Die ENGO boomt, und Geos Geschichte ist ein perfektes Beispiel dafür, warum. Da immer mehr Sportler die Leistungsfähigkeit von ENGO entdecken, gewinnen innovative training wie training leistungsbasierte training Leistungssensoren zunehmend an Bedeutung. Geos Weg von der Genesung nach einer Verletzung zu seiner persönlichen Bestzeit im Marathon zeigt die transformative Kraft dieses Ansatzes und unterstreicht gleichzeitig die einzigartigen Fähigkeiten von ENGOhervor.
„Letztes Jahr hatte ich gerade eine Verletzung hinter mir und stand vor einer Marathon-Herausforderung. Drei Marathons in kurzer Folge hatten meinen Körper stark beansprucht, und die Erholung stand an erster Stelle. Also begann ich im Januar training einem neuen training : training leistungsbasierten training ENGO .
Dieses Mal habe ich die Ziele für Tempo und Herzfrequenz weggelassen. Da ich mich von einer Verletzung erhole, wollte ich kein Übertraining riskieren. Stattdessen konzentrierte ich mich auf den Aufbau von Kraft, Beweglichkeit und reiner Anstrengungstoleranz.
Mein Plan? Sechs Läufe pro Woche, zwei Krafttrainings und gezielte Beweglichkeitsübungen. Der Schlüssel zum Erfolg war jedochtraining gefühlter Anstrengung, wobei 80 % meiner Läufe auf leichte, kraftbasierte Übungen ausgerichtet waren. Die restlichen zwei Tage waren für härtere Einheiten reserviert: Tempoläufe und Schwellenwerttraining. Als der Tag des Rennens näher rückte, integrierte ich Marathon-Tempo-Einheiten in meine langen Läufe.
ENGO wurde zu meiner Geheimwaffe.Mit den Stryd-Leistungsdaten in meinem Sichtfeld konnte ich meine Anstrengung in Echtzeit sehen. Das half mir, diszipliniert zu bleiben und meine Leistungsabgabe auch an schwierigen Tagen im Zielbereich zu halten. Vorbei waren die Zeiten, in denen ich raten oder mich auf hügeligem Gelände zu sehr verausgaben musste. Die DatenvisualisierungENGO half mir, mein training zu optimieren training meine Fortschritte zu verfolgen.
Vertrauen aufbauen durch training mit hoher Intensität:Alle vier und acht Wochen habe ich einige Tests mit maximaler Intensität durchgeführt. Anhand dieser Daten konnte ich mein Leistungsziel für den Marathon vorhersagen – ein entscheidender Faktor für meine Rennstrategie.
Renntag:Negative Splits waren mir bisher immer verwehrt geblieben. Aber dieses Mal war ich dank meines kraftbasierten training der Anleitung ENGO zuversichtlich. Meine Strategie? Mit meiner Basis-Marathonleistung (260) starten und diese während des Rennens schrittweise steigern.
Die ersten 5 Kilometer verliefen reibungslos. Ich hielt meine Leistung perfekt im Rahmen und beendete den ersten Halbmarathon mit einem starken Wert von 262. Mit ENGO konnte ich meinen durchschnittlichen Leistungswert leicht in 5-Kilometer-Blöcken überwachen. Zu sehen, dass ich innerhalb des Zielbereichs bleibe, hat mein Vertrauen gestärkt.
Nach der Hälfte der Strecke, als ich die Möglichkeit sah, unter drei Stunden zu bleiben, steigerte ich die Leistung leicht. Bis zum 30. Kilometer lag meine Durchschnittsleistung bei 264. Selbst bei Kilometer 40, als die Müdigkeit einsetzte, hielt ich eine respektable Leistung von 263.
Als ich die Ziellinie überquerte, rechnete ich mit einem Drei-Stunden-Ziel. Aber die Uhr hatte eine Überraschung parat - genau drei Stunden! Mein Ziel war es nicht, eine bestimmte Zeit zu erreichen, sondern meine aktuelle Fitness zu maximieren. Die Datenvisualisierung von ENGO war der Schlüssel dazu. Ich konnte meine Leistung in Echtzeit sehen, mich an die Rennbedingungen anpassen und an meine Grenzen gehen.
Kredit @GeoJolly
