Previsão de consumo de ingressos para jogos do campeonato brasileiro

A estimação da demanda em eventos esportivos é uma questão crucial para a avaliação da eficiência de vendas e gestão de marketing de clubes desportivos. Estimativas mais precisas permitem que seja feito um plano financeiro e operacional mais adequado e que o serviço prestado aos fãs possua maior qualidade. O foco deste estudo é analisar e prever o consumo de ingressos em jogos de futebol nos estádios brasileiros. Foram comparados os resultados preditivos do modelo de regressão com erros normalmente distribuídos (benchmark), do modelo Tobit e do modelo linear generalizado com distribuição Gama. Os modelos incluem variáveis explicativas relacionadas com o ambiente econômico, a qualidade do produto, bem como incentivos monetários e não monetários que as pessoas possuem para assistirem aos jogos nos estádios. A maioria dessas variáveis foi estatisticamente relevante para explicar a quantidade de público pagante nos estádios. Foram utilizadas diferentes medidas de qualidade de previsãopara avaliar o desempenho das previsões de demanda e concluímos que o modelo linear generalizado com distribuição Gama apresentou melhores resultados para previsão do consumo de ingressos para os jogos do Campeonato Brasileiro de futebol, quando comparados ao benchmarkLa estimación de la demanda en eventos deportivos es un tema crucial para la evaluación de la eficiencia de ventas y gestión de marketing de clubes deportivos. Estimaciones más precisas permiten que se cree un plan financiero y operativo más adecuado y que se ofrezca un servicio de mejor calidad a los aficionados. El objetivo de este estudio es analizar y estimar el consumo de entradas para partidos de fútbol en los estadios brasilenos. ˜ Se han comparado los resultados del modelo de regresión con errores normalmente distribuidos (benchmark), del modelo Tobit y del modelo lineal generalizado con distribución Gamma. Los modelos incluyen variables explicativas relacionadas con el entorno económico, la calidad del producto y los incentivos monetarios y no monetarios que se ofrecen a las personas para que asistan a los partidos en los estadios. Se demuestra que la mayoría de estas variables ha sido estadísticamente significativa para explicar la cantidad de personas que pagan para ir a los estadios. Se han utilizado diferentes medidas de calidad de estimación para evaluar el desempeno˜ de las previsiones de demanda y se ha concluido que el modelo lineal generalizado con distribución Gamma muestra mejores resultados para estimar el consumo de entradas de los partidos de fútbol del Campeonato Brasileno, ˜ en comparación con el benchmarkFor the efficiency of sales and marketing management of athletic clubs, it is crucial to find a way to appropriately estimate the level of demand for sporting events. More precise estimates allow for an appropriate financial and operational plan and a higher quality of service delivered to the fans. The focus of this study is to analyze and forecast the ticket consumption for soccer games in Brazilian stadiums. We compare the results of the regression model with normally distributed errors (benchmark), the TOBIT model and the Gamma generalized linear model. The models include explanatory variables related to the economic environment, product quality, as well as monetary and non-monetary incentives that people are given to attend sporting events at stadiums. We show that most of these variables are statistically significant to explain the amount of fans that go to stadiums. We used different measures of accuracy to evaluate the performance of demand forecasts and concluded that Gamma generalized linear model presented better results to forecast the ticket consumption for Brazilian championship games, when compared to a benchmar

Previsão de consumo de ingressos para jogos do campeonato brasileiro

A estimação da demanda em eventos esportivos é uma questão crucial para a avaliação da eficiência de vendas e gestão de marketing de clubes desportivos. Estimativas mais precisas permitem que seja feito um plano financeiro e operacional mais adequado e que o serviço prestado aos fãs possua maior qualidade. O foco deste estudo é analisar e prever o consumo de ingressos em jogos de futebol nos estádios brasileiros. Foram comparados os resultados preditivos do modelo de regressão com erros normalmente distribuídos (benchmark), do modelo Tobit e do modelo linear generalizado com distribuição Gama. Os modelos incluem variáveis explicativas relacionadas com o ambiente econômico, a qualidade do produto, bem como incentivos monetários e não monetários que as pessoas possuem para assistirem aos jogos nos estádios. A maioria dessas variáveis foi estatisticamente relevante para explicar a quantidade de público pagante nos estádios. Foram utilizadas diferentes medidas de qualidade de previsãopara avaliar o desempenho das previsões de demanda e concluímos que o modelo linear generalizado com distribuição Gama apresentou melhores resultados para previsão do consumo de ingressos para os jogos do Campeonato Brasileiro de futebol, quando comparados ao benchmarkLa estimación de la demanda en eventos deportivos es un tema crucial para la evaluación de la eficiencia de ventas y gestión de marketing de clubes deportivos. Estimaciones más precisas permiten que se cree un plan financiero y operativo más adecuado y que se ofrezca un servicio de mejor calidad a los aficionados. El objetivo de este estudio es analizar y estimar el consumo de entradas para partidos de fútbol en los estadios brasilenos. ˜ Se han comparado los resultados del modelo de regresión con errores normalmente distribuidos (benchmark), del modelo Tobit y del modelo lineal generalizado con distribución Gamma. Los modelos incluyen variables explicativas relacionadas con el entorno económico, la calidad del producto y los incentivos monetarios y no monetarios que se ofrecen a las personas para que asistan a los partidos en los estadios. Se demuestra que la mayoría de estas variables ha sido estadísticamente significativa para explicar la cantidad de personas que pagan para ir a los estadios. Se han utilizado diferentes medidas de calidad de estimación para evaluar el desempeno˜ de las previsiones de demanda y se ha concluido que el modelo lineal generalizado con distribución Gamma muestra mejores resultados para estimar el consumo de entradas de los partidos de fútbol del Campeonato Brasileno, ˜ en comparación con el benchmarkFor the efficiency of sales and marketing management of athletic clubs, it is crucial to find a way to appropriately estimate the level of demand for sporting events. More precise estimates allow for an appropriate financial and operational plan and a higher quality of service delivered to the fans. The focus of this study is to analyze and forecast the ticket consumption for soccer games in Brazilian stadiums. We compare the results of the regression model with normally distributed errors (benchmark), the TOBIT model and the Gamma generalized linear model. The models include explanatory variables related to the economic environment, product quality, as well as monetary and non-monetary incentives that people are given to attend sporting events at stadiums. We show that most of these variables are statistically significant to explain the amount of fans that go to stadiums. We used different measures of accuracy to evaluate the performance of demand forecasts and concluded that Gamma generalized linear model presented better results to forecast the ticket consumption for Brazilian championship games, when compared to a benchmar

Ticket consumption forecast for Brazilian championship games

Abstract For the efficiency of sales and marketing management of athletic clubs, it is crucial to find a way to appropriately estimate the level of demand for sporting events. More precise estimates allow for an appropriate financial and operational plan and a higher quality of service delivered to the fans. The focus of this study is to analyze and forecast the ticket consumption for soccer games in Brazilian stadiums. We compare the results of the regression model with normally distributed errors (benchmark), the TOBIT model and the Gamma generalized linear model. The models include explanatory variables related to the economic environment, product quality, as well as monetary and non-monetary incentives that people are given to attend sporting events at stadiums. We show that most of these variables are statistically significant to explain the amount of fans that go to stadiums. We used different measures of accuracy to evaluate the performance of demand forecasts and concluded that Gamma generalized linear model presented better results to forecast the ticket consumption for Brazilian championship games, when compared to a benchmark