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El RTP es uno de los factores clave para gestionar la economía de un casino online. En los slots oficiales, el Return to Player está fijado por el proveedor; pero con copias de slots, el operador obtiene flexibilidad: puede ajustar el RTP según la estrategia, el tráfico y la estacionalidad. En este artículo analizamos qué rangos de RTP serán relevantes en 2025, cómo afectan a los ingresos y a la retención, y cómo SoftIGaming ayuda a usar esta flexibilidad sin perder la confianza de los jugadores.
RTP (Return to Player) es el porcentaje del total apostado que un slot devuelve a los jugadores a largo plazo. Es importante entender que no se refiere a una sesión concreta, sino a un volumen grande de apuestas.
En los slots oficiales, la configuración del RTP está fijada en la certificación, normalmente en el rango 95–97%. A veces hay varias variantes (94%, 96%, 97%) para elegir al integrar el juego.
En cambio, las copias de slots permiten un control más flexible: la matemática está del lado del desarrollador/aggregator y puede adaptarse a cada proyecto.
Para copias de slots, lo ideal es trabajar con rangos según objetivos:
Elegir el RTP no consiste en “ponerlo lo más bajo posible”. Se trata de equilibrio entre beneficio inmediato y ciclo de vida del jugador.
Con SoftIGaming, el operador obtiene tanto los juegos como el control flexible de su matemática. El RTP se puede ajustar por sala, proveedor, promoción o marca.
Nuestro objetivo no es simplemente “bajar el RTP para ganar más”, sino construir un sistema donde el casino gane de forma estable y el jugador regrese.
En 2025, el RTP ya no es un parámetro técnico, sino un instrumento estratégico.
Los slots oficiales dan un rango fijo (94–97%),
mientras que las copias conectadas a través de SoftIGaming permiten una gestión flexible:
90–95% para el pool básico y 95–97% para promociones o retención.
Con una configuración inteligente del RTP, el casino puede mantener su margen
y al mismo tiempo construir relaciones a largo plazo con los jugadores.
SoftIGaming ayuda a ajustar este modelo — desde elegir rangos óptimos
hasta optimizar según el comportamiento real de la audiencia.