Quais são as 7 principais métricas de um negócio de aplicativos de treinamento pessoal a IA?

À medida que o mercado de produtos artesanais continua a crescer, é essencial que os pequenos empresários e artesãos entendam os principais indicadores de desempenho (KPIs) que impulsionam o sucesso no mercado digital. Com o surgimento de aplicativos de treinamento pessoal movidos a IA, o rastreamento e análise de KPIs específicos do setor se tornou mais importante do que nunca. Nesta postagem do blog, descobriremos sete KPIs cruciais que todo proprietário e artesão de pequenas empresas deve monitorar para otimizar seu desempenho no mercado on -line. Esteja você vendendo produtos artesanais, obras de arte personalizadas ou artesanato exclusivo, esses KPIs fornecerão informações exclusivas e dados acionáveis ​​para impulsionar seus negócios.

Taxa de envolvimento do usuário

Definição

A taxa de envolvimento do usuário KPI mede o nível de interação e envolvimento que os usuários têm com o aplicativo Fitai Coach. Essa proporção é fundamental para medir porque fornece informações sobre a eficácia do aplicativo reter e envolver seus usuários. No contexto comercial, uma alta taxa de envolvimento do usuário indica que o aplicativo é bem -sucedido em manter os usuários ativamente usando seus recursos, o que pode levar ao aumento da satisfação, lealdade e retenção do cliente. Isso afeta o desempenho dos negócios, influenciando a satisfação do usuário, as referências boca a boca e o uso geral de aplicativos. Quanto mais usuários engajados for, maior a probabilidade de continuar usando o aplicativo e potencialmente fazer compras no aplicativo ou outras interações que geram receita. Por fim, uma alta taxa de engajamento do usuário contribui para o sucesso e a sustentabilidade de longo prazo do treinador Fitai.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de envolvimento do usuário é o número de usuários ativos (Au) por um período específico, dividido pelo número total de usuários registrados (RU) durante o mesmo período, multiplicado por 100 para expressar o resultado como uma porcentagem. Onde: - Au = número de usuários ativos durante um período específico - Ru = Número total de usuários registrados durante o mesmo período

Exemplo

Por exemplo, se o Fitai Coach tiver 1.000 usuários registrados e 700 deles usam ativamente o aplicativo dentro de um mês, o cálculo da taxa de envolvimento do usuário seria: Taxa de envolvimento do usuário = (700 / 1.000) * 100 Taxa de envolvimento do usuário = 70% Isso significa que 70% dos usuários registrados estão se envolvendo ativamente com o aplicativo Fitai Coach mensalmente.

Benefícios e limitações

A principal vantagem do monitoramento da taxa de envolvimento do usuário é que ela fornece informações sobre a capacidade do aplicativo de reter e envolver usuários, o que pode impactar diretamente o sucesso a longo prazo e a geração de receita. No entanto, uma limitação potencial é que ela pode não capturar a qualidade do envolvimento do usuário, o que significa que os usuários podem estar usando o aplicativo passivamente sem realmente se beneficiar de seus recursos.

Benchmarks da indústria

Na indústria de aplicativos de saúde e fitness, uma forte taxa de envolvimento do usuário é normalmente considerada acima de 60%, com níveis excepcionais de desempenho atingindo 80% ou mais. Esses dados refletem os níveis de desempenho típicos, acima da média e excepcionais para este KPI no contexto relevante do setor.

Dicas e truques

• Analise regularmente o feedback e o comportamento do usuário para entender quais recursos ou conteúdo mantêm os usuários envolvidos
• Ofereça conteúdo personalizado e direcionado para tornar o aplicativo mais relevante para usuários individuais
• Implementar elementos de gamificação, como desafios, recompensas ou interações comunitárias para aumentar o envolvimento do usuário
• Atualize e melhore continuamente o aplicativo com base nas preferências e necessidades do usuário

Taxa de conclusão do treino

Definição

A taxa de conclusão do treino é um indicador de desempenho essencial (KPI) que mede a porcentagem de sessões de treino preenchidas em relação ao número total de sessões planejadas ou atribuídas. Essa proporção é fundamental para medir, pois indica o nível de envolvimento e comprometimento do usuário com o programa de fitness. No contexto comercial, uma alta taxa de conclusão do treino significa uma base de usuários satisfeita e dedicada, levando ao aumento da retenção de clientes e ao uso geral de aplicativos. Por outro lado, uma baixa taxa de conclusão pode indicar insatisfação, falta de motivação ou um plano de treino ineficaz, destacando a necessidade de ajustes e melhorias.

Como calcular

A taxa de conclusão do treino é calculada dividindo o número de sessões de exercícios concluídas pelo número total de sessões planejadas ou atribuídas e multiplicando o resultado por 100 para expressá -lo como uma porcentagem. A fórmula é a seguinte:

Exemplo

Por exemplo, se um usuário planejou 20 sessões de exercícios em um mês e concluiu 18 delas, a taxa de conclusão do treino seria calculada como (18/20) * 100, resultando em uma taxa de conclusão de 90%.

Benefícios e limitações

O benefício de medir a taxa de conclusão do treino é a capacidade de avaliar a satisfação e o comprometimento do usuário, permitindo que o aplicativo adapte os exercícios e as estratégias de engajamento para melhorar a retenção e a experiência geral do usuário. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele pode não explicar a qualidade dos exercícios concluídos ou motivos para sessões incompletas, exigindo dados qualitativos adicionais para obter um entendimento completo do comportamento e preferências do usuário.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a taxa média de conclusão do treino para aplicativos de fitness nos EUA é de aproximadamente 70-75%, enquanto o desempenho acima da média varia geralmente entre 80-85%. O desempenho excepcional neste KPI pode ser observado a uma taxa de conclusão de 90% ou mais, indicando alto envolvimento e satisfação do usuário.

Dicas e truques

• Forneça conteúdo diversificado e envolvente de exercícios para manter o interesse e a motivação do usuário.
• Envie lembretes e notificações para incentivar os usuários a concluir suas sessões de exercícios planejadas.
• Ofereça recompensas ou incentivos para a conclusão consistente do treino para aumentar o engajamento.
• Colete o feedback do usuário para entender os motivos para sessões incompletas e fazer as melhorias necessárias.

Índice de eficácia de personalização da IA

Definição

O Índice de Eficácia de Personalização da AI é um indicador de desempenho essencial que mede a capacidade do aplicativo de treinamento pessoal movido a IA de fornecer experiências de condicionamento físico sob medida com base na entrada do usuário, dados do sensor e níveis e metas de condicionamento físico em evolução. É fundamental medir esse KPI, pois reflete diretamente a eficácia do aplicativo no fornecimento de planos de exercícios personalizados e feedback em tempo real, essenciais para a satisfação e retenção do usuário. Esse KPI afeta o desempenho dos negócios, influenciando o envolvimento do usuário, a lealdade e o potencial de receita de longo prazo. Por fim, o sucesso do aplicativo depende de sua capacidade de se adaptar e atender às necessidades individuais de condicionamento físico, tornando esse KPI crucial para monitorar e melhorar.

Como calcular

O índice de eficácia da personalização da IA ​​pode ser calculado, levando a proporção de planos de exercícios personalizados bem -sucedidos entregues pelo aplicativo e o número total de usuários. Cada plano de treino bem -sucedido deve ser avaliado com base no feedback do usuário, progressão e realização de metas, enquanto o número total de usuários representa toda a base de usuários do aplicativo. Ao medir essa proporção, as empresas podem avaliar a capacidade do aplicativo de adaptar efetivamente as experiências de condicionamento físico a usuários individuais.

Exemplo

Por exemplo, se o Fitai Coach entregou planos de exercícios personalizados bem -sucedidos para 500 dos 1000 usuários, o índice de eficácia da personalização da IA ​​seria calculado da seguinte forma: Índice de eficácia da Personalização da AI = (500 /1000) = 0,5 ou 50%. Isso indica que 50% da base de usuários do aplicativo recebeu experiências de condicionamento físico, refletindo a eficácia do aplicativo na personalização.

Benefícios e limitações

A vantagem de monitorar o índice de eficácia da personalização da IA ​​é que ele fornece informações sobre a capacidade do aplicativo de atender às necessidades individuais de condicionamento físico e impulsionar a satisfação do usuário. No entanto, é importante observar que esse KPI pode não capturar completamente a qualidade das experiências personalizadas, pois o feedback do usuário e o alcance de metas a longo prazo são medidas subjetivas que não podem ser quantificadas apenas por essa proporção. Portanto, as empresas devem complementar esse KPI com avaliações qualitativas e métricas de envolvimento do usuário.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, o típico Índice de Eficácia de Personalização da AI no mercado de aplicativos de fitness dos EUA varia de 40% a 60%, significando a porcentagem de usuários que recebem planos de exercícios personalizados bem -sucedidos. O desempenho acima da média seria considerado em 70% ou mais, enquanto o desempenho excepcional alcançaria 80% ou mais. Esses benchmarks refletem os diferentes graus de excelência em personalização alcançados pelos principais aplicativos de fitness.

Dicas e truques

• Analise regularmente o feedback do usuário para ajustar os algoritmos de personalização do aplicativo.
• Ofereça diversos estilos de treino e níveis de intensidade para atender a uma ampla gama de preferências do usuário.
• Implementar técnicas de aprendizado de máquina para melhorar continuamente a personalização com base nos dados do usuário.
• Colabore com profissionais de fitness para validar a eficácia de planos de exercícios personalizados.

Taxa de retenção de usuários

Definição

A taxa de retenção de usuários KPI mede a porcentagem de clientes que continuam usando um produto durante um determinado período. Para o Fitai Coach, este KPI é fundamental para medir, pois reflete a capacidade do aplicativo de manter os usuários envolvidos e satisfeitos com a experiência personalizada de condicionamento físico que oferece. Uma alta taxa de retenção de usuários indica que o aplicativo é eficaz para atender às necessidades e expectativas de seu mercado-alvo, levando ao aumento do valor da vida útil do cliente e aos referências de boca em boca positiva. Por outro lado, uma baixa taxa de retenção de usuários pode significar que os usuários não estão encontrando valor nas ofertas do aplicativo, levando à diminuição da receita e aos possíveis danos à marca.

Como calcular

A taxa de retenção de usuários pode ser calculada usando a seguinte fórmula: Onde: CE = número de clientes no final do período Cn = número de novos clientes adquiridos durante o período CS = número de clientes no início do período Para calcular a taxa de retenção de usuários, subtraia o número de novos clientes adquiridos durante o período a partir do número de clientes no final do período e divida pelo número de clientes no início do período e multiplique por 100.

Exemplo

Por exemplo, suponha que o Fitai Coach tenha iniciado o mês com 5000 usuários, adquiriu 1000 novos usuários e terminou o mês com 5500 usuários. Usando a fórmula, a taxa de retenção do usuário pode ser calculada da seguinte forma: Taxa de retenção do usuário = ((5500 - 1000) / 5000) x 100 = 90% Isso significa que o Fitai Coach manteve 90% de seus usuários desde o início até o final do mês.

Benefícios e limitações

A taxa de retenção de usuários KPI é benéfica, pois fornece informações sobre a satisfação, o engajamento e a lealdade do cliente. Uma alta taxa de retenção de usuários indica um forte ajuste no mercado de produtos, levando ao aumento do valor da vida útil do cliente e aos custos reduzidos de aquisição de clientes. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele não fornece informações sobre os motivos por trás da retenção ou rotatividade do usuário, exigindo análises adicionais para identificar áreas para melhorias.

Benchmarks da indústria

No contexto dos aplicativos de saúde e fitness, a taxa média de retenção de usuários é de cerca de 30 a 40%, com o desempenho acima da média considerado de 50 a 60% e desempenho excepcional em 70% ou mais. Esses benchmarks refletem a natureza competitiva da indústria e a necessidade de aplicativos se envolver e reter continuamente os usuários.

Dicas e truques

• Ofereça planos de exercícios personalizados adaptados a metas individuais e níveis de condicionamento físico
• Implementar elementos de gamificação para aumentar o envolvimento e a motivação do usuário
• Atualize regularmente o aplicativo com novos recursos e conteúdo para manter os usuários interessados
• Colete e analise o feedback do usuário para identificar áreas para melhoria e inovação

Receita média por usuário (ARPU)

Definição

A receita média por usuário (ARPU) é um indicador de desempenho essencial que mede a quantidade média de receita gerada por cada usuário individual dentro de um período de tempo específico. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações valiosas sobre a eficácia das estratégias de geração de receita da empresa. No contexto do aplicativo Fitai Coach, a ARPU é crucial para medir, pois afeta diretamente o desempenho financeiro do aplicativo e a lucratividade geral. Ao entender a receita média gerada por usuário, a empresa pode adaptar suas estratégias de preços, identificar áreas para o crescimento da receita e acompanhar o retorno do investimento para os esforços de aquisição e retenção de usuários.

Como calcular

A ARPU é calculada dividindo a receita total gerada dentro de um período específico pelo número médio de usuários durante o mesmo período. A fórmula para calcular a ARPU é: Nesta fórmula, a 'receita total' representa a receita geral gerada pelo aplicativo e o 'número médio de usuários' refere -se ao número médio de usuários ativos durante o período especificado. Ao dividir a receita total pela base média de usuários, a ARPU fornece uma indicação clara de quanta receita cada usuário contribui para a empresa.

Exemplo

Por exemplo, se o Treinador da Fitai gerar uma receita total de US $ 100.000 ao longo de um mês e tivesse uma base média de usuários de 10.000 usuários durante o mesmo mês, o cálculo da ARPU seria: ARPU = $ 100.000 / 10.000 = $ 10 Isso significa que, em média, cada usuário contribuiu com US $ 10 em receita para o aplicativo durante esse mês.

Benefícios e limitações

Uma das principais vantagens do rastreamento da ARPU é que ela fornece uma métrica clara para avaliar a capacidade de geração de receita do aplicativo por um usuário. Ao entender a ARPU, a empresa pode implementar estratégias direcionadas para aumentar a receita de cada usuário, impulsionando a lucratividade geral. No entanto, é importante observar que a ARPU não responde por diferenças nos segmentos de usuários ou custos de aquisição de clientes e, portanto, deve ser usada em conjunto com outros KPIs para fornecer uma visão abrangente do desempenho financeiro do aplicativo.

Benchmarks da indústria

Na indústria de aplicativos de saúde e fitness, a ARPU média varia de US $ 5 a US $ 50, com aplicativos de melhor desempenho atingindo níveis de ARPU de US $ 100 ou mais. Esses benchmarks refletem níveis de desempenho típicos, acima da média e excepcionais para a ARPU no setor relevante.

Dicas e truques

• Implementar modelos de preços personalizados com base no comportamento e preferências do usuário para aumentar a ARPU.
• Concentre -se em usar recursos adicionais ou assinaturas premium aos usuários existentes para gerar uma receita mais alta por usuário.
• Rastreie a ARPU por diferentes segmentos de usuário para identificar áreas para o crescimento da receita direcionado.

Pontuação de satisfação do cliente (CSAT)

Definição

A pontuação de satisfação do cliente (CSAT) é um indicador de desempenho essencial que mede o nível de satisfação dos clientes com o produto ou serviço fornecido por uma empresa. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações valiosas sobre as percepções, expectativas e experiência geral dos clientes. No contexto comercial, o CSAT é essencial para entender a lealdade, a retenção e a defesa do cliente, bem como na identificação de áreas para melhoria na oferta de produtos ou serviços. Isso afeta o desempenho dos negócios, influenciando o valor da vida útil do cliente, a reputação da marca e o potencial de referências e negócios repetidos. Por fim, um CSAT alto indica a lealdade do cliente e o boca a boca positiva, enquanto um CSAT baixo pode sinalizar uma rotatividade potencial de clientes e impacto negativo no crescimento e na sustentabilidade dos negócios.

Como calcular

A fórmula para o cálculo do CSAT é o número de clientes satisfeitos divididos pelo número total de clientes pesquisados. O número de clientes satisfeitos refere -se àqueles que expressam satisfação com o produto ou serviço, normalmente por meio de uma pesquisa ou mecanismo de feedback. O número total de clientes pesquisados ​​representa todo o conjunto de clientes que foram solicitados a fornecer feedback sobre seu nível de satisfação. Ao dividir o número de clientes satisfeitos pelo número total de clientes pesquisados, as empresas podem determinar a porcentagem de clientes satisfeitos, que forma a relação CSAT.

Exemplo

Por exemplo, se um aplicativo de fitness como o Fitai Coach pesquisou 100 usuários sobre sua satisfação com a experiência de condicionamento físico personalizado do aplicativo e 75 deles expressassem satisfação, o cálculo do CSAT seria o seguinte:

Benefícios e limitações

A principal vantagem de usar o CSAT de maneira eficaz é a capacidade de avaliar a satisfação do cliente e identificar áreas para melhorar a oferta de produto ou serviço. No entanto, uma limitação do CSAT é que ele pode não fornecer uma compreensão abrangente da experiência geral do cliente, pois se concentra apenas na satisfação. Além disso, as respostas ao cliente a pesquisas podem ser subjetivas e propensas a viés, afetando a precisão da relação CSAT.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks da indústria, uma pontuação típica do CSAT na indústria de saúde e bem -estar varia de 70% a 85%, refletindo os níveis de desempenho excepcionais acima da média na satisfação do cliente. Conseguir e manter uma pontuação no CSAT dentro desse intervalo é indicativa de uma forte abordagem focada no cliente e oferta de produto ou serviço de alta qualidade.

Dicas e truques

• Pesquise regularmente os clientes para rastrear mudanças nos níveis de satisfação ao longo do tempo
• Implementar mecanismos de feedback para entender as razões por trás da satisfação ou insatisfação
• Use os dados do CSAT para priorizar e implementar melhorias na oferta de produto ou serviço
• Compare as pontuações do CSAT com os benchmarks do setor para comparar o desempenho do aplicativo

Taxa de conversão de compra no aplicativo

Definição

A taxa de conversão de compra no aplicativo KPI mede a porcentagem de usuários que fazem uma compra no aplicativo móvel. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a capacidade do aplicativo de converter usuários em clientes pagantes. No contexto comercial, a taxa de conversão de compra no aplicativo é importante, pois afeta diretamente a geração de receita e a lucratividade geral. Uma alta taxa de conversão indica que o aplicativo está efetivamente envolvendo e persuadindo os usuários a fazer compras, enquanto uma baixa taxa de conversão pode sinalizar a necessidade de ajustes nos preços, recursos ou experiência do usuário do aplicativo. O monitoramento deste KPI é fundamental para entender a eficácia da estratégia de monetização do aplicativo e identificar oportunidades de melhoria.

Como calcular

Para calcular a taxa de conversão de compra no aplicativo, divida o número total de compras no aplicativo pelo número total de usuários do aplicativo e, em seguida, multiplique por 100 para expressar o resultado como uma porcentagem. A fórmula é a seguinte: Taxa de conversão de compra no aplicativo

Exemplo

Por exemplo, se o aplicativo Fitai Coach tiver 10.000 usuários e 500 desses usuários fazem compras no aplicativo, a taxa de conversão de compra no aplicativo será calculada da seguinte forma: Taxa de conversão de compra no aplicativo = (500 / 10.000) x 100 = 5%

Benefícios e limitações

O principal benefício de monitorar a taxa de conversão de compra no aplicativo é que ela fornece informações valiosas sobre a capacidade do aplicativo de gerar receita a partir de sua base de usuários. No entanto, é importante observar que a taxa de conversão de compra no aplicativo é apenas uma peça do quebra-cabeça de monetização e deve ser analisada em conjunto com outros KPIs relacionados ao envolvimento do usuário, retenção e valor da vida útil do cliente para obter um entendimento abrangente do aplicativo desempenho financeiro.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a taxa média de conversão de compra no aplicativo para aplicativos de condicionamento físico e saúde nos EUA é aproximadamente 3%. O desempenho acima da média é normalmente considerado por perto 6%, enquanto o desempenho excepcional pode exceder 10%.

Dicas e truques

• Otimize a interface do usuário do aplicativo para orientar os usuários para oportunidades de compra no aplicativo
• Ofereça promoções e descontos de tempo limitado para incentivar o comportamento de compra
• Use mensagens e notificações direcionadas para lembrar os usuários dos recursos e benefícios premium do aplicativo
• Analise o comportamento e o feedback do usuário para identificar pontos de dor e barreiras para fazer compras no aplicativo