujo de rondas se convierte en un lenguaje y por qué el modelo aprende al jugador, no al RNG.
Leer paperPrimer paso
- 1
Ejecute su PAR en el navegador
No se sube ningún contenido. Obtendrá resultados matemáticos exactos y perfiles de sesiones simuladas bajo un modelo de jugador explícito.
- 2
Hablemos de su cartera de juegos
Qué títulos, qué mercados y qué datos pueden compartir sus operadores.
- 3
Incorporación como socio de diseño
Estandarizaremos sus datos de rondas, ajustaremos Kairos y entregaremos columnas de retención en su próximo PAR.
Preguntas frecuentes de los estudios
Empieza por lo que necesitas resolver
Comparte tu tabla.Cuéntanos tu objetivo.
¿Quieres reducir iteraciones antes de la presentación regulatoria, evaluar un presupuesto de compensación o validar una configuración generada por IA? Cuéntanos qué métrica quieres optimizar y trae una hoja PAR, una tabla de pesos o un borrador. Definamos juntos el alcance de evaluación, los entregables y el siguiente paso.