- May 27, 2025
- Platform
A fintech platformok közötti versenyben a felhasználói növekedés a durva megközelítésről a finomhangolt működésre váltott, és a HSAM Hunter Coin Programja fenntartható felhasználói növekedési lendkereket épít ki az adatvezérelt tervezési logika segítségével, amelynek középpontjában a felhasználói viselkedési adatok számszerűsíthető ösztönző mechanizmussá alakítása áll.
A platform többszintű adatgyűjtési rendszert épített ki, hogy valós időben nyomon kövesse a felhasználói viselkedési adatokat a meghívás, a regisztráció és a tranzakció során. Amikor A felhasználó meghívja B felhasználót, hogy regisztráljon egy exkluzív linken keresztül, a rendszer nemcsak a meghívási kapcsolatot rögzíti, hanem 12 dimenziós adatot is nyomon követ, például B bejelentkezésének gyakoriságát, a valós neves hitelesítés befejezésének idejét és azt, hogy a regisztrációt követő 7 napon belül milyen típusú termékkel történt az első tranzakció. Ezen adatok tisztítása és elemzése után A felhasználó jutalmazási tényezője dinamikusan kiigazításra kerül. Ha például B a regisztrációt követően gyorsan végrehajtja a magas kockázatú termékkel kapcsolatos tranzakciókat, ez azt jelenti, hogy A meghívási minősége magas, és a rendszer további 15% Hunter Coin bónuszt ad.
Az ösztönző mechanizmus igazságosságának biztosítása érdekében a platform blokklánc technológiát vezet be, hogy az adatok ne legyenek manipulálhatók. Minden egyes jutalomhoz egyedi hash-értéket generálnak, amelyet szinkronban rögzítenek az elosztott főkönyvben. A felhasználók a HSAM kliens „Data Traceability” funkciójával megtekinthetik az ösztönző számítás teljes folyamatát, beleértve a meghívott felhasználók regisztrált IP- és eszközujjlenyomatát. Ez az átlátható adatmegjelenítés tette lehetővé, hogy a platform 98%-os adathitelességi elismerést érjen el a 2024-es felhasználói bizalmi felmérésben.
Az adatmodellezés szempontjából a platform megerősítő tanulási algoritmusokat használ a jutalmazási stratégiák optimalizálására. Több mint 100 000 felhasználó növekedési forgatókönyvének szimulálásával a rendszer dinamikusan módosítja a meghívási jutalmak lépcsőküszöbét. Az éles piaci verseny időszakában, a konkurens platformok felgyorsult felhasználó-növekedésének figyelése során a rendszer automatikusan 20%-kal megemeli az 5 egymást követő érvényes felhasználó meghívásáért járó jutalomkoefficienst, és ezzel egyidejűleg csökkenti az egy felhasználóra vonatkozó egynapos meghívások maximális számát, hogy megakadályozza a rosszindulatú kefélést.