Data Analytics im Sport
Teams trainieren hart um zu gewinnen. Doch was macht dieses eine Team aus, das alle anderen übertrifft?
Die Sportindustrie ist riesig und millionenschwer. Der Erfolg hängt dabei immer mehr von der Datensammlung und deren Analyse ab. Von Medienverträgen über Lizenzen, Ticketing und Merchandising bis hin zur Biometrie der Spieler während des Trainings oder des Spieltags. All diese Daten sind notwendig, um die richtigen strategischen Entscheidungen treffen zu können.
Spricht man von Sport und Data Science darf der Begriff Moneyball nicht fehlen. Dieses Buzzword stammt aus der Geschichte der Oakland A’s, einem Major League Baseballteam, das nur begrenzte finanzielle Ressourcen zur Verfügung hatte. Der Manager der Oakland A’s, Billy Bean traf daher eine ungewöhnliche Entscheidung. Anstatt sich auf die herkömmliche Methode zu verlassen, die besagt, dass die Fähigkeiten eines Spielers direkt mit seinem Gehalt korrelieren, suchte er Spieler, die niedrig bewertet waren, jedoch bessere Leistungen erbrachten, als ihre aktuellen Gehälter vermuten ließen. Mit dieser Idee führte Billy Bean eine neue Methode der Spielerbewertung ein, die sich Moneyball nennt. Statistiken über die Leistung der Spieler werden mit deren aktuellen Marktwert gegenüberstellt, um so datenbasiert die richtigen Kaufentscheidungen zu treffen.
Scouting, Spieler-Fitness, Entwicklung & Datenauswertung
Manager erfolgreicher Profi-Sport-Teams wissen, dass der Wettbewerb mit dem Scouting beginnt. Das Scouting ist entscheidend, um aus einem Pool von Spielern, schnell deren potentiellen Wert zu erkennen. Dadurch können Entscheidungen präzise und datenbasiert getroffen werden, um den bestmöglichen Spieler für ein bestimmtes Match auszuwählen. Bei einem Entscheidungsspiel ist es essentiell zu wissen, welcher Spieler in den letzten Minuten eines Spiels besser abschneidet und wen man auswählt, um gegen eine bestimmte Mannschaft zu gewinnen.
Die Möglichkeiten, die man mit Datensammlung und -verarbeitung hat, sind nahezu grenzenlos. So kann man beispielswiese das Training, die Verbesserung und die Leistung eines einzelnen Spielers verfolgen. Auch der Teamspirit ist von Bedeutung. Wie ist die gemeinsame Leistung der Mannschaft in einer bestimmten Spielerbesetzung? Die Visualisierung der Daten ermöglicht es den Trainern unmittelbar Maßnahmen zu setzen, deren Auswirkungen zu interpretieren sowie datenbasierte Prognosen zu erstellen.
Kartenverkauf und Merchandising
Professionelle Sportmannschaften und Organisationen sind auf den Ticketverkauf angewiesen, um ihre finanzielle Lage zu sichern. Das richtige Preismodell zur Steigerung der Einnahmen ist dabei essenziell. Verschiedene Faktoren spielen dabei eine zentrale Rolle: der Anfangspreis der Tickets, die Ticketnachfrage, demographische Informationen über das Publikum und einige mehr. Durch die Optimierung des Preismodells werden die Einnahmen maximiert, aber auch das Besuchererlebnis zu einem einzigartigen gemacht. Denn niemand möchte in einem leeren Stadion sitzen.
Basierend auf diesen Daten können Merchandising-Entscheidungen visualisiert und Verkaufstrends prognostiziert werden. Einzelhändler können ihren Bestand an die Nachfrage und den Umsatz jedes einzelnen Artikels anpassen. Darüber hinaus helfen die gesammelten Daten dabei, relevante demografische Informationen über die Käufer zu erhalten. Der Verkauf von Merchandising-Artikeln zeigt beispielsweise, wo die Fans eines Teams leben und geben Einblick in ihre Sport-Persona.
Data Analytics ist unter den erfolgreichen Teams bereits gut etabliert und der Trend geht eindeutig in Richtung einer noch stärkeren Nutzung von Datenverarbeitung in der Sportbranche. Entscheidungsträger erhalten durch Intelligent Data Solutions Zugang zu übersichtlich visualisierten Dashboards und können so die richtigen Maßnahmen für ihr Team setzen, um so langfristig sowohl den finanziellen als auch spielerischen Erfolg ihres Teams zu erhöhen.
Managerin, Deloitte Digital Customer Experience