Por Joe Lemire
Aunque el uso de la inteligencia artificial lleva ya unos años generalizándose para ayudar a los equipos a promocionar y vender sus productos a los aficionados, ese mismo tipo de comunicación automatizada está ascendiendo en la cadena de valor, pasando de generar ingresos por valor de miles de dólares en entradas a generar ingresos por valor de millones de dólares en patrocinios.
Cuando un club de la MLS quiso ampliar su lista de marcas a las que dirigirse para obtener patrocinios, Elevate introdujo sus datos propios sobre aficionados en la aplicación Consumer Insights de su nueva plataforma de IA, EPIC. Esa información incluía a quienes habían comprado o recibido entradas cedidas, a los suscriptores de las comunicaciones del equipo, a los compradores de productos oficiales y a los tutores de los miembros de los programas juveniles. EPIC utilizó los datos sobre el comportamiento de los aficionados para ayudar a desarrollar narrativas para las categorías de patrocinio, y su IA autónoma identificó más de 100 nuevas marcas para una posible captación, basándose en el gasto en patrocinio deportivo, la presencia regional, la relevancia de la categoría y otros factores.
Esta nueva guía de colaboración está ayudando a las organizaciones a elaborar propuestas más elaboradas y a presentar argumentos más convincentes para cerrar acuerdos.
«Ahora acudes a esas reuniones o presentaciones con datos muy concretos sobre el solapamiento entre tus seguidores y los clientes de las marcas, y entiendes por qué esos dos elementos son tan importantes si se combinan».
Jim Caruso
Director de Innovación de Elevate
Todo el proceso de captación es más eficiente. La IA no solo puede ayudar a identificar marcas, sino también a puntuar a los clientes potenciales teniendo en cuenta diversos criterios, como los ingresos, el número de empleados y la ubicación geográfica. A continuación, de forma similar a ZoomInfo, puede encontrar la información de contacto del ejecutivo adecuado, consultar su perfil de LinkedIn y encontrar formas de personalizar el mensaje para despertar su interés, según explicó Zack Sugarman, vicepresidente sénior de Two Circles, un ejecutivo con amplia trayectoria en Wasserman que también trabajó en Demand Sports, una empresa especializada en la generación de clientes potenciales en la parte superior del embudo de ventas.
, Elevate y Two Circles son dos agencias que se encuentran en distintas fases de desarrollo de potentes herramientas de IA destinadas a ayudar a los equipos de patrocinio a analizar sus voluminosos datos internos y todos los datos externos disponibles públicamente, para luego determinar un plan de acción mediante la comunicación en lenguaje natural.
«Literalmente, basta con hablar con el agente de IA para que este recupere toda la información relevante de nuestro panel de control», explicó Sugarman. «Ahí es hacia donde se dirige todo y lo que tenemos en este momento. Contamos con una IA interna que estamos utilizando y estamos a punto de invitar a algunos clientes a probarla».
Los factores que influyen en el valor del patrocinio van mucho más allá del rendimiento de un equipo sobre el terreno de juego, el poder de atracción de sus estrellas y el impulso de la liga. Andy Tabrizi, director ejecutivo de Recentive Analytics, cuya empresa se especializa en la creación de modelos predictivos, señala que «en realidad, es todo lo demás lo que probablemente importe mucho más», refiriéndose a la economía local, la salud de los sectores que suelen patrocinar a un equipo determinado, etc. Esos indicadores —y no el historial o los precedentes de los acuerdos de patrocinio de otros equipos— son los que más influyen en la fijación de precios.
«El valor de lo que hacemos radica en poder consolidar numerosas fuentes de datos que nunca se tienen realmente en cuenta y analizar cómo influyen», afirmó Tabrizi.
El uso de la IA en este ámbito está en auge, aunque aún se encuentra en una fase incipiente, y muchas franquicias pueden obtener resultados positivos con facilidad mediante una implementación sencilla.
«Nos centramos realmente en la mejor forma de aprovechar las capacidades actuales y en colaborar con los equipos para encontrar casos de uso, en lugar de centrarnos en lo más vanguardista o en lanzar nuevas tecnologías cada pocos meses», afirmó Ryan Miller, director ejecutivo de WolfCycle, señalando que, en pocos años, WolfCycle ha pasado de dar servicio a un puñado de clientes a contar con unos 225, entre los que se incluyen el LAFC, los Seattle Kraken los Arizona Cardinals. «No intentamos cerrar la venta. Solo intentamos crear esa primera oportunidad, que supone el 95 % del trabajo. Dotar a tu equipo de ventas de la herramienta necesaria para llegar a un número exponencialmente mayor de empresas, con el simple objetivo de entablar una conversación, genera un gran retorno de la inversión».
La IA facilita especialmente la comunicación omnicanal; en otras palabras, si el primer contacto es un correo electrónico, según Courtney Rice, presidenta de operaciones comerciales de WolfCycle, «¿cómo se integra de forma coherente en otras formas de comunicación?».
Otra aplicación útil, añadió Sugarman, es el desarrollo de paquetes de patrocinio. Un ejemplo que puso fue el uso de la IA para generar ideas sobre opciones para aerolíneas que pudieran querer aumentar el reconocimiento de su marca y recompensar a los clientes fieles con acceso a servicios de hospitalidad de primera clase. Un equipo podría tener en cuenta los datos de afinidad de los aficionados, la lista de tarifas, los activos disponibles y las oportunidades actuales del mercado. A partir de ahí, el equipo de ventas podría preguntarse: «¿Qué paquete de patrocinio atractivo podría tener eco entre las marcas de las aerolíneas?», explicó. «Y entonces el agente de IA se encargaría de recopilarlos».
Sin embargo, varios expertos han señalado que las agencias y otras entidades que ofrecen herramientas de inteligencia artificial deben actuar con cautela en lo que respecta al uso de los datos confidenciales de sus clientes.
«No quieren que esos datos acaben alimentando un modelo de lenguaje grande (LLM) o cualquier otro modelo», afirmó Sugarman. «Solo tenemos que dejar claro que no almacenamos ni conservamos nada de esto para nuestra propia propiedad intelectual ni para crear un LLM. Son sus datos. Todo permanece en su almacén».
