Sports Ecosystem of the “Triad of São Paulo”: Sports Marketing Management According to Fans
Notice bibliographique
Résumé
A sports ecosystem aims to guide marketers to propose, design and operate a marketing plan with the purpose of obtaining several sources of financial funding for undertaking new business strategies for the sports club. Thus, this paper aims to understand and analyse the sports ecosystem of Corinthians, Palmeiras and São Paulo sports clubs according to their fans opinion, and checking the similarities and differences among the clubs. Concerning the methodology, an exploratory study was designed comprising 79 topics using the Likert scale to be administered to 704 sports fans in 9 matches between February and March 2017. In general, the analysis procedure followed four stages: (i) calculating the parametric analysis (ANOVA) and post-hoc schefee tests; (ii) selecting process of the issues which achieved the significance <= 0,05 (5%); (iii) observing and settling on which group of fans that agreed or disagreed with other fans; (iv) standing out that topics (and axis) that are most similar and most divergent. Regarding the findings and results, Corinthians is different from Palmeiras and São Paulo in six out of seven axes; club management, stadium, and partnerships and sponsorships are the most critical dimensions; and São Paulo has the best club management axis. Therefore, just one hypothesis and a half were confirmed. Knowing the sports ecosystem axes increases the chances of designing the sport business and marketing plan suitable according to customer-fan orientation principle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».