Quels sont les 7 principaux KPI d'une entreprise de conseiller en finance personnelle propulsée par l'IA?

Alors que l'économie numérique continue de remodeler la façon dont nous interagissons avec les services financiers, l'utilisation de conseillers en finance personnelle alimentés par l'IA gagne rapidement du terrain parmi les propriétaires et artisans des petites entreprises. Dans cet article de blog, nous explorerons les sept indicateurs de performance clés spécifiques à l'industrie (KPI) qui sont essentiels pour évaluer l'efficacité des conseillers en finance personnelle alimentés par l'IA sur les marchés artisanaux. Comprendre ces KPI est crucial pour optimiser les stratégies financières, maximiser les rendements et rester en avance sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui. Que vous soyez un propriétaire d'une petite entreprise ou un artisan qui cherche à exploiter la puissance de l'IA, cet article fournira des informations uniques pour vous aider à mesurer et à améliorer les performances de votre conseiller financier.

Taux de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur

Définition

Le taux de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur est un indicateur de performance clé qui mesure le pourcentage d'utilisateurs qui atteignent avec succès leurs objectifs financiers avec l'aide du conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA. Ce KPI est essentiel à mesurer car il reflète l'efficacité de la plate-forme dans la fourniture de conseils financiers personnalisés et la garantie que les utilisateurs progressent vers leurs aspirations financières. Dans le contexte commercial, la mesure de ce KPI est importante car elle indique l'impact de la plate-forme alimentée par l'IA sur les performances financières des utilisateurs et la satisfaction globale. Cela importe car il est directement en corrélation avec la rétention des utilisateurs et la capacité de la plate-forme à offrir une valeur tangible à ses clients.

Comment calculer

Le taux de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur est calculé en divisant le nombre d'utilisateurs qui ont atteint leurs objectifs financiers par le nombre total d'utilisateurs, puis en multipliant le résultat par 100 pour l'exprimer en pourcentage. Chaque composant de la formule représente le taux de réussite des utilisateurs pour atteindre leurs objectifs financiers et la base d'utilisateurs totaux. En évaluant ce KPI, la plate-forme peut évaluer l'efficacité de ses conseils financiers pour aider les utilisateurs à atteindre leurs objectifs.

Exemple

Par exemple, si Finwise Ally compte 500 utilisateurs et 300 d'entre eux ont atteint avec succès leurs objectifs financiers avec l'aide de la plate-forme, le calcul du taux de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur serait le suivant: Taux de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur = (300/500) x 100 = 60% Cela signifie que 60% des utilisateurs ont atteint avec succès leurs objectifs financiers avec l'aide du conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA.

Avantages et limitations

Le taux de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur KPI fournit une indication claire de l'impact de la plate-forme sur le succès et la satisfaction financières des utilisateurs. Il permet à l'entreprise d'évaluer l'efficacité de ses conseils financiers et d'effectuer les ajustements nécessaires pour améliorer les résultats des utilisateurs. Cependant, une limitation de ce KPI est qu'elle peut ne pas expliquer la complexité de certains objectifs et situations financières, et peut ne pas refléter l'impact à long terme des conseils financiers sur le bien-être financier global des utilisateurs.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie dans le contexte américain, le taux moyen de réalisation des objectifs financiers de l'utilisateur pour les plateformes de conseil en finance personnelle alimentées par l'IA est d'environ 55%. Les performances supérieures à la moyenne dans ce KPI seraient considérées comme environ 65 à 75%, tandis que les performances exceptionnelles se refléteraient dans un taux de réalisation d'objectifs financiers de l'utilisateur de 80% ou plus.

Conseils et astuces

• Personnaliser les conseils financiers en fonction de la situation financière et des objectifs uniques de l'utilisateur
• Surveiller régulièrement les progrès des utilisateurs et fournir un soutien et des conseils continus
• Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer continuellement les conseils et les recommandations financières
• Encouragez les commentaires des utilisateurs et intégrez des suggestions d'utilisateurs pour l'amélioration de la plate-forme

Taux d'adoption des recommandations de l'IA

Définition

Le taux d'adoption des recommandations de l'IA est un indicateur de performance clé qui mesure le pourcentage d'utilisateurs qui ont mis en œuvre les conseils financiers personnalisés fournis par le conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA. Ce ratio est essentiel à mesurer car il évalue l'efficacité des recommandations de l'IA dans l'influence des décisions et des actions financières des utilisateurs. Dans le contexte commercial, ce KPI est essentiel pour évaluer l'impact du conseiller alimenté par l'IA sur le comportement financier des utilisateurs et le bien-être financier global. Il signifie le niveau de confiance et de recours que les utilisateurs ont sur les conseils de l'IA dans la gestion de leurs finances personnelles et la prise de décisions financières importantes, telles que la budgétisation, l'investissement et la gestion de la dette. En fin de compte, le taux d'adoption des recommandations de l'IA affecte directement les performances de l'entreprise en indiquant le succès de l'IA pour influencer les résultats financiers positifs pour les utilisateurs, tels que l'amélioration des économies, les investissements optimisés et la réduction de la dette.

Comment calculer

La formule de calcul du taux d'adoption des recommandations d'IA est le nombre d'utilisateurs qui ont mis en œuvre les recommandations d'IA divisées par le nombre total d'utilisateurs actifs, multipliés par 100 pour obtenir le pourcentage. Le nombre d'utilisateurs qui ont mis en œuvre les recommandations de l'IA représente l'adoption réelle des conseils financiers de l'IA, tandis que le nombre total d'utilisateurs actifs fournit la base du calcul, permettant une comparaison du taux d'adoption entre les utilisateurs. Le pourcentage résultant indique dans quelle mesure les utilisateurs mettent les recommandations en matière d'IA, reflétant l'efficacité de l'IA pour influencer le comportement financier.

Exemple

Par exemple, si un allié Finwise compte 5 000 utilisateurs actifs et 2 000 d'entre eux ont mis en œuvre les recommandations d'IA fournies par la plate-forme, le calcul du taux d'adoption de recommandations d'IA serait le suivant: Taux d'adoption de recommandation de l'IA = (2 000/5 000) * 100 = 40%. Cela signifie que 40% des utilisateurs actifs ont adopté les conseils financiers personnalisés donnés par le conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA.

Avantages et limitations

L'avantage de mesurer le taux d'adoption des recommandations de l'IA est qu'il fournit un aperçu précieux de l'impact du conseiller alimenté par l'IA sur les décisions financières et les comportements des utilisateurs, permettant l'évaluation de l'efficacité de la plate-forme pour influencer les résultats financiers positifs. Cependant, une limitation de ce KPI est qu'elle peut ne pas saisir pleinement les aspects qualitatifs des actions financières des utilisateurs, car il se concentre uniquement sur l'adoption quantitative des recommandations de l'IA, donnant potentiellement à la qualité et à l'impact des décisions financières mises en œuvre.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie dans le contexte américain, le taux d'adoption typique des recommandations d'IA pour les conseillers en finance personnelle alimentés par l'IA varie de 30% à 40%, reflétant le niveau moyen d'adoption des recommandations de l'IA parmi les utilisateurs. Les performances supérieures à la moyenne dans ce KPI seraient considérées comme étant d'environ 50% à 60%, indiquant un niveau plus élevé d'adoption et de mise en œuvre des recommandations de l'IA. Des performances exceptionnelles se refléteraient dans un taux d'adoption de recommandations d'IA de 70% ou plus, ce qui signifie une influence significative du conseiller alimenté par l'IA sur les décisions et les comportements financiers des utilisateurs.

Conseils et astuces

• Fournir des recommandations d'IA claires et exploitables pour encourager l'adoption des utilisateurs.
• Utilisez une communication personnalisée pour souligner l'importance et les avantages de la mise en œuvre des recommandations de l'IA.
• Offrez des incitations ou des récompenses aux utilisateurs qui adoptent et mettent activement les recommandations de l'IA.
• Analyser en continu les commentaires et le comportement des utilisateurs pour affiner les recommandations de l'IA et améliorer les taux d'adoption.

Score d'engagement de l'utilisateur

Définition

Le score d'engagement de l'utilisateur est un indicateur de performance clé qui mesure le niveau d'interaction et d'implication des utilisateurs avec la plate-forme de conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA. Ce rapport est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de l'efficacité de la plate-forme dans la rétention et l'engagement des utilisateurs. Dans le contexte commercial, le score d'engagement des utilisateurs est important car il affecte directement la satisfaction des clients, la loyauté et le succès global de la plate-forme. En analysant ce KPI, les entreprises peuvent comprendre à quel point leur plate-forme résonne avec les utilisateurs et identifier les domaines à améliorer pour améliorer l'expérience utilisateur. En fin de compte, cela est important parce que l'engagement plus élevé des utilisateurs entraîne une utilisation accrue, plus de références et des résultats financiers améliorés pour les utilisateurs.

Comment calculer

Le score d'engagement de l'utilisateur est calculé en prenant le nombre total d'interactions utilisateur avec la plate-forme, telles que les connexions, les clics et les sessions, et la diviser par le nombre total d'utilisateurs actifs dans un délai précis. Cette formule fournit une mesure claire et concise de la façon dont les utilisateurs engagés sont avec la plate-forme, reflétant l'intensité et la fréquence de leurs interactions. Plus les utilisateurs sont engagés, plus le score d'engagement des utilisateurs est élevé.

Exemple

Par exemple, disons que dans un mois, la plate-forme de conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA avait un total de 10 000 interactions utilisateur et 1 000 utilisateurs actifs. En utilisant la formule, nous pouvons calculer le score d'engagement des utilisateurs comme suit: score d'engagement de l'utilisateur = (10 000/1 000) = 10. Cela indique qu'en moyenne, chaque utilisateur actif a interagi avec la plate-forme 10 fois au cours du mois, démontrant un niveau élevé de l'engagement des utilisateurs.

Avantages et limitations

Le principal avantage de la mesure du score d'engagement des utilisateurs est qu'il fournit des informations précieuses sur le comportement des utilisateurs et l'efficacité de la plate-forme dans la conservation et l'engagement des utilisateurs. En comprenant l'engagement des utilisateurs, les entreprises peuvent optimiser la plate-forme pour améliorer l'expérience utilisateur, conduisant à une satisfaction et une rétention plus élevées. Cependant, une limitation potentielle de ce KPI est qu'elle peut ne pas saisir pleinement la qualité des interactions utilisateur, car certaines interactions peuvent être de faible valeur ou superficielle. Il est important que les entreprises analysent le contexte et la nature des interactions utilisateur en conjonction avec le score d'engagement des utilisateurs.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie, un score de l'engagement des utilisateurs typique dans l'industrie des technologies de financement personnel varie entre 5 et 15, reflétant l'intensité des interactions utilisateur. Un score d'engagement des utilisateurs supérieur à la moyenne serait de la plage de 15 à 25, indiquant un niveau élevé d'engagement et d'interaction des utilisateurs. Les performances exceptionnelles sont représentées par un score d'engagement des utilisateurs de 25 ou plus, ce qui signifie une plate-forme très engageante et efficace qui résonne bien avec les utilisateurs.

Conseils et astuces

• Offrez des expériences utilisateur personnalisées pour augmenter l'engagement.
• Implémentez les éléments de gamification pour inciter les interactions utilisateur.
• Analyser les commentaires et le comportement des utilisateurs pour améliorer continuellement la plate-forme.
• Utilisez des notifications push et des rappels pour garder les utilisateurs engagés.

Valeur à vie du client (CLV)

Définition

La valeur à vie du client (CLV) est un indicateur de performance clé qui mesure les revenus totaux qu'une entreprise peut attendre d'un seul client pendant toute la durée de sa relation. Ce ratio est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de la valeur à long terme de l'acquisition et du recours aux clients. La compréhension de la CLV est essentielle dans un contexte commercial car elle aide à prendre des décisions éclairées liées aux coûts d'acquisition des clients, aux stratégies de marketing et à la croissance globale de l'entreprise. Il illustre l'impact de la fidélité et de la rétention des clients sur la santé financière de l'entreprise, ce qui en fait un KPI crucial à surveiller.

Comment calculer

CLV est calculé en soustrayant le coût de l'acquisition et du service d'un client à partir des revenus totaux gagnés de ce client au cours de sa vie. La formule consiste à considérer la valeur d'achat moyenne, le nombre moyen d'achats et la durée de vie moyenne du client. Chaque composant contribue au calcul global en fournissant une compréhension complète du potentiel de revenus de chaque client au fil du temps.

Exemple

Par exemple, si la valeur d'achat moyenne d'un client est de 100 $, le nombre moyen d'achats par an est de 5 et la durée de vie moyenne du client est de 5 ans, le CLV serait (100 x 5) x 5 = 2 500 $. Ce calcul démontre la valeur à long terme d'un seul client à l'entreprise.

Avantages et limitations

L'avantage de l'utilisation de CLV est qu'il fournit une compréhension claire de la valeur de chaque client pour l'entreprise, en guidant les décisions sur l'allocation des ressources et la gestion de la relation client. Cependant, une limitation de la CLV est qu'elle repose sur certaines hypothèses et valeurs moyennes, qui peuvent ne pas représenter avec précision le comportement de chaque client.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie, la CLV moyenne pour les commerces de détail aux États-Unis est d'environ 1 000 $. Cependant, les entreprises les plus performantes peuvent atteindre des CLV de plus de 2 500 $, indiquant une fidélité exceptionnelle et un potentiel de revenus.

Conseils et astuces

• Concentrez-vous sur l'amélioration de la satisfaction et de la fidélité des clients pour augmenter la CLV.
• Mettre en œuvre des stratégies de marketing personnalisées pour encourager les achats répétés.
• Analyser et mettre à jour régulièrement la valeur d'achat moyenne, la fréquence d'achat et la durée de vie du client pour les calculs précis de CLV.

Indice de profondeur de personnalisation

Définition

L'indice de profondeur de personnalisation (PDI) est un indicateur de performance clé qui mesure le niveau de conseils financiers et de recommandations personnalisés offerts aux utilisateurs individuels par le conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA. Ce KPI est essentiel à mesurer car il évalue la profondeur et la spécificité des directives financières fournies aux utilisateurs, ce qui a un impact direct sur leur capacité à prendre des décisions financières éclairées. Le PDI est important dans le contexte commercial car il reflète l'efficacité de la capacité de l'IA à adapter les recommandations en fonction des données financières, des objectifs et de la tolérance au risque des utilisateurs. Il indique également la capacité de la plate-forme à s'adapter et à améliorer ses conseils au fil du temps, en garantissant une expérience utilisateur de haute qualité. Dans l'ensemble, le PDI est important car il est directement en corrélation avec la satisfaction des utilisateurs, la confiance dans la plate-forme et, finalement, le succès de l'entreprise à conserver et à attirer les utilisateurs.

Comment calculer

Pour calculer l'indice de profondeur de personnalisation (PDI), divisez le nombre de recommandations personnalisées fournies aux utilisateurs par le nombre total de recommandations données, puis multipliez le résultat par 100 pour obtenir un pourcentage. La formule représente le ratio des recommandations personnalisées au montant total, reflétant la profondeur de la personnalisation dans les conseils financiers offerts par le conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA.

Exemple

Par exemple, si le conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA fait un total de 1000 recommandations aux utilisateurs, et parmi ceux-ci, 700 sont personnalisés pour les données financières, les objectifs et la tolérance au risque de l'utilisateur individuel, le PDI serait calculé comme suit: PDI = (700/1000) x 100 PDI = 70% Cela signifie que 70% des recommandations fournies par l'IA sont personnalisées aux utilisateurs individuels, démontrant un haut niveau de profondeur de personnalisation dans les conseils financiers offerts.

Avantages et limitations

L'indice de profondeur de personnalisation sert de KPI précieux pour les entreprises car il reflète la capacité de la plate-forme à fournir des conseils financiers sur mesure, ce qui est crucial pour la satisfaction et la rétention des utilisateurs. Cependant, une limitation du PDI est qu'elle ne tient pas compte de la qualité ou de l'efficacité des recommandations personnalisées et que, par conséquent, devrait être utilisée en conjonction avec d'autres KPI pour obtenir une compréhension complète des performances de la plate-forme.

Benchmarks de l'industrie

Dans le contexte américain, les repères typiques de l'indice de profondeur de personnalisation dans l'industrie des conseillers en finance personnelle alimentée par l'IA varient de 60% à 75%, ce qui indique le pourcentage de recommandations personnalisées du total. Les performances supérieures à la moyenne seraient considérées comme supérieures à 75%, tandis que les performances exceptionnelles se refléteraient dans un PDI de 90% ou plus. Ces chiffres démontrent la norme de l'industrie pour la profondeur de la personnalisation dans les conseils financiers, avec des pourcentages plus élevés reflétant un niveau plus élevé de personnalisation et de recommandations individualisées.

Conseils et astuces

• Analyser régulièrement les commentaires des utilisateurs et les données pour identifier les domaines à améliorer les recommandations personnalisées.
• Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour affiner et améliorer en permanence la capacité de la plate-forme à fournir des conseils financiers personnalisés.
• Fournissez une communication claire et transparente aux utilisateurs sur la façon dont leurs données informent les recommandations personnalisées qu'ils reçoivent.

Taux de croissance des utilisateurs actifs mensuels (MAU)

Définition

Le taux de croissance des utilisateurs actifs mensuels (MAU) est un indicateur de performance clé qui mesure le taux auquel le nombre d'utilisateurs engageant avec une plate-forme numérique, tel qu'un conseiller en finance personnelle alimentée en IA, augmente de mois à l'autre. Ce ratio est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de la popularité de la plate-forme, de la rétention des utilisateurs et de la pénétration globale du marché. Dans le contexte commercial, le taux de croissance MAU est essentiel à mesurer car il affecte directement l'acquisition des utilisateurs et la capacité de la plate-forme à attirer et à conserver une base d'utilisateurs fidèles. Un taux de croissance MAU élevé indique une augmentation de l'engagement des utilisateurs et une position forte sur le marché, tandis qu'un faible taux de croissance MAU peut indiquer la stagnation ou la baisse de l'intérêt pour la plate-forme, ce qui a suscité la nécessité d'une action stratégique pour améliorer les performances.

Comment calculer

Le taux de croissance des utilisateurs actifs mensuels (MAU) peut être calculé à l'aide de la formule suivante:

Où: - Le mois en cours MAU est le nombre total d'utilisateurs uniques qui se sont engagés dans la plate-forme au cours du mois en cours - Le mois précédent MAU est le nombre total d'utilisateurs uniques qui se sont engagés avec la plateforme le mois précédent

Exemple

Par exemple, si le conseiller en finance personnelle alimentée par l'IA comptait 10 000 utilisateurs actifs en janvier et 12 000 utilisateurs actifs en février, le calcul du taux de croissance MAU serait:

Cela indique une croissance de 20% du nombre d'utilisateurs actifs de janvier à février.

Avantages et limitations

L'avantage de mesurer le taux de croissance MAU est qu'il fournit une indication claire du succès de l'acquisition et de la rétention des utilisateurs de la plate-forme. Cependant, il ne donne pas un aperçu de la qualité de l'engagement des utilisateurs ou des comportements utilisateur spécifiques, ce qui peut nécessiter des KPI supplémentaires à mesurer.

Benchmarks de l'industrie

Dans le contexte américain, les repères typiques de l'industrie pour le taux de croissance MAU dans l'industrie des conseillers en finance numérique varient de 5% à 10% pour les performances moyennes, de 10% à 15% pour des performances supérieures à la moyenne et plus de 15% pour des performances exceptionnelles.

Conseils et astuces

• Investissez dans des campagnes de marketing ciblées pour attirer de nouveaux utilisateurs et augmenter MAU
• Améliorer l'expérience utilisateur et les fonctionnalités pour améliorer la rétention et l'engagement des utilisateurs
• Analyser les commentaires et le comportement des utilisateurs pour identifier les domaines à améliorer la plate-forme

Score de promoteur net (NPS) pour le service de conseil en IA

Définition

Le score de promoteur net (NPS) est un indicateur de performance clé qui mesure la fidélité et la satisfaction des clients à l'égard d'un produit ou d'un service. Dans le contexte de la conseil en finance personnelle alimentée par l'IA, NPS est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de la satisfaction des utilisateurs des conseils et des conseils financiers de la plateforme. Un NPS élevé indique que les utilisateurs sont susceptibles de recommander le service à d'autres, reflétant la rétention et la fidélité des clients, ce qui est essentiel pour le succès à long terme de l'entreprise. D'un autre côté, un faible NPS met en évidence les domaines d'amélioration et sert de signe d'alerte précoce de l'abandon potentiel des utilisateurs et de l'insatisfaction.

Comment calculer

Le score de promoteur net (NPS) est calculé en soustrayant le pourcentage de détracteurs (ceux qui sont peu susceptibles de recommander le service) du pourcentage de promoteurs (ceux qui sont très susceptibles de recommander le service). La formule de calcul des NP est la suivante:

Exemple

Par exemple, si 60% des utilisateurs sont des promoteurs, 20% sont passifs et 20% sont des détracteurs, les NP seraient calculés comme suit: 60% (promoteurs) - 20% (détracteurs) = 40. Par conséquent, les NP pour les NP pour les NP pour les NP pour les NP pour les NP pour les NP pour les NP pour le NP Le service de conseil en IA dans ce scénario hypothétique serait de 40 ans.

Avantages et limitations

L'avantage de l'utilisation de NPS est qu'il fournit une mesure simple et efficace de la satisfaction et de la fidélité des clients, permettant à l'entreprise de suivre les améliorations au fil du temps. Cependant, le NPS a des limites en ce qu'il ne fournit pas d'informations détaillées sur les domaines spécifiques qui nécessitent une amélioration, et il peut ne pas saisir la complexité totale du sentiment des clients.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie, un NPS typique des services financiers aux États-Unis va de 25 à 35, tandis qu'un NPS supérieur à la moyenne tombe dans la gamme de 45 à 55. Les performances exceptionnelles se reflètent par un NPS de 60 ou plus.

Conseils et astuces

• Enquête régulièrement les utilisateurs pour recueillir des commentaires et suivre les changements dans les NP au fil du temps.
• Identifiez et abordez les points de douleur spécifiques mis en évidence par les détracteurs pour améliorer les NP.
• Fournir des incitations aux utilisateurs pour promouvoir le service et contribuer à un NPS plus élevé.