인증 준비 스튜디오
심사 제출 전에 어떤 수학 설계를 출시할 가치가 더 클까요?
PAR 표에 플레이어 행동 지표를 더해 설계 선택에 더 확실한 근거를 제공합니다.
- 여러 수학 설계의 세션 길이, D2 리텐션, 플레이어당 총 베팅액을 비교합니다.
- 기존 PAR 표 워크플로를 유지하면서, 심사 제출 전 수학 지표와 플레이어 경험의 트레이드오프를 명확히 파악합니다.
모델
Kairos
PAR 표가 게임 수학을 보여준다면, Kairos는 플레이어의 반응을 보여줍니다.
개요
Kairos는 슬롯 엔진의 라운드 스트림을 하나의 언어로 봅니다. 각 라운드는 제어(표가 무엇을 했는지), 행동(플레이어가 무엇을 했는지), 결과(엔진이 무엇을 지급했는지)로 토큰화됩니다. 모델은 RNG의 다음 결과가 아니라 플레이어의 다음 행동을 학습합니다. RNG의 다음 결과는 이미 엔진이 알고 있기 때문입니다. 이를 바탕으로 플레이어 앞에 배치한 어떤 수학 모델에 대해서도 플레이어별 세션 길이, D2, 베팅액을 예측할 수 있습니다.
상태
Kairos는 이미 플레이어 행동 모델링과 설계 시뮬레이션을 지원합니다. 귀하의 라운드 데이터를 연동하면 귀하의 플레이어 집단에 대해 다양한 구성을 평가할 수 있으며, Loop는 평가 결과를 이후 비교와 튜닝에 활용합니다.
한 장의 표에서 전체 포트폴리오까지
수학을 검증하고, 플레이어를 이해하며, 지속적으로 최적화합니다.
- 01여기서 시작
먼저 수학을 명확히 계산합니다
PAR 표, 가중치 표 또는 제어 구성을 가져와 RTP, 히트율, 비용을 점검합니다. 먼저 브라우저 시뮬레이터로 시험 실행한 뒤, 무엇을 더 깊이 최적화할지 결정하세요.
- 02
플레이어별 반응을 확인합니다
Kairos는 귀하의 라운드 데이터에서 플레이어 행동을 학습해 세션 길이, D2 리텐션, 총 베팅액을 예측합니다. 동일한 수학 구성에서도 그룹별로 서로 다른 결과를 비교합니다.
- 03
매 라운드의 피드백이 다음 최적화를 이끌게 합니다
Loop는 후보 설계를 시뮬레이션하고 지표를 비교하며 예산과 리스크 제약을 점검합니다. 결과를 다음 라운드에 반영해 게임과 플레이어 포트폴리오를 지속적으로 운영합니다.
협업 방식
귀하에게 맞는 연동 방식을 선택하세요
동적 제어
같은 예산으로 더 나은 리텐션을 얻으려면 어떻게 해야 할까요?
보상 비용과 리텐션을 함께 보고 조정할 가치가 있는 구성을 찾습니다.
- 여러 플레이어 그룹이 보상, 억제, 신규 유저 템플릿에 어떻게 반응하는지 비교합니다.
- 재보정된 구성과 평가 보고서를 받고, 플레이어 믹스 변화에 맞춰 지속적으로 튜닝합니다.
LLM 스튜디오
AI가 설계를 만들었다면, 누가 기준 충족을 입증할까요?
생성, 시뮬레이션, 검사, 튜닝을 하나의 폐쇄 루프로 연결합니다.
- 생성된 설계의 RTP, 히트 빈도, 변동성을 검증하고 목표 대비 편차를 찾아냅니다.
- 합성 플레이어로 경험을 테스트하고, Loop가 검사 결과를 바탕으로 계속 반복 개선하게 합니다.
해결하려는 과제부터 시작하세요
표 한 장으로 시작하세요.목표를 함께 살펴보겠습니다.
심사 전 재작업을 줄이거나, 보상 예산을 검토하거나, AI가 만든 설계를 검증하고 싶으신가요? 개선하려는 지표와 함께 PAR 표, 가중치 표 또는 초안을 보내 주세요. 평가 범위와 결과물, 다음 단계를 함께 정하겠습니다.