Das Ziel war, aus Jahren an Radsportdaten Orientierung zu schaffen: Was ist passiert, was bedeutet es und was sollte als Nächstes folgen?
Ich entwickelte die Produktidee, definierte die sportwissenschaftliche Interpretation der Trainingsinformationen und baute den nativen Prototyp um die tatsächlichen Fragen von Athlet:innen herum.
Statt zwischen isolierten Diagrammen zu wechseln, erhalten Athlet:innen eine verständliche Sicht auf Training, aktuellen Kontext und die nächste sinnvolle Handlung.
Radsportler:innen sammeln bereits enorme Mengen an Informationen. Das Problem sind selten fehlende Daten, sondern die Frage, welche Signale jetzt wichtig sind und wie sie mit der nächsten Trainingsentscheidung zusammenhängen.
Absolvierte Fahrten, Leistungsentwicklung, Intensitätsverteilung und geplante Einheiten leben im selben Produkt. Jeder Screen beantwortet eine klare Frage, anstatt ein weiteres Dashboard voller Zahlen zu zeigen.
Der Coach nutzt das letzte Training und die geplanten Einheiten, um die aktuelle Situation in verständlicher Sprache einzuordnen. Er unterstützt Entscheidungen, ohne vorzugeben, dass ein Algorithmus die Athlet:innen besser kennt als sie selbst oder ihr Coach.
SpinningLab ist ein funktionaler Konzeptprototyp und kein öffentlich veröffentlichtes Medizin- oder Coachingprodukt. Er zeigt Produktdenken, sportwissenschaftliche Übersetzung und native App-Entwicklung mit realen Datenstrukturen.
Die gezeigten Screens verwenden reale Prototypzustände und Trainingshistorien. Sensible Konto- und Athletendaten bleiben privat.