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：
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。
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。
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。
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
