За даними
McKinsey, 71% споживачів очікують персоналізованих
сервісів, а компанії, які їх впроваджують, бачать у середньому 10-15%
зростання виручки.Тож не дивно, що одним із ключових векторів
розвитку Favbet Tech є
використання ШІ у продуктовому напрямі.Ми почали
працювати з AI ще з середини десятих років. Перше, що робили, — прогнозували
спортивні події для покращення аналітики у бетінгу. Потім перейшли до персоналізації,
саджестингу, побудови моделей для покращення UX.Основний фокус був розподілений за напрямами,
які на той час можливо було посилити та оптимізувати за допомогою штучного
інтелекту.Персоналізація
ігрового досвіду — від рекомендацій ігор до індивідуальних акцій. Сегментація користувачів за поведінкою, інтересами та історією взаємодії з платформою. Саджестинг-платформи на кшталт Netflix — рекомендації подій, ігор, бонусів залежно від активності гравця. Індивідуальні бонуси, турніри та пропозиції, адаптовані до сегмента гравця.Сьогодні ШІ впроваджується не лише у
фронтпродукт, а й у бекофіс. Компанія використовує AI для підвищення
ефективності команд.Так,
у маркетингу його використовують для
прогнозування поведінки користувачів, автоматизованої сегментації, аналізу LTV,
churn-rate, створення персоналізованих кампаній.Бізнес-аналітики будуть моделі на основі LLM для
пришвидшення опрацювання даних, створення інсайтів, автоматизації звітності.У розробленні AI-інструменти використовують для генерації та перевірки коду,
зменшення рутинної роботи й пришвидшення time-to-market.Ми не
просто надаємо інструменти, ми навчаємо команди, як ними користуватись. Спочатку
— senior-розробникам, потім — масштабуємо всередині компанії.На початку AI-ініціативи були розкидані по
командах. Але із зростанням складності та обсягів завдань Favbet Tech об'єднав
AI-напрямок у єдину структуру — Data & AI Stream, який працює за
методологією SAFe, як і вся компанія.SAFe (Scaled Agile Framework) — це
методологія для масштабування гнучких підходів (Agile) у великих організаціях.
Вона надає структурований набір принципів, практик і ролей, що допомагають синхронізувати роботу декількох Agile-команд, забезпечуючи ефективне досягнення
цілей програми та портфеля.
SAFe ґрунтується на принципах Lean та Agile,
сприяючи гнучкості, швидкості та якості розробки.У нас
немає окремого Head of AI, натомість є Head of Data, який відповідає за AI-напрям. Це логічно, бо дані — основа якісного штучного інтелекту.У продуктовій частині команда розробляє нові
моделі, впроваджує їх у продакшн, аналізує вплив на метрики і постійно
втілює все нове. Розробники, аналітики, маркетинг отримують підтримку як
консультанти: команда AI допомагає підібрати та впровадити інструменти.Favbet Tech сфокусований на внутрішньому розробленні власних ML-моделей, які навчаються на реальних користувацьких даних — це дає
точніший результат і перевагу та висококонкурентному ринку.Саджестинг-контент — які ігри, події чи пропозиції показати користувачу. Індивідуальні бонуси та пропозиції — підвищення залученості. Прогнозування LTV та відтоку — оптимізація ROI маркетингу. AI-асистенти для внутрішніх команд — автоматизація рутини, звітності,
генерація SQL/запитів/звітів. Спортивна аналітика — більш
точне прогнозування результатів.У своїх кейсах, Favbet
Tech наслідує найбільш інноваційні компанії у галузі.
Подібні
підходи активно використовують такі гравці, як, наприклад, Entain (бренд bwin,
Coral). Згідно з їхнім звітом (Entain Annual Report 2023), компанія застосовує AI
для прогнозування поведінки гравців та відповідальної гри. DraftKings
використовує ML-моделі для динамічного ціноутворення ставок у реальному часі.
Bet365 інтегрує AI-модулі для автоматизації обслуговування клієнтів та
модерації вмісту.На думку Артема, навколо штучного інтелекту
зараз великий хайп і є спокуса імітувати роботу з ним, а не займатися
впровадженням дійсно ефективних підходів та змін. Favbet Tech впроваджує
штучний інтелект системно — у продукт, операційну ефективність, маркетинг і
навіть корпоративну культуру.Ключ до успіху — власні дані,
з яких зростають ефективні моделі. А до AI треба ставитись не як до ресурсу,
який замінить людей, а як до інструменту, що підсилить команду.І, звісно, важливим є фокус на персоналізацію та
ефективність — те, що бачить і відчуває кінцевий користувач.Цей підхід дає змогу не тільки залишатися у тренді,
а й формувати його.
