A liga de basquete profissional e o sabermetrics. Moneyball

Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game, é o título do best-seller de Michael Lewis publicado em 2003. Para escrevê-lo, Lewis acompanhou o Oakland Athletics, time da liga de basquete profissional dos Estados Unidos. O livro também serviu de base para O Homem que Mudou o Jogo, aclamado filme de 2011 estrelado por Brad Pitt. Independentemente do sucesso do filme, o livro alcançou o status de best-seller por seus próprios méritos. Mas o que o tornou tão popular? Não se tratava de um típico livro sobre esportes. Com poucos jogadores famosos, o protagonista também não era um time de uma grande cidade desse esporte. O livro trata do Athletics, um time pequeno e com baixo orçamento, e de seu iconoclástico gerente geral, Billy Beane. Em 2002, o Oakland Athletics tinha um problema. Durante o campeonato, eles perceberam que estavam em um jogo injusto. Oakland era um time “pobre”, com uma folha de pagamento de US$ 40 milhões ao ano. O New York Yankees, outro time da liga profissional, ostentava uma folha de pagamento de US$ 126 milhões, dificultando a competição. O Yankees podia comprar os melhores jogadores do mercado. A disparidade era tão grande, que Beane, ex-jogador da liga profissional, sabia que precisava procurar uma saída para nivelar a competição. Foi então que ele descobriu o sabermetrics, um tipo de análise estatística. O sabermetrics mostrou que muitos indicadores do beisebol eram mais complicados e específicos do que se pensava antes. Por exemplo, se um rebatedor tivesse uma elevada média de cerca de trezentas (.300) rebatidas, o gerente de uma equipe de beisebol concluiria que esse seria o melhor jogador para iniciar a partida sempre que possível. A média, em si, tornava-se um indicador importante. O sabermetrics, por sua vez, determinava que a importância de um jogador era medida pelo modo como ele contribuía para as vitórias e não apenas por seus números estatísticos brutos. Os resultados — geralmente expressos pelo OPS médio (ou seja, o total de vezes que um jogador foi às bases somados às bases que o jogador percorreu) — consistiam na principal métrica. O que importava era a capacidade do jogador em percorrer as bases e ter potência na rebatida. O sabermetrics reconhecia que só as médias de ataques não significariam nada se o rebatedor não pontuasse. Com o sabermetrics, quase tudo o que afeta o resultado de um jogo de beisebol importa. Segundo a lógica por trás do sabermetrics, se o gerente entender os padrões e tendências, por mais obscuros que sejam, ele conseguirá otimizar os jogadores no time e prever o resultado de uma determinada situação no beisebol. Segundo a lógica por trás do sabermetrics, se o gerente entender os padrões e tendências, por mais obscuros que sejam, ele conseguirá otimizar os jogadores no time e prever o resultado de uma determinada situação no beisebol.



Author: Téo Costa
Téo Costa Consultor em Marketing Digital com foco no E-commerce. Especialista em estratégias de alta performance para pequenas e médias empresas. Tenho ajudado empresas e seus gestores a determinar orçamentos e objetivos para o Marketing Digital. Trabalho com as mais avançadas técnicas de otimização de conversões, Geração de Leads e mensuração de resultados, para ajudar empresários, executivos e gestores a maximizar o retorno de seu investimento nas estratégias de Marketing Digital.

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