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奧運會與FIFA世界杯也時不時成為人們歡迎盛夏的驚喜插曲

2022-07-31 14:25:10 編輯:軒轅冠姬 來源:
導讀 每年夏季,體育市場都會迎來暫時的平靜——因為這正是6月中旬的NBA總決賽與9月NFL開賽之間的空檔期。幸運的是,作為最受歡迎的體育運動之一...

每年夏季,體育市場都會迎來暫時的平靜——因為這正是6月中旬的NBA總決賽與9月NFL開賽之間的空檔期。幸運的是,作為最受歡迎的體育運動之一,棒球快速切入,讓球迷們的暑期不再無聊。除此之外,四年一屆的奧運會與FIFA世界杯也時不時成為人們歡迎盛夏的驚喜插曲。

今年,女足世界杯獲得極大關注,隊第四次捧得冠軍獎杯,創造了新的女子職業足球世界紀錄。事實上,女足世界杯在的決賽觀看次數比2018年的男足決賽還高出20%,并吸引到眾多運動選手、球迷以及名人的社交參與。即使是幾天之后的MLB職棒全明星賽,也沒能重現這樣的輝煌。

奧運會以及世界杯這樣的級體育賽事通常會吸引到大量粉絲的關注,超級碗這類頂級國內賽同樣抓人眼球。然而,對于常規賽事而言,職業球隊越來越難以在這樣一個有趣的時代下,找到與球迷建立聯系的方式。畢竟這是一個現場看球率顯著下降的時代,而各體育隊伍必須通過銷售門票來賺錢,相比之下,粉絲可以通過電視、網絡、社交媒體以及移動應用選擇無數種比賽觀看方式。這種數字化轉變,給體育品牌帶來了巨大的潛在機遇,有望利用數據提高參與度并提振商業收入。

數據:體育分析的基石

當然,在體育活動中運用數據分析并不是什么新鮮事。如果大家收集過棒球卡(或者查看過卡片背面內容,就會意識到,棒球本質上是一項以統計為主導的運動。)

Sabremetrics,即棒球中的數學與統計分析,已經歷經數十年歷史,而SABR(Society for America Baseball Research)則是一個由數千名高度關注棒球統計數據的粉絲所組成的龐大組織。

從傳統意義上講,經理人與教練會利用這些數據以及統計分析結果微調自家陣容,從而制定戰略并贏得更多比賽。在其它運動中,統計模型也被廣泛應用于體育當中,用以計算賠率并預測獲勝者。

然而,體育作為一項基于粉絲的業務,正在經歷快速的數字化轉型——基于先進技術驅動的數據的利用方式已經從「統計分析」發展至更復雜的「人工智能驅動型應用」。目前,體育聯盟正在尋找新的創造性方式,希望利用AI技術提高粉絲參與度,并尋求新的商業化機遇。而圍繞粉絲第一方交互以及第三方數據之間建立起來的新型數據源,正在將這種期望轉化為可能。

AI應用正在擴展

社交媒體是體育行業關注的一大重要領域,職業聯盟與個人團隊越來越多地轉向像Unmetric這樣的AI驅動型分析解決方案,希望借此推動粉絲參與并發現新的贊助機會。NHL等職業體育聯盟正在通過Facebook Messenger以及WhatsApp等基于AI的社交媒體平臺與粉絲開展互動,并有望面向更大規模的粉絲群體以獲取贊助或發布數字訂閱內容。在此背景下,AI技術將被用于提高規模效率并解放人類雙手,確保工作人員專注于更高層次的戰略品牌營銷與贊助活動。

社交媒體將繼續成為運動隊伍的沃土,因為大部分年輕球迷——特別是NBA球迷——更傾向于在社交網絡上討論體育新聞,并關注自己最喜愛的球隊與球員。

作為粉絲參與的下一個前沿,AI內容優化等新型成果,也許會帶來新的顛覆。例如,溫布爾登一直在利用IBM Watson的AI圖像與聲學數據解析能力整理最具吸引力的精彩視頻。想象一下,這種強大的賽事內容優化潛力,最終將極大提升參與度并加強比賽的貨幣化水平。雖然網球與曲棍球、籃球或者美式足球有著很大區別,但類似的應用仍能夠在后幾種運動當中發揮重要作用。

未來的AI技術機遇

另一個有待開發的機遇在于:利用AI測量球員技能。這基本上可以算是Sabermetrics的下一個層級,而且正被應用在棒球之外的其它運動當中。

Seattle Sports Sciences公司是一家創新科技企業,他們開創了足球技術分析的先河。如果發展順利,這將帶來巨大的業務潛力。當然,從數據收集以及分析的角度來看,這項工作確實極具挑戰性。這種分析能力的核心價值,在于提高選手水平,使得教練能夠更好地衡量并培訓運動員。不過正如溫布爾登的精彩瞬間集錦一樣,體育團隊也有望利用AI技術提升粉絲參與度,從而順利實現資產貨幣化。

我們可以設想那些最熱心的體育粉絲,他們愿意了解自己喜愛隊伍及選手的信息與統計數據。Sabremetrics的統計粒度可被廣泛用于各種不同的運動,而AI支持型分析則能夠進一步細化至選手的身體運動性與賽場表現。隊伍可以跟蹤并創建各種獨特的內容,以便保持對粉絲的持續吸引力并通過相關數據獲利。

利用面向一系列選手的測量數據,我們也有望對整個職業聯盟的發展前景做出預測。此外,AI技術還能幫助我們發現某些有趣的指標——這些指標雖然無法直接計算,但對于關注統計數據的粉絲們來說同樣非常有趣。例如在溫布爾登網絡公開賽中球員跑動的總長度,或者在足球或曲棍球當中各方控球的時間比例等(與美式足球相比,足球與曲棍球的節奏更快、傳球更多、跟蹤也更困難)。

體育隊伍依靠死忠球迷到現場看球就能大賺一筆的時代已經過去了。當然,我們并不是說體育隊伍應該徹底放棄現場體驗——在,每年仍有數百萬人出席現場觀看比賽。但隨著代際轉變與數字消費偏好的不斷變化,AI技術在各類體育項目中都展現出巨大的潛力,有望提升參與度、擴大全球范圍內的粉絲規模、并根據選手的表現優化數字內容。

對于體育迷們來說,參與永遠是一種情感驅動的行為。對于需要采取商業方法的運動隊伍及聯賽而言,用《魔球》作者Michael Lewis的話說,“在某種程度上,大家可以消除信息及偏見,并完全用數據做出判斷。這能為我們帶來顯著的優勢。


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