Le monde du sport a connu une évolution majeure au cours des dernières années grâce à l’impact de la data science et de l’intelligence artificielle (IA). Car oui, la data science touche ce secteur comme tous les autres secteurs d’activité. Nous ne le répèterons jamais assez : la data touche tous les métiers !
Si le sujet de la Data dans le sport n’est pas nouveau, il s’est accéléré avec le développement du « sport business », les avancées majeures dans la collecte de la data avec l’internet des objets, le phénomène du quantified self et l’utilisation de l’intelligence artificielle pour décrypter des vidéos et faire les recommandations sportives ad hoc.
Ces technologies ont permis aux équipes, aux athlètes et aux entreprises sportives de tirer parti de données précises pour améliorer les performances, l’expérience des spectateurs, la prise de décision et bien plus encore.
Mais de façon plus prosaïque, les clubs se sont professionnalisés dans la gestion de la relation client, pardon, dans la gestion de la relation avec les « fans ». Et tous les sports sont concernés : tennis, football, Formule 1, volley ball…reste à bien cibler les clubs qui ont le plus de moyens à mettre dans le domaine des Sports Analytics.
Dans tous les cas, l’enjeu business est de taille. Selon une étude de Mordor intelligence, le marché de l’analyse sportive était évalué à 1,05 milliard USD en 2020 et devrait atteindre 5,11 milliards USD d’ici 2026 et croître à un TCAC de 30,13 % sur la période de prévision (2021-2026).
Qu’est-ce que le “Sport Analytics” ?
Le “Sport Analytics” est l’étude des performances sportives et de la santé des entreprises afin d’optimiser les processus et le succès d’une organisation sportive. L’analyse sportive comporte deux principaux aspects.
L’analyse des données sur le terrain
Ce domaine consiste à suivre les principales mesures de données sur le terrain afin d’influencer les méthodologies qui peuvent être utilisées pour améliorer les stratégies de jeu, les plans de nutrition et d’autres domaines vitaux qui pourraient, d’un point de vue éthique, augmenter les niveaux de performance des athlètes.
Il cherche à répondre à des questions relatives aux performances sur le terrain, telles que « quel joueur de football a créé le plus d’occasions en Europe » ou « quel joueur a couru le plus vite sur 20 mètres », etc.
L’analyse de données en dehors du terrain
Ici, l’accent est mis plutôt sur l’aspect commercial du sport. Il s’agit de surveiller les mesures de données hors terrain importantes telles que les ventes de billets, les ventes de produits dérivés, l’engagement des supporters, etc.
Ce type d’analyse de données vise à aider les décideurs des équipes sportives à prendre de meilleures décisions en vue d’accroître la croissance et la rentabilité.
Pourquoi l’analyse des données dans le sport est-elle utile ?
On peut considérer quatre principaux apports de la data analyse et de l’intelligence artificielle dans le sport :
- Amélioration des performances sportives et la prévention des blessures : booster la performance sportive du club par l’analyse de ce qui se passe sur le terrain en termes de performance individuelle et collective.
- L’expérience des spectateurs améliorée : améliorer l’expérience des fans, la gestion de la relation avec les sponsors / partenaires médias et la maximisation des revenus associés ;
- L’optimisation des prises de décisions et le développement de nouveaux produits et services : de façon classique, l’utilisation de la Business Intelligence pour optimiser les fonctions support comme les RH, la finance, la logistique et les « opérations » du club en général ;
- La valorisation et la monétisation de la data au sein des principaux médias sportifs ;
Zoom sur deux apports de la Data dans le domaine du sport
La “fan intelligence”
L’acquisition et la fidélisation des fans
Il y a effectivement un enjeu fort sur l’acquisition et la fidélisation des fans. Vous serez amené à travailler sur les données de billetterie, de ventes sur le stade (produits dérivés, boissons, restauration…) ou online, d’animation de la communauté via les réseaux sociaux, de parcours clients en multicanal.
Au final, c’est l’expérience client des fans qui est à analyser et à optimiser sur chacun des points de contact.
On parle dans le domaine de « Fan Intelligence », sorte de contraction de « parcours client » et de « data intelligence » ! C’est un levier essentiel d’action commerciale, de valorisation du « produit » sportif auprès des sponsors et de création de contenus pour les medias partenaires.
L’équipe de football américain des San Francisco 49ers s’est ainsi dotée il y a deux ans d’une plateforme de Sport Analytics en temps réel pour améliorer l’expérience des fans. Couplés à la plateforme, ils ont par exemple déployé 175 spots de collecte d’avis des fans, permettant ainsi de récolter plus de 300 000 feedbacks par match !
L’enjeu annoncé ? Augmenter les ventes de bières et de hot dogs mais aussi nettoyer les toilettes ou régler un problème de saturation du trafic autour du stade en temps réel ! Avec dans l’idée de faire revenir les fans au mythique Levi’s Stadium…quels que soient les résultats de leur équipe favorite et donc d’augmenter les recettes !
L’analyse des licenciés et leurs profils
Au-delà de la Fan Intelligence, il y a aussi des travaux intéressants à mener sur l’analyse des licenciés pour déterminer leur profil et l’évolution des effectifs.
Pour les clubs de football les plus avancés, l’analyse des données pour sélectionner les joueurs, prévenir les blessures et assister les coachs, ouvrent des perspectives passionnantes pour votre job de Data Analyst !
A lot of the decisions that we made in baseball for 150 years were based on gut feeling, intuition and passing the eye test,” Billy Beane dirigeant des Athletics d'Oakland de la Ligue majeure de baseball. “Managing databases is exactly the challenge that we have,” Beane said. “We need people who can do that in baseball".
L’amélioration des performances sportives
La prédiction
L’utilisation, par exemple, des algorithmes de classification pour « prédire » les prochains résultats, proposer des algorithmes de régression pour analyser les performances des athlètes et orienter le training staff, ou faire du clustering pour regrouper les combinaisons de performances pendant les matchs (précision des passes, distances parcourues…) les plus impactantes.
A titre d’exemple, si l’on voit de plus en plus de tirs à trois points en NBA, c’est bien suite à l’analyse cumulée des données des matchs (goal average, ouverture du jeu…).
Mais attention quand même à garder les pieds sur terre ! Sauf à entrer dans des grands clubs internationaux aux Etats-Unis notamment, vous aurez un important travail à faire sur la préparation de la donnée avant de pouvoir faire de la Data Science. La plupart des clubs ont encore des données très éparses, souvent de piètre qualité, et ils utilisent encore massivement Excel.
Comment trouver un poste de Data Analyst dans le sport ?
3 conseils à suivre
Si comme on l’a vu, l’utilisation de la data dans le sport n’est pas nouveau, la prise de conscience des clubs de l’intérêt de se doter de data analystes reste assez récente. Il faudra vous armer de patience et de persévérance !
Et attention aux confusions : On voit ainsi des intitulés de postes comme celui de Sport Analyst (ces intitulés sont encore souvent utilisés pour des postes de…journalistes sportifs) ou si vous en avez envie vous pouvez devenir le temps d’un match « Data Scout » pour collecter et partager de la data !
Mais, restons ici sur le « vrai » métier de Data Analyst. Vous trouverez dans ce cas des offres d’emploi de Data Analyst (tout simplement !), de Content Analyst, Digital Content Analyst ou de Sport Scientist !
- Conseil n°1 : si vous souhaitez travailler dans un club, postulez au sein des équipes support, CRM ou Digital.
- Conseil n°2 : si vous êtes attirés par les équipes support, ciblez la fonction finance en priorité, fortement consommatrice de Data.
- Conseil n°3 : inspirez-vous des équipes de sport les plus innovantes
Pour briller lors de votre prochain entretien de recrutement au poste de Data Analyst dans le domaine du sport et réussir vos 100 premiers jours, inspirez-vous des équipes de sport les plus innovantes dans l’utilisation de leur data.
Chaque année, le Sports Innovation Lab, analyse et classe les clubs les plus innovants en matière d’utilisation de la data dans le sport, dans une vision 360° des meilleurs pratiques dans le domaine. Ci-dessous le classement 2021. Bonne inspiration !
Vers quelles types d’entreprises postuler ?
Les médias
Au-delà des clubs en eux-mêmes et si vous voulez rester dans l’univers du sport, vous pouvez cibler des médias : vous pourrez ainsi trouver des postes de Data Analyst en lien avec le marketing, les audiences, les reportages ou encore le community management.
Entreprises d’événementiel sportif
Vous pouvez aussi regarder du côté des entreprises d’évènementiel sportif comme par exemple Amaury Sport Organisation qui publie des annonces de Data Analyst, ou évidemment des distributeurs comme Decathlon ou encore des constructeurs comme Beneteau, qui voit dans la collecte et l’analyse de la data l’occasion de faire de la maintenance prédictive des bateaux et de mieux comprendre le comportement de ses clients.
Start-ups spécialisées
Enfin autre piste pour trouver un job de Data Science dans le domaine du sport, regardez du côté des start-ups spécialisées en Sport Analytics : une bonne occasion de combiner votre passion pour le sport, la data et l’innovation tech.
A titre d’exemple : Playsight. Reconnue à deux reprises comme la startup la plus innovante dans le monde du sport et de la data science, Playsight propose une plateforme complète de tracking video et d’intelligence artificielle pour analyser, assister les coachs sportifs et produire du contenu rich media.
Combien gagne un Data Analyst dans le domaine du sport ?
Comme évoqué plus haut, le métier de Data Analyst dans le domaine du sport se développe progressivement. Vous aurez probablement intérêt à élargir vos recherches à l’étranger ou cibler des clubs français innovants.
C’est ce qu’explique Jérémy Cheradame, Data Scientist à la Fédération Française de Rugby.
« Je savais que le métier de Data Scientist dans une structure sportive existait à l’étranger, mais au moment de chercher un stage de deuxième année, j’ai pris conscience du fait qu’en France, ce genre de fonction n’existait pas encore ! Avec un concours de circonstances, j’ai réussi à entrer à la FFR en tant que stagiaire et par la suite d’y créer mon poste actuel. »
Pour aller plus loin : notre article détaillé sur le salaire d’un Data Analyst, cliquez ici.
Quelques exemples d’offres d’emploi
Et si vous voulez voir à quoi ressemble une annonce pour un job Data dans le domaine du sport, voilà quelques exemples.
Job de Content Analyst au PSG (annonce parue en novembre 2021)
The Paris Saint-Germain is seeking his new « Content Analyst » to join the Digital Team. The main mission is to deliver research and insight to maximize content performance and support PSG’s objective of leading world football through innovation. Mains missions :
- Supporting the Digital Team in the development and evolution of how the club use data and digital/social insight
- Live optimization of content on social platforms, ensuring appropriate content is posted by platform and performance is maximized.
- Communicate analytical findings and recommendations on the Club’s digital content concisely to non-technical and non-analytical audiences.
- Analyze and report on the performance of the Club’s, delivering insightful reporting
- Create and edit reporting deliverables for PowerPoint and/or Excel formats that transform social data into a clear story. Visualize findings legibly using charts, tables and infographics, and provide actionable insights based on concrete data.
- Support various departments and sub-teams in establishing KPI in line with the Club’s overall digital strategy
- Preparation and delivery of regular digital content performance reporting to senior management
Job de Data Analyst au sein du Comité Olympique Paris 2024 (annonce parue en décembre 2021)
Au sein la Direction Digital/Data/CRM et rattaché au Responsable Data & Analytics, le/la Data analyst aura pour mission de réaliser des analyses de données permettant de suivre l’engagement des fans & spectateurs, leurs activités et les revenus associés (billetterie, produits dérivés notamment). Vos missions :
- Contribuer à la collecte, au traitement et à l’analyse des données relatives à l’écosystème digitale de Paris 2024 (plateforme billetterie, licensing, hospitalités, sites web, app, réseaux sociaux, newsletter…);
- Vérifier la qualité des données et leur cohérence;
- Participer au recueil des besoins d’analyse auprès des différentes directions du COJO (Commercial, Engagement, Marque, Opérations…);
- Contribuer à la mise en place d’un centre d’analyse des données en construisant et produisant de nombreux tableaux de bord de suivi automatisé, participer à leur interprétation et à leur diffusion ;
- Contribuer à l’évolution des outils de collecte, de traitement et de visualisation des données.
Dernier conseil dans vos recherches : n’hésitez pas à chercher des annonces sur des sites spécialisés comme Sports Job Hunter.
Et pour plus d’infos sur les métiers de Data Analyst, contactez-nous !
Pour aller plus loin :
Vous êtes fan de sport ET de Data Science et vous cherchez un job de Data Analyst dans ce domaine ? Cet article est fait pour vous ! Mettez l’intelligence artificielle et votre passion pour le sport au service de votre carrière de Data Analyst !
En mars se tiendra la 17ème édition du MIT Sloan Sport Analytics Conference. Si vous êtes fan de sport ET de data science, c’est l’évènement à ne pas rater. Chaque année se réunissent les meilleurs experts du sujet pour partager ce qui se fait de mieux dans le domaine. N’hésitez pas à consulter les vidéos des années passées, vous y trouverez une mine d’informations sur l’impact de la data science dans le sport !
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