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.
슬롯 수학을 검증하고, 플레이 경험을 개선하세요.
reSlot“기준선 유지”에서“포트폴리오 운영”으로.
목표 RTP 달성은 시작일 뿐입니다. reSlot이 자체적으로 학습시킨 독자적인 플레이어 모델 Kairos는 플레이어별 이용 시간과 다음 날 재방문 가능성, 총 베팅액을 예측합니다. Loop는 설정을 비교하고 다듬어 리텐션, 비용, 수익의 균형을 찾도록 돕습니다.
Kairos × Loop수치 궤적 · 예시
같은 수학에도 플레이어 반응은 다릅니다.
하나의 안으로 세 지표를 연동 평가
Kairos플레이어 모델Agent 병렬 오케스트레이션
피드백 회수먼저 각 플레이어 유형의 행동 결과를 파악한 뒤 무엇을 최적화할지 결정합니다.
참고 실험 · 절제형 플레이어
이 지표는 무엇을 의미하나요?
발표된 합성 실험의 시작점과 결과를 참고해 라운드별 수렴 과정을 시연합니다. 중간 라운드는 애니메이션으로 생성된 것이며, 실측값이나 실시간 AI 예측이 아니고 효과를 보장하지도 않습니다.
28일 · 설정별 시드 10개
합성 플레이어, Bonus 비활성화. 리서치 결과를 보여주며, 실제 서비스 데이터나 Kairos 예측이 아닙니다.
총 지급액 ÷ 총 베팅액. 시뮬레이션 행동에서 나온 실제 결과이며, paytable상의 이론 RTP가 아닙니다.
주어진 플레이어 집단과 게임 설정에서 둘째 날 다시 돌아올 것으로 예상되는 플레이어 비율입니다. 여기에는 합성 실험의 추정 결과를 표시하며, 실제 서비스의 측정 리텐션이 아닙니다.
순 보상에서 억제 회수를 뺀 값이 총 베팅액에서 차지하는 비율입니다. 음수 값은 제어에 따른 회수가 보상 지출보다 크다는 뜻입니다.
손절 및 이익 실현 한도를 더 잘 지키는 경향이 있습니다. 동일한 게임 설정에서도 다른 재방문 양상과 비용 구조가 나타났습니다.
리서치에서 대조군으로 사용한 원본 제어 설정이며, 변경하지 않았습니다.
발표된 합성 실험의 시작점과 결과를 참고해 라운드별 수렴 과정을 시연합니다. 중간 라운드는 애니메이션으로 생성된 것이며, 실측값이나 실시간 AI 예측이 아니고 효과를 보장하지도 않습니다.
Kairos / 플레이어 행동 지표
“기준선 유지”에서 “포트폴리오 운영”으로.
수학 지표와 플레이어 행동 지표를 함께 비교Kairos
| 게임 | RTP | 히트 빈도 | 변동성 | 예측 세션 길이 | 예측 D2 리텐션 | 플레이어당 총 베팅액 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 데모 A | 96.2% | 27.9% | 7.1 | 142회 스핀 | 31% | 218× |
| 데모 B | 94.7% | 24.7% | 8.6 | 118회 스핀 | 27% | 186× |
| 데모 C | 92.1% | 20.1% | 10.3 | 96회 스핀 | 22% | 151× |
지표 비교 방식을 보여주기 위한 예시 수치입니다. 귀하의 게임에 대한 예측 결과가 아닙니다.
Loop Engineering for Self-Improving Slot Agents 기반으로 구축 ↗비즈니스에 맞게 선택
어떤 문제를 해결하려고 하나요?
심사 제출, 제어, 또는 AI 기반 게임 개발까지. 현재 워크플로에서 시작해 다음 의사결정을 뒷받침할 결과를 얻으세요.
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.
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.
가격
하나의 구성을 먼저 최적화하거나, 전체 포트폴리오를 지속적으로 운영하세요.
현재 목표에 맞는 협업 방식을 선택하세요.
구성 최적화
수학 감사 및 재보정
$10,000/년
기존 PAR 표, 가중치 표 또는 AI 초안을 가져오세요. 검증과 튜닝 폐쇄 루프를 실행해 재보정 설계, 변경 설명, 평가 보고서를 제공하며, 다음 단계를 근거 있게 결정할 수 있도록 합니다.
- 구성 감사: 표 간 일관성, 이상값, 무효 파라미터
- 귀하의 정확한 수학 모델 기반 비용 및 경험 Monte Carlo 시뮬레이션
- 변경 로그와 추론 설명이 포함된 재보정 표
- 오퍼레이터 언어로 작성된 보고서: 비용은 얼마이며 어떤 가치를 제공하는가
- 플레이어 믹스 변화에 따른 월간 재튜닝
- 정확한 RTP, 히트 빈도, 변동성을 위한 클라우드 API
추천
플레이어 및 포트폴리오 최적화
Kairos 관리형 API
맞춤 견적지속적인 업데이트와 운영 대행
귀사의 플레이어 데이터로 Kairos를 학습시키고 배포, 지속적인 업데이트, 일상적인 운영까지 모두 책임집니다. API만 연동하면 Kairos와 Loop가 설정을 계속 평가하고 플레이어 및 게임 포트폴리오를 개선합니다. 모델을 직접 구축하거나 유지보수할 필요가 없습니다.
- 재보정의 모든 내용을 포함하고 다음을 추가:
- 각 표에서 플레이어별 session, D2, 총 베팅액 예측
- 최근 5회 플레이 태그 대신 학습형 플레이어 세그먼트 적용
- 그룹 실험으로 지급이 실제로 만든 가치 측정
- 포트폴리오 엔진: 예산을 리텐션 비용이 가장 낮은 지점으로 배분
- 가드레일 레이어: 하드 비용 한도, GGR 서킷 브레이커, 원클릭 롤백, 전체 의사결정 추적
- 모델 학습, 배포, 업데이트, 운영을 모두 reSlot이 담당
먼저 증거를 보고 결정하세요
도구를 열어 우리의 역량을 검증하세요.
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.