Teradata VantageCloud Lakeが卓越したファン体験を創出
- 8 チャンピオンシップ
- 10M ソーシャルメディアのフォロワー
- 何百万も 世界中のファンの
1925年に設立されたニューヨーク・ジャイアンツは、ニューヨークを拠点とする歴史あるアメリカンフットボールチームです。
ジャイアンツは、これまでに地区優勝を8回、ワールドチャンピオンに4回輝き（1986年、1990年、2007年、2011年）、このうち最初の2回は5年以内に両方のタイトルを手にするという快挙を達成。そして、4つの異なる年代のいずれにおいてもワールドチャンピオンの座を獲得している唯一のチームです。
世界的かつ多世代にわたるファン層を獲得しているアメリカンフットボールチーム、ニューヨーク・ジャイアンツは、クラウド分析を活用してファンを魅了し、エンゲージメントを深め、ロイヤリティを向上させています
「ジャイアンツは、2024年に100シーズン目という節目を迎えます。こうした機会を祝うことができるチームはそう多くはありません。大切なファンの皆さんと共に祝いたいですね。 私たちには、代々シーズンチケットを受け継いできたファンがいます。 ファン歴の長い、短いに関わらず、ファンの皆さんのための行動は、チケット販売から売店、小売に至るまで、すべてデータを中心に展開されています。 すべての情報は、ファンの皆さんを理解してつながりを深め、求められている体験を提供するために役立っています」とニューヨーク・ジャイアンツの戦略およびビジネスインテリジェンス担当バイスプレジデントRussell Scibetti氏は述べています。
ファンを特定し、惹きつけるための分析
ソーシャルメディアと変化し続けるコンテンツ配信プラットフォームは、ファンとのエンゲージメントを高め、ファンをより理解する絶好の機会を生み出しています。ファンとのエンゲージメントは、もはや試合やトレーニングキャンプ、ファンデーだけで行われるものではありません。ファンとのエンゲージメントを高めるための一連のマイクロビジネスで構成されているのです。1,000万人を超えるSNSのフォロワー、Giants App、Giants.com、Eメールマーケティング、テレビ、ラジオ、ポッドキャストなどの活用など、ニューヨーク・ジャイアンツは、ファンに対する卓越したインサイトを獲得しています。
ニューヨーク・ジャイアンツは、リーグのクラスターモデリングとセグメンテーションのアプローチから、ファンの行動、取引、人口統計学的データを活用し、ファン層に独自のメッセージとマーケティングを行いたいと考えていました。
「リーグがクラスタモデリングを検討する場合、シーズンチケット購入者を1つの主要なクラスタとして考えていました。一方で、私たちは、チケット販売がビジネスの重要な部分であるため、観客をより詳細に分類することにしました」とScibetti氏は説明します。
ニューヨーク・ジャイアンツは、Amazon Web Services（AWS）上のTeradata VantageCloud LakeのClearScape Analytics™を使用して、ファンを特定し、ターゲットを絞り、エンゲージしています。Teradataと3つのファン体験のユースケースを特定：
- ファンのクラスタモデリング
- 購買行動
- チケットのダイナミックプライシング
機械学習K-meansクラスターモデルがファンの特定と理解に貢献
チャネルを横断してファンのエンゲージメントをパーソナライズするには、ファンのさまざまな行動や特徴を深く理解する必要があります。ファンは一人ひとり異なりますが、リーグが提供するクラスターモデルにチーム固有のセグメントを新たに組み込むことができます。
「Teradataと最初に取り組んだのは、クラスターモデルの構築でした。 リーグがファンを理解するためにこの方法を活用し、成功しているのを見てきました、ジャイアンツのファンを理解する上でも活用できると考えました」とScibetti氏。
データサイエンティストとビジネスアナリストは ClearScape Analytics で、teradataml を Python ベースの教師なし機械学習（ML）K-means クラスターモデルに活用しています。シーズンチケット会員と非会員の両方にまたがる複数のクラスターにファンをグループ分けします。
シーズンチケット会員は、プライマリーとセカンダリーのチケット販売、入場者、グッズ購入額、Eメール、デモグラフィック、デジタル行動に基づいて3つのクラスターに分類します：
- プレミアム体験を求めるファン
- 伝統的な熱狂的ファン
- 新しいファン
非シーズンチケット会員は、チケットおよびグッズ購入額、入場者、年齢、Eメール、懸賞、NFLファンデータに基づいて6つのクラスターに分類します：
- 市場のトップ
- 毎年観戦するファン
- たまに観戦するファン
- グッズを購入するファン
- デジタルファーストなファン
- カジュアルエンゲージメントのファン
「クラスター内のさまざまなタイプの行動、取引、エンゲージメントを見ることで、ファンがどのように異なるかを知ることができます。例えば、ファッションやグッズを重視し、定期的にグッズを購入するファンもいれば、毎年1、2回チケットを購入するファンもいます。このような異なるパターンを見ることで、あるクラスターにいるファンがチームと関わり続けるうちにどのようなクラスターに成長する可能性があるのかを知ることは、ファンを理解する上で本当に重要な情報です」とScibetti氏は説明します。
ClearScape Analytics は、強力でオープン、コネクテッドな ML 機能を提供します。In-Database分析を使用することで、データサイエンティストやアナリストが好きなツールを使用でき、インサイト獲得までの時間が短縮され、価値が活性化されます。
「ClearScape Analyticsは柔軟性が高く、モデル構築に最適です。ClearScape Analyticsには組み込み機能があります。私のバックグラウンドはRが中心ですが、アナリストはPythonが中心です。VantageCloud Lakeは、これらのモデルを取り込み、テストし、実に素早く本番環境に展開することができます」とScibetti氏。
ファンがチケットを購入する可能性の高い試合を特定
シーズンチケット会員と非シーズンチケット会員のクラスターを特定したニューヨーク・ジャイアンツは、一次および二次チケット市場でのチケット購入行動に対応しています。レギュラーシーズンにホームで行われる試合は10試合しかないため、ファンのクラスターに基づいてメッセージをパーソナライズすることで、チケット販売と観客数をさらに増やすことができます。
ClearScape Analyticsの時系列分析とnPath分析は、様々な購入と観戦の組み合わせパターンとパスを特定します。
「購入から観戦までのファンジャーニーを理解することで、いつチケットを購入し、どの試合を観戦したか、しなかったか、チケットを転売したか、あるいは購入したかといった様々なパターンを理解できるのです」とScibetti氏は説明する。「これらの情報は、メッセージのターゲットを絞り、観客数をより正確に予測し、価格設定を最適化するのに役立ちます」と付け加えました。
発見されたインサイトは、一般的な概念を覆すものです。
「ホームゲームが10試合しかないスポーツでも、観戦と購入の組み合わせは8,000通り以上ありました。万能のファンジャーニーは存在しないのです」ととScibetti氏。
8,000通り以上の組み合わせは、ジャイアンツがもはや一般的な 「次の試合 」という考え方だけに焦点を当てていないことを意味します。
「これらの分析技術により、ホーム開幕戦を観戦した「個々の試合購入者」は、次の試合をスキップして、さらに先の試合を観戦する可能性が6倍高いことが分かりました。これは本当に重要な発見でした。これを活用してマーケティングを改善できるのです」とScibetti氏は解説します。
チケットのダイナミックプライシングで試合ごとの価格設定を最適化
試合をひとつの商品として扱うだけでは十分ではありません。それぞれの試合は、将来の試合に影響を与える新たな変数が生まれるからです。チケット需要は、試合の開催時期（シーズン序盤、後半など）、チームの成績、対戦相手（地区の対戦相手やライバル関係など）、試合の曜日や時間帯（日曜の午後、日曜の夜、月曜の夜、木曜の夜など）といった要因に左右されます。
「スポーツの世界では、変動価格やダイナミックプライシングが一般的です。基本的にすべての試合に同じ需要があるわけではないからです。試合ごとのさまざまな需要曲線を理解することは、優れた価格戦略を持つために絶対に不可欠です」とScibetti氏は説明します。
変動する製品（試合）の需要に対応するため、VantageCloud Lake で需要曲線を作成します。需要曲線は、支払い意思額（WTP）に基づいて過去の試合をグループ化します。たとえば5月から8月の特定期間とフルシーズンなど、異なる期間について需要曲線を作成します。
「私たちはシーズンを通して価格設定を調整します。チームが何試合か勝つと、需要曲線はすぐに変化します。チームの成績が上がれば、需要も増えるのです。ただし、これは特定の試合にしか影響しない可能性があります。需要曲線の一部として、似た試合をまとめてクラスター化できるだけでなく、チームの成績の変化に応じて、どの試合がクラスターからクラスターへ移行する可能性が最も高いかを特定することも重要です」とScibetti氏。
VantageCloud Lakeは、信頼できるインサイトのために統合された信頼できるデータを提供します。
VantageCloud Lakeは、次世代のクラウドネイティブアーキテクチャを活用しています。これにより、ニューヨーク・ジャイアンツのようなユーザーは、ML、意思決定支援、データサイエンス、データエンジニアリング、トランザクション、レポーティングなど、あらゆる種類のワークロードを大規模に実行し、ますます多様化するアナリティクスとデータのニーズに応えることができます。
AWSクラウドの顧客であるニューヨーク・ジャイアンツはVantageCloud Lakeを追加し、AWS S3を使用した共有オブジェクトストレージで一元管理されたデータを活用すると同時に、ClearScape Analyticsを使用して強力なアナリティクスを簡単に構築、展開できるようにしました。
ニューヨーク・ジャイアンツは、さまざまなソースシステムからのデータを統合し、調和させ、そうした信頼性の高いデータをもとに戦略的なビジネス上の意思決定を行い、ファンにより良いサービスを提供しています。
Scibetti氏は言います、「接続性を確保し、プラットフォームが他のシステムと会話できるようにしなければ、データの信頼性は得られません。3つの異なるバージョンの真実があることは、あまりに多くあります。ですから、すべてが同じデータから操作されていることを確認することが、分析を信頼できることを確認する方法なのです」
VantageCloud Lakeは、クラウドソリューションに期待されるすべての利点に加え、業界をリードするAnalytics Database、ClearScape Analytics、Teradata QueryGridデータファブリックを含む、Teradataの差別化されたテクノロジースタックを提供します。VantageCloud Lakeはニューヨーク・ジャイアンツの既存のAWSフットプリントに簡単に接続できるため、アナリティクス機能を拡張し、ファンの理解、モデルの構築と実行に集中し、大規模に実行できるようになります。
「リーグからチケット販売パートナーまで、さまざまなシステムから非常に堅牢なデータフィードが得られます。ボリュームやスピードに関して課題はありません。VantageCloud Lakeは、我々のゲームをさらに進化させるために必要な分析リソースを提供してくれます」とScibetti氏は締めくくります。
接続しましょう
Teradata VantageCloud が、ビジネスの成果を加速し、必要なビジネスの俊敏性を提供するのにどのように役立つかをご覧ください。
当社の営業担当者がお手伝いします。