ANALYTICS E SPORT: COME I DATI HANNO MIGLIORATO LE PRESTAZIONI SPORTIVE

Dal monitoraggio della prestazione degli atleti, al miglioramento dell’esperienza di sponsor e tifosi: come i dati hanno cambiato il mondo dello sport.

I “cambiamenti di paradigma” e la cosiddetta  “quarta rivoluzione industriale” degli ultimi decenni, che hanno dato vita a una società caratterizzata da innovazione tecnologica, apertura dei mercati e una nuova visione culturale, hanno travolto ogni ambito delle nostre vite. Con mutamenti sul piano sociale, economico e culturale, si è arrivati ad avere consumatori sempre più attenti ed esigenti e il focus dell’economia si è spostato sull’informazione e su beni immateriali (la cosiddetta “economia della conoscenza”). I dati sono diventati la nuova materia prima, una risorsa fondamentale per i nuovi modelli di business.Inoltre, grazie al parallelo sviluppo delle tecnologie, sta crescendo anche il numero di modalità attraverso cui “pulire” e organizzare – con algoritmi e specifiche infrastrutture – tutti i dati, appunto, per poterli utilizzare ai propri scopi.

Tale fenomeno ha portato le aziende stesse a modificarsi, per poter sfruttare al meglio l’estrazione e l’analisi dei materiali raccolti, acquisendo informazioni sul cliente o sul modo in cui il proprio prodotto e/o servizio viene percepito. La diffusione dell’innovazione è stata talmente pervasiva da arrivare a colpire anche il mondo dello sport. Se da un lato videocamere in grado di tracciare ogni singolo movimento dell’atleta e tecnologie indossabili permettono agli staff tecnici e fisici di ottimizzare le singole prestazioni, dall’altro strumenti di monitoraggio o di realtà aumentata consentono ai tifosi di vivere esperienze immersive e ulteriormente spettacolari. 

COSA SONO LE SPORTS ANALYTICS?

Una definizione per l’espressione Sports Analytics potrebbe essere “la gestione di dati strutturati storicamente, l’applicazione di modelli analitici predittivi che utilizzano tali dati e l’uso dei sistemi di informazione per informare i decision makers e metterli nelle condizioni di aiutare l’organizzazione a ottenere vantaggio competitivo sul campo di gioco”. Tale definizione, però, risulta parziale e in qualche modo inutile, poiché non tiene conto di quanti siano gli aspetti e i dipartimenti di un’organizzazione sportiva che possono essere influenzati dall’utilizzo dei dati e delle analytics, oltre ai decision makers.

Per quanto riguarda il concetto di Big Data, invece, si può parlare “dell’abilità di trarre una quantità significativa di dati, analizzarli e, poi, sviluppare approcci per risolvere numerosi problemi che potrebbero sorgere”. Come, per esempio, la vendita dei biglietti ai fan o il raggiungimento di un accordo di sponsorizzazione. Raccogliere e analizzare informazioni prima di agire permette di fare scelte analitiche e prendere decisioni basate sull’evidenza, che di conseguenza portano a migliori risultati.

Considerati da Andrea Baerg come un mezzo di comunicazione in ambito di Sport Analytics, i numeri e, appunto, i dati consentono di ottenere metriche avanzate che paradossalmente sono in grado di svelare ciò che è “nascosto” dietro a una prestazione sportiva o al contrario negare ciò che effettivamente si vede. Osservare le partite e gli incontri da un punto di vista quantitativo attraverso le tecnologie, infatti, permette di “riviverli” e avere un nuovo punto di vista in termini di spazio e tempo. I numeri, infatti, “rendono il passato visivamente presente e il distante visivamente vicino”, grazie al potere dato loro dall’incorruttibilità che li caratterizza. Ciò che è visto e registrato in un determinato tempo e spazio può essere poi interpretato in un tempo e uno spazio diversi; questo permette, di conseguenza, di poter confrontare e analizzare eventi e performance diversi, cogliendo legami altrimenti impossibili da riconoscere.

In questo senso, quindi, i numeri sono considerabili come un mezzo di comunicazione e diventano sempre più indispensabili in un mondo che continua ad andare nella direzione della globalizzazione e in un’economia che tende alla delocalizzazione. Il paradosso dei numeri applicati alle Sport Analytics, in conclusione, sta nel fatto che essi permettono da un lato di vedere, appunto, ciò che in precedenza non è stato possibile notare (in tempo reale), agendo quindi come estensione dell’occhio stesso, dall’altro di mettere in dubbio quello che invece è stato visto, sfruttando un’analisi quantitativa basata su dati oggettivi.

I DATI NELLA PRESTAZIONE SPORTIVA

Facendo un passo indietro, uno degli ambiti in cui ha maggiormente influito l’utilizzo dei Big Data nello sport è senza dubbio lo studio e il miglioramento delle prestazioni degli atleti. A tal riguardo, la pubblicazione di Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game, il best seller di Michael Lewis, è stato probabilmente il punto di partenza nella “rivoluzione” della misurazione delle preformance sportive. In tale libro, divenuto celebre grazie anche all’omonimo film con Brad Pitt, infatti, l’autore tratta l’argomento della “sabermetrica”, ossia l’analisi del baseball attraverso le statistiche (da SABR, Society for American Baseball Research). Grazie a tale approccio alla disciplina Billy Beane, general manager degli Oakland Athletics (baseball), nel 2002 riuscì a costruire una squadra solida e a ottenere ottimi risultati nonostante il budget ridotto rispetto agli avversari.

In seguito al successo del libro, l’attenzione posta sui dati nello sport non fu più limitato alle organizzazioni sportive (di baseball su tutte, estendendosi man mano a tutti gli sport), ma si ampliò arrivando anche al pubblico. Specialisti e non (delle discipline sia matematiche, che sportive) si possono oggi avvicinare a tale argomento anche grazie a eventi quali la Sloan Sports Analytics Conference dell’MIT (dal 2007 – fondata da Daryl Morey, uno dei pionieri di tale approccio nella NBA) e la conferenza annuale della Manchester Business School (dal 2011) o, per esempio, nei fascicoli dedicati di ESPN The Magazine (dal 2012). 

La possibilità di raccogliere enormi quantità di dati sui giocatori e sui match mentre questi si stanno ancora giocando, catturando con precisione ogni movimento, e di elaborarli attraverso l’uso di particolari algoritmi ha dato vita a una vera e propria scienza. Proprio il baseball è stato uno dei primi sport nei quali tali strumenti sono stati utilizzati, in prima battuta, per il reclutamento dei giocatori. Telecamere avanzate, sensori e tecnologie indossabili hanno permesso di registrare un numero di informazioni tale da far realizzare alle dirigenze delle organizzazioni quanto fosse importante scegliere l’atleta giusto, piuttosto che l’atleta migliore.

Oltre al reclutamento, i dati raccolti sono fondamentali per calibrare gli allenamenti al fine di lavorare al meglio per la partita. L’ottimizzazione della preparazione atletica, infatti, permette ai giocatori di migliorare per diventare sempre più completi attraverso – appunto – allenamenti iper-personalizzati. In aggiunta a questo, in base alla struttura fisiologica e alle caratteristiche attitudinali di ognuno è stato possibile affiancare alla preparazione atletica anche diete specifiche. Nella NFL (National Football League, la lega di football statunitense), per esempio, le squadre hanno iniziato a servirsi di etichette elettroniche a radiofrequenza sui paraspalle dei giocatori per rilevare rapidità, accelerazione, decelerazione e distanza percorsa con grande precisione.

In NBA e in molte squadre di college statunitensi, invece, l’azienda RSPCT raccoglie dati attraverso tecnologie avanzate come le videocamere 3D in profondità RealSense di Intel. Queste ultime danno la possibilità di tracciare e analizzare i tiri, dal punto di vista della traiettoria e di ogni altro dettaglio, per una comprensione completa della posizione, dell’esecuzione e del benessere di un atleta. Lo studio a livello fisico, inoltre, può segnalare potenziali infortuni, specialmente se focalizzato sull’intensità dell’attività e sull’impatto delle collisioni.

Si tratta di un vantaggio prestazionale, ma soprattutto competitivo, poiché fornisce la possibilità di applicare le medesime analisi anche ai propri avversari, scoprendone punti di forza e di debolezza.

IL DATI SUI TIFOSI

Le Sport Analytics, però, come detto in precedenza, sono applicabili a una grande varietà di aree, oltre alla ormai “old school” sabermetrica e alla mera analisi delle performance. La raccolta di dati, infatti, può essere utile nella pianificazione degli obiettivi e nell’impostazione di una strategia a 360° da parte di un’organizzazione, passando dalla logistica al rapporto con gli sponsor. 

L’intelligenza artificiale e le tecniche di machine learning, infatti, hanno dato vita a un metodo di analisi dati in grado di automatizzare la costruzione di modelli analitici e sviluppare analisi predittive e suggerimenti dettagliati. 

La crescita esponenziale dell’industria sportiva, in secondo luogo, è dovuta al sempre maggiore coinvolgimento dei tifosi, che ora hanno la possibilità di vivere esperienze esclusive e allo stesso tempo immersive. La raccolta di dati – come per esempio attraverso le tecniche di social listening e sentiment analysis sviluppate, tra tutti, durante gli Australian Open di tennis – ha permesso alle singole Leghe di migliorare gli eventi, permettendo alle organizzazioni di rilevare emozioni e reazioni suscitate dai giocatori tanto nei tifosi quanto negli addetti ai lavori. Campagne data-driven e l’utilizzo di tecnologie immersive di digital engagement o di realtà aumentata hanno dato luogo a esperienze sempre più ricche, migliorando le interazioni con i fan, nelle quali la distanza tra online e offline è sempre più sottile.

Un esempio notevole, a livello di analisi della propria audience, è quello dei New England Patriots in NFL, dove la raccolta di dati non si è limitata a ciò che accadeva durante il match, ma in generale all’interno dell’ecosistema-stadio. Tali ricerche hanno portato, per esempio, a vendere più birre o a decongestionare il traffico per accedere ai parcheggi, mappando le attitudini e i comportamenti del pubblico pre e post partita. Un’analisi di questo tipo permette alle società di targettizzare con precisione i propri fan e consente un migliore controllo anche da parte delle autorità locali. 

I DATI PER GLI SPONSOR

Una migliore esperienza per il tifoso crea una maggiore lealtà nei confronti dell’organizzazione – elemento fondamentale dal punto di vista degli sponsor. I cosiddetti “effetti di rete”, infatti, valgono anche in questo ambito: al crescere del numero di nodi (in questo caso, i tifosi, per esempio), maggiore sarà anche il potere stesso della rete che essi compongono; e questo attira, di conseguenza, maggiori investimenti dall’esterno. Le aziende partner di una determinata franchigia, infatti, vengono incoraggiate a concludere accordi più ricchi con le franchigie nel momento in cui ricevono da un lato garanzie di maggiore visibilità e dall’altro informazioni relative al pubblico stesso.

Come anticipato, l’industria sportiva sta diventando un imponente business, capace di fornire insights molto dettagliati riguardo alla propria fan base e di attrarre diversi sponsor. Per questo motivo, infatti, a causa di (o grazie ad) accordi di partnership sempre più ricchi e a un maggiore interesse a livello di advertising, il mercato dei diritti di trasmissione – sia a livello televisivo che nelle piattaforme streaming o nei social – è molto agguerrito.

UN NUOVO MODO DI SCOMMETTERE

L’enorme quantità di dati, la maggior parte dei quali a disposizione di tutti, però, ha generato una rivoluzione anche nel gioco d’azzardo. Gli enormi database sfruttabili da chiunque, infatti, permettono di prevedere l’esito dei match attraverso l’uso di modelli statistici avanzati in maniera sempre più accurata. Questo ha portato le scommesse sportive da attività puramente ludica a diventare veri e propri studi, a cui gli scommettitori si affidano per scegliere su quale team puntare. Per quanto in modalità molto ridotta, anche i giochi quali fantacalcio, fantabasket e così via, hanno subito l’influenza delle nuove possibilità date dall’analisi dei dati.

Bisogna sempre tenere a mente, però, che in questo caso la fruizione dei dati è solo parziale o comunque limitata. Per quanto l’accesso alle informazioni ci appaia illimitato, in realtà nella maggior parte dei casi è possibile vedere solo i risultati delle ricerche eseguite, senza conoscere effettivamente il modo in cui lavorano i server e gli algoritmi utilizzati dalle aziende o dalle società stesse. Possiamo, quindi, affermare che si tratta di uno studio indiretto dei materiali raccolti da altri. 

CONCLUSIONI

L’utilizzo pervasivo dei dati e delle informazioni nel mondo dello sport, in conclusione, ha aiutato e aiuta senza dubbio ad identificare e risolvere problemi in maniera analitica e a gestire al meglio le organizzazioni, ma all’interno di tale approccio è possibile riscontrare gli stessi problemi metodologici della Network Society e del Web 4.0 in generale. In particolare, infatti, è da evidenziare come la raccolta e misurazione delle informazioni non per forza implichi la loro comprensione: oltre ad avere un dato, infatti, bisogna saperlo leggere e utilizzare ai nostri scopi.

Spesso il limite di questo metodo nel mondo sportivo, quindi, è la mancanza di una correlazione tra il dubbio/problema sorto, i dati raccolti e analizzati, le risposte ottenute e le decisioni prese. In altre parole, c’è il rischio di non saper selezionare i dati effettivamente rilevanti e, soprattutto, di darsi solamente risposte sul cosa e sul come di un determinato fenomeno, senza arrivare al perché. 

In ogni caso, la possibilità data dalle nuove tecnologie di frazionare ogni singola azione per trasformarla in numeri e statistiche da analizzare ci consente di parlare oggi di Sport 4.0. L’idea che “data can prompt small changes that make a big difference” – “i dati possono indurre a piccoli cambiamenti che fanno una grande differenza” – è alla base di un approccio al mondo dello sport che sfrutta l’innovazione per ottenere i migliori risultati possibili.

AUTORE

Mi chiamo Elena Zoppè, ho 23 anni e vivo a Treviso. Mi sono laureata in Lingue e Culture per il Turismo e il Commercio Internazionale presso l’Università degli Studi di Verona e ora frequento la magistrale in Web Marketing & Digital Communication presso IUSVE. Lavoro nello staff di comunicazione e social media di Treviso Basket.