Как малый бизнес зарабатывает на ИИ в спорте

Фитнес-приложение, которое анализирует технику упражнений, привлекло $5 млн инвестиций. Беттинговые стартапы обучают нейросети предсказывать исходы матчей и продают прогнозы с точностью выше 80%. Любительские команды начали применять аналитику, чтобы разрабатывать тактику на основе данных.

Спортивная аналитика уже приносит деньги не только корпорациям. Разбираемся, как именно малые компании строят на этом бизнес.

Как спортивная аналитика становится бизнесом

Спорт — это бесконечный поток данных. Очки, передачи, забеги, удары, статистика игроков, зрительские предпочтения, покупки болельщиков — все это можно анализировать. Но просто собирать данные мало, нужно превращать их в полезную информацию. Именно этим и занимаются стартапы.

Одно из самых перспективных направлений — фитнес-приложения, которые подстраивают тренировки под пользователя. Если раньше программы тренировок были одинаковыми для всех, то теперь алгоритмы анализируют технику упражнений, оценивают уровень нагрузки и даже предлагают корректировки.

Одна из компаний использовала камеру смартфона, чтобы отслеживать правильность выполнения движений. ИИ анализирует позу, замечает ошибки и сразу же дает рекомендации. Проект оказался настолько востребованным, что привлек $75 млн инвестиций. Обычные пользователи получили удобный инструмент для тренировок, а компания — устойчивую бизнес-модель с подпиской на персонализированные программы.

Но не только фитнес стал полем для развития аналитики. В больших клубах давно используют статистику, а вот любительский и студенческий спорт пока слабо автоматизирован. Здесь появилась ниша для стартапов, которые собирают данные матчей, анализируют игру команд и помогают тренерам принимать решения.

Платформа Hudl, например, автоматизирует тактический анализ матчей. Система записывает игры, отмечает ключевые моменты и формирует отчеты о действиях каждого игрока. Этим уже пользуются более 200 тысяч команд, включая студенческие и полупрофессиональные лиги.

Еще одна сфера, в которой аналитика помогает зарабатывать, — персонализированный маркетинг для спортивных брендов. Сегодня клубы и магазины продают билеты, одежду и аксессуары, но часто не знают, как лучше работать с аудиторией.

Допустим, фанат покупает билеты только на домашние матчи своей команды. ИИ заметит эту закономерность и предложит ему скидку на ближайшую игру. Или наоборот — если кто-то часто ездит на выездные матчи, ему предложат бонус на поездку. «Манчестер Сити» уже использует такие технологии, и это помогло увеличить продажи клубной атрибутики на 20%.

Самая очевидная сфера для аналитики — прогнозирование матчей и ставки. Беттинговые компании давно используют алгоритмы для расчета коэффициентов, но теперь и небольшие стартапы находят в этом рынке свою нишу.

Некоторые компании анализируют не только статистику команд, но и дополнительные факторы: усталость игроков, погодные условия, психологическое состояние. Так, сервис Stats Perform применяет ИИ, чтобы предсказывать результаты с высокой точностью. Его решения используют ESPN, Sky Sports и даже футбольные клубы для внутренней аналитики.

Как малый бизнес запускает стартапы в спортивной аналитике

Хотя спортивные данные собирают уже десятилетиями, большинство решений все еще ориентированы на большие корпорации. Но технологии становятся доступнее, и теперь даже небольшой стартап может предложить полезный продукт.

Самое важное — понять, какую проблему можно решить. Просто красивые графики никому не нужны. Данные должны давать пользователям конкретные преимущества: помогать выигрывать, тренироваться эффективнее или зарабатывать.

Чтобы создать работающий сервис, не обязательно разрабатывать сложные алгоритмы с нуля. Сегодня доступны готовые инструменты, такие как Google AutoML для машинного обучения или TensorFlow для обработки видео. Это позволяет малым компаниям запускать проекты без многомиллионных инвестиций.

Но технология — это только инструмент. Перед тем как вкладывать деньги в разработку, стоит проверить, будет ли у продукта аудитория. Один стартап, который создавал аналитические отчеты для баскетбольных тренеров, сначала предложил пробные версии бесплатно. Через несколько месяцев оказалось, что тренеры готовы платить за такие отчеты. Только после этого компания вложила ресурсы в улучшение алгоритмов и создание масштабируемой платформы.

Как на этом зарабатывают

Спортивная аналитика может приносить деньги разными способами. Фитнес-приложения работают по подписке. Аналитические платформы для тренеров продают отчеты. Стартапы, работающие с беттингом, либо монетизируют подписки на прогнозы, либо продают алгоритмы букмекерам.

Некоторые компании зарабатывают на продаже данных. Например, стартап, который анализирует травмы спортсменов, может передавать информацию страховым компаниям.

Если продукт помогает пользователям зарабатывать или экономить время, он будет востребован.

Какие ошибки могут все испортить

Одна из главных ошибок — делать ставку на технологию, а не на задачу, которую она решает. Многие компании разрабатывают мощные нейросети, но не могут объяснить, зачем они нужны.

Еще одна ошибка — пытаться сразу охватить слишком широкую аудиторию. Лучше сосредоточиться на одной конкретной нише. Например, не просто «аналитика матчей», а аналитика для тренеров молодежных команд или для профессиональных геймеров.

Некоторые предприниматели недооценивают юридические ограничения. В беттинге, спортивных данных и киберспорте есть много регуляторных нюансов. Если не учитывать законодательство, бизнес может столкнуться с блокировками и штрафами.

Почему сейчас лучшее время для старта

Рынок спортивной аналитики только развивается. Крупные корпорации сфокусированы на профессиональном спорте, но остается огромная ниша в любительских лигах, фитнесе, маркетинге и гейминге.

Если раньше запустить продукт в этой сфере стоило миллионы долларов, то сегодня можно использовать готовые инструменты и протестировать идею без больших вложений.

Если у вас есть идея стартапа в этой сфере, начните с малого: изучите рынок, попробуйте создать базовую версию продукта, найдите первых пользователей. Чем быстрее появится обратная связь, тем выше шанс создать востребованный продукт.

Какой сегмент спортивной аналитики вам кажется самым перспективным? Пишите в комментариях — обсудим идеи и возможности!