Money(Foot)ball, ¿El futuro del mercado de fichajes?

Foto extraída de: gettyimages.fr

Las aplicaciones de analítica y ciencia de datos trascienden los límites de las industrias o modelos comerciales "tradicionales". Para muchos, el fútbol es un algo tradicional e intocable, lejos de ser un producto comercial con cabida para estrategias modernas, pero eso está realmente fuera de la realidad.

Probablemente lo que despertó mi interés en la analítica fue el influyente “Moneyball: El arte de ganar un juego injusto” de Michael Lewis. La historia de cómo los Oakland Athletics obtuvieron un rendimiento superior a lo esperado al reunir una lista de jugadores 'infravalorados' mediante el diseño de modelos estadísticos que encontraron mejores correlaciones entre las estadísticas individuales con la producción de carreras, relativo a lo que lo que se había utilizado como 'conocimiento común' durante años. 

Finalmente les dio una ventaja competitiva a corto plazo y les ayudó a exceder las expectativas (en relación con su pequeño presupuesto). Este enfoque ha servido de inspiración para deportes más 'conservadores', como el fútbol. 

Una de esas historias de éxito proviene de los equipos de Matthew Benham, el Brentford de la Premier League y el Midtjylland de la Superliga danesa. Ambos clubes han tomado prestado el enfoque Moneyball y han explotado con éxito las ineficiencias del mercado en el vasto; pero inflado mercado de jugadores (y divas) de fútbol. 

Históricamente clubes con bajo rendimiento, siguiendo el ejemplo de Benham y su enfoque basado en datos para las transferencias, Brentford finalmente ha alcanzado la altamente rentable Premier League y el pequeño equipo danés compite cara a cara con clubes locales más ricos como FC Copenhague y Brøndby IF, llegando incluso a la fase de grupos de la prestigiosa UEFA Champions League.

Si clubes como el Paris Saint-Germain combinaran su metodología de ir por los mejores jugadores independientemente de su precio -que al final, con ellos en la cancha, aumentan sus probabilidades de ganar- con fichar a jugadores de quizás un bajo perfil pero con una correlación interesante entre sus estadísticas individuales y los datos colectivos, seguramente las probabilidades de ganar que ya se mencionaron, aumentarían significativamente.

¿Se transformará este enfoque en una ventaja competitiva a largo plazo para estos dos clubes relativamente pequeños? ¿O sus métodos y modelos serán fáciles de replicar por los grandes clubes?

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