Participe de nossos boletins diários e semanais para obter as atualizações mais recentes e conteúdo exclusivo sobre a cobertura de IA líder do setor. Saber mais
O Super Bowl é um dos maiores eventos de entretenimento esportivo do planeta, trazendo mais de cem milhões de espectadores e um bilhão em receita.
Mas para as equipes da NFL e o entretenimento esportivo em geral, há um longo caminho para o campeonato, pois as franquias visam construir a marca, cultivar fãs e maximizar as receitas.
Uma das maneiras de fazer isso acontecer é a IA.
A tecnologia não é estranha ao mundo do entretenimento esportivo. Antes da era moderna da IA generativa – já em 2017 – grandes fornecedores como a IBM já estavam discutindo como a IA faria DISRUBRIMENTO DE REDES DE ENTERTIENÇÃO esportiva. A própria NFL está usando a IA para ajudar a melhorar a segurança do jogador com um Atleta digital sistema desenvolvido em parceria com a AWS. A NFL também está usando AWS para construir aplicativos de geração de Ai usando o Banco de dados da Amazon MemoryDB.
Para equipes individuais, tanto na NFL quanto no cenário de entretenimento esportivo, existem outras opções para a implementação do Gen AI. Uma dessas opções, lançando hoje, vem de Elevarum fornecedor de tecnologia liderado por Al Guido, que também é o presidente do San Francisco 49ers Time de futebol da NFL.
Os novos dados da Companhia Elevate Performance and Insights Cloud (EPIC) e AI combina insights do consumidor, gerenciamento de ingressos e análise de propriedades para ajudar as organizações de esportes e entretenimento a se envolverem melhor com os fãs. A plataforma ajuda as organizações com esforços direcionados de engajamento para entender melhor as personas em potencial dos clientes. Essas informações ajudam a determinar opções de assentos do estádio, preços de ingressos e retenção de fãs. A plataforma já foi usada por mais de 25 organizações, incluindo o Tennessee Titans.
Elevate está em operação desde 2018, mas agora com o advento da gen aia empresa é capaz de fazer muito mais com dados.
“Construir a Epic reforçou uma verdade fundamental que vimos e validamos com nossos clientes desde que estamos em operação – os dados são tão poderosos quanto as decisões que ele permitem”, disse Guido, presidente e CEO da Elevat, à VentureBeat. “Nos esportes, o desafio não é apenas capturar esses dados, mas aproveitá -los para impulsionar a inteligência real e acionável que melhora o envolvimento dos fãs, estratégias de receita e eficiência operacional”.
Os desafios dos dados da construção de um sistema de engajamento da AI-primeiro
A Elevate já possui dados para aproximadamente 220 milhões de pessoas em seu sistema. A empresa coleta dados de primeira parte através de seu trabalho e relacionamentos com clientes. Isso inclui dados sobre comportamento do ventilador, vendas de ingressos, patrocínios e outras informações relacionadas à propriedade. A Elevate também licencia e compra conjuntos de dados de terceiros para enriquecer ainda mais os perfis de usuários.
Guido observou que muitas organizações coletam o que parecem quantidades infinitas de dados, mas lutam para unificá -los e alavancá -los. Epic foi projetado para preencher essa lacuna.
Para se beneficiar totalmente de Gen moderno AIos dados devem estar em um formato de banco de dados vetorial, afirma a Elevate. O CIO Jim Caruso explicou a VentureBeat que sua empresa passou por um processo intensivo para não apenas vetorizar dados, mas para garantir que sejam os dados certos para ajudar a informar as decisões de negócios.
Não há escassez de fornecedores e tecnologias de banco de dados que afirmam simplificar a vetorização dos dados. Na realidade, Caruso enfatizou que o processo de vetorização não é tão simples quanto ligar um interruptor. Como parte da construção da Epic, eles reavaliaram todos os dados e como eles poderiam funcionar juntos para fornecer as melhores informações. O processo de vetorização real envolveu testar diferentes abordagens e processamento de oleodutos para encontrar o equilíbrio certo de precisão e desempenho.
Atualmente, o Elevate usa a Amazon Sagemaker para fazer sua vetorização funcionar.
Como Claude, XGBoost e Amazon Amazon ajudam a alimentar a AI Insights para a Epic
Caruso explicou que o sistema épico fornece uma ampla gama de aplicações movidas a IA, desde bilhetes de precificação até o desenvolvimento de personas de insights do consumidor. A Elevate está usando uma combinação de tecnologias diferentes para criar essas ferramentas.
No núcleo está o Antrópico Claude Haiku 3.5 Modelo de Idiomas Grande (LLM), que foi ajustado nos dados da Elevate. Claude fornece a interface para fazer perguntas e obter informações com base em diferentes personas.
Por exemplo, uma persona pode ser um operador de local que deseja determinar a melhor maneira de configurar assentos premium em um local. Esse operador precisará entender quem estaria interessado nesses assentos e em como eles devem ser comercializados para diferentes grupos.
Elevate foi além de apenas identificar amplos segmentos demográficos, como a geração do milênio suburbano. Em vez disso, eles criaram uma série de personas distintas com uma variedade de atributos, incluindo finanças, preferências de compra, opções de entretenimento e engajamento de redes sociais. O objetivo principal é fornecer personas muito concretas e detalhadas que permitam às organizações tomar decisões de negócios específicas.
O sistema também usa a biblioteca de aprendizado de máquina de máquinas de código aberto (ML) do XGBOOST (Extreme Gradient Boosting) por meio do Amazon Sagemaker para ajudar especificamente com dados numéricos para preços de ingressos. O XGBOOST é um algoritmo ML supervisionado que usa árvores de decisão para fazer previsões. Caruso explicou que sua equipe converteu dados históricos, bem como dados em tempo real, em 55 recursos diferentes. Isso inclui detalhes do evento, detalhes de inventário e informações recentes de vendas. Todos foram então alimentados no algoritmo XGBoost.
O cenário competitivo para a IA em entretenimento esportivo
Guido disse que, em toda a NFL e além, a resposta inicial ao EPIC foi positiva.
Muitas propriedades enfrentam desafios semelhantes: fontes de dados fragmentadas, expectativas em evolução dos fãs e a necessidade de geração de receita mais inteligente e eficiente. Guido também reconhece claramente que o cenário competitivo para esse tipo de tecnologia está se expandindo. Existem gerenciamento tradicional de relacionamento com clientes (CRM) e provedores de análise, como o Salesforce, mas, em sua opinião, eles geralmente não têm a inteligência específica da indústria que a Epic traz para esportes e entretenimento ao vivo.
“O que diferencia a Epic é sua profunda integração com as realidades dos esportes”, disse Guido.
Como as idéias movidas pela IA estão impulsionando o impacto do mundo real para os Tennessee Titans
Entre os primeiros usuários da Epic está os Tennessee Titans da NFL. A equipe está trabalhando com a Elevate, pois desenvolve um novo estádio de US $ 2,1 bilhões definido para abrir em 2027.
Como parte do engajamento, a Elevate ajudou a liderar as vendas de patrocínio para o novo estádio. A Companhia desenvolveu um roteiro de receita de parceria estratégica, uma estratégia de entrada específica da categoria e estabeleceu metas de vendas anuais durante o lançamento do estádio.
Com a Epic, os Titãs conseguiram criar personas detalhadas para os fãs informarem estratégias de marketing direcionadas, desde as mensagens até as ofertas premium de assentos e hospitalidade. Embora o novo estádio ainda esteja a vários anos da abertura, os Titãs foram capazes de exceder as metas de vendas para assentos premium, com dados e idéias movidas a IA como fundamento.
Não é apenas para a NFL; Atletismo universitário também está se beneficiando das idéias movidas a IA
Embora exista muito dinheiro na NFL, também há muitas oportunidades (assim como muitos desafios) em outros níveis de entretenimento esportivo, incluindo faculdades.
“Os departamentos atléticos da universidade estão passando por uma profunda transformação digital, e os dados estão no centro”, disse Tom Moreland, diretor comercial da Universidade de Illinois Athletics, à VentureBeat. “Uma das maiores lições que aprendemos é que a tecnologia por si só não é a solução – a estratégia vem primeiro.”
Moreland explicou que sua escola está priorizando como coleta, interpreta e aplica dados para aprimorar as experiências de seus treinadores, estudantes-atletas e fãs.
Até agora, a plataforma épica forneceu ao atletismo da Universidade de Illinois as idéias cruciais baseadas em dados necessárias para melhorar o futebol e a bilheteria de basquete masculino, além de um modelo de doação anual. Moreland disse que a análise épica forneceu inteligência que permitiu à escola ir além das suposições e tomar decisões estratégicas e informadas. Por fim, ele observou, a Epic capacitou seu departamento a criar um modelo mais envolvente e sustentável para fãs e doadores leais.
“Os departamentos atléticos que dedicam um tempo para investir na qualidade, estrutura e aplicação dos dados serão os que realmente se beneficiarão de qualquer nova tecnologia”, disse Moreland.
‘O artigo anterior pode incluir informações divulgadas por terceiros’
‘Alguns detalhes deste artigo foram extraídos da seguinte fonte Venturebeat.com’
‘ O artigo anterior foi obtido e traduzido do site internacional da celebrity.land ’ Source Link
