De 220 milhões de pontos de dados à receita: Como a IA está transformando o ROI do entretenimento esportivo

O Super Bowl é um dos maiores eventos de entretenimento esportivo do planeta, atraindo mais de cem milhões de telespectadores e gerando um bilhão em receita.

No entanto, para os times da NFL e para o entretenimento esportivo em geral, há um longo caminho até o campeonato, enquanto as franquias buscam construir a marca, aumentar a base de fãs e maximizar receitas.

Uma das maneiras de fazer isso é através da IA.

A tecnologia não é estranha ao mundo do entretenimento esportivo. Antes mesmo da era moderna da IA generativa — desde 2017 — grandes fornecedores como a IBM já discutiam como a IA iria transformar as redes de entretenimento esportivo. A própria NFL está utilizando IA para ajudar a melhorar a segurança dos jogadores com um sistema de Atleta Digital, desenvolvido em parceria com a AWS. A NFL também está usando a AWS para construir aplicativos impulsionados por IA generativa utilizando o banco de dados Amazon MemoryDB.

Para equipes individuais, tanto na NFL quanto em todo o panorama do entretenimento esportivo, existem outras opções para implementar IA generativa. Uma dessas opções, que está sendo lançada hoje, vem da Elevate, um fornecedor de tecnologia liderado por Al Guido, que também é o presidente da San Francisco 49ers, equipe da NFL.

A nova plataforma de dados e IA da empresa, Elevate Performance and Insights Cloud (EPIC), combina insights do consumidor, gerenciamento de ingressos e análises de propriedades para ajudar organizações de esportes e entretenimento a se engajarem melhor com os fãs. A plataforma ajuda as organizações em esforços de engajamento direcionados para entender melhor os potenciais perfis de clientes. Essa informação ajuda a determinar opções de assentos no estádio, precificação de ingressos e retenção de fãs. A plataforma já foi utilizada por mais de 25 organizações, incluindo o Tennessee Titans.

A Elevate está operando desde 2018, mas agora, com o advento da IA generativa, a empresa consegue fazer muito mais com os dados.

“Construir o EPIC reforçou uma verdade fundamental que temos visto e validado com nossos clientes desde que começamos a operar — os dados são apenas tão poderosos quanto as decisões que possibilitam,” disse Guido, presidente e CEO da Elevate, à VentureBeat. “No esporte, o desafio não é apenas capturar esses dados, mas usá-los para gerar inteligência real e acionável que melhore o engajamento dos fãs, as estratégias de receita e a eficiência operacional.”

Os desafios de dados na construção de um sistema de engajamento centrado em IA

A Elevate já possui dados de aproximadamente 220 milhões de pessoas em seu sistema. A empresa coleta dados de primeira mão por meio de seu trabalho com clientes e relacionamentos. Isso inclui dados sobre comportamento de fãs, vendas de ingressos, patrocínios e outras informações relacionadas à propriedade. A Elevate também licencia e compra conjuntos de dados de terceiros para enriquecer ainda mais os perfis dos usuários.

Guido observou que muitas organizações coletam o que parece ser uma quantidade infinita de dados, mas com dificuldades para unificá-los e aproveitá-los. O EPIC foi projetado para preencher essa lacuna.

Para aproveitar totalmente a IA generativa moderna, os dados devem estar em um formato de banco de dados vetorial, afirma a Elevate. O CIO Jim Caruso explicou à VentureBeat que sua empresa passou por um processo intensivo para não apenas vetorizar os dados, mas garantir que sejam os dados certos para ajudar a informar decisões empresariais.

Não faltam fornecedores e tecnologias de banco de dados que afirmam facilitar a vetorização de dados. Na realidade, Caruso enfatizou que o processo de vetorização não é tão simples quanto ligar um interruptor. Como parte da construção do EPIC, eles reavaliaram todos os dados e como poderiam trabalhar juntos para fornecer os melhores insights. O processo de vetorização real envolveu testar diferentes abordagens e pipelines de processamento para encontrar o equilíbrio certo entre precisão e desempenho.

Atualmente, a Elevate utiliza o Amazon Sagemaker para realizar seu trabalho de vetorização.

Como o Anthropic Claude, XGBoost e Amazon Bedrock ajudam a impulsionar insights de IA para o EPIC

Caruso explicou que o sistema EPIC fornece uma ampla gama de aplicações impulsionadas por IA, desde a precificação de ingressos até o desenvolvimento de personas de insights do consumidor. A Elevate está utilizando uma combinação de diferentes tecnologias para construir essas ferramentas.

No núcleo está o modelo de linguagem de grande escala (LLM) Anthropic Claude Haiku 3.5, que foi ajustado com os dados da Elevate. O Claude fornece a interface para fazer perguntas e obter insights com base em diferentes personas.

Por exemplo, uma persona pode ser um operador de local que deseja determinar a melhor forma de configurar assentos premium em um local. Esse operador precisará entender quem estaria interessado nesses assentos e como deveriam ser comercializados para diferentes grupos.

A Elevate foi além da identificação de segmentos demográficos amplos, como millennials suburbanos. Em vez disso, criaram uma série de personas distintas com uma variedade de atributos, incluindo finanças, preferências de compra, escolhas de entretenimento e engajamento em redes sociais. O objetivo principal é fornecer personas muito concretas e detalhadas que permitam às organizações tomar decisões de negócios específicas.

O sistema também utiliza a biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) via Amazon Sagemaker para ajudar especificamente com dados numéricos para precificação de ingressos. O XGBoost é um algoritmo de ML supervisionado que utiliza árvores de decisão para fazer previsões. Caruso explicou que sua equipe converteu dados históricos, bem como dados em tempo real, em 55 recursos diferentes. Esses incluem detalhes do evento, detalhes de inventário e informações de vendas recentes. Todos foram alimentados no algoritmo XGBoost.

O panorama competitivo da IA no entretenimento esportivo

Guido disse que, na NFL e além, a resposta inicial ao EPIC tem sido positiva.

Muitas propriedades enfrentam desafios semelhantes: fontes de dados fragmentadas, expectativas em evolução dos fãs e a necessidade de geração de receita mais inteligente e eficiente. Guido também reconhece claramente que o panorama competitivo para esse tipo de tecnologia está se expandindo. Existem fornecedores tradicionais de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e de análises, como Salesforce, mas em sua visão, eles muitas vezes carecem da inteligência específica da indústria que o EPIC traz para o esporte e entretenimento ao vivo.

“O que diferencia o EPIC é sua profunda integração com as realidades do esporte,” disse Guido.

Como insights impulsionados por IA estão gerando impacto no mundo real para o Tennessee Titans

Entre os primeiros usuários do EPIC está o Tennessee Titans da NFL. A equipe está trabalhando com a Elevate enquanto desenvolve um novo estádio de $2.1 bilhões que deve ser inaugurado em 2027.

Como parte do engajamento, a Elevate ajudou a liderar vendas de patrocínio para o novo estádio. A empresa desenvolveu um roadmap de receita para parcerias estratégicas, uma estratégia de entrada no mercado específica para categorias e estabeleceu metas anuais de vendas até o lançamento do estádio.

Com o EPIC, os Titans conseguiram construir personas detalhadas para os fãs a fim de informar estratégias de marketing direcionadas, desde mensagens até opções de assentos premium e hospitalidade. Embora o novo estádio ainda esteja a vários anos de sua inauguração, os Titans já conseguiram ultrapassar as metas de vendas para assentos premium, com dados e insights impulsionados por IA como base.

Não é apenas para a NFL; as atléticas universitárias também estão se beneficiando dos insights impulsionados por IA

Enquanto há muito dinheiro na NFL, também existe uma grande oportunidade (assim como muitos desafios) em outros níveis de entretenimento esportivo, incluindo os colégios.

“Departamentos atléticos universitários estão passando por uma profunda transformação digital, e os dados estão no centro disso,” disse Tom Moreland, diretor comercial da Universidade de Illinois Athletics, à VentureBeat. “Uma das maiores lições que aprendemos é que a tecnologia sozinha não é a solução — a estratégia vem primeiro.”

Moreland explicou que sua escola priorizou como coleta, interpreta e aplica dados para melhorar as experiências de seus treinadores, estudantes-atletas e fãs.

Até agora, a plataforma EPIC forneceu à Universidade de Illinois Athletics os insights baseados em dados cruciais para melhorar a venda de ingressos de futebol e basquete masculino, além de um modelo de doação anual. Moreland disse que a análise do EPIC forneceu a inteligência que permitiu à escola ir além das suposições e tomar decisões estratégicas e informadas. No final, ele observou que o EPIC empoderou seu departamento a criar um modelo mais envolvente e sustentável para fãs e doadores leais.

“Departamentos atléticos que investirem tempo na qualidade, estrutura e aplicação dos dados serão aqueles que realmente se beneficiarão de qualquer nova tecnologia,” disse Moreland.