[INTRODUÇÃO] Desde a ascensão da filosofia de Moneyball no baseball dos Estados Unidos no início dos anos 2000, o uso de estatística aplicada à esportes vem ganhando espaço em diversas modalidades. Especialmente do ponto de vista gerencial, a adoção de métodos quantitativos na gestão de equipes esportivas, sobretudo com foco na avaliação de performance de atletas, revolucionou a forma de competir. No futebol, especialmente no Brasil, esse movimento ainda está no início e há muito a se descobrir. Do ponto de vista da performance individual de atletas, grande parte da literatura toma como base a investigação da origem de “superstars”, revisitando o conceito criado por Rosen (1981) e aplicando-o ao âmbito do futebol, frequentemente levantando discussões a respeito do papel gerado pelo talento em contraposição à popularidade, como fatores que compõem o valor de um atleta. Considerando os impactos econômicos e origens de “superstars” no futebol e tomando como referência o estudo de Brandes, Franck e Nüesch (2006), no qual foram analisados os impactos da performance de jogadores nos ganhos com bilheterias, abrem-se caminhos para equipes alcançarem lucros explorando tais efeitos, uma vez que se obtém uma compreensão quantitativa do valor de um atleta   [METODOLOGIA] O objetivo desse estudo é a criação de uma nova métrica, capaz de medir o valor percebido da atuação de um jogador para os expectadores. Para tal, foram desenvolvidos modelos de random forest, regressão logística e support vector machine para prever a probabilidade de cada jogador ser eleito na votação popular online para a “Seleção da Rodada”, que premia os melhores atletas de cada posição que atuaram nos jogos da rodada em questão. Um ensemble dos modelos desenvolvidos foi utilizado para unificar os resultados em uma única métrica, que representa um score para a atuação do jogador em termos de valor percebido pelo público. O modelo criado obteve um índice de precisão geral de 51%, alcançando até 69% dependendo da posição em que o atleta atua. Considerando a quantidade total de atletas e a quantidade selecionada para compor a “Seleção da Rodada”, que era a variável alvo, uma escolha randômica teria aproximadamente 5% de chance de acerto, portanto a precisão obtida se mostrou significante, indicando a eficácia do modelo para seu objetivo. [CONCLUSÃO] O índice de valor percebido desenvolvido, é eficaz em aferir a qualidade atribuída à performance de um jogador em determinada partida. Tal informação pode ser valiosa de diversas formas para a gestão de um clube de futebol. Em linhas gerais, a métrica desenvolvida pode ser interpretada como uma medida de satisfação dos expectadores em relação à performance dos atletas, ou seja, trata-se de uma forma das equipes mensurarem o valor gerado ao seu consumidor final. Munidos de tais informações, os clubes podem investir melhor seus recursos ao contratar ou utilizar atletas com maiores chances de agradar o público, o que resulta em receitas incrementais com vendas de ingressos e mercadorias licenciadas.