Analisis Data Fisik: Kecepatan, stamina, dan jarak yang ditempuh selama pertandingan adalah data statistik yang semakin tersedia berkat teknologi pelacakan pemain. Ini menambah dimensi fisik dalam menilai potensi pemain.
Penggunaan Model Ekonometrik
Model regresi dan machine learning yang digunakan dalam banyak platform penilaian, seperti di situs Transfermarkt atau CIES Football Observatory, mampu menganalisis variabel-variabel penting seperti performa, usia, kontrak, dan riwayat cedera untuk memprediksi nilai pasar pemain.Â
Algoritma ini telah disempurnakan dan terbukti menghasilkan estimasi yang mendekati kenyataan dalam banyak kasus. Misalnya, pada pemain yang lebih muda, statistik mungkin menunjukkan bahwa potensi pertumbuhan karier pemain tersebut masih tinggi, sehingga meningkatkan nilai pasar mereka.
Data Historis dan Tren Pasar
Analisis tren dari nilai transfer sebelumnya juga menjadi faktor penting dalam menentukan market value. Sebuah model statistik yang baik memperhitungkan dinamika pasar dan kondisi ekonomi dalam industri sepak bola, termasuk inflasi harga transfer dan kebutuhan tim tertentu. Dengan adanya data historis ini, statistik dapat memprediksi tren kenaikan atau penurunan nilai pasar di masa depan berdasarkan pola yang telah terjadi.
Faktor Pasar Global
Algoritma pasokan-permintaan: Model statistik juga mengkalkulasi dinamika pasokan-permintaan dalam pasar transfer. Pemain dengan profil langka (misalnya pemain serbaguna yang bisa bermain di banyak posisi atau pemain muda berbakat) cenderung memiliki harga pasar lebih tinggi, dan statistik bisa menangkap hal ini berdasarkan data kinerja historis dan kebutuhan pasar.
Faktor yang Mengurangi Akurasi
Pengaruh Faktor Subjektif
Meskipun statistik memberikan banyak data obyektif, persepsi subyektif dari klub, agen, dan media dapat memengaruhi nilai pasar pemain. Pemain yang populer di kalangan penggemar atau yang memiliki citra media yang kuat sering kali dihargai lebih tinggi daripada yang dapat dijelaskan hanya dengan statistik.Â
