Vor zwei Jahren veröffentlichte Ted Knutson, CEO von StatsBomb, einen Artikel über die zunehmende Nutzung von Daten durch Vereine, die in der League Two, der vierten englischen Fußballliga, spielen. Die Eigentümer wurden schlauer. Die Budgets wurden umverteilt. Die Teams setzten auf Analysen und sahen die Ergebnisse.
Das gilt nicht nur für die Teams in den unteren Rängen der englischen Pyramide. Klubs aller Größenordnungen in der ganzen Welt des Fußballs haben jetzt die Augen für einen Wettbewerbsvorteil geöffnet, den sie immer wieder nutzen werden.
Und wie sieht es nun ein paar Jahre später aus?
Der Hintergrund über die gestiegenen Investitionen
Es wäre natürlich nachlässig, über den zunehmenden Einsatz fortschrittlicher Analysemethoden zu sprechen, ohne den Hintergrund der erhöhten Investitionen auf allen Ebenen des Fußballs zu erwähnen. Man kann heutzutage nicht mehr gedankenlos durch Disney Plus scrollen, ohne daran erinnert zu werden, dass Mannschaften auf und unter der Pyramide von hochkarätigen Finanzspritzen profitieren, die ihnen helfen, aufzusteigen. Und dies geschieht nicht nur in Nordwales, sondern in der ganzen Welt des Fußballs, nur mit weniger Superhelden.
Dieser Zustrom von Geld, Erfahrung und Fachwissen - häufig aus dem amerikanischen Sport - hat dazu beigetragen, eine Kultur zu schaffen, die der Nutzung von Daten und Analysen zur Entscheidungsfindung in den beteiligten Organisationen immer offener gegenübersteht.
Vor zwei Jahren begannen wir damit, den Beweis anzutreten und mit den frühen Anwendern auf niedrigeren Ebenen zu arbeiten, jetzt sind der Bedarf an Analysen und die Dienstleistungen, die StatsBomb anbietet, viel stärker nachfrageorientiert. Es fühlt sich oft so an, als würden wir gegen immer offenere Türen stoßen.
Förderung von Verbesserungen auf und neben dem Spielfeld
Auf den unteren Ebenen des Profifußballs in der ganzen Welt ist es natürlich wichtig, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Ebenso wichtig, wenn nicht noch wichtiger, ist es jedoch, Fehler zu vermeiden. Ein kleineres Budget und ein knapperes Personal bedeuten, dass schlecht eingesetzte Ressourcen Auswirkungen haben können, die sich über mehrere Spielzeiten hinweg auswirken.
In der Vergangenheit wurden Daten und Analysen als zusätzliches Mittel angesehen, mit dem die großen Teams immer mehr marginale Vorteile bei Scouting und Spielanalyse herausholen können. Das gilt zwar auch für die unteren Ränge, doch die Vorteile eines intelligenteren Scoutings liegen in der Vermeidung von Fehltritten und Zeitverschwendung in allen Phasen des Arbeitsablaufs.
Kleinere Teams können sich weniger gut von einem Transferfenster erholen, in dem sie mit der Suche nach ungeeigneten Spielern verbracht haben, und sind weniger in der Lage, auf einen Spieler zu setzen, der die Aussichten ihrer ersten Mannschaft nicht unmittelbar beeinflusst. Was die Auswirkungen betrifft, so können Fehler auf dieser Ebene mehr kosten.
Dies ist eines der Themen, die wir beobachten, wenn mehr und mehr Teams auf niedrigeren Ebenen entweder StatsBomb Data oder StatsBomb IQ in ihre täglichen Prozesse einbinden. Wie Philipp Grundler, Leiter Scouting und Analyse beim SV Wehen Wiesbaden, sagt, haben sie StatsBomb eingesetzt, um „die Scouting-Strukturen zu professionalisieren und genauer zu sehen, wie potenzielle zukünftige Spieler in unsere Spielphilosophie passen könnten“.
Intelligentes, datengestütztes Scouting, das darauf abzielt, einen Verein zu verbessern und ihn für die Zukunft auf und neben dem Spielfeld zu rüsten, ist ein zentrales Thema des Wachstums der Analytik in den unteren Ligen in den letzten Jahren.
Wofür werden die Daten verwendet?
Der Nutzen von Daten für Teams mit großem Budget und weitem Horizont liegt auf den ersten Blick auf der Hand: Es gibt unzählige Spieler, die man verpflichten könnte, aber man kann nicht 50.000 Spieler physisch scouten. Schränken Sie die Auswahl ein, erstellen Sie die bestmögliche Auswahlliste und finden Sie Ihre nächsten Stars. Ganz einfach.
Aber wie lässt sich das auf die unteren Ligen übertragen? Kleinere Budgets bedeuten kleinere Anwendungsfälle, richtig? Nun, irgendwie schon. Aber das bedeutet nicht, dass die Gewinne geringer sind. Wenn überhaupt, kann das Gegenteil der Fall sein.
Wenn ein Team bei der Auswahl von Spielern Kompromisse eingehen muss, können Daten dabei helfen, sich auf die Eigenschaften zu konzentrieren, die für das Team am wichtigsten sind, oder einen Spieler zu identifizieren, der in einer Vielzahl von Bereichen kompetent ist, anstatt eine Spitzenleistung in einer bestimmten Kennzahl zu erbringen.
Oder Teams können die Stärken ihres Trainerstabs nutzen, um Spieler zu identifizieren, die in ihrem aktuellen Umfeld möglicherweise nicht die gewünschten Leistungen erbringen. Wenn ein Spieler beispielsweise eine niedrige xG/Shot-Quote und eine hohe Anzahl von Schüssen aufweist, deutet dies darauf hin, dass er häufig aus ungünstigen Positionen schießt. Diese Art der Entscheidungsfindung kann ein kompetenter, erfahrener Trainer verbessern - insbesondere bei jüngeren Spielern.
Umgekehrt kann ein Spieler, der in der Luft nicht gut ist, nicht verhandelbar sein, da ein Team möglicherweise nicht die Mittel hat, die Flugfähigkeit eines Spielers drastisch zu verbessern - insbesondere wenn es sich um einen kleineren Spieler handelt.
Wir haben auch gesehen, dass Teams auf niedrigeren Ebenen Daten aus früheren Spielzeiten nutzen, um Spieler zu identifizieren, die derzeit unterbewertet sind. Daten können dabei helfen, Spieler zu identifizieren, die in der Vergangenheit gute Leistungen erbracht haben, jetzt aber in ihrem aktuellen Verein anders eingesetzt werden oder von einer etwas anderen Rolle profitieren könnten.
Wir haben gesehen, dass datengestütztes Scouting auf niedrigeren Ebenen notwendigerweise kreativer und maßgeschneiderter ist und das letzte Quäntchen an Wert aus den knappen Budgets herausgeholt wird.
Das Ende vom Anfang
In den letzten Jahren haben wir die Zusammenarbeit mit 33 neuen Teams aufgenommen, die in ihren jeweiligen Ländern in der zweiten Liga oder darunter spielen.
Wir haben auch mehrere neue Frauenmannschaften aufgenommen, die Analysen nutzen, da der Transfermarkt für Frauen immer wettbewerbsfähiger und professioneller wird.
Und wir konnten beobachten, dass unsere Kunden immer intelligentere Abläufe in Ergebnisse auf dem Spielfeld umsetzen. Sieben der elf aufgestiegenen Vereine in der englischen Fußballliga waren in dieser Saison Kunden von StatsBomb. Auch in Frankreich, Italien, Belgien, Spanien und weiteren Ländern sind Mannschaften aufgestiegen.
Ted's Artikel in 2022 sprach darüber, dass der Analytics-Zug für kleinere Teams den Bahnhof verlässt. Steigen Sie ein oder riskieren Sie, zurückgelassen zu werden. Nun, wir haben Beweise dafür gesehen, dass sich die Leute diesen Rat zu Herzen genommen haben. Und das Risiko, abgehängt zu werden, wird von Jahr zu Jahr größer. Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.
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