À medida que a economia digital continua a remodelar a maneira como interagimos com os serviços financeiros, o uso de consultores de finanças pessoais movidas a IA está ganhando força rapidamente entre pequenos empresários e artesãos. Nesta postagem do blog, exploraremos os sete Indicadores-chave de desempenho específicos do setor (KPIs) que são essenciais para avaliar a eficácia dos consultores de finanças pessoais de IA em mercados artesanais. Compreender esses KPIs é crucial para otimizar estratégias financeiras, maximizar os retornos e ficar à frente no mercado competitivo de hoje. Seja você um pequeno empresário ou um artesão que procura aproveitar o poder da IA, este post fornecerá informações únicas para ajudá -lo a medir e melhorar o desempenho do seu consultor financeiro.

Taxa de realização de metas financeiras do usuário

Definição

A taxa de realização de metas financeiras do usuário é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem de usuários que atingem com sucesso suas metas financeiras com a assistência do consultor de finanças pessoais alimentado por IA. Esse KPI é fundamental para medir, pois reflete a eficácia da plataforma no fornecimento de conselhos financeiros personalizados e garantindo que os usuários estejam progredindo em direção a suas aspirações financeiras. No contexto comercial, medir esse KPI é importante, pois indica o impacto da plataforma movida a IA no desempenho financeiro dos usuários e na satisfação geral. É importante porque se correlaciona diretamente com a retenção de usuários e a capacidade da plataforma de agregar valor tangível aos seus clientes.

Como calcular

A taxa de realização de metas financeiras do usuário é calculada dividindo o número de usuários que atingiram suas metas financeiras pelo número total de usuários e, em seguida, multiplicando o resultado por 100 para expressá -lo como uma porcentagem. Cada componente da fórmula representa a taxa de sucesso dos usuários para atingir seus objetivos financeiros e a base total de usuários. Ao avaliar este KPI, a plataforma pode avaliar a eficácia de seus conselhos financeiros para ajudar os usuários a alcançar seus objetivos.

Exemplo

Por exemplo, se o Finwise Ally tiver 500 usuários e 300 deles atingiram com sucesso suas metas financeiras com a assistência da plataforma, o cálculo da taxa de realização de metas financeiras do usuário seria a seguinte: Taxa de realização de metas financeiras do usuário = (300/500) x 100 = 60% Isso significa que 60% dos usuários atingiram com sucesso seus objetivos financeiros com a ajuda do consultor de finanças pessoais alimentado por IA.

Benefícios e limitações

A taxa de realização de objetivos financeiros do usuário KPI fornece uma indicação clara do impacto da plataforma no sucesso e satisfação financeira dos usuários. Ele permite que a empresa avalie a eficácia de seus conselhos financeiros e faça os ajustes necessários para melhorar os resultados do usuário. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele pode não explicar a complexidade de certas metas e situações financeiras e pode não refletir o impacto a longo prazo dos conselhos financeiros no bem-estar financeiro geral dos usuários.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor no contexto dos EUA, a taxa média de realização de metas financeiras do usuário para plataformas de consultoria de finanças pessoais movidas a IA é de aproximadamente 55%. O desempenho acima da média nesse KPI seria considerado em torno de 65-75%, enquanto o desempenho excepcional seria refletido em uma taxa de realização de objetivos financeiros do usuário de 80% ou mais.

Dicas e truques

• Personalize conselhos financeiros com base na situação e metas financeiras exclusivas do usuário
• Monitore regularmente o progresso do usuário e forneça suporte e orientação contínuos
• Utilize o aprendizado de máquina para melhorar continuamente os conselhos e recomendações financeiras
• Incentive o feedback do usuário e incorpore sugestões de usuário para aprimoramento da plataforma

Taxa de adoção de recomendação da IA

Definição

A taxa de adoção de recomendação da IA ​​é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem de usuários que implementaram os conselhos financeiros personalizados fornecidos pelo consultor de finanças pessoais de IA. Essa proporção é fundamental para medir, pois avalia a eficácia das recomendações de IA para influenciar as decisões e ações financeiras dos usuários. No contexto comercial, esse KPI é essencial para avaliar o impacto do consultor movido a IA no comportamento financeiro dos usuários e no bem-estar financeiro geral. Ele significa o nível de confiança e a Reliance que os usuários têm nas orientações da IA ​​no gerenciamento de suas finanças pessoais e na tomada de decisões financeiras importantes, como orçamento, investimento e gerenciamento de dívidas. Por fim, a taxa de adoção de recomendação da IA ​​afeta diretamente o desempenho dos negócios, indicando o sucesso da IA ​​em influenciar resultados financeiros positivos para usuários, como economia aprimorada, investimentos otimizados e dívida reduzida.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de adoção de recomendação da IA ​​é o número de usuários que implementaram as recomendações de IA divididas pelo número total de usuários ativos, multiplicados por 100 para obter a porcentagem. O número de usuários que implementaram as recomendações de IA representa a adoção real dos conselhos financeiros da IA, enquanto o número total de usuários ativos fornece a base para o cálculo, permitindo uma comparação da taxa de adoção entre os usuários. A porcentagem resultante indica até que ponto os usuários estão colocando em ação as recomendações de IA, refletindo a eficácia da IA ​​em influenciar o comportamento financeiro.

Exemplo

Por exemplo, se um Ally finalmente tiver 5.000 usuários ativos e 2.000 deles implementaram as recomendações de IA fornecidas pela plataforma, o cálculo da taxa de adoção de recomendação da IA ​​seria o seguinte: taxa de adoção de recomendação da IA ​​= (2.000 / 5.000) * 100 = 40%. Isso significa que 40% dos usuários ativos adotaram os conselhos financeiros personalizados fornecidos pelo consultor de finanças pessoais movidas a IA.

Benefícios e limitações

A vantagem de medir a taxa de adoção de recomendação da IA ​​é que ela fornece informações valiosas sobre o impacto do consultor movido a IA nas decisões e comportamentos financeiros dos usuários, permitindo a avaliação da eficácia da plataforma na influência dos resultados financeiros positivos. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele pode não capturar completamente os aspectos qualitativos das ações financeiras dos usuários, pois se concentra apenas na adoção quantitativa das recomendações de IA, potencialmente negligenciando a qualidade e o impacto das decisões financeiras implementadas.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor no contexto dos EUA, a taxa típica de adoção de recomendação de IA para consultores de finanças pessoais movidas a IA varia de 30% a 40%, refletindo o nível médio de adoção das recomendações de IA entre os usuários. O desempenho acima da média nesse KPI seria considerado em torno de 50% a 60%, indicando um nível mais alto de adoção e implementação do usuário das recomendações de IA. O desempenho excepcional seria refletido em uma taxa de adoção de recomendação de IA de 70% ou mais, significando uma influência significativa do consultor movido a IA nas decisões e comportamentos financeiros dos usuários.

Dicas e truques

• Forneça recomendações de IA clara e acionável para incentivar a adoção do usuário.
• Use a comunicação personalizada para enfatizar a importância e os benefícios da implementação de recomendações de IA.
• Ofereça incentivos ou recompensas para usuários que adotam e implementam ativamente as recomendações de IA.
• Analise continuamente o feedback e o comportamento do usuário para refinar as recomendações de IA e melhorar as taxas de adoção.

Pontuação de engajamento do usuário

Definição

A pontuação de engajamento do usuário é um indicador de desempenho essencial que mede o nível de interação e o envolvimento dos usuários com a plataforma de consultor de finanças pessoais alimentado por IA. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a eficácia da plataforma na retenção e envolvimento de usuários. No contexto dos negócios, a pontuação de engajamento do usuário é importante, pois afeta diretamente a satisfação do cliente, a lealdade e o sucesso geral da plataforma. Ao analisar esse KPI, as empresas podem entender o quão bem sua plataforma está ressoando com os usuários e identifica áreas para melhorar para melhorar a experiência do usuário. Por fim, é importante porque o maior envolvimento do usuário leva ao aumento do uso, mais referências e resultados financeiros aprimorados para os usuários.

Como calcular

A pontuação de engajamento do usuário é calculada com o número total de interações do usuário com a plataforma, como logins, cliques e sessões, e dividindo -a pelo número total de usuários ativos dentro de um período de tempo específico. Esta fórmula fornece uma medição clara e concisa de como os usuários estão engajados com a plataforma, refletindo a intensidade e a frequência de suas interações. Quanto mais usuários engajados, maior a pontuação de engajamento do usuário.

Exemplo

Por exemplo, digamos que, em um mês, a plataforma de consultor de finanças pessoais alimentado por IA tinha um total de 10.000 interações com usuários e 1.000 usuários ativos. Usando a fórmula, podemos calcular a pontuação de engajamento do usuário da seguinte forma: Pontuação de envolvimento do usuário = (10.000 / 1.000) = 10. Isso indica que, em média, cada usuário ativo interagiu com a plataforma 10 vezes durante o mês, demonstrando um alto nível de engajamento do usuário.

Benefícios e limitações

O principal benefício de medir a pontuação de engajamento do usuário é que ela fornece informações valiosas sobre o comportamento do usuário e a eficácia da plataforma na retenção e envolvimento de usuários. Ao entender o envolvimento do usuário, as empresas podem otimizar a plataforma para aprimorar a experiência do usuário, levando a maior satisfação e retenção. No entanto, uma limitação potencial desse KPI é que ele pode não capturar totalmente a qualidade das interações do usuário, pois algumas interações podem ser de baixo valor ou superficial. É importante que as empresas analisem o contexto e a natureza das interações do usuário em conjunto com a pontuação do envolvimento do usuário.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, uma pontuação típica de envolvimento do usuário no setor de tecnologia de finanças pessoais varia entre 5 e 15, refletindo a intensidade das interações do usuário. Uma pontuação acima da média do envolvimento do usuário seria na faixa de 15 a 25, indicando um alto nível de envolvimento e interação do usuário. O desempenho excepcional é representado por uma pontuação de engajamento do usuário de 25 ou superior, significando uma plataforma altamente envolvente e eficaz que ressoa bem com os usuários.

Dicas e truques

• Ofereça experiências personalizadas do usuário para aumentar o engajamento.
• Implemente elementos de gamificação para incentivar as interações do usuário.
• Analise o feedback e o comportamento do usuário para melhorar continuamente a plataforma.
• Utilize notificações push e lembretes para manter os usuários envolvidos.

Valor da vida útil do cliente (CLV)

Definição

O valor da vida útil do cliente (CLV) é um indicador de desempenho essencial que mede a receita total que uma empresa pode esperar de um único cliente durante toda a duração do relacionamento. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre o valor a longo prazo da aquisição e retenção de clientes. O entendimento do CLV é essencial em um contexto de negócios, pois ajuda a tomar decisões informadas relacionadas aos custos de aquisição de clientes, estratégias de marketing e crescimento geral dos negócios. Ele ilustra o impacto da lealdade e retenção do cliente na saúde financeira da empresa, tornando -a um KPI crucial para monitorar.

Como calcular

O CLV é calculado subtraindo o custo de adquirir e atender a um cliente da receita total obtida com esse cliente ao longo da vida. A fórmula envolve considerar o valor médio de compra, o número médio de compras e a vida útil média do cliente. Cada componente contribui para o cálculo geral, fornecendo uma compreensão abrangente do potencial de receita de cada cliente ao longo do tempo.

Exemplo

Por exemplo, se o valor médio de compra de um cliente for de US $ 100, o número médio de compras por ano for 5 e a vida útil média do cliente é de 5 anos, o CLV seria (100 x 5) x 5 = US $ 2.500. Este cálculo demonstra o valor de longo prazo de um único cliente para os negócios.

Benefícios e limitações

A vantagem de usar o CLV é que ele fornece uma compreensão clara do valor de cada cliente para os negócios, orientando as decisões sobre alocação de recursos e gerenciamento de relacionamento com clientes. No entanto, uma limitação do CLV é que ele se baseia em certas suposições e valores médios, o que pode não representar com precisão o comportamento de todos os clientes.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, o CLV médio para empresas de varejo nos EUA é de aproximadamente US $ 1.000. No entanto, as empresas de melhor desempenho podem atingir CLVs de mais de US $ 2.500, indicando um potencial excepcional de lealdade e receita do cliente.

Dicas e truques

• Concentre -se em melhorar a satisfação e a lealdade do cliente para aumentar a CLV.
• Implementar estratégias de marketing personalizadas para incentivar as compras repetidas.
• Analise e atualize regularmente o valor médio de compra, a frequência de compra e a vida útil do cliente para obter cálculos precisos de CLV.

Índice de Profundidade de Personalização

Definição

O Índice de Profundidade de Personalização (PDI) é um indicador de desempenho essencial que mede o nível de aconselhamento e recomendações financeiras personalizadas oferecidas a usuários individuais pelo consultor de finanças pessoais alimentado por IA. Esse KPI é fundamental para medir porque avalia a profundidade e a especificidade da orientação financeira fornecida aos usuários, o que afeta diretamente sua capacidade de tomar decisões financeiras informadas. O PDI é importante no contexto dos negócios, pois reflete a eficácia da capacidade da IA ​​de adaptar as recomendações com base nos dados financeiros, metas e tolerância ao risco dos usuários. Ele também indica a capacidade da plataforma de adaptar e melhorar seus conselhos ao longo do tempo, garantindo uma experiência do usuário de alta qualidade. No geral, o PDI é importante porque se correlaciona diretamente com a satisfação do usuário, a confiança na plataforma e, finalmente, o sucesso da empresa em reter e atrair usuários.

Como calcular

Para calcular o índice de profundidade de personalização (PDI), divida o número de recomendações personalizadas fornecidas aos usuários pelo número total de recomendações fornecidas e multiplique o resultado por 100 para obter uma porcentagem. A fórmula representa a proporção de recomendações personalizadas e o valor total, refletindo a profundidade da personalização nos conselhos financeiros oferecidos pelo consultor de finanças pessoais alimentadas pela IA.

Exemplo

Por exemplo, se o consultor de finanças pessoais alimentado por IA fizer um total de 1000 recomendações para os usuários, e desses, 700 forem personalizados para os dados financeiros, metas e tolerância a riscos do usuário individual, o PDI será calculado da seguinte forma: PDI = (700/1000) x 100 PDI = 70% Isso significa que 70% das recomendações fornecidas pela IA são personalizadas para usuários individuais, demonstrando um alto nível de profundidade de personalização nos conselhos financeiros oferecidos.

Benefícios e limitações

O índice de profundidade de personalização serve como um KPI valioso para as empresas, pois reflete a capacidade da plataforma de fornecer conselhos financeiros personalizados, o que é crucial para a satisfação e retenção do usuário. No entanto, uma limitação do PDI é que ele não explica a qualidade ou a eficácia das recomendações personalizadas e, portanto, deve ser usado em conjunto com outros KPIs para obter um entendimento abrangente do desempenho da plataforma.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, os benchmarks típicos para o índice de profundidade de personalização no setor de consultores de finanças pessoais alimentadas por IA variam de 60% a 75%, indicando a porcentagem de recomendações personalizadas do total. O desempenho acima da média seria considerado qualquer coisa acima de 75%, enquanto o desempenho excepcional seria refletido em um PDI de 90% ou mais. Esses números demonstram o padrão do setor para a profundidade de personalização nos conselhos financeiros, com porcentagens mais altas refletindo um nível maior de personalização e recomendações individualizadas.

Dicas e truques

• Analise regularmente o feedback e os dados do usuário para identificar áreas para melhorar as recomendações personalizadas.
• Use algoritmos de aprendizado de máquina para refinar e aprimorar continuamente a capacidade da plataforma de fornecer conselhos financeiros personalizados.
• Forneça comunicação clara e transparente aos usuários sobre como seus dados informam as recomendações personalizadas que recebem.

Taxa de crescimento mensal de usuários ativos (MAU)

Definição

A taxa de crescimento mensal dos usuários ativos (MAU) é um indicador de desempenho essencial que mede a taxa na qual o número de usuários que se envolvem com uma plataforma digital, como um consultor de finanças pessoais alimentado por IA, está aumentando de mês para mês. Essa proporção é fundamental para medir porque fornece informações sobre a popularidade, a retenção de usuários e a penetração geral do mercado da plataforma. No contexto dos negócios, a taxa de crescimento da MAU é fundamental para medir porque afeta diretamente a aquisição do usuário e a capacidade da plataforma de atrair e reter uma base de usuários fiel. Uma alta taxa de crescimento de MAU indica o aumento do envolvimento do usuário e uma forte posição de mercado, enquanto uma baixa taxa de crescimento de MAU pode indicar estagnação ou interesse em declínio na plataforma, levando a necessidade de ação estratégica para melhorar o desempenho.

Como calcular

A taxa de crescimento mensal dos usuários ativos (MAU) pode ser calculada usando a seguinte fórmula:

Onde: - O mês atual do MAU é o número total de usuários únicos que se envolveram com a plataforma no mês atual - O MAU anterior é o número total de usuários únicos que se envolveram com a plataforma no mês anterior

Exemplo

Por exemplo, se o consultor de finanças pessoais alimentado por IA tivesse 10.000 usuários ativos em janeiro e 12.000 usuários ativos em fevereiro, o cálculo da taxa de crescimento da MAU seria:

Isso indica um crescimento de 20% no número de usuários ativos de janeiro a fevereiro.

Benefícios e limitações

O benefício de medir a taxa de crescimento da MAU é que ela fornece uma indicação clara do sucesso de aquisição e retenção de usuários da plataforma. No entanto, ele não fornece informações sobre a qualidade do envolvimento do usuário ou comportamentos específicos do usuário, o que pode exigir que KPIs adicionais medam.

Benchmarks da indústria

Dentro do contexto dos EUA, os benchmarks típicos da indústria para a taxa de crescimento de MAU na indústria de consultores financeiros digitais variam de 5% a 10% para desempenho médio, 10% a 15% para desempenho acima da média e mais de 15% para desempenho excepcional.

Dicas e truques

• Invista em campanhas de marketing direcionadas para atrair novos usuários e aumentar o MAU
• Aprimore a experiência e os recursos do usuário para melhorar a retenção e engajamento do usuário
• Analise o feedback e o comportamento do usuário para identificar áreas para melhorar a plataforma

Pontuação do promotor líquido (NPS) para o serviço de aconselhamento da IA

Definição

A pontuação NET do promotor (NPS) é um indicador de desempenho essencial que mede a lealdade e a satisfação do cliente com um produto ou serviço. No contexto do aconselhamento de finanças pessoais movidas a IA, o NPS é fundamental para medir porque fornece informações sobre como os usuários estão satisfeitos com os conselhos e orientações financeiras da plataforma. Um NPS alto indica que os usuários provavelmente recomendarão o serviço a outras pessoas, refletindo a retenção e a lealdade dos clientes, o que é essencial para o sucesso a longo prazo dos negócios. Por outro lado, um baixo NPS destaca as áreas para melhoria e serve como um sinal de alerta precoce de potencial rotatividade e insatisfação de usuários.

Como calcular

A pontuação do promotor líquido (NPS) é calculada subtraindo a porcentagem de detratores (é improvável que os que recomendam o serviço) a partir da porcentagem de promotores (aqueles que provavelmente recomendam o serviço). A fórmula para calcular o NPS é a seguinte:

Exemplo

Por exemplo, se 60% dos usuários são promotores, 20% são passivos e 20% são detratores, os NPs seriam calculados da seguinte forma: 60% (promotores) - 20% (detratores) = 40. Portanto, os NPs para o O serviço de aconselhamento da IA ​​nesse cenário hipotético seria de 40.

Benefícios e limitações

A vantagem do uso do NPS é que ele fornece uma medida simples e eficaz da satisfação e lealdade do cliente, permitindo que a empresa rastreie melhorias ao longo do tempo. No entanto, o NPS tem limitações, pois não fornece informações detalhadas sobre as áreas específicas que requerem melhorias e não podem capturar toda a complexidade do sentimento do cliente.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks da indústria, um NPS típico para serviços financeiros nos EUA varia de 25 a 35, enquanto um NPS acima da média cai na faixa de 45 a 55. O desempenho excepcional é refletido por um NPS de 60 ou superior.

Dicas e truques

• Pesquise regularmente os usuários para reunir feedback e rastrear mudanças no NPS ao longo do tempo.
• Identifique e aborda os pontos problemáticos específicos destacados pelos detratores para melhorar o NPS.
• Forneça incentivos para os usuários promover o serviço e contribuir para um NPS mais alto.