Para nadie es un secreto que desde hace varios años, los clubes deportivos han estado utilizando datos, para analizar el desempeño de los jugadores en la cancha, apoyados en material audiovisual, observando cada jugada e incluso empleando sistemas GPS para analizar sus movimientos por el campo, sin embargo, nunca lo han visto de manera global, es decir, cada una de estas mediciones de analítica de datos en el deporte se ha hecho desde varias dependencias diferentes.
Esto ha generado que durante mucho tiempo los equipos deportivos no pudieran consolidar los datos de todas esas fuentes para conformar una vista integral de los jugadores, lo que generó que no se aprovecharan en su totalidad la gran cantidad de información que tienen para establecer los vínculos entre departamentos y secciones, ni maximizar un recurso muy valioso: el tiempo de los miembros del equipo en la cancha.
Sin embargo, esto ha ido cambiando, Kleber Wedemann, director de Marketing en SAS Latinoamérica destaca que “La analítica de datos vista como un conjunto, salta al terreno de juego para unificar la enorme cantidad de datos, que les permite a los clubes obtener los insights que les darán una ventaja competitiva y marcar la diferencia entre la victoria y el fracaso; así como mejorar todos sus procesos internos y externos para generar mayores rentabilidades”.
La analítica de datos en el deporte como base del negocio
Desde esta mirada, según SAS, el análisis pertinente y en conjunto de los datos va a permitir que el negocio deportivo continúe en crecimiento, pues en el primer escenario, la analítica puede ayudar a reducir las lesiones al gestionar mejor la intensidad de los entrenamientos, así como saber cómo cada jugador o atleta responde, de manera que los coaches puedan determinar si elevar el nivel, reducirlo o mantenerlo, mejorar el rendimiento de los deportistas al reducir el riesgo de lesiones, mejorar los entrenamientos y predecir el desempeño.
Sin embargo, esta nueva fórmula permite incluso, rentabilizar los datos ofreciendo boletos a precios atractivos basándose en la demanda, elevar la fidelidad de los aficionados mediante ofertas personalizadas, así como mejorar las campañas de marketing y promoción de mercancía.
“La interacción con los fanáticos es crucial para los clubes deportivos, por ello, después de hacer un profundo análisis, se puede determinar el precio ideal para garantizar que el estadio esté lleno en cada encuentro. La analítica nos sirve para todo, incluso nos ayuda a ajustar los precios de acuerdo con la demanda y nivel de juego” dijo Wedemann.
Algunos casos de éxito
La Real Federación Holandesa de Fútbol, motiva a los jugadores y fanáticos, involucrar al público con comunicaciones personalizadas y promover el amor por el juego, es por esto que estableció una medición de analítica de datos que les permitieran obtener más información sobre los motivos de los jugadores de fútbol, los fanáticos y los voluntarios; compartir los conocimientos con los miles de clubes de fútbol de los Países Bajos; tomar mejores decisiones de marketing basadas en datos y configurar recorridos de clientes personalizados y optimizar las oportunidades comerciales.
Como resultado, con la analítica de datos han podido seleccionar la combinación correcta de criterios, permitiendo que las campañas de telemercadeo tengan una respuesta un 45% más; así mismo, las proporciones de clics mejoraron un 35% debido a una mejor segmentación y comunicación; y el 75% de las personas inscritas a los boletines y campañas de correo electrónico lo abren. Llevando la analítica al siguiente nivel, permitiendo encontrar patrones significativos en sus datos y descubrir nuevos conocimientos sobre los que puede actuar.
Por otro lado, SAS, ha generado un laboratorio de bateo, llamado “The Batting Lab”, que busca impulsar la alfabetización de datos, para preparar a los niños, niñas y adolescentes para mejorar su bateo para el béisbol y el sóftbol. Este laboratorio cuenta con una jaula de bateo elaborada con diferentes tecnologías de Inteligencia Artificial, sensores, cámaras, visión por computadora y analítica de IoT, que permiten capturar la postura, el balanceo (swing) y los detalles del vuelo de la pelota de un bateador, que analizan en tiempo real, los comentarios y sugerencias para mejorar y se comparten a través de pantallas en la jaula, en el piso y las paredes.
Como resultado, esta tecnología recopila 50 mil puntos de datos por swing en una sola sesión de 50 swings y se analizan 2,5 millones de puntos de datos, para que los bateadores vean cómo optimizar la distribución de su peso, la posición de las manos, los movimientos centrales y otros factores, para así cada día mejorar y llegar al punto deseado.