PAR表にリテンション列を追加。
貴社の数学は認証済みで、市場ごとに固定され、設計段階でロックされています。RTPティア、volatility、featureのテンポに関するすべての意思決定は、一度決めると何年も使われます。Kairosは、勘ではなく予測でその意思決定を支えます。
課題
6か月に一度の勝負
1本のゲームには半年とラボ費用がかかります。Volatilityとfeatureのテンポは、誰かがプレイヤーを見る前にロックされます。ひとつの判断ミスが、次の半年を消費します。
RTPティアを議論で決めている
オペレーターはより低いティアを求めます。低いRTPは高いハウスエッジと短いセッションを意味しますが、その積がどこで最大になるのかを会議室で説明できる人はいません。
比較できないゲームポートフォリオ
数十本のゲームと、オペレーターからの日次集計データがあっても、なぜあるゲームはプレイヤーを維持でき、姉妹作はできないのかを説明できません。
得られるもの
3つの新しい指標列
既存のPAR表に、RTP、ヒット頻度、volatilityの横へ、予測セッション時間、予測D2、予測プレイヤーあたりベット額を追加します。
RTPティアの弾力性
各認証ティアについて、ハウスエッジ × 予測セッション時間を計算し、ティア判断をオペレーターに提示できる計算結果にします。
ゲームポートフォリオの標準化
すべてのゲームのラウンドデータを同一モデルへ標準化し、支払い結果ではなく、プレイヤー行動への影響で各タイトルを比較できるようにします。
まずは公開事前分布から
予測は公開事前分布から始まります。オペレーターのラウンドデータが入ることで、その予測は貴社固有のものになります。デザインパートナーはこれらの列を先行して利用し、プロトコル形成にも参加できます。
根拠
サンプリングではなく厳密列挙
PAR Sheetシミュレーターは、厳密列挙によりRTP、ヒット頻度、volatility indexを計算し、同時にMonte Carlo信頼区間も報告します。
シミュレーターを開くリアルタイム制御システムの769回のシミュレーション実行
表がコストを決め、プレイヤー集団がリテンションを決めます。この2つはほとんど相関しません。リテンションにはプレイヤーモデルが必要で、スプレッドシートにはそれがありません。
研究を読む最初の一歩
- 1
ブラウザでPAR表を実行
何もアップロードされません。明示されたプレイヤーモデルのもとで、厳密な数学結果とシミュレートされたセッション像を取得できます。
- 2
ゲームポートフォリオについて相談
どのタイトル、どの市場、そしてオペレーターがどのデータを共有できるかを確認します。
- 3
デザインパートナーとして導入
ラウンドデータを標準化し、Kairosをフィットさせ、次のPAR表にリテンション列を納品します。
スタジオからよくある質問
いま解決したい課題から
まずは表を一枚。目標をお聞かせください。
申請前の手戻りを減らしたい、補填予算を評価したい、または AI 生成案を検証したいですか？最適化したい指標を教えてください。PAR 表、ウェイトテーブル、またはドラフトをご用意ください。評価範囲、納品物、次のステップを一緒に定めます。