Impulsionando o futuro de Clermont com uma abordagem baseada em dados

Desde a virada do século, o Clermont Auvergne tem sido um dos clubes mais prestigiados e bem-sucedidos do Top 14 francês.

Historicamente, trata-se de uma equipe de ritmo acelerado, voltada para o ataque e extremamente apaixonada. Seu estádio, o “Parc des Sports Marcel Michelin”, é uma das fortalezas mais temíveis de todo o rugby – entre 2009 e 2014, os “Les Jaunards” ficaram invictos em casa por 77 partidas.

A equipe foi bicampeã do Top 14 francês (2010 e 2017) e chegou à final treze vezes. Foi vice-campeã da Champions Cup em três ocasiões (2013, 2015 e 2017) e venceu a Challenge Cup três vezes (1999, 2007 e 2019).

Os dados e as análises são essenciais para o sucesso do Clermont, contribuindo para definir o estilo de jogo desejado, o recrutamento de novos jogadores, a análise dos adversários antes e depois das rodadas e o planejamento para o futuro do clube. A Stats Perform conversou com Joe Larkin, analista-chefe de desempenho do Clermont, para explorar como os dados e as análises orientam a tomada de decisões em todo o clube e como os produtos da Stats Perform estão impulsionando essas decisões.

O panorama geral

O esporte que amamos está mudando. Constantemente. Identificar tendências no esporte com antecedência e aproveitá-las ou se preparar para elas é fundamental para o sucesso a longo prazo. O Clermont utilizaos softwares RugbyHub e Data Engine da Stats Perform, que se baseiam nos dados da Opta e são integrados a vídeos, para identificar tendências de outros clubes e competições sem precisar analisar milhares de horas de imagens de jogos.

P: Como clube, quais são seus principais objetivos de longo prazo e como o uso de dados contribui para isso?

“Queremos entender quais são as tendências do esporte, como era o estilo de jogo no passado, como está agora e para onde está indo. Usamos essas tendências para orientar e formar nosso elenco para o futuro”, explica Larkin.

Duas dessas tendências que Larkin observou recentemente no Top 14 são o aumento do tempo de jogo com a bola em jogo e o aumento do uso de chutes, uma tendência que Larkin acredita ter se disseminado a partir do estilo da seleção francesa, impulsionada por seu sucesso recente.

“Eu uso o RugbyHub e o Data Engine para aprender com concorrentes que não são diretos”, diz ele.

“Esses produtos me permitem analisar em detalhes o desempenho das equipes; por exemplo, posso observar como uma equipe da Premiership sai de um alinhamento na sua própria área de 22 metros, e posso assistir a todos os alinhamentos de todas as equipes”.

Larkin também reconhece as vantagens de poder observar exemplos da habilidade em jogadas ensaiadas das equipes do Super Rugby – “O Super Rugby oferece exemplos de uma boa estrutura de jogadas ensaiadas. Podemos observar como elas atacam a partir de bolas livres, mesmo que o rúgbi do hemisfério norte nem sempre tenha tantas bolas livres em geral”.

A equipe de Análise de Desempenho da Larkin aprecia a possibilidade de analisar o rúgbi tanto do hemisfério norte quanto do hemisfério sul, com dados cuidadosamente processados e organizados, para que possa tomar decisões estratégicas sobre a estratégia de longo, médio e curto prazo do Clermont.

Análise da concorrência

Com os jogos do Top 14 se sucedendo em ritmo acelerado, é importante compreender e analisar o adversário com rapidez. Os dados da Opta, integrados ao vídeo, permitem que o departamento de análise prepare clipes personalizados para cada jogador, que podem ser editados e apresentados utilizando a “linguagem do rúgbi” do Clermont, alinhando-os às suas táticas, estruturas e áreas de foco.

P: Como você utiliza os produtos da Stats Perform para auxiliar na sua análise da concorrência?

“Como equipe, vamos preparar um pacote de análise para os responsáveis pelas jogadas de lineout, como Sebastian Vahaamahina e Julien Cancoriet. Normalmente, enviamos a eles um pacote no domingo à noite sobre o time contra o qual vamos jogar na semana seguinte, para que possam chegar na segunda-feira prontos para discutir o assunto com o técnico e traçar um plano de ataque”.

Quando se trata de lineouts, não há como contestar a estratégia de Larkin. Sua equipe possui o lineout mais eficaz da liga até o momento, conquistando mais de 85,4% (216/253) das bolas lançadas em seus próprios lineouts.

Com resultados tão acirrados no rúgbi, essas informações têm o potencial de influenciar decisões táticas fundamentais, o que pode fazer a diferença entre a vitória e a derrota.

Recrutamento baseado em dados

O futebol está em constante evolução e, por isso, as equipes precisam se adaptar e se ajustar aos novos estilos de jogo e tendências do esporte.

Larkin explica como os dados podem ajudá-los a prever antecipadamente a direção que o esporte tomará e a recrutar jogadores que se encaixem em um futuro estilo de jogo ou filosofia.

P: De que forma os produtos e dados da Stats Perform ajudam a orientar suas decisões de recrutamento?

“Utilizamos o Data Engine para identificar certos tipos de jogadores que possam estar faltando atualmente no elenco devido a lesões ou mudanças contratuais; por exemplo, recrutar um jogador da linha de trás que roube a bola com frequência (em vez de um que apenas a carregue). Podemos analisar especificamente as recuperações de bola e o sucesso nas disputas no breakdown para identificar quais jogadores estão se destacando nessa posição com esses atributos específicos”.

Larkin também recorre aos dados quando se depara com uma lesão no elenco. Ele pode analisar detalhadamente os jogadores disponíveis para aquela posição e assistir a vídeos de todas as suas contribuições positivas, mas também examinar todos os seus pontos fracos e erros. O analista considera isso especialmente útil, pois um agente pode “fazer quase qualquer um parecer bem em um vídeo de melhores momentos” – o que significa que é importante para Joe e sua equipe verem vídeos imparciais e abrangentes de todos os jogadores disponíveis, dando a eles todas as ferramentas necessárias para tomar decisões de contratação bem informadas.

Com o aumento do ritmo do jogo nas últimas temporadas e o tempo de posse de bola cada vez maior, é importante recrutar jogadores da linha de frente ágeis, capazes de atuar durante longos períodos da partida sem perder o ritmo.

P: Há algum jogador que você tenha recrutado usando o Data Engine que tenha se destacado especialmente?

“Após analisar as estatísticas do Data Engine da liga francesa Pro D2, identificamos um jovem pilar moldavo chamado Christian Ojovan. Ele liderava a liga em todos os indicadores importantes para nós naquele momento e, por sorte, jogava bem perto daqui, no Stade Aurillacois, o que o tornava uma ótima opção para nós. Mais importante ainda, identificamos que seus pontos fortes eram os mesmos que caracterizam um pilar de sucesso no Top 14. Desde que está na equipe, ele evoluiu ao jogar em uma liga de maior nível, mas ainda mantém os atributos básicos importantes que identificamos e que levaram à sua contratação”.

Os números não mentem, e Christian se tornou um verdadeiro caso de sucesso para a equipe nesta temporada, ocupando a quarta posição na liga em minutos jogados entre os pilares, a quinta em metros avançados pelos pilares e a sétima em jogadas de ataque no ruck em sua posição.

Um futuro orientado por dados

Manter a agilidade e estar à frente das tendências é tão importante fora do campo quanto dentro dele. Além do RugbyHub e do DataEngine, o Clermont utiliza dados brutos da Opta, o que permite que seus analistas de dados os analisem e os processem no Power BI para atender a necessidades mais específicas da equipe, como “situação de lesões, contratações ou tendências futuras no esporte”.

Larkin acredita que o futuro da análise de dados no rúgbi seguirá os passos do futebol, que nos últimos anos começou a evoluir da análise descritiva para a análise preditiva, impulsionada por avanços em IA e aprendizado de máquina, como o Qwinn, da Stats Perform. Exemplos desses modelos preditivos já estão sendo usados no rúgbi, incluindo o modeloKick Predictorda Stats Perform, lançado antes do Six Nations deste ano. Larkin acredita que insights preditivos semelhantes se tornarão fundamentais para a análise, tanto em jogadas ensaiadas quanto em jogadas abertas, à medida que a década avança.

P: Como você vê o futuro da análise de dados no rúgbi?

“Em determinados momentos da partida, precisamos ser capazes de identificar mais facilmente os momentos decisivos e aproveitá-los durante o jogo, pois esses momentos costumam fazer a diferença entre a vitória e a derrota.”

“Olhando para o futuro, acredito que seremos capazes de quantificar aspectos como as oportunidades esperadas de rompimento da linha defensiva para um determinado jogador em uma determinada zona do campo, ou, possivelmente, a expectativa de um try após um rompimento da linha. Esse tipo de informação seria realmente valioso para orientar aspectos-chave da nossa análise.”

A abordagem inovadora do Clermont em relação à análise de dados no rúgbi está proporcionando ao clube bases sólidas para manter e aprimorar seu desempenho em campo, em sintonia com as tendências gerais do esporte a nível mundial, além de orientar decisões-chave de contratação que podem ajudá-lo a disputar títulos no futuro.

O Clermont utiliza os dados da Opta, o Data Engine e o Rugby Hub. Para saber mais sobre esses produtos, consulte nossos Serviços de Rugby Profissional.