禹唐体育注:

随着各个行业近年来的细分程度越来越高，投资规模也逐渐增大，数据分析就成了企业日常工作的重要组成部分。根据数据，我们可以总结经验教训，评估得失，并对将来的工作内容形成指导。

鉴于国内体育产业的发展程度仍不高，所以我们不妨来横向参照一下国内其他行业的情况，以此来找找灵感。虽然如今国内的体育产业公司仍未对数据市场予以足够的重视，但在高度发展的房地产行业，数据给企业带来的竞争力已经逐渐体现。

房地产行业中谁是“为客户画像”的高手？

近年来链家发展势头较为迅猛，商业上的行动也十分频繁：租房、卖二手房、代理销售新房、互联网金融都有所涉及，每过一段时间再收购几百家中介门店。在房地产界的业内人士看来，这所有这一切，只为了两件事：控制客源，给客户画像。

说起给客户画像，淘宝在日常用品这一块做得是相当出色的，随着人们对其产生的依赖感越来越强，它手中就能拥有真正的“大数据”，用户的大量真实信息都为其所拥有，淘宝可以使用技术手段对其进行分析归类，并以此为基础调整个性化服务内容。

在房地产这块，王健林也始终强调“为客户画像”的概念，然而万达广场的客流量虽大，但流动性强的特点使得万达每年几亿人的“大数据”成为了一个伪问题——他们无法真正拥有像淘宝这样全面真实的用户数据。

反观链家，链家是干中介门店起家的，他们的老板左晖学计算机出身，他很多年前就比别人多做了一件事：积累客户数据。无数个线下触点，每天都在给链家后台输送客户数据。链家老板左晖说，目前交易效率是1.2单/天/经纪人。

三个月前，链家说，他们的客户的数据量是1000T。链家的1000T数据量，存储了500万组正在求租求购的委托客户，5600万套房屋的历史信息。它之所以处心积虑收集庞大的客户数据，就是为了进入新房市场。

虽然业务偏杂且看起来以基层为主，但正是这些业务使得链家拥有了给客户画像的能力。由此，它就可以掌控前端的产品定位；拥有大量目标客源，它就可以掌控后端的销售变现。至于中端的产品营造，链家根本不需要做，那是万科或恒大们所擅长的。

或许在不久的未来，负责生产制造的万科或恒大们，将逐渐沦为代工商，赚取相对较低的生产利润；掌控了研发设计和品牌营销的链家，将坐享附加值的利润。就像富士康与苹果，或者代理生产商与耐克一样。

与房地产相关的体育场馆又如何？

让我们把视线回到体育产业中，链家“为客户画像”的思路是否可以为我们所借鉴呢？答案当然是肯定的。我们不妨来看看与房地产有着一定联系的体育场馆在这块领域中是否有可操作的空间。

禹唐前阵子采访了华熙国际（北京）五棵松体育场馆运营管理有限公司总经理韩立锋先生，我们也就客户数据这个问题进行了探讨。韩立锋先生非常欣赏欧美的社区型场馆模式，他认为这样的场馆才是真正为全民健身提供了载体。

在一个综合体的场馆中，其中会有篮球场、小型足球场、健身房、羽毛球场等项目的场地以供附近的居民使用。在这样将土地资源最大程度地进行集约化处理后，将真正为全民健身所用，同时其运营成本也将大大低于如今许多的大型综合体育场馆。

其实像这样的社区型场馆虽然强调的是其公益开放的一面，但这并不意味着其不具备盈利的能力。套用一个常被吐槽的互联网思维中“羊毛出在猪身上”的概念，这样的社区型场馆依靠低成本，高质量服务以此吸引众多受众前来进行锻炼后，当地不同品类的企业都会带来提供商业赞助的机会，以此为盈利点来进行运营，则可以被视作是一种“共赢”。

与其相关，但又不同的一个盈利思维模式就是收集这些前来社区型场馆中进行锻炼的人们的相关数据。以五棵松为例，他们现在的支付形式是腕带支付，人们花费五十元去购买的卡本身并不花钱，五十元只是押金，但这张卡中包含着个人的许多数据。

一旦五棵松方面与赞助商达成合作协议，那这些数据就是有价值的。虽然谈不上“大数据”，但是十万、几十万乃至几百万的数据量中所包含的信息点依然十分可观。赞助商在进行其商业活动时将体现更多的针对性，使其赞助行为的效率大大增强。而当这样的社区型场馆分布在城市的各个点时，其中蕴含的数据总量将产生巨大的商业价值。

赞助商渴望获得靠谱的数据

到2016年，全球体育市场上由体育赞助所产生的收入将增至450亿美元。就拿英国市场来说，切尔西与日本横滨橡胶轮胎公司签订的新的球衣广告协议跨5个赛季，每个赛季的价值估计为6000万美元，这一金额比三星支付的两倍还多。而像耐克、阿迪、卡塔尔航空、雪佛兰等赞助商在其中的投入之大我们也已经有所知晓。

既然投入如此之多，那么如何进行有针对性的营销活动进行获利自然也是品牌所需要关注的。因此各大品牌想要更加巧妙、创新地利用技术信息在赞助激活活动中瞄准消费群体，就需要消费群体相关的数据支持。

就像美国知名有线电视频道Nickelodeon总裁兼HLN电视台首席执行官Albie Hecht说的那样：“要吸引受众，你就必须抓住他们的习惯。但是为了达到这个目的，所使用的方法，以及实际的执行能力都在演变，这就为赞助商和持权方制造了不小的挑战。”

但就如同我们所知道的那样，赞助商本身的业务决定了他们并不具备拥有这样数据的条件，要像获得淘宝、链家等企业手中精确的“用户画像”，就需要大量的调研与分析来进行支撑。而这，正是体育营销公司需要做的，有了为用户画像的能力，就有了赞助行为针对性的指导，使赞助行为能真正落在实处，达到他们预期的目的。

禹唐作为专业的体育营销公司，已经在电视数据领域耕耘了多年。虽然电视渠道显得有点“老套”，但他们依然是最具影响力的渠道，失去电视台的曝光，赛事的商业价值与品牌的赞助意愿都将大大降低。因此，收视率与赞助价值有着相当大的关联，对赞助商而言，收视率是赞助行为中不可不考虑的一个影响因素。

以此为基础，结合其他相关数据，我们就可以逐渐为品牌所希望传递信息的用户进行越来越清晰的“画像”，品牌自然也可以通过新技术手段，主动出击来吸引受众，而不是被动地等待受众发现他们。他们可以通过精准、个性化地面向不同的消费群和媒体平台发送不同的相关内容，赞助行为的效益将被最大程度地挖掘。

当然禹唐距离链家这样大规模且深度地对受众进行“画像”的水平仍有不少差距，但我们将逐渐深入线上线下的各种内容，以此为基础建立更详尽的数据库，用数据来描绘受众清晰的画像，为赞助商提供更优质的服务。

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