Desde o começo da década passada, por conta da minha atividade profissional, venho acompanhando o movimento da área de esporte e entretenimento com relação às demandas de inovação e tecnologia e seus impactos no marketing. Hoje, muitos falam sobre NFTs, tokens, etc. Eu mesmo já falei, por aqui, sobre todos esses tópicos (aqui e aqui).
Mas, muito antes disso, o big data já estava presente no mundo dos negócios e precisa estar, pois, sem ele, nada disso “rodaria”.
Dentre os grandes problemas que vejo, vou destacar dois que encaro como fundamentais para o desenvolvimento dos departamentos de marketing e comunicação dos clubes.
Primeiro: a pressa. Trabalhar com big data em departamentos de marketing, comunicação e comercial exige tempo. Coisa que, em clubes de futebol, é um dos artigos que mais falta. São raros, porém não inexistentes, clubes que dão tempo para o desenvolvimento de projetos. Para se desenvolver modelos preditivos que possam auxiliar a entender o torcedor, modelar preço de ingressos, criação de produtos, entre outras coisas, é necessário um trabalho de médio a longo prazo. E, obviamente, investimento. E aí entramos no segundo problema.
Os departamentos de marketing ainda são vistos como departamentos comerciais. Assim, sua principal função é captar patrocínio, e não necessariamente desenvolver atividades de marketing. Na maioria das organizações, marketing é um dos departamentos que mais tem recurso financeiro para investir, para gastar. Temos aqui o dilema entre marketing e comercial. Os clubes não fazem ações de marketing, pois isso demanda investimento, e forçam o marketing a trazer patrocínio, que deveria ser uma ação do departamento comercial.
E por que essa falta de atenção aos investimentos em marketing?
No mercado esportivo americano, esse modelo de investir em marketing funciona, pois não existe a venda do atleta como fonte de receita primária. Ou seja, o mercado precisa trabalhar o torcedor e seu engajamento para elevar a receita. Sem patrocínio e sem torcedor, não existe circulação de receita.
Já no mercado do futebol, em qualquer lugar do mundo, a venda do atleta é exponencialmente maior que a receita oriunda do torcedor. Assim, com a visão de curto prazo se sobrepondo, dirigentes ficam na descrença de que o trabalho do marketing possa funcionar. E ele vira, na verdade, um trabalho de venda de patrocínio.
Mas afinal, o que é big data e como ele pode mudar o jogo?
Essa introdução, apesar de parecer fora do assunto, na verdade é necessária para explicar como podemos mudar esse cenário.
O termo “big data” é usado para descrever conjuntos de dados e técnicas analíticas que vão desde mídias sociais até a Internet das Coisas (IoT). Ele exige técnicas avançadas e exclusivas de armazenamento, gerenciamento e análise. É importante notar que big data é apenas outra maneira de dizer analytics, porém com uma adição de características-chave que incluem volume, velocidade e variedade.
No geral, grandes empresas já vêm trabalhando com técnicas analíticas bastante avançadas em seus departamentos de marketing. Mas o marketing esportivo parece ficar, como na maioria das vezes, para trás. Tenho comigo que, principalmente no Brasil, e no futebol, ainda existe a falsa crença de que não precisamos do trabalho do marketing no esporte. Que os torcedores, no caso consumidores, virão sozinhos comprar todos os produtos que são lançados pelo simples fato de serem do clube do coração. Ou até mesmo que as crianças torcerão para os clubes dos pais apenas porque a família incentivará.
Vejo isso como uma falsa lenda brasileira. Ainda mais com o avanço feroz do futebol europeu no Brasil e, principalmente, dos esportes americanos e dos e-Sports. Costumo falar em sala de aula que a nova geração que está se formando é uma geração criada no on-demand. E esses esportes estão muito mais preparados para esse novo público do que o futebol. E principalmente do que o futebol brasileiro (mas isso será pauta para outro texto).
Voltando à questão do uso do big data, ele permite o tratamento, a coleta e o gerenciamento de dados grandes e variados. Isso quer dizer dados oriundos, por exemplo, de diversas fontes, tais como câmeras, transações, ferramentas neuro e psico. Em suma, os dados podem vir de fontes comunitárias, privadas e públicas.
Algumas das abordagens analíticas gerais comumente usadas incluem análise de texto (linguística computacional, aprendizado de máquina, análise de sentimentos), análise de imagem, análise de áudio (análise de fala) e análise de vídeo (análise baseada em servidor e análise baseada em borda).
Embora essas ferramentas sejam avançadas em ciências da computação e análises de negócios, existem muitos estudos em ciências sociais que empregam técnicas preditivas avançadas em áreas relacionadas à ciência organizacional, gestão, psicologia e sociologia. E que podem ser úteis para o desenvolvimento de modelos preditivos de consumo, principalmente quando queremos entender o torcedor. E é aí que começamos a mudar o jogo.
Trataremos mais deste assunto ao longo do mês. Basta seguir o fio nas redes sociais: @fleurysportmkt.
Fernando Fleury é fundador da Armatore Market + Science e escreve mensalmente na Máquina do Esporte