Gracias a herramientas como Sports Analytics se pueden medir los hábitos de los aficionados y convertirlos en rentabilidad para equipos y federaciones de todo el mundo

Lima, Perú, 12 de noviembre del 2016.— El mundo del deporte genera ganancias estratosféricas gracias a diversos factores como las propias entradas a los eventos o torneos, contratos televisivos, patrocinios, souvenirs, hasta las marcas de ropa y calzado deportivo, que han hecho de este negocio uno de los más rentables del planeta.

Pero existen diversas formas en las que puede medirse la rentabilidad del deporte como negocio. Analizando a los equipos deportivos podemos considerar aspectos como el rendimiento de los jugadores versus el costo que representan; la efectividad de entrenadores y directivos; el costo de las lesiones generadas durante una temporada; o los gastos de administración y recursos necesarios para cada juego.

Sin embargo, si analizamos dicha rentabilidad desde el aficionado podemos encontrar un sinfín de datos de gran valor, medibles con ayuda de las soluciones de Sports Analytics, como por ejemplo, la cantidad de entradas vendidas por evento, la hora, forma y lugar en que fueron compradas (en taquilla o por algún medio electrónico), los sold out generados por temporada y el tiempo en que  llevó llegar a ellos a partir de la apertura de la venta.

Otros elementos de valor que se pueden medir o analizar son los souvenirs vendidos, los hábitos de compra de los aficionados antes, durante o después de los eventos o las suscripciones que éstos puedan realizar.

La lealtad del consumidor

Dentro de los modelos de negocio basados en los deportes la adecuada medición de la lealtad del consumidor lo es todo, ya que mientras esta se encuentre más arraigada entre los aficionados, ellos generarán mayores consumos que contribuyan al incremento de ventas.

La pregunta es, ¿cómo podemos medir la lealtad del consumidor? Un ejemplo de este hecho es la Liga Mayor de Fútbol (MLS), en los Estados Unidos y Canadá, la cual logró comprender a su afición, medir eficientemente la lealtad de sus seguidores y como consecuencia aumentar el ROI en cada una de sus estrategias de negocio.

Con ayuda de SAS Marketing Automation se creó una estrategia para ganar, se puso en práctica el denominado “The fan funnel”, el cual, compuesto por cuatro fases: data acquisition, customer engagement, monetization y loyalty, permitió generar una poderosa base de datos, la cual incluía aspectos como la venta de entradas, merchandising y las suscripciones digitales de todos los clubes de la liga.

Posteriormente y gracias a los datos recabados fue posible realizar un análisis predictivo que permitió obtener una mejor comprensión de los fans, sus necesidades y deseos para así generar estrategias que permitieran mejorar su experiencia.

Tal fue el éxito de dicha estrategia que la MLS fue capaz de armar un programa automatizado de gestión de relaciones con clientes (CRM), el cual le permitió aumentar la venta de entradas y merchandising para sus clubes.

La correcta implementación de Sports Analytics se suma a la lista de soluciones tecnológicas  que puede proveer SAS dentro de sus soluciones de Business Intelligence para hacer crecer el negocio de sus clientes. Todo un gol para la industria y sus inversores.

Acerca de SAS

SAS Institute fue creada en 1976 en la Universidad Carolina del Norte y actualmente es una de las principales empresas privadas de software a nivel mundial. Tiene presencia en 148 países, más de 14 mil empleados y en 2015 obtuvo ingresos por US$3.16 mil millones.

Según la revista Fortune en su edición Global 500^® aseguro que 91 del top 100 de las compañías en la edición 2015, son clientes de SAS.

SAS se encuentra dirigida por el Dr. Jim Goodnight, su mentor y actual Chief Executive Officer (CEO) de la compañía, quien ha sido distinguido como “Gran Líder de Negocios de América” por la revista Harvard Business Review.

SAS Perú actualmente ofrece una completa suite de soluciones orientadas al análisis avanzado de datos, entre los que destaca Customer Intelligence, Risk Management, Fraud Management, Information Management, High Performance Analytics, entre otros.