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拿了东京奥运会金牌的数学系女博士后 背后有个营销道理

Philip 2021/07/30 17:13

任各国的国家队千算万算,怎么也算不到今年奥运公路自行车比赛中爆出了个大冷门——一个没有团队、没有教练的奥地利选手夺下了金牌。

这个爆冷门奥地利选手来头不小,确切地说,她是一个兼职当运动员的数学学霸,解数学题才是她的本职工作,人家拿金牌只是顺便陶冶情操强身健体而已。

这位大神本名叫做Anna Kiesenhofer(基森霍夫),是一个数学系博士后,她目前在世界名校洛桑联邦理工学院当老师,教的就是偏微分方程课。所以我们千万不要小看自己的班主任或者高数老师啥的,说不定人家就是下一个世界冠军。

看到这里,资深的吃瓜群众们可能就会开始好奇,为什么一个数学博士,在没有团队陪练、没有教练指导的情况下,顺手就拿了个金牌?

要知道,根据比赛现场情况分析,这位数学大神在比赛一开始就直接选择突围,一路领先大部队,最终比赛成绩领先对手75秒之多,可谓是直接碾压其他选手,难道一个疫情过去,各国运动员体质都变得这么虚弱了吗?

大量网友开始扒这位大神的运动方法,最后发现,她夺冠的原因还真是因为数学成绩实在太好……

在社交媒体中,基森霍夫分享了此前训练时的热适应过程表,用CORE体温计来监测自己在骑行时的提问,记录了当体温超过38.5℃时身体的机能反应。由于内容过于硬核,我们就不展开了,大家可以自行感受一下下面这个推文的风格:

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在训练过程中,她一手操办了自己的营养表、设备和训练计划,而上面这些数据监测、研究、分析,也都由她一个人完成。

等于说她用了一个数学化的算法模型来不断训练自己,通过自己的体能数据、营养数据收集和反馈,来不断优化比赛结果。这种训练方法在其他选手中非常少见,完全是一场跨维打击。

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你可能以为基森霍夫用到了什么深奥得不得了的数学模型,但实际上也并没有……从基森霍夫的社交动态可以发现,她的训练计划引用了不少现成的论文文献资料,而她在日常训练中所做的,也只是将各种数据上传到程序中自动分析,然后反馈给她训练建议而已。

所以说基森霍夫的夺冠,并不是什么具体算法的胜利,而是一种数据化、科学化的方法论胜利。

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基森霍夫在社交媒体中表示过,她对训练时机体反应的数据十分关注,不断通过程序的记录、分析,让他能够提前适应比赛环境。当然,针对东京的比赛现场,她还专门研究了东京的气温数据,将其重要因子加入到整个训练计划中,让自己能够更加适应比赛当天33摄氏度的高温环境。

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其实话说回来,就算她有教练和陪练团队,如果教练本人对这套数据系统和方法不能理解透彻的话,可能也未必有多大帮助,甚至可能会帮倒忙。

基森霍夫夺冠的例子,其实在体育界也并不是个例了,这件事总是让我想起那部叫《点球成金》的电影。

这部电影本身就是根据真人真事改变,故事讲的是一个棒球队老板找了一个“数学家”助理保罗,保罗通过各种大数据来分析“投手防御率”、“上垒加长打率”等各种数据指标,并形成一整套“保罗算法”来训练球队。这种训练方式在当时绝无仅有,最终让一只快倒闭的棒球队,创造了20场连胜的战绩,刷新了大联盟记录。

当然,类似“保罗算法”的方式,今天已经被应用到了大量的球队训练中去,可以说“保罗算法”让整个体育竞技行业都带来了一次数据化的变革。

显然,这个数据化、智能化的过程其实也在今天的营销行业中出现,品牌营销要怎么做、做什么,不能只靠一时兴起拍脑袋决定,也不能盲从一些营销大师的灵感,否则品牌迟早会被一批“数学家们”打败。

如果我们把整个营销体系分为洞察、创意、媒介和运营四个环节的话,可以发现,创意有Adobe这样的技术体系、媒介被各大广告平台的效果营销体系占据、运营产生了大量SAAS公司和技术方案,唯独洞察,如今还停留在最简单的技术应用层面。

从长期行业发展来看,营销洞察一定会产生像基森霍夫夺冠一样的颠覆式创新,这也是我们在构建一套“洞察引擎”系统的初心,通过数据和算法,推动营销洞察板块的智能化。未来也许就像每个人都离不开搜索引擎一样,洞察引擎将成为品牌营销的刚需。

世界就是这样,打败营销大师的,不是另一个营销大师,而可能是数据分析师。当然,数据算法只是工具,最终还是需要人来完成,营销行业的人机结合时代其实已经到来。

总而言之,基森霍夫这位数学大神的“意外”夺冠,不仅在让整个体育界反思,同样也在暗示我们营销行业——时代变了。

注:文/Philip,文章来源:时趣研究院(公众号ID:SocialTouch2020),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力网立场。

文章来源:时趣研究院

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