Larry H. Miller (Utah Jazz)

Verwenden Sie Cloud-Analysen, um im Laufe jedes 5-stündigen Heimspiels gewinnbringende Kundenerlebnisse zu schaffen.

Die Utah Jazz schaffen mit modernen Cloud-Analysen überzeugende Kundenerlebnisse.

Eine erfolgreiche Leistung zu zeigen, ist nur ein Faktor, um unvergessliche Fan-Erlebnisse zu schaffen. Für Meisterschaftsteams ist es selten, dass ein Faktor der Grund für den Erfolg ist. Erfolg bringt Erfolg hervor. Für Utah Jazz-Fans beginnen überzeugende Kundenerlebnisse in dem Moment, in dem Sie auf dem Parkplatz der Vivint Smart Home Arena in Salt Lake City, Utah, ankommen. Sie gehen weit darüber hinaus. Sie umfassen die Art und Weise, wie Sie interagieren, während Sie das Spiel besuchen, und fahren sogar fort, bis Sie die Arena verlassen. Warum? Weil Larry H. Miller Sports & Entertainment, der Eigentümer der Utah Jazz und Vivint Arena, erkennt, dass die Schaffung unvergesslicher Kundenerlebnisse die Kundenbindung stärkt. Und die Kundenbindung bringt die Fans dieses NBA-Teams zurück auf ihre Plätze, um mehr gewinnbringende Spiele anzufeuern.

41 Heimspiele der regulären Saison pro Jahr (in einem Nicht-COVID-19-Jahr), um das Kundenerlebnis zu maximieren.

Wenn man bedenkt, dass das durchschnittliche Basketballspiel drei Stunden dauert, wobei die Fans eine Stunde vor dem Tip-off ankommen und mehr als eine Stunde nach dem letzten Buzzer abreisen, hat Larry H. Miller Sports & Entertainment die Möglichkeit, ihre Kunden 5 Stunden lang mithilfe von Datenanalysen zu begeistern und zu überraschen! Moderne Cloud-Analysen, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auf einer flexiblen Plattform nutzen, bedeuten, dass sie analytische Workloads skalieren können, um dem Tempo ihres Unternehmens gerecht zu werden.

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

Dustin Spangler

Vice President, Daten und Analysen

Herr Spangler, Vice President of Data and Analytics bei Larry H. Miller Sports & Entertainment, verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Unterstützung von Unternehmen bei der Wertschöpfung aus ihren Business Intelligence- und Analysezielen.

Larry H. Miller Sports & Entertainment (LHM) sieht das Kundenerlebnis als eine Möglichkeit, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Loyalität zu schaffen und die Pro-Kopf-Ausgaben der Kunden zu steigern.

Ihr Kundenerlebnis beginnt, bevor Sie überhaupt in der Arena ankommen. Mit Teradata für moderne Cloud-Analysen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet LHM Fan-Attribute, um Kundensegmentierungen für gezielte und relevante Kundenerlebnisse und Werbeaktionen zu klassifizieren, zu clustern und autonom zu optimieren.

"Es gibt eine Reihe von Dingen, die wir tun, um das Fan-Erlebnis zu verbessern, aber als Unternehmen versuchen wir, die Pro-Cap oder die Dollars, die sie in der Arena ausgeben, zu erhöhen. Und manchmal bedeutet das eine rechtzeitige Beförderung, die zu einer Persona gedrängt wird, von der wir glauben, dass sie auf diese Beförderung reagieren würde. "

Dustin Spangler, Vice President, Daten und Analysen
Larry H. Miller Sport & Unterhaltung

Über 80 Datenquellen sind integriert, darunter Social Media, Digital, CRM, Telco, Ticketing, WIFI, Beacon und Kameradaten.

Die Kombination interner und externer Datenquellen auf einer einzigen Cloud-Analytics-Plattform ist die Grundlage, um ein vollständiges Bild davon zu erstellen, wer Kunden sind und was sie erleben möchten.

Datenintegration: Erstellen eines vollständigen Kundenbildes für Erlebnisse, die Fans wünschen

Alles beginnt mit der Integration von eigenen und fremden Daten über ihre Partnerschaft mit Ticketmaster Entertainment, Inc., einem Ticketverkaufs- und Vertriebsunternehmen.

Mit der mobilen App der Utah Jazz werden Ihre Ticketing-Daten in die App geladen und beginnen, die Grundlage dafür zu bilden, wer Sie als Fan sind. LHM verwendet diese Informationen, um zu verstehen, ob Sie ein "Schönwetter-Sportfan" sind, der ein paar Heimspiele besucht, ein Dauerkarteninhaber, der jedes Spiel besucht, oder ein Gelegenheitsfan, der eine Handvoll Spiele besucht und Tickets auf dem Sekundärmarkt kauft. Die Grundlage dafür beginnt, Kunden basierend auf Kontext und Verhalten zu clustern.

"Mithilfe von Daten und Analysen haben wir uns diejenigen angesehen, die das Spiel in der oberen Schüssel besucht haben, und wir haben zwei Personas gefunden.

Diejenigen, die Dauerkarten kauften und treue Fans waren, die zu fast jedem Spiel kamen oder die Tickets mit Freunden oder familie teilten. Und dann gibt es diejenigen, die viele Dauerkarten kaufen, die in einen sekundären und möglicherweise sogar einen dritten Markt gehen. Wir schauen uns den tatsächlichen Endverbraucher an, der zum Spiel kam, was er tatsächlich bezahlt hat und was seine Gesamterfahrung war. Wir wollen ein wenig vom Zwischenhändler weglassen und wir haben die Preise für diejenigen, die gekauft haben, um sie weiterzuverkaufen, strategisch erhöht, während wir die niedrigeren Preise für die Kunden beibehalten, die wahre und treue Fans sind. "

LHM nutzt dann seine mobile App, um relevante und zeitnahe Angebote basierend auf Ihrem Fanprofil zu veröffentlichen, während Sie sich durch Konzessionen wie den Team-Store und die Konzessionen für Speisen und Getränke in der Arena bewegen!

Mit jeder Kundeninteraktion und -transaktion erstellt LHM ein vollständigeres Bild seiner Kundensegmente und -verhaltensweisen. Künstliche Intelligenz führt eine Kundensegmentierung basierend auf eindeutigen und gemeinsamen Attributen durch, die aus vordefinierten und erlernten Mustern mit internen und externen Datenquellen erstellt wurden. Maschinelles Lernen verfeinert Segmente und Kundenklassifizierungen. Während die Pfadanalyse mehrere Kundeninteraktionen integriert, um Reibungspunkte zu identifizieren, die zu Kundenfluktuation führen können, insbesondere für Dauerkarteninhaber.

Teradata Vantage auf AWS für moderne Cloud-Analysen

Die sehr abwechslungsreiche und zyklische Umgebung von LHM erzeugt einen Ausbruch von analytischen Workloads, die durch Kundeninteraktionen in einem kurzen fünfstündigen Fenster von der Ankunft der Fans über den Tip-Off bis hin zum letzten Buzzer und der Abfahrt der letzten Fan-Arena angetrieben werden. Ihr Wunsch nach einer modernen Cloud-Analyseplattform, die die Flexibilität und Elastizität bietet, um schnell nach oben und unten zu skalieren, führte sie zu Teradata Vantage auf AWS.

"Die Cloud bietet uns mehr Flexibilität. In Bezug auf die Veränderungen auf dem Markt, in der Lage zu sein, überschüssige Kapazitäten bei unserer Verfügbarkeit zu haben und in der Lage zu sein, über mehrere Anwendungen und mehrere Dienste in der Cloud hinweg zu interagieren, macht das für uns viel nahtloser und einfacher zu implementieren."

Ihre analytische Reise hat sich mit Hilfe von Teradata rasant beschleunigt.

Teradata Data Labs bietet Benutzern die Möglichkeit und Freiheit, Kombinationen aus neuen und vorhandenen Daten zu untersuchen und zu untersuchen, die neue Trends erkennen, Erkenntnisse gewinnen und dringende Geschäftsprobleme angehen können. Unabhängig davon, ob es sich um einen Ansatz von "was passiert ist" (deskriptive Analysen), "was passiert" (präskriptive Analysen) und "was passieren könnte" (prädiktive Analysen) handelt, LHM erfordert moderne Cloud-Analysen, die in der Lage sind, das maschinelle Lernen und die KI zu erreichen, die Business-Analysten und Datenwissenschaftler in großem Maßstab benötigen.

"Jeder möchte sich in Richtung künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bewegen, um Muster verstehen und sehen zu können, die für das menschliche Auge nicht natürlich sichtbar sind. Die Nutzung von Vantage für unser maschinelles Lernen und unsere KI beschleunigt diesen Prozess von dem, was wir von der Ideenfindung bis hin zu Erkenntnissen und der Erstellung von Antworten erhalten können."

"Wir sind bestrebt, nicht nur Daten zu sammeln, sondern auch Erkenntnisse hinzufügen und Aktionen über die Anwendung oder andere Dienste vorantreiben zu können.

Das ist der Punkt, an dem wir sehen werden, dass das skaliert wird. Wir brauchen das vielleicht für einen Zeitraum von drei Stunden und dann verschwindet es für den nächsten Tag. Das Spannende an den Verbrauchspreisen ist, dass wir immer noch über alle großartigen Funktionen des Workload-Managements von Teradata verfügen. Wenn es jedoch notwendig ist, zu skalieren und über die Kostenkontrollen und das Systemmanagement hinauszugehen, ist es einfach und leicht, automatisch zu skalieren und in der Lage zu sein, so zu reagieren, wie wir sollten. "

Teradata Vantage auf AWS mit Verbrauchspreisen schafft eine Gewinnkombination, die der Gewinnerkultur der Utah Jazz und Larry H. Miller Sports & Entertainment entspricht.

Mit Blick auf die Zukunft bieten maschinelles Lernen und KI erstaunliche Möglichkeiten. Während Larry H. Miller seine fortschrittlichen Analysen erweitert, finden sie neue Wege, um Daten als Vermögenswert zu behandeln und schnell Erkenntnisse zu Entscheidungen hinzuzufügen, um die Utah Jazz an der Spitze der Tabelle zu halten und Kundenerlebnisse von Meisterschaftskaliber zu schaffen.

Webinar (englisch)

Utah Jazzs Weg zur Cloud-Modernisierung

Weitere kundenreferenzen