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카지노 및 온라인 도박 플랫폼에서 수익률을 측정할 때, 흔히 **RTP(Return to Player)**라는 수치를 기준으로 삼습니다. 하지만 RTP는 게임사에서 설정한 ‘이론적 환수율’일 뿐, 실제 유저의 수익을 말해주지 않습니다. 유저가 실질적으로 얼마나 환급받았는지, 운영자가 얼마나 남겼는지를 정확히 판단하려면 **페이백(Payback)**이라는 실제 수익률 지표가 필요합니다.

본 콘텐츠는 **“RTP를 넘어 실제 수익률을 분석하는 시스템 설계”**를 주제로, 구글 시트, 엑셀, 머신러닝 등 다양한 도구를 활용하여 실측 수익률을 예측하고 분석할 수 있는 실무형 모델을 제공합니다.

1. RTP와 페이백의 본질적 차이

개념                     설명
RTP     게임사 설정 이론값, 장기 평균 환수율
페이백       유저 기준 실제 수익률 (수익금 ÷ 베팅금)
리베이트 베팅 혹은 손실에 따라 운영사 환급 비율
변동성       페이백 편차. 슬롯, 크래시 등 고변동 게임에서 심화됨

RTP를 넘어 실제 수익률을 분석하는 시스템 설계는 이론이 아닌 데이터 기반 실측 분석에 초점을 둡니다.

2. 게임별 페이백 분석 항목 설계

게임   주요 분석 변수
슬롯   프리모드 발생률, 보너스 수익
스포츠   픽 성공률 × 평균 배당
블랙잭   히트/스탠드 확률, Soft 패턴 비중
바카라   뱅커/플레이어 수익률, 커미션 효과
크래시   익절 타이밍, 배수 vs 실패율 구조

3. 분석기 입력-출력 구조

입력값:

유저 ID

게임명/카테고리

총 베팅금, 수익금, 리베이트

보너스 금액, 프리모드 횟수

출력값:

실측 페이백

RTP와의 오차율

보정 페이백 (리베이트 포함)

예측 신뢰 구간

4. 기본 페이백 수식

excel
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=IFERROR(수익금 / 베팅금 * 100, 0)
리베이트 포함:

excel
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=IFERROR((수익금 + 리베이트 + 보너스) / 베팅금 * 100, 0)

5. 슬롯 예시 분석기

슬롯                   RTP   실측 페이백 오차 프리모드 보너스 수익
Book of Dead       96.2%   92.5%         -3.7%             3       ₩54,000
Sweet Bonanza 96.5%   94.8%   -1.7%            1         ₩21,000

RTP를 넘어 실제 수익률을 분석하는 시스템 설계는 이러한 실측 데이터를 기반으로 게임 운영 전략과 마케팅 효율을 보정합니다.

6. 예측 모델 & 머신러닝 적용

python
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from sklearn.linear_model import LinearRegression
model.fit(X_train, y_train)
predicted = model.predict([[3, 2, 500, 96.5]])

입력 변수: 프리모드, 보너스 수, 스핀 수, RTP

출력: 예측 페이백 + 신뢰 구간

7. 스포츠/테이블 페이백 구조

유저 픽 성공률 평균 배당 총 수익 페이백
A001 61.2%     1.75       ₩145,000 107%
B212 48.9%     1.93       -₩32,000 91%

블랙잭 예시:


유저 핸드 수     승률     페이백 전략 기대값  오차
BJ123 240 52.3% 102.    6%         +1.4%      +1.2%

8. 실시간 시각화 차트 구성

X축: 총 베팅금

Y축: 실측 페이백 (%)

색상: 게임 카테고리

기준선: RTP 수평선 삽입

9. 위험지수 분석 및 경고 수식

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=IF(페이백 < RTP - 3%, "⚠ 경고", "")
고위험 유저 또는 게임 자동 알림

10. 페이백 기반 마케팅 분석

마케팅 효율 공식:

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=(실측 페이백 - RTP) / 마케팅비
VIP 필터링:

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=FILTER(유저리스트, 페이백 >= 105%)

결론: 실측 수익률 분석이 운영과 전략의 중심이다

RTP를 넘어 실제 수익률을 분석하는 시스템 설계는 단순 환수율 확인을 넘어, 게임 구조 분석, 유저 수익 흐름 추적, 보너스/리베이트 전략 최적화까지 포괄합니다. 진짜 수익률을 보기 위해서는 RTP가 아닌 페이백에 집중해야 하며, 이 분석 시스템이 바로 그 출발점이 됩니다.

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