Los operadores de apuestas deportivas están sometidos a una presión constante para ofrecer cuotas en vivo con una latencia ultrabaja, donde incluso unos pocos milisegundos pueden marcar la diferencia en la competitividad y en la experiencia del usuario, escribe Lauren Harrison.
Al mismo tiempo, los operadores deben gestionar una actividad de apuestas cada vez más sofisticada, adaptarse a requisitos de datos en constante evolución, hacer frente a amenazas de fraude y, además, diferenciar sus productos en mercados cada vez más saturados. No es una tarea sencilla.
Para entender cómo los operadores pueden afrontar estos desafíos sin comprometer la seguridad, la velocidad o la profundidad de su oferta, conversamos con Daniel Netzer, director de Producto y Tecnología (CPTO) del proveedor líder de datos deportivos LSports.
En esta entrevista hablamos sobre el papel cada vez más importante de los datos, la analítica del comportamiento y la flexibilidad de los proveedores. También exploramos por qué Daniel considera que la ventaja competitiva en este sector depende cada vez más de cómo los operadores utilizan los datos para crear productos líderes en el mercado.
Comenzamos preguntándole:
Las apuestas en vivo siguen siendo una de las principales fuentes de ingresos para los operadores de apuestas deportivas. Sin embargo, también plantean importantes desafíos en términos de latencia y gestión del riesgo. ¿Cuáles son hoy los principales problemas que enfrentan los operadores para ofrecer una experiencia competitiva de apuestas en vivo?
“Durante los últimos dos años hemos visto una ola muy intensa de apostadores que buscan activamente debilidades en las casas de apuestas. Están probando qué operadores tardan más en actualizar las cuotas y dónde existen oportunidades de arbitraje o exposiciones al riesgo.
Para los operadores, eso significa que cada milisegundo de latencia representa un riesgo financiero directo. Por eso llevamos entre cuatro y cinco años trabajando incansablemente en dos frentes, ambos reflejados en la forma en que está construida nuestra plataforma ARENA360.
El primero es la velocidad de distribución a través de nuestro producto TRADE.
Tenemos una definición muy estricta de la latencia y de los niveles de rendimiento esperados, y optimizamos constantemente para cumplir esos estándares. En cuanto recibimos los datos, los analizamos, verificamos su precisión y relevancia, y los distribuimos lo más rápido posible.
El segundo aspecto es comprender el comportamiento del apostador.
Cuando se realiza una apuesta, analizamos todo el historial del usuario para construir un perfil: quién es y cuáles son sus intereses. Si detectamos una anomalía, la señalamos de inmediato.
Si un apostador que siempre ha apostado al tenis comienza de repente a realizar grandes apuestas en boxeo latinoamericano, eso genera una alerta. Lo mismo ocurre con la velocidad: buscamos usuarios que apuestan justo en el instante en que cambia una cuota o que realizan apuestas con importes inusuales sobre un mercado específico.
Después profundizamos aún más y agrupamos el comportamiento de diferentes apostadores para identificar valores atípicos dentro de esas comunidades. Eso nos permite detectar sindicatos de apuestas, bots y agentes que realizan apuestas en nombre de terceros.
La velocidad te permite ofrecer un producto competitivo en vivo, pero la inteligencia sobre el comportamiento es lo que mantiene ese producto rentable.”
Muchos operadores sienten que los proveedores tradicionales de datos ofrecen poca flexibilidad en cuanto a cobertura, precios y desarrollo de productos. ¿Qué tan importante será la agilidad del proveedor en el futuro? ¿Y qué capacidades deberían buscar los operadores al evaluar a sus socios de datos en vivo?
“Es un mundo complejo, y voy a ser sincero al respecto. Lo que necesita un operador depende mucho de quién sea.
Un operador regional que solo trabaja en Perú, por ejemplo, compite con factores muy distintos a los de un operador global, que debe cumplir diferentes regulaciones y leyes en cada jurisdicción.
Además, algunos mercados prácticamente obligan a los operadores a utilizar proveedores oficiales de datos. Eso implica limitaciones reales. Cuando trabajas con un proveedor oficial tradicional, normalmente estás restringido tanto en los datos que puedes recibir como en el tipo de análisis que puedes desarrollar sobre ellos.
En LSports seguimos un camino diferente. Creamos nuestros propios feeds independientes, y eso nos hace únicos porque no estamos limitados por acuerdos oficiales de suministro de datos.
Para construir esos feeds agregamos y verificamos información procedente de múltiples fuentes: web scraping, scouts humanos, visión por computadora y otras tecnologías propias, además de alianzas estratégicas como nuestro acuerdo con la ITF.
Ese modelo es lo que nos permite ser ágiles. Podemos ofrecer los datos más precisos y, al mismo tiempo, brindar verdadera flexibilidad en cobertura, precios y desarrollo de productos.
Podemos detectar rápidamente dónde existen vacíos de información, corregirlos y adaptar nuestra oferta a cada operador porque no estamos atados a contratos rígidos con ligas que limitan lo que podemos desarrollar.
Cuando un operador evalúa a un proveedor de datos en vivo, le recomendaría hacerse tres preguntas.
La primera: ¿qué tan independiente es ese proveedor?
Si su feed está limitado por acuerdos oficiales de datos, entonces la hoja de ruta de tu producto también lo estará.
La segunda: ¿qué tan rápido puede cerrar una brecha?
Las necesidades de cobertura cambian constantemente, y un socio que tarda meses en añadir una liga o un mercado siempre terminará frenando tu crecimiento.
Y la tercera: ¿qué nivel de flexibilidad ofrece en términos comerciales y de empaquetado?
Los precios y la cobertura deberían adaptarse a tu operación, no al revés. La agilidad ya no es un valor agregado; es la diferencia entre un proveedor y un verdadero socio.”
La confianza en los datos se ha convertido en un aspecto crítico para el negocio, especialmente cuando los operadores toman decisiones comerciales y de experiencia del cliente en tiempo real. ¿Cómo ayuda una mayor transparencia sobre la confianza y fiabilidad de los datos a que los operadores tomen decisiones más inteligentes?
“Parte de la respuesta está en la propia pregunta: la transparencia. Es prácticamente un lema para nosotros.
El primer paso consiste en mostrar a nuestros clientes exactamente qué datos están recibiendo en comparación con otros proveedores y con los estándares habituales del mercado, todo ello mediante un panel claro y fácil de interpretar.
Nuestros clientes conocen su negocio mejor que nosotros. Cuando disponen de esos puntos de referencia, comienza una conversación real: ¿es suficiente este nivel de calidad o no? Podemos analizar el GGR, el nivel de participación de los apostadores según deportes, ligas, mercados y estadísticas.
Esto puede verse claramente en BOOST, nuestro producto de benchmarking y analítica.
Los operadores obtienen comparativas sobre precios, valores atípicos y anomalías, como las tasas de suspensión entre distintos proveedores de datos. Es una forma sencilla de comprender qué está ocurriendo realmente en un entorno de datos en tiempo real.
Además, ofrecemos alertas y notificaciones para que los traders puedan actuar inmediatamente.
El siguiente paso consiste en automatizar esos flujos de trabajo para que el propio sistema ejecute las acciones por ellos.
Y cuando los datos no alcanzan el nivel de calidad que un cliente espera, escuchamos el problema, lo trabajamos internamente y volvemos con una solución. Gran parte de ello consiste en ampliar nuestras capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático para limpiar y normalizar los datos tanto como sea posible.
Hay otro aspecto importante relacionado con la confianza: la alineación de incentivos.
Creemos en los acuerdos de reparto de ingresos porque compartimos los mismos intereses que nuestros clientes. Cuando ellos ganan y crecen, nosotros también crecemos. Es casi una pequeña empresa conjunta, algo poco habitual en esta industria. Y es la mejor prueba de que confiamos plenamente en nuestros propios datos.”
¿Cree que la ventaja competitiva de las casas de apuestas depende cada vez más de cómo utilizan los datos, en lugar de simplemente quién tiene acceso a ellos? ¿Qué papel desempeñan plataformas como HyperFeed para transformar los datos deportivos en una experiencia de apuestas más atractiva, escalable y rentable?
“Absolutamente. Y está directamente relacionado con un producto que lanzamos recientemente.
Mañana mismo todas las casas de apuestas del mundo podrían tener acceso a todos nuestros datos. Pero la verdadera diferencia está en la creatividad para comprender esos datos y convertirlos en algo valioso.
HyperFeed nace precisamente con esa idea. Es un feed de datos extremadamente flexible que asigna un nivel de confianza a cada estadística. Esa estructura basada en niveles de confianza permite desarrollar distintos casos de uso según el grado de fiabilidad de la información.
Con estadísticas de menor confianza puedes construir sistemas de gestión de riesgo más inteligentes: detener apuestas, suspender mercados, ajustar márgenes o modificar cuotas.
Con estadísticas de alta confianza puedes impulsar productos de interacción con el usuario, como widgets de trivias en vivo, validar pagos de premios o liquidar apuestas con total seguridad. En la práctica, es un único feed con múltiples capas comerciales.
No todos los operadores están preparados para adoptar este enfoque todavía. Estamos hablando de un feed de datos deportivos en tiempo real, y desarrollar este tipo de soluciones requiere capacidad técnica y tiempo.
Pero ahí es precisamente donde reside la verdadera ventaja competitiva: en la capacidad de construir cosas nuevas sobre esos datos, como marcadores predictivos en vivo, mejores modelos de riesgo y mejores modelos de fijación de cuotas. Así es como uno se diferencia de la competencia.
Y queremos ir todavía más lejos.
Actualmente, muchas empresas toman feeds oficiales o no oficiales y ejecutan algoritmos como simulaciones de Monte Carlo, generando entre mil y cien mil escenarios por evento para el siguiente minuto, los próximos cinco o incluso los siguientes treinta.
Nuestro objetivo es eliminar esa carga de trabajo y ofrecer esas predicciones ya procesadas para las casas de apuestas, especialmente para aquellos operadores que no cuentan con la infraestructura necesaria para hacerlo por sí mismos.
Imaginemos un partido de la Premier League en el que reportamos un córner con un nivel de confianza del 23%.
Hemos analizado miles de eventos anteriores con ese árbitro, ese portero, ese entrenador y esas condiciones climáticas. Combinando toda esa información con el estado actual del partido podemos proyectar 100.000 escenarios futuros y generar mejores precios a partir de ellos.
Esa es la dirección hacia la que nos dirigimos.”
Nota del editor
La velocidad, aunque sigue siendo fundamental, ya no es suficiente.
Según Daniel Netzer, el verdadero reto para las casas de apuestas consiste en combinar una latencia extremadamente baja con una gestión inteligente del riesgo en tiempo real, capaz de proteger frente al fraude sin sacrificar la rentabilidad.
Con ese objetivo nació ARENA360, una plataforma que combina la entrega ultrarrápida de cuotas con herramientas de análisis del comportamiento para identificar patrones de apuestas sospechosos antes de que generen pérdidas significativas.
Pero la hoja de ruta de LSports no termina ahí.
El elemento más innovador de su propuesta es HyperFeed.
En lugar de limitarse a entregar datos brutos para que cada operador los interprete por su cuenta, HyperFeed asigna un nivel de confianza a cada estadística individual, permitiendo comprender mejor tanto la fiabilidad de la información como el riesgo asociado.
Esto no solo ayuda a detectar oportunidades que de otro modo podrían pasar desapercibidas, sino que también permite a los operadores decidir cuándo adoptar una postura más agresiva o más conservadora, desarrollando productos de mayor valor para el usuario y sistemas de protección mucho más eficaces.
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