苹果 Sports 应用暴露了体育数据分析产品一直搞错的事
苹果这个只有比分的应用在 2024 年初上线,却成了 iPhone 上最好用的体育产品之一,原因正是它拒绝做数据分析。体育数据行业的其他公司正朝相反方向走。

Slate 科技版在六月发表了一篇赞赏这款应用的文章,时间点卡在世界杯期间。文章的论点比标题看起来更窄,也更有用。作者抱怨的不是体育应用缺数据,而是它们把比分埋在了数据下面。
苹果这款应用的名字就叫 "Sports"。里面没有新闻标题,没有流媒体指南,只有在点开某场比赛时才会看到的频道信息,也没有专门用来留住你的信息流。据 Slate 说,博彩赔率在首次下载时会出现在比分板上,但可以通过开关永久关闭。剩下的就是队名、队标、战绩、开球时间和比分,再加一个积分榜页面。
钱正流向哪里
这种克制与体育数据市场被推销给球队、联赛和转播商的方向正好相反。近期对该行业的报道描述了一个以十亿计、以两位数复合增长率扩张的市场。供应商把 AI 驱动的球迷互动、票务智能和表现分析当作下一层价值来推销。这些数字来自市场研究机构和新闻稿,不是经过审计的经营业绩,而且不同报告给出的头条数字差别很大。但它们背后的战略赌注是一致的:更多数据、更多个性化、更多让你打开应用并留在里面的理由。
Slate 的作者自称是重度体育应用用户,他认为这个赌注造出了更差的产品。美国职业棒球大联盟的官方应用曾是他的最爱,如今在比分和视频周围堆满了文章所说的门面装饰,让它变得沉重。作者说,ESPN 的应用优先推它的电视直播和一种叫 "Verts" 的竖屏视频滚动,比分区域则淹没在 "一大堆其他按钮" 里。
这不是世界上最大的问题,但当我试图用我最常用的体育应用去查比分时,它确实制造了多得多的摩擦。
这是消费者的抱怨,也应该被当作抱怨来读。它不能证明分析投资失败。但它指出了分析供应商很少衡量的东西:承载分析结果的界面本身的成本。
同一个论点,另一个市场
数据分析供应商 Cassis 在八月发表的一篇文章,对企业数据工作提出了结构上相似的观点。它的主张是,AI 代理不会消除让数据变得有用的人力成本,而是把它重新分配。文章借用了一个它归功于 Hrishi Olickel 的框架:写时模式与读时模式,也就是把衣服直接放进分好类的衣柜,还是需要时再从一堆衣服里翻。Cassis 认为,这个选择决定了你是在前期付费,还是在取用时付费。
文章随后把成本拆成三部分。索引成本指前期工作,比如设计模式、编写指标定义、搭建仪表盘,以及让四个团队就 "活跃客户" 的含义达成一致。查询成本是取用那一刻的付出:翻 wiki、写 SQL、打磨提示词,或者给数据团队发消息。可靠性则指返回的数字在语义上是否正确,而不只是技术上正确。
文章给出的实例是 CFO 问上一季度有多少活跃企业客户续约。在任何人能回答之前,必须先有人决定哪张表存客户数据、"活跃" 是什么意思、什么算 "企业",以及 "上一季度" 在公司财年里覆盖哪段日期范围。技术栈里的每个系统对这个问题处理方式都不同。问题在于谁来思考,以及什么时候思考。
Cassis 描述了某家公司的一种每周轮值:一个人专门处理临时提问,长期占用五六人团队中约 20% 的产能。文章认为,这个成本是真实的,但它之所以持续存在,是因为它在政治上阻力最小:没有项目要立项,没有利益相关方要说服,没有流程要设计。
更多数据,意味着更多关于把工作放在哪里的决定
把两篇文章放在一起读,它们描述的是不同尺度上的同一个权衡。一个推送实时赔率、竖屏视频和个性化提醒的体育应用,下的是索引赌注:前期投入做功能,理论上能让用户保持参与。一个只有比分的应用,下的是查询赌注:假设用户知道自己想要什么,然后别挡路。
苹果这款应用并非与分析无关。它调用了足球、网球、篮球等多个项目的联赛和赛事数据。Slate 还提到,作者在斯坦利杯季后赛期间不得不关掉匹兹堡企鹅队的自动通知,因为应用比流媒体直播更早报出进展。这说明一条数据管道运行得足够好,好到让人烦。
区别在于产品把复杂度预算花在哪里。Slate 的作者说,覆盖范围包括世界杯比赛、MLS、NWSL、大约另外 30 个足球联赛、厄瓜多尔甲级联赛、德乙、男子和女子网球以及 LPGA 巡回赛,点一下就能看到基础技术统计、排行榜和阵容。这些内容没有一样以信息流的形式呈现。
Slate 引用了苹果一位高管在 2024 年冬季发布时的说法:"我们打造 Apple Sports,是为了给体育迷他们想要的东西,一个能极快获取比分和数据的应用。" 文章把这与近期 AI 产品发布常见的措辞做了对比,而这个对比正是重点。
这不能证明什么
一位专栏作者的偏好不是市场判决,Slate 的文章也没有声称自己是。体育组织卖门票、订阅和广告,向它们推销的分析供应商在回答一个真实的商业问题:如何把一个被动查比分的人变成付费球迷?另一方面,Cassis 那篇文章是供应商在论证,更便宜的查询引擎并不会让分析变便宜,这恰好支持它自己的定位。两个来源都在讲对自己有利的故事。
尽管如此,这个抱怨的形状对任何在这个领域做产品的人都值得注意。文中描述的失败模式不是数据缺失或模型糟糕,而是一个产品认定自己的参与度指标比用户的任务更重要,并在用户只想要一个数字的那一刻,用摩擦为此付出了代价。
Slate 的作者最后称这款应用是过去两年里他最喜欢的两三个消费科技产品之一,与之一同入选的是一块唯一功能就是让手机无法以分散注意力的方式工作的硬件。这个搭配是有意的:两者都是说要做一件事、然后真的做到的产品。对于如今被推销仪表盘、提醒层和 AI 摘要的球队和联赛来说,这才是难受的地方。过去两年最受好评的体育产品,没有发布任何一项新指标。它只是不再把已经存在的那些藏起来。
资料来源
2- 01Apple Made a Sports App That Does Almost Nothing. It's IncredibleEN
- 02There's still no free lunch in data analyticsEN
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