SUPER BOWL 2018: La tecnología detrás del juego

by José Luis Pérez febrero 01, 2018
Super Bowl 2018

El Super Bowl 2018 es un evento lleno de expectativa como ocurre cada año, esta edición LII la disputaran los equipos New England Patriots y Philadelphia Eagles, en el U.S. Bank Stadium de Minneapolis, Minnesota, este domingo 4 de febrero de 2018.

Uno de los temas que trae mayores comentarios es lo que ocurre en el medio tiempo, por un lado acerca del espectáculo musical que encabezará el estadounidense Justin Timberlake, y por otro, los anuncios publicitarios del medio tiempo que son los que tienen el precio más alto de la televisión actualmente.

Para este año, en el Super Bowl LII los costos de cada anuncio publicitario han aumentado hasta los 6 millones de dólares, unos 4.8 millones de euros al día de hoy, por sólo 30 segundos de comercial. La edición del año pasado, el Super Bowl 2017 fue visto por 111 millones de personas, según ese mismo informe fue la quinta transmisión más vista de la historia de la televisión, y el medio tiempo es el momento de mayor audiencia, por eso es tan buscado por las grandes marcas para colocar sus comerciales publicitarios, para que tengas una idea y poder comparar, el evento más grande del año pasado fue la entrega de los Premios Óscar que, según la información estadística dada a conocer después del evento, fue visto por 33 millones de espectadores, un 30% de los espectadores del Super Bowl.

La tecnología del Super Bowl 2018

Al igual que ahora lo hace Amazon Go en su nueva tienda física de Seattle, en el Super Bowl se usan cámaras para realizar estudios estadísticos sobre el comportamiento de los jugadores, de esta forma pueden saber en tiempo real la velocidad cuando corren, por qué lugares del campo es donde más suelen pasar, efectividad en las distancias de los pases, y un gran etc. La misma información que se usa en el sector de Retail para mejorar la rentabilidad de las tiendas a través de la optimización de la experiencia de los clientes, aunque cambie el nombre del software, es la misma tecnología que puede usar una tienda tradicional para conocer el tráfico en tienda, un mapa de calor para saber por dónde caminan los clientes, la gestión de las colas, cuánto tarda un cliente en la cola para pagar, entre mucha otra información.

Nuestra solución para la inteligencia en Espacios Físicos

Super Bowl LII y Amazon GO tienen algo en común

Amazon Go

En un par de semanas, ocurren dos eventos cargados de tecnología, por un lado la apertura de la tienda Amazon Go y ahora el Super Bowl 2018, ambos tiene en común que utilizan la tecnología, similar a la usada en el sector Retail, que también se conoce como Store Analytics, para mejorar el desempeño y eficiencia del negocio a través del análisis del comportamiento de las personas.

La tecnología que se usa en ambos casos, es la tecnología que hace años muchas empresas del sector Retail veían como algo innecesario, hoy, después de ver a Amazon Go utilizando la tecnología en su tienda sin filas ni cajas, es cuando las empresas de Retail empiezan a ver con curiosidad que parte de toda la infraestructura tecnológica que utiliza Amazon para los clientes, y el Super Bowl para los jugadores, podrían utilizar en sus tiendas físicas para aumentar las ventas y mejorar la experiencia de los clientes.

Solución de Analítica en Espacios Físicos para Retail

En Comunycarse tenemos tecnología para ayudar en la mejora del desempeño de los retail, sí, la misma que está usando Amazon Go y el Super Bowl, logrando así ser más eficientes y al final teniendo como resultado una mayor rentabilidad del negocio. Entre los datos más comunes que se pueden medir tenemos:

  • Conoce la recurrencia de compra, los visitantes únicos
  • Entiende la unidad de compra, van a comprar en grupo, familia, solos, etc.
  • Ratio de conversiones de entradas vs. el tráfico de calle
  • Segmentación demográfica: Genero y edad
  • Mapa de calor sobre zonas de la tienda
  • Gestión de la cola para pagar
  • Conteo de personas – Aforo…

Ver más de nuestra solución de Store Analytics

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