Desde a virada do século, o Clermont Auvergne tem sido um dos clubes mais prestigiados e bem-sucedidos do Top 14 da França.
Historicamente, eles são uma equipe de alto ritmo, focada no ataque e ferozmente apaixonada. Seu estádio, o "Parc des Sports Marcel Michelin", é uma das fortalezas mais formidáveis de todo o rúgbi. Entre 2009 e 2014, os "Les Jaunards" ficaram invictos em casa em 77 jogos.
A equipe foi campeã francesa do Top 14 duas vezes (2010 e 2017) e chegou à final treze vezes. Eles foram vice-campeões da Copa dos Campeões três vezes (2013, 2015, 2017) e venceram a Challenge Cup em três ocasiões (1999, 2007, 2019).
Os dados e a análise são essenciais para o sucesso do Clermont, ajudando a informar o estilo de jogo desejado, o recrutamento de novos jogadores, a análise da concorrência antes e depois das semanas de jogo e o planejamento para o futuro do clube. Stats Perform conversou com Joe Larkin, o analista-chefe de desempenho do Clermont, para explorar como os dados e a análise informam a tomada de decisões em todo o clube e como os produtos Stats Perform estão impulsionando essas decisões.
O quadro geral
O jogo que amamos está mudando. Constantemente. Detectar tendências no jogo com antecedência e capitalizar/preparar-se para elas é essencial para o sucesso a longo prazo. O Clermont utiliza o software RugbyHub e Data Engine da Stats Perform, que é alimentado por dados Opta e integrado com vídeo, para identificar tendências de outros clubes e competições sem precisar examinar milhares de horas de filmagem de jogos.
Q: Como clube, quais são seus principais objetivos de longo prazo e como o uso de dados contribui para isso?
"Queremos ver onde estão as tendências do jogo, onde o estilo de jogo estava, onde está agora e para onde está indo. Usamos as tendências para informar e formar nossa equipe para o futuro", explica Larkin.
Duas dessas tendências que Larkin observou recentemente no Top 14 são o aumento do tempo de bola em jogo e o aumento dos chutes, uma tendência que Larkin acredita ter sido filtrada pelo estilo da equipe nacional francesa, devido ao seu sucesso recente.
"Eu uso o RugbyHub e o Data Engine para aprender com concorrentes não diretos", diz ele.
"Por exemplo, posso observar como uma equipe na Premiership sai de uma linha de saída em seus próprios 22, posso observar cada linha de saída de cada equipe".
Larkin também reconhece os benefícios de poder analisar exemplos de proezas de bola parada das equipes do Super Rugby: "O Super Rugby oferece exemplos de uma boa estrutura de jogadas de bola parada. Podemos observar como eles atacam com a bola limpa, embora o rúgbi do hemisfério norte nem sempre tenha tanta bola limpa em geral".
A equipe de Análise de Desempenho de Larkin aprecia a capacidade de analisar o rúgbi do hemisfério norte e do hemisfério sul, processado e recortado de forma organizada, para que possam tomar decisões estratégicas sobre a estratégia de longo, médio e curto prazo do Clermont.
Análise da concorrência
Com os jogos do Top 14 acontecendo rapidamente, é importante entender e analisar o adversário com rapidez. Os dados Opta , integrados ao vídeo, permitem que o departamento de análise empacote clipes para os jogadores individualmente, que podem ser editados e apresentados usando a "linguagem de rúgbi" do Clermont e alinhados com suas chamadas, estruturas e áreas de foco.
P: Como você usa os produtos Stats Perform para ajudar na análise da concorrência?
"Como equipe, criaremos um pacote de análise para os responsáveis pelas chamadas de lineout, como Sebastian Vahaamahina e Julien Cancoriet. Normalmente, enviamos a eles um pacote em um domingo à noite para a equipe que jogará na semana seguinte, para que possam chegar na segunda-feira prontos para conversar com o técnico e elaborar um plano de ataque".
Quando se trata de lineouts, não há como contestar a abordagem de Larkin. Sua equipe tem a linha de fundo mais eficiente da liga até agora, ganhando mais de 85,4% (216/253) de suas próprias bolas de linha de fundo.
Com margens tão próximas no rúgbi, esses insights têm o potencial de influenciar as principais decisões táticas, o que pode ser a diferença entre ganhar e perder.
Recrutamento orientado por dados
O jogo está em constante evolução e, como resultado, as equipes precisam mudar e se moldar para se adequar aos novos estilos de jogo e tendências do jogo.
Larkin explica como os dados podem ajudá-los a prever a direção do esporte desde o início e recrutar jogadores para se adequarem a um estilo de jogo ou ideologia futuros.
P: Como os produtos e dados Stats Perform ajudam a informar suas decisões de recrutamento?
"Usamos o Data Engine para encontrar determinados tipos de jogadores que podem estar faltando na equipe devido a lesões ou mudanças de contrato, por exemplo, recrutar um back rower que rouba a bola com frequência (em vez de um que carrega muito). Podemos ter como alvo os turnovers conquistados e o sucesso do jackal no breakdown especificamente, para descobrir quais jogadores estão subindo ao topo nessa posição com esses atributos específicos".
Larkin também usa os dados quando se depara com uma lesão na equipe. Ele pode fazer uma análise profunda dos jogadores disponíveis naquela posição e assistir a clipes de todas as suas contribuições positivas, mas também observar todos os seus pontos fracos e erros. O analista acha isso especialmente útil, pois um agente pode "fazer com que quase qualquer um pareça bom em um highlight reel", o que significa que é importante para Joe e sua equipe ver clipes imparciais e abrangentes de todos os jogadores disponíveis, dando a eles todas as ferramentas necessárias para tomar decisões de recrutamento bem informadas.
Com o aumento do ritmo do jogo nas últimas temporadas e o aumento do tempo de bola em jogo, é importante recrutar jogadores de linha de frente móveis que possam jogar grandes períodos do jogo sem se apagar.
P: Há algum jogador que você tenha recrutado usando o Data Engine e que tenha sido particularmente bem-sucedido?
"Depois de analisar as estatísticas do Data Engine da liga Pro D2 da França, identificamos um jovem defensor moldavo chamado Christian Ojovan. Ele estava no topo da liga em todas as métricas importantes para nós na época e estava jogando convenientemente no Stade Aurillacois, portanto, era uma ótima opção para nós. E o mais importante é que identificamos que seus pontos fortes eram os mesmos que faziam dele um apoiador de sucesso no Top 14. Desde que entrou para a equipe, ele melhorou jogando em uma liga melhor, mas ainda tem os atributos básicos importantes que identificamos e que levaram à sua contratação".
Os dados não mentiram e Christian se tornou uma verdadeira história de sucesso para a equipe nesta temporada, ocupando o quarto lugar na liga em minutos jogados por defensores, o quinto em metros de transporte de defensores e o sétimo em acertos de ruck ofensivos em sua posição.
Um futuro liderado por dados
Manter-se ágil e à frente da curva é tão importante fora do campo quanto dentro dele. Além do RugbyHub e do DataEngine, o Clermont utiliza dados brutos Opta , o que permite que seus analistas de dados analisem os dados e os manipulem no Power Bi para atender a requisitos mais específicos da equipe, como "status de lesões, recrutamento ou tendências futuras do jogo".
Larkin vê o futuro da análise do rúgbi imitando o caminho do futebol, que, nos últimos anos, começou a evoluir da análise descritiva para a análise preditiva, informada pelos avanços em AI e aprendizado de máquina, como o Qwinn da Stats Perform. Exemplos desses modelos preditivos já estão sendo usados no rúgbi, incluindo o modelo Kick Predictor da Stats Perform, que foi lançado antes das Seis Nações deste ano. Larkin acredita que insights preditivos semelhantes se tornarão fundamentais para a análise, tanto em jogadas de bola parada quanto em jogo aberto, à medida que a década evolui.
P: O que você acha do futuro da análise de rugby?
"Em um determinado período de um jogo, precisamos ser capazes de identificar mais facilmente os momentos de mudança de jogo e durante o jogo para que eles possam ser capitalizados, pois esses momentos muitas vezes podem ser a diferença entre ganhar e perder.
"Olhando para o futuro, vejo que poderemos quantificar coisas como as oportunidades de quebra de linha esperadas para um determinado jogador em uma determinada parte do campo ou, potencialmente, um try esperado após uma quebra de linha. Esses tipos de insight seriam realmente valiosos para informar os principais aspectos de nossa análise."
A abordagem inovadora do Clermont em relação à análise do rúgbi está fornecendo ao clube bases sólidas para sustentar e evoluir seu desempenho em campo, de acordo com as tendências mais amplas do jogo global, além de informar as principais decisões de recrutamento que podem ajudar o clube a disputar futuras honras.
O Clermont usa dados Opta , Data Engine e Rugby Hub. Para saber mais sobre esses produtos, dê uma olhada em nossos Serviços Pro Rugby.
