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Score Big with AI and Machine Learning

Professional sports organizations once viewed data and analytics as having the potential to deliver an informational edge over the competition. Today, sports analytics data science is table stakes. These organizations need to go beyond simply using data to make decisions and execute on new ideas faster than the competition, enabling their people to take the best action at the right time.

Learn how Enterprise AI is changing the game.
개요 다운로드

AI와 스포츠

Sporting organizations have mountains of raw data, with more becoming available all the time. This information can now be used to drive value across all aspects of their organization from selling more tickets to preventing injuries in players. DataRobot enables these organizations to combine AI, machine learning, and sports to power insights and decisions both on and off the field.

선수 성적

  • 향후 성적 예측을 통한 드래프트 결정 지원
  • 현재 가치와 위험을 파악하여 계약할 선수 결정
  • 트레이드 옵션 평가
  • 적합한 목표 제안
  • 선수와 코치에게 피드백을 제공하여 선수 역량 개발
  • 부상 예측 및 예방

티켓 구매

  • 이탈 가능성이 높은 시즌 티켓 보유자 및 이유 예측
  • 잠재적 시즌 티켓 구매자 식별
  • 최적 가격 티켓
  • 티켓 판매 / 참석 예측
  • VIP 좌석 판매 최적화

경기 전략

  • 팀의 초기 라인업 최적화
  • 방어 포지셔닝을 포함한 최적의 경기 전략 결정
  • 상대 선수에 대한 대응 전략 파악
  • 실시간 경기를 기반으로 한 전략 실행 및 개선
  • 선수 성적
    • 향후 성적 예측을 통한 드래프트 결정 지원
    • 현재 가치와 위험을 파악하여 계약할 선수 결정
    • 트레이드 옵션 평가
    • 적합한 목표 제안
    • 선수와 코치에게 피드백을 제공하여 선수 역량 개발
    • 부상 예측 및 예방
  • 티켓 구매
    • 이탈 가능성이 높은 시즌 티켓 보유자 및 이유 예측
    • 잠재적 시즌 티켓 구매자 식별
    • 최적 가격 티켓
    • 티켓 판매 / 참석 예측
    • VIP 좌석 판매 최적화
  • 경기 전략
    • 팀의 초기 라인업 최적화
    • 방어 포지셔닝을 포함한 최적의 경기 전략 결정
    • 상대 선수에 대한 대응 전략 파악
    • 실시간 경기를 기반으로 한 전략 실행 및 개선
Sports use cases

분석 과제

With AI and machine learning in sports applications, organizations can use their data to improve every area of their operations. From player recruitment and performance to ticket sales, predictive analytics can help make targeted decisions and strategic changes that impact every area of a sports organization.

  • 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.

DataRobot의 지원

  • 스포츠 운영
    귀사는 보유한 데이터에서 가장 유용한 정보를 찾기 위해 경쟁합니다. DataRobot은 최적의 모델을 찾고 DataRobot의 배포 서비스를 통해 해당 모델을 프로세스에 빠르게 내재화할 수 있습니다. 경쟁사가 찾기 전에 귀사의 분석팀이 향후 경쟁 우위를 찾고 활용하는데 집중하도록 하십시오.
  • 티켓 판매
    티켓 관리 팀은 DataRobot을 사용하여 최적의 티켓 판매 가격, 시즌 티켓 패키지 갱신 가능성이 가장 적은 고객 및 시즌 티켓 패키지 구매 가능성이 가장 높은 고객을 더욱 잘 파악할 수 있습니다. DataRobot은 간단한 배포 옵션을 제공하므로 DataRobot 모델을 기존 CRM 플랫폼에 손쉽게 연결해 팀의 효율성을 강화할 수 있습니다.
  • 마케팅
    마케팅 팀은 DataRobot의 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 활용하여 ATL과 BTL 마케팅 투자의 효과를 파악할 수 있습니다. DataRobot으로부터 얻은 인사이트를 이용하고 조직의 마케팅 효과를 측정함으로써 다음 시즌을 위해 마케팅 팀의 역할을 더 최적화할 수 있습니다.
  • 경기장 운영자
    DataRobot을 통해 팀은 티켓 가격, 입장, 이벤트 종류 및 날씨와 같은 다양한 요인의 과거 정보를 사용하여 모델을 신속하게 구축하여 가장 많은 수익을 창출할 이벤트를 파악할 수 있습니다. 이벤트 참석률을 예측하여 음식과 상품 구매 수량 파악, 필요 인력 예측, 각 좌석에 적합한 가격을 결정하여 입장과 수익을 극대화할 수 있습니다.
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잭 메이어(Zach Mayer)

DataRobot, 데이터 사이언스팀, 이사

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