宏虹分享 | NBA比賽收視率的背後是什麼?

一般情況下,在夏季季後賽之前,還有82場常規賽,那麼賽程安排就是NBA的一個重要任務。30支球隊要進行82場比賽,每支球隊市值都超過10億美元。僅電視轉播收入每年就超過20億美元,球迷和廣告商都希望他們的球隊能夠成為全世界的焦點。NBA需要準確估計每場比賽的收視率,並利用這些資訊做出關鍵決策,決定哪些比賽在哪些網路上播出,哪些比賽可以提前宣傳。

NBA有幾十年的數據,這些數據來源豐富,有助於預估收視率。但是,他們需要一個更加智能的數據處理工具。這就是為什麼NBA與Domo合作,將他們的收視率預估流程從手動計算轉變為自動化管道,可以使用更廣泛的變數即時評估預估的觀眾人數。

NBA:革新收視率預估
球迷:觀賽體驗改善
深入挖掘:NBA如何繼續利用Domo獲得新的洞察

在與Domo合作之前,Jonathan的團隊必須使用手動流程來比較Nielsen電視收視率的歷史數據,寄希望這些數據能提供可用於預測未來比賽的洞察力。儘管數據來自於一個數據源,但手動流程的工作量大,而且根本達不到NBA所需的準確性。

NBA需要更多的數據,更快速和靈活地整合這些數據,以獲得洞察力,幫助NBA在競爭日趨激烈的媒體環境中取得成功。

1、Domo分析模型
借助Domo,Jonathan的團隊深入研究了各種各樣的數據集。在眾多洞察中,他們發現NBA比賽的播放網路是估計收視率的一個關鍵變數。此外,上場球員也是一個重要的預測因素。因此,Jonathan團隊借助Domo建立模型,每個球員、球隊和網路性能數據都會自動更新,借此評估連勝的球隊以及季後賽中重要的對決。

2、全團隊的數字工具
分析影響收視率的變數有了顯著效果,除此之外,Jonathan的團隊還與Domo合作,開發了一個全組織範圍的數字素養工具,提高了各個層級的決策能力。

1、與Domo合作使NBA能夠更好地預測任何一場比賽的收視率。這些預測能夠從根本上改善全球球迷的體驗。

2、除了擁有即時數據的靈活性外,自動化流程使Jonathan的團隊能夠專注於改進全球球迷的整體體驗的新方法。

1、但與Domo的合作幫助NBA整個組織改善了決策能力。Jonathan的團隊已經成為人們可以信賴的數據來源。

2、據Jonathan介紹,與Domo合作的一個重要方面是非技術員工能夠利用Domo生成關鍵洞察力。

最初與Domo合作的專案是為了整合現有數據,但現在已經發展成一個細緻入微的自動化模型,使NBA能夠為全球球迷做出有關其產品的關鍵決策。現在,Jonathan和他的團隊來說,可以深入研究各種可能存在影響的變數。他們最近進行的一次討論是:“球隊穿什麼球衣是否會影響收視率?我們的球隊有幾種不同類型的球衣,這是我們可以調整的數據類型,以查看其是否有影響。在未來,我們將繼續挖掘數據,以獲得更多的洞察力,進一步改善所有利益相關者的體驗。”