随着企业在全球封锁下难以适应“新常态”，技术正在帮助缓冲影响。电子商务正在蓬勃发展，尚未接受在线销售的公司不得不迅速发展，当地的比萨店转向数字平台，而Google提供各种智能技术来帮助线下商家进行过渡。
现在，总部位于旧金山的PredictHQ正在利用大数据为小型企业提供有关消费者趋势的洞察力，从而使他们能够通过监视实时电视观看量来预测何时其服务需求可能会激增。
PredictHQ通过使用机器学习来帮助公司预测需求，通过汇总来自现实世界事件(例如音乐会，体育和公共假期)的数据集来建立自己的业务。PredictHQ还将自己专有的“难于发现”数据投入混合，并将其全部集中到一个API中，该API许可给诸如Uber，Domino's和Booking.com这样的大手笔。有了这些可预测的见解，旅馆，比萨饼店和其他公司就可以算出大型会议或摇滚音乐会在城里有多少需求。
现在，PredictHQ正在加紧准备在接下来的几个月中推出直播电视赛事功能(目前在测试版中可用)，并将首先关注直播体育赛事。
电视需求
与体育馆收看禁区相比，电视体育的收视率与去年同期相比大幅上升。观看事件数据通常是在事件发生后提供的，而预测数据通常用于确定广告客户应花费的费用-尽管这通常是通过“指定的营销区域”完成的，该区域通常包括多个城市。
PredictHQ提供了县对县的预测，这对于本地企业尝试找出在其附近地区会有多少人在家观看大型NFL游戏更为有用。这些预测基于大量数据，而PredictHQ在过去几年中已经收集了其中的一些数据-包括有关团队，球员，场地，位置等的深入知识。这些数据是帮助预测电视收视率的新功能的起点，例如，球队之间对决的质量，最近的表现，时机(即季前赛，常规赛或季后赛)以及球队是主场还是不在场。
“县级比赛的数据对于需求计划至关重要，因为体育比赛的范围很广，当电视转播体育比赛时-早上10点订购比萨饼的可能性较小-以及收视率在整个过程中如何演变本赛季。例如，一个团队的好坏会改变收视率。“我们从他们的结果中知道，在他们经常获胜的一个赛季中，一支球队的平均比赛收视率可以增加多达15%。”
那么，食品配送公司如何实际使用此数据来计算准备多少比萨饼和萨拉米香肠片呢?他们必须挖掘历史数据，才能查看现场体育赛事之前的需求，并将其与PredictHQ的预测数据相关联。
布朗说：“一旦他们从历史上已经确定了这种影响，他们将能够使用我们的预期收视率来训练其预测模型，从而降低其预测错误率，因为他们将知道是什么在动态地驱动着先前的需求异常。”
很明显，PredictHQ可能比大流行音乐的连锁店更受大型连锁店的使用，而Domino确实已经是一个客户，尽管尚不清楚它是否将用于直播电视活动beta。但是，坎贝尔确实表示，PredictHQ正在“与美国最受欢迎的食品配送品牌之一合作”，并且一次大学橄榄球比赛在芝加哥湖县的比萨配送量增加了13%。
权力的游戏
没有什么可以限制该产品用于电视直播体育比赛，但鉴于此类事件的频次和收视率可能会导致大量的需求激增，因此肯定是最明显的用例。但是，如果相应地修改了机器学习模型，则可以将此功能扩展为涵盖其他主要电视事件，例如总统演讲或《权力的游戏》季终曲。布朗说：“建立这种能力绝对在我们的路线图上。”
此外，送餐并不是唯一可以从此数据中受益的业务。运输公司，例如Uber，另一个PredictHQ客户，也将从中受益，因为他们经常使用驾驶员网络来运送食物，而一起观看大赛的朋友将进一步影响乘车需求。
PredictHQ成立于2015年，自成立以来已经筹集了超过3,000万美元的资金，其中包括2月份的2,200万美元的资金-因此，它准备抵御任何与COVID相关的风暴。布朗说，尽管该公司已经计划将直播电视活动集成到其大数据平台中，但这种大流行意味着它必须重新考虑其优先事项。
他说：“我们的愿景是预测任何形式的需求背后的催化剂，并且我们已经计划了超过一年的时间。”“当COVID-19真正开始对美国和欧洲产生影响时，我们调整了路线图的顺序，以实现诸如此类的功能。”
PredictHQ计划于今年晚些时候在美国正式启动直播电视活动，并于2021年将服务扩展到欧洲。
