Рост карточных онлайн-игр в Африке

Дмитрий Старостенков, CEO Evenbet Gaming, и Гали Хартув, Co-founder & CEO WarriorLab, поделились взглядом на рост карточных онлайн-игр в Африке: от языковой и платежной адаптации до работы с мобильной инфраструктурой и удержанием игроков.

Факторы, которые важно учитывать при работе в африканском регионе

💠Африка — это не единый рынок. Континент включает более 50 стран с разным уровнем цифровизации, социальными паттернами и игровыми привычками. Универсальные решения не работают: продукты необходимо адаптировать под локальные интересы и контекст.

💠Ограничение исключительно английским языком сужает охват аудитории. Поддержка суахили, йоруба, зулу и арабского языков становится важным условием для масштабирования в регионе.

💠Мобильные деньги — основной способ оплаты в регионе, поэтому продукты должны быть рассчитаны на небольшие депозиты, микроплатежи и быстрые переводы без сложных банковских процедур.

💠Африканские игроки не воспринимают сложные механики: обучение, интерфейсы и игровые сценарии должны быть максимально простыми и понятными.

Приоритет в регионе — скорость и простота

70–90% пользователей выходят в онлайн только с мобильных устройств, а для многих это единственный канал доступа к iGaming. Поэтому выигрывают не самые технологичные решения, а те, которые стабильно работают в условиях слабого интернета и ограниченной инфраструктуры.

Выигрывают легкие продукты: небольшой вес приложений, быстрая загрузка игровых столов, минимальное потребление трафика и устойчивость к обрывам соединения. Пользовательский опыт должен быть спроектирован так, чтобы игра не ломалась при нестабильной сети и не требовала постоянного высокоскоростного доступа.

Дополнительный фактор масштабирования — работа с локальной телеком-инфраструктурой. Без интеграции с местными операторами даже сильный продукт быстро упирается в технические ограничения региона.

Влияние ИИ и ML

ИИ-технологии и МL здесь работают как инструмент контроля качества продукта.
Для карточных игр с моделью player-vs-player это прежде всего про корректный матчмейкинг: сопоставление игроков одного уровня, снижение дисбаланса и устранение ситуаций, в которых пользователь быстро теряет интерес из-за неравной игры.

ИИ-модели используются для выявления мошеннического поведения и аномалий в игровых паттернах, а также для тонкой настройки пользовательского опыта — от подбора игровых форматов до адаптации предложений под реальные сценарии поведения.

🌟 C-lvl — первая полоса топ-менеджмента