[ESPORTES] BI ajuda a prever e aumentar número de espectadores

Fonte: ComputerWorld





















Depois de 19 temporadas consecutivas a perder, o Pittsburgh Pirates precisar de uma ajudinha extra para preencher quase 40 mil lugares no seu campo, o PNC Park. A equipa de basebol vai apostar numa plataforma de Business Intelligence e usar tecnologia de análise preditiva para identificar padrões e tendências dos adeptos. A intenção dos gestores do clube é manter os titulares cativos de bilhetes existentes, e atrair novos a cada temporada.

Segundo o clube, as ferramentas do SAS Institute conseguem ajudar a saber quais são os adeptos mais interessados em renovar o seu vínculo ou comprar bilhetes para a nova temporada. O sistema parte da análise do entusiasmo evidenciado pelos adeptos em relação à equipa, dos seus padrões de compra anterior e das interacções nas redes sociais, entre outros factores demográficos.

O projecto passa por fornecer – ao departamento de vendas do clube e ao marketing – informações passíveis de serem usadas para vendas direccionadas, promocionais e campanhas publicitárias,  explica Jim Alexander, director  de análise de negócio  dos Pirates. “Nós interagimos com os fãs de várias maneiras, e as ferramentas de SAS analisam dados provenientes de todas as fontes”.

Os Pirates estão entre um pequeno mas crescente número de organizações utilizadoras de ferramentas de modelação de dados de previsão para melhorar a eficiência operacional e encontrar novas formas de gerar receita.

Rita Sallam, analista da Gartner, afirma que cerca de 10% das empresas, incluindo várias equipas profissionais de vários desportos, estão a aproveitar com sucesso abordagens de negócio com análise preditiva. Fazem-no com a intenção de obter benefícios estratégicos para as suas organizações.

“Moneyball”, um filme recente baseado no livro do mesmo nome escrito por Michael Lewis, conta a história de como os Oakland Athletics construíram uma equipa vencedora com um orçamento apertado. Na base do feito esteve uma aplicação de extracção de dados, conjugada com abordagens de análise estatística, para encontrar qualidades úteis em jogadores pouco conhecidos – e mais baratos.

Os  Oakland Athletics olham para outras estatísticas de jogo, além das as médias de batidas certeiras, “home runs” (quando a bola é batida legalmente para fora do campo) e assim por diante. Têm em conta, por exemplo, dados conhecidos como WHIP (Walks plus Hits per Inning Pitched, os quais correlacionam entradas e batidas certeiras). Ou o valor ofensivo do jogador face a um substituto menos especializado na posição – “value over replacement player” (ou VORP).

“No caso do basebol, a média de batidas certeiras era norma de referência para medir o valor de um jogador”, explica Sallam. O que os Oakland Athletics fizeram foi “mandar fora essa convenção e olhar para outras medidas, igualmente valiosas na previsão do desempenho”.

Como a equipa de Oakland, muitas outras começaram a considerar estatísticas anteriormente ignoradas e subvalorizadas na selecção de jogadores, diz Sallam.

Os  Pirates, observa, estão a alargar essa abordagem para melhorar as operações e capacidades de marketing, disse ela. A equipa descobriu como os adeptos que manifestam maior fervor, e aqueles com bilhetes para os melhores lugares no PNC Park, são os mais propensos a renovar pacotes de ingressos.

A idade do adepto e os últimos resultados da equipa são outros factores, revela Alexander. Quando os Pirates tiveram uma série de vitórias no início da temporada, o número de espectadores explodiu.

O objectivo é combinar essas informações com outros dados que o clube já tem sobre os adeptos para identificar quais serão mais passíveis de comprar bilhetes. A equipa está a usar as ferramentas do SAS para prever níveis de assistências em 2012, acrescentou.

“As aplicações de análise de dados são a onda do futuro”, considera Sallam. “É uma área onde haverá grande crescimento, desde que se supere o défice nas competências e na facilidade de utilização, inerentes à modelação preditiva como barreiras à sua adopção”.

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Sobre Grimaldo Oliveira

Mestre pela Universidade do Estado da Bahia (UNEB) no Curso de Mestrado Profissional Gestão e Tecnologias Aplicadas à Educação (GESTEC) com o projeto “GESMOODLE – Ferramenta de acompanhamento do aluno de graduação, no ambiente virtual de aprendizagem(MOODLE), no contexto da UNEB“. Possui também Especialização em Análise de Sistemas pela Faculdade Visconde de Cairu e Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia. Atua profissionalmente como consultor há mais de 15 anos nas áreas de Data Warehouse, Mineração de Dados, Ferramentas de Tomada de Decisão e Estatística. Atualmente é editor do blog BI com Vatapá. Livro: BI COMO DEVE SER - www.bicomodeveser.com.br

1 comentários:

Fábio de Salles disse...

Grimaldo, talvez você se recorde da aulas, quando eu disse que BI não é TI, mas sim tudo que te ajuda a gerir melhor o seu negócio. Todas as vezes que eu falo aquilo eu tenho em mente o SAS, mas mais que a ferramenta do SAS, eu penso no uso que eles sabem dar a ela. Isso é BI! :-) Muito bacana esse artigo! (E esse lance de BA é marketing para descolar do BI que empresas de exploração gráficas de dados apropriaram...)