İşletmeler, küresel kilitlenmeler altında “yeni bir normale” uyum sağlamaya çalışırken, teknoloji etkinin tamponlanmasına yardımcı oluyor. E-ticaret patlama yaşıyor ve halihazırda çevrimiçi satışları benimsemeyen şirketler, yerel pizzacıların dijital platformlara yönelmesi ve Google, çevrimdışı satıcıların geçiş yapmasına yardımcı olmak için çeşitli akıllı özellikler sunmasıyla hızlı bir şekilde dönmeye başladı.
{ 1} Şimdi San Francisco merkezli PredictHQ , küçük işletmelere tüketici eğilimleri hakkında fikir vermek için büyük veriden yararlanıyor ve canlı TV izleme rakamlarını izleyerek hizmetlerine yönelik talebin ne zaman artacağını tahmin etmelerine olanak tanıyor.
PredictHQ, şirketlerin talebi tahmin etmesine yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanarak konserler, sporlar ve resmi tatiller gibi gerçek dünyadaki etkinliklerden veri kümelerini toplayarak işini kurdu. PredictHQ ayrıca kendi tescilli “bulunması zor” verilerini karışıma atar ve hepsini Uber, Domino’s ve Booking.com gibi ağır isabet alanlara lisansladığı bir API’ye aktarır. Bu tahmine dayalı bilgilerle donanmış olan oteller, pizzacılar ve diğer şirketler, şehirde büyük bir konferans veya rock konseri olduğunda ne kadar talep beklemesi gerektiğini anlayabilir.
Yukarıda: PredictHQ dizüstü bilgisayarda kontrol paneli
Şimdi PredictHQ, şu anda beta sürümünde olan canlı TV etkinlikleri özelliğini başlatmak için hazırlanıyor – Önümüzdeki aylarda, canlı spor etkinliklerine odaklanılacaktır.
TV sporları izleme
TV sporları izleme sayısı, geçen yılki rakamlara kıyasla genel olarak arttı . stadyumlar kilitlenmeler sırasında sınır dışı kalır. Görüntüleme verileri genellikle bir etkinlikten sonra kullanılabilirken, tahminler genellikle bir reklamverenin ne kadar harcaması gerektiğini belirlemek için kullanılır – ancak bu genellikle genellikle birkaç şehri içeren “belirlenmiş bir pazarlama alanı” aracılığıyla yapılır.
PredictHQ teklifleri İlçe bazında tahminler; bu, yakın çevrelerinde kaç kişinin evde büyük NFL maçını izlediğini anlamaya çalışan yerel işletmeler için daha yararlıdır. Bu tahminler, takımlar, oyuncular, mekanlar, konumlar ve daha fazlası hakkında derinlemesine bilgiler de dahil olmak üzere, son birkaç yıldır PredictHQ’nun zaten topladığı geniş bir veri yığınına dayanıyor. Bu veriler, takımlar arasındaki eşleşmenin kalitesi, son performanslar, zamanlama (yani sezon öncesi, normal veya playoff) ve takımların evde veya uzakta olup olmadığı gibi TV izleyicilerinin tahmin edilmesine yardımcı olan yeni özellikler için başlangıç noktası oldu. { 4}
“İlçe düzeyinde maç bazında veriler, televizyonda yayınlandıkları zamanki spor oyunları yelpazesi nedeniyle talep planlaması için kritik öneme sahiptir – sabah 10’da pizza sipariş etme olasılığınız daha düşüktür – ve izleyicinin sezon boyunca nasıl geliştiğini. Örneğin, daha iyisini ya da daha kötüsünü yapan bir ekip görüntülemeyi değiştirecek, ”dedi PredictHQ CEO’su Campbell Brown VentureBeat’e. “Elde ettikleri sonuçlardan, bir takımın ortalama maç izleme sayısının bir sezon boyunca sık sık kazandıklarında% 15’e kadar artabileceğini biliyoruz.”
Yukarıda: PredictHQ ekibi: CEO Campbell Brown sağdan ikinci
Öyleyse bir yemek dağıtımı işletmesi, bu verileri kaç tane pizza tabağı ve salam dilimi hazırlamak için gerçekten nasıl kullanabilir? Canlı spor etkinlikleri ile ilgili önceki talebi görmek ve bunu PredictHQ’nun tahmin verileriyle ilişkilendirmek için geçmiş verilerini incelemek zorunda kalacaklardı.
“Bu etkiyi tarihsel olarak belirledikten sonra, tahmini görüntülememizi kullanarak Brown, tahmin modellerini eğiterek, önceki talep anormalliklerini dinamik olarak neyin tetiklediğini bileceklerinden tahmin hata oranlarını azaltın, “dedi.
PredictHQ’nun anne-baba yerine daha büyük zincirler tarafından kullanılma olasılığının daha yüksek olduğu açık. ve aslında Domino’s zaten bir müşteridir, ancak canlı TV etkinlikleri beta sürümüne dahil olup olmadığı net değildir. Bununla birlikte Campbell, PredictHQ’nun “Amerika’nın en sevilen yemek dağıtım markalarından biriyle çalıştığını” ve tek bir kolej futbol maçı, Lake County, Chicago’da pizza teslimatlarında% 13 artış sağladığını söyledi.
Game of Thrones
Bu ürünü hiçbir şey canlı TV sporlarıyla sınırlamaz, ancak bu tür olayların sıklığı ve büyük talep artışları yaratabilecek bir izleyici sayısı göz önüne alındığında kesinlikle en bariz kullanım durumu budur. Ancak bu özellik, makine öğrenimi modelleri uygun şekilde uyarlanırsa, başkanlık adresi veya Game of Thrones sezon finali gibi diğer büyük TV etkinliklerini kapsayacak şekilde genişletilebilir. Brown, “Bu özelliği geliştirmek kesinlikle bizim yol haritamızda,” dedi.
Ayrıca, bu verilerden yararlanabilecek tek işletme yemek dağıtımı değil. Başka bir PredictHQ müşterisi olan Uber gibi nakliye şirketleri de, sürücü ağları genellikle yiyecek dağıtmak için kullanıldığından ve büyük maçı izlemek için seyahat eden arkadaşlar, yolculuk talebini daha da etkileyeceğinden kazanç elde etmeye hazırdır.
2015 yılında kurulan PredictHQ, başlangıcından bu yana, Şubat ayında 22 milyon dolarlık bir dilim de dahil olmak üzere 30 milyon dolarlık bir artış sağladı – bu nedenle, COVID ile ilgili fırtınaları atlatmaya hazır. Brown, şirketin canlı TV etkinliklerini büyük veri platformuna entegre etmeyi planlarken, pandeminin önceliklerini yeniden düşünmek zorunda olduğu anlamına geldiğini söyledi.
“Vizyonumuz, her türlü talebin arkasındaki katalizörü tahmin etmek ve bu özelliği bir yılı aşkın süredir planlıyoruz ”dedi. “COVID-19, ABD ve Avrupa’yı gerçekten etkilemeye başladığında, bunun gibi özellikleri ileriye taşımak için yol haritamızın sıralamasını uyarladık.”
PredictHQ, bu yılın sonlarında ABD’de canlı TV etkinliklerini resmi olarak başlatmayı planlıyor. ve 2021’de hizmeti Avrupa’ya genişletmek.