분석 과제

• 선수 예측

  Understanding the actual value of a player and being able to predict future performance is the key to building better rosters. With AI in sports, teams can make better decisions when signing players and when making decisions related to their existing rosters.

• 선수 평가

  팀은 최저 비용과 최소 위험으로 최고의 선수를 확보하기 위해 노력합니다. 선수의 금전 가치를 위험를 고려하여 정확하게 평가할 수 있다면 지속적인 성공을 달성하기 위한 연봉의 유연성을 유지하면서 조직의 비용을 크게 절약할 수 있습니다.이러한 최적 평가는 중재 청문회, 계약 협상, 트레이드 기회, 자유계약 선수 계약 및 적정 가격의 국제 선수 확보에 대한 가이드를 제공합니다.

• 선수 개발

  팀이 선수의 가치를 측정할 수 있게 되면 해당 정보를 사용하여 각 선수에 대한 훈련 전략을 수립해 선수의 미래 가치를 극대화할 수 있습니다. 또한 조직은 AI의 통찰력을 이용하여 선수의 장점과 개선점을 강조하기 위해 경기나 연습 실적에 대한 빠른 피드백을 제공할 수 있습니다.

• 경기 전략 최적화

  If you can better predict the strengths, weaknesses, and tendencies of your opponents and your own personnel, you can identify the right strategy for each game situation. Data science in sports can maximize your wins—offering trusted insights on what will likely happen after each decision in order to get the best performance.

• 시즌 티켓 고객 이탈

  It is cheaper to retain existing season ticket holders than to acquire new ones. Based on a ticket holder’s behavior, enterprise AI can earn its ROI, helping sports organizations predict which season ticket holders are unlikely to renew early, understand the key reasons why, and create strategies to keep them.

• 가격 결정

  타사 사이트의 가격 정보와 함께 이전 판매 및 가격 변동을 기반으로 모든 좌석에 대한 단일 경기 가격을 결정하기 위해 DataRobot의 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 사용하십시오.경기 시기가 가까워짐에 따라, 조직은 참석이나 수익을 극대화하기 위하여 좌석의 가격을 결정할 수 있습니다.

• VIP 티켓 판매 최적화

  AI can help optimize the sale of suites to identify individuals and organizations that are most likely to purchase a suite. For existing suite customers, identify organizations at risk of not renewing and proactively work to maintain them as a customer.

• 기업 후원

  스포츠 조직들은 DataRobot을 통해 스폰서십 구매 가능성이 가장 높은 기업을 식별하고, 해당 스폰서십의 가치를 결정하며, 또한 스폰서십 갱신이 어려운 기업을 식별할 수 있습니다.