مطالعات نوین در مدیریت و سازمان

مطالعات نوین در مدیریت و سازمان

کاربردهای نوین هوش مصنوعی در بازاریابی ورزشی (مرور نظام‌مند روندها، فرصت‌ها و چالش‌ها)

نوع مقاله : مقاله مروری

نویسندگان
1 دکتری گروه مدیریت ورزشی، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران.
2 دانشجوی دکتری، گروه مدیریت ورزشی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
چکیده
پژوهش حاضر با هدف بررسی نظام‌مند کاربردهای نوین هوش مصنوعی در بازاریابی ورزشی انجام شده و تلاش دارد با تحلیل جامع ادبیات، روندهای فناورانه، مزایا، چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌رو در این حوزه را شناسایی و تبیین کند. به‌منظور دستیابی به این هدف، با استفاده از روش مرور نظام‌مند مطابق دستورالعمل PRISMA، ۴۲ مقاله علمی منتشرشده بین سال‌های ۲۰۱۳ تا ۲۰۲۴ از پایگاه‌های معتبر انتخاب و با روش تحلیل مضمون بررسی شده‌اند. یافته‌ها نشان می‌دهد که فناوری‌هایی همچون یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و سیستم‌های توصیه‌گر، نقشی اساسی در بهینه‌سازی تجربه هواداری، شخصی‌سازی محتوا، تبلیغات هدفمند، تحلیل احساسات و قیمت‌گذاری پویا ایفا می‌کنند. این فناوری‌ها نه‌تنها به افزایش تعامل دیجیتال و وفاداری هواداران کمک کرده‌اند، بلکه موجب ارتقای اثربخشی استراتژی‌های بازاریابی نیز شده‌اند. در مقابل، چالش‌هایی نظیر فقدان زیرساخت‌های داده‌محور، نگرانی‌های اخلاقی درباره حریم خصوصی، کیفیت پایین داده‌ها، هزینه‌های بالا و مقاومت فرهنگی در برابر تغییر، موانع قابل‌توجهی در مسیر بهره‌برداری مؤثر از هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند. این مطالعه با ارائه یک چارچوب مفهومی جامع، به خلأهای موجود در ادبیات پاسخ داده و بر لزوم اتخاذ رویکردهای میان‌رشته‌ای، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های نوین، آموزش نیروی انسانی متخصص و تدوین سیاست‌های شفاف و اخلاق‌محور تأکید دارد. در نهایت، هوش مصنوعی نه‌تنها یک ابزار کمکی، بلکه یک محرک تحول‌آفرین در آینده بازاریابی ورزشی به شمار می‌رود که می‌تواند مزیت رقابتی پایدار برای سازمان‌های ورزشی ایجاد کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Akbari, M., Naderi Nasab, M., & Biniaz, S. A. (2024). Entrepreneurial strategies in AI-enhanced sports marketing platforms. Management Strategy and Engineering Science, 6(2), 59–67. http://193.36.85.187:8092/index.php/mses/article/view/62
Alhitmi, H. K., Mardiah, A., Al-Sulaiti, K. I., & Abbas, J. (2024). Data security and privacy concerns of AI-driven marketing in the context of economics and business field: An exploration into possible solutions. Cogent Business & Management, 11(1), Article 2393743. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2393743
Bai, Y., Jia, S., Wang, S., & Tan, B. (2020). Customer loyalty improves the effectiveness of recommender systems based on complex network. Information, 11(3), 171. https://doi.org/10.3390/info11030171
Basal, M., Saraç, E., & Özer, K. (2024). Dynamic pricing strategies using artificial intelligence algorithm. Open Journal of Applied Sciences, 14, 1963–1978. https://doi.org/10.4236/ojapps.2024.148128
Berry, L. L. (2002). Relationship marketing of services: Perspectives from 1983 and 2000. Journal of Relationship Marketing, 1(1), 59–77. https://doi.org/10.1300/J366v01n01_05
Campaniço, A. T., Valente, A., Serôdio, R., & Escalera, S. (2018). Data’s hidden data: Qualitative revelations of sports efficiency analysis brought by neural network performance metrics. Motricidade, 14, 94–102. https://doi.org/10.6063/motricidade.15984
Chatterjee, R., Roy, S., Islam, S. H., & Samanta, D. (2021). An AI approach to pose-based sports activity classification. In Proceedings of the 8th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN) (pp. 156–161). IEEE. https://doi.org/10.1109/SPIN52536.2021.9565996
Chen, Y., Prentice, C., Weaven, S., & Hisao, A. (2022). The influence of customer trust and artificial intelligence on customer engagement and loyalty in the home-sharing economy. Frontiers in Psychology, 13, Article 912339. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.912339
DeZao, T. (2024). Enhancing transparency in AI-powered customer engagement. Journal of AI Research and Web Applications, 3(2), 134–141. https://doi.org/10.69554/PPJE1646
Drayer, J., Shapiro, S. L., & Lee, S. (2012). Dynamic ticket pricing in sport: An agenda for research and practice. Human Movement Studies & Special Education Faculty Publications, 17. https://digitalcommons.odu.edu/hms_fac_pubs/17
Gao, T., Zhang, M., Zhu, Y., Zhang, Y., Pang, X., Ying, J., & Liu, W. (2024). Sports video classification method based on improved deep learning. Applied Sciences, 14(2), 948. https://doi.org/10.3390/app14020948
Glebova, E., Madsen, D. Ø., Mihaľová, P., Géczi, G., Mittelman, A., & Jorgič, B. (2024). Artificial intelligence development and dissemination impact on the sports industry labor market. Frontiers in Sports and Active Living, 6, Article 1363892. https://doi.org/10.3389/fspor.2024.1363892
Glebova, E., Su, Y., Desbordes, M., & Schut, P.-O. (2025). Editorial: Emerging digital technologies as a game changer in the sport industry. Frontiers in Sports and Active Living, 7, Article 1605138. https://doi.org/10.3389/fspor.2025.1605138
Hu, W. (2023). The application of artificial intelligence and big data technology in basketball sports training. ICST Transactions on Scalable Information Systems, 10, e2. https://doi.org/10.4108/eetsis.v10i3.3046
IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems. (2019). Ethically aligned design: A vision for prioritizing human well-being with autonomous and intelligent systems. IEEE. https://globalpolicy.ieee.org/wp-content/uploads/2019/06/IEEE19002.pdf
Jain, R., & Kumar, A. (2024). Artificial intelligence in marketing: Two decades review. NMIMS Management Review, 32(2), 75–83. https://doi.org/10.1177/09711023241272308
Karg, A., Shilbury, D., Westerbeek, H., Funk, D. C., & Naraine, M. L. (2022). Strategic sport marketing (5th ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003270522
Lin, X., Wang, X., Shao, B., & Taylor, J. (2024). How chatbots augment human intelligence in customer services: A mixed-methods study. Journal of Management Information Systems, 41(4), 1016–1041. https://doi.org/10.1080/07421222.2024.2415773
Mukherjee, A. (2024). Safeguarding marketing research: The generation, identification, and mitigation of AI-fabricated disinformation. arXiv. https://doi.org/10.2139/ssrn.4739488
Nagovitsyn, R., Valeeva, L., & Latypova, L. (2023). Artificial intelligence program for predicting wrestlers’ sports performances. Sports, 11(10), 196. https://www.mdpi.com/2075-4663/11/10/196
Pota, M., Ventura, M., Catelli, R., & Esposito, M. (2021). An effective BERT-based pipeline for Twitter sentiment analysis: A case study in Italian. Sensors, 21(1), 133. https://doi.org/10.3390/s21010133
Principe, V., Silva, G., Vale, R., & Nunes, R. (2024). Blockchain and sports industry: A systematic literature review of fan tokens and their implications. Retos, 60, 823–840. https://doi.org/10.47197/retos.v60.107125
Rodrigues, A. C. N., Pereira, A. S., Mendes, R. M. S., Araújo, A. G., Couceiro, M. S., & Figueiredo, A. J. (2020). Using artificial intelligence for pattern recognition in a sports context. Sensors, 20(10), 3040. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3040
Sarna, B. (2023, August 27). Revolutionizing the sports domain: The impact of natural language processing. Medium. https://medium.com/@bhaveesarna/revolutionizing-the-sports-domain-the-impact-of-natural-language-processing-41805b7ffb32
Sedky, D., Kortam, W., & AbouAish, E. (2022). The role of sports marketing in attracting audiences towards less popular sports. Journal of Humanities and Applied Social Sciences, 4, 113–131. https://doi.org/10.1108/JHASS-04-2020-0059
Xu, T., & Baghaei, S. (2025). Reshaping the future of sports with artificial intelligence: Challenges and opportunities in performance enhancement, fan engagement, and strategic decision-making. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 142, Article 109912. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109912
Yu, X., Chai, Y., Chen, M., Zhang, G., Fei, F., & Zhao, Y. (2024). AI-embedded motion sensors for sports performance analytics. In 2024 IEEE 3rd International Conference on Micro/Nano Sensors for AI, Healthcare, and Robotics (NSENS) (pp. 116–119). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/iel8/10560475/10561258/10561438.pdf
Zhao, L. (2023). A hybrid deep learning-based intelligent system for sports action recognition via visual knowledge discovery. IEEE Access, 11, 46541–46549. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3275012
Zhou, D., Keogh, J. W. L., Ma, Y., Tong, R. K. Y., Khan, A. R., & Jennings, N. R. (2025). Artificial intelligence in sport: A narrative review of applications, challenges and future trends. Journal of Sports Sciences, Advance online publication, 1–16. https:// doi.org/10.1080/02640414.2025.2518694

  • تاریخ دریافت 15 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری 06 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 05 شهریور 1404
  • تاریخ انتشار 26 شهریور 1404