‘Als voorbereiding op een wedstrijd krijgen we altijd de beschikking over een zogenaamde scoutingfeed. Dat is de complete wedstrijd van de komende tegenstander, maar dan is telkens het hele elftal in beeld. Dus niet zoals op tv-beelden een deel ingezoomd, maar een vrijwel compleet veld. Zo kun je zien hoe de totale ploeg beweegt, welke aanwijzingen de trainer van tijd tot tijd geeft en waar voor ons de kansen en bedreigingen liggen. We gebruiken dit om er scenes uit te snijden en die voor te leggen aan onze eigen ploeg. Wat betreft cijfermatige data maken we gebruik van Opta, dat internationaal deze gegevens produceert die via de DFB (Duitse voetbalbond, red.) voor elke vereniging beschikbaar zijn. Zo kunnen we van iedere tegenspeler en onze eigen spelers exact zien wat ze gepresteerd hebben. Hetzelfde halen wij overigens ook nog binnen via de Russische firma InStat, waarmee we dus vanuit twee verschillende hoeken data binnenhalen.’
Dat wordt dus al met al een enorme hoeveelheid data. Hoe bepaalt Mainz 05 wat gebruikt wordt en wat niet? ‘We kijken er met de complete staf naar. Heel veel gegevens hoef je de spelers niet te vertellen. Dat Bayern München veel over de grond speelt, weet iedereen. Het gaat erom dat je enerzijds kijkt of de indruk die je zelfs tijdens je analyse van een tegenstander hebt gekregen, onderschreven wordt door de cijfers. Aan de andere kant kan het natuurlijk zo zijn dat je iets niet opgevallen is, maar wat op grond van de data toch van belang is om aan je spelers mee te geven. Interessanter voor ons is het om te kijken naar onze eigen prestaties, en dan met name op fysiek gebied. Hebben we de afstand afgelegd die we normaliter halen? Hebben we misschien te weinig sprints, en op welke posities ging dat dan vooral mis? Zijn wellicht minder passes aangekomen, en waar lag dat dan aan? Vaak heeft het een met het ander te maken, dat wil je weten om het vervolgens te kunnen verbeteren. En er komt kennis bij kijken: als je veel balbezit hebt gehad, loop je minder. Wanneer je zoiets niet weet, kun je verkeerde conclusies trekken. Soms verkijk je je geweldig op cijfers. Zo is het weleens voorgekomen dat we een paar kilometer minder gelopen hadden in een wedstrijd dan in de wedstrijd ervoor. Maar in de wedstrijd ervoor hadden we viermaal gescoord, de laatste wedstrijd niet. Stel nu dat acht spelers de doelpuntenmaker gaan feliciteren en ze lopen daarvoor vijftig meter heen én terug. Dat is bij elkaar al achthonderd meter. Doe dat eens viermaal en je hebt al drie kilometer verschil. Zulke zaken moet je je wel realiseren bij het interpreteren van data. Of denk eens aan de invloed van blessuretijd. Stel je loopt in negentig minuten honderd kilometer. Maar nu wordt er vijf minuten blessuretijd bij geteld en je komt op 105 kilometer uit. Wanneer je niets weet over de blessuretijd, zou je kunnen denken: ha, mooi! Vijf kilometer meer afgelegd. Terwijl dat helemaal niet zo is. Als er veel hoekschoppen of doelpunten zijn, worden er minder passes gespeeld vanwege de tijd die verloren gaat. Dat zien is ook een kunst.’
Op welke manier worden de gegevens die verzameld worden, omgezet in trainingen? ‘In beginsel volgen we een vast stramien tijdens de trainingen waarin alles aan de orde komt wat wij belangrijk vinden. Waarbij we natuurlijk ook kijken naar wat de cijfertjes zeggen, maar die moet je wel eerst juist interpreteren. Een slechte passquote wil niet per se zeggen dat je slecht bent in passen. Het heeft vaak alles te maken met de speelwijze van de tegenstander. Wanneer wij tegen Bayer Leverkusen spelen, weten we van tevoren dat we een slechte passquote gaan hebben. Die jagen elke tegenstander overal op het veld af, waardoor wij nooit rustig kunnen rondspelen. We moeten vaak meteen de diepte zoeken. Dit betekent dus een slechte passquote, maar daar hoeven we dan de volgende week niet op te gaan trainen. Het kwam door iets anders, namelijk een tactische omstandigheid.’
