Хоккейная аналитика

0
315

Автор идеи: Нелли Федосенко

Судя по зарплатам известных хоккеистов (по несколько миллионов долларов в год), хоккей — это крупный бизнес. И ошибки здесь обходятся дорого.

Чтобы хоккейные клубы не совершали ошибок и не покупали задорого плохих игроков, им можно помочь. Если собрать аналитику по каждому игроку, участвующему в каждом своем матче и дать ему правильную оценку. Хоккейные клубы на этом сэкономят, а служба аналитики — заработает.

Конечно, можно пользоваться обычными данными по каждому хоккеисту — сколько игр провел, сколько шайб забил и использовать менее значимую информацию (процент плодотворных передач или потери шайб и т.п.). Но это будет не полная информация.

И не так-то легко собрать полноценную информацию в динамичном матче, когда за шайбой не уследишь:

Хоккейная аналитика

Созданная 4 года назад в Канаде фирма Stathletes (stathletes.com) просматривает каждую хоккейную игру с точки зрения 30000 единиц данных:

Предприниматель, зарабатывающий на хоккейной аналитике

Это позволяет ей собрать более объективную информацию по каждому игроку.

Мне удалось заснять лишь часть этой информации (я ее захватила из короткого презентационного видео, поэтому информация очень обрывочная и неполная):

Статистика по производительности хоккеистов

Статистика по производительности хоккеистов

Статистика по производительности хоккеистов

На основании собранной статистики компания может дать более точную информацию по производительности каждого игрока.

Зарабатывает компания на платной подписке на эту информацию заинтересованных лиц — хоккейных клубов прежде всего. А также делает аналитику на заказ.

Нынешний доход компании — более одного миллиона долларов в год.

Пока еще компания собирает информацию вручную (она до сих пор приглашает на работу сотрудников — при том, что в ней уже работают 40 человек — для просмотра хоккейных матчей и сбора данных).

Но собирается в ближайшее время снабдить все хоккейные площадки специальными видеокамерами (которые ей еще предстоит разработать), которые будут сами фиксировать абсолютно все события во время матча. Тогда качество аналитики повысится, а время ее сбора сократится — следовательно, компания сэкономит на сотрудниках и еще больше заработает на своих клиентах.

Аналитика не только в хоккее

Для нашей страны сбор статистистических данных о каждом сотруднике для вычисления его производительности — вещь достаточно редкая (хотя я уже писала об успехе одной компании, разработавшей программу для такого анализа — Учет рабочего времени для предприятий), но очень полезная. Потому что Россия славится низкой производительностью труда практически во всех сферах. Никто ее не может повысить как раз потому, что нет ни стимула, ни возможности сделать такую аналитику.

Например, зайдешь в М.Видео, бродишь-бродишь по рядам бытовой техники и электроники — никто из продавцов не только не подойдет, но никого из них не найдешь, даже если захочешь.

М.Видео — крупная фирма? Да. Заинтересована в увеличении продаж? Конечно. А почему ничего не делает, чтобы эти продажи увеличить? Наверное, нет службы аналитики, которая автоматически отслеживала бы производительность каждого продавца.

Вот бизнесмены в Интернете научились делать простейшую аналитику, используя термин «воронка продаж», подсчитывая, сколько человек зашло на сайт, сколько отреагировало на рекламу, сколько подписалось, сколько стало клиентом, сколько вернулось обратно за повторной покупкой.

А почему такой аналитики нет в обычных магазинах?

Зашел клиент в зал магазина, направился к одной из полок, его тут же должен зафиксировать некий датчик. Этот же датчик должен зафиксировать, какой из продавцов подошел к клиенту (как быстро), смог ли он довести беседу с клиентом до продажи и на какую сумму; какой у данного продавца процент продаж. Чтобы датчик знал, какой именно продавец подошел к клиенту, на каждом продавце должна находиться идентифицирующая метка.

Думаете, такие датчики не нужны в более мелких магазинах? Они там тем более нужны. Как ни зайду я в ближайший к своему дому магазин — продавщица, которая должна стоять за прилавком как часовой на посту, то ест в подсобке, то сидит под витриной (ее еще найти нужно), то болтает в соседнем отделе.

Такая аналитика нужна еще и потому, чтобы в конце месяца, когда встанет вопрос о начислении премии, было что предъявить нерадивому сотруднику. И здесь уже не будет неудобно не выдавать Марии Ивановне премию. «Вот смотри сама, скольких клиентов ты упустила. Сколько это убытка в цифрах. И за что тебе премию давать?».

И у работников будет больше стимула всегда стоять на посту, всегда поворачивать голову к клиенту и на вопрос «У вас колбаса от какого числа?» не бурчать под нос, что она всегда свежая. А подойти к витрине, достать батон колбасы и показать клиенту пропечатанную на нем дату изготовления.

Тогда и доходы наших местных (как и сетевых) магазинов повысятся, затраты на аналитику окупятся. Наши умные головы получат стимул остаться в России и разрабатывать все более сложные системы сбора информации на благо всей страны.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ