Quais são os 7 principais kpis de um negócio de aplicativos de treinamento de fitness movido a IA?

Você é um pequeno empresário ou artesão que deseja levar seu aplicativo de treinamento para fitness para o próximo nível? No mundo digital acelerado de hoje, o rastreamento dos principais indicadores de desempenho (KPIs) é essencial para permanecer competitivo e alcançar o sucesso. Mas quando se trata de aplicativos de treinamento de fitness movidos a IA, os KPIs padrão podem não ser suficientes para gerar informações significativas. Nesta postagem do blog, exploraremos 7 KPIs específicos do setor que são cruciais para entender o desempenho do seu aplicativo de treinamento de fitness movido a IA. Esteja você focado no envolvimento, retenção ou receita do usuário, esses KPIs fornecerão as idéias exclusivas necessárias para tomar decisões informadas e impulsionar o crescimento no seu mercado.

Taxa de retenção de usuários

Definição

A taxa de retenção de usuários é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem de clientes que continuam a usar um produto ou serviço durante um período de tempo especificado. No contexto do aplicativo FitMind AI Coaching, este KPI é fundamental para avaliar a eficácia do aplicativo na retenção de usuários e em garantir seu envolvimento contínuo com a plataforma de fitness. Uma alta taxa de retenção de usuários indica satisfação e valor, enquanto uma baixa taxa de retenção pode sinalizar problemas com a capacidade do aplicativo de atender às necessidades do usuário, resultando em perda potencial de receita e um impacto negativo no desempenho geral dos negócios.

Como calcular

A taxa de retenção de usuários é calculada levando o número de usuários no final de um período, subtraindo o número de novos usuários adquiridos durante esse período e dividindo esse resultado pelo número de usuários no início do período. A fórmula pode ser expressa como:

Exemplo

Por exemplo, se o FitMind AI Coaching começou o mês com 10.000 usuários, adquirisse 2.000 novos usuários durante o mês e terminaram o mês com 10.500 usuários, o cálculo seria: (10.500 - 2.000) / 10.000 = 0,85, ou 85%. Isso indica uma taxa de retenção de usuários de 85% para o mês.

Benefícios e limitações

Uma alta taxa de retenção de usuários é benéfica, pois indica a satisfação do usuário, a lealdade e a receita contínua para os negócios. No entanto, pode ter limitações na captura dos motivos por trás da rotatividade de usuários e pode não fornecer informações sobre a atividade ou o engajamento do usuário no aplicativo.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a taxa média de retenção de usuários para aplicativos de fitness nos EUA é de cerca de 60 a 70%, com aplicativos de melhor desempenho atingindo taxas de retenção de 75% ou mais.

Dicas e truques

• Ofereça incentivos personalizados para incentivar o uso contínuo de aplicativos, como conteúdo exclusivo ou recompensas por engajamento consistente.
• Procure regularmente o feedback do usuário para identificar e abordar áreas de melhoria para aprimorar a taxa de retenção do aplicativo.
• Implementar campanhas direcionadas de reengajamento para usuários que mostraram sinais de atividade diminuída no aplicativo para impedir a rotatividade.

Usuários ativos diários (dau)

Definição

O indicador de desempenho principal do Daily Active Users (DAU) mede o número de usuários exclusivos que se envolvem com o aplicativo FitMind AI Coaching diariamente. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre o envolvimento diário do usuário do aplicativo, a retenção e a popularidade geral. No contexto comercial, a DAU é importante, pois reflete a eficácia do aplicativo para manter os usuários consistentemente engajados e motivados a usar o aplicativo para suas necessidades de condicionamento físico. Ele afeta diretamente o desempenho dos negócios, à medida que a DAU mais alta indica uma forte base de usuários e um potencial aumentado para geração de receita por meio de compras e assinaturas no aplicativo. Por fim, a DAU é uma medida crítica do sucesso do aplicativo em manter o interesse do usuário e fornecer valor contínuo.

Como calcular

A fórmula para calcular usuários ativos diários (DAU) pode ser determinada contando o número de usuários exclusivos que interagem com o aplicativo diariamente. Isso pode incluir atividades como acessar planos de exercícios, registrar informações nutricionais, participar de desafios virtuais ou envolver com recursos da comunidade. Cada componente da fórmula contribui para o cálculo geral, fornecendo uma imagem clara do envolvimento diário do usuário do aplicativo.

Exemplo

Por exemplo, se o FitMind AI Coaching tiver um total de 10.000 usuários únicos que interagem com o aplicativo em um determinado dia, os usuários ativos diários (DAU) para esse dia seriam 10.000. Este cálculo fornece uma ilustração do mundo real de como a fórmula é aplicada para medir o envolvimento diário do usuário do aplicativo.

Benefícios e limitações

A vantagem de medir usuários ativos diários (DAU) é que ele fornece uma indicação clara do envolvimento e retenção do usuário, fatores essenciais para o sucesso do aplicativo FitMind AI Coaching. No entanto, é importante observar que a DAU pode não refletir completamente a qualidade do envolvimento do usuário ou as atividades específicas que os usuários estão participando no aplicativo. Também é importante considerar métricas adicionais, como duração da sessão do usuário e engajamento específico do recurso, para obter uma compreensão mais abrangente do comportamento do usuário.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, os usuários ativos médios diários (DAU) para aplicativos de condicionamento físico e bem -estar nos EUA são de aproximadamente 25% da base total de usuários. O desempenho acima da média neste KPI pode se refletir na obtenção de 30-35% da DAU, enquanto o desempenho excepcional pode atingir 40% ou mais. Esses benchmarks fornecem uma diretriz para avaliar o envolvimento diário do usuário diário do aplicativo do FitMind AI Coaching contra os padrões do setor.

Dicas e truques

• Implementar notificações e lembretes direcionados para incentivar o envolvimento diário de aplicativos
• Crie desafios virtuais atraentes e sensíveis ao tempo para impulsionar a atividade do usuário
• Ofereça recompensas e incentivos exclusivos para uso diário de aplicativos
• Analise regularmente o feedback do usuário para refinar os recursos e o conteúdo do aplicativo para atender melhor às necessidades do usuário

Taxa de conclusão do treino

Definição

A taxa de conclusão do treino KPI mede a porcentagem de sessões de treino preenchidas em relação ao número total de sessões planejadas dentro de um período de tempo específico. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre o envolvimento, o comprometimento e a adesão dos usuários aos seus planos de condicionamento físico. No contexto comercial, esse KPI é importante, pois reflete diretamente a eficácia do aplicativo de treinamento de fitness movido a IA para motivar e apoiar os usuários a permanecerem consistentes com seus exercícios. Uma alta taxa de conclusão do treino indica um forte envolvimento, satisfação e impacto positivo na retenção de usuários, contribuindo para o sucesso do aplicativo.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de conclusão do treino KPI é dividir o número de sessões de exercícios concluídas pelo número total de sessões planejadas e, em seguida, multiplicar por 100 para obter a porcentagem.

Exemplo

Por exemplo, se um usuário planejou 20 sessões de exercícios em um mês e concluiu 16 delas, a taxa de conclusão do treino seria: Taxa de conclusão do treino = (16/20) x 100 = 80%

Benefícios e limitações

O benefício do uso da taxa de conclusão do treino KPI é que ele fornece informações diretas sobre o envolvimento e o comprometimento do usuário, permitindo que o aplicativo adapte seus recursos motivacionais e adaptativos para melhorar a satisfação e a retenção do usuário. No entanto, uma limitação é que ela não explica a qualidade ou a intensidade das sessões de exercícios, portanto, pode não representar totalmente a eficácia geral do programa de treinamento de fitness.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, a referência do setor para a taxa de conclusão do treino KPI normalmente varia de 60% a 85% para aplicativos de treinamento de fitness. O desempenho acima da média seria considerado 85% ou mais, enquanto o desempenho excepcional estaria na faixa de 90% ou acima.

Dicas e truques

• Incentive os usuários com notificações push personalizadas e lembretes para exercícios programados.
• Ofereça recompensas e emblemas virtuais para a conclusão consistente do treino.
• Forneça ajustes adaptativos em tempo real aos planos de exercícios com base no feedback e progresso do usuário.
• Crie desafios da comunidade e atividades em grupo para promover a responsabilidade e a motivação.

Velocidade de progressão do usuário

Definição

A velocidade de progressão do usuário é um indicador crítico de desempenho (KPI) para aplicativos de treinamento de fitness movidos a IA, pois medem a taxa na qual os usuários estão avançando em suas jornadas de fitness. Este KPI fornece informações sobre a eficácia dos planos de exercícios personalizados e orientações nutricionais fornecidas pelo aplicativo, bem como os níveis de envolvimento e motivação do usuário. Ao rastrear a velocidade de progressão do usuário, as empresas podem avaliar o impacto de seu aplicativo nas metas de condicionamento físico dos usuários e na satisfação geral.

Como calcular

A velocidade de progressão do usuário (UPV) é calculada dividindo o número de marcos de condicionamento físico obtidos por um usuário dentro de um período de tempo específico. A fórmula mede a frequência e a consistência do progresso do usuário para atingir suas metas de condicionamento físico, fornecendo informações valiosas sobre a eficácia da abordagem personalizada do aplicativo de treinamento.

Exemplo

Por exemplo, se um usuário alcançar 4 marcos de condicionamento físico (como perda de peso, aumento da resistência, ganho muscular etc.) dentro de um período de três meses, a velocidade de progressão do usuário seria calculada como 4/3 = 1,33. Isso significa que o usuário alcançou, em média, 1,33 marcos de condicionamento físico por mês, demonstrando progresso e envolvimento consistentes com o aplicativo.

Benefícios e limitações

O benefício de medir a velocidade de progressão do usuário é a capacidade de avaliar o impacto dos planos de exercícios personalizados do aplicativo e orientação nutricional sobre o progresso do usuário. No entanto, a limitação está no fato de que esse KPI não explica a qualidade do progresso, como o nível de melhoria em cada marco de condicionamento físico alcançado.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a velocidade típica de progressão do usuário para aplicativos de treinamento de fitness no contexto dos EUA varia de 0,8 a 1,2, indicando que os usuários atingem quase 1 marco de condicionamento físico por mês, em média. O desempenho acima da média cai na faixa de 1,3 a 1,5, enquanto o desempenho excepcional é considerado qualquer coisa acima de 1,5, refletindo o progresso rápido e consistente do usuário.

Dicas e truques

• Implemente os recursos personalizados de feedback e incentivo no aplicativo para aprimorar o envolvimento e a motivação do usuário.
• Analise o feedback do usuário e ajuste os planos de treino e orientação nutricional para garantir o progresso contínuo.
• Ofereça recompensas virtuais e desafios da comunidade para incentivar os usuários e manter seu interesse na jornada de condicionamento físico.
• Atualize regularmente o conteúdo e os recursos do aplicativo para fornecer rotinas de condicionamento físico novas e desafiadoras para os usuários.

Duração média da sessão

Definição

A duração média da sessão KPI mede a quantidade média de tempo que os usuários gastam em uma única sessão no aplicativo de treinamento de fitness. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações valiosas sobre o envolvimento do usuário e a viscosidade do aplicativo. No contexto dos negócios, é importante rastrear esse KPI, pois indica a eficácia do aplicativo na retenção e cativeiro de usuários. Uma duração média da sessão média geralmente indica que os usuários estão encontrando valor no aplicativo, enquanto uma duração mais baixa pode sinalizar a necessidade de melhoria no conteúdo, experiência do usuário ou recursos.

Como calcular

A fórmula para calcular a duração média da sessão é a duração total de todas as sessões divididas pelo número de sessões. A duração total de todas as sessões refere -se à soma do tempo que os usuários gastaram no aplicativo durante um período específico, enquanto o número de sessões representa a contagem total de sessões de aplicativos individuais durante o mesmo período.

Exemplo

Por exemplo, se a duração total de todas as sessões em um mês for de 10.000 horas e o número de sessões for de 5.000, o cálculo para a duração média da sessão seria: 10.000 horas / 5.000 sessões = 2 horas por sessão em média.

Benefícios e limitações

A vantagem de rastrear a duração média da sessão é que ela fornece uma indicação de envolvimento e satisfação do usuário, permitindo que as empresas identifiquem áreas para melhorias. No entanto, uma limitação potencial é que esse KPI não representa a qualidade da interação do usuário durante a sessão, portanto, deve ser usada em conjunto com outras métricas de engajamento.

Benchmarks da indústria

Na indústria de aplicativos de fitness, uma duração média da sessão de cerca de 20 a 30 minutos é considerada típica. No entanto, o desempenho acima da média pode ter uma duração média da sessão de 30 a 40 minutos, enquanto o desempenho excepcional pode atingir 40-60 minutos. Esses números representam o tempo médio que os usuários gastam em uma única sessão em aplicativos de treinamento de fitness.

Dicas e truques

• Otimize o conteúdo do aplicativo para manter os usuários envolvidos ao longo de suas sessões
• Implementar recursos interativos para aumentar a duração da sessão
• Personalize o conteúdo para combinar as preferências do usuário e os níveis de exercícios
• Ofereça recompensas ou incentivos para durações de sessão mais longas

Pontuação do índice de personalização

Definição

A pontuação do índice de personalização é um indicador de desempenho essencial que mede o grau de personalização oferecido pelo aplicativo FitMind AI Coaching para seus usuários. Essa proporção é crucial para medir, pois indica a capacidade do aplicativo de adaptar os planos de exercícios e a orientação nutricional às necessidades e preferências de usuários individuais. No contexto comercial, esse KPI é fundamental para medir porque afeta diretamente a satisfação, o engajamento e a retenção do usuário. Ao fornecer uma experiência altamente personalizada, o aplicativo pode aprimorar a motivação e o comprometimento do usuário com suas metas de condicionamento físico, levando a um melhor desempenho nos negócios em termos de aquisição de usuários e geração de receita.

Como calcular

A fórmula para calcular a pontuação do índice de personalização envolve a análise de vários pontos de dados, como feedback do usuário, desempenho do treino e dados de saúde para determinar a extensão da personalização. Cada componente é ponderado com base em seu significado em contribuir para a personalização geral do aplicativo. A fórmula para este KPI leva em consideração o nível de personalização nos planos de exercícios e orientação nutricional, bem como a adaptabilidade do aplicativo com base no progresso e feedback do usuário.

Exemplo

Por exemplo, se um usuário fornecer feedback positivo sobre os planos de exercícios e o aplicativo ajusta a orientação nutricional com base em suas preferências alimentares, a pontuação do índice de personalização seria maior. Por outro lado, se o aplicativo não se adaptar às alterações dos níveis de condicionamento físico ou ao estilo de vida de um usuário, a pontuação seria menor. Ao analisar os dados do usuário e as métricas de engajamento, o aplicativo pode calcular a pontuação do índice de personalização para melhorar continuamente o nível de personalização oferecido aos usuários.

Benefícios e limitações

Medir efetivamente a pontuação do índice de personalização pode levar ao aumento da satisfação, engajamento e retenção do usuário, impulsionando o crescimento dos negócios. No entanto, uma limitação potencial é a complexidade da análise dos dados do usuário e do feedback para calcular com precisão esse KPI. Além disso, o equilíbrio da personalização com escalabilidade em massa pode apresentar desafios ao oferecer uma experiência altamente personalizada a uma grande base de usuários.

Benchmarks da indústria

No setor de fitness, os benchmarks típicos para a pontuação do índice de personalização variam de 70-80% Para desempenho acima da média, com artistas excepcionais alcançando escores de 85% ou superior. Esses benchmarks são baseados nos padrões do setor e refletem o nível de personalização oferecido pelos principais aplicativos de treinamento em fitness movidos a IA.

Dicas e truques

• Utilize os algoritmos de aprendizado de máquina para analisar os dados do usuário e o feedback para melhorar a personalização.
• Atualize e aprimoram regularmente os recursos de personalização e adaptabilidade do aplicativo com base em insights do usuário.
• Ofereça incentivos e recompensas personalizadas para motivar ainda mais o envolvimento do usuário.
• Monitore as tendências da indústria e as melhores práticas para melhorar continuamente o nível de personalização oferecido.

Pontuação do promotor líquido (NPS)

Definição

A NET Promoter Score (NPS) é um indicador de desempenho essencial que mede a probabilidade de os clientes recomendar os produtos ou serviços de uma empresa a outras pessoas. É uma proporção crítica para medir, pois fornece informações sobre a satisfação do cliente, a lealdade e a reputação geral dos negócios. O NPS é importante em um contexto comercial, pois afeta diretamente a retenção de clientes, a reputação da marca e o crescimento a longo prazo. Um NPS alto indica clientes satisfeitos e fiéis que provavelmente espalharão o boca a boca positiva, enquanto um NPS baixo pode sinalizar problemas em potencial que precisam ser abordados para melhorar a satisfação e a lealdade do cliente.

Como calcular

A fórmula para calcular o NPS é baseada nas respostas a uma única pergunta: 'Qual é a probabilidade de você recomendar nossa empresa/produto/serviço a um amigo ou colega?' Os clientes respondem em uma escala de 0 a 10, com 0-6 considerado detratores, 7-8 como passivos e 9-10 como promotores. O NPS é calculado subtraindo a porcentagem de detratores da porcentagem de promotores. O resultado é um número entre -100 e 100, representando a pontuação geral do NPS.

Exemplo

Por exemplo, se um aplicativo de treinamento de fitness como o FitMind AI treinando seus usuários e descobrir que 70% são promotores, 20% são passivos e 10% são detratores, o cálculo do NPS seria o seguinte: NPS = 70% - 10% = 60 Isso indicaria um NPS forte de 60, refletindo uma alta probabilidade de usuários recomendando o aplicativo para outras pessoas.

Benefícios e limitações

Os benefícios dos NPs incluem o fornecimento de uma métrica clara para avaliar a lealdade do cliente, identificar áreas para melhorar e acompanhar as mudanças no sentimento do cliente ao longo do tempo. No entanto, o NPS também tem limitações, pois pode não capturar completamente as razões por trás das recomendações dos clientes e pode ser influenciado por fatores externos além do controle da empresa.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks da indústria nos EUA, uma pontuação típica de NPS para aplicativos de condicionamento físico e bem -estar se enquadra na faixa de 30-40, enquanto o desempenho acima da média pode ser visto na faixa de 50-60. Pontuações NPS excepcionais para aplicativos de treinamento de fitness podem superar 70.

Dicas e truques

• Pesquise regularmente e receba feedback dos usuários para calcular o NPS.
• Concentre -se em abordar os problemas destacados pelos detratores para melhorar os NPs.
• Celebre e aproveite o feedback positivo dos promotores para melhorar a reputação da marca.