L’evoluzione delle lotterie digitali sta portando con sé una sfida inattesa: aiutare i giocatori a orientarsi in cataloghi sempre più vasti. Oggi molte piattaforme di iLottery offrono oltre cento giochi eInstant attivi contemporaneamente, un’offerta che da un lato amplia le possibilità di intrattenimento, ma dall’altro può generare un fenomeno noto nell’economia digitale come “choice overload”, il sovraccarico di scelta. Di fronte a troppe opzioni, infatti, i giocatori rischiano di sentirsi disorientati e di faticare a individuare i giochi più adatti ai propri gusti o al proprio stile di gioco.
Quando questo accade, l’esperienza dell’utente può diventare meno coinvolgente. Chi non riesce a trovare rapidamente giochi interessanti tende ad abbandonare la piattaforma più velocemente, con sessioni più brevi e meno ritorni nel tempo. Per le lotterie ciò significa livelli più bassi di engagement e minori opportunità di valorizzare giochi emergenti o con un alto potenziale di conversione.
Per affrontare questo problema, Brightstar Lottery ha sviluppato il Game Recommendation Engine, un sistema di raccomandazione basato sull’intelligenza artificiale che richiama i modelli utilizzati dalle grandi piattaforme di contenuti digitali come Netflix o Amazon. L’obiettivo è offrire un’esperienza personalizzata capace di guidare i giocatori nella scoperta dei giochi più adatti alle loro preferenze.
Il motore di raccomandazione utilizza algoritmi che analizzano il comportamento dei giocatori e le caratteristiche dei giochi per individuare preferenze latenti, cioè schemi nascosti nei dati che descrivono gusti e abitudini degli utenti. In questo modo il sistema può proporre suggerimenti personalizzati simili a quelli ormai familiari agli utenti delle piattaforme di streaming: giochi suggeriti perché simili a quelli già utilizzati, titoli popolari tra giocatori con comportamenti analoghi oppure nuove proposte affini ai giochi preferiti.
Grazie a questo approccio, i giocatori vengono introdotti a nuovi titoli eInstant che probabilmente non avrebbero scoperto da soli. Il processo di ricerca dei giochi diventa così più semplice e fluido, perché la piattaforma evidenzia i contenuti più rilevanti per il singolo utente invece di costringerlo a navigare tra decine di opzioni poco interessanti.
Il Game Recommendation Engine è stato lanciato nel 2025 e rappresenta uno dei primi esempi di applicazione strutturata dell’intelligenza artificiale nel settore delle lotterie digitali. Il sistema analizza le interazioni tra giocatori e giochi, prendendo in considerazione elementi come sessioni di gioco, puntate effettuate e frequenza di utilizzo. Scomponendo questi dati, l’algoritmo è in grado di individuare caratteristiche nascoste che descrivono sia i comportamenti dei giocatori sia le proprietà dei giochi.
Il modello utilizza un approccio ibrido che combina dati sulle interazioni degli utenti con informazioni sui contenuti dei giochi. Invece di trattare utenti e titoli come entità isolate, il sistema li rappresenta come combinazioni di caratteristiche latenti. Questo consente all’algoritmo di individuare schemi più generali e di migliorare progressivamente le raccomandazioni. L’uso di tecniche di analisi delle componenti principali permette inoltre di ridurre il numero di parametri necessari per l’addestramento del modello, rendendo più efficiente l’elaborazione anche quando si lavora con grandi volumi di dati.
Secondo Brightstar, il sistema si è dimostrato particolarmente efficace nel suggerire giochi eInstant nelle piattaforme di iLottery. Il motore di raccomandazione riesce a gestire cataloghi molto ampi e basi di utenti numerose, imparando nel tempo le preferenze dei giocatori senza bisogno di informazioni esplicite sui giochi. Le raccomandazioni vengono progressivamente perfezionate man mano che i giocatori interagiscono con nuovi titoli e il sistema può essere integrato con altri modelli di analisi, come i dati sui giochi di tendenza o i filtri basati sui contenuti.
L’impatto sul mercato è stato significativo già nelle prime applicazioni. Dopo l’introduzione del sistema in una lotteria nordamericana si è registrato un aumento del 35 per cento nelle transazioni di gioco, segno di una crescita dell’interesse e dell’attività degli utenti. Uno degli obiettivi principali della tecnologia è favorire la scoperta di nuovi giochi attraverso meccanismi di cross-selling. Dopo il lancio del motore di raccomandazione, il numero medio di giochi diversi utilizzati da ciascun giocatore è aumentato del 24 per cento.
Per valutare con precisione le prestazioni del sistema è stato condotto anche un test A/B. I giocatori sono stati divisi in due gruppi: uno ha ricevuto suggerimenti personalizzati dal motore di raccomandazione, mentre l’altro ha utilizzato la piattaforma senza raccomandazioni. Durante il periodo di prova, i giocatori che hanno ricevuto suggerimenti personalizzati hanno interagito con il 62 per cento di titoli eInstant in più rispetto al gruppo di controllo. Gli stessi utenti hanno inoltre effettuato un numero maggiore di puntate.
Alla luce di questi risultati, Brightstar ha iniziato a condividere la tecnologia con altre lotterie interessate ad adottarla. L’idea è integrare il sistema nei piani di lancio dei nuovi giochi eInstant, utilizzando le raccomandazioni per promuovere i nuovi titoli e monitorare nel tempo il livello di coinvolgimento dei giocatori.
Nei prossimi sviluppi la società prevede di estendere il Game Recommendation Engine ad altre grandi lotterie che utilizzano i suoi giochi digitali e di introdurre nuove interfacce di programmazione che consentiranno di integrare più facilmente il sistema nelle app mobili e nei portali online. Le nuove funzionalità permetteranno di offrire raccomandazioni ancora più personalizzate, con sezioni dedicate ai giochi suggeriti in base al tema, alle meccaniche di gioco o alle preferenze di utenti con comportamenti simili.
L’obiettivo, spiega Karri Paavilainen, Vice President Services di Brightstar, è aiutare le lotterie a offrire ai propri utenti un’esperienza digitale comparabile a quella delle grandi piattaforme di contenuti online. In un mercato sempre più competitivo e digitalizzato, strumenti di personalizzazione basati sull’intelligenza artificiale possono diventare un fattore decisivo per ampliare la base di giocatori e aumentare le entrate destinate alle cause pubbliche finanziate dalle lotterie.
