Как создать экосистему для повышения эффективности футбольных клубов
Дагестанский стартапер развивает из Казахстана платформу для оценки потенциала игроков, управления нагрузками и повышения эффективности команды в целом
Еще несколько лет назад аналитика в футболе выполнялась вручную. Специалисты пересматривали матчи, фиксировали ключевые моменты, собирали статистику и вручную формировали отчеты, которые помогали тренерам принимать решения, например, стоит ли покупать подающего надежды игрока. Процесс занимал дни, а иногда и недели, но альтернатив не было — точность анализа напрямую зависела от человеческого фактора.
Сегодня технологии позволяют за секунды обрабатывать огромные массивы данных, находить скрытые закономерности и давать клубам готовые инсайты. Одним из таких решений стала экосистема SOTA, основанная 27-летним предпринимателем Тахи Омаровым. Она помогает клубам глубже понимать потенциал игроков, управлять нагрузками и повышать эффективность команды в целом. Причем технология предназначена не для футбольных грандов, а для развивающихся клубов. По итогам 2024 года стартап совокупно привлек $1,6 млн, а оценка SOTA составляет $32 млн.
Бизнесмен с детства
Тахи, переехавший в Казахстан в 2022 году, вырос в Махачкале. Еще в школе он открыл в себе тягу к интернет-предпринимательству. Создавал десятки сайтов, один из них был посвящен, например, мамонтам, и собирал неплохой трафик. «Я ходил в библиотеки, потом писал статьи и загружал их на сайт. Он начал пользоваться популярностью, и ко мне обратились с предложением продать сайт. Я заработал на этом целых $400, большие деньги для школьника. Тогда я понял, что моя цель — создавать новое с нуля», — вспоминает он.
Учеба в физматлицее помогла Тахи лучше разобраться в IT, уже к 10-му классу сайты приносили ему более $1000 с рекламы от Google Ads. Школу юноша окончил с медалью и поступил в МГУ им. М. В. Ломоносова на факультет Высшей школы бизнеса. Вскоре, вспоминает Тахи, он понял, что выбрал не то направление. «У меня были завышенные ожидания от менеджмента как от специальности. Тем более что я в тот момент основал небольшую компанию, которая разрабатывала на заказ мобильные приложения. Деньги были, возможности — тоже, продолжать учиться не захотел и отчислился, предварительно сдав все экзамены на отлично», — говорит он.
Футбольная аналитика
В 2018 году Тахи с другом, профессиональным футболистом, решили делать стартап. Мы связались с вторым сооснователем, однако он попросил не упоминать его, к тому же он вышел из проекта спустя несколько лет. Друзья понимали, что мировой футбольный рынок голоден до технологий, особенно развивающиеся клубы, мечтающие работать эффективнее и зарабатывать больше титулов. Ребята изучали рынок, выходили на футбольных аналитиков, скаутов и тренеров через LinkedIn, собирали информацию, как функционируют футбольные клубы.
«Анализ показал, что клубы стабильно совершают ошибки при трансферах, независимо от суммы сделки. Мы проанализировали 2000 трансферов нападающих в Transfermarkt — это главный источник информации о трансферах в футболе. Он показывает, сколько стоит игрок на рынке, когда и куда он переходил, на каких условиях. Мы использовали четкие критерии для определения неудачных трансферов. Трансфер признавался неуспешным, если он приводил к финансовым потерям, когда клуб приобрел игрока за одну сумму, а продавал его значительно дешевле. Еще один признак неудачного трансфера — передача игрока в аренду в первый или второй сезон после покупки, что свидетельствовало о неверной оценке его потенциала. Также трансфер квалифицировался как провальный, если нападающий забивал реже, чем один гол за три матча, или не был игроком основного состава в значительной части сезона без учета травм», — объясняет Тахи.
Тахи увидел, что, используя данные и аналитику, можно создать AI-продукт, который минимизировал бы риски при подписании клубами контрактов с новыми игроками. Для обучения модели использовались данные о командах, из которых переходили игроки, и клубах, куда они отправлялись. Учитывались статистика самих футболистов, их бывших и будущих партнеров, а также фактический исход каждого трансфера — успешный или провальный. Данные брали у ведущих провайдеров, включая конкурентов SOTA (WyScout, Opta), а оценка успешности базировалась на собственной методологии компании.
После обучения алгоритм стал применяться к трансферам, которые еще не состоялись. Модель адаптировалась под запросы клуба — учитывали ключевые качества, которые важны тренерскому штабу и тактической модели команды. Для наиболее перспективных игроков SOTA проводила дополнительную оценку неигровых факторов, используя соцсети самого футболиста, его семьи и клуба, прессу, публичные высказывания и другие открытые источники. В итоговом отчете анализировали три ключевых параметра: профессионализм и фокус на карьере — насколько игрок отдается футболу, есть ли у него отвлекающие факторы вроде личного бизнеса или свадьбы в середине сезона; психологическую устойчивость и коммуникации; риски долгосрочного развития.
Своими силами Тахи с партнером начали разработку минимально жизнеспособного продукта (MVP), на который затратили $50 тыс. «Часть суммы составил грант, который я выиграл в University of Warwick, часть — накопления от разработки приложений. Продвигать продукт поехали на родину футбола. Мы ездили по Великобритании, показывая свои первые идеи и наработки», — говорит он. На первых этапах SOTA фокусировалась на работе с крупными клубами, способными инвестировать в аналитику. Компания запустила пилотные проекты с «Бирмингем Сити», «Лестер Сити», «Челси» и рядом других команд, помогая им делать более осознанные трансферные решения.
Тахи признается, что первоначальная версия SOTA был сырой, но она заинтересовала рынок. Знакомство с футбольными клубами давало возможность совершенствовать методологию сбора данных. Основатели SOTA искали каналы выхода на крупные клубы, их инкубационные программы для стартапов. И в 2020 году проект дошел до финала конкурса, организованного немецкой футбольной командой «Вердер».
«Клуб искал технологические решения. Продукты трех компаний внедряли в техплатформу клуба, в случае успешных тестов начинали полноценное сотрудничество. Мы представили свой MVP для снижения рисков трансферной ошибки. Наш проект отобрали из 2000, он дошел до финала в Берлине. Мы не вошли в финальную тройку, но получили ценный фидбэк от президента клуба, директоров по скаутингу, по цифровым технологиям и председателя наблюдательного совета», — добавляет собеседник.
Тахи понял, что с имеющимся качеством данных сделать самостоятельный масштабируемый коммерческий продукт не получится. Вызывало вопросы качество данных: фиксируются только действия на мяче, но отсутствуют позиционные данные — расположение игроков без мяча, расположение самого мяча, а также биомеханические данные — положение и динамика ключевых точек тела во время игры для анализа движений. Также не хватало точности, поскольку данные собирали вручную или по видео с трансляций. Кроме того, объем доступных данных для анализа и обучения моделей был недостаточным. Этот вывод помог скорректировать стратегию и сосредоточиться на создании собственной системы сбора данных.
Футбольная экосистема
Сегодня SOTA превратилась в AI-платформу, которая делится на три направления. Аналитика — персональный аналитический отдел для тренера на базе искусственного интеллекта. Клиент получает автоматический разбор своих матчей, анализ соперников, инструменты для развития команды и игроков — все в одной системе для повышения эффективности тренера и снижения затрат на аналитику. Маркетинг — цифровой отдел маркетинга на базе ИИ. Клиент получает автоматическое создание контента для Instagram, TikTok, YouTube и инструменты для активации спонсоров — все в одной системе для роста вовлеченности фанатов и увеличения доходов. Также внутри платформы работает база для скаутов — там можно найти игроков, которые могут стать будущими звездами, прогноз дается на основе данных об игроках.
ИИ используется в трех случаях: при сборе данных — нейросетевая видеоаналитика с использованием современных алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения для автоматического распознавания игроков, игровых событий и статистических данных в реальном времени. Исходные данные, полученные с камер, на этом уровне преобразуются в технико-тактические и фитнес-показатели по каждому игроку, что служит основой для выработки рекомендаций на следующем логическом уровне. Затем ИИ используется при формировании рекомендаций на базе уже собранных данных. Система автоматически анализирует агрегированные данные, выявляя тренды в игровой статистике как отдельных игроков, так и команды в целом. Есть отдельный ИИ-ассистент, который отвечает на вопросы пользователей. «В маркетинговом продукте мы используем гибридный подход на основе генеративных моделей ИИ и компьютерной графики для создания привлекательного контента для соцсетей», — добавляет Тахи.
Собеседник открывает ноутбук и показывает своего клиента — второй дивизион бразильской футбольной лиги. «У нас 40 аналитиков, большая часть — в Узбекистане и Казахстане. Они работают в программе, куда выводится видео и готовая разметка от алгоритмов. В их задачи входит фиксация действий и расположения игроков и проверка работы алгоритмов. Далее на базе собранных данных система делает глубокий анализ и формирует ответы на вопросы конечных пользователей. После чего тренер может посмотреть все закономерности и эффективность того или иного игрока и сделать свой вывод», — детализирует Тахи.
На вопрос, в чем здесь автономность, раз аналитику все равно делают люди, Тахи с энтузиазмом отвечает: «Нет ни одной ИИ-технологии или решения, которое бы без ошибок могло считать все действия футболистов на поле. Тем не менее в футболе нужна точность. Поэтому мы вынуждены заносить данные в платформу вручную, но дальше в дело вступает ИИ. Система анализирует каждый момент игры и автоматически распознает игроков, их положение на поле и действия, которые они совершают. Для анализа используются алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения, а для обеспечения максимальной точности задействуются наши обученные аналитики».
Бизнес-модель продукта — подписка. В каждом продукте есть по четыре пакета с разным набором функций для клиентов с разными потребностями и бюджетом. Стоимость одного продукта начинается от $1500 для команд и от $10 тыс. для лиг в год. «Мы установили цену от $1500, чтобы обеспечить достаточное проникновение на рынок и при этом достичь целевых показателей прибыльности. Благодаря наличию различных продуктов у SOTA и высокому LTV (сумме дохода от клиента за все время сотрудничества) мы можем предлагать доступные цены даже для самых низкобюджетных сегментов», — дополняет он.
Первая официальная продажа была на казахстанском рынке — продукт приобрела мини-футбольная лига Алматы, самая крупная любительская лига в Казахстане. На сегодняшний день в числе клиентов SOTA колледжи из США — Grace College, Georgia Gwinnett College, Arcadia University, академия футбольного клуба из Саудовской Аравии «Аль-Хиляль», а также клубы Узбекистана, Азербайджана. Асем Кужанова, которая более 10 лет развивала футзальный клуб «Кайрат», сегодня помогает продвигать SOTA в футзальных лигах Испании, Латвии и других стран.
В 2024 году Тахи начал привлекать финансирование, до этого проект жил лишь на личные средства предпринимателя. Ангельские инвесторы из США, Великобритании и Казахстана совокупно вложили в проект $1,6 млн, при этом Тахи отдал лишь 12 % доли в стартапе. «Второй раунд инвестиций я закрыл на $1 млн при оценке в $32 млн. Имена раскрывать не могу, скажу лишь, что один из инвесторов связан с Freedom Holding, но это не Турлов. Всего в нас инвестировали пять инвесторов: один из США, второй из Великобритании, трое — казахстанцы», — улыбается Тахи.
«За небольшие деньги мы предлагаем один из самых широких и эксклюзивных спектров технико-тактических данных на рынке футбольной аналитики. В системе фиксируется 30 показателей в LIVE и более 150 показателей уже после завершения матча, что позволяет тренерским штабам глубже понимать игру, адаптировать тактику и отслеживать динамику команды и игроков. Можно взять дорогие аналоги вроде WyScout или Sportec solutions. За большие деньги ведущие лиги получают большой массив данных, который не так просто понять, а развивающимся лигам и командам нужен доступный и понятный продукт», — объясняет Тахи.
Этим летом состоится релиз камеры SOTA. По действующим продуктам и действующим сегментам SOTA работает с видео, которое уже есть у команд, создавая ценность и без камеры — за счет количества анализируемых показателей, удобства продукта для конечных пользователей, за счет ценообразования — больше функционала за меньшие деньги. Однако, чтобы запустить полноценный продукт для футбольных скаутов и помогать находить молодые «бриллианты», нужно предоставить данные, которые более никому не доступны. «Здесь и необходима своя камера, она будет снимать ровно так, как нам нужно», — дополняет Тахи. Эта камера позволяет снимать игры и тренировки в разрешении 8K с панорамным обзором и охватом всех игроков. Она оснащена высокопроизводительным одноплатным компьютером и тремя камерами высокого разрешения, позволяющими четко распознавать игроков и их действия даже в самых удаленных зонах поля. Первые прототипы готовы и уже в этом году будут продаваться как дополнение к основному продукту.
«К 2030 году мы станем ведущей технологической компанией для футбола. В II квартале 2025 года мы продолжим расширять клиентскую базу в Центральной Азии, США и Саудовской Аравии. По финансированию мы ведем переговоры с фондами из США. Сейчас SOTA работает с клиентами в девяти странах, и это только начало», — амбициозен предприниматель.
