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Webinar sob demanda

Analytics: o próximo passo vencedor da sua empresa

No tênis, onde a competição é acirrada, não se trata apenas de habilidade, força e talento natural. É preciso estar um passo à frente dos concorrentes. Para isso, os principais jogadores do mundo estão usando insights baseados em dados provenientes de análises para melhorar a qualidade dos seus jogos e obter vantagens estratégicas.

E o que as empresas podem aprender com o tênis profissional? Ao examinar como os jogadores empregam o analytics para estudar seus oponentes e melhorar o próprio desempenho, as empresas podem aproveitar insights de dados de maneira mais eficaz para entender os clientes, prever tendências futurar e ficar à frente da concorrência.

Participe doo webinar exclusivo para aprender mais sobre:

  • Os princípios mais importantes por trás do analytics no tênis e como são aplicados no esporte
  • Exemplos reais de como a análise pode ser usada para melhorar o desempenho de tenistas e tomar decisões estratégicas
  • Como aplicar em estratégias acionáveis as lições aprendidas com o tênis para alcançar o sucesso empresarial
  • Como usar Alteryx Machine Learning e IA para se tornar especialista em tênis

Junte-se a nós em um painel de discussão com James Blake, ex-tenista profissional, e Martin Blackman, gerente-geral de desenvolvimento de jogadores e treinadores da Associação de Tênis dos EUA (USTA). Nesta sessão, vamos explorar como o analytics pode melhorar o desempenho dos jogadores, descobrir seus pontos fortes e fracos e ajudá-los a desenvolver estratégias vencedoras com incrível precisão.

 

Conheça nossos palestrantes

Imagem de Martin Blackman
Martin Blackman

Gerente-geral de desenvolvimento de jogadores e treinadores da USTA

Imagem de James Blake
James Blake

Ex-tenista profissional

Imagem de Alan Jacobson
Alan Jacobson

Diretor de dados e analytics da Alteryx

 

Sobre James Blake:

James Blake é um ex-tenista profissional norte-americano conhecido por sua velocidade excepcional e forehand poderoso. Blake, que avançou a 24 finais de simples e chegou a alcançar o quarto lugar no ranking mundial, mostrou seu talento em muitos cenários de prestígio. Suas conquistas incluem a final da Tennis Masters Cup de 2006, as semifinais das Olimpíadas de Pequim e as quartas de final do Australian Open e do US Open. Ele também contribuiu muito para a vitória dos Estados Unidos na Copa Davis em 2007 e ganhou o prêmio de Retorno do Ano em 2005 e o Prêmio Humanitário Arthur Ashe do Ano em 2008. Sua inspiradora autobiografia, "Breaking Back: How I Lost Everything and Won Back My Life", estreou como best-seller. Embora tenha se aposentado em 2013, Blake deixou um legado duradouro no mundo do tênis.

 

Sobre Martin Blackman:

Com uma rica experiência como jogador e treinador, Martin Blackman deu uma contribuição significativa ao mundo do tênis. Desde seus primeiros dias treinando ao lado de Andre Agassi e Jim Courier, tendo Nick Bollettieri como treinador, até seus dois campeonatos da NCAA como membro da equipe da Stanford University, Blackman tem uma paixão inabalável pelo tênis. Como treinador, ele liderou a equipe masculina de tênis da American University em vários títulos e participações no Torneio da NCAA. O sucesso de Blackman continuou no Junior Tennis Champion Center (JTCC), onde transformou o programa em um dos principais centros de desenvolvimento júnior dos Estados Unidos. Em seguida, juntou-se à USTA e estabeleceu uma rede de 21 centros e acampamentos regionais de treinamento em todos os EUA. Depois de fundar sua própria academia de tênis, ele se tornou gerente-geral de desenvolvimento de jogadores da USTA, concentrando-se no desenvolvimento da próxima geração de estrelas do tênis dos EUA.

 

Recursos recomendados

 
Caso de uso
Previsão de demanda
Empodere as equipes financeiras a prever mudanças de demanda mais rápido e com mais precisão com IA explicável, fluxos de trabalho automatizados e dados unificados entre ERP, CRM e sistemas de planejamento.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Automação da depreciação de ativos fixos
As equipes fiscais trocam o trabalho de depreciação em planilhas por uma automação controlada e com IA, o que melhora a acurácia, acelera os ciclos de fechamento e fortalece a confiança no planejamento.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Análise de programas de fidelidade
Unifique dados de fidelidade, campanha e compra com o Alteryx One para medir o ROI, prever a retenção e otimizar o desempenho dos níveis em todos os canais.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Automação de Preços de Transferência
Automatize e padronize fluxos de trabalho de preços de transferência com dados governados, lógica reproduzível e documentação de auditoria clara usando o Alteryx One.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Modelagem de cenários de preços dinâmicos
As equipes financeiras simulam, comparam e atualizam estratégias de preços com agilidade ao unificar dados de custo, demanda e mercado em um único ambiente. Fluxos de trabalho automatizados e análises com suporte de inteligência artificial ajudam analistas a atualizar suposições, executar cenários e apoiar recomendações de preços no momento certo.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
Saiba mais
 
Caso de uso
Manutenção preditiva
Faça a previsão de falhas de equipamentos antes que ocorram. O Alteryx One conecta dados de sensores, IoT e manutenção para que as equipes possam prever o tempo de inatividade, prolongar a vida útil dos ativos e melhorar a produtividade.
  • Automação analítica
  • Preparo de dados e analytics
  • Data science e machine learning
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