Larry H. Miller (Jazz de l’Utah)

Utilisation de l’analyse cloud pour créer des expériences client gagnantes au cours de chaque match à domicile de 5 heures.

Les Utah Jazz créent des expériences client gagnantes grâce à l’analyse cloud moderne.

Mettre en place une performance gagnante n’est qu’un facteur parmi d’autres pour créer des expériences mémorables pour les fans. Pour les équipes de championnat, il est rare qu’un facteur soit la raison du succès. Le succès engendre le succès. Pour les fans du Jazz de l’Utah, les expériences client captivantes commencent dès votre arrivée au parking de la Vivint Smart Home Arena situé à Salt Lake City, dans l’Utah. Ils vont bien au-delà. Ils couvrent la façon dont vous interagissez tout en assistant au match et continuent même jusqu’à ce que vous qui sortiez de l’arène. Pourquoi? Parce que Larry H. Miller Sports & Entertainment, propriétaire de l’Utah Jazz and Vivint Arena, se rend compte que la création d’expériences client mémorables renforce la fidélité des clients. Et la fidélisation de la clientèle ramène les fans de cette équipe nba à leur place pour encourager plus de matchs gagnants.

41 matchs à domicile de saison régulière par année (dans une année non COVID-19) pour maximiser l’expérience client.

Considérant que le match de basket-ball moyen est de trois heures, avec des fans arrivant une heure avant le coup d’envoi et partant plus d’une heure après le buzzer final, Larry H. Miller Sports & Entertainment a l’occasion de ravir et de surprendre leurs clients en utilisant l’analyse de données pendant 5 heures! L’analyse cloud moderne, utilisant l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sur une plate-forme flexible, leur permet d’adapter les charges de travail analytiques au rythme de leur activité.

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

Dustin Spangler

Vice-président, Données et analyses

M. Spangler, vice-président des données et de l’analyse pour Larry H. Miller Sports & Entertainment, a plus de 20 ans d’expérience dans l’aide aux entreprises pour générer de la valeur à partir de leurs objectifs d’intelligence d’affaires et d’analyse.

Larry H. Miller Sports & Entertainment (LHM) considère l’expérience client comme un moyen d’améliorer la satisfaction des clients, de les fidéliser et d’augmenter les dépenses par habitant.

Leur expérience client commence avant même que vous n’arriviez dans l’arène. En utilisant Teradata pour l’analyse cloud moderne, comme l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, LHM utilise les attributs des fans pour classer, regrouper et optimiser de manière autonome les segmentations de clients pour des expériences et des promotions client ciblées et pertinentes.

« Il y a un certain nombre de choses que nous faisons pour essayer d’améliorer l’expérience des fans, mais en tant qu’entreprise, nous essayons d’augmenter le plafond ou les dollars qu’ils dépensent à l’aréna. Et donc, parfois, cela signifie une promotion opportune qui est poussée à un personnage qui, selon nous, réagirait à cette promotion.

Dustin Spangler, Vice-président, Données et analyses
Larry H. Miller Sports et divertissement

Plus de 80 sources de données sont intégrées, y compris les médias sociaux, le numérique, le CRM, les télécommunications, la billetterie, le WIFI, les balises et les données de caméra.

La combinaison de sources de données internes et externes sur une seule plate-forme d’analyse cloud est la base pour créer une image complète de qui sont les clients et de ce qu’ils veulent vivre.

Intégration des données : créer une image client complète pour les expériences que les fans veulent

Tout commence par l’intégration de données détenues et tierces via leur partenariat avec Ticketmaster Entertainment, Inc., une société de vente et de distribution de billets.

En utilisant l’application mobile Utah Jazz, vos données de billetterie sont chargées dans l’application et commencent à servir de base à qui vous êtes en tant que fan. LHM utilise ces informations pour comprendre si vous êtes un « fan de sport par beau temps » qui assiste à quelques matchs à domicile, un détenteur de billets de saison assistant à chaque match ou un fan occasionnel assistant à une poignée de matchs et achetant des billets sur le marché secondaire. La base de ceci commence à regrouper les clients en fonction du contexte et des comportements.

« À l’aide de données et d’analyses, nous avons examiné ceux qui ont assisté au match dans le bol supérieur, et nous avons trouvé deux personnages.

Ceux qui ont acheté des billets de saison et étaient des fans fidèles qui viennent à presque tous les matchs ou partagent les billets avec des amis ou de la famille. Et puis il y a ceux qui achètent beaucoup d’abonnements qui vont dans un marché secondaire, et potentiellement même un troisième. Nous cherchons à voir le consommateur final réel qui est venu au jeu, ce qu’il a réellement payé et quelle a été son expérience globale. Nous voulons éliminer un peu l’intermédiaire et nous avons stratégiquement augmenté les prix pour ceux qui achetaient pour revendre tout en maintenant des prix plus bas pour les clients qui sont de vrais et fidèles fans.

LHM utilise ensuite son application mobile pour diffuser des offres pertinentes et opportunes en fonction de votre profil de fan alors que vous vous frayez un chemin à travers des concessions telles que le magasin d’équipe et les concessions de nourriture et de boissons dans l’arène!

Avec chaque interaction et transaction client, LHM crée une image plus complète de leurs segments de clientèle et de leurs comportements. L’intelligence artificielle effectue une segmentation de la clientèle basée sur des attributs uniques et communs construits à partir de modèles prédéfinis et appris construits avec des sources de données internes et externes. L’apprentissage automatique affine les segments et les classifications des clients. Tandis que l’analyse de cheminement intègre plusieurs interactions avec les clients pour identifier les points de friction qui peuvent conduire à l’attrition des clients, en particulier pour les détenteurs d’abonnements.

Teradata Vantage sur AWS pour l’analyse cloud moderne

L’environnement très varié et cyclique de LHM crée une explosion de charges de travail analytiques entraînées par les interactions avec les clients dans une courte fenêtre de cinq heures, de l’arrivée des fans à la dénonciation, en passant par le buzzer final et le départ de l’arène du dernier fan. Leur désir d’une plate-forme d’analyse cloud moderne, capable de la flexibilité et de l’élasticité nécessaires pour évoluer rapidement vers le haut et vers le bas, les a conduits à Teradata Vantage sur AWS.

« Le cloud nous offre une plus grande flexibilité. En termes d’évolution du marché, le fait de pouvoir disposer d’une capacité excédentaire à notre disposition et d’être en mesure d’interagir entre plusieurs applications et plusieurs services dans le cloud rend cela beaucoup plus transparent et plus facile à mettre en œuvre pour nous. »

Leur parcours analytique s’est accéléré rapidement avec l’aide de Teradata.

Teradata Data Labs donne aux utilisateurs le pouvoir et la liberté d’explorer et d’examiner des combinaisons de données nouvelles et existantes qui peuvent identifier de nouvelles tendances, découvrir des informations et résoudre des problèmes commerciaux urgents. Qu’il s’agisse d’une approche de « ce qui s’est passé » (analyse descriptive), de « ce qui se passe » (analyse prescriptive) et de « ce qui pourrait arriver » (analyse prédictive), LHM nécessite une analyse cloud moderne capable de l’apprentissage automatique et de l’IA dont les analystes commerciaux et les scientifiques des données ont besoin, à grande échelle.

« Tout le monde veut aller vers l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour être en mesure de comprendre et de voir des modèles qui ne sont pas naturellement apparents à l’œil humain. Tirer parti de Vantage pour faire notre apprentissage automatique et notre IA accélère ce processus de ce que nous pouvons obtenir de l’idéation jusqu’aux idées et à la création de réponses.

« Nous nous efforçons non seulement de collecter des données, mais aussi d’être en mesure d’ajouter des informations et de repousser les actions via l’application ou d’autres services.

C’est là que nous allons voir cette mise à l’échelle. Nous pouvons en avoir besoin pendant une période de trois heures, puis cela disparaît pour le lendemain. Ce qui est intéressant avec la tarification de la consommation, c’est que nous avons toujours toutes les fonctionnalités intéressantes de la gestion de la charge de travail Teradata. Cependant, lorsqu’il est nécessaire d’évoluer et de dépasser le contrôle des coûts et la gestion du système, il est simple et facile d’évoluer automatiquement et de pouvoir réagir comme nous le devrions.

Teradata Vantage sur AWS avec la tarification de la consommation crée une combinaison gagnante pour correspondre à la culture gagnante de l’Utah Jazz et larry H. Miller Sports & Entertainment.

À l’avenir, l’apprentissage automatique et l’IA présentent des opportunités incroyables. Au fur et à mesure que Larry H. Miller augmente ses analyses avancées, ils trouvent de nouvelles façons de traiter les données comme un atout et d’ajouter rapidement des informations aux décisions pour maintenir le Jazz de l’Utah en tête du classement et créer des expériences client de calibre championnat.

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