京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是如何改变球迷体验的
票价成本飙升、观赛视角受限、上个洗手间还要排老长的队伍、没有录制回放……去现场看球赛已经变成了一种麻烦而不是享受。而如今随着网络电视技术的发展,越来越多球迷抛弃了去球场观赛的想法,他们选择呆在家里,在多个屏幕上观看比赛。然而,在大数据的帮助下,球场和体育馆都在提高他们的比赛日体验,让其变得更加舒适、更加个性化、更加拉近球迷与比赛之间的距离。
对于一些球迷来说,去现场看球赛已经变成了一种麻烦而不是享受。去现场观赛面临着各种各样的问题,比如票价成本飙升、观赛视角受限、上个洗手间还要排老长的队伍、没有录制回放,等等,许多球迷选择舒舒服服地坐在自己家里的电视机前看大型比赛,而不是跑出去,经过漫长的路途去球场观赛。实际上,在2011年,ESPN的一份调查问卷发现,只有29%的球迷才愿意去现场观赛而不是坐在家里。
然而,为了得到更好的现场体验,45%的“优质球迷”(他们通常会买季票)会去现场观赛。但是,究竟什么才能构成好的现场体验呢?
现在大数据正在帮我们定义和完善现场体验。大数据和可穿戴技术相结合来为球迷提供更好、更加知识面更广的现场比赛体验。
首先,可穿戴技术在最近几年突飞猛进。运动员、教练和训练员已经接受了可穿戴技术,用这种技术设备来监控和提高运动员的技能表现,通过对心率以及反应时间指标的衡量来监测身体的各项机能,以及是否有脑震荡或疲劳等运动损伤。
不过,现在这种可穿戴技术也可以用来给球迷带来好处。例如,NBA的球场现在使用SportVU,这是一种安装了GPS技术的场内摄像机,用来跟踪球和球员的移动。虽然这项技术的主要目的是用来决定球员何时该休息,克里夫兰骑士就将该技术用作其他目的,他们使用该程序将数据引到其Humungotron中,能在比赛中实时显示球迷的独特统计数据。更为巧妙的是,骑士队还该数据运用到自己的社交媒体营销以及与各类不同广告商的合作关系当中。
但是,了解在比赛中任何给定的时间内的准确统计数据只是知道了大数据能怎样提高现场体验,以及将现场体验变得与坐在家里进行观赛的体验一样舒适的皮毛。在美国,各个球场都通过与像谷歌、IMB以及其他技术公司的合作来努力升级他们的设备,让其变得更加高科技。
例如,萨克拉门托国王队就在2014年的时候与谷歌建立合作关系,给他们的场边工作人员(吉祥物、记者以及舞者)配备Google Glass。然后球迷可以通过他们的移动设备观看现场比赛的特写镜头,即便他们是坐在较高一层的位置上。
另外一个突出的体育馆是李维斯球场,旧金山49人队的主场。李维斯球场拥有一个680Wi-Fi接入端口、12,000以太网端口、40千兆每秒的光纤网络,以及1,700个能够使用蓝牙技术发现球迷位置,给他们指引的无线电信标。对于那些不想排队买食物的球迷,他们还可以安装一个APP,这款APP专为球场球迷设计,当你在用手机观看现场比赛回放录像时,可以用该APP订餐,将食物直接送到球迷的座位上。
巴克莱中心球场利用Vixi让布鲁克林篮网球迷在正确使用话题标签的情况下将他们的推特展示到球场的多个大屏幕上。该球场还采用AmpThink在观众登录使用球场的免费Wi-Fi之前,采集现场观众的数据,这样球队管理层就可以了解更多球迷信息,比如他们在哪里登录,以及他们都使用球场的哪些服务。球迷们已经可以订购食品和饮料送到他们座位上,还可以从各种社交及角度进行比赛回放,在不久的将来他们就可以使用一个应用程序来找到洗手间的排队时间信息,然后以最短的等候时间到达指定的洗手间。
网络电视技术让越来越多球迷抛弃去球场观赛的想法,他们选择呆在家里,在多个屏幕上观看比赛。然而,在大数据的帮助下,球场和体育馆都在提高他们的比赛日体验,让其变得更加舒适、更加个性化、更加拉近球迷与比赛之间的距离。
以下是ESPN所做的关于《大数据能挽救现场体育吗》图解:
在1998年的调查问卷中,有54%的球迷声称他们更愿意去现场观赛而不是坐在家里观看;到2011年,同样的调查问卷显示其比例已经下降到29%。另外一份报告则发现去现场观赛的人群所占比例会随着运动项目的不同而有所不同:有15%的人更愿意去现场观看棒球比赛,在篮球中,这一比例为42%,在橄榄球中比例高达74%。
NFL球队收入占比:
门票收入占15%,全国媒体和赞助收入占58.5%,其他收入占26.5%。
李维斯球场 旧金山49人队主场
超过400英里的光纤,680个Wi-Fi端口,平均每100个座位1个。球迷可以将他们的设备连接到一个每秒40千兆的网络上,较联邦分类宽带快1万倍。
49人队已经开发了一款应用程序,可用来购票、订餐以及观看比赛视频回放。有32%的球迷都认为观看比赛回放的机会首先,影响了他们现场的体验和互动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16