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Sport
Nel settore sportivo le richieste di monetizzare i dati e aumentare le performance dei giocatori sono sempre più impellenti. Le società vogliono cogliere i nuovi flussi di opportunità per migliorare i servizi offerti ai tifosi, coinvolgere di più gli appassionati, condividere gli insights con gli sponsor e monitorare le attività. Per ottenere questi risultati un approccio data-driven è imprescindibile.
Attraverso soluzioni di business intelligence e data analytics, le aziende possono sfruttare reportistiche accurate e intuitive per definire strategie data-driven con cui supportare le iniziative aziendali e ottenere maggior valore.
Incapacità di
governare i dati
Le società sportive devono regolare un flusso di dati multi-sorgente esteso, che riguarda l’acquisto dei biglietti, il comportamento dei tifosi e anche le performance dei giocatori sul campo.
La tendenza del mercato è chiara: approcciarsi a questi problemi da una prospettiva data-driven è essenziale. Molte aziende però non riescono a gestire le tante informazioni in loro possesso e a estrarne valore.
Casi Applicativi
- Use Case Sport Analytics AS ROMA: previsioni accurate e processi decisionali veloci
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Library
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Technologies
Le piattaforme tecnologiche avanzate sulle quali siamo specializzati permettono alle società sportive di risolvere efficacemente il problema della gestione e della monetizzazione di tutti i dati multi-sorgente raccolti.
Da un lato, Tableau è la soluzione ideale per rappresentare in modo intuitivo i dati relativi alle performance sportive ed atletiche: grazie alla semplicità d’uso e alla sua potenza grafica, questa piattaforma consente infatti sia di rappresentare le dinamiche sui campi da gioco e allenamento, sia di gestire con la stessa efficacia informazioni sull’andamento delle società sportive, dai dati di marketing a quelli di branding, dalla gestione degli stadi fino al merchandising.
Dall’altro, invece, l’uso di piattaforme come Alteryx è sempre più frequente in questo ambito sia per effettuare complesse elaborazioni di dati geospaziali, sia per l’implementazione di analisi approfondite volte a studiare da vicino, attraverso algoritmi avanzati, il comportamento dei tifosi.
