以数据驱动的方式，助力克莱蒙特的未来发展

自本世纪初以来，克莱蒙·奥弗涅队一直是法国顶级14强联赛中最具声望和最成功的俱乐部之一。

从历史上看，这支球队以节奏快、进攻强、斗志昂扬著称。他们的主场“马塞尔·米其林体育公园”是橄榄球界最难攻克的堡垒之一——众所周知，在2009年至2014年间，“黄衫军”在主场77场比赛中保持不败。

该队曾两度夺得法国顶级14联赛冠军（2010年和2017年），并十三次闯入决赛。他们三次获得冠军杯亚军（2013年、2015年、2017年），并三度捧起挑战杯（1999年、2007年、2019年）。

数据与分析是克莱蒙特取得成功的关键，它们不仅为球队确立理想的比赛风格提供了依据，还指导着新球员的招募、比赛周前后对对手的分析，以及俱乐部未来的发展规划。Stats Perform 采访了克莱蒙特首席表现分析师乔·拉金（Joe Larkin），探讨了数据与分析如何指导俱乐部各层面的决策，以及 Stats Perform 的产品如何为这些决策提供支持。

更广阔的视野

我们热爱的这项运动正在不断变化。及早发现比赛中的趋势并加以利用或做好准备，是取得长期成功的关键。克莱蒙特队使用由Opta数据驱动、并与视频系统集成的Stats PerformRugbyHub和Data Engine软件，从而能够从其他俱乐部和赛事中发现趋势，而无需耗费大量时间筛选数千小时的比赛录像。

问： 作为一家俱乐部，你们的主要长期目标是什么？数据应用如何支持这些目标的实现？

“我们希望了解比赛的趋势走向，过去、现在以及未来的比赛风格。我们利用这些趋势来规划并组建未来的一支队伍，”拉金解释道。

拉金最近在法国顶级14人橄榄球联赛中观察到两大趋势：球在场上的时间增加以及踢球次数增多。拉金认为，这一趋势源于法国国家队的打法，而这种打法正是该队近期取得成功的关键。

“我利用RugbyHub和Data Engine来研究非直接竞争对手，”他说。

“这些产品让我能够深入分析球队的具体表现，例如，我可以观察英超球队在自家22米线内如何从争边球中组织进攻，还可以查看每支球队的每一记争边球。”

拉金也认识到，能够参考超级橄榄球联赛各队在定位球战术方面的表现大有裨益——“超级橄榄球联赛提供了定位球战术体系的典范。我们可以研究他们如何利用干净球发起进攻，尽管北半球橄榄球比赛中通常并不总是有那么多干净球”。

拉金（Larkin）的绩效分析团队非常乐于能够分析北半球和南半球的橄榄球赛事——这些数据经过精心处理和整理——从而为克莱蒙特（Clermont）的长期、中期和短期战略制定提供决策依据。

竞争对手分析

随着法国顶级14人制橄榄球联赛（Top 14）的比赛接踵而至，快速了解并分析对手至关重要。通过将Opta数据与视频资料相结合，分析部门能够为每位球员量身定制视频片段，球员们可以利用克莱蒙特队的“橄榄球术语”对这些片段进行编辑和展示，并将其与战术指令、阵型布局以及重点关注区域相匹配。

问：您是如何利用 Stats Perform 的产品来辅助进行竞争对手分析的？

“作为团队，我们会为争边球指挥员——比如塞巴斯蒂安·瓦哈马希纳和朱利安·坎科里埃——准备一份分析资料包。通常我们会在周日晚上将下周对手的分析资料发给他们，这样他们周一到队时就能与教练详细讨论，并制定出进攻方案。”

说到争边球，拉金的做法确实无可挑剔。他的球队目前拥有联赛中最有效的争边球战术，成功率高达85.4%（216次成功/253次争边球）。

在橄榄球比赛中，胜负往往仅在一线之间，这些洞见有可能影响关键的战术决策，而这些决策可能就是决定胜负的关键。

数据驱动的招聘

足球运动在不断发展，因此各支球队必须随之调整和适应，以契合新的比赛风格和趋势。

拉金解释了数据如何能帮助他们及早预测这项运动的发展方向，并招募符合未来比赛风格或理念的球员。

问：Stats Perform 的产品和数据如何帮助您做出招聘决策？

“我们利用Data Engine来寻找某些类型的球员——这些球员可能因伤病或合同变动而暂时缺席阵容，例如招募一名擅长抢断的后排球员（而非擅长持球的球员）。我们可以重点关注断球成功率和争球抢断成功率，从而找出在该位置上凭借这些特定能力脱颖而出的球员。”

当球队出现伤病情况时，拉金也会利用这些数据。他可以深入分析该位置上可供调用的球员，不仅观看他们所有积极表现的片段，还会审视他们的所有弱点和失误。 这位分析师认为这特别有用，因为经纪人往往能“在集锦中让几乎任何人看起来都很出色”——这意味着对乔及其团队而言，查看所有可用球员客观且全面的片段至关重要，这能为他们提供做出明智招募决策所需的一切依据。

随着近几个赛季比赛节奏的加快以及球在场上的时间增加，招募那些移动能力强、能在比赛中长时间保持状态的前排球员变得尤为重要。

问：您是否曾通过“数据引擎”招募过特别成功的球员？

“在分析了法国Pro D2联赛的Data Engine统计数据后，我们发现了一位名叫克里斯蒂安·奥约万（Christian Ojovan）的摩尔多瓦年轻前锋。当时他在我们关注的所有关键指标上均位居联赛榜首，而且恰好就在附近的奥里亚克体育场（Stade Aurillacois）效力，因此他成了我们理想的人选。 更重要的是，我们发现他的优势恰恰与在法国顶级联赛（Top 14）中取得成功的边锋所具备的特质完全一致。自加入球队以来，他在更高水平的联赛中不断进步，但依然保留着当初我们所看中的、促成签约的关键基础素质。”

数据不会说谎，克里斯蒂安本赛季已成为球队的一大成功典范：在联盟所有前排球员中，他的出场时间排名第四，持球推进码数排名第五，同位置进攻性争球冲击次数排名第七。

数据驱动的未来

保持敏捷并抢占先机，在场下与在场上同样重要。除了RugbyHub和DataEngine，克莱蒙特还利用Opta的原始数据，这使得他们的数据分析师能够通过Power BI对数据进行分析与处理，以满足球队更具体的需求，例如“伤病状况、球员招募或比赛的未来趋势”。

拉金认为，橄榄球数据分析的未来将效仿足球的发展路径——近年来，得益于人工智能和机器学习领域的进步（例如Stats Perform的Qwinn系统），足球数据分析已开始从描述性分析向预测性分析转型。 橄榄球界已开始应用此类预测模型，例如Stats Perform在今年的“六国锦标赛”前发布的“射门预测器”（Kick Predictor）模型。拉金认为，随着未来十年的发展，类似的预测性洞察将成为分析工作的关键，无论是在定位球还是自由球阶段。

问：您认为橄榄球数据分析的未来将走向何方？

“在比赛的某个阶段，我们需要能够更敏锐地捕捉到那些可能改变比赛走势的关键时刻，并在比赛中及时把握这些机会加以利用，因为这些时刻往往决定了胜负。”

“展望未来，我认为我们将能够量化诸如某位球员在球场特定区域的预期突破机会，或是突破后的预期达阵等数据。此类洞见对于指导我们分析的关键方面将极具价值。”

克莱蒙特俱乐部在橄榄球数据分析方面采取的前瞻性策略，为其维持并提升赛场表现奠定了坚实基础，这既符合全球橄榄球运动的整体发展趋势，也为关键的球员引进决策提供了依据，从而助力球队在未来争夺荣誉。

克莱蒙特队使用Opta数据、Data Engine和Rugby Hub。如需进一步了解这些产品，请查看我们的职业橄榄球服务。