Moneyball – Como uma análise estatística pode fazer a diferença

• 16 de out de 2017

O filme Moneyball conta a história do gerente geral do time de basebol Oakland Athletics, Billy Beane, e sua estratégia para formar um time competitivo para a temporada de 2002, apesar do orçamento limitado. Baseado no livro “Moneyball: The Art of Winning na Unfair Game”, retrata como o uso de análise estatística transformou a maneira como os gerentes gerais dos times de basebol montam e escalam suas equipes.

Como um time com a terceira menor folha de pagamento conseguiu bater o recorde de vitórias consecutivas em uma temporada? É possível aplicar esse modelo em empresas para também apresentar resultados surpreendentes?

Moneyball – O homem que mudou o jogo

A temporada de 2002 da MLB (Major League Baseball) ficou marcada para o Oakland Athletics, sendo 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 Billy Beane, gerente geral da equipe, buscava alternativas para montar um grupo competitivo apesar do orçamento limitado.

A alternativa encontrada por Beane 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 ofensivo melhor que os tradicionalmente utilizados, como número de rebatidas e velocidade do jogador.

Os indicadores utilizados tradicionalmente acabavam sendo os principais fatores de preço no mercado de jogadores. Sendo assim jogadores que apresentavam boas medidas para os novos indicadores poderiam ser adquiridos por preços menores e dentro do orçamento do time. Foi assim como Beane conseguiu montar um time capaz de competir com os grandes da liga.

Lançado em 2012, Moneyball obteve seis indicações ao Oscar incluindo o de melhor filme. Com Brad Pitt no papel do gerente geral do Oakland Athletics, o filme é baseado na história real que mudou a forma como os times da Major League Baseball montam e escalam seus times.

A temporada do Oakland Athletics em 2002

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

Foi quando começaram a aparecer os resultados. Os ajustes necessários na equipe montada pareciam estar realizados e a equipe 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 escore 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.”

Mickey Mantle foi um jogador de basebol americano que teve sucesso nas décadas de 1950 e 1960. O filme Moneyball começa citando essa sua frase, mesmo que ela não tenha sido dita em referência às técnicas estatísticas utilizadas no esporte. 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 o Oakland Athletics?”

Foi então quando começaram a surgir diversas organizações afirmando usar o “modelo Moneyball” em seus negócios das mais diversas maneiras. Empresas que até então não utilizavam análise quantitativa, começaram a utilizar em setores como o de recursos humanos, compras, marketing, produção, infraestrutura e outros.

Mas o que significa aplicar a teoria Moneyball nos negócios?

Como repetir a façanha do Oakland Athletics, que através 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 e atingir melhores resultados. Utilizando técnicas estatísticas avançadas, os dados podem apresentar aspectos ocultos à observação, intuição e experiência de gestores e diretores.

A ABG Consultoria Estatística conta com uma equipe de estatísticos prontos para, através dos números, dados e informações disponíveis, apresentar possibilidades que ampliam a visão de diretores e gerentes para orientar a tomada de decisão. É assim que as soluções oferecidas têm ajudado as organizações à:

• Prever o volume de venda para definição de metas e investimentos;
• Definir 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 tempos de 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 de modelos estatísticos para orientar as decisões estratégicas. Entre em contato com nossos consultores para conhecer os cases de sucesso e descubra como a estatística pode ajudar a melhorar os resultados em sua empresa.