Wat sport ons kan leren over datagedreven werken

Door Daniël van der Krans | 18 april 2018
Datagedreven

Gebruik jij apps als je gaat hardlopen? Of heb je een stappenteller? De kans is groot dat je dan in aanraking komt met jouw eigen data. Hoever heb je gelopen? Wat was je gemiddelde tempo? En hoe moet je jouw trainingsschema de komende periode vormgeven om die marathon te kunnen lopen? Datagedreven werken is vaak nog een ongrijpbaar concept. Hippe termen als ‘predictive modelling’ en ‘optimization’ worden dagelijks gebezigd, maar velen kunnen zich er nog niks bij voorstellen. Niet wetende dat deze concepten al veel dichterbij zijn dan gedacht. In de sport dus bijvoorbeeld.

De tijd dat sport uitsluitend een kwestie was van veel trainen en gezond eten, ligt achter ons. Op alle niveaus, zowel in de topsport als bij de amateurs en recreanten, is de rol van data van onschatbare waarde geworden. Denk maar eens aan hardlopen. Er is een veelheid aan apps beschikbaar om je prestaties (data) te meten en vast te leggen. Vervolgens kun je deze data gebruiken om je eigen prestaties te vergelijken met die van anderen en om beter te worden. Deze alledaagse toepassing van data is heel goed vergelijkbaar met hoe data ingezet wordt bij organisaties.

Waarom en hoe delen we data over sporten?

Geeft inzicht in je prestaties
Data verschaft inzicht in je prestaties en helpt om gerichter te trainen. Dat geldt zowel op recreatief niveau als topniveau. Data driven sporters gaan doelgericht, via een wetenschappelijke approach, te werk, net als in de topsport. Vaak bestaan er op dit gebied samenwerkingsverbanden tussen universiteiten, ploegen en sponsors.

Maakt sporten en bewegen leuker
Meten is weten. En hoe meer je weet, hoe leuker het sporten wordt. Door alles vast te leggen tijdens een training of zelfs tijdens de wedstrijd, kun je onmiddellijk de effecten zien van aanpassingen. Denk aan versnellingen, gerichte trainingen en de invloed op je hartslag, bloeddruk, ademhaling etc.

Motiveert om vaker te sporten en bewegen
Voor de meeste mensen geldt dat bovenstaande punten (meer inzicht in je prestaties en leukere trainingen) zorgen voor meer motivatie. Kortom: het vliegwiel komt op gang. Want hoe leuker het sporten en bewegen wordt, hoe vaker je het gaat doen en hoe meer progressie je ziet.

Prestaties vergelijken met anderen
Of je nu alleen sport of samen met anderen, door data vast te leggen zijn er na afloop van je inspanningen talloze vergelijkingsmogelijkheden. Hoewel niet iedereen heel competitief is ingesteld, triggert het toch velen om hun eigen naam in een bepaalde ranking tegen te komen. En als je je naam eenmaal in een lijstje ziet, wil je de volgende keer je prestatie verder aanscherpen. Toch?

Wie wat dieper in deze materie wil duiken en de extra functionaliteiten van apps wil gebruiken, loopt al gauw tegen de beperkingen van de kosteloze versie aan. De stap naar een premium account is dan snel gemaakt, waarmee ook (een deel van) het verdienmodel wordt geïntroduceerd.

Hoe meten mensen hun sportprestaties?

Voor het inzichtelijk maken van sportprestaties, gebruikt bijna 60% van de sporters een app, al dan niet in combinatie met een fietscomputer, sporthorloge of activity tracker. De top 5 van de meest populaire apps ziet er als volgt uit:

  1. Runkeeper (24%)
  2. Strava (11%)
  3. Endomonda (9%)
  4. Runtastic (9%)
  5. Looptijden (8%)
  6. Overig (40%)

Zoals gezegd: de app is het populairste hulpmiddel bij het sporten en bewegen. Fietsers kiezen echter net wat vaker voor een fietscomputer. Bij ouderen boven de 65 jaar is de fietscomputer het meest populair. Dit zal samenhangen met de sportvoorkeuren van ouderen. Apps zijn met name in trek bij hardlopers en wandelsporters. Hardlopers gebruiken ook relatief vaak een (sport)horloge. (1)

Er zijn dus diverse beweegredenen en manieren om naast zweet ook data te gaan produceren tijdens het sporten. De exponentiële toename van datagebruik die daarmee samenhangt, heeft verschillende effecten. Onderstaande figuur maakt duidelijk welke toepassingen hierin te vinden zijn:Datagedreven Mobilee

Graag neem ik de verschillende blokken aan de hand van een voorbeeld met je door:

  1. Terugkijken/rapporteren
    Dit is wellicht het meest voor de hand liggende segment, terugkijkend en gebruikmakend van de intern beschikbare data. Tijdens voetbalwedstrijden worden natuurlijk al jarenlang balbezit, doelpogingen en overtredingen getoond. SciSports bewijst dat je hier nog veel verder in kunt gaan. Met behulp van een camerasysteem worden alle bewegingen van spelers en de bal geanalyseerd om een veelheid aan data en inzichten op te halen. Kijk hier maar eens.
  2. Vooruitkijken/voorspellen
    Patronen uit het verleden kunnen een goede voorspeller zijn voor de acties van nu. Inzichten hierbij worden door spelers ingezet in bijvoorbeeld tennis om de meest gebruikte serviceplek te voorspellen, en in voetbal omdat patronen in eerder genomen penalty’s nuttige inzichten voor de keeper bieden.Ook bij het scouten van jonge veelbelovende voetbalspelers is data tegenwoordig van waarde. Een relatief nieuw fenomeen is datascouting, waar het bedrijf SciSports diverse voetbalclubs in ondersteunt. Op basis van enorme databases over spelers worden de beste transferadviezen gegeven. Meer info vind je hier.
  3. Nieuw product door het gebruik van data
    Meer data biedt ook meer mogelijkheden om beter in contact te komen met supporters. Door het gebruik van data zijn doelgroepen en hun bijbehorende voorkeuren veel beter in beeld te brengen. Het bedrijf Two Circles speelt hier handig op in door data te gebruiken als motor voor betere relaties en proposities in sport.
  4. Data als het nieuwe product
    Sporten wordt big data. Er zijn nou eenmaal veel sporters en zij generen een enorme hoeveelheid data. Als je weet wat voor mensen er in een bepaald gebied vaak hardlopen, kan deze doelgroep actief worden ‘gezocht’ via digital marketingmiddelen voor binding aan een evenement, product, merk etc. Daarom wordt dataverzameling over sporten en competities een business op zich. Deze datasets worden beschikbaar gesteld via allerlei kanalen.Meer data betekent overigens ook een grotere kwetsbaarheid voor privacy. Op meerdere platformen (waaronder Facebook en Yahoo) is al gebleken dat gebruikersinformatie niet 100% veilig is. Dat kan te maken hebben met onbewuste toegang van andere apps of gehackte informatie. Zo lagen door een datalek bij MyFitnessPal de gegevens van 150 miljoen gebruikers op straat.

Ben voorzichtig met je sportdata!

Als je een sportapp gaat gebruiken, verdiep je dan in de werking en achtergrond ervan. Welk bedrijf zit erachter en in hoeverre zijn hier al negatieve berichtgevingen over geweest, bijvoorbeeld met betrekking tot privacyschending. Als gebruiker is het belangrijk om te weten met welk doel het bedrijf de data verzamelt. Per definitie is sportinformatie vrij gevoelige informatie, ook in het kader van GDPR-wetgeving. Niet alleen deel je je naam, e-mailadres, telefoonnummer, koppelingen met Facebook- en Google-accounts, maar vaak ook persoonlijke informatie, zoals gewicht, gps-tracking, vrienden, likes, challenges, prestaties, sportmateriaal en creditcardgegevens. Dit geeft de bedrijven achter de sportapps (en hun partners) een zeer grote verantwoordelijkheid om hier zorgvuldig mee om te gaan. – datagedreven

“Gebruik een bekend business intelligence data maturity model om te bepalen welke acties jou richting je sportieve doelen gaan brengen.”

Datagedreven sport in de praktijk: op weg naar de marathon

Jouw geïntegreerde data over sportactiviteiten, voeding, rust, welzijn is waardevol. Allereerst voor jezelf, omdat je hiermee door middel van slimme apps de juiste aanbevelingen kunt krijgen. Het enige wat kwantitatief dan moet verbeteren, is de feedbackloop vanuit de gebruiker. Bijvoorbeeld: hoe voelde je je na deze training en hoe fit voel je je gedurende de dag?

Een voorbeeld. Stel, de beelden van de Rotterdam Marathon hebben het marathonvirus bij je aangewakkerd en je hebt als doel gesteld om in het najaar vanuit een redelijke basisconditie een marathon te gaan lopen. Dan zou data je als volgt kunnen helpen:

Datagedreven Mobilee
Bron: www.zencos.com
  1. Standard reporting: wanneer, hoe vaak en hoe lang heb ik hardgelopen?
  2. Query & adhoc reporting: hoe hard liep ik precies op dit stuk, en was dit sneller of langzamer dan de vorige keer?
  3. Statistical analysis: gebaseerd op mijn tijd op de 5 en 10 km, wat is dan mijn voorspelde eindtijd tijdens de marathon?
  4. Forecasting: als ik doorga in dit trainingsschema, welke stap heb ik dan gemaakt over 6 weken, en hoeveel impact heeft dat weekje vakantie tussendoor nog?
  5. Predictive modelling: gebaseerd op allerlei patronen (type en hoeveelheid training, voeding, rust, ambitie, omstandigheden), wat zijn dan de best-, medium- en worstcasescenario’s voor mijn verwachte eindtijd?
  6. Optimization: gebaseerd op het predictive model, hoeveel impact hebben de verschillende factoren en wat is dan – continu evaluerend – het beste onderdeel om extra aandacht aan te besteden?

Kortom: wie (nog) niet snel is, moet zijn data waardevol maken!

Tot slot: even relaxen op de bank

Ben je moe van al het sporten en datadelen, dan heb ik nog een leuke data gerelateerde kijktip voor je: Moneyball. In deze klassieker uit 2011 met o.a. Brad Pitt zie je welke enorme invloed data heeft op de resultaten van het Californische baseballteam Oakland Athletics in de World Series. Bekijk hier alvast de trailer.

Inspiratie opdoen

Er zijn overigens nog veel meer voorbeelden te vinden van datagedreven producten die revoluties hebben veroorzaakt binnen de diverse sporten en sportgebieden. Maar wat kun je er als consument nu eigenlijk mee, waar haal je inspiratie vandaan en waar moet je op letten? Hier is alvast een voorzet:

  • Sport Knowhow XL is een overkoepelende website met links naar betrokken organisaties, innovaties in de sportwereld en achtergronden.
  • Eind 2017 vond er een groot sportcongres plaats in Jaarbeurs Utrecht.
  • Een begrip in de wielerwereld is Zwift. Wielrenners van alle niveaus kunnen samen fietsen en tegen elkaar racen in een virtuele wielerwereld.
  • Een onbedoeld effect van Strava, dat gevoelige informatie toont op heatmaps. Heel lezenswaardig!
  • Artiestenwerk door figuren te maken van gps-tracking.

PS: Wil je hierover doorpraten en houd je van racefietsen? Op 30 mei a.s. organiseren we het data & sport event ‘Tour de Mobilee’. Schrijf je in om op de hoogte gehouden te worden.

 

1. Bron: Dool, R. van den, Hover, P. & Vos, S. (2017). Apps & Devices. Gebruik van elektronische hulpmiddelen bij sporten en bewegen. Websheet 2017/1. Utrecht: Mulier Instituut.

Daniël van der Krans

Consultant

+31(0)30 7670350

Over Daniël van der Krans

Daniël van der Krans is Data-consultant bij Mobilee. Hij heeft jarenlange ervaring met het opzetten, begeleiden en managen van projecten op het gebied van datagedreven werken. Verder is hij een fanatieke datagedreven racefietser en hardloper.

Lees ook:


Verdieping

Deze 21 vragen bereiden je voor op de AVG

21 maart 2018
Verdieping

Datagedreven sturing bij gemeenten: grijp je kans bij de komende verkiezingen

Door Fabian van Leijden | 7 maart 2018

Meld je aan voor de Mobilee nieuwsbrief

Aanmelden