簡(jiǎn)介:NBA與Domo合作改進(jìn)收視率預(yù)估,利用自動(dòng)化模型和豐富數(shù)據(jù)集,提高觀眾人數(shù)評(píng)估的準(zhǔn)確性;還幫助NBA做出基于數(shù)據(jù)的決策和調(diào)整,提高球迷的觀賽體驗(yàn)。
客戶背景
客戶名稱:NBA
行業(yè):職業(yè)體育賽事
公司規(guī)模:865名員工
使用的產(chǎn)品:Domo數(shù)據(jù)科學(xué)
DOMO用戶數(shù):61
一般情況下,在夏季季后賽之前,還有82場(chǎng)常規(guī)賽,那么賽程安排就是NBA的一個(gè)重要組成部分,30支球隊(duì)要進(jìn)行82場(chǎng)比賽,每支球隊(duì)市值都超過(guò)10億美元。僅電視轉(zhuǎn)播收入每年就超過(guò)20億美元,見(jiàn)證這些出色運(yùn)動(dòng)員所帶來(lái)的扣籃和戲劇時(shí)刻。NBA需要準(zhǔn)確估計(jì)每場(chǎng)比賽的收視率,并利用這些信息做出關(guān)鍵決策,決定哪些比賽在哪些網(wǎng)絡(luò)上播出,哪些比賽可以提前宣傳。
NBA有幾十年的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)來(lái)源豐富,有助于預(yù)估收視率。但是,他們需要一個(gè)更加智能的數(shù)據(jù)處理工具。這就是為什么NBA與Domo合作,將他們的收視率預(yù)估流程從手動(dòng)計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化管道,可以使用更廣泛的變量即時(shí)評(píng)估預(yù)估的觀眾人數(shù)。
一、NBA:革新收視率預(yù)估
1、挑戰(zhàn):
在與Domo合作之前,Jonathan的團(tuán)隊(duì)必須使用手動(dòng)流程來(lái)比較Nielsen電視收視率的歷史數(shù)據(jù),寄希望這些數(shù)據(jù)能提供可用于預(yù)測(cè)未來(lái)比賽的洞察力。盡管數(shù)據(jù)來(lái)自于一個(gè)數(shù)據(jù)源,但手動(dòng)流程的工作量大,而且根本達(dá)不到NBA所需的準(zhǔn)確性。
如果一支球隊(duì)連勝,觀眾人數(shù)會(huì)發(fā)生什么變化?
如果球隊(duì)的超級(jí)巨星受傷了,會(huì)發(fā)生什么?
是否有一些忠誠(chéng)的球迷,即使知道球隊(duì)可能不會(huì)獲勝,仍然會(huì)觀看他們最喜歡的球隊(duì)比賽?
NBA需要更多的數(shù)據(jù),更快速和靈活地整合這些數(shù)據(jù),以獲得洞察力,幫助NBA在競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的媒體環(huán)境中取得成功。
Jonathan:“我們希望我們的流程更加穩(wěn)健,并且擁有比以往更多的數(shù)據(jù)。我們選擇與Domo合作,作為我們的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案,通過(guò)自動(dòng)化和提高速度,使我們?cè)谠u(píng)估過(guò)程中更加智能?!?/p>
2、解決方案:
1)Domo分析模型
借助Domo,Jonathan的團(tuán)隊(duì)深入研究了各種各樣的數(shù)據(jù)集。在眾多洞察中,他們發(fā)現(xiàn)NBA比賽的播放網(wǎng)絡(luò)是估計(jì)收視率的一個(gè)關(guān)鍵變量。此外,上場(chǎng)球員也是一個(gè)重要的預(yù)測(cè)因素。因此,Jonathan團(tuán)隊(duì)借助Domo建立模型,每個(gè)球員、球隊(duì)和網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)都會(huì)自動(dòng)更新,借此評(píng)估連勝的球隊(duì)以及季后賽中重要的對(duì)決。
Jonathan:“超級(jí)巨星對(duì)觀眾人數(shù)有很大影響,我們現(xiàn)在已經(jīng)在模型中考慮了我們的超級(jí)巨星球員因受傷或其他原因而缺席的情況,因此可以手動(dòng)或自動(dòng)調(diào)整估計(jì)值。”
Jonathan:“有很多因素會(huì)影響特定比賽的收視率。而且其中很多因素可能相互依賴。借助Domo,我們能夠以很高的準(zhǔn)確性提供估計(jì)值,因?yàn)镈omo利用了大量數(shù)據(jù),并幫助我們找到了最具影響力的變量?!?/p>
2)全團(tuán)隊(duì)的數(shù)字工具
分析影響收視率的變量有了顯著效果,除此之外,Jonathan的團(tuán)隊(duì)還與Domo合作,開(kāi)發(fā)了一個(gè)全組織范圍的數(shù)字素養(yǎng)工具,提高了各個(gè)層級(jí)的決策能力。
Jonathan:“我們已經(jīng)能夠?qū)嵤┍纫郧案敿?xì)的細(xì)節(jié),或者我們以前不知道要考慮的細(xì)節(jié),或者我們以前沒(méi)有資源來(lái)考慮的細(xì)節(jié),這對(duì)每個(gè)人都有所幫助。整個(gè)組織都可以訪問(wèn)最新的數(shù)據(jù),因此我們能夠做出最佳的基于數(shù)據(jù)的決策?!?/p>
二、球迷:觀賽體驗(yàn)改善
與Domo合作使NBA能夠更好地預(yù)測(cè)任何一場(chǎng)比賽的收視率。這些預(yù)測(cè)能夠從根本上改善全球球迷的體驗(yàn)。
Jonathan:“借助Domo,我們能夠快速應(yīng)對(duì)賽程變動(dòng),并靈活地觀察當(dāng)前安排的比賽,考慮哪些比賽將吸引最多的觀眾,讓我們的球迷感到最興奮?!?/p>
除了擁有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的靈活性外,自動(dòng)化流程使Jonathan的團(tuán)隊(duì)能夠?qū)W⒂诟倪M(jìn)全球球迷的整體體驗(yàn)的新方法。
Jonathan:“我們現(xiàn)在的評(píng)估速度是非??斓摹N覀兛梢陨蟼髡麄€(gè)常規(guī)賽NBA比賽的賽程,并能夠自動(dòng)估計(jì)在特定日期和特定開(kāi)始時(shí)間的每場(chǎng)比賽的收視率。過(guò)去,這是一個(gè)需要針對(duì)每場(chǎng)比賽手動(dòng)進(jìn)行的過(guò)程?,F(xiàn)在我們能夠快速進(jìn)行預(yù)估,這對(duì)于更快地回答問(wèn)題非常有益。”
三、深入挖掘:NBA如何繼續(xù)利用Domo獲得新的洞察
1、但與Domo的合作幫助NBA整個(gè)組織止改善了決策能力。Jonathan的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)成為人們可以信賴的數(shù)據(jù)來(lái)源。
Jonathan:“我們能夠成為真相的唯一來(lái)源,同時(shí)又靈活到可以按照人們的需求提供數(shù)據(jù)。我們現(xiàn)在為整個(gè)組織提供數(shù)據(jù)洞察力,并且在Domo中建立了一個(gè)結(jié)構(gòu),因?yàn)橥ㄟ^(guò)Domo,我們可以通過(guò)不同的方式觀察數(shù)據(jù)并找到有趣的洞察?!?/p>
2、據(jù)Jonathan介紹,與Domo合作的一個(gè)重要方面是非技術(shù)員工能夠利用Domo生成關(guān)鍵洞察力。
Jonathan:“我們團(tuán)隊(duì)中從事這個(gè)項(xiàng)目的人并不是數(shù)據(jù)科學(xué)家。即使作為一個(gè)非數(shù)據(jù)科學(xué)家,Domo團(tuán)隊(duì)很擅長(zhǎng)向我解釋一切,并向我展示細(xì)節(jié),以便我如果需要進(jìn)行更改,我也能夠進(jìn)入系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)鍵調(diào)整?!?/p>
最初與Domo合作的項(xiàng)目是為了整合現(xiàn)有數(shù)據(jù),但現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成一個(gè)細(xì)致入微的自動(dòng)化模型,使NBA能夠?yàn)槿蚯蛎宰龀鲇嘘P(guān)其產(chǎn)品的關(guān)鍵決策。現(xiàn)在,Jonathan和他的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō),可以深入研究各種可能存在影響的變量。他們最近進(jìn)行的一次討論是:“球隊(duì)穿什么球衣是否會(huì)影響收視率?我們的球隊(duì)有幾種不同類型的球衣,這是我們可以調(diào)整的數(shù)據(jù)類型,以查看其是否有影響。在未來(lái),我們將繼續(xù)挖掘數(shù)據(jù),以獲得更多的洞察力,進(jìn)一步改善所有利益相關(guān)者的體驗(yàn)。”
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