Larry H. Miller(犹他爵士队)

使用云分析在每个主场比赛的5小时中打造成功的客户体验。

犹他爵士队通过现代云分析创造成功的客户体验。

上演一场精彩的表演只是创造令人难忘的粉丝体验的一个因素。对于冠军球队来说,很少有一个单独因素是成功的原因。成功孕育成功。对于犹他爵士队的球迷来说,引人入胜的客户体验从您抵达位于犹他州盐湖城的Vivint Smart Home Arena停车场的那一刻开始。它们远远超出了预期。它们涵盖了您在参加比赛时的互动方式,甚至一直持续到您离开竞技场。为什么?因为犹他爵士和Vivint Arena的所有者Larry H. Miller Sports & Entertainment意识到,创造令人难忘的客户体验可以建立客户忠诚度。客户忠诚度将这支NBA球队的球迷带回座位上,为更多获胜的比赛加油。

每年(在非COVID-19的年度)41场常规赛主场比赛,以最大限度地提高客户体验。

考虑到篮球比赛的平均时间为三个小时,球迷们在提示前一小时到达,并在最后的蜂鸣器后一小时离开,Larry H. Miller Sports & Entertainment有机会使用数据分析来取悦和惊喜他们的客户5个小时!现代云分析在灵活的平台上使用机器学习和人工智能,这意味着他们可以扩展分析工作负载以匹配其业务节奏。

Dustin Spangler, Vice President of Data and Analytics, Larry H. Miller Sports & Entertainment

Dustin Spangler

数据与分析副总裁

Larry H. Miller Sports & Entertainment的数据和分析副总裁Spangler先生在帮助公司从其商业智能和分析目标中创造价值方面拥有20多年的经验。

Larry H. Miller Sports & Entertainment(LHM)将客户体验视为提高客户满意度、提高忠诚度和增加客户人均支出的一种方式。

他们的客户体验甚至在您到达竞技场之前就开始了。LHM将Teradata用于机器学习和人工智能等现代云分析,使用球迷属性对客户细分进行分类、聚类和自主优化,以实现有针对性的相关客户体验和促销。

“我们正在做很多事情来帮助改善球迷的体验,但作为一家企业,我们正试图增加他每个人在竞技场上的消费额。而且,有时这意味着对可能做出反应的相应画像的适时的促销。”

Dustin Spangler, 数据与分析副总裁
Larry H. Miller Sports & Entertainment

集成了80多个数据源,包括社交媒体、数字、CRM、电信、票务、WIFI、信标和相机数据。

将内部和外部数据源合并到单个云分析平台上,是全面了解客户是谁以及他们想要体验什么的基础。

数据集成:为粉丝想要的体验创建完整的客户图景

这一切都始于通过与门票销售和分销公司Ticketmaster Entertainment,Inc.的合作来整合自有和第三方数据。

使用Utah Jazz移动应用程序,您的票务数据将加载到应用程序中,并开始按您的球迷身份来提供服务。LHM使用这些信息来了解您是只参加几场主场比赛的“天气晴朗时的体育迷”,还是参加每场比赛的季票持有者,还是在二级市场上观看少量比赛和购买门票的休闲球迷。其基础是开始根据上下文和行为对客户进行聚类。

“使用数据和分析,我们研究了那些坐在外圈看台看比赛的人,我们发现了两种画像。”

那些购买了季票并且是忠实粉丝的人,他们几乎每场比赛都会来参加比赛或与朋友或家人分享门票。还有一些人购买了大量季票,这些季票进入了二级市场,甚至可能是第三个市场。我们希望看到来到比赛的实际最终消费者,他们实际支付的费用以及他们的整体体验。我们希望削减一点中间商,我们已经战略性地提高了那些购买转售的价格,同时为那些真正忠实粉丝的客户保持较低的价格。

然后,LHM使用其移动应用程序根据您的粉丝资料,在其走进特许经营区时推送相关且及时的优惠,如团队商店和竞技场内的食品和饮料优惠!

通过每次客户互动和交易,LHM都能更全面地了解其客户群和行为。人工智能根据由使用内部和外部数据源构建的预定义和学习模式构建的独特和常见属性执行客户细分。机器学习可优化细分和客户分类。而路径分析集成了多个客户互动,以确定可能导致客户流失的摩擦点,特别是对于季票持有者。

适用于现代云分析的AWS上的Teradata Vantage

LHM高度多样化和周期性的环境在从球迷到达、到开赛、再到比赛结束以及最后一名球迷离开的短短五小时内,在客户互动的推动下,创造了一连串的分析工作负载。他们对能够快速扩展和缩减的、具有灵活性和弹性的现代云分析平台的渴望,促使他们在AWS上使用Teradata Vantage

“云为我们提供了更大的灵活性。就市场变化而言,能够在我们可用的情况下拥有多余的容量,并能够在云中的多个应用程序和多个服务之间进行交互,这使我们更加无缝、更容易实现。”

在Teradata的帮助下,他们的分析之旅迅速加速。

Teradata数据实验室为用户提供了探索和检查新数据和现有数据组合的能力和自由度,这些组合可以查明新趋势、发现见解并解决紧迫的业务问题。无论是了解“发生过了什么”(描述性分析),还是“正在发生的事情”(规范性分析)和“可能发生的事情”(预测分析),LHM都需要能够大规模进行机器学习和人工智能业务分析师和数据科学家所需的现代云分析。

“每个人都希望转向人工智能和机器学习,以便能够理解和看到人眼不自然可见的模式。利用Vantage进行机器学习,我们的人工智能加快了从构思到见解并创建答案的过程。

“我们努力不仅要收集数据,还要能够通过应用程序或其他服务添加见解并推动行动。

这就是我们将看到规模扩大的地方。我们可能需要它三个小时,然后第二天就用不到它了。而消费定价最让人兴奋的地方就是我们仍然拥有Teradata工作负载管理的所有强大功能。但是,当需要扩大规模并超越成本控制和系统管理时,自动扩大规模并能够像我们应该的那样做出响应是简单易行的。”

AWS上的Teradata Vantage采用消费定价,创造了一个成功的组合,与犹他爵士队和Larry H. Miller Sports & Entertainment的获胜文化相匹配。

展望未来,机器学习和人工智能提供了惊人的机会。随着拉里·H·米勒(Larry H. Miller)增加他们的高级分析,他们找到了将数据视为资产的新方法,并迅速为决策添加见解,以保持犹他爵士队保持在积分榜的顶端,并创造冠军级别的客户体验。

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