Zašto kladionice nude sve više opklada na pojedinačne igrače?
Sportska statistika je nekada uglavnom služila da objasni ono što se već dogodilo na terenu. Danas je postala jedan od ključnih elemenata sve šire ponude sportskog klađenja.
Uz pitanje ko će pobediti, korisnik može da prati koliko će puta napadač šutirati, koliko će poena postići košarkaš, koliko će asova odservirati teniser ili koliko će odbrana imati golman.
Tržišta zasnovana na učinku pojedinačnih igrača često se nazivaju player props. Njihovo širenje pokazuje koliko se promenila struktura modernog sportskog klađenja: jedan meč danas može da proizvede desetine zasebnih tržišta koja pre nekoliko decenija tehnički nije bilo jednostavno ni pratiti ni modelirati.
Jedan meč danas proizvodi mnogo više podataka
Klasično fudbalsko klađenje dugo je bilo koncentrisano na nekoliko osnovnih pitanja.
Ko pobeđuje? Koliko će biti golova? Da li će oba tima postići pogodak? Koji će biti tačan rezultat?
Player props menjaju perspektivu. Umesto da posmatramo samo ono što radi ceo tim, tržište može da izdvoji pojedinačne događaje svakog igrača.
Kod fudbalera to mogu biti:
- šutevi,
- šutevi u okvir gola,
- golovi,
- asistencije,
- dodavanja,
- prekršaji.
Košarka je još pogodnija za takvu vrstu ponude jer se individualni učinak tradicionalno opisuje velikim brojem statistika: poenima, skokovima, asistencijama, trojkama, blokadama i ukradenim loptama.
Isti princip postoji u tenisu, hokeju i drugim sportovima.
| Sport | Primeri individualnih podataka |
|---|---|
| Fudbal | šutevi, šutevi u okvir, golovi, asistencije, dodavanja |
| Košarka | poeni, skokovi, asistencije, trojke, blokade |
| Tenis | asovi, duple greške, brejkovi, osvojeni gemovi |
| Hokej | šutevi, poeni, golovi, asistencije, odbrane golmana |
Rezultat je jednostavan: jedan sportski događaj može da bude osnova za mnogo više tržišta nego ranije.
Podaci su bili glavna prepreka širenju player props tržišta
Da bi tržište na statistiku igrača funkcionisalo, nije dovoljno znati konačan rezultat.
Ako postoji opklada na broj šuteva jednog fudbalera, svaka relevantna akcija mora pravilno da bude zabeležena i pripisana odgovarajućem igraču.
Ista pravila moraju da se koriste i prilikom obračuna opklade.
To zahteva mnogo detaljniji sistem prikupljanja podataka nego tržište na konačnog pobednika utakmice.
Razvoj sportskih data feedova omogućio je da se veliki broj događaja tokom utakmice evidentira veoma brzo i u standardizovanom obliku.
Tek kada postoji takva infrastruktura, moguće je skalirati ponudu na veliki broj igrača, liga i statističkih kategorija.
Istorijska statistika nije dovoljna za formiranje kvote
Činjenica da je igrač u prethodnim utakmicama prosečno imao tri šuta ne znači da će odgovarajuća granica za sledeći meč automatski biti 2,5 ili 3,5.
Model mora da proceni kontekst naredne utakmice.
Važni mogu biti:
- očekivana minutaža,
- mesto u početnoj postavi,
- pozicija i taktička uloga,
- stil protivnika,
- očekivani posed lopte,
- tok meča koji model smatra najverovatnijim,
- izostanci drugih igrača.
Napadač koji u proseku beleži 3,0 šuta može imati potpuno drugačiju projekciju ako se očekuje da njegov tim dominira utakmicom nego ako igra protiv znatno jačeg protivnika.
Još veća razlika nastaje ako se promeni očekivano vreme provedeno na terenu.
Od projekcije do granice 2,5
Pretpostavimo da model za određenog fudbalera procenjuje očekivani broj šuteva na približno 2,7.
Bookmaker može na osnovu distribucije mogućih ishoda da formira tržište oko granice 2,5.
Ali očekivana vrednost 2,7 ne znači da će igrač najverovatnije završiti utakmicu sa tačno 2,7 šuteva – takav rezultat naravno nije ni moguć.
Model mora da proceni verovatnoću različitih celobrojnih ishoda:
0, 1, 2, 3, 4 ili više šuteva.
Tek iz te raspodele moguće je procenjivati verovatnoću da će igrač završiti iznad ili ispod određene granice i na osnovu toga formirati cenu.
Jedan igrač može da bude osnova za više tržišta
Širenje ponude postaje još vidljivije kada istog igrača posmatramo kroz nekoliko statistika.
| Statistika | Primer granice |
|---|---|
| Šutevi | 2,5 |
| Šutevi u okvir | 1,5 |
| Golovi | 0,5 |
| Gol ili asistencija | 0,5 |
Ako se slična ponuda napravi za deset ili dvadeset fudbalera, broj tržišta raste veoma brzo.
Upravo zato je automatizacija postala toliko važna za razvoj player props ponude.
Promenio se i način na koji navijači prate sport
Tehnološki napredak objašnjava kako su player props postali mogući u velikom obimu. Ali ne objašnjava u potpunosti zašto su postali zanimljivi korisnicima.
Sportska publika danas prati mnogo više individualnih statistika nego ranije.
Fantasy sportovi, društvene mreže, aplikacije sa rezultatima i detaljnim statistikama učinili su pojedinačne igrače važnim čak i van konteksta konačnog rezultata njihovog tima.
Navijač može da prati da li njegov klub pobeđuje, ali istovremeno i koliko je šuteva imao određeni napadač ili koliko je poena postigao omiljeni košarkaš.
Player props pretvaraju upravo takve individualne statistike u zasebna tržišta.
Svaka akcija može dobiti dodatni značaj
Kada je fokus samo na pobedniku, veliki deo pažnje usmeren je na rezultat na semaforu.
Kod player props tržišta važni postaju i događaji koji možda neće promeniti konačnog pobednika.
Šut, asistencija, skok ili odbrana golmana mogu imati sopstveni značaj.
To je slična promena onoj koju smo opisali u analizi o tome kako klađenje uživo menja način praćenja sporta.
Live klađenje deli meč na sve kraće vremenske segmente. Player props ga dele prema učinku pojedinačnih sportista.
U oba slučaja sportski događaj postaje mnogo detaljniji proizvod od jednostavnog pitanja ko će na kraju pobediti.
Zašto su player props zanimljivi i kladionicama?
Individualna tržišta omogućavaju da se ponuda jednog sportskog događaja značajno proširi bez dodavanja novih utakmica.
Umesto nekoliko osnovnih tržišta, jedan meč može da sadrži desetine dodatnih opcija vezanih za učinak igrača.
Takva tržišta mogu ostati aktivna i zanimljiva čak i kada je pitanje pobednika gotovo rešeno.
Ako fudbalski tim vodi 3:0, kvota na konačnog pobednika više nema istu dinamiku. Broj šuteva određenog igrača, njegova asistencija ili broj odbrana golmana i dalje mogu da budu otvorena pitanja.
Na taj način jedna utakmica proizvodi mnogo veći broj zasebnih tržišnih situacija.
Individualni učinak nosi posebnu vrstu neizvesnosti
Detaljni podaci omogućavaju bolje modele, ali ne uklanjaju neizvesnost.
Naprotiv, učinak jednog igrača može biti veoma osetljiv na promene koje imaju manji značaj za osnovno tržište utakmice.
Očekivana minutaža je dobar primer.
Ako model pretpostavlja da će fudbaler provesti 85 minuta na terenu, a trener ga neočekivano ostavi na klupi, projekcije njegovih šuteva, golova i asistencija moraju značajno da se promene.
Na njih mogu uticati i:
- rana povreda,
- crveni karton,
- promena formacije,
- drugačija uloga igrača,
- neočekivan tok utakmice.
Manje tržište može drugačije da reaguje na aktivnost
Još jedna važna razlika odnosi se na likvidnost.
Glavno tržište velikog fudbalskog meča obično privlači mnogo više aktivnosti nego tržište na statistiku jednog igrača.
Na manjem tržištu relativno velika opklada može imati veći značaj, dok istovremeno manji broj učesnika kontinuirano testira ponuđenu cenu.
Zbog toga kladionice mogu drugačije da upravljaju limitima, marginom i promenama kvota na individualnim tržištima.
Kako dubina tržišta utiče na ponašanje cena detaljnije smo objasnili u analizi o likvidnosti tržišta sportskog klađenja i njenom uticaju na kvote.
Bez automatizacije ovakav obim ponude bio bi teško održiv
Zamislimo da za dvadeset igrača jednog meča postoji po nekoliko različitih statističkih tržišta.
Svako od njih mora da ima projekciju, granicu i odgovarajuću cenu. Kada stigne nova informacija o sastavu, veliki deo tih procena možda treba ažurirati.
Ručno upravljanje tolikim brojem povezanih tržišta bilo bi veoma zahtevno.
Automatizovani sistemi mogu da promenu jedne važne informacije prenesu kroz više projekcija.
Ako se, na primer, promeni očekivana minutaža igrača, mogu ponovo da se izračunaju:
- projekcija šuteva,
- šutevi u okvir gola,
- verovatnoća pogotka,
- asistencije,
- druge povezane statistike.
Upravo ta mogućnost skaliranja jedan je od glavnih razloga zbog kojih je ponuda player props tržišta mogla toliko da se proširi.
Gde se u ovoj priči pojavljuje AI?
Veštačka inteligencija i napredniji algoritmi mogu dodatno ubrzati obradu velike količine sportskih podataka.
Njihova najvažnija uloga nije da bez greške predvide koliko će šuteva ili poena igrač imati.
Mnogo praktičnija prednost je sposobnost da se istovremeno obradi veliki broj promenljivih i brzo ažuriraju projekcije kada se uslovi promene.
Model može da kombinuje istorijske podatke igrača, očekivanu minutažu, protivnika, poziciju, stil igre i druge karakteristike konkretnog meča.
Kada se takav proces primeni na veliki broj igrača i statistika, automatizacija postaje važnija od samog ručnog formiranja pojedinačnih kvota.
Od jedne statistike do kombinovanih tržišta
Širenje ponude ne završava se nužno na zasebnim tržištima za šuteve, golove ili asistencije.
Više statistika može da se kombinuje u novi proizvod.
U košarci je dobar primer zbir poena, skokova i asistencija. U fudbalu se mogu kombinovati različiti individualni događaji, poput gola ili asistencije.
| Nivo tržišta | Primer |
|---|---|
| Ishod meča | ko će pobediti? |
| Statistika tima | broj golova ekipe |
| Statistika igrača | broj šuteva igrača |
| Kombinovano tržište igrača | gol ili asistencija |
Sledeći korak može biti personalizacija
Dalji razvoj verovatno neće značiti samo još dužu listu dostupnih tržišta.
Digitalne platforme mogu sve više da prilagođavaju ponudu interesovanjima pojedinačnog korisnika.
Ako neko redovno prati određeni klub, ligu ili igrača, sistem može češće da mu prikazuje upravo povezana tržišta i statistike.
Time se klasična ponuda, ista za sve korisnike, postepeno pretvara u mnogo personalizovaniji proizvod.
Što tržišta postaju detaljnija, raste i značaj kvaliteta podataka. Mora jasno da bude definisano šta se računa kao šut, asistencija, odbrana ili druga statistička akcija.
Mala razlika u definiciji može postati važna kada upravo ta statistika određuje način obračuna opklade.
Sportsko klađenje se spušta sve dublje u samu igru
Player props dobro pokazuju širi pravac razvoja tržišta.
Prvo je centralno pitanje bilo ko će pobediti. Zatim su se širila tržišta na golove, hendikepe i timske statistike. Danas se ponuda sve više spušta na nivo pojedinačnih igrača i konkretnih akcija.
Istovremeno se menja i način praćenja sporta. Rezultat ostaje važan, ali više nije jedina informacija koja privlači pažnju.
U kombinaciji sa live klađenjem, detaljnim podacima i personalizacijom, player props pretvaraju jedan sportski događaj u veliki broj manjih tržišta koja se mogu pratiti paralelno.
Povezane analize:
Ostale jezičke verzije:
