¿Cuáles son los 7 KPI principales de un negocio de asesores de finanzas personales con IA?

A medida que la economía digital continúa remodelando la forma en que interactuamos con los servicios financieros, el uso de asesores de finanzas personales con IA está ganando rápidamente tracción entre los propietarios y artesanos de pequeñas empresas. En esta publicación de blog, exploraremos los siete indicadores clave de rendimiento específicos de la industria (KPI) que son esenciales para evaluar la efectividad de los asesores de finanzas personales con IA en los mercados artesanales. Comprender estos KPI es crucial para optimizar las estrategias financieras, maximizar los rendimientos y mantenerse a la vanguardia en el mercado competitivo actual. Ya sea que sea propietario de una pequeña empresa o un artesano que busque aprovechar el poder de la IA, esta publicación proporcionará información única para ayudarlo a medir y mejorar el rendimiento de su asesor financiero.

Tasa de logro de objetivos financieros del usuario

Definición

La tasa de logro de objetivos financieros del usuario es un indicador de rendimiento clave que mide el porcentaje de usuarios que alcanzan con éxito sus objetivos financieros con la ayuda del asesor de finanzas personales con Powered AI. Este KPI es fundamental para medir, ya que refleja la efectividad de la plataforma para proporcionar asesoramiento financiero personalizado y garantizar que los usuarios estén progresando hacia sus aspiraciones financieras. En el contexto comercial, medir este KPI es importante, ya que indica el impacto de la plataforma con IA en el rendimiento financiero y la satisfacción general de los usuarios. Importa porque se correlaciona directamente con la retención de usuarios y la capacidad de la plataforma para ofrecer un valor tangible a sus clientes.

Cómo calcular

La tasa de logro de objetivos financieros del usuario se calcula dividiendo el número de usuarios que lograron sus objetivos financieros por el número total de usuarios, y luego multiplicando el resultado por 100 para expresarlo como un porcentaje. Cada componente de la fórmula representa la tasa de éxito de los usuarios para alcanzar sus objetivos financieros y la base total de usuarios. Al evaluar este KPI, la plataforma puede evaluar la efectividad de su asesoramiento financiero para ayudar a los usuarios a alcanzar sus objetivos.

Ejemplo

Por ejemplo, si Finwise Ally tiene 500 usuarios y 300 de ellos han logrado con éxito sus objetivos financieros con la ayuda de la plataforma, el cálculo para la tasa de logro de objetivos financieros del usuario sería el siguiente: Tasa de logro de objetivos financieros del usuario = (300/500) x 100 = 60% Esto significa que el 60% de los usuarios han alcanzado con éxito sus objetivos financieros con la ayuda del asesor de finanzas personales con Powered AI.

Beneficios y limitaciones

La tasa de logro de objetivos financieros del usuario KPI proporciona una clara indicación del impacto de la plataforma en el éxito financiero y la satisfacción de los usuarios. Permite al negocio evaluar la efectividad de su asesoramiento financiero y hacer los ajustes necesarios para mejorar los resultados del usuario. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no tiene en cuenta la complejidad de ciertos objetivos y situaciones financieras, y puede no reflejar el impacto a largo plazo del asesoramiento financiero sobre el bienestar financiero general de los usuarios.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria dentro del contexto de los EE. UU., La tasa promedio de logros de objetivos financieros del usuario para las plataformas de asesoramiento de finanzas personales con IA es aproximadamente del 55%. El rendimiento superior al promedio en este KPI se consideraría alrededor del 65-75%, mientras que el rendimiento excepcional se reflejaría en una tasa de logro de objetivos financieros del usuario del 80% o más.

Consejos y trucos

• Personalizar el asesoramiento financiero basado en la situación financiera y los objetivos únicos del usuario
• Monitorear regularmente el progreso del usuario y proporcionar soporte y orientación continuos
• Utilice el aprendizaje automático para mejorar continuamente los asesoramiento y las recomendaciones financieras
• Fomentar los comentarios de los usuarios e incorporar sugerencias de usuarios para la mejora de la plataforma

Tasa de adopción de recomendación de AI

Definición

La tasa de adopción de recomendación de IA es un indicador clave de rendimiento que mide el porcentaje de usuarios que han implementado el asesoramiento financiero personalizado proporcionado por el asesor de finanzas personales con IA. Esta relación es fundamental para medir, ya que evalúa la efectividad de las recomendaciones de IA para influir en las decisiones y acciones financieras de los usuarios. En el contexto comercial, este KPI es esencial para evaluar el impacto del asesor con IA en el comportamiento financiero de los usuarios y el bienestar financiero general. Significa el nivel de confianza y la dependencia que los usuarios tienen en la guía de la IA para administrar sus finanzas personales y tomar decisiones financieras importantes, como presupuesto, inversión y gestión de la deuda. En última instancia, la tasa de adopción de recomendación de AI afecta directamente el rendimiento del negocio al indicar el éxito de la IA en influir en los resultados financieros positivos para los usuarios, como ahorros mejorados, inversiones optimizadas y una deuda reducida.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la tasa de adopción de recomendación de AI es el número de usuarios que han implementado las recomendaciones de IA divididas por el número total de usuarios activos, multiplicado por 100 para obtener el porcentaje. El número de usuarios que han implementado las recomendaciones de IA representa la adopción real del asesoramiento financiero de la IA, mientras que el número total de usuarios activos proporciona la base para el cálculo, lo que permite una comparación de la tasa de adopción entre los usuarios. El porcentaje resultante indica hasta qué punto los usuarios están poniendo en acción las recomendaciones de IA, lo que refleja la efectividad de la IA para influir en el comportamiento financiero.

Ejemplo

Por ejemplo, si un aliado de Finwise tiene 5,000 usuarios activos y 2,000 de ellos han implementado las recomendaciones de IA proporcionadas por la plataforma, el cálculo de la tasa de adopción de recomendación de IA sería la siguiente: tasa de adopción de recomendación de IA = (2,000 / 5,000) * 100 = 40%. Esto significa que el 40% de los usuarios activos han adoptado el asesoramiento financiero personalizado brindado por el asesor de finanzas personales con IA.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir la tasa de adopción de recomendación de AI es que proporciona una visión valiosa sobre el impacto del asesor impulsado por la IA en las decisiones y comportamientos financieros de los usuarios, lo que permite la evaluación de la efectividad de la plataforma para influir en los resultados financieros positivos. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no puede capturar completamente los aspectos cualitativos de las acciones financieras de los usuarios, ya que se centra únicamente en la adopción cuantitativa de recomendaciones de IA, potencialmente con vistas a la calidad y el impacto de las decisiones financieras implementadas.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria dentro del contexto de los EE. UU., La tasa de adopción de recomendación típica de AI para asesores de finanzas personales con IA varía del 30% al 40%, lo que refleja el nivel promedio de adopción de las recomendaciones de IA entre los usuarios. El rendimiento superior al promedio en este KPI se consideraría alrededor del 50% al 60%, lo que indica un mayor nivel de adopción e implementación del usuario de las recomendaciones de IA. El rendimiento excepcional se reflejaría en una tasa de adopción de recomendación de IA del 70% o más, lo que significa una influencia significativa del asesor impulsado por la IA en las decisiones y comportamientos financieros de los usuarios.

Consejos y trucos

• Proporcione recomendaciones claras y procesables de IA para alentar la adopción del usuario.
• Use la comunicación personalizada para enfatizar la importancia y los beneficios de implementar recomendaciones de IA.
• Ofrezca incentivos o recompensas para los usuarios que adoptan e implementan activamente recomendaciones de IA.
• Analice continuamente la retroalimentación y el comportamiento de los usuarios para refinar las recomendaciones de IA y mejorar las tasas de adopción.

Puntuación de participación del usuario

Definición

El puntaje de participación del usuario es un indicador de rendimiento clave que mide el nivel de interacción y la participación de los usuarios con la plataforma de asesor de finanzas personales con AI. Esta relación es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad de la plataforma para retener e involucrar a los usuarios. En el contexto comercial, el puntaje de participación del usuario es importante ya que afecta directamente la satisfacción del cliente, la lealtad y el éxito general de la plataforma. Al analizar este KPI, las empresas pueden comprender qué tan bien su plataforma está resonando con los usuarios e identificar áreas para mejorar para mejorar la experiencia del usuario. En última instancia, es importante porque una mayor participación del usuario conduce a un mayor uso, más referencias y mejores resultados financieros para los usuarios.

Cómo calcular

El puntaje de participación del usuario se calcula tomando el número total de interacciones del usuario con la plataforma, como inicios de sesión, clics y sesiones, y dividiéndolo por el número total de usuarios activos dentro de un período de tiempo específico. Esta fórmula proporciona una medición clara y concisa de cuán comprometidos están los usuarios con la plataforma, lo que refleja la intensidad y la frecuencia de sus interacciones. Cuanto más comprometidos estén los usuarios, mayor será el puntaje de participación del usuario.

Ejemplo

Por ejemplo, supongamos que en un mes, la plataforma de asesor de finanzas personales con Powered AI tenía un total de 10,000 interacciones de usuario y 1,000 usuarios activos. Usando la fórmula, podemos calcular el puntaje de participación del usuario de la siguiente manera: puntaje de participación del usuario = (10,000 / 1,000) = 10. Esto indica que, en promedio, cada usuario activo interactúa con la plataforma 10 veces durante el mes, demostrando un alto nivel de participación del usuario.

Beneficios y limitaciones

El principal beneficio de medir el puntaje de participación del usuario es que proporciona información valiosa sobre el comportamiento del usuario y la efectividad de la plataforma para retener e involucrar a los usuarios. Al comprender la participación del usuario, las empresas pueden optimizar la plataforma para mejorar la experiencia del usuario, lo que lleva a una mayor satisfacción y retención. Sin embargo, una limitación potencial de este KPI es que no puede capturar completamente la calidad de las interacciones del usuario, ya que algunas interacciones pueden ser de bajo valor o superficiales. Es importante que las empresas analicen el contexto y la naturaleza de las interacciones del usuario junto con el puntaje de participación del usuario.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, una puntuación típica de participación del usuario en la industria de la tecnología de finanzas personales oscila entre 5 y 15 años, lo que refleja la intensidad de las interacciones del usuario. Un puntaje de participación del usuario superior al promedio estaría en el rango de 15 a 25, lo que indica un alto nivel de participación e interacción del usuario. El rendimiento excepcional está representado por un puntaje de participación del usuario de 25 o más, lo que significa una plataforma altamente atractiva y efectiva que resuena bien con los usuarios.

Consejos y trucos

• Ofrezca experiencias de usuario personalizadas para aumentar el compromiso.
• Implementar elementos de gamificación para incentivar las interacciones del usuario.
• Analice la retroalimentación y el comportamiento de los usuarios para mejorar continuamente la plataforma.
• Utilice notificaciones push y recordatorios para mantener a los usuarios comprometidos.

Valor de por vida del cliente (CLV)

Definición

El valor de por vida del cliente (CLV) es un indicador clave de rendimiento que mide los ingresos totales que una empresa puede esperar de un solo cliente durante toda la duración de su relación. Esta relación es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre el valor a largo plazo de adquirir y retener clientes. Comprender el CLV es esencial en un contexto comercial, ya que ayuda a tomar decisiones informadas relacionadas con los costos de adquisición de clientes, estrategias de marketing y crecimiento general del negocio. Ilustra el impacto de la lealtad y la retención del cliente en la salud financiera de la empresa, por lo que es un KPI crucial de monitorear.

Cómo calcular

El CLV se calcula restando el costo de adquirir y servir a un cliente de los ingresos totales obtenidos de ese cliente durante su vida. La fórmula implica considerar el valor de compra promedio, el número promedio de compras y la vida útil promedio del cliente. Cada componente contribuye al cálculo general al proporcionar una comprensión integral del potencial de ingresos de cada cliente a lo largo del tiempo.

Ejemplo

Por ejemplo, si el valor de compra promedio de un cliente es de $ 100, el número promedio de compras por año es 5, y la vida útil promedio del cliente es de 5 años, el CLV sería (100 x 5) x 5 = $ 2,500. Este cálculo demuestra el valor a largo plazo de un solo cliente para el negocio.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de usar CLV es que proporciona una comprensión clara del valor de cada cliente para el negocio, guiando las decisiones sobre la asignación de recursos y la gestión de la relación con el cliente. Sin embargo, una limitación de CLV es que se basa en ciertos supuestos y valores promedio, lo que puede no representar con precisión el comportamiento de cada cliente.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el CLV promedio para las empresas minoristas en los EE. UU. Es de aproximadamente $ 1,000. Sin embargo, las empresas de alto rendimiento pueden lograr CLV de más de $ 2,500, lo que indica una excepcional potencial de lealtad y ingresos del cliente.

Consejos y trucos

• Concéntrese en mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente para aumentar el CLV.
• Implemente estrategias de marketing personalizadas para alentar las compras repetidas.
• Analice y actualice regularmente el valor promedio de compra, la frecuencia de compra y la vida útil del cliente para obtener cálculos precisos de CLV.

Índice de profundidad de personalización

Definición

El índice de profundidad de personalización (PDI) es un indicador clave de rendimiento que mide el nivel de asesoramiento financiero y recomendaciones personalizadas ofrecidas a los usuarios individuales por el asesor de finanzas personales con Powered AI. Este KPI es fundamental para medir porque evalúa la profundidad y la especificidad de la orientación financiera proporcionada a los usuarios, lo que afecta directamente su capacidad para tomar decisiones financieras informadas. El PDI es importante en el contexto comercial, ya que refleja la efectividad de la capacidad de la IA para adaptar las recomendaciones basadas en los datos financieros, los objetivos y la tolerancia al riesgo de los usuarios. También indica la capacidad de la plataforma para adaptarse y mejorar sus consejos con el tiempo, asegurando una experiencia de usuario de alta calidad. En general, el PDI es importante porque se correlaciona directamente con la satisfacción del usuario, la confianza en la plataforma y, en última instancia, el éxito de la empresa en retener y atraer a los usuarios.

Cómo calcular

Para calcular el índice de profundidad de personalización (PDI), divida el número de recomendaciones personalizadas proporcionadas a los usuarios por el número total de recomendaciones dadas, y luego multiplique el resultado por 100 para obtener un porcentaje. La fórmula representa la proporción de recomendaciones personalizadas a la cantidad total, lo que refleja la profundidad de la personalización en el asesoramiento financiero ofrecido por el Asesor de Finanzas Personal Powered AI.

Ejemplo

Por ejemplo, si el Asesor de Finanzas Personales con Powered AI hace un total de 1000 recomendaciones a los usuarios, y de ellas, 700 están personalizados para los datos financieros, los objetivos y la tolerancia al riesgo del usuario, el PDI se calculará de la siguiente manera: PDI = (700/1000) x 100 PDI = 70% Esto significa que el 70% de las recomendaciones proporcionadas por la IA están personalizadas para usuarios individuales, lo que demuestra un alto nivel de profundidad de personalización en el asesoramiento financiero ofrecido.

Beneficios y limitaciones

El índice de profundidad de personalización sirve como un KPI valioso para las empresas, ya que refleja la capacidad de la plataforma para proporcionar asesoramiento financiero personalizado, lo cual es crucial para la satisfacción y retención del usuario. Sin embargo, una limitación del PDI es que no tiene en cuenta la calidad o efectividad de las recomendaciones personalizadas y, por lo tanto, debe usarse junto con otros KPI para obtener una comprensión integral del rendimiento de la plataforma.

Puntos de referencia de la industria

En el contexto de los EE. UU., Los puntos de referencia típicos para el índice de profundidad de personalización en la industria de asesores de finanzas personales de IA varían del 60% al 75%, lo que indica el porcentaje de recomendaciones personalizadas fuera del total. El rendimiento superior al promedio se consideraría cualquier cosa por encima del 75%, mientras que el rendimiento excepcional se reflejaría en un PDI de 90% o más. Estas cifras demuestran el estándar de la industria para la profundidad de la personalización en asesoramiento financiero, con mayores porcentajes que reflejan un mayor nivel de personalización y recomendaciones individualizadas.

Consejos y trucos

• Analice regularmente los comentarios y los datos de los usuarios para identificar áreas para mejorar las recomendaciones personalizadas.
• Use algoritmos de aprendizaje automático para refinar y mejorar continuamente la capacidad de la plataforma para proporcionar asesoramiento financiero personalizado.
• Proporcione una comunicación clara y transparente a los usuarios sobre cómo sus datos informan las recomendaciones personalizadas que reciben.

Tasa de crecimiento de usuarios activos mensuales (MAU)

Definición

La tasa de crecimiento mensual de los usuarios activos (MAU) es un indicador de rendimiento clave que mide la tasa a la que el número de usuarios que se involucran con una plataforma digital, como un asesor de finanzas personales con IA, está aumentando de mes a mes. Esta relación es fundamental para medir porque proporciona información sobre la popularidad de la plataforma, la retención de usuarios y la penetración general del mercado. En el contexto comercial, la tasa de crecimiento de MAU es fundamental para medir porque afecta directamente la adquisición del usuario y la capacidad de la plataforma para atraer y retener una base de usuarios leales. Una alta tasa de crecimiento de MAU indica un aumento en la participación del usuario y una posición de mercado sólida, mientras que una baja tasa de crecimiento de MAU puede indicar estancamiento o disminución de interés en la plataforma, lo que provoca la necesidad de una acción estratégica para mejorar el rendimiento.

Cómo calcular

La tasa de crecimiento mensual de los usuarios activos (MAU) se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

Dónde: - El mes actual Mau es el número total de usuarios únicos que se han involucrado con la plataforma en el mes actual - El mes anterior Mau es el número total de usuarios únicos que se involucraron con la plataforma en el mes anterior

Ejemplo

Por ejemplo, si el asesor de finanzas personales con Powered AI tuviera 10,000 usuarios activos en enero y 12,000 usuarios activos en febrero, el cálculo de la tasa de crecimiento de MAU sería:

Esto indica un crecimiento del 20% en el número de usuarios activos de enero a febrero.

Beneficios y limitaciones

El beneficio de medir la tasa de crecimiento de MAU es que proporciona una clara indicación del éxito de adquisición y retención de usuarios de la plataforma. Sin embargo, no proporciona información sobre la calidad de la participación del usuario o los comportamientos específicos del usuario, lo que puede requerir KPI adicionales para medir.

Puntos de referencia de la industria

Dentro del contexto de los EE. UU., Los puntos de referencia de la industria típicos para la tasa de crecimiento de MAU en la industria de asesores de finanzas digitales varían del 5% al ​​10% para el rendimiento promedio, del 10% al 15% para el rendimiento superior al promedio y más del 15% para un rendimiento excepcional.

Consejos y trucos

• Invierta en campañas de marketing específicas para atraer a nuevos usuarios y aumentar Mau
• Mejorar la experiencia y las características del usuario para mejorar la retención y el compromiso de los usuarios
• Analice la retroalimentación y el comportamiento de los usuarios para identificar áreas para la mejora de la plataforma

Puntuación neta del promotor (NPS) para el servicio de asesoramiento de IA

Definición

La puntuación del promotor neto (NPS) es un indicador de rendimiento clave que mide la lealtad y la satisfacción del cliente con un producto o servicio. En el contexto del asesoramiento de finanzas personales con IA, NPS es fundamental para medir porque proporciona información sobre cuán satisfechos están los usuarios con el asesoramiento y la orientación financiera de la plataforma. Un NPS alto indica que es probable que los usuarios recomenden el servicio a otros, lo que refleja la retención y la lealtad del cliente, lo cual es esencial para el éxito a largo plazo del negocio. Por otro lado, un NPS bajo destaca las áreas de mejora y sirve como un signo de alerta temprana de potencial rotación de usuarios e insatisfacción.

Cómo calcular

El puntaje del promotor neto (NPS) se calcula restando el porcentaje de detractores (aquellos que es poco probable que recomiendan el servicio) del porcentaje de promotores (aquellos que tienen muchas probabilidades de recomendar el servicio). La fórmula para calcular NP es la siguiente:

Ejemplo

Por ejemplo, si el 60% de los usuarios son promotores, el 20% son pasivos y el 20% son detractores, el NP se calcularía de la siguiente manera: 60% (promotores) - 20% (detractores) = 40. El servicio de asesoramiento de IA en este escenario hipotético sería 40.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de usar NPS es que proporciona una medida simple y efectiva de satisfacción y lealtad del cliente, lo que permite que el negocio rastree las mejoras con el tiempo. Sin embargo, NPS tiene limitaciones, ya que no proporciona información detallada sobre las áreas específicas que requieren mejoras, y puede no capturar la complejidad total del sentimiento del cliente.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, un NPS típico para los servicios financieros en los Estados Unidos varía desde 25 a 35, mientras que un NPS por encima del promedio cae en el rango de 45 a 55. El rendimiento excepcional se refleja en un NPS de 60 o más.

Consejos y trucos

• Encuesta regularmente a los usuarios para recopilar comentarios y rastrear los cambios en los NP con el tiempo.
• Identifique y aborde los puntos de dolor específicos resaltados por los detractores para mejorar los NP.
• Proporcione incentivos para que los usuarios promuevan el servicio y contribuyan a un NPS más alto.