Amela
Câu chuyện xây dựng nền tảng của Công ty Sports Analytics
ℹ︎Vì lý do bảo mật, tên công ty, tên dự án và hình ảnh hệ thống đã được thay bằng bí danh và dữ liệu mô phỏng.

Đội hình chiến thắng — Tự xây từ con số không.

LineupLab là một SaaS thu thập và chuẩn hóa dữ liệu trận đấu cùng thống kê cầu thủ ở quy mô lớn, mang đến việc tạo đội hình tối ưu và mô phỏng cho Daily Fantasy Sports (DFS) — tất cả trên một màn hình. Nền tảng bám sát theo thời gian thực thống kê mới nhất của 7 trận và hàng trăm cầu thủ hôm nay.

Thu thập dữ liệu, tối ưu, mô phỏng và thanh toán định kỳ — câu chuyện ra mắt một nền tảng mới, tự xây dựng từ đầu trong 9 tháng, đáp ứng đồng thời cả bốn trục mà phân tích dữ liệu thể thao đòi hỏi.

Tạo đội hình
Vài giây
Hơn 30 phút thủ công → tối ưu tự động
Chuẩn hóa thống kê
Tự động · Bull Queue
Thu thập lượng lớn bằng batch định kỳ
Phương pháp tối ưu
Quy hoạch tuyến tính
Thỏa mãn ràng buộc ngân sách và vị trí
Mô hình doanh thu
Thuê bao Thanh toán
Sử dụng lâu dài nhờ xuất CSV và thông báo
LineupLab
Optimizer
Tổng điểm dự báo
312.4 pt
$48,200 / $50,000Còn $1,800
PG
Cầu thủ A
SG
Cầu thủ D
SF
Cầu thủ G
C
Cầu thủ K
Phân phối điểm dự báo
01
CLIENT
Về khách hàng

Sports Analytics, một trong những công ty hàng đầu trong nước dẫn dắt lĩnh vực phân tích dữ liệu thể thao.

Công ty Sports Analytics là doanh nghiệp cung cấp trực quan hóa thống kê và hỗ trợ ra quyết định cho người dùng tham gia Daily Fantasy Sports (DFS). Sứ mệnh của họ là biến khối thống kê khổng lồ cập nhật mỗi ngày thành “gợi ý để chiến thắng”.

Mô hình kinh doanh là thuê bao B2C. Bên cạnh các tính năng phân tích như xếp hạng, box score và depth chart, các tính năng cao cấp như tối ưu đội hình và mô phỏng được cung cấp qua thanh toán định kỳ, lấy việc nâng tỷ lệ thắng của người dùng làm trung tâm giá trị sản phẩm.

Chỉ số mục tiêu
Hàng chục+
Thống kê mỗi cầu thủ
Quy mô thu thập
Hàng trăm
Cầu thủ mỗi trận
Hình thức cung cấp
SaaS
Thanh toán thuê bao
Luồng nghiệp vụ
STEP 1
Thu thập thống kê
Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu trận đấu và cầu thủ ở quy mô lớn
STEP 2
Phân tích & xếp hạng
Trực quan hóa theo điểm dự báo và giá trị
STEP 3
Tối ưu & kiểm chứng
Đội hình tối ưu + mô phỏng bằng quy hoạch tuyến tính
STEP 4
Sử dụng & thanh toán liên tục
Duy trì thuê bao bằng xuất CSV và thông báo
02
CHALLENGE
Bài toán thiết kế cần giải

Bốn yêu cầu cấu trúc mà nền tảng phải đáp ứng.

Không điều nào là vấn đề chọn công nghệ — chúng là các yêu cầu kinh doanh gắn trực tiếp với tỷ lệ thắng, trải nghiệm phân tích và thanh toán định kỳ của người dùng. Xây mới từ đầu đòi hỏi một thiết kế khiến tất cả cùng thành lập một lúc.

Phân tích khối thống kê khổng lồ thủ công khiến tổn thất cơ hội trở thành thường lệ

Mỗi trận, hàng trăm cầu thủ × hàng chục chỉ số. Phụ thuộc vào tính toán thủ công thì phân tích không kịp trận đấu, khiến quyết định bị trễ.

Dựa vào kinh nghiệm để tối ưu thì không thể dựng đội hình chiến thắng một cách nhanh chóng

Dưới ràng buộc ngân sách và vị trí, giải bài toán tối ưu bằng tay mất hơn 30 phút mỗi đội hình. Không thể tăng số lần thử nên độ chính xác cũng không cải thiện.

Nếu thu thập không bám kịp biến động trước trận, độ tin cậy của phân tích sụp đổ

Đội hình xuất phát biến động tới sát giờ bóng lăn. Nếu nền tảng thu thập/chuẩn hóa vốn phải bám sát thống kê mới nhất bị sai lệch, độ tươi mới của toàn bộ đầu ra sẽ giảm.

Nếu không thiết kế được giá trị lâu dài, tỷ lệ rời bỏ sau một lần dùng luôn ở mức cao

Với việc dùng một lần, tỷ lệ rời bỏ luôn ở mức cao. Nếu không thiết kế giá trị khiến người dùng muốn quay lại mỗi ngày, mô hình thuê bao không thể tồn tại.

03
ARCHITECTURE
Kiến trúc chúng tôi cùng xây dựng

Biến thống kê thành “quyết định chiến thắng” trên bốn lĩnh vực.

Từ thu thập và chuẩn hóa đến xếp hạng, tối ưu, mô phỏng và thanh toán định kỳ, chúng tôi tự xây dựng toàn bộ từ con số không. Các batch lớn được phân tán qua hàng đợi và bài toán tối ưu được giải theo thời gian thực bằng quy hoạch tuyến tính — gói trọn phần cốt lõi của phân tích dữ liệu thể thao vào một SaaS duy nhất.

Amela
EXECUTION
9 tháng
Thời gian
54 người-tháng
Tổng khối lượng công việc
Lĩnh vực ①
Thu thập & chuẩn hóa dữ liệu
✕ Thách thức
Cần thu thập và chuẩn hóa khối thống kê lớn theo sát biến động trước trận
✓ Giải pháp
Phân tán các batch lớn để thu thập bằng Bull Queue
Chạy scraping + chuẩn hóa định kỳ, cache trong Redis
Lĩnh vực ②
Tối ưu đội hình
✕ Thách thức
Cần tìm lời giải tối ưu nhanh chóng dưới ràng buộc ngân sách và vị trí
✓ Giải pháp
Tạo trong vài giây bằng bộ giải quy hoạch tuyến tính
Hỗ trợ khóa cầu thủ và nhiều giải đấu
Lĩnh vực ③
Phân tích & mô phỏng
✕ Thách thức
Cần trình bày xếp hạng và biến động cao/thấp một cách trực quan
✓ Giải pháp
Điểm dự báo + mô phỏng phân phối
Trực quan hóa tới cả xác suất trúng giải trên một màn hình
Lĩnh vực ④
Thanh toán định kỳ & vận hành
✕ Thách thức
Cần thiết kế giá trị dùng hằng ngày và luồng thanh toán
✓ Giải pháp
Thuê bao + xuất CSV + đăng nhập mạng xã hội
Nâng nền retention bằng thông báo
Frontend
ReactAnt DesignReact Query
Backend
ExpressTypeORMMySQLRedis · Bull Queue
Infra
AWS (S3)Bộ giải quy hoạch tuyến tính
04
IMPACT
Giá trị mà nền tảng tạo ra

“Trải nghiệm chiến thắng” của Công ty Sports Analytics được tăng tốc.

Nền tảng này liên tục tạo ra các kết quả kinh doanh — hiệu quả phân tích, tỷ lệ thắng và doanh thu định kỳ — chứ không phải các chỉ số kỹ thuật.

Nền tảng loại bỏ gánh nặng phân tích thủ công

Tự động hóa thu thập và chuẩn hóa để người dùng tập trung vào việc ra quyết định.

Dựng đội hình chiến thắng tức thì

Hoàn tất tối ưu trong vài giây và tối đa hóa số lần thử.

Thiết kế luôn bám sát thống kê mới nhất

Phản ánh biến động trước trận vào thu thập để giữ phân tích luôn tươi mới.

Thiết kế giá trị tối đa hóa doanh thu định kỳ

Tối ưu và thông báo dùng hằng ngày giúp nâng cao retention.

STAKEHOLDER
Người dùng DFS
Người dùng theo đuổi tỷ lệ thắng
✕ Thông thường
Tính toán thủ công không kịp trận, dễ bỏ lỡ thời điểm quyết định
✓ Với LineupLab
Lấy đội hình tối ưu từ thống kê mới nhất trong vài giây
Tác động kinh doanh
Nâng tỷ lệ về đích ở top đầu
Quyết định dựa trên dữ liệu
STAKEHOLDER
Vận hành dữ liệu
Bảo vệ chất lượng thống kê
✕ Thông thường
Thu thập thủ công dễ làm hỏng độ tươi mới và tính nhất quán
✓ Với LineupLab
Ổn định chất lượng bằng batch định kỳ phân tán qua hàng đợi
Tác động kinh doanh
Giảm gánh nặng vận hành
Tự động hóa thu thập & chuẩn hóa
STAKEHOLDER
Phụ trách kinh doanh
Xem doanh thu và tăng trưởng
✕ Thông thường
Khi chủ yếu dùng một lần, doanh thu định kỳ khó tích lũy
✓ Với LineupLab
Cải thiện retention bằng giá trị dùng hằng ngày và luồng thanh toán
Tác động kinh doanh
Nâng tỷ lệ duy trì thuê bao
Thiết lập mô hình thanh toán định kỳ
05
DEMO
Ba kịch bản

Trải nghiệm LineupLab qua bản demo chạy thực tế.