ဂိမ်းစီမံကိန်းများသည် VR၊ AR နှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ကို အတိအကျဖန်တီးပေးသည့် ရူပဗေဒအင်ဂျင်များကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ လက်တွေ့ဘဝအခြေအနေများကို အတုယူထားသည့် ရှုပ်ထွေးသော ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်များဖြစ်သည်။ ပုံမှန်ဂိမ်းများနှင့် ကွဲပြားခြားနားပုံမှာ ဖျော်ဖြေရေးထက် အတိအကျမှန်ကန်မှုကို အဓိကထားခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ပျံသန်းသူများ ပုံမှန်လေ့ကျင့်သည့် ပျံသန်းမှုစီမံကိန်းများကို ယူနိုင်သည်။ မကြာသေးမီက ထုတ်ဝေခဲ့သည့် သုတေသနအရ သင်ယူထားသော ကျွမ်းကျင်မှုများ၏ ၉၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့်ကို လက်တွေ့ပျံသန်းမှုအခြေအနေများတွင် အသုံးချနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိရသည်။ ဈေးကွက်ကလည်း ဤအချက်ကို သတိပြုမိလာခဲ့သည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် ဂိမ်းစီမံကိန်းများ၏ ကမ္ဘာ့တန်ဖိုးသည် ဒေါ်လာ ၆.၈၇ ဘီလျှှုန်းခန့်ရှိပြီး ၂၀၃၀ နှစ်အထိ နှစ်စဉ် ၁၃ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိုးတက်လာမည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက ခန့်မှန်းကြပြီး ပိုမိုများပြားလာသော စက်မှုလုပ်ငန်းများက ပျော်ရွှင်မှုထက် ပိုမိုအသုံးဝင်မှုကို အသိအမှတ်ပြုလာကြသည်။
စီးပွားရေး အကျင့်စနစ်များသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအား အမှန်တကယ် အန္တရာယ်မရှိဘဲ မတူညီသော ဗျူဟာများကို စမ်းသပ်ခွင့်ပေးပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဈေးကွက်ပြောင်းလဲမှုများ၊ ယှဥ်ပြိုင်ဖက်များ၏ နောက်တစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်မှုများနှင့် ငွေကြေးဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်များကို အရင်ဆုံး စမ်းသပ်နိုင်သည့် စိတ်ကူးယဉ်ကမ္ဘာများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ အချို့သောလုပ်ငန်းများသည် လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်မှုများသို့ တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်ခြင်းထက် ဤကဲ့သို့သော အခြေအနေများကို ဖြတ်သန်းပြီးနောက် သူတို့၏အဖွဲ့များက ပိုကောင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိကြပါသည်။ ရိုးရာ အစီအစဉ်ချမှတ်မှု ချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြုနေသော ကုမ္ပဏီများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဤကဲ့သို့သော အကျင့်စနစ်များကို အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းများတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွင်း အမှားအယွင်းများ လေးပုံတစ်ပုံခန့် လျော့နည်းကြောင်း လေ့လာမှုအချို့က အကြံပြုထားပါသည်။ ယနေ့ခေတ် ဒေတာ ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများနှင့် ပေါင်းစပ်ပါက မကြာခဏ မကြုံတွေ့ရသော စီးပွားရေး အခြေအနေများကို ဖြတ်သန်းရန် သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော ဈေးကွက်အခြေအနေများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သည့် မန်နေဂျာများကို ပြင်ဆင်ရာတွင် ဤကဲ့သို့သော အကျင့်စနစ်များသည် အလွန်အရေးပါလာပါသည်။
ဂိမ်းဖန်တီးသူများသည် ပလိယာများ၏ အပြုအမူကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်အတူ telemetry ဒေတာများ အသုံးပြုလာပါက ၎င်းတို့သည် ဂိမ်းစနစ်များကို အချိန်ကာလအတွင်း ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပိုမိုတိကျအောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ကြသည်။ 2024 ခုနှစ် Simulation Game Trends Report အရ ချက်ချင်းပြန်လည်အကြံပေးမှုစနစ်များပါ စီမံကိန်းများကို အသုံးပြုသည့် စတူဒီးယိုများသည် debugging အတွက် အလုပ်ချိန်များ ၄၀% လျော့ကျပြီး ပလိယာထိန်းသိမ်းမှုနှုန်း ၁၉% ခန့် ပိုကောင်းလာသည်။ ဒေတာကို အလေးထားခြင်းသည် prototype လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမြန်ဆန်စေရန် အကူအညီဖြစ်စေသည်။ ယနေ့ခေတ် ဂိမ်းကုမ္ပဏီအများစုသည် agile စနစ်ကို အသုံးပြုနေကြပြီဖြစ်ပြီး စတူဒီးယိုအားလုံး၏ နှစ်ပိုင်းခန့်သည် ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြုကြသည်။ ကောင်းမွန်သော analytics ကိရိယာများနှင့် တွဲဖက်ပါက simulation ကို အလေးပေးသည့် စီမံကိန်းများအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဂိမ်းများကို စျေးကွက်သို့ ရောက်ရှိစေပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် ပိုကောင်းသော အကျိုးအမြတ်များကို ရရှိစေသည်။
ဂိမ်းစီမံကိန်းများအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအပေါ် အမြတ်အစွန်းကို သုံးသပ်ရာတွင် ဖန်တီးခဲ့သည့်နှင့် လည်ပတ်မှုအတွက် ကုန်ကျစရိတ်အားလုံးနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကို နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။ ပုံမှန်ဆော့ဖ်ဝဲများနှင့် အဘယ်ကြောင့် ကွဲပြားခြားနားပါသနည်း။ ဒီဇိုင်နာများသည် အသုံးပြုသူတစ်ဦးချင်းစီ၏ တန်ဖိုး၊ အက်ပ်အတွင်းတွင် အသုံးပြုသူများက ဝယ်ယူသည့် အသေးစားဝယ်ယူမှုများနှင့် စီမံကိန်းများကို မူဝါဒကွဲပြားသော ပလက်ဖောင်းများတွင် ချောမွေ့စွာ လည်ပတ်စေရန် လိုအပ်သော အပိုအလုပ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။ VR ယာဉ်ပြိုင်ပွဲဂိမ်းများကို ဥပမာအဖြစ်ကြည့်ပါက ၎င်းတို့၏ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်မှာ ဒေါ်လာ ၂၀,၀၀၀ မှ ၅၀,၀၀၀ ခန့်ရှိပြီး လွန်ခဲ့သောနှစ်က Planet Arcade ၏ အဆိုအရ တစ်ချို့သော စတူဒီယိုများသည် ဂိမ်းမိတ်ဆက်ပြီးနောက် တစ်ရက်လျှင် ဒေါ်လာ ၉၀ မှ ၂၅၀ အထိ ရရှိနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ဤဂဏန်းများသည် လူကစားသူများကို လစဉ်လတိုင်အောင် ပြန်လာစေရန် ရည်ရွယ်သော ဂိမ်းများ တည်ဆောက်ရာတွင် ဘဏ္ဍာရေးအစီအစဉ်ကောင်းများ၏ အရေးပါမှုကို အထင်ရှားဆုံး ဖော်ပြနေပါသည်။
ထိရောက်သော ROI အခြေခံကျော်လွန်မှုများသည် အဓိက မှတ်တိုင် (၃) ခုကို အာရုံစိုက်ပါသည်။
၂၀၂၄ ခုနှစ် စီမံကိန်း ROI လေ့လာမှုတစ်ခုအရ ဖြတ်ကျော် လုပ်ငန်းအဖွဲ့များ အသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီများသည် break-even ကာလကို 34%သီးခြားလုပ်ကိုင်သည့် အဖွဲ့များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက
Hyper-casual ချက်ပြုတ်မှု စီမံကိန်းတစ်ခုသည် $120k ဖွံ့ဖြိုးရေးကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် အမြတ်အစွန်းရရှိမှုသည် ၈.၂ လအတွင်း ဦးတည်ထားသော အဆင့်မြှင့်တင်မှုဖြင့်
| မက်ထရစ် | မစတင်မီ | အဆင့်မြှင့်ပြီးနောက် |
|---|---|---|
| ၃၀ ရက် ထိန်းသိမ်းမှု | 12% | 19% |
| ပျမ်းမျှ ဝင်ရောက်ကစားချိန် | 4.1 မိနစ် | 6.7 မိနစ် |
| လစဉ် ကြော်ငြာဝင်ငွေ | $8k | $23k |
စစ်တမ်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ခက်ခဲမှုများကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် စတူဒီယိုသည် 55%လစဉ် ၁၂ လအတွင်း အမြတ်နှုန်းကို ရရှိခဲ့သည်။
VR ဆင့်ပွားစက်များသည် ယန္တရားအာရ်ကေဒ်ယူနစ်များထက် 2–3×ကနဦးရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ပိုမိုများပြားစေသော်လည်း ၎င်းတို့၏ ပြန်လည်တိုးတက်မှု စက်ဝန်းများသည် တစ်လတစ်ကြိမ် ထိန်းသိမ်းမှုလိုအပ်သော ရှေးဟောင်းစနစ်များကို ကျော်လွန်နိုင်သည်။ ဦးဆောင်ဖွံ့ဖြိုးရေးသမားများသည် 18–၂၄ လ ဘတ်ဂျက်၏ အစိတ်အပိုင်းများကို မော်ဒျူလာ တည်ဆောက်ပုံသို့ သတ်မှတ်ထားပြီး 30–40% o ကုန်ကျစရိတ် ထိရောက်သော အဆင့်များကို ပေါင်းစပ်၍ rOI ကာလကို ရှည်လျားစေရန် ဖြစ်နိုင်ခွင့်ကို ဖန်တီးပေးသည် 60% (Planet Arcade 2024)
Data Envelopment Analysis (DEA) သို့မဟုတ် အတိုကောက် DEA သည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများ မည်မျှကောင်းမွန်စွာ လည်ပတ်နေသည်ကို ကြည့်ရှုနေသော ဂိမ်း ဖန်တီးသူများကြားတွင် လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။ Liu နှင့် အဖွဲ့ 2021 ခုနှစ်တွင် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စွမ်းအင်ကဏ္ဍများတွင် စတင်ခဲ့သော နည်းလမ်းသည် ဂိမ်းများ ဖန်တီးရာတွင် ထည့်သွင်းသည့်အရာများနှင့် ထွက်လာသည့်အရာများကို အဓိကကြည့်ရှုခြင်းဖြစ်သည်။ ဂိမ်းဖွံ့ဖြိုးရေးအတွက် သုံးစွဲသော အချိန်များ၊ ပရောဂျက်များသို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ဂိမ်းမိတ်ဆက်ပြီးနောက် မည်မျှသော ကစားသမားများ ဆက်လက်ကစားနေကြသည်၊ ရောင်းအားမှ ဘယ်လောက်ဝင်ငွေရရှိနေသည်တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါ။ DEA ၏ အားသာချက်မှာ အချက်အလက်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကိုင်တွယ်နိုင်ခြင်းဖြစ်ပြီး ဘတ်ဂျက်များနှင့် အဖွဲ့အရွယ်အစားများ လုံးဝကွဲပြားသော ဂိမ်းစတူဒီယိုများအကြား စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာရာတွင် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော နှိုင်းယှဉ်မှုများကို ရရှိစေနိုင်သည်။
အမှန်တကယ် အသုံးချပါက DEA သည် ပရိုဂရမ်ရေးသားခြင်းအတွက် အသုံးပြုသော နာရီပိုင်းများ၊ ဆာဗာများ၏ ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် နေ့စဉ် အသုံးပြုသူ အရေအတွက် သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူ တစ်ဦးချင်းစီမှ ပျမ်းမျှဝင်ငွေကဲ့သို့သော ရလဒ်များကို ဆန့်ကျင်၍ ထုတ်လုပ်မှုများကို ကြည့်ပါသည်။ မကြာသေးမီက ဂိမ်းနယ်ပယ်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော သုတေသနအရ နှစ်ကုန်တွင် DEA ကို အသုံးပြုသော ကုမ္ပဏီများသည် ကစားသမားများ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို မဆုံးရှုံးဘဲ ပရိုတိုတိုက်ပွဲ ကုန်ကျစရိတ်ကို ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် DEA ၏ ထိရောက်မှု တိုင်းတာမှုများမှတစ်ဆင့် စိန်ခေါ်မှုများကို ရင်ဆိုင်နေရသော စမ်းသပ်ဂိမ်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည့် မိုဘိုင်းဂိမ်း ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးကို ယူပါ။ ထို့နောက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စွမ်းဆောင်နေသော ဂိမ်းများသို့ ဘတ်ဂျက်ကို ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ပြီး ငွေကြေးအရ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ချမှတ်နိုင်ခဲ့သည်။
| စမ်းသပ်စက် အမျိုးအစား | ဆန်းစစ်ထားသော ထည့်သွင်းမှုများ | တိုင်းတာထားသော ရလဒ်များ | DEA ရမှတ် (0-1) |
|---|---|---|---|
| Platform A | $240k ဘတ်ဂျက်၊ 6 လ | 85% ထိန်းသိမ်းမှု၊ $1.2 LTV | 0.92 |
| Platform B | $180k ဘတ်ဂျက်၊ လေးလ | 78% ထိန်းသိမ်းမှု၊ $0.9 LTV | 0.81 |
| ပလက်ဖောင်း C | $310k ဘတ်ဂျက်၊ ရှစ်လ | 89% ထိန်းသိမ်းမှု၊ $1.5 LTV | 0.88 |
Platform A သည် QA လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခဲ့သောကြောင့် ထိရောက်မှုတွင် ဦးဆောင်ခဲ့ပြီး Platform C မှာ 'စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းသော်လည်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအရွယ်အစားကြောင့် အမြတ်အစွန်းများ ပျော့ပျောင်းသွားခဲ့သည်။
၎င်း၏ အားသာချက်များရှိသော်လည်း DEA သည် ထူးခြားသော တန်ဖိုးများ (outliers) ကို အလွယ်တကူ ထိခိုက်နိုင်ပြီး (Meng and Qu, 2022) အသက်ဝင်နေသော ဝန်ဆောင်မှုဂိမ်းများတွင် တစ်ပတ်တာအတွင်း ကစားသမား၏ အပြုအမူများ ပြောင်းလဲနေချိန်တွင် စိန်ခေါ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ဇာတ်လမ်း၏ အရည်အသွေးကဲ့သို့သော ဂိမ်းအောင်မြင်မှုကို သက်ရောက်မှုရှိသော အရည်အသွေးဆိုင်ရာ အချက်များကို ဖမ်းယူရန် မအောင်မြင်ပါ။
တိကျသော KPI များကို ခြေရာခံခြင်းဖြင့် မှုန်ဝါးသော စွမ်းဆောင်ရည် ပြန်လည်သုံးသပ်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော ဗျူဟာများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဂိမ်းစီမံကိန်းများအတွက် အကျိုးသက်ရောက်မှုအများဆုံး မီတာများမှာ အသုံးပြုသူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ပျမ်းမျှဝင်ငွေ (ARPU) , ဘဝတစ်လျှောက်တန်ဖိုး (LTV) ，နဲ့ ထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းများ .
ARPU သည် တစ်ဦးချင်းလက်ရှိအသုံးပြုသူမှ တစ်လလျှင် ဝင်ငွေဘယ်လောက်ရရှိနေသည်ကို ပြသပေးပြီး LTV မှာမူ ဂိမ်းကစားသမားတစ်ဦးနှင့်အတူ သူတို့၏ တစ်သက်တာတွင် မည်မျှရှိမည်ကို မျှော်လင့်နိုင်သည်ကို ကြည့်ရှုပါသည်။ ကစားသမားများကို ဆက်လက်ပါဝင်စေရန် ဆိုလျှင် ၇ ရက်နှင့် ၃၀ ရက် ထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းများသည် လူများက ပြန်လာနေမနေကို ညွှန်ပြသည့် အရေးပါသော အညွှန်းကိန်းများဖြစ်ပါသည်။ မနှစ်က Game Analytics Association မှ ထုတ်ပြန်ခဲ့သော သုတေသနအရ စီမံကိန်းဂိမ်းများအတွက် ၃၀ ရက် ထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းများနှင့် တစ်သက်တာတန်ဖိုးကြားတွင် အလွန်ကောင်းမွန်သော ဆက်နွယ်မှုရှိပြီး ဆက်နွယ်မှု ဂျီဩမေတြိကား (correlation coefficient) သည် ၀.၈၂ ခန့်ရှိပါသည်။ တစ်လအကြာတွင် မူလပရိသတ်၏ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်း (သို့) ထို့ထက်ပို၍ ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းနိုင်သည့် ဂိမ်းများအတွက် လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးအတွက် ပုံမှန်ဟု ယူဆသည့် တန်ဖိုးထက် ၂.၃ ဆခန့် ပိုမိုရရှိလေ့ရှိပါသည်။
အခမဲ့ကစားခွင့်ရှိသည့် မော်ဒယ်များတွင် ဂရုတစိုက် ဟန်ချက်ညီအောင် ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ အလွန်အကျွံ ဝင်ငွေရှာခြင်းသည် ကစားသမားများ ဆက်လက်ကစားခြင်းကို ထိခိုက်စေပြီး၊ ဝင်ငွေနည်းပါးခြင်းသည် ဖွံ့ဖြိုးမှုကို ကန့်သတ်ပေးပါသည်။ အဆင့်မြင့် စီမံကိန်း ဂိမ်း ၁၂ ခုကို ဆန်းစစ်လေ့လာခဲ့ရာတွင် အဆင့်ဆင့် ဒီဇိုင်းပြင်ဆင်မှုများ (ဥပမာ - အဝတာပုံစံပြင်ဆင်ခြင်း) ကို ပေးသည့် ဂိမ်းများသည် ကြော်ငြာအပေါ် အားကိုးနေသည့် ဂိမ်းများထက် LTV ကို ၅၈% ပိုမိုမြင့်တက်စေကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ရပါသည်။ အလယ်အလတ်အဆင့် စီမံကိန်းဂိမ်းများအတွက် ARPU အကောင်းဆုံးအဆင့်မှာ ၃.၂၀ ဒေါ်လာမှ ၄.၅၀ ဒေါ်လာ/လ ဖြစ်ပြီး ကစားသမားများ၏ ပါဝင်မှုကို ထိခိုက်မှုမရှိစေဘဲ ရရှိနိုင်ပါသည်။
ထိရောက်သော UA သည် ဖောက်သည်ရရှိရေး ကုန်ကျစရိတ် (CAC) ကို ခန့်မှန်းထားသော LTV နှင့် ကိုက်ညီအောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။ ကွန်ပျူတာ ခန့်မှန်းခြင်း အသုံးပြုသည့် ဖန်တီးသူများသည် CAC ကို ၃၇% လျှော့ချနိုင်ပြီး ပထမရက် ကစားသမားများ ဆက်လက်ကစားမှုကို ၁၉% တိုးတက်စေပါသည်။ ဥပမာ - သင်တန်းများကို ပြီးမြောက်သော်လည်း ဝယ်ယူမှုမပြုသည့် ကစားသမားများကို ပြန်လည် ဦးတည်ခြင်းသည် ၄:၁ ROI ကို ရရှိစေပြီး အသက်အရွယ်အလိုက် ကျယ်ပြန့်သော စီမံကိန်းများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။
ဤဆက်နွယ်နေသော KPI များကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် စတူဒီယိုများသည် ကစားသမားများ၏ ကျေနပ်မှုကို တည်ငြိမ်စွာ ထိန်းသိမ်းရင်း စီမံကိန်း၏ ROI ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
ပလေယာဝင်ငွေပြန်အမ်းနှုန်း (RTP) သည် စီမံကိန်းသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပလေယာများထံသို့ ပြန်လည်ပေးအပ်သည့် ငွေကြေးအရေအတွက်၏ ရာခိုင်နှုန်းကို ဖော်ပြသည်။ RTP 96% ဆိုပါက ရေရှည်တွင် ပါတ်စ်စဲလုပ်သည့် ဒေါ်လာ 100 မှ ပလေယာများသည် ဒေါ်လာ 96 ကို ပြန်လည်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဤသို့သော ပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည် ယုံကြည်မှုကို တည်ဆောက်ပေးပြီး RTP 95% အထက်ရှိသည့် ဂိမ်းများသည် RTP နိမ့်သည့် ဂိမ်းများထက် 23% ပိုမိုသော ပလေယာထိန်းသိမ်းနိုင်မှုရှိသည် (2024 ဂိမ်းစီမံကိန်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအစီရင်ခံစာ)
ခေတ်မီ RTP မော်ဒယ်များတွင် ကွန်ဘိုင်နာတိုရီယယ် သင်္ချာနှင့် မွန်တီကလို စီမံကိန်းများကို အသုံးပြု၍ ဂိမ်းကစားမှု သန်းချီသော အကြိမ်အရေအတွက်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါသည်။ အဆင့်မြင့် စမ်းသပ်ရေးဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခု၏ 'စနစ်ကို ဖော်ပြသည် သည် ကာစီနို - ပုံစံ စီမံကိန်းများသည် RTP ကို အောက်ပါ အစိတ်အပိုင်း (၃) ခုအတွင်း ဖြန့်ဝေထားသည်
ဤသို့သော အသေးစိတ်ခွဲခြားမှုသည် ဖွံ့ဖြိုးရေးသမားများအား ပလေယာများအတွက် ပြိုင်ဆိုင်နိုင်သော ပြန်အမ်းနှုန်းများကို သေချာစေရန်နှင့်အတူ အမြတ်အစွန်းကို တိကျစွာ ညှိနှိုင်းနိုင်စေပါသည်
RTP 99.4% ရှိသော ဘလက်ဂျက်အတုယူဂိမ်းများသည် 0.6% အိမ်အနိုင်ရမှုကိုထိန်းသိမ်းထားပြီး လောင်းကြေးပမာဏများဖြင့် အမြတ်အစွန်းရရှိစေသည် —လောင်းကြေး ၁ သန်းစီအတွက် အကျိုးအမြတ် ၆၀၀၀ ဒေါ်လာရရှိပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့်၊ a rTP 94% ရှိသော စလော့ဂိမ်းများသည် မကြာခဏမဟုတ်သော အကြီးစားအနိုင်ရမှုများကို ပေးစွမ်းပြီး ပိုနည်းသော အနိုင်ရမှုများရှိသည့်တိုင် စိတ်လှုပ်ရှားမှုကို ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။
လက်ရှိတွင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်သူများ၏ 31% သည် ကစားသမား၏ အပြုအမူအပေါ် အခြေခံ၍ ±2% အတွင်း RTP ကို ချိန်ညှိရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနေပါသည်။ 2024 ခုနှစ်က လူဦးရေ 120,000 ကို လေ့လာမှုအရ ဤနည်းလမ်းသည် မပြောင်းလဲသော RTP မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကစားသမား၏ LTV ကို 18% တိုးတက်စေပါသည်။
အပူပြင်းသော သတင်း
ကျွန်ုပ်တို့၏ နောက်ဆုံးပုံစံများနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်များကို ပထမဆုံးရယူပါ။
မူပိုင်ခွင့် © ကျွန်းကော့စ် ရှူအိုက်စီ နည်းပညာ ကုမ္ပဏီလီမိတက်now All rights reserved - လုံခြုံရေးမူဝါဒ
EN
