Danny

Product Lead at CRED Investments

CRED Investments는 스포츠 분야의 다양한 주체들과 긴밀히 협력하며, 데이터, 인텔리전스 및 데이터 알고리즘을 활용해 경기장 안팎에서의 의사결정을 개선하는스타트업입니다 .

주요 고객으로는 유럽, 북미, 아시아의 챔피언스 리그, 포뮬러 1 등 엘리트 대회에 참가하는 최상위 프로 스포츠 팀 및 기관이 포함됩니다. 주로 클럽, 연맹, 리그, 대회뿐만 아니라 스포츠 분야에서 마케팅을 원하는 브랜드 및 개인 선수들도 포함됩니다.

주요 제품군은 세 가지입니다. 첫 번째는 재정 관리 솔루션으로, 축구 선수의 커리어 예측과 은퇴 후 재정 계획을 지원합니다.

두 번째는 경기장 내 성과 분석 제품으로, 스포츠 퍼포먼스 데이터를 활용해 팀, 에이전트, 기관이 적합한 선수를 발굴하고 선수 본인이 경기장에서 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

마지막으로 상업용 제품이 있는데, 리그, 팀, 연맹, 광고주 등이 데이터를 활용해 관객을 더 잘 이해하고 새로운 상업적 파트너 및 추가 수익원을 찾을 수 있도록 지원합니다.

스포츠 산업에서는 경기장 안팎에서 더 나은 성과를 달성하고 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터에 대한 실질적인 필요성이 있다는 것을 발견했습니다.

따라서 우리는 이러한 전제 하에 고객이 체계적으로 의사결정에 접근할 수 있도록 지원하며, 데이터와 다양한 제품을 활용해 이 분야에서 고객을 위한 기회를 발굴합니다.

웹 데이터는 저희 업무에 필수적입니다. 웹 데이터는 더 나은 의사 결정을 내리고, 전반적으로 고객의 수익 증대와 스포츠 세계에서의 목표 달성에 도움이 되는 새로운 기회를 식별할 수 있는 인텔리전스를 구축하는 데 활용될 수 있습니다.

예를 들어, 모든 스포츠 팀은 스폰서를 찾고 있습니다. 이는 기본적으로 그들의 수익의 상당 부분을 차지합니다.

과거 이러한 스폰서십 기회는 과학적 데이터나 근거 없이 감성적 접근으로 제안되었습니다. “이 팀이 추구하는 가치와 여러분을 스폰서로 맞이하게 되어 얼마나 기쁜지 보세요”와 같은 식이었죠.

데이터 중심의 세상에서는 브랜드나 광고주가 팀과 협력하기로 결정하는 데 이 정도로는 부족합니다. 그들은 팀을 후원함으로써 상당한 투자 수익률(ROI)을 얻을 수 있다는 점을 데이터로 증명할 수 있기를 원합니다.

저희는 클럽/팀이 과학적 접근을 통해 제안서를 구성하도록 지원합니다. 접근 대상 브랜드와 그들의 고객, 그리고 팀 자체의 관객을 더 깊이 이해하도록 돕고, 팬층에 부합하는 스폰서를 발굴할 수 있게 합니다.

이를 통해 고객사는 브랜드에 데이터로 “기대할 수 있는 수익은 이렇습니다. 따라서 이번 파트너십이 적합한 이유입니다”라고 제시할 수 있습니다.

당사는 운영 지원을 위해 Bright Data로부터 데이터셋을 확보하기 시작한 데에는 두 가지 이유가 있습니다.

첫째는 웹 데이터의 커버리지로, 당사는 이를 다른 데이터 소스 및 공급자와 함께 패키징하여 파트너에게 인텔리전스로 제시합니다. 둘째는 데이터가 많을수록 당사의 모델이 더 정확해지기 때문입니다.

따라서 이상적으로는 가능한 한 많은 데이터를 확보하여 머신러닝 모델과 알고리즘의 신뢰성을 극대화하고자 합니다.

우리가 확보하는 데이터 세트는 다양한 온라인 플랫폼의 공개 대상자 웹 데이터와 기업 관련 웹 데이터와 많은 관련이 있습니다.

Bright Data를 선택한 이유는 웹 데이터의 폭, 이용 가능한 다양한 데이터 세트, 웹 데이터의 최신성, 그리고 이러한 모든 관련 데이터 세트를 합리적인 가격으로 묶어 제공할 수 있는 능력 때문입니다.

이 웹 데이터에 접근할 수 없다면 우리의 업무는 확실히 훨씬 더 어려워질 것입니다.

여기서 핵심 전제는 우리가 훨씬 더 세분화된 수준에서 관객과 고객 기반을 이해할 수 있기를 원한다는 점입니다. 이를 수행할 수 없다면, 우리는 아마도 사업을 유지하기 어려울 것입니다. 따라서 웹 데이터는 당연히 우리 운영에 필수적입니다.

Bright Data는 우리 데이터 생태계에서 확실히 없어서는 안 될 부분이며, 그 점은 파트너십의 규모에서도 드러난다고 생각합니다.

시작하는 것은 쉽습니다!

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