door: Miro Banovic & Otto Koppius

De wintertransferperiode is weer voorbij en veel clubs hebben geprobeerd om gaten in hun selectie op te vullen en misschien ook wel versterkingen voor de langere termijn aan te trekken. Kortom, coaches, clubs en spelers (!) hebben bepaalde verwachtingen van die transfer, maar komen die ook uit? Spelers moeten zich aanpassen aan een nieuw team en een nieuwe organisatie en soms ook een nieuw land en dat kost tijdⁱ. Is het dan reëel om te verwachten dat een nieuwe speler - na een toch vaak uit nood geboren transfer - beter gaat spelen? En hoe zit dat in vergelijking met zomertransfers?

Om daar meer inzicht in te krijgen, hebben we via Transfermarkt.com data verzameld over 2.617 transfers uit de top-10 competities van de UEFA uit de periode 2012-2017, waarvoor transfersom-data bekend waren. Hiervan waren 480 wintertransfers en 2.137 zomertransfers en hierbij hebben we zowel permanente transfers als huurovereenkomsten meegenomen om te kijken naar de tijdhorizon van de verwachtingen: een huurling is voor de korte termijn en zal verwacht worden gelijk te presteren, terwijl een permanente transfer wat meer tijd heeft voor de aanpassing.

SciSkill Index als maatstaf
Als prestatiemaatstaf hebben we gebruikt gemaakt van de SciSkill Index, zoals ontwikkeld door SciSportsⁱⁱ. Hierbij maken we een vergelijking tussen de SciSkill op het moment van transfer en de SciSkill zes maanden later, zodat de aanpassingsperiode voldoende achter de rug is om een redelijk betrouwbaar beeld te hebben van hoe de speler presteert bij de nieuwe club.

Als maatstaf voor de verwachtingen hebben we de relatieve transfersom genomen, dat wil zeggen de transfersom als percentage van de totale transferuitgaven van die club, met als onderbouwing dat hogere verwachtingen van een club tot uiting komen in een hogere transfersom. Natuurlijk spelen een hele hoop niet-financiële factoren een rol bij de verwachtingen die een club heeft van een nieuwe speler, maar uiteindelijk zal er toch een bedrag betaald moeten waarin dit allemaal samengevat wordt en zal een club niet een groot deel van het beschikbare budget willen betalen voor een speler waar het geen hoge verwachtingen van heeftⁱⁱⁱ.

Mediatie-analyse
Om nog wat meer inzicht te krijgen in hoe die verwachtingen doorwerken in het aanpassingsproces, hebben we door middel van een mediatie-analyse^iv gekeken naar de gemiddelde speelminuten die de speler maakt in de eerste 6 maanden: een speler waar hoge verwachtingen van zijn, zal vaker speelminuten krijgen in een wedstrijd. Door die extra speelminuten zal die speler zich ook sneller aanpassen dan een speler die alleen maar meetraint, en door die snellere aanpassing ook beter gaan presteren, waardoor de verwachtingen bijna zichzelf waarmaken^v. De analyse bevestigde dit patroon en liet zien dat het effect van de verwachtingen op de prestaties bijna volledig gemedieerd werd door de speelminuten. Of om het in niet-statistische termen te zeggen: de eventuele vooruitgang van spelers komt puur doordat ze meer of minder speelminuten maken.

Hoewel er een hoop verschillende vergelijkingen te maken zijn, kunnen de belangrijkste resultaten van deze mediatie-analyse samengevat worden in figuur 1. Wat als eerste prettig is om te zien, is dat hoewel er natuurlijk altijd mislukte transfers zijn gemiddeld genomen de spelers er zes maanden na de transfer beter voor staan dan voor de transfer: hun SciSkill ligt een paar punten hoger^vi. Opvallend is wel dat huurlingen niet of nauwelijks onderdoen voor permanente transfer qua vooruitgang, zeker ten opzichte van de relatief wat duurdere transfers.

Wat verder opvalt, is dat de hoogte van de huursom niets uitmaakt voor de vooruitgang: goedkope huurlingen en dure huurlingen gaan evenveel vooruit. Voor permanente transfers ligt dit anders: hoe hoger de relatieve transfersom, hoe minder de vooruitgang, al wordt de speler nog steeds wel beter. Misschien komt dit omdat relatief duurdere spelers al dichter bij hun maximale potentieel zitten en daardoor minder vooruit kunnen gaan of misschien komt het omdat clubs te optimistisch zijn over de waarde van spelers en daardoor relatief iets teveel betalen, maar hier kunnen we met de huidige data geen uitspraken over doen.

Wintertransfers vs. zomertransfers
Maar het meest relevante resultaat voor de vraag die we aan het begin stelden, is wel dat de wintertransfers (de onderste twee lijnen) duidelijk minder vooruit gaan dan de zomertransfers (de bovenste twee lijnen). Met andere woorden: wintertransfers kunnen zeker een toegevoegde waarde hebben voor een club, maar clubs moeten de verwachtingen wel wat naar beneden bijstellen ten opzichte van de zomertransfers. Tegelijkertijd willen we toch speciaal een lans breken voor de goedkope permanente wintertransfers, want die gaan gemiddeld bijna net zoveel vooruit als de dure permanente zomertransfers. Gegeven het grote belang van speelminuten voor de vooruitgang van spelers zouden we tegen coaches willen zeggen: geef de goedkope winterspelers flink wat speelminuten de komende tijd. Ze zouden je zomaar eens heel fijn kunnen verrassen.

Miro Banovic is in 2019 afgestudeerd aan de Rotterdam School of Management bij de CEMS Master Master in International Management. Deze column is gebaseerd op zijn afstudeeronderzoek.

Otto Koppius is universitair docent Business Analytics op de Rotterdam School of Management, Erasmus Universiteit. Hij doet vooral onderzoek naar toepassingen van nieuwe databronnen zoals wearables en nieuwe analysemethoden om vraagstukken rondom talentmanagement, coördinatie in teams en de fysieke en mentale fitheid van atleten en werknemers te bestuderen. Naast zijn universitaire werk is hij roeicoach en heeft hij meerdere ploegen naar wereldkampioenschappen en andere grote toernooien begeleid.

Noten:
i.  Dit aanpassingsproces is veel bestudeerd in onderzoek naar ‘expats’: werknemers van multinationals die voor een bepaalde tijd naar het buitenland gaan, maar dan lang niet altijd hetzelfde presteren als daarvoor, zie b.v. Firth et al. (2014). Ook voor binnenlandse nieuwkomers bij een organisatie blijkt dit aanpassingsproces een flinke rol te spelen, zie bijvoorbeeld Ashforth & Saks (1996)
 
ii. Met dank aan SciSports voor het beschikbaar stellen van de benodigde data.
 
iii. Strikt genomen kan het natuurlijk zijn dat een speler een gelimiteerde afkoopsom in het contract heeft die dusdanig onder zijn marktwaarde ligt dat een club zo’n speler voor een prikkie kan overnemen, maar dit is een vrij zeldzame situatie in het huidige voetbal omdat contracten al snel worden opengebroken om dit soort situaties te voorkomen.
 
iv. M.b.v. de ‘pyprocessmacro’, een Python-implementatie van de mediatie-analyse van Hayes (2013)
 
v. Het ‘geboortemaand-effect’ in talentontwikkeling is een nog duidelijker voorbeeld van hoe verwachtingspatronen zichzelf waar kunnen maken.
 
vi. Als referentiekader: de SciSkill loopt van 0 tot 180, maar de meeste spelers zitten onder de honderd, alleen de echte toppers zitten er (flink) boven. Bijvoorbeeld de gemiddelde SciSkill tijdens de recente Clasico was 125 voor Barcelona en 118 voor Real Madrid.