Fútbol, big data y porqué contratar tres estadísticos en lugar de un jugador poco eficiente.

“Hay equipos ricos y hay equipos pobres. Y después hay 30 metros de mierda. Y en el fondo nosotros”.

                                                                                      Moneyball (2011)

Recientemente, la revista inglesa FC Business me entrevistó sobre el tema de innovación en clubes de fútbol (versión pdf). En la conversación surgió el tema de cómo los procesos de innovación suelen componerse de pruebas de ensayo – error, donde cada fallo sirve para registrar datos de la experiencia, analizarlos y tomar los resultados en cuenta para el siguiente ensayo.

El concepto clave aquí es registrar datos y analizarlos (es decir utilizar la estadística u otras herramientas de análisis). Algo que la tecnología ha hecho más accesible a muchos sectores de negocio y que en el mundo del fútbol empieza a extenderse  .

Históricamente el fútbol ha tenido una cultura de gestión basada en datos. La selección de jugadores, la organización de una plantilla y las tácticas y habilidades de juego se han definido siempre como talentos que un individuo posee o no posee.

Un “gran” jugador es o no lo es. De la misma manera un “gran” entrenador, que suele ser un “gran” ex jugador, utiliza su experiencia futbolística y la orienta a dirigir a otros como él.

El negocio del fútbol, heredó parte de esta filosofía.  Los gestores de clubes  suelen tomar decisiones subjetivas acerca de a quién fichar, qué negocios promover y cómo mantener felices a los aficionados (lo que suele pasar por fichar al jugador o entrenador más caro del momento y que en muchos casos no resulta el más efectivo). Algunos autores que han analizado el tema afirman, con razón, que un club de fútbol no es un negocio sino una democracia populista.

En ese entorno, el uso intensivo de datos para tomar decisiones es poco común. Sin embargo, la situación está cambiando.

Hace aproximadamente 25 años, el uso de las estadísticas empezó a utilizarse intensivamente en el deporte profesional americano. El proceso en el béisbol ha sido ampliamente documentado en libros y películas. Hoy en día la mayoría de ligas profesionales como la NBA, la NFL o la NHL utilizan estadísticas para seleccionar jugadores, optimizar su performance, decidir el momento adecuado para transferirlos, etc.

En el lado de los negocios, la estadística y los datos son cada vez más importantes para estas ligas: decisiones sobre precios de entrada, campañas de promoción, venta de patrocinios y  derechos audiovisuales son decididos en gran medida por un análisis numérico detallado de públicos y oportunidades de negocio.

En el fútbol el tema ha ido más lento pero empieza a cambiar. Arsène Wenger, del Arsenal inglés es un bicho raro. Un economista reconvertido en entrenador que pasa mucho de su tiempo analizando los datos de performance de jugadores propios y ajenos, para decidir a quién fichar o a quién vender y cómo utilizar a sus jugadores.

Arsenal ha ganado muy pocos títulos en los últimos años, pero es el club que tiene una buena performance considerando la equilibrada inversión que realiza en jugadores y que se basa en los análisis numéricos de Wenger.

¿Los fans están enojados?

Por  supuesto. Pero siguen asistiendo al estadio a ver a un equipo que se mantiene en una de las ligas más competitivas del mundo. Y, por otro lado, el club tiene una salud económica envidiable. Algo que agrada a sus propietarios norteamericanos, acostumbrados a  ligas que proveen utilidades. Y así como ellos, los otros cinco propietarios norteamericanos de clubes ingleses como el Manchester United, o el Liverpool.

Lentamente, las democracias populistas del fútbol tienden a decidir sobre datos y menos sobre “corazonadas” y supuesta “experiencia”.

En ello ha ayudado el avance tecnológico que permite capturar un amplio espectro de datos y procesarles para análisis en tiempo real.  Hoy en día las acciones de los jugadores en el campo de juego o en entrenamiento pueden ser capturados por multitud de dispositivos como cámaras de alta velocidad, sensores en botas y camisetas, etc.

La captura y procesamiento de esta información se ha convertido en la especialidad de empresas como OPTA Sports, que registran  las diversas acciones durante los partidos, las verifican en grabaciones en diferido y, en pocas horas, cuentan con múltiples reportes digitales, detallando la performance de los jugadores propios y contrarios.

En este nuevo entorno son cada vez menos raros  los expertos en analítica, que recogen toda esta información, la analizan y la convierten en información relevante para los equipos. Por ejemplo, las reacciones estadísticamente verificadas de un portero ante diferentes tipos de disparos de penal y que son sumamente relevantes para una definición de este tipo.  

¿Se volverá el fútbol más aburrido con decisiones  numéricas más precisas? ¿El fan huirá al sentirse un simple perfilado en un sistema de CRM para saber cuántas camisetas y entradas más  puede comprar?

Es dudoso. Las ligas norteamericanas son negocios rentables y las decisiones sobre temas deportivos cada vez son más objetivas numéricamente hablando. Basta ver un estadio de baloncesto, béisbol o fútbol americano para darse cuenta que la afición (y el negocio) está más sano que nunca.

Lo difícil es preguntarse dónde estamos con respecto al fútbol local. El tema puede frustrar a los aficionados, pero siendo objetivos y matemáticamente correctos estamos recién saliendo de las cavernas y tratando de rescatar clubes de  con deudas casi impagables y juntas administradoras que cambian cada pocos años y que no pueden establecer un plan a largo plazo. Y esa es, obviamente, la base del fútbol nacional y sus resultados a nivel mundial.

Hoy en día surgen muchas escuelas y universidades que buscan forman profesionales en gestión deportiva. El esfuerzo es loable. Pero pensar que ponerse al día con modelos que operan  hace más de 25 años permitirá ganar algo hoy es ilógico. En un mundo donde la gestión del fútbol empieza  a ser una discusión sobre cómo el “big data” cambia el deporte y el negocio, el enfocarse en  aprender a operar un club de una manera más o menos organizada parte de una posición de amplia desventaja.

Sin embargo, por algo se debe empezar (y se debe de hacer pronto, ya que la brecha se amplía cada vez más).

Un consejo: tenga en cuenta que con el sueldo más bajo de un jugador  quizás se puede contratar hasta 3 estadísticos buenos (los monstruos de la analítica aficionados al fútbol). Si usted está tratando de poner en orden un club , o intentando educar en gestión deportiva piense sobre esa posición, o eduque sobre ella.

Obviamente usted, como dirigente, director deportivo, gerente de marketing o profesor, deberá creer en el análisis numérico y en su potencial de mejorar la performance y negocios. La mala noticia: será usted una rara avis en la periferia del fútbol mundial.

Persevere.