Le modèle d'affaires de l'équipe de la NBA reposait fortement sur l'engagement des partisans, la fidélisation des abonnés saisonniers et l'amélioration de l'expérience en aréna. L'équipe sondait régulièrement les partisans sur la valeur des billets, la satisfaction les soirs de match, le contenu numérique et les produits dérivés. Cependant, malgré des investissements importants dans la diffusion des sondages, l'équipe ne disposait d'aucun moyen évolutif d'en dégager des analyses. Les équipes de marketing, de vente et des opérations dépendaient d'un seul analyste pour préparer les rapports, ce qui créait des goulots d'étranglement. Les dirigeants souhaitaient de l'agilité : la capacité de poser des questions ponctuelles et d'explorer les analyses en temps réel. L'absence d'une analyse structurée et opportune limitait la capacité de l'équipe à prendre des décisions rapides et fondées sur des données probantes, susceptibles d'améliorer l'expérience des partisans et la croissance des revenus.

Chaos des données

Les réponses aux sondages étaient désordonnées et non structurées, ce qui posait d'importants défis pour l'analyse. Les analystes consacraient plus de temps à nettoyer et à organiser les données qu'à en tirer réellement des analyses. Résultat : les équipes de direction avaient rarement accès à des données actuelles et fiables, ce qui nuisait à la prise de décision opportune.

Analyses cloisonnées

Un seul analyste était responsable du traitement et de la diffusion des résultats des sondages, créant un point de dépendance unique. Au moment où les rapports circulaient, ils étaient statiques et périmés, n'offrant qu'une valeur limitée. Sans une vue partagée et en temps réel du sentiment des partisans, les équipes de toute l'organisation travaillaient avec des informations incomplètes ou désuètes.

Manque d'agilité

Les dirigeants soulevaient fréquemment de nouvelles questions une fois les analyses terminées, mais le processus existant n'était pas assez souple pour s'adapter rapidement. Les analyses accusaient un retard par rapport au rythme de la prise de décision, et l'analyse des sondages se faisait de façon ponctuelle plutôt que continue. Ce manque d'agilité empêchait l'organisation de rester réactive face aux tendances émergentes et aux besoins de la direction.

Compass a bâti un agent conversationnel d'analyse de sondages qui reliait des données brutes désordonnées à une intelligence structurée et interrogeable. En utilisant Snowflake comme colonne vertébrale des données et Dataiku pour les flux de travail d'analyse, nous avons automatisé l'ingestion, le nettoyage et la structuration des sondages. Un agent propulsé par un LLM associait les requêtes des utilisateurs aux questions de sondage pertinentes, récupérait les résultats au moyen de SQL et présentait des réponses claires directement aux utilisateurs d'affaires. Le système permettait des analyses actualisées quotidiennement et une réponse aux questions sur demande, garantissant que chaque service — du marketing aux opérations — avait un accès instantané au sentiment et aux tendances des partisans.

La solution Fan Insights a éliminé les goulots d'étranglement, élargi l'accès et procuré des avantages mesurables dans toute l'organisation.

Structuration automatisée des données

Élimination du nettoyage manuel, libérant les analystes pour se concentrer sur la stratégie. Les pipelines de données ingéraient et structuraient automatiquement les réponses aux sondages. Les responsables ont gagné en confiance grâce à des données cohérentes et de haute qualité.

Agent conversationnel de questions-réponses propulsé par l'IA

Les dirigeants et le personnel pouvaient poser des questions directement, sans attendre de rapports. Les requêtes en langage naturel étaient associées aux identifiants des questions de sondage et à des requêtes SQL. Les équipes ont obtenu un accès en libre-service aux analyses, réduisant la dépendance envers un seul analyste.

Partage des connaissances à l'échelle de l'organisation

Les analyses sont devenues accessibles quotidiennement dans tous les services. Snowflake et Dataiku ont permis un accès évolutif et sécurisé. Collaboration améliorée et prise de décision plus rapide dans toute l'organisation.