Squadre sportive e AI: risultati reali e sfide reali

È stato un immenso piacere incontrare Jennifer Pelino, Chief Commercial Officer e President di Sports Innovation Lab, per parlare di come l’intelligenza artificiale stia trasformando un settore, quello degli sport, ultracompetitivo per definizione. In questa intervista, Jennifer condivide i suoi insight sullo stato attuale dell’adozione dell’AI, i principali trend, le sfide e i vantaggi tangibili che le organizzazioni sportive stanno ottenendo con soluzioni basate sull’AI e dati di terze parti. 

Domanda: Ci può parlare di Sports Innovation Lab e del suo ruolo nel guidare le sue iniziative di gestione dei dati e dell’AI nel settore dello sport.

Risposta: Sports Innovation Lab è un’azienda leader di dati e intelligence sui fan che aiuta brand, proprietà e piattaforme multimediali a sbloccare la crescita attraverso una comprensione più profonda dei comportamenti dei fan. In qualità di CCO e President, guido la nostra strategia commerciale e operativa, concentrandomi su come le nostre soluzioni per i dati, le analisi e l’audience favoriscono sponsorizzazioni, acquisti sui media e coinvolgimento dei fan. Il mio ruolo consiste nello scalare le nostre soluzioni dati proprietarie e stringere partnership strategiche, anche con Snowflake, per rendere fruibili questi insight in tutto l’ecosistema dello sport e dell’intrattenimento.

Domanda: Dal tuo punto di vista, in che modo l’AI sta trasformando il settore sportivo? Quali sono alcuni casi d’uso prioritari dell’AI che l’industria dello sport sta attivamente implementando o progettando per il prossimo futuro?

Risposta: L’AI sta trasformando il modo in cui le organizzazioni sportive interagiscono con i tifosi, ottimizzano le prestazioni dei media e misurano il ROI. Oggi le principali priorità includono coinvolgimento predittivo dei fan, valutazione dinamica delle sponsorizzazioni e targeting dei media. Stiamo inoltre riscontrando un interesse crescente per l’AI per la personalizzazione dei contenuti e l’analisi operativa. L’AI aiuta a trasformare i dati frammentati sui fan in insight di precisione che hanno un impatto diretto sui risultati aziendali.

Domanda: Come definiresti lo stato attuale dell’adozione dell’AI nel settore dello sport e quali trend principali prevedi emergeranno nei prossimi due anni?

Risposta: Il settore si trova nelle prime fasi di un’adozione significativa dell’AI. Anche se ci sono molte sperimentazioni, poche organizzazioni hanno integrato l’AI su vasta scala. Nei prossimi due anni, prevedo che assisteremo a una crescita della segmentazione dei fan basata sull’AI, della creazione e personalizzazione dei contenuti e della pianificazione media predittiva e ottimizzata. Le partnership con piattaforme cloud come Snowflake sono fondamentali per sbloccare questa fase successiva, poiché i brand e i team possono utilizzare dati come quelli di Sports Innovation Lab con i propri dati di prima parte in modo interoperabile.

Domanda: Quali sono alcune delle principali sfide affrontate dalle organizzazioni sportive quando cercano di implementare le soluzioni AI e come superarle?

Risposta: La frammentazione dei dati, le capacità interne limitate e i sistemi legacy sono gli ostacoli maggiori. Molte organizzazioni sportive non dispongono dell’infrastruttura dati o dei data set puliti e interoperabili necessari per l’AI scalabile. Per superare questo ostacolo servono una solida governance dei dati, un’integrazione basata su cloud (come Snowflake) e partner affidabili in grado di semplificare l’implementazione dell’AI attraverso strumenti pronti per l’uso e dati arricchiti.

Domanda: In che modo state attualmente utilizzando l’AI nelle vostre soluzioni e utilizzate Snowflake Cortex AI?

Risposta: Usiamo l’AI per alimentare il nostro Fluid Fan Graph™, che raccoglie milioni di comportamenti di acquisto deterministici raccolti passivamente per alimentare la previsione dei comportamenti e sviluppare le nostre dinamiche community Fluid Fan™. Snowflake Cortex AI migliora la velocità di generazione degli insight abilitando flussi di lavoro ML scalabili direttamente nell’ecosistema Snowflake. Questo ci consente di accelerare l’acquisizione di insight sui fan e di trasmetterli direttamente ai flussi di lavoro dei brand e delle agenzie.

Domanda: Potrebbe fornire un esempio specifico o un case study di come un’organizzazione sportiva ha applicato con successo l’AI attraverso le vostre soluzioni e Snowflake per ottenere un risultato aziendale significativo?

Il nostro case study Taking Pole Position utilizzato dalle principali organizzazioni di corse automobilistiche.  

Taking Pole Position

• Lo Sports Data Cloud di Sports Innovation Lab, sfruttando Snowflake, integra miliardi di record individuali: dati transazionali di squadre, campionati, sedi di eventi sportivi, marchi, commercianti ed editori. Attraverso la nostra ontologia proprietaria Fluid Fan Graph™, mappiamo le dinamiche community dei fan nei settori sport, media, commercio e entertainment.

• Sfruttando l’infrastruttura scalabile e in tempo quasi reale di Snowflake, abbiamo eseguito più modelli AI/ML su oltre 500 milioni di record utilizzando Cortex AI, ottenendo velocità di inferenza di 200 milioni di righe al minuto e ottimizzando costi e prestazioni con Snowpark.

• Clienti come NASCAR si avvalgono di questa intelligence tramite il Marketplace Snowflake per scoprire nuove opportunità di sponsorizzazione, incrementare la vendita dei biglietti e l’acquisizione dei fan attraverso la comprensione della spesa e del comportamento dei fan.

• Sports Innovation Lab ridefinisce l’audience intelligence combinando Fluid Fan Graph™ e l’ecosistema interoperabile connesso Snowflake, fondendo dati di qualità sui consumatori, data science avanzata e domanda indirizzabile per prevedere e attivare i comportamenti dei fan, sbloccando così nuovi ricavi e un coinvolgimento più profondo.

Domanda: Come viene utilizzata l’AI per migliorare l’esperienza dei fan e quali sono le possibilità future per migliorare l’engagement dei fan attraverso l’AI?

Risposta: L’AI consente alle organizzazioni di fornire contenuti, promozioni ed esperienze iperpersonalizzate. Potenzia i consigli per eventi più intelligenti, la messaggistica mirata e le offerte predittive. In futuro, l’AI consentirà di personalizzare in tempo reale i percorsi dei tifosi, digitali o negli stadi, rendendo ogni interazione più significativa e monetizzabile. È qui che i data set di Sports Innovation Lab aiuteranno a promuovere tale precisione.

Domanda: Quali vantaggi tangibili stanno ottenendo i clienti con le vostre soluzioni basate sull’AI e i vostri data set proprietari?

Risposta: I clienti registrano un ROI delle campagne migliorato, insight più rapidi e una pianificazione delle sponsorizzazioni più efficiente che a sua volta genera più valore per gli sponsor dei marchi e le squadre/leghe. Ad esempio, il targeting dei fan basato sull’AI ha ridotto gli sprechi mediatici fino al 40% e aumentato i tassi di conversione dei fan per un certo numero di brand che utilizzano la nostra audience per connettersi con i consumatori giusti all’interno del loro set di considerazione programmaticamente. I nostri dati proprietari conferiscono un vantaggio identificando le opportunità che i dati CRM tradizionali non sono in grado di cogliere con un data set e una vista limitati.

Domanda: In un mercato dello sport competitivo, in che modo sfruttare l’AI si traduce effettivamente in un vantaggio competitivo distinto per le organizzazioni?

Risposta: Nel panorama sportivo odierno, frammentato e in rapida evoluzione, l’AI offre alle organizzazioni un vantaggio misurabile consentendo decisioni data-driven in tempo reale. Aiuta a decodificare il comportamento complesso dei fan, personalizzare l’engagement su vasta scala e ottimizzare le prestazioni dei media e delle sponsorizzazioni in modo rapido e preciso. Noi di Sports Innovation Lab ci concentriamo sull’implementazione dell’AI attraverso percorsi adattivi per i fan, targeting dinamico dei media e valutazione delle sponsorizzazioni in tempo reale, in modo che i titolari dei diritti e i marchi non solo stiano al passo con i tempi, ma siano sempre un passo avanti.

Domanda: Qual è il ruolo dei dati di terze parti nell’AI? Quanto è importante per l’analisi dei dati sportivi?

Risposta: I dati di terze parti hanno un ruolo essenziale nel colmare le distanze lasciate dalle fonti interne, soprattutto quando si tratta di comprendere fan anonimi o occasionali. In Sports Innovation Lab, i nostri data set sui fan vanno oltre i dati demografici di base e catturano segnali comportamentali approfonditi in tutta la coda lunga dell’ecosistema sportivo, spesso in luoghi che le fonti tradizionali non possono raggiungere. Questi data set sono alla base della nostra metodologia ontologica, che classifica i fan non secondo una rigida tassonomia, ma in base a schemi comportamentali sfumati. Questo ci consente di identificare se una persona è, ad esempio, un fan di alto valore del pickleball, uno spettatore di grandi eventi di calcio o un genitore di baseball o hockey sportivo giovanile. Integrando questi insight, i brand possono prendere decisioni più intelligenti, ad esempio creare su misura il giusto pacchetto streaming per la prossima stagione NBA in base all’effettiva domanda dei fan. L’AI è essenziale per sbloccare la portata e la complessità di questi insight, consentendo di realizzare strategie personalizzate e ad alto impatto che prima non erano possibili.

Domanda: Mi parli dei prodotti di dati proprietari di Sports Innovation Lab sul Marketplace Snowflake. Quali vantaggi competitivi offrono ai clienti?

Risposta: I nostri prodotti offrono dati dei fan precluster di alta qualità con segnali comportamentali e punteggi di intenti commerciali, pronti per l’attivazione. Ciò che ci rende unici è la combinazione di insight specifici per lo sport e l’intrattenimento e la preparazione in tempo reale. I clienti possono inviare i dati nei propri ambienti e iniziare immediatamente a pianificare o targetizzare. Possiamo anche creare prodotti privati in base alle esigenze e alla granularità del cliente. Poiché i dati di Sports Innovation Lab sono già archiviati in Snowflake, possiamo fornire la richiesta personalizzata in tempo quasi reale.

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