Estamos llegando a un punto de inflexión que ya no tendrá retorno y tenemos que adaptarnos muy rápidamente a este nuevo entorno tecnológico, especialmente en el deporte, que suele moverse muy lento en relación a otras industrias cuando de innovación se trata.
La historia ha sido muy clara, vivimos tres revoluciones previas: Vapor, Electricidad, Computación (Informática) y ahora llega la Inteligencia Artificial. La IA puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y basadas en datos sobre dónde y cómo invertir en patrocinios deportivos, lo que puede mejorar la eficacia y el retorno de la inversión. Y es que, en pleno siglo XXI seguimos viendo contratos de patrocinios basados principalmente en Branding y con muy pocos activos que vayan a mover indicadores de Performance como incremento de ventas, adquisición de usuarios y mucho menos acceso a usuarios vía datos.
La gran confusión sigue estando en la masificación de los CRM (Customer Relationship Management) que en un afán de comercialización han llevado a confundir a los mercadologos que la relación con el cliente es Inteligencia de Negocios o mucho peor, a creer que se puede tener/capturar comportamiento del fan. Claro, hay casos muy específicos donde un CRM puede capturar cierta data, como por ejemplo frecuencias de acceso/consumo a productos y servicios, y también es cierto que pueden ayudar a la personalización, pero esto dista mucho de ser base para la revolución que estamos viviendo.
Más que las Instituciones Deportivas, son las marcas patrocinadoras del deporte las que tienen poner un énfasis en esto: deben recordar que un patrocinio necesita ser activado, y que el costo total del patrocinio proviene de la suma del pago por los derechos del activo deportivo, más el costo de activación (ATL, BTL, Digital, etc). Un patrocinio que no se activa, está condenado sólo a tener un Retorno de Inversión por Publicity (Retorno del valor mediático). Por tanto, el patrocinio deportivo del futuro se va a enfocar en ofrecer soluciones de negocio integrales que ayuden a mover KPI’s (indicadores claves) y OKR’s (objetivos claves) tanto de Branding como (principalmente) de Performance.
Por lo anterior, se vuelve clave que tanto patrocinadores como patrocinados tengan las bases para poder llegar a una explotación eficaz de la relación de patrocinio y que esté alineada a los objetivos de negocio. Con tanta Data, cada vez serán más cuestionados los Retornos de Inversión (ROI) o la data se utilizará para analizar la conveniencia de celebrar un patrocinio con X o Y entidad.
En las cátedras en las que he tenido la oportunidad de participar sobre este tema, he mencionado repetidamente que la “datificación” de toda la información aumenta el doble cada 1.2 años y esto sigue acelerándose. Hay una infinidad de dispositivos conectados a la red y cada vez hay más datos produciéndose y con tal magnitud es indispensable saber qué hacer con ellos.
Con el anuncio de Google y su plataforma Bard, para no quedarse atrás con ChatGPT (que se asoció con Microsoft), lo que viene es simple y sencillamente un maremoto de información, contenido derivado, tareas delegadas y un nuevo mundo donde muy rápidamente muchos actores se van a ver y sentir rebasados. Muy pocas empresas están preparadas para esto. Por ejemplo, leamos sobre las Universidades en Estados Unidos que están prohibiendo el uso de herramientas de IA porque no saben cómo lidiar con la situación.
Por eso hay que empezar a pensar en qué vamos a requerir en el futuro, o qué es lo que un patrocinador debería empezar a buscar: una de las principales formas en que la IA puede ser utilizada en el patrocinio es a través de la segmentación de audiencias. La IA puede analizar grandes cantidades de datos sobre los aficionados deportivos, incluyendo información demográfica, intereses y comportamientos de compra, lo que permite a las empresas segmentar a su público objetivo y personalizar sus estrategias.
El nuevo ADN de los datos del Fan se compondrá de atributos sociales, influencia social, eventos diarios, uso de datos, volatilidad, red de llamadas, comportamiento de pago, demográficos, uso de mensajes de texto, clicks en sitios web, uso de apps, historial de quejas, historial de ofertas, solo por comenzar. ¿Y de donde se obtienen estos datos? Del estadio, del sitio web, de apps móviles, de redes sociales, del email, del gaming, de los streamings y del ecommerce, por supuesto. (Luego ya podemos analizar las implicaciones éticas y de privacidad de datos).
Además, la IA puede ser utilizada para analizar los datos de rendimiento de los deportistas patrocinados, lo cual llevará también al patrocinador a evaluar su decisión de inversión. La IA puede utilizar datos sobre el rendimiento deportivo, la popularidad en las redes sociales y otros indicadores relevantes para determinar qué deportistas son más efectivos en la promoción de las marcas y en la generación de interés entre el público.
También, la IA puede ser utilizada para mejorar la eficacia de las estrategias de activación. Un ejemplo de esto sería que la IA pueda analizar los datos de la audiencia, asistencia, rating y rendimiento para determinar qué eventos deportivos y plataformas son más efectivas para llegar a la audiencia objetivo y maximizar el impacto del patrocinio.
No nos quedemos ahí, la IA puede ser utilizada para optimizar el presupuesto del patrocinio. La IA puede analizar los datos de la relación costo-beneficio de diferentes patrocinios deportivos, compararlos y determinar la mejor manera de invertir el presupuesto. O bien, analizar resultados de activaciones previas y sugerir mejores momentos para activar.
Viene un mundo nuevo que aún estamos visualizando. ¿Quiénes serán los primeros en levantar la mano?
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