京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
虽然帝都承办了 2008 年奥运会,天朝国民也为此盛事狂欢,但除了金牌数字让人血脉偾张以外,日常体育锻炼和健身还离大多数国人很远。而即使近几年有不少健身房在生活小区周边建立起来,也往往因为上班族时间资源的稀缺以及空间距离带来的不便而让人在办卡后无法形成持续的运动健身习惯。
不过好消息是,随着手机、平板等移动设备因其便携性而成为人体不可或缺的一部分,好的健身内容也可以被装进“口袋”、随身携带,降低了人们持续消费健身内容的门槛,从而有助于形成良好的运动习惯——而线上健身平台“沸腾时刻”想做的就是这样一件事。
简单来说,“沸腾时刻”想通过收集用户身体的数据,用算法为其设计个性化的视频健身课程,替代传统的线下“私教”。
初次使用沸腾时刻时,用户需要手动输入自己的身高、体重、腰围、臀围等信息,让系统对其身材有个基础的判断和了解。但仅有这些数据还不足够系统精准判断,所以采集了基础数据后,沸腾时刻还会要求用户跟着视频完成“体测”环节,以判断用户体能适合从何种强度的训练开始做起。
说到这里,有人可能会好奇:纯线上的视频播放方式,如何得知用户线下“体测”的成绩呢?这正是沸腾时刻很有意思的一点——它会为用户提供可交互的视频课程,让用户跟着视频中的教练完成一系列动作,比如“做 30 秒的高抬腿”,当高抬腿的教学视频播放完后,视频便会暂停并弹出一个表单,让用户填写他在 30 秒内可以完成的高抬腿动作的个数——通过这类数据的收集,系统便可以判断出用户的体能大概在什么样的水平。
当然,这类交互不仅仅限于体能测试的环节,在用户后续的健身过程中,为其配套的健身视频都会不断采取这种交互方式来收集用户的运动数据,以跟踪其锻炼效果,并优化后续为其推送的视频健身课程,让用户可以循序渐进地达到健身目标。这也就是之前所说的,用数据+算法去替代掉原来线下的私教所做的事。
不过,用纯粹的线上方式来做健身教学,除了数据收集这一弱点以外,还有对用户把控较弱的缺点——就像 Coursera 上的视频课程一样,用户辍学的门槛极低,也没有线下的同学和老师氛围来让用户对辍学形成负罪感,而类似的沸腾时刻也极可能面临同样问题。
针对这一点,沸腾时刻的创始人 Rocky 说,通常健身坚持不下去最大的问题就是线下去健身房的不方便性,而他们已经用线上可交互健身视频的方式去减少原来的不便捷性了。除此之外,还可能让人坚持不下去的因素就是视频内容不够丰富,每天练习的都是几乎一样内容,便很容易失去乐趣(曾经跟着视频跳过郑多燕的菇凉们应该深有感触)。
对此,沸腾时刻的做法是,他们在线下和有名的私教合作录制视频课程,目前已经有成百集的内容,可以让用户每天都有不一样的健身视频观看,且这些视频都是个性化定制、符合用户身体需求的。而健身这件事,只要用户能坚持 30 到 60 天,便可以看到自己身材的巨大改变,尝到这个甜头之后用户自然会对健身产生黏性了。
盈利模式上,沸腾时刻现阶段采取初级视频课程免费,高级会员按年卡收费的模式。付费的高级会员可以购买沸腾时刻提供的可穿戴设备(让收集到的用户数据更加精准),并免费到线下健身房进行锻炼(有点类似ClassPass整进散出的模式)。不过 Rocky 认为,和为线下私教导流的方式并不是长期的,他们认为最有价值的还是积累下来的用户健康大数据,未来可以将收集到的用户健康大数据开放给各类厂商进行合作。
团队上,沸腾时刻创始人 Rocky 从美国伊利诺伊大学 MBA 毕业后回国创业,在大学时曾是 CUBA 冠军校队的成员,在中美健身届都积累下了一些资源,因而可以以较低的成本和前央视的节目团队以及国内外的健身、健美冠军教练合作拍摄视频,这也算是其创业的早期优势之一。目前沸腾时刻已经上线试运营一年,最近进行了全新改版,而其 app 也会在近日推出。团队也已拿到琴江创投千万人民币级别的天使投资。
至于类似的产品,国外和沸腾时刻在线上或是线下有些相同之处的公司有FitStar、Fitmob,国内有“我开始”等。而从 2014 年起,从 P2P 角度、线下健身房整合角度、私教角度等等方向切入的各类围绕运动健康服务也不断涌现,比如练练、开练、约教练等,估计 2015 年还会有更多玩家涌现,我们会持续保持关注。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01