Luis Carlos Prieto (LaLiga): “Nuestra OTT nos permite conocer al fan que no ve fútbol; es al que queremos captar”

Usar los datos como materia prima para mejorar el negocio de LaLiga y los clubes. Ese es el objetivo que se planteó la asociación de clubes de fútbol cuando creó en 2016 la división de business intelligence y big data, cuyo responsable es Luis Carlos Prieto. Tras años como director de tecnología y data en compañías como Codere o la Agrupación Mutual Aseguradora, en febrero de 2020 recaló en LaLiga para dirigir una división centrada en analizar el mercado en el que juega el fútbol español.

Pregunta: Desde 2016 LaLiga está trabajando su división de business intelligence con el objetivo de que la toma de decisiones de la patronal y los clubes se apoye en los datos. ¿Hasta qué punto está desarrollado todo esto?

Respuesta: Siempre podemos avanzar mucho más, pero ya tenemos una división bastante fuerte. Da servicio a los clubes, que ya son capaces de utilizar las tecnologías que ponemos a su disposición para conocer a sus fans, y cómo se comportan, así como segmentar las distintas campañas que puedan lanzar para acceder a esos seguidores. A través de LaLiga y del área de business intelligence disponen de varias herramientas para tomar decisiones tomadas en los datos, y es algo que ya está muy desarrollado, también en la parte menos vinculada al negocio y más al rendimiento de los jugadores, lo que genera una ventaja competitiva.

P. : ¿Cuál ha sido hasta ahora la mayor aportación del análisis masivo de datos hasta ahora en términos de negocio? (conocimiento del fan, venta de entradas, mejora rendimiento deportivo y conocimiento del rival...) 

R.: Destacaría precisamente el conocimiento del aficionado porque genera un retorno de negocio más que evidente. Pero también el análisis de los jugadores.

P. : Como todos los clubes pueden acceder a estos mecanismos de LaLiga para estudiar a sus jugadores y a los rivales, ¿dónde está esa ventaja competitiva respecto al resto?

R.: Es cierto que todos los equipos pueden acceder a este big data, pero después depende de cada club contar con un equipo especializado que lea, analice e interprete esos datos. Es en esa maximización de la información donde está la ventaja. Y no sólo en el marco del rendimiento del jugador o conocimiento del rival, sino también en lo que respecta al aficionado, porque conocerlo te permite impactarle mejor y marcar la diferencia.

“Estamos trabajando para que el fan vea el partido desde casa como si estuviera en el estadio”

P. :¿Qué os dice el análisis de datos sobre el perfil de seguidor de LaLiga? ¿Cuál es el nicho o segmento que está por explotar o que mayor margen de crecimiento arroja? 

R.: Es un fan bastante fiel, masculino y mayoritariamente joven, con entre 25 y 35 años. Estamos trabajando con usuario que claramente reconocen que son fans de un equipo. Pero, como dices, hay un gran público por explotar porque en LaLiga siempre decimos que somos más que fútbol. En esa visión juega un papel fundamental la OTT de LaLigaSportsTV, porque da visibilidad a otros deportes al tiempo que nos permite acceder a la información sobre el tipo de fan deportivo que no ve fútbol, pero sí otras disciplinas.

P. : Entonces, ¿una de las grandes aportaciones de vuestra OTT es conocer al público que no necesariamente ve fútbol?

R.: Exactamente. Así conocemos a un tipo de aficionado al que también queremos captar. Trabajar con las plataformas OTT nos aporta mucha más información sobre el usuario, como también ocurre con el juego fantasy. Son dos opciones que nos aportan una ventaja competitiva mayor en tanto que conoces sus preferencias de consumo incluso cuando no hay competiciones en juego como ha ocurrido durante el confinamiento.

P. : ¿Cómo está trabajando LaLiga con la inteligencia artificial para detectar posibles amaños? 

R.: Tenemos iniciativas de altísimo nivel tecnológico para saber cómo evolucionan las cuotas de las distintas apuestas, y contamos con información de hasta catorce casas de apuestas. Con ello conseguimos ver si existe en alguna tendencia de apuestas que se salga de lo normal. Cuando eso ocurre, los operadores de juego balancean su riesgo, y nosotros tenemos un algoritmo de inteligencia artificial para analizar y hacer predicciones de cuál debería ser la tendencia de las apuestas. Tenemos esa predicción a tiempo real, de modo que cuando la tendencia real no se corresponde con nuestra predicción, levantamos la mano y decimos: “Aquí hay un movimiento extraño”.

“La inteligencia artificial nos ha permitido ver movimientos extraños en las apuestas y denunciar posibles amaños”

P. : ¿Cómo puede el big data ayudar a mejorar la exploración de los recintos deportivos en el contexto post Covid-19?

R.: Sí. Movimiento de os aficionados en los estadios par optimizar los procesos de entrada. Son proyectos en los que ya estamos trabajando. De esta forma leemos los flujos de movimientos y damos esa información a los clubes. Y también está en la venta de entradas

P. : En materia de inteligencia artificial, ¿cuáles son los desafíos que afrontan las grandes competiciones deportivas para mejorar la experiencia del fan que sigue el partido desde casa? 

R.: Ahí lo que está claro es que hay que proveer todo tipo de métricas e información adicional que no solo sea la jugada plana. Es decir, que cuando un aficionado vea el partido, pueda ver en pantalla información de valor, como cuál es el mejor pase posible que podía hacer un jugador, la potencia de disparo, etcétera. Y ahí tenemos un gran reto.

P. : ¿Y en hacer que el fan vea el partido de fútbol desde el salón de casa como si estuviera en el estadio?

R.: Estamos trabajando para que la experiencia del aficionado que ve el partido desde fuera del estadio sea similar a la del seguidor que está siguiéndolo en directo. La tecnología ya existe, pero aún le queda recorrido para mejorar y tenemos que estudiarlo bien porque la experiencia del usuario tiene que ser buena. 

P. :  Cual es la referencia internacional en la aplicación del big data en el deporte? ¿Y fuera del deporte?

R.: Hay muchos ejemplos que podemos mirar, y la mayoría están en Estados Unidos, con la NFL y la NBA, que tienen información muy potente y desarrollada. Pero no nos miramos en ese espejo, sino en el de las grandes compañías de gestión deportiva. Fuera del sector deportivo, recurrimos a los grandes fabricantes y proveedores del cloud, como Microsoft y Amazon, QUestán haciendo un trabjao muy fuerte. Son grandes players sobre los que se puede trabajar y avanzar.

P. : ¿Puede España y LaLiga jugar un papel destacado en esta materia?

R.: Estoy seguro. Se necesita seguir en la línea en la que estamos trabajando y avanzar más. LaLiga entiende que el dato es absolutamente un core para hacer crecer su negocio, conocer a sus públicos y darles lo que piden. La apuesta es clara.

P. : ¿Prevé problemas con la privacidad? ¿Cómo se evita que el aficionado se sienta invadido?

R.: Es un punto importante y somos defensores de esa privacidad. Para evitarlo hay que tener un especial celo en que ningún dato que sea innecesario será recogido. Y el argumento es claro: si no lo necesitamos, no lo buscamos. Por eso creo que no tendremos ningún problema al respecto. También es importante saber que cualquier dato relevante lo disociamos de la realidad para no captar datos de una persona en concreto, sino del público en general.

P. : ¿Cómo está llevando este conocimiento generado en LaLiga al curso de Estrategia Digital & Gestión de Datos?

R.: En LaLiga Business School ofrecemos el curso con una apuesta clara: hay que aportar conocimiento a los clubes para que utilicen el business intelligence y la inteligencia artificial para tomar decisiones fundamentadas en datos. LaLiga tiene esa información y la facilita a los clubes, pero si estos no cuentan con un equipo que analice y tome decisiones, no le están sacando el mayor partido. Por eso ofrecemos el curso, para dirigiros a los responsables de estas divisiones, que se forman a través de personal de LaLiga, y donde se imparten prácticas en los clubes y en la asociación.