Moneyball: como uma análise estatística pode fazer a diferença

Nos esportes de alta performance, qualquer melhoria, mesmo que pequena, causa um grande impacto nos resultados já que praticamente todos os atletas estão no mesmo nível de habilidade. Quando todas as melhorias na saúde e desempenho dos jogadores já foram feitas então resta investir na análise estatística para conseguir melhores resultados.

Quer saber como a análise estatística pode ajudar desde um time de basebol até uma empresa? Continue lendo para conhecer o caso do Oakland Athletics, no filme Moneyball, e saber como essa estratégia pode ser usada nos negócios para obter resultados surpreendentes!

Moneyball – O homem que mudou o jogo

“Moneyball” conta a história de Billy Beane, gerente geral do Oakland Athletics que tinha a missão de escalar um time competitivo para a temporada de 2002 da MLB (Major League Baseball) sem comprometer o orçamento limitado do clube. O filme é baseado na história real que virou um livro “Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game”, sobre o uso de análise estatística para a escalação dos times de basebol.

A temporada de 2002 da MLB ficou marcada para o Oakland Athletics e é considerada uma das mais importantes do time. Antes de iniciar a temporada, o time acabou perdendo os três principais jogadores para equipes com maiores mercados e Beane precisou buscar alternativas para aumentar a competitividade do time.

A alternativa encontrada foi utilizar métodos analíticos mais avançados para avaliar a performance de jogadores. As análises demonstraram, por exemplo, que a frequência com que um jogador alcançava uma base era um indicador de sucesso melhor do que o número de rebatidas e a velocidade do jogador, métricas tradicionalmente usadas no esporte.

Os indicadores utilizados tradicionalmente acabavam sendo os principais fatores de preço no mercado de jogadores. Sendo assim, quem não ia bem nos indicadores tradicionais mas apresentava bons resultados nas métricas definidas por Beane tinham um menor preço de mercado e bom desempenho, por isso eram contratados. Foi assim que Billy conseguiu montar um time capaz de competir com os grandes times da liga.

Lançado em 2012, Moneyball obteve seis indicações ao Oscar incluindo o de melhor filme e melhor ator com Brad Pitt no papel principal de gerente geral do Oakland Athletics.

A temporada do Oakland Athletics em 2002

Após perder três de seus principais jogadores e remodelar a equipe utilizando análises de dados avançadas, o Athletics começou com um score de 15 vitórias e 10 derrotas. Em seguida, o time amargou uma sequência de resultados negativos chegando a 20 vitórias e 26 derrotas no dia 23 de maio.

Depois dessa fase, os ajustes necessários na equipe pareciam estar finalizados os resultados começaram a aparecer: o time conseguiu 16 vitórias com apenas 1 derrota entre os dias 06 e 24 de junho. No dia 13 de agosto o time começou sua famosa série de 20 vitórias consecutivas.

Com um score de 103 vitórias e 59 derrotas, o time venceu a divisão oeste da liga americana e se classificou para a pós temporada – onde foi mais uma vez eliminado.

Apesar de não ter sucesso na pós temporada, o fato do Oakland Athletics conseguir esses resultados com a terceira menor folha de pagamento da liga chamou atenção de outras equipes. Após a temporada de 2002, Beane recebeu uma proposta milionária do Boston Red Sox para ser gerente geral da equipe, mas recusou o convite.

Pouco tempo depois, além do Boston Red Sox, times como New York Mets, New York Yankees, San Diego Padres, St. Louis Cardinals, Washington Nationals, Arizona Diamondbacks, Cleveland Indians e Toronto Blue Jays já haviam contratado sua própria equipe de analistas de dados.

“É inacreditavel o quanto você não sabe sobre o jogo que jogou a sua vida toda.”

O filme Moneyball começa citando essa frase de Mickey Mantle, um jogador de basebol americano que teve sucesso nas décadas de 1950 e 1960. Mantle faleceu em 1995, quando as técnicas analíticas ainda começavam a ser exploradas no basebol, apesar disso, a frase não foi selecionada ao acaso. Ela representa a essência do “Sabermetrics” – termo utilizado para expressar a análise estatística aplicada ao basebol.

Os dados, números e indicadores, quando bem analisados, podem revelar muitas coisas que nem o mais experiente “olheiro” ou profissional da área poderia ter previsto ou intuído. Afinal, a mente humana é incapaz de reter todos os detalhes e estabelecer todas as relações existentes entre as mais diversas variáveis.

Moneyball nos negócios

Após o sucesso do livro e do filme, muitos se perguntaram: “Será que é possível aplicar técnicas analíticas no meu negócio para ter resultados surpreendentes como os do Oakland Athletics?”

Foi aí que começaram a surgir diversas organizações afirmando usar o “modelo Moneyball” em seus negócios. Empresas que até então não faziam nenhum tipo de análise estatística, começaram a utilizar métodos quantitativos em setores como recursos humanos, compras, marketing, produção e infraestrutura.

Mas o que significa aplicar a teoria Moneyball nos negócios?

Como repetir a façanha do Oakland Athletics que, por meio da análise estatística, foi capaz de montar um time que bateu o recorde de vitórias seguidas mesmo tendo recursos financeiros limitados?

O segredo está na capacidade de padronizar, organizar e utilizar os dados disponíveis para tomar as melhores decisões com foco nos resultados. Utilizando técnicas estatísticas avançadas, os dados podem gerar insights que até então estavam ocultos à observação, intuição e experiência de gestores e diretores.

A Oper conta com uma equipe de estatísticos prontos para apresentar soluções que ampliam a visão de diretores e gerentes. Através de números, dados e informações, os gestores podem se orientar para a tomada de decisão informada. É assim que as soluções oferecidas têm ajudado as organizações a:

• Prever o volume de vendas para definir de metas e investimentos;
• Planejar como serão distribuídos os investimentos em infraestrutura;
• Definir como a meta geral será desdobrada até se chegar a meta de cada produto para cada ponto de venda ou vendedor;
• Definir o ciclo de vida de produtos para acurar o estoque;
• Definir o melhor momento para fazer a promoção de um produto;
• Definir o preço ideal de um produto para conseguir a melhor lucratividade;
• Realizar benchmarking para definir metas de otimização de produtos e insumos aumentando a eficiência;
• Definir as melhores práticas de manutenção preventiva para reduzir o tempo perdido com falha em equipamentos.

São diversas as possibilidades de aplicação dos modelos estatísticos para orientar as decisões estratégicas. Entre em contato com nossos Data Talkers para conhecer os cases de sucesso e descubra como a estatística pode ajudar a melhorar os resultados em sua empresa.