Sportteams und KI: Messbare Ergebnisse, echte Herausforderungen

Wir haben uns mit Jennifer Pelino, Chief Commercial Officer und President bei Sports Innovation Lab (SIL), zusammengesetzt, um darüber zu sprechen, wie KI die äußerst wettbewerbsintensive Sportbranche verändert. In diesem Q&A teilt Jennifer ihre Einschätzungen zum aktuellen Stand der KI-Einführung, zu zentralen Trends und Herausforderungen sowie zu den konkreten geschäftlichen Mehrwerten, die Sportorganisationen mit KI-gestützten Lösungen und Drittanbieterdaten realisieren. 

F: Bitte erzählen Sie mir mehr über das Sports Innovation Lab und Ihre Rolle bei der Steuerung seiner Daten- und KI-Initiativen in der Sportbranche.

A: Sports Innovation Lab ist ein führendes Fan-Intelligence- und Datenunternehmen, das Marken, Rechtehaltern und Medienplattformen hilft, durch ein tieferes Verständnis modernen Fanverhaltens Wachstum zu erzielen. Als CCO und President verantworte ich unsere Commercial- und Operations-Strategie – mit dem Schwerpunkt, wie unsere Daten-, Analyse- und Zielgruppenlösungen smartere Sponsoring-Entscheidungen, effizienteres Media Buying und stärkeres Fan-Engagement ermöglichen. Meine Rolle besteht darin, unsere proprietären Datenlösungen zu skalieren und strategische Partnerschaften – unter anderem mit Snowflake – aufzubauen, damit diese Einblicke im gesamten Sport- und Entertainment-Ökosystem nutzbar werden.

F: Wie verändert KI aus Ihrer Sicht die Sportbranche? Welche prioritären KI-Anwendungsfälle setzt die Sportbranche bereits um oder plant sie für die nähere Zukunft?

A: KI verändert die Art und Weise, wie Sportorganisationen mit Fans interagieren, Media-Performance optimieren und ihren ROI messen. Zu den wichtigsten Prioritäten gehören heute prädiktives Fan-Engagement, dynamische Sponsoring-Bewertung und zielgenaues Media-Targeting. Wir beobachten außerdem ein wachsendes Interesse an KI für die Personalisierung von Inhalten und für operative Analysen. KI hilft, fragmentierte Fan-Daten in präzise Insights zu verwandeln, die sich direkt auf die Geschäftsergebnisse auswirken.

F: Wie würden Sie den aktuellen Stand der KI-Einführung in der Sportbranche beschreiben, und welche wichtigen Trends erwarten Sie in den nächsten ein bis zwei Jahren?

A: Die Branche befindet sich in der frühen Phase einer substanziellen KI-Einführung. Zwar wird derzeit viel experimentiert, doch nur wenige Organisationen haben KI bislang in großem Maßstab integriert. Ich gehe davon aus, dass wir in den nächsten ein bis zwei Jahren ein starkes Wachstum bei KI-gestützter Fan-Segmentierung, Content-Erstellung und Personalisierung sowie bei vorausschauender und optimierter Medienplanung sehen werden. Partnerschaften mit Cloud-Plattformen wie Snowflake sind der Schlüssel für diese nächste Phase, da Marken und Teams Daten wie jene von Sports Innovation Lab nahtlos mit ihren eigenen First-Party-Daten kombinieren können.

F: Vor welchen zentralen Herausforderungen stehen Sportorganisationen bei der Implementierung von KI-Lösungen, und wie lassen sich diese meistern?

A: Datenfragmentierung, begrenzte interne Kompetenzen und Legacy-Systeme sind die größten Hürden. Viele Sportorganisationen verfügen nicht über die nötige Dateninfrastruktur oder über saubere, interoperable Datasets für den skalierbaren Einsatz von KI. Um diese Hürden zu überwinden, braucht es eine starke Data Governance, cloudbasierte Integration (wie mit Snowflake) und vertrauenswürdige Partner, die die KI-Einführung mit schlüsselfertigen Lösungen und angereicherten Daten deutlich vereinfachen.

F: Wie nutzt SIL derzeit KI in seinen Lösungen – und setzen Sie Snowflake Cortex AI ein?

A: Wir nutzen KI für unseren Fluid Fan Graph™. Dieser verarbeitet Millionen passiv erfasster deterministischer Kauf-, Besuchs- und Sehverhaltensdaten, um Verhaltensprognosen zu erstellen und unsere dynamischen Fluid Fan™ Communities zu entwickeln. Snowflake Cortex AI verkürzt unsere Time-to-Insight, indem es skalierbare ML-Workflows direkt im Snowflake-Ökosystem ermöglicht. So können wir Fan-Insights schneller operationalisieren und sie direkt in die Workflows von Marken und Agenturen einspeisen.

F: Können Sie ein konkretes Beispiel oder eine Fallstudie nennen, wie eine Sportorganisation KI über Ihre Lösungen und Snowflake erfolgreich eingesetzt hat, um ein signifikantes Business-Ergebnis zu erzielen?

Ein besonders prägnantes Beispiel ist unsere Case Study „Taking Pole Position“, die von führenden Rennsportorganisationen genutzt wird.  

Taking Pole Position – Details

• Die auf Snowflake basierende Sports Data Cloud von Sports Innovation Lab integriert Milliarden individueller Datensätze – Transaktionsdaten von Teams, Ligen, Spielstätten, Marken, Händlern und Publishern. Auf Basis unserer proprietären Fluid Fan Graph™ Ontologie bilden wir dynamische Fan-Communities über Sport, Medien, Handel und Entertainment hinweg ab.

• Auf der nahezu in Echtzeit skalierbaren Infrastruktur von Snowflake haben wir mit Cortex AI mehrere KI-/ML-Modelle auf mehr als 500 Millionen Datensätzen ausgeführt und Inferenzgeschwindigkeiten von 200 Millionen Zeilen pro Minute erzielt – bei gleichzeitiger Optimierung von Kosten und Performance mit Snowpark.

• Kunden wie NASCAR greifen über den Snowflake Marketplace auf diese Intelligence zu, um neue Sponsoring-Möglichkeiten zu erschließen, den Ticketverkauf anzukurbeln und die Fanakquise zu steigern – auf Basis eines besseren Verständnisses von Ausgaben und Verhalten ihrer Fans.

• SIL definiert Audience Intelligence neu, indem es den Fluid Fan Graph™ mit dem Interoperable Connected Ecosystem von Snowflake kombiniert. So werden hochwertige Verbraucherdaten, fortschrittliche Data Science und adressierbare Nachfrage zusammengeführt, um Fanverhalten vorherzusagen und zu aktivieren – und so neue Umsatzquellen und ein tieferes Engagement zu erschließen.

F: Wie wird KI eingesetzt, um das Fanerlebnis zu verbessern, und welche zukünftigen Möglichkeiten gibt es, das Fanengagement mithilfe von KI weiter zu steigern?

A: Mit KI können Unternehmen hyperpersonalisierte Inhalte, Angebote und Erlebnisse bereitstellen. Sie ermöglicht intelligentere Veranstaltungsempfehlungen, zielgerichtete Botschaften und vorausschauende Angebote. Künftig wird KI die Anpassung von Fan Journeys in Echtzeit ermöglichen – ob digital oder im Stadion – und jede Interaktion noch relevanter und besser monetarisierbar machen. Genau hier tragen die Datasets von SIL dazu bei, diese Präzision zu erreichen.

F: Welche konkreten geschäftlichen Vorteile realisieren Ihre Kunden mit Ihren KI-gestützten Lösungen und proprietären Datasets?

A: Unsere Kunden verzeichnen einen verbesserten Kampagnen-ROI, schnellere Insights und eine effizientere Sponsoring-Planung, was wiederum einen höheren Wert für Markensponsoren und Teams bzw. Ligen schafft. So hat KI-gestütztes Fan-Targeting beispielsweise die Streuverluste im Medieneinsatz um bis zu 40 % reduziert und die Fan-Conversion-Raten für zahlreiche Marken erhöht, die unsere Audiences nutzen, um programmatisch mit den richtigen Konsument:innen innerhalb ihres Consideration Sets in Kontakt zu treten. Unsere proprietären Daten verschaffen ihnen einen Vorsprung, indem sie Chancen identifizieren, die herkömmliche CRM-Daten aufgrund ihres begrenzten Umfangs und Blickwinkels schlicht nicht sichtbar machen.

F: Wie verschafft der wirksame Einsatz von KI Organisationen im hart umkämpften Sportmarkt einen klaren Wettbewerbsvorteil?

A: In der fragmentierten und schnelllebigen Sportlandschaft von heute verschafft KI Organisationen einen messbaren Vorsprung, indem sie datengestützte Entscheidungen in Echtzeit ermöglicht. Sie hilft, komplexes Fanverhalten zu entschlüsseln, Fan-Engagement in großem Umfang zu personalisieren und Media- sowie Sponsoring-Performance schnell und präzise zu optimieren. Bei Sports Innovation Lab konzentrieren wir uns darauf, KI durch adaptive Fan Journeys, Dynamic Media Targeting und Sponsoring-Bewertungen in Echtzeit zu operationalisieren – damit Rechtehalter und Marken nicht nur Schritt halten, sondern die Nase vorn haben.

F: Welche Rolle spielen Drittanbieterdaten in KI-Anwendungen? Welche Bedeutung hat das für Sports Analytics?

A: Drittanbieterdaten spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, die Lücken zu schließen, die First-Party-Quellen hinterlassen – insbesondere, wenn es darum geht, anonyme oder gelegentliche Fans zu verstehen. Beim Sports Innovation Lab gehen unsere Fan-Datasets über einfache Demografie weit hinaus und erfassen tiefgreifende, reichhaltige Verhaltenssignale über den Long Tail des Sportökosystems hinweg – oft an Stellen, die traditionelle Quellen nicht erreichen. Diese Datasets speisen unsere ontologische Methodik, die Fans nicht über eine starre Taxonomie, sondern anhand differenzierter Verhaltensmuster klassifiziert. So können wir erkennen, ob jemand beispielsweise ein besonders werthaltiger Pickleball-Fan, ein Zuschauer von Fußball-Großereignissen oder ein Elternteil eines jugendlichen Baseball- oder Hockeyspielers ist. Indem Marken diese Insights integrieren, können sie fundiertere Entscheidungen treffen – etwa das passende Streaming-Paket für die kommende NBA-Saison auf Basis der tatsächlichen Fan-Nachfrage maßschneidern. KI ist entscheidend, um Umfang und Komplexität dieser Insights zu erschließen und personalisierte, hochwirksame Strategien zu ermöglichen, die zuvor nicht möglich waren.

F: Bitte erzählen Sie mir mehr über die proprietären Datenangebote von SIL im Snowflake Marketplace. Welche Wettbewerbsvorteile bieten sie Ihren Kunden?

A: Unsere Listings enthalten hochwertige, vorgeclusterte Fan-Daten mit Verhaltenssignalen und Commercial-Intent-Scores – sofort aktivierbar. Einzigartig ist die Kombination aus sport- und entertainment-spezifischen Insights und der unmittelbaren Einsatzfähigkeit in Echtzeit. Kunden können sie in ihre eigenen Umgebungen integrieren und sofort mit Planung oder Targeting starten. Wir können darüber hinaus private Listings erstellen, die genau auf die Bedürfnisse und die gewünschte Granularität der Kunden zugeschnitten sind. Da die Daten des Sports Innovation Lab bereits in Snowflake liegen, können wir individuelle Anforderungen nahezu in Echtzeit erfüllen.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Snowflake mit der Snowflake AI Data Cloud for Sports Wettbewerbsvorteile in der Sportbranche ermöglicht.