TY  - JFULL
U1  - Zeitschrift
A1  - Zülch, Henning
A1  - Schregel, Johannes Philipp
A1  - Leckelt, Marius
T1  - What you expect and we predict! – Der FoMa Q-Score als intelligentes Vorhersagemodell
BT  - Ein "Proof of Concept" der HHL Leipzig Graduate School of Management
T2  - Football Fact Sheet
N2  - Ausgangspunkt der Betrachtung:
Einnahmenrekorde, über 130.000 Arbeitsplätze und eine Gesamtwertschöpfung von 11 Milliarden EUR, Tendenz steigend (MCKINSEY,2020). Das war die Beschreibung der Bundesliga für die Saison 2018/201 – vor Corona. Die Clubs der 1. Bundesliga haben sich folglich zu Wirtschaftsunternehmen entwickelt. Diese sind gezwungen, strategische Entscheidungen zu treffen, um langfristig ihren Erfolg zu sichern und sich einen Wettbewerbsvorteil herauszuarbeiten (ZÜLCH &PALME,2017). Denn nur wer heute im Profisport unternehmerisch unterwegs ist und dessen Herausforderungen kennt, wird nachhaltig erfolgreich sein. Da diese Clubs auf den Erfolg strategisch ausgerichtet sind.
Mit der Professionalisierung der Bundesliga steigen indes auch die Anforderungen an die Entscheidungsgrundlagen für das handelnde Management. Eine zuverlässige und etablierte Quelle hierbei ist der Football Management Quality Score (FoMa-Q Score), da dieser ein in  der Branche akzeptiertes Management-Framework bietet (ZÜLCH,PALME &JOST, 2020). In Form eines sog. ‚Proof of Concept‘ konnte der FoMa Q-Score nunmehr als ein intelligentes Framework modelliert werden, welches mithilfe von Machine Learning, die Bundesliga Rangkategorie der kommenden Saison vorhersagen kann sowie konkrete Handlungsempfehlungen für die analysierten Fußballclubs abgibt. In  diesem Zusammenhang interessieren vor allem zwei Fragestellungen, die Gegenstand der Analyse waren:  
1.)Wie genau kann die Bundesliga-Rangkategorie durch den FoMa-Q Score vorhergesagt werden? 
2.)Kann der FoMa-Q Score einem Bundesligaclub helfen, seine künftige Leistung nachzuvollziehen und ggf. zu optimieren? Nachfolgend werden in der gebotenen Kürze eines Factsheet die Studie und die korrespondierenden Ergebnisse der HHL Leipzig Graduate School of Management prägnant dargelegt. Anhand der FoMa-Q Score Daten der vergangenen Jahre sowie der Bundesligaplatzierungen der betrachteten Clubs werden Antworten auf die aufgeworfenen Fragestellungen gegeben.
T3  - Football Fact Sheet - #2/21 
Y1  - 2021
U6  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0217-28108
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0217-28108
IS  - Juni 2021
SP  - 16
S1  - 16
ER  -