Usando dados para melhorar a experiência de torcedores nos estádios

“Vamos começar por algo fora do caminho normal: Nada substitui a emoção de um troféu de campeonato. É a ‘medida’ que mais importa nos esportes. Mas a realidade é que existem, por exemplo, 32 equipes da NFL. E isso significa que a cada ano, 31 equipes e seus fãs vão para casa de mãos vazias. Na ausência de um troféu, a experiência dos fãs é a principal ‘medida’ de sucesso que uma organização esportiva enfrentará.”

Com essas palavras, Kaan Turnali, inicia mais um artigo para a Forbes. Neste, ele expõe e indica alguns caminhos para se explorar e entregar ao máximo a melhor experiência aos torcedores, dentro e fora dos estádios.

Turnali acredita que a fan experience não deve ter um fim. O serviço deve ser sempre um ciclo virtuoso. Não se inicia na compra dos ingressos e não se termina depois do término do campeonato.

No modelo brasileiro nós percebemos um antes, um durante e um depois bem definidos. Sendo o antes a sua compra de ingressos, o durante a sua permanência no estádio e o depois quando você deixa o estádio.

Através de data mining (mineiração de dados) o modelo de Turnali sugere estas três fases de uma maneira diferente.

– Ingressos: Como você os compra? Você pode comprá-los através do seu smartphone ou imprimí-lo do seu computador? Existe algum app ou ferramenta online que organize não só os assentos já comprados mas o que você vai precisar no dia do evento?

– Estacionamento: Como foi estacionar? No caminho para o estádio, você recebeu alguma aviso comunicando a lotação de um determinado setor do estacionamento? Você consegue comprar o ticket do estacionamento antes mesmo de estar no estádio? Você já pensou que isso pode aumentar seu tempo dentro do estádio?

– Estádio: Você recebeu uma mensagem nomeada de bem vindo quando você adentrou no estádio? Quanto ao mapa do estádio, você pode vê-lo pelo seu smartphone? Você consegue ver o quão longe você está do seu assento através dele? Existe conexão wi-fi no local? Você consegue acessá-la?

– No seu assento: Você consegue fazer o seu pedido sem sair do seu lugar? Você consegue agendar um pedido para que você fique menos tempo na fila do bar/restaurante para que você possa curtir mais o jogo em si? Você foi avisado que poderia participar de uma promoção apenas dando “check in” pelo seu celular?

– Durante o jogo: Intervalo de jogo e você quer saber como seu jogador favorito está jogando. Exista alguma aplicativo do seu time para que você possa fazer essa busca? Você está navegando pela internet e percebe uma aviso no topo da tela do seu celular. Você clica e recebe uma mensagem de 30% de desconto na camisa do seu clube, mas a compra deve ser feita até o início do segundo tempo através do seu celular!

Podemos perceber que 3 fases foram subdivididas em 10:

1) Compra de ingresso

2) Registro no app

3) Ticket de estacionamento

4) Recepção

5) Promoções

6) Locais de serviço

7) Merchandise

8) Serviços wi-fi

9) Uso do app durante o jogo

10) Programa de pontos

Agora pare e imagine a quantidade de dados que podemos obter através desses serviços. Agora multiplique por todos os torcedores em todos os jogos. Quantas perguntas ainda podemos fazer com esse montante?

Agora, tentemos aproximar esse modelo ao modelo “antes,durante e depois”.

 

 

Data mining fan experience

 

Com essa pequena gama de experiências podemos imaginar a quantidade de informações que podemos adquirir. Mais do que nunca, devemos considerar quem é o torcedor que vai ao evento. Não há mais desculpas para o motor de tudo isso (o torcedor) ser ignorado.

 

Fonte: http://www.forbes.com/sites/sap/2013/04/10/sports-and-analytics-fan-experience-matters/

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