¿Cuáles son los 7 KPI principales para un negocio de coaching de salud con IA?

Bienvenido a nuestra última publicación de blog sobre el tema crucial de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para el coaching de salud de IA en el mercado artesanal. Como propietarios y artesanos de pequeñas empresas, la comprensión y el seguimiento de los KPI específicos de la industria es esencial para optimizar el rendimiento y lograr el éxito en este mercado en constante evolución. En esta publicación, profundizaremos en siete KPI esenciales adaptados específicamente para el entrenamiento de salud en el mercado artesanal con IA, ofreciendo ideas únicas que lo ayudarán a impulsar el crecimiento y mejorar su estrategia comercial.

Tasa de participación del usuario

Definición

La tasa de participación del usuario es un indicador de rendimiento clave crítico (KPI) que mide el nivel de interacción y la participación entre los usuarios y la plataforma de entrenamiento de salud con AI. Esta relación es esencial para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad de los planes de bienestar personalizados creados por la IA, la frecuencia de las interacciones del usuario y la satisfacción general y la retención de los clientes. En el contexto comercial, este KPI es crucial ya que afecta directamente el éxito de los servicios de coaching de salud de la IA y la capacidad de mantener relaciones a largo plazo con los clientes. Es importante porque una alta tasa de participación del usuario indica la capacidad de la plataforma para ofrecer valor a los usuarios, lo que lleva a una mayor satisfacción, retención y referencias potencialmente.

Cómo calcular

La tasa de participación del usuario se calcula dividiendo el número de usuarios activos durante un período específico (por ejemplo, mensualmente) por el número total de usuarios registrados y multiplicando por 100 para obtener un porcentaje. La fórmula se puede representar de la siguiente manera:

Ejemplo

Por ejemplo, si Vitalai Wellness Coaches tiene 500 usuarios registrados y 300 de ellos interactúan activamente con la plataforma impulsada por IA en un mes determinado, la tasa de participación del usuario sería (300/500) * 100 = 60%. Esto indica que el 60% del total de la base de usuarios se dedica activamente a los servicios de entrenamiento de salud durante ese período.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir la tasa de participación del usuario es que proporciona información valiosa sobre la satisfacción y la retención del cliente, ayudando a la empresa a identificar áreas para mejorar y adaptar el coaching de IA para satisfacer mejor las necesidades del usuario. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no puede capturar con precisión la calidad de las interacciones o la profundidad de compromiso, ya que se centra en la cantidad de usuarios activos.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, una tasa de participación del usuario del 45% al ​​65% se considera típica dentro del contexto de los Estados Unidos, lo que refleja niveles de participación saludables. El rendimiento superior al promedio estaría en el rango de 65%a 80%, mientras que una tasa de participación del usuario excepcional excede el 80%, lo que demuestra una fuerte participación y satisfacción del usuario.

Consejos y trucos

• Implemente estrategias de comunicación proactiva para mantener a los usuarios comprometidos e informados sobre los beneficios de la plataforma de coaching de IA.
• Recopile y analice regularmente los comentarios de los usuarios para comprender los impulsores de compromiso y las áreas de mejora.
• Ofrezca incentivos personalizados, recompensas o desafíos para fomentar la participación continua del usuario e interacción con el coaching de salud con IA.

Tasa de mejora del resultado de la salud

Definición

La tasa de mejora del resultado de la salud mide la mejora porcentual en los resultados de salud de un individuo después de implementar el plan de bienestar personalizado proporcionado por el sistema de entrenamiento de salud de la IA. Esta proporción es fundamental para medir, ya que refleja directamente la efectividad del entrenamiento con AI para contribuir a los resultados de salud positivos. En un contexto comercial, este KPI es importante, ya que demuestra el impacto del entrenamiento de IA en la salud y el bienestar de las personas, lo que puede conducir a una mayor satisfacción, retención y referencias. También sirve como un indicador clave de la propuesta de valor de la empresa, estableciendo credibilidad y competitividad en la industria de coaching de salud.

Cómo calcular

Para calcular la tasa de mejora del resultado de la salud, reste los resultados de salud del individuo antes de entrenar de sus resultados de salud después del entrenamiento. Luego, divida el resultado por los resultados de salud antes de entrenar para obtener el porcentaje de mejora. Esta fórmula proporciona una indicación clara y concisa de la efectividad del entrenamiento de IA para mejorar los resultados de salud individuales y guiar el progreso del bienestar.

Ejemplo

Por ejemplo, si los resultados de salud de un individuo antes del entrenamiento de IA estuvieran en un nivel de 60, y después de implementar el plan de bienestar, sus resultados de salud mejoraron a un nivel de 80, el cálculo de la tasa de mejora del resultado de la salud sería: (80 - 60) / 60 = 33.33%. Esto indica una mejora del 33.33% en los resultados de salud como resultado de la intervención de entrenamiento de salud de la IA.

Beneficios y limitaciones

El beneficio principal de medir la tasa de mejora del resultado de la salud es la visión directa que proporciona sobre la efectividad del entrenamiento de salud de la IA para impulsar los resultados de salud positivos para las personas. Sin embargo, una limitación a considerar es que este KPI puede no dar cuenta de los factores individuales más allá de la intervención de entrenamiento que podría influir en los resultados de salud.

Puntos de referencia de la industria

En el contexto de los EE. UU., Los puntos de referencia típicos para la tasa de mejora del resultado de la salud en la industria del entrenador de salud oscilan entre el 20% y el 40% en los resultados de salud después de una intervención de entrenamiento. El rendimiento superior al promedio puede alcanzar hasta el 50%, y los niveles de rendimiento excepcionales pueden demostrar mejoras del 60% o más, lo que refleja el impacto significativo del entrenamiento con IA en los resultados de salud individuales.

Consejos y trucos

- Recopilar y analizar continuamente los comentarios de los usuarios para identificar áreas de mejora en el sistema de entrenamiento de IA - Implemente actualizaciones periódicas a los algoritmos de IA basados ​​en las últimas investigaciones de salud y bienestar - Proporcionar recursos y herramientas de bienestar adicionales para admitir el progreso y el compromiso de los usuarios - Colaborar con proveedores de atención médica para garantizar un enfoque integral para la gestión de la salud y el bienestar

Precisión de recomendación de IA

Definición

La precisión de la recomendación de IA es el indicador clave de rendimiento que mide el porcentaje de recomendaciones precisas de salud y bienestar realizadas por la plataforma de entrenamiento con AI, Vitalai Wellness Coaches. Este KPI es fundamental para medir, ya que refleja la eficacia y la confiabilidad del sistema de IA para proporcionar planes y sugerencias de bienestar personalizadas a los usuarios. En el contexto comercial, la precisión de la recomendación de IA afecta directamente la confianza y la satisfacción de los clientes, así como el éxito general y la credibilidad de la marca Vitalai. Un sistema de coaching de IA de IA preciso y confiable es esencial para atraer y retener clientes, especialmente aquellos que administran condiciones de salud crónicas que dependen en gran medida de la orientación de salud personalizada.

Cómo calcular

La precisión de recomendación de IA se calcula utilizando la fórmula:

Cuando el "número de recomendaciones precisas" representa el recuento total de sugerencias de IA que se han considerado precisas en función de la retroalimentación de los usuarios y los resultados de salud, y el "número total de recomendaciones" es el recuento general de planes y asesoramiento de bienestar generados por IA.

Ejemplo

Por ejemplo, si los entrenadores de bienestar de Vitalai hicieron un total de 500 recomendaciones a sus clientes y 450 de ellos se consideraron precisos en función de la retroalimentación positiva de los usuarios y los mejores resultados de salud, entonces la precisión de la recomendación de IA se calcularía de la siguiente manera:

Beneficios y limitaciones

El beneficio de medir con precisión la precisión de la recomendación de AI radica en la capacidad de mostrar el valor y la efectividad del sistema AI para proporcionar entrenamiento de salud personalizado. Sin embargo, una limitación es que este KPI no tiene en cuenta la complejidad de las condiciones de salud individuales y los factores externos que pueden afectar las respuestas y resultados de los usuarios.

Puntos de referencia de la industria

Los puntos de referencia de la industria para la precisión de la recomendación de IA en el contexto de los EE. UU. Van por el 80% al 90%, con niveles de rendimiento excepcionales que alcanzan más del 95% en función de los estándares de la industria y las mejores prácticas dentro del sector de la tecnología de la salud.

Consejos y trucos

• Revise y calibre regularmente los algoritmos de IA para mejorar la precisión.
• Solicite comentarios detallados del usuario para validar la precisión de las recomendaciones de IA.
• Invierta en capacitación continua y aprendizaje para que el sistema de IA se adapte a los nuevos datos e ideas de salud.
• Utilice la evaluación comparativa de los estándares de la industria para establecer objetivos para la mejora de la precisión.

Tasa de retención de clientes

Definición

La tasa de retención de clientes es un indicador de rendimiento clave que mide el porcentaje de clientes o clientes que una empresa ha podido retener durante un período de tiempo específico. Esta relación es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad de la capacidad de la empresa para mantener a los clientes comprometidos, satisfechos y leales a sus productos o servicios. En el contexto de un negocio de coaching de salud como los entrenadores de bienestar de Vitalai, la tasa de retención de clientes es fundamental para medir, ya que afecta directamente el éxito y la rentabilidad a largo plazo del negocio. Es más probable que los clientes satisfechos y leales continúen utilizando los servicios de coaching de IA, lo que lleva a mayores ingresos y referencias positivas de boca en boca.

Cómo calcular

La tasa de retención del cliente se puede calcular tomando el número de clientes al final de un período específico, restando el número de nuevos clientes adquiridos durante ese período y luego dividiendo ese resultado por el número de clientes al comienzo del período. La fórmula ayuda a comprender cuántos clientes existentes se conservan con el tiempo y el impacto de las adquisiciones de nuevos clientes en la retención general.

Ejemplo

Por ejemplo, si al comienzo del trimestre, un negocio de coaching de salud como los entrenadores de bienestar de Vitalai tuviera 500 clientes, adquiriera 200 nuevos clientes y tuviera 650 clientes al final del trimestre, la tasa de retención del cliente sería: ((650-- 200)/500) * 100 = 90%. Esto significa que el negocio pudo retener el 90% de sus clientes existentes durante el trimestre.

Beneficios y limitaciones

Una alta tasa de retención de clientes indica que el negocio satisface efectivamente las necesidades de sus clientes, construye relaciones sólidas y fomenta la lealtad del cliente. Esto puede conducir a mayores ingresos, costos de marketing reducidos y reputación positiva de la marca. Sin embargo, una limitación potencial de enfoque únicamente en la tasa de retención del cliente es que no tiene en cuenta la calidad de los compromisos del cliente o la rentabilidad de los clientes retenidos.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, la tasa promedio de retención de clientes para las empresas en la industria de la salud y el bienestar en los Estados Unidos es de aproximadamente el 75%. Se considera que el rendimiento superior al promedio es de alrededor del 80-85%, mientras que el rendimiento excepcional sería del 90% o más en la retención de clientes con el tiempo.

Consejos y trucos

• Ofrezca experiencias y recomendaciones personalizadas a los clientes en función de sus datos de salud individuales y objetivos para mejorar la retención.
• Solicite regularmente los comentarios de los clientes y úselo para mejorar la plataforma de coaching de IA para satisfacer mejor sus necesidades.
• Proporcionar incentivos para los compromisos a largo plazo con los servicios de coaching, como tarifas de paquetes con descuento para suscripciones anuales.

Profundidad de personalización del plan de bienestar

Definición

La profundidad de personalización del plan de bienestar KPI mide la medida en que la plataforma de entrenamiento de salud con AI puede crear planes de bienestar altamente personalizados para usuarios individuales en función de sus datos de salud, hábitos dietéticos y objetivos personales. Este KPI es fundamental para medir, ya que indica la capacidad de la plataforma para proporcionar recomendaciones personalizadas que puedan ayudar a los usuarios a prevenir, administrar o mitigar los problemas de salud crónicos de manera más efectiva que el asesoramiento genérico. En el contexto comercial, este KPI es esencial ya que afecta directamente la satisfacción del cliente, el compromiso y los resultados generales de salud. La profundidad de la personalización del plan de bienestar juega un papel importante en el éxito y la competitividad del negocio de entrenadores de bienestar de Vitalai.

Cómo calcular

La profundidad de personalización del plan de bienestar KPI se puede calcular teniendo en cuenta el número de puntos de datos únicos utilizados para personalizar los planes de bienestar, como métricas de salud, preferencias dietéticas y opciones de estilo de vida, y el nivel de personalización aplicado a recomendaciones individuales. La fórmula para este KPI es una relación que compara el número total de factores de personalización utilizados en los planes de bienestar para el número de usuarios que reciben coaching. La relación se puede calcular de la siguiente manera:

Ejemplo

Por ejemplo, suponga que la plataforma de entrenamiento de salud con AI utiliza 50 puntos de datos únicos para crear planes de bienestar personalizados para 100 usuarios. En este caso, el cálculo de la profundidad de personalización del plan de bienestar KPI sería el siguiente:

Esto significa que, en promedio, cada usuario recibe recomendaciones personalizadas basadas en 0.5 puntos de datos únicos, resaltando la profundidad de personalización proporcionada por la plataforma.

Beneficios y limitaciones

La principal ventaja de medir la profundidad de personalización del plan de bienestar KPI es que refleja la capacidad de la plataforma para ofrecer recomendaciones de salud altamente personalizadas, lo que lleva a una mayor satisfacción del usuario y mejores resultados de salud. Sin embargo, una limitación potencial es que centrarse únicamente en la profundidad de la personalización puede pasar por alto la calidad general y la efectividad de los planes de bienestar, que son igualmente críticos para lograr resultados positivos para los usuarios.

Puntos de referencia de la industria

Dentro del contexto de los Estados Unidos, los puntos de referencia de la industria para la profundidad de personalización del plan de bienestar KPI pueden variar según el tipo de servicio de coaching de salud y el mercado objetivo. En promedio, un punto de referencia competitivo para este KPI puede variar desde 0.3 a 0.6, indicando un nivel moderado a alto de profundidad de personalización. Sin embargo, los artistas excepcionales en la industria pueden lograr una profundidad de personalización del plan de bienestar KPI de 0.7 o más, mostrando un enfoque extenso y altamente personalizado para el coaching de salud.

Consejos y trucos

• Actualice regularmente los algoritmos de IA para incorporar nuevos puntos de datos y mejorar la profundidad de la personalización del plan de bienestar.
• Utilice la retroalimentación de los usuarios y los datos de salud en tiempo real para refinar y mejorar la personalización de los planes de bienestar.
• Realice pruebas A/B para evaluar el impacto de los diferentes factores de personalización en la participación del usuario y los resultados de salud.

Puntuación de satisfacción del usuario

Definición

El puntaje de satisfacción del usuario es un indicador clave de rendimiento (KPI) que mide el nivel de satisfacción y felicidad que los usuarios experimentan con los servicios de entrenamiento de salud con AI proporcionados por los entrenadores de bienestar de Vitalai. Este KPI es fundamental para medir, ya que refleja directamente el valor que los usuarios perciben de los planes de bienestar personalizados y los comentarios en tiempo real proporcionados por la IA. Al rastrear la satisfacción del usuario, el negocio puede obtener información sobre la efectividad del coaching de IA, identificar áreas para mejorar y garantizar que los usuarios reciban el apoyo que necesitan para lograr sus objetivos de salud. En última instancia, un alto puntaje de satisfacción del usuario es indicativo de experiencias positivas del usuario y puede conducir a una mayor retención y lealtad del cliente.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la puntuación de satisfacción del usuario es: número de usuarios satisfechos / número total de usuarios. El número de usuarios satisfechos representa el recuento de personas que califican su experiencia con los servicios de coaching de IA como positivos, generalmente a través de encuestas o mecanismos de retroalimentación. El número total de usuarios es la base general de usuarios que ha utilizado los servicios de coaching dentro de un período definido. Al dividir el número de usuarios satisfechos por el número total de usuarios, se deriva el puntaje de satisfacción del usuario, proporcionando un porcentaje que refleja el nivel de satisfacción entre los usuarios.

Ejemplo

Por ejemplo, si Vitalai Wellness Coaches tiene 500 usuarios y 400 de ellos informan que están satisfechos con los Servicios de Coaching de Salud con AI, el puntaje de satisfacción del usuario se calcularía de la siguiente manera: Puntaje de satisfacción del usuario = 400/500 = 0.80 u 80%. Esto significa que el 80% de la base de usuarios está satisfecho con los servicios proporcionados, lo que indica un alto nivel de satisfacción del usuario.

Beneficios y limitaciones

El puntaje de satisfacción del usuario proporciona información sobre la experiencia general del usuario y puede ayudar a identificar áreas para mejorar los servicios de coaching de salud con AI. Un alto puntaje de satisfacción del usuario es indicativo de experiencias positivas del usuario, lo que lleva a una mayor retención y lealtad del cliente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la satisfacción del usuario puede ser subjetiva e influenciada por varios factores, y el KPI puede no capturar todo el espectro de la experiencia y la retroalimentación del usuario. Además, una limitación potencial es la necesidad de recopilar y analizar continuamente los datos del usuario para calcular el puntaje de satisfacción del usuario con precisión.

Puntos de referencia de la industria

Dentro del contexto de los EE. UU., Los puntos de referencia de la industria para los puntajes de satisfacción del usuario en la industria de coaching de salud generalmente varían del 70% al 90%. Un puntaje por debajo del 70% puede indicar la necesidad de mejoras en los planes de bienestar personalizados y los comentarios en tiempo real proporcionados por la IA, mientras que un puntaje superior al 90% se considera excepcional y refleja los servicios de entrenamiento de salud de alimentación de IA altamente efectivos.

Consejos y trucos

• Recopile regularmente los comentarios de los usuarios a través de encuestas y otros mecanismos de retroalimentación para medir los niveles de satisfacción.
• Revise los comentarios y testimonios de los usuarios para comprender áreas específicas de satisfacción y áreas de mejora.
• Implemente cambios basados ​​en la retroalimentación del usuario para mejorar la experiencia y la satisfacción general del usuario.
• Compare los puntajes de satisfacción del usuario con el tiempo para rastrear las mejoras e identificar las tendencias.

Tasa de conversión de prueba gratuita a paquetes pagados

Definición

La tasa de conversión de la prueba gratuita a los paquetes pagados es un indicador clave de rendimiento que mide el porcentaje de usuarios que actualizaron de una prueba gratuita del servicio de entrenamiento de salud de IA para comprar un paquete pagado. Esta relación es fundamental para medir, ya que refleja directamente la efectividad de la oferta de prueba gratuita para impulsar la participación del usuario y, en última instancia, convertirlos en clientes que pagan. En el contexto comercial, este KPI es vital, ya que indica el éxito de la prueba gratuita para atraer a los clientes potenciales que pagan y la efectividad general de la estrategia de ventas y marketing. Impacta el rendimiento del negocio al proporcionar información sobre el embudo de conversión y ayuda a identificar áreas para mejorar la oferta de prueba gratuita y la experiencia del usuario. En última instancia, una alta tasa de conversión indica un fuerte ajuste del mercado de productos y un proceso de ventas eficiente, mientras que una baja tasa de conversión puede resaltar la necesidad de ajustes en la estrategia de prueba gratuita y la propuesta de valor general.

Cómo calcular

La tasa de conversión de la prueba gratuita a los paquetes pagados se calcula dividiendo el número de usuarios que actualizaron a un paquete pagado por el número total de usuarios que comenzaron la prueba gratuita y luego multiplicando el resultado por 100 para obtener un porcentaje.

Ejemplo

Por ejemplo, si 300 usuarios comenzaron la prueba gratuita y 50 de ellos actualizados a un paquete pagado, la tasa de conversión de la prueba gratuita a los paquetes pagados sería: Tasa de conversión de prueba gratuita a paquetes pagados = (50/300) x 100 = 16.67%

Beneficios y limitaciones

El beneficio principal de medir la tasa de conversión de la prueba gratuita a los paquetes pagados es la capacidad de evaluar la efectividad de la prueba gratuita para convertir a los usuarios en clientes que pagan, lo que permite a la empresa tomar decisiones informadas sobre la optimización de la oferta de prueba gratuita y el proceso de ventas. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no proporciona información sobre las razones por las cuales los usuarios se actualizaron o no, lo que puede requerir una investigación cualitativa adicional para descubrir.

Puntos de referencia de la industria

En el contexto de los EE. UU., Los valores de referencia típicos para la tasa de conversión de la prueba gratuita a los paquetes pagados en la industria del entrenador de salud varían del 10% al 20%, con un rendimiento superior al promedio de entre 21% y 30%, y un rendimiento excepcional superior al 30% .

Consejos y trucos

• Ofrezca una propuesta de valor clara durante la prueba gratuita para atraer a los usuarios a actualizar
• Implementar la comunicación de seguimiento dirigida para alentar las actualizaciones de paquetes pagados
• Analice los comentarios de los usuarios de la prueba gratuita para identificar áreas para mejorar
• Proporcionar incentivos o ofertas de tiempo limitado para incentivar la conversión