Ayudamos a los clubes a
ganar más dinero.
Para maximizar el dinero que invierten y convertirlo en victorias, en más dinero, o en ambas cosas.
Ayudamos a los clubes a ser eficientes.
Nuestros modelos con base científica encuentran la combinación de activos-jugador que maximiza el rendimiento deportivo, el retorno financiero o ambos, según el capital y el riesgo disponibles del club.
El 95,3 % de los clubes no opera de forma eficiente.
Clubes que construyen con SoccerSolver.
MIT Sloan Sports
Analytics Conference
Entre las 8 mejores startups de ciencia deportiva.
Alejandro Sánchez, CEO de SoccerSolver, presentó SoccerSolver en el MIT SSAC, donde se encuentran fútbol, ciencia e inversión.
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850K € levantados. Antes de facturar.
Una ronda pre-seed de 700K € más 150K € de family & friends, cerrada antes de tener ingresos o clubes anunciados. El lanzamiento al mercado comienza en 2026.
Leer artículoInvierte más. Crece más.
En 2017, Florentino Pérez describió al club como una empresa y a sus jugadores como sus activos financieros definitorios. SoccerSolver convierte esa tesis en un sistema operativo.
“Tratad a un club deportivo como una empresa. Y los activos de este club no son máquinas. Son jugadores.”
Los jugadores son talento. Los jugadores son activos financieros.
SoccerSolver evalúa a cada jugador como un activo mediante más de 50 métricas financieras, preservando el contexto deportivo que hace único a cada club.
K. Mbappé Detectado 2016 
E. Haaland Detectado 2019 
M. Olise Detectado 2020 
J. Musiala Detectado 2019 
A. Isak Detectado 2019 
C. Palmer Detectado 2021 
M. Caicedo Detectado 2020 
J. Neves Detectado 2022 
E. Camavinga Detectado 2019 
F. López Detectado 2023 
A. Tchouaméni Detectado 2019 
D. Doué Detectado 2022 “Metió cinco goles. Se le ve bien. Fichémoslo.”
Una observación sin una tesis de inversión cuantificada.
“+25% de ROI esperado. 32% de volatilidad a la baja. Retorno positivo con un 90% de confianza.”
Una decisión deportiva traducida en riesgo, retorno y timing.
El mercado se mueve. Entérate antes que él.
SoccerSolver lee a los jugadores como un mercado: revalorización esperada, depreciación y valor a un año, actualizados de forma continua según el contexto del club.
Pedri €165.7M esperado a 1 año 
Vitinha €144.9M esperado a 1 año 
K. Kvaratskhelia €143.3M esperado a 1 año D. Doué €135.7M esperado a 1 año 
O. Dembélé €100.1M esperado a 1 año 
D. Szoboszlai €105.3M esperado a 1 año F. López €113.9M esperado a 1 año 
W. Saliba €95.6M esperado a 1 año C. Palmer €78.7M esperado a 1 año J. Musiala €95.1M esperado a 1 año 
F. Wirtz €97.3M esperado a 1 año 
E. Fernández €95.1M esperado a 1 año 
P. Cubarsí €84.8M esperado a 1 año 
F. Valverde €87.9M esperado a 1 año Captura de producto de SoccerSolver · Los resultados del modelo son probabilísticos, no garantías de valor futuro.
Del club sin SoccerSolver al club con SoccerSolver.
Este es el historial financiero de un club a lo largo de varias temporadas, y la diferencia proyectada al optimizar las decisiones de inversión con SoccerSolver.
Salida del modelo ilustrativa y anonimizada. Las previsiones son probabilísticas, dependen del contexto y la ejecución, y no son resultados financieros garantizados.
El precio del ascenso. El coste del descenso.
SoccerSolver conecta el valor de la plantilla con los puntos y las probabilidades necesarios para proteger el riesgo o alcanzar la meta.
Capturas de producto. Las probabilidades cambian con el valor de mercado seleccionado, las hipótesis de temporada y el contexto competitivo; no garantizan resultados deportivos.
El xG de tu carrera. El xV de tu valor.
Los propietarios hablan de dinero. xV convierte toda la carrera de un director deportivo en evidencia del valor financiero creado.
Real Betis*
Getafe CF*
Tottenham*
RCD Espanyol*
Leeds United*
Sevilla FC*
Real Valladolid*
Al-Ittihad*
Deportivo Alavés*
Elche CF*
Middlesbrough*
Racing Santander*
Rayo Vallecano* * Los escudos representan los entornos de club contenidos en las carteras profesionales de esos directores, no necesariamente su club actual.
Cada producto empieza con un paper científico.
SoccerSolver desarrolló 15 proyectos de investigación. 3 fueron semifinalistas del MIT. Este año, nuestro equipo cuantitativo presentará más de 10 papers nuevos.
Redefiniendo la inteligencia de scouting
Un marco cuantitativo para la similitud entre jugadores y el encaje táctico en el fútbol.
Leer en ResearchGate ↗
La frontera eficiente del fútbol
Equilibrando rentabilidad y rendimiento en la optimización de plantillas.
Leer en ResearchGate ↗
El modelo OI
Un marco de utilidad multicriterio para la eficiencia entre salario y valor en el fútbol.
Leer en ResearchGate ↗
