Como análise de dados ajudam times esportivos a terem vantagens

Cada dia que passa, a tecnologia alcança indústrias de maneira profunda, impactando-as de jeitos inimagináveis. Podemos pegar o exemplo da Beyond Meat, que está vendo um aumento bastante agressivo na valorização das suas ações. Caso você não conheça, a Beyond Meat é uma das diversas empresas que tem como propósito lutar pela diminuição do consumo de carne animal, oferecendo carnes na base de plantas.

Mas hoje não vou falar sobre carne, e sim sobre algo que tem me chamado a atenção ultimamente: a junção entre esportes e dados, e especificamente de 3 times: Liverpool, New England Patriots e os Toronto Raptors.

Destaco como o Liverpool, time campeão da Champions League, por não ter o orçamento de outros grandes clubes de futebol, decidiu apostar em tecnologia e no uso de big data. Big data é "a vasta quantidade de informação gerada diariamente através dos mais diversos dispositivos eletrônicos e o tratamento analítico dessa informação através de diversas ferramentas tecnológicas" (GALDINO, Natanael. Big Data: Ferramentas e Aplicabilidade. Seget, Minas Gerais, v. 1, n. 1, p.1-1, out. 2016. Disponível em: <https://www.aedb.br/seget/arquivos/artigos16/472427.pdf>. Acesso em: 14 jun. 2019.). Como o Liverpool fez isso? Tudo começou contratando um físico teórico chamado Ian Graham. 

O Graham trabalha diariamente junto com os técnicos e executivos do time, para auxiliá-los a tomarem decisões embasadas com dados. Um exemplo disso foi a contratação do jogador Naby Keita, quem foi achado pelo Graham após analisar dados de passes de bola, enxergou que o Keita passava menos que outros jogadores do meio campo, porém, quando ele realizava um passe, as chances de fazer gol eram das mais altas, comparando com outros jogadores. Se não fosse pelas análises do Ian, talvez o time nunca teria achado esse jogador, nascido na África.

Já o Toronto Raptors, em parceria com a IBM, contrataram em 2016 um dos jogadores mais importantes do time, o Pascal Siakam, graças aos dados providos e analisados pelo centro de comando criado pela gigante tecnológica.

Essa polêmica junção entre dados e esporte ganhou destaque quando, em 2002, os Oakland A´s, time de baseball americano, por terem orçamento baixíssimo em comparação a outros times, se apoiaram em indicadores de baseball pouco usados até então, para contratar "um time estatisticamente bom"; eles não contrataram jogadores famosos e glamourosos pois não tinham o dinheiro para, mas sim, focaram seus recursos nos nomes que as análises apontavam.

O interessante é que essas análises não só podem ver dentro do campo, mas também fora. As organizações esportivas podem detectar padrões no engajamento digital, como a visualização dos jogos online, para entender o que e quando os fãs estão assistindo (por meio de logins de aplicativos e visualizações dos videos). As organizações também estão criando experiências mais imersivas através da realidade aumentada. A mídia social está provando ser uma ótima base de marketing para as equipes das universidades americanas se conectarem com os millennials o e comercializarem ingressos usando campanhas orientadas por dados.

Os dados do engajamento do cliente também se estendem até o estádio, onde as equipes podem usar bilhetes eletrônicos - e até impressões digitais ou de retina - para entender os movimentos dos fãs. Já estamos vendo essas técnicas entre as equipes mais inovadoras. Os New England Patriots, time mais famoso da NFL (liga de futebol americano), rastreiam dados que vão desde o que os fãs compram na loja de lembranças, até quando compram os ingressos. Ao processar esses números com a ajuda do Kraft Analytics Group, eles podem prever tudo, desde o preço dos ingressos até a necessidade de mão de obra no dia do jogo.

E não são só os times que estão se beneficiando desses dados, mas também todos os stakeholders deles, visto que esse tipo de análise de dados ajuda as equipes a vender mais cerveja e melhorar o congestionamento do estacionamento nos estádios. Isso tudo leva a uma oportunidade emergente na análise de dados no mundo dos esportes: mapear o comportamento de um fã, não só dentro, mas fora do estádio. Ao conectar-se a outras partes interessadas - incluindo empresas de telecomunicações, provedores de pagamento e varejistas - as equipes esportivas poderiam obter uma compreensão mais ampla do comportamento dos torcedores antes de chegarem ao estádio e depois de saírem. Isso não apenas ajudaria a direcioná-los com mensagens-chave relacionadas a jogos e ofertas especiais, mas também poderia fornecer valiosos dados de controle de multidões para os municípios. 

Mesmo que soe bastante atrativo, ainda tem muitos donos de clubes esportivos que se posicionam contra o uso de dados, tendendo a se apoiar em métodos mais tradicionais de olhar o esporte. Claro que, no final do dia, são humanos os que fazem gols e cestas, e trazer previsibilidade ao ser humano é um enorme desafio, por isso acredito no meio termo, onde times possam se apoiar em dados para gerar alguns insights que possam beneficiá-los, mas nunca deixando de lado a parte emocional do esporte, as qual muitos acham a mais divertida.