Спорт готов к ИИ. Но сначала нужно научиться считать своего болельщика
Что показал первый день «ЭкспоБаскет-2026» и почему цифровизация спортивных клубов начинается не с искусственного интеллекта, а с данных
Искусственный интеллект постепенно становится частью профессионального спорта. Клубы анализируют показатели игроков, автоматизируют маркетинг, работают над вовлечённостью болельщиков и ищут новые способы увеличивать коммерческую выручку.
Но есть проблема: чтобы использовать возможности ИИ, сначала нужно научиться собирать данные.
Первый день «ЭкспоБаскет-2026» и разговоры с представителями профессиональных команд, частных спортивных школ и другими участниками индустрии показали: интерес к цифровизации есть практически у всех. При этом задачи у разных участников рынка существенно отличаются.
Разбираемся, какие проблемы сегодня пытается решить спортивная индустрия с помощью технологий и почему отправной точкой цифровизации должен стать сам болельщик.
Профессиональные клубы и спортивные школы ждут от ИИ разного
За общим запросом на цифровизацию скрываются разные бизнес-задачи.
Для профессионального спорта одна из ключевых задач — работа с показателями команды и отдельных игроков. Важно не просто получить статистику после матча или сезона, а вовремя заметить изменение показателей и использовать эти данные для принятия решений.
У частных детских спортивных школ другой приоритет. Для них цифровые инструменты должны помогать поддерживать мотивацию юных спортсменов, удерживать их интерес к занятиям и одновременно выстраивать коммуникацию с родителями.
Но есть направление, которое одинаково важно практически для всех участников индустрии, — работа с аудиторией.
И здесь у спортивных организаций пока остается большой потенциал для роста.
Цифровизация клуба начинается с сайта
Сайт спортивного клуба часто воспринимается прежде всего как информационный ресурс: расписание матчей, состав команды, новости, результаты, фотографии и ссылки на покупку билетов.
С точки зрения бизнеса этого недостаточно.
Сайт должен быть одной из первых точек сбора данных о болельщике: какие страницы он посещает, какие матчи выбирает, покупает ли билеты и мерч, реагирует ли на специальные предложения и как часто возвращается.
При этом многие клубы уже имеют современные и технически стабильные сайты. Проблема заключается не в дизайне или качестве разработки, а в том, что маркетинговая архитектура зачастую не была заложена в них изначально.
В результате клуб знает количество проданных билетов и полученную выручку, может иметь базовую информацию о поле и возрасте аудитории, но не видит полноценный профиль своего болельщика.
А без этого сложно переходить к персонализированному маркетингу.
Собрать данные недостаточно
Следующий этап — объединить полученную информацию и научиться с ней работать.
Источников может быть много: сайт, билетная система, фаншоп, мобильное приложение, программа лояльности, личный кабинет болельщика и другие сервисы.
Если данные существуют отдельно друг от друга, маркетолог получает несколько разрозненных систем вместо единого представления об аудитории.
В Xpage для решения этой задачи разработали AI CRM — систему, которая объединяет данные о болельщиках и позволяет работать с ними с помощью искусственного интеллекта.
Вместо ручной настройки сложных фильтров или постановки задачи разработчику маркетолог может сформулировать запрос обычным языком. Система анализирует данные и собирает необходимый сегмент аудитории.
Дальше этот сегмент можно использовать для персональных email- и SMS-рассылок, специальных предложений, поздравлений, программ лояльности и других маркетинговых сценариев.
Задача технологии здесь не просто в том, чтобы хранить информацию о болельщике, а в том, чтобы превращать накопленные данные в конкретные действия.
Почему клубам сложно развивать фаншоп
Еще одна проблема, которая регулярно возникает у спортивных клубов, — развитие продаж мерча.
Клуб может быть заинтересован в росте фаншопа, но внутри команды зачастую нет отдельного специалиста, который системно занимается этим направлением.
Решать проблему только созданием нового интернет-магазина недостаточно.
Фаншоп эффективнее рассматривать как часть единой цифровой экосистемы клуба вместе с сайтом, билетной системой, мобильным приложением и личным кабинетом.
Тогда клуб может видеть не просто факт покупки футболки или шарфа, а весь путь конкретного болельщика: какие матчи он посещает, как часто покупает билеты, интересуется ли мерчем, какими предложениями пользуется и на какие коммуникации реагирует.
Именно эти данные позволяют переходить от массового маркетинга к персональному.
При чём здесь хот-доги
Представим, что у клуба есть база из 100 тысяч болельщиков. Маркетолог хочет увеличить продажи хот-догов во время матчей.
При классическом подходе для подготовки такой кампании сначала необходимо понять, можно ли вообще получить информацию о прошлых покупках, затем выгрузить данные, настроить фильтры или обратиться к техническому специалисту.
При наличии единой базы и AI CRM запрос может выглядеть значительно проще:
«Покажи болельщиков, которые хотя бы один раз покупали хот-дог во время матча».
Система анализирует данные и формирует нужный сегмент.
После этого аудиторию можно разделить, например, на тех, кто уже совершал такую покупку, и тех, кто никогда этого не делал. Для каждого сегмента маркетолог может подготовить отдельное предложение и проверить его эффективность.
Хот-дог в данном случае — намеренно простой пример.
Ценность подхода как раз в возможности анализировать не только крупные показатели вроде продаж билетов или посещаемости, но и отдельные действия человека внутри всей экосистемы клуба.
Чем больше таких действий клуб способен связать с конкретным болельщиком, тем точнее становится маркетинг.
ИИ работает там, где есть данные
Обсуждения на «ЭкспоБаскет-2026» показывают: спортивная индустрия готова использовать искусственный интеллект. Запрос существует и со стороны профессиональных клубов, и со стороны частных спортивных организаций.
Подобные решения уже применяются в проектах хоккейных и волейбольных клубов, а сама задача работы с данными актуальна далеко за пределами спорта.
Но между интересом к ИИ и его реальным использованием остается важный промежуточный этап.
Сначала необходимо выстроить цифровую инфраструктуру, которая позволяет собирать данные. Затем — объединить их и дать маркетингу удобный инструмент для работы с ними. И только после этого искусственный интеллект начинает приносить измеримую пользу бизнесу.
В Xpage мы рассматриваем цифровизацию спорта именно как единую систему: от сайта и сбора данных до AI CRM, которая помогает сегментировать аудиторию и использовать полученную информацию для увеличения продаж билетов, развития фаншопа, программ лояльности и других коммерческих направлений клуба.
Если вы представляете спортивный клуб, федерацию или школу и хотите понять, какие данные уже есть у вашей организации и как использовать их эффективнее, команда Xpage может провести аудит текущей цифровой инфраструктуры и определить оптимальную точку входа в цифровизацию.
