Avec les outils d’analyse de données et de prédictions, il est possible de prédire l’avenir. Si ce n’est une surprise pour personne, ça l’est encore moins pour les sociétés de pari. Grâce à la data, l’entreprise de paris hippiques, PMU, se sert de ces analyses pour réguler l’activité de ces paris, mais également détecter les comportements à risque de ces joueurs.
Comment le PMU se sert de la data ?
Conscient de l’importance grandissante des jeux en ligne, le PMU a engagé sa transformation numérique depuis plusieurs années. Aujourd’hui, sur 9,9 milliards d’euros de mises, 1 milliards proviennent des applications en ligne.
C’est pourquoi les données sont mises à contribution pour protéger ses joueurs, notamment les mineurs mais aussi les personnes addicts. Pour ce faire, la DSI recueille toutes les informations des clients détenteurs de compte dans une base de données SQL. L’entreprise établit ensuite des critères de risques en prenant compte de l’approvisionnement, des retraits et des fréquences de paris. Une fois ces indications réunies, les équipes obtiennent un score pour chaque joueur permettant de les catégoriser. Selon la Chief Data Officer, Fiona Ongaro, il existe 5 niveaux de joueur, chacune surveillée à des fréquences spécifiques. Et pour ne pas laisser un algorithme décider du sort de ses consommateurs, un regard humain supervise le processus.
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Que fait le PMU pour aider ses joueurs addicts ?
En plus du travail des équipes de data et des algorithmes, le PMU s’est rapproché d’associations qui viennent en aide aux personnes souffrant d’une addiction. Pour permettre des actions concrètes, un scoring élevé est partagé entre les différentes équipes de l’entreprise, notamment le service client. Ce dernier sera donc capable d’adapter sa réponse en fonction du client au bout du fil.
En plus d’aider au business de l’entreprise, le PMU se sert de ses données pour venir en aide à ces joueurs vulnérables. Grâce à des analyses et des prédictions de données, il est plus facile d’anticiper le comportement d’une communauté. C’est ce que fait également le marché de l’immobilier pour anticiper au mieux les prix du marché. C’est pourquoi, si cet article vous a plu, et si vous envisagez une carrière dans la Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres de formations sur DataScientest.
Source : zdnet.fr
