Como as recomendações personalizadas melhoraram a experiência do jogador no Boost Casino
O ZingBrain AI ajudou o Boost Casino a evoluir de uma experiência de lobby estática para recomendações personalizadas e descoberta de jogos similares, aumentando o engajamento dos jogadores e reduzindo o trabalho manual na gestão do lobby.
Um dos maiores grupos de jogos do mundo, operando exclusivamente em mercados on-line e de varejo regulamentados e em processo de regulação.
Uma marca de jogos nórdica e báltica que oferece uma experiência de "pague e jogue" dentro da família Entain.
Visão Geral
O objetivo do Boost Casino era migrar de um lobby estático e selecionado manualmente para um layout de jogos personalizado e adaptável. O objetivo era melhorar as principais métricas de desempenho, reduzindo ao mesmo tempo a quantidade de trabalho manual contínuo.
Trabalhando em estreita colaboração, as duas equipes introduziram dois recursos principais de personalização: uma seção de recomendações na página principal do cassino e um pop-up de "jogos semelhantes" exibido quando um jogador fecha um jogo.
Para medir o impacto com precisão, as equipes realizaram um teste A/B: um grupo de jogadores continuou vendo o lobby original, enquanto o outro grupo recebeu a experiência personalizada.
Durante o experimento, a marca observou um aumento tanto no volume apostado quanto no GGR por jogador. Um importante indicador de referência — o número de jogos únicos jogados por jogador — também apresentou um ligeiro aumento. Após o término do teste A/B, ambas as equipes continuaram monitorando o desempenho, e o aumento permaneceu estável nos meses seguintes. Com o tempo, os jogadores passaram a utilizar cada vez mais os módulos de recomendação, que se tornaram a principal fonte de descoberta de jogos na marca.
“A introdução da personalização foi um passo importante na evolução da experiência de cassino, e o ZingBrain provou ser o parceiro perfeito. A integração ocorreu sem problemas, os testes foram rigorosos e os resultados são claros. A melhora em nossos principais indicadores nos dá confiança para expandir ainda mais a personalização em todo o produto, e trabalharemos em estreita colaboração com o ZingBrain para continuar aprimorando a experiência do usuário para nossos jogadores.”
Colaboração
O principal objetivo do Boost Casino era abandonar sua forma única e uniforme de classificar os jogos no lobby e, em vez disso, oferecer conteúdo mais relevante para cada jogador individualmente. Essa abordagem visava ampliar o portfólio de jogos dos jogadores, fortalecer a fidelidade à marca e melhorar as principais métricas monetárias.
Por meio de uma estreita colaboração entre as duas equipes de produto, as empresas encontraram uma maneira ideal de introduzir a personalização no lobby existente sem interromper a já sólida experiência do usuário da marca. Ao mesmo tempo, as seções personalizadas foram colocadas em posições de grande visibilidade para maximizar o impacto.
Utilizando as ferramentas de back-office do Zing, o parceiro compreendeu rapidamente a estrutura de API, os resultados personalizados e os dados necessários. A equipe técnica deles também facilitou o acesso para os testes de QA, permitindo que fossem realizados testes minuciosos antes do lançamento.
Apesar de uma arquitetura interna complexa e de múltiplas dependências de plataforma, o sucesso foi possível graças à forte cooperação entre as equipes. A integração foi concluída rapidamente e implementada sem problemas críticos que pudessem afetar a experiência do jogador.
A etapa final concentrou-se na avaliação dos resultados. Análises aprofundadas — incluindo análises baseadas em percentis e o método CUPED — demonstraram claramente o aumento no desempenho e ajudaram o parceiro a tomar uma decisão objetiva de dar continuidade à colaboração e expandir ainda mais a personalização em todo o produto.
Visão Geral da Solução
Dois módulos de personalização foram introduzidos na marca para abranger tanto a descoberta de lobby quanto a continuidade do jogo durante a sessão.
O ZingBrain AI continua classificando os jogos de acordo com a relevância para o jogador, mas utiliza configurações de prioridade como um sinal comercial adicional. As equipes podem validar o impacto por meio de testes A/B e análises.
Seção Principais Recomendações
Este é o módulo principal de personalização que reflete as principais preferências de cada jogador. Ele combina títulos familiares que o jogador já gosta com novos jogos que ele ainda não descobriu.
Para cada jogador, o sistema calcula uma Pontuação de Descoberta — uma medida de quão disposto ele está a experimentar novos jogos — e adapta a proporção de títulos novos versus conhecidos de acordo.
O pós-processamento também é aplicado para garantir que as recomendações permaneçam atualizadas e não se repitam com muita frequência.
Jogos semelhantes aparecem ao sair do jogo
Quando um jogador fecha um jogo, antes de retornar ao lobby, ele vê um pop-up com títulos semelhantes ao que acabou de jogar.
A similaridade é calculada usando uma ampla gama de parâmetros, incluindo tipo de jogo, recursos, tema, volatilidade e sinais de filtragem colaborativa.
Isso permite que o sistema apresente as alternativas mais relevantes para cada jogo disponível na marca.
“Personalizar o lobby é um passo fundamental para qualquer marca forte. Os objetivos e a mentalidade da equipe do Boost Casino demonstraram imediatamente sua profunda compreensão do assunto, o que tornou cada etapa da integração rápida e sem problemas — desde o design da experiência do usuário (UX) até a avaliação dos resultados. Poder trocar ideias e testá-las em conjunto com uma equipe tão forte é um importante fator de sucesso, e estou confiante de que, juntos, descobriremos muitos outros casos de uso eficazes no futuro.”
Análise de Resultados
Como o volume apostado e o GGR são métricas altamente voláteis, foi importante abordar a análise de forma abrangente e isolar o impacto real da personalização — independentemente da sazonalidade, das flutuações de tráfego ou de outros fatores externos.
A consistência desse aumento e sua estabilidade ao longo de um período prolongado demonstraram que a personalização produz um efeito positivo, levando o parceiro a dar continuidade e ampliar a colaboração.
Foram utilizados vários métodos analíticos: recorte de grupos por percentis, aplicação do método CUPED, análise dos valores medianos por jogador para jogadores de longo prazo e verificação da significância estatística por meio de valores p.
Com base na análise conjunta realizada pelas duas equipes de análise, a conclusão foi clara: houve um aumento tanto no volume apostado quanto no GGR por jogador. A principal métrica indicativa — o número de jogos únicos jogados por jogador — também apresentou um ligeiro aumento.
Conclusão e Próximos Passos
A introdução de recomendações personalizadas revelou-se um avanço significativo para o Boost Casino, proporcionando um aumento claro e sustentado nas principais métricas de desempenho, ao mesmo tempo em que fortaleceu a experiência geral dos jogadores. A colaboração entre as equipes demonstrou que a personalização pode ser integrada de forma rápida, segura e com impacto mensurável — mesmo dentro de uma estrutura de plataforma complexa.
Olhando para o futuro, ambas as partes planejam expandir a personalização para outros pontos de contato, explorar novos sinais em tempo real e testar cenários de descoberta mais avançados. Essas próximas etapas têm como objetivo promover um envolvimento ainda mais profundo e criar uma experiência de cassino em constante evolução e centrada no jogador.
