Liverpool nutzte Daten, um Spieler zu finden, die vom Markt unterbewertet waren oder deren
wahres Potenzial von traditionellen Scouts übersehen wurde.¹
• Unterbewertete Spieler finden: Ian Graham, der Direktor für Forschung, entwickelte
mathematische Modelle, um Spieler zu identifizieren, die statistisch hervorragend
waren, aber aus subjektiven Gründen ignoriert wurden.¹
• Joel Matip: Scouts lehnten ihn ab, weil er auf dem Platz „unkoordiniert“ aussah.
Die Daten zeigten jedoch, dass er extrem effektiv im Spielaufbau und in der Luft
war.¹
• Spieler von Absteigern: Liverpool verpflichtete Andy Robertson (von Hull City)
und Georginio Wijnaldum (von Newcastle United). Während andere Clubs
Spieler von Absteigern mieden, zeigten Liverpools Modelle, dass Robertsons
Offensiv-Output und Wijnaldums defensive Stabilität exzellent waren.¹
• Die „Triple Threat“-Offensive: Die Verpflichtungen von Mohamed Salah, Sadio Mané
und Roberto Firmino basierten stark auf Daten.¹
• Salahs fehlender Erfolg bei Chelsea schreckte andere ab, aber das Modell zeigte,
dass seine Laufwege ohne Ball und seine „Expected Goals“ (xG)
außergewöhnlich waren.¹
• Firmino wurde aufgrund seiner Pressing-Metriken verpflichtet, obwohl er kein
klassischer Torjäger war.¹
• Verkauf zum Höchstwert: Das Modell half auch beim Verkauf. Der Verkauf von Philippe
Coutinho an Barcelona für 142 Millionen Pfund finanzierte die
entscheidenden Transfers von Alisson und Virgil van Dijk.¹
Liverpool ging weit über einfache Statistiken wie Tore oder Ballbesitz hinaus.¹
• Possession Value Model (xT): Der Club entwickelte ein Modell (oft „Expected Threat“
genannt), das den Wert jeder Aktion auf dem Platz misst – nicht nur Schüsse. Es
berechnet, wie sehr ein Pass oder Dribbling die Wahrscheinlichkeit eines Tores erhöht.¹
• Pitch Control & Gegenpressing: Metriken bewerteten, wie gut Spieler Räume
kontrollieren und wie effektiv sie im Pressing (Gegenpressing) arbeiten, was für Jürgen
Klopps System essenziell war.¹
• Entscheidungsfindung: Neun der elf Startspieler beim Champions-League-Sieg 2019
wurden auf Basis dieses „Possession Value Models“ rekrutiert.¹
Neben der Taktik nutzt Liverpool Daten intensiv zur Steuerung der Belastung und
Verletzungsprävention, oft in Zusammenarbeit mit Partnern wie AXA.²
• Wellness-App: Spieler nutzen täglich eine App, um subjektive Daten (Müdigkeit,
Befinden) einzugeben. Dies hilft Trainern, Probleme (mental oder physisch) zu erkennen,
bevor sie zu Verletzungen führen.²
• Tracking-Technologie: GPS-Daten und Kamerasysteme messen im Training und Spiel
Geschwindigkeit, Beschleunigung und Distanz.²
· Zukunftsaussichten: Der Club arbeitet an der Nutzung von Skelett- und Haltungsdaten, um Bewegungsabläufe noch genauer zu analysieren.
4. Die Auswahl des Trainers (Jürgen Klopp)
Sogar die Einstellung von Jürgen Klopp basierte auf Datenanalyse.
· Ian Grahams Analyse zeigte, dass Klopps letzte, scheinbar schlechte Saison bei Borussia Dortmund (Platz 7) ein statistischer „Ausreißer“ war.
· Das Modell der „Expected Points“ bewies, dass Dortmund extrem viel Pech im Abschluss hatte und die Leistung eigentlich viel besser war, als die Tabelle aussagte. Dies überzeugte die Eigentümer, Klopp zu holen.
Da Daten für den Club zu einem kritischen Geschäftswert wurden (von Spielerdaten bis zum
Ticketverkauf), musste auch die IT-Infrastruktur modernisiert werden.³
• Der Club wechselte von einem alten bandbasierten Backup-System zu einer Cloud-
Backup-Lösung (Backup Technology).³
• Dies garantiert, dass kritische Daten (wie das Ticket-System oder Scouting-Berichte) bei
einem Ausfall innerhalb von Minuten wiederhergestellt werden können, was die
Geschäftskontinuität sichert.³
Zusammenfassend zeigt sich, dass Liverpools Erfolg kein Zufall war, sondern das Ergebnis einer Integration von Datenwissenschaft in alle Bereiche des Clubs – von der IT-Sicherheit im Hintergrund bis hin zur Entscheidung, welcher Stürmer verpflichtet wird.
Quellen:
¹ Rockborne (o. J.). Data Analytics in Football: Liverpool FC.
https://rockborne.com/graduates/blog/data-analytics-in-football-lfc/
² Liverpool FC (o. J.). In conversation with AXA: How data helps shape LFC on the pitch.
https://www.liverpoolfc.com/news/conversation-axa-how-data-helps-shape-lfc-pitch
³ Backup Technology (o. J.). Liverpool FC Case Study.
https://www.backup-technology.com/downloads/liverpool_case_study.pdf