Peter

Größe: px

Ab Seite anzeigen:

Download "Peter"

Rüdiger Kneller
vor 6 Jahren
Abrufe

1 Impact von BigData und AI auf die Revenue Streams von Fußball Klubs G A I N C H A N G E R. I O B E T H E O N E TO USE T H E E N T E R TA I N M E N T P L AT F O R M OF T H E F U T U R E Peter Jaeger

2 Agenda BigData / ML / KI => Was ist das? Digitale Transformation im Fußball Plattform, Smart Data & AI What s next?

4 Was ist Machine Learning (ML)? The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. (Introduction to Machine Learning, Second Edition, MIT Press)

5 Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz (KI, auch Artifizielle Intelligenz (AI bzw. A. I.), englisch artificial intelligence, AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinenlernen befasst. Hinsichtlich der bereits existierenden und der als Potenziale sich abzeichnenden Anwendungsbereiche gehört künstliche Intelligenz zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution. Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz den Versuch, menschenähnliche Entscheidungsstrukturen in einem nichteindeutigen Umfeld nachzubilden, d. h., einen Computer so zu bauen oder zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. (

6 Wie sieht das Ganze etwas pragmatischer aus?

Typische Umsatzströme eines Fußball Vereins Einnahmen nicht vorhersehbar Abhängig von der Team- und individuellen Leistung Kern des Erfolges Performance wirkt sich auf alle anderen Einnahmequellen

der Teamleistung der letzten Jahre ab Quantität vs.

7 Typische Umsatzströme eines Fußball Vereins Einnahmen nicht vorhersehbar Abhängig von der Team- und individuellen Leistung Kern des Erfolges Performance wirkt sich auf alle anderen Einnahmequellen aus Transfers Team Performance Medien Rechte Notwendig um Aufmerksamkeit zu erlangen, Fans zu erreichen und Marketingrechte zu verkaufen Zentral von der DFL vermarktet Der Umsatz pro Verein hängt von der Teamleistung der letzten Jahre ab Quantität vs. Qualitätsmarketing BARTER ist immer noch "König" Beeinflusst von Sportperformance, Markenwert und Fan-Engagement Begrenzt auf die Stadioninfrastruktur Marketing Rechte Spieltag Direkter Effekt auf Marketing & Merchandising Die Einnahmen waren historisch auf die Stadionkapazität und die lokale Fangemeinde beschränkt Beeinflusst vom Digitalen Stadion Direkt beeinflusst von Team Performance & Spieltag Merchandising

8 Warum sollten Fußball Vereine sich digital transformieren? Globalisierung Digitalen Content in Realtime in jedes Land liefern Vereine sollten allen Fans weltweit eine einheitliche digitale Experience zur Verfügung stellen Vereine sollten sich auf das Kerngeschäft fokussieren nicht IT Elastizität und Skalierung der IT Top Digitale Experience in der Arena für Fans zur Verfügung stellen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen haben einen großen Einfluss auf die Umsätze im Marketing u Sponsoring Nicht vorhandene interne IT Kapazitäten

9 Ergebnisse eine Feldstudie bei verschiedenen Bundesligisten Digitalisierung der Vereine ist im Anfangsstadium, klassische IT Systeme sind vorhanden sind in aller Regel aber aus gewachsenen Strukturen entstanden Fan Daten sind vorhanden! Aber normaler Weise nicht normalisiert und in verschiedenen Datenbanken Datalakes oder Datawarehouses werden nicht genutzt BI Dashboards existieren nicht Limitierte BigData und CRM Strategie üblicherweise fokussiert auf wenige Elemente BARTER Mentalität ist immer noch üblich. Selten gibt es Budgets für Top BigData und CRM Systeme

10 Aktuelles Daten und CRM Geschäft Banner Adds auf der Vereins Website / Facebook und Vereins App Digital Kampagnen basieren auf simplen Kohorten und selten auf konkreten Daten Ein paar wenige Vereine nutzen die Möglichkeiten von Facebook, Snap, Instagram ads und Digital Look a Likes Alle Modelle zielen auf den Klick ab mit wenig Interaktion im Anschluß Allerdings ist das größte Potential nach dem Klick und kein Verein antizipiert heute das Verhalten der Fans und spricht die Zielgruppen konkret an Beispiel : Zeige mir alle Fans im Stadium die aktuell im Kaufprozess für einen Neuwagen sind und ein Haushaltseinkommen von mehr als 50k haben oder Zeige mir alle Fans weltweit die Interesse an Kreuzfahrten haben

11 Let s get into details

12 Wo kommt BigData eigentlich her? APP

13 Wie sieht ein Fan Profil aus? Profile update Match attendee Store purchase Social Sentiment Social + registration

14 Wir sammeln Daten um das Verhalten von Personen voraus zusagen PersonalID Mobile# Fan Data Bewegungsdaten Track Movements Preferred Stores Kauf Daten Online / Offline Merchandising Venue Web Verhaltens Daten Venue Weather On the way to venue Mall Food Elektronische Daten WLAN Access Facebook Twitter Snap Instagram LinkedIn Xing * Social

15 Digital Fan Journey Team news and fan events New players and coaches Team history and legends Team info and statistics Training sessions Socialize with team and fans Press conferences Buy tickets for viewing match online Receive match-day info from team Discuss game events and outcome Watch match; use second screen Connect with nearby friends and fans Personalized offers for travel and tourism Personalized offers from team, sponsors, and merchants On the road Players activities and interests Community service Youth outreach and education Behind the scenes Match analysis Merchandise and gifts Interactive, social games and activities Learn of Follow Stay connected Digital Hotspots News Team info and history Live video Socializing Player activities Day-to-day operations Watching game Second screen Socializing Gathering with nearby friends Analyzing game Purchase merchandise Interactive activities Personalized offers Socializing Education and community service

16 Digitale Fan Journey in der Stadt und im Stadion am Spieltag Purchase tickets Follow team news and games Receive loyalty offers Socialize about tickets Understand transportation options Travel to venue locale Learn of events and services in city Receive personalized offers for local businesses Receive navigation assistance Receive game-day info from team Enter venue Find nearby food and merchandise Find food, merchandise, and seats Socialize with fans and team Digital Hotspots Find team info and statistics Learn of postgame events Socialize about game outcome Receive personalized offers for nearby businesses Receive personalized offers Find transportation; travel home Meet up with friends for post-game fun Pre-game During the game Post-game Socialize with team and fans Learn of team news and fan events Socialize about team Receive offers Purchase tickets Learn game-day info Travel to game Find local businesses Navigate venue Socialize about game Receive offers Find food and merchandise Find team info Learn of post-game activities Receive offers Socialize about outcome Travel home Follow team

17 Möglichkeiten für die Monetarisierung der Daten Vereins Kommunikation Digitale Fan Journey rund um den Online Auftritt, ums Ticket und am Spieltag Klassische Kommunikation Free WLAN Nutzung Vereins App Zielgruppen Kommunikation Auf dem Weg ins Stadion ÖPNV, Autos, Züge, etc F&B im Stadion, digital, während der Pause und nach dem Spiel Dauerkarteninhaber Merchandising basierend auf Recommender Neue Vereinsmitglieder Kid s Club Bundling von Stadion Marketing und Digital Marketing

18 Average Relevance Möglichkeiten der Datenmonetarisierung heute : Brand Marketing Reach

19 Average Relevance Datenmonetarisierung mit Performance Marketing : Brand Marketing Performance Marketing Reach

20 Average Relevance Datenmonetarisierung mit neuen Partnern: Brand Marketing Performance Marketing External Partner Access Reach

21 Average Relevance Datenmonetarisierung mit optimalen Partnermix: Brand Marketing Performance Marketing External Partner Access Optimized Partner Set Reach

22 Why us? Vereine und Sponsoren möchten am CRM und BigData Business teilhaben Aber Ressourcen und Plattformen sind nicht vorhanden Limitierte Erfahrung in der Nutzung und Auswertung der Daten Wir haben eine globale Cloud basierte Plattform die es ermöglicht Verhalten vorherzusagen und damit den TopLine Umsatz unserer Kunden zu steigern und die Conversion Rates von Marketing Maßnahmen dramatisch von <3% auf >80% zu erhöhen Unsere Plattform wird stetig mit neuen Daten aus unterschiedlichsten Quellen gefüttert, mit dem Verhalten der Fans korreliert und auf Basis von Künstlicher Intelligenz gelingt es uns das Verhalten der Personen vorherzusagen Stellen Sie sich ein Netflix Recommender für Fans vor

23 Next Steps

24 Peter

Ähnliche Dokumente

Das Potenzial von Multikanal- Recommendations nutzen Chancen und Grenzen der Personalisierung

Das Potenzial von Multikanal- Recommendations nutzen Chancen und Grenzen der Personalisierung Dr. Philipp Sorg (Senior Data Scientist) Peter Stahl (Senior Business Development Manager) 24. März 2015, Internet