Quais são as 7 principais métricas de um negócio de plataforma de terapeuta movido a IA?

À medida que o mercado on-line continua a evoluir, proprietários de pequenas empresas e artesãos estão se voltando para as plataformas de terapeuta de IA para obter uma vantagem competitiva. No entanto, para entender verdadeiramente o desempenho e o impacto dessas plataformas, é crucial medir e analisar os principais indicadores de desempenho certos (KPIs). Nesta postagem do blog, mergulharemos em 7 KPIs específicos do setor, essenciais para avaliar o sucesso das plataformas terapeutas movidas a IA nos mercados artesanais. Desde o envolvimento do cliente até a satisfação do usuário, forneceremos informações exclusivas sobre as métricas que mais importam para o sucesso da sua empresa nessa paisagem em constante mudança.

Duração do engajamento do usuário: os usuários de tempo médio interagem com o terapeuta da IA ​​por sessão.

Definição

A duração do engajamento do usuário KPI mede o tempo médio que os usuários gastam interagindo com o terapeuta da IA ​​durante cada sessão. Essa proporção é fundamental para medir, pois fornece informações sobre o nível de envolvimento e satisfação do usuário com a plataforma de terapia de IA. No contexto comercial, esse KPI é importante, pois afeta diretamente a eficácia das sessões de terapia e a experiência geral do usuário. Uma duração mais longa do envolvimento do usuário normalmente indica que os usuários estão encontrando valor na plataforma e estão se envolvendo ativamente com o terapeuta da IA, levando a um impacto positivo no desempenho dos negócios e na retenção de clientes. É importante porque reflete a capacidade da plataforma de manter os usuários envolvidos e satisfeitos com o serviço, contribuindo para seu sucesso no mercado.

Como calcular

A fórmula para calcular a duração do engajamento do usuário KPI é resumir o tempo total que os usuários gastam interagindo com o terapeuta da IA ​​durante um período específico, como um dia ou uma semana e depois dividem -o pelo número total de sessões. Isso fornecerá o tempo médio que os usuários se envolvem com o terapeuta da IA ​​por sessão. O tempo total gasto interagindo e o número total de sessões são os principais componentes da fórmula e contribuem diretamente para o cálculo geral.

Exemplo

Por exemplo, se o total de tempo que os usuários interagem com o terapeuta da IA ​​em uma semana for de 700 horas e houve 1000 sessões de terapia durante essa semana, o cálculo da duração do envolvimento do usuário KPI seria: Duração do engajamento do usuário = 700 horas / 1000 sessões = 0,7 horas por sessão

Benefícios e limitações

A duração do engajamento do usuário KPI é benéfica, pois fornece informações sobre o nível de satisfação e envolvimento do usuário com a plataforma de terapeuta de IA. Uma duração mais longa do envolvimento do usuário indica que os usuários encontram valor na plataforma e estão participando ativamente de sessões de terapia, levando a resultados positivos dos negócios. No entanto, uma limitação potencial desse KPI é que ele não mede a qualidade da interação; portanto, uma duração de engajamento mais longa não equivale a melhores resultados para os usuários.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, a duração média do engajamento do usuário para plataformas de terapia de IA é de aproximadamente 0,5-0,7 horas por sessão. O desempenho acima da média estaria na faixa de 0,8-1,0 horas por sessão, enquanto o desempenho excepcional excederia 1,0 horas por sessão.

Dicas e truques

• Incentive os usuários a fornecer feedback sobre suas sessões de terapia para entender seus níveis de engajamento
• Atualize regularmente o conteúdo do terapeuta de IA para manter os usuários envolvidos e interessados
• Ofereça incentivos ou recompensas para usuários que consistentemente se envolvem com a plataforma
• Implementar campanhas de marketing direcionadas para promover os benefícios de durações mais longas de engajamento

Taxa de conclusão da sessão: Porcentagem de sessões concluídas pelos usuários uma vez iniciados.

Definição

A taxa de conclusão da sessão é um indicador crucial de desempenho (KPI) para a plataforma MindMend AI, pois mede a porcentagem de sessões de terapia que os usuários concluem com sucesso depois de iniciados. Essa métrica é fundamental para medir no contexto comercial, pois reflete diretamente os níveis de engajamento e satisfação dos usuários com a plataforma de terapia de IA. Uma alta taxa de conclusão indica que os usuários acham a plataforma útil, eficaz e envolvente, enquanto uma baixa taxa de conclusão pode indicar problemas em potencial, como falta de envolvimento do usuário, insatisfação com os recursos da IA ​​ou outros problemas de experiência do usuário. Portanto, o monitoramento desse KPI é essencial para garantir a eficácia e o sucesso da plataforma MindMend AI.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de conclusão da sessão é:

Nesta fórmula, o 'número de sessões concluído' refere -se à contagem total de sessões de terapia que os usuários concluem com sucesso, enquanto o número total de sessões iniciadas 'representa o número geral de sessões de terapia iniciadas pelos usuários dentro de um prazo específico. Ao dividir as sessões concluídas pelo total de sessões iniciadas e multiplicando por 100, a porcentagem de sessões concluídas pode ser obtida.

Exemplo

Por exemplo, se dentro de um mês, a plataforma MindMend AI registra 500 sessões de terapia iniciadas pelos usuários, das quais 450 sessões são concluídas com sucesso, o cálculo para a taxa de conclusão da sessão seria:

Nesse cenário, a taxa de conclusão da sessão seria de 90%, indicando que 90% das sessões de terapia iniciadas pelos usuários foram concluídas com sucesso dentro do período definido.

Benefícios e limitações

A alta taxa de conclusão da sessão significa forte envolvimento, satisfação e resultados positivos das sessões de terapia. Este KPI fornece informações valiosas sobre o comportamento do usuário e a eficácia da plataforma de terapia de IA. No entanto, é importante observar que a taxa de conclusão da sessão por si só pode não fornecer uma compreensão abrangente da qualidade da terapia fornecida, pois alguns usuários podem concluir sessões sem derivar benefícios significativos. É crucial complementar esse KPI com outras métricas de desempenho para obter uma visão holística do impacto da plataforma nos usuários.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a taxa média de conclusão da sessão para plataformas de terapia de IA nos EUA varia de 75% a 85%, com níveis excepcionais de desempenho atingindo 90% ou mais. Esses benchmarks refletem taxas de conclusão típicas, acima da média e excepcionais no setor, fornecendo um ponto de referência para avaliar o desempenho da plataforma MindMend AI.

Dicas e truques

• Garanta a interface e os recursos interativos para melhorar o envolvimento do usuário durante as sessões de terapia.
• Ofereça conteúdo personalizado e interações de IA adaptadas para manter o interesse e a motivação do usuário.
• Implemente os mecanismos de feedback para reunir a entrada do usuário e melhorar continuamente a eficácia da plataforma.
• Forneça incentivos para a conclusão da sessão, como recompensas ou reconhecimento, para incentivar a participação ativa do usuário.

Pontuação de satisfação do usuário: classificação média fornecida pelos usuários após sessões de terapia.

Definição

A pontuação de satisfação do usuário é um KPI crítico para a IA MindMend, pois mede a satisfação geral dos usuários após as sessões de terapia. Essa proporção é essencial para medir, pois reflete diretamente a eficácia e o impacto da plataforma de terapeuta movida a IA no fornecimento de apoio à saúde mental. Uma alta pontuação de satisfação do usuário indica que a plataforma está atendendo às necessidades de seus usuários e oferece atendimento de qualidade, enquanto uma pontuação baixa pode destacar áreas para melhorar a experiência e a eficácia da terapia. Portanto, medir esse KPI é crucial para entender as percepções do usuário e garantir que a plataforma esteja cumprindo sua promessa de apoio imediato, acessível e sem estigma em saúde mental.

Como calcular

A fórmula para calcular a pontuação da satisfação do usuário envolve a média das classificações fornecidas pelos usuários após as sessões de terapia. A classificação de cada usuário é adicionada e o total é dividido pelo número de classificações para obter a pontuação média. Essa classificação média reflete a satisfação geral dos usuários com a experiência da terapia, fornecendo informações valiosas sobre a qualidade dos cuidados prestados pela plataforma.

Exemplo

Por exemplo, se cinco usuários fornecerem classificações de 4, 5, 3, 5 e 4 após suas sessões de terapia, a soma total dessas classificações seria 21. Dividindo 21 por 5 (o número de classificações) resultaria em um usuário médio Pontuação de satisfação de 4,2. Essa pontuação média indica o nível geral de satisfação dos usuários com as sessões de terapia que receberam através da plataforma Mindmend AI.

Benefícios e limitações

A Pontuação de Satisfação do Usuário KPI fornece informações sobre a eficácia das sessões de terapia e a experiência geral do usuário na plataforma. Uma pontuação alta pode indicar que os usuários estão recebendo cuidados de qualidade e estão satisfeitos com o suporte fornecido, contribuindo para o boca a boca positivo e a retenção de usuários. No entanto, é importante observar que esse KPI pode ser limitado por possíveis vieses nas classificações do usuário e pela necessidade de melhoria contínua em resposta ao feedback do usuário.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, a pontuação média de satisfação do usuário para plataformas de saúde mental é de aproximadamente 4,5 em 5, indicando um alto nível de satisfação entre os usuários. O desempenho acima da média neste KPI pode ser refletido em pontuações acima de 4,8, demonstrando satisfação excepcional do usuário com as sessões de terapia. Esses benchmarks servem como um guia para a IA Mindmend buscar e manter altos níveis de satisfação do usuário no setor.

Dicas e truques

- Incentive os usuários a fornecer feedback detalhado, juntamente com as classificações para obter informações mais profundas sobre sua satisfação. - Analise regularmente os padrões nas pontuações da satisfação do usuário para identificar áreas para melhoria e inovação na entrega da terapia. - Implemente os loops de feedback do usuário para aprimorar continuamente a experiência da terapia e abordar quaisquer preocupações levantadas pelos usuários.

Frequência de escalada da IA: Número de vezes é necessária a intervenção humana durante as sessões de IA.

Definição

A frequência de escalada da IA ​​mede o número de vezes que a intervenção humana é necessária durante as sessões de terapia de IA na plataforma Mindmend AI. Essa proporção é fundamental para medir porque fornece informações sobre a eficácia e a confiabilidade da terapia movida à IA. É importante garantir que a IA opere em parâmetros seguros e eficazes, enquanto também entra em cena quando um nível mais alto de atendimento é necessário, pois isso afeta a experiência geral do cliente, os resultados do cliente e a reputação da plataforma.

Como calcular

A fórmula para calcular a frequência de escalada da IA ​​KPI é o número de vezes que a intervenção humana é necessária dividida pelo número total de sessões de terapia de IA. Essa proporção fornece uma compreensão clara e concisa do nível de interação humana necessária durante as sessões de IA, destacando quaisquer áreas que possam precisar de melhorias na capacidade da IA ​​de lidar com sessões de terapia de maneira eficaz. Quanto maior a proporção, mais necessidade há para intervenção humana, indicando uma limitação potencial na capacidade da IA ​​de funcionar autonomamente.

Exemplo

Por exemplo, se em uma determinada semana houve 10 casos em que a intervenção humana foi necessária durante as sessões de terapia de IA em um total de 50 sessões de terapia de IA, a frequência de escalada da IA ​​KPI seria calculada da seguinte forma: Frequência de escalada da IA ​​= 10/50 = 0,2 ou 20%

Benefícios e limitações

O benefício de medir a frequência de escalada da IA ​​KPI é garantir que as sessões de terapia de IA estejam funcionando de maneira eficaz e eficiente, permitindo um alto nível de atendimento enquanto ainda torna o processo de terapia mais acessível e menos intimidador. No entanto, uma limitação potencial é que um alto nível de intervenção humana pode afetar a escalabilidade e a relação custo-benefício da plataforma, pois mais supervisão humana pode resultar em aumento dos custos operacionais.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor no contexto dos EUA, a KPI média de frequência de IA para plataformas de terapeuta de IA é de aproximadamente 15 a 20%. Um nível de desempenho acima da média para esse KPI estaria na faixa de 10 a 15%, enquanto um nível de desempenho excepcional seria inferior a 10%, indicando um alto grau de autonomia e eficácia nas sessões de terapia de IA.

Dicas e truques

• Revise regularmente e analise a frequência de escalada da IA ​​para identificar tendências e possíveis áreas de melhoria.
• Forneça treinamento contínuo e atualizações aos algoritmos da IA ​​para aprimorar a funcionalidade autônoma e reduzir a necessidade de intervenção humana.
• Procure feedback de usuários e terapeutas humanos para entender as razões para a escalada da IA ​​e fazer ajustes de acordo.

Novo taxa de aquisição de usuários: número de novos usuários se inscrevendo na plataforma dentro de um prazo específico.

Definição

A nova taxa de aquisição de usuários é um indicador de desempenho essencial que mede o número de novos usuários que se inscrevem na plataforma dentro de um prazo específico. Esse KPI é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a eficácia dos esforços de marketing e vendas da empresa para atrair novos usuários. No contexto da IA ​​Mindmend, medir esse KPI é importante, pois afeta diretamente o crescimento e a expansão da plataforma. Uma alta taxa de aquisição de usuários indica estratégias bem -sucedidas de marketing e divulgação, enquanto uma taxa baixa pode sinalizar a necessidade de ajustes na abordagem da empresa.

Como calcular

A fórmula para calcular a nova taxa de aquisição de usuários é o número de novos usuários adquiridos dentro de um período específico dividido pelo número total de usuários no início desse período, multiplicado por 100 para obter uma porcentagem. O número de novos usuários adquiridos representa os indivíduos que se inscreveram na plataforma durante o prazo designado, enquanto o número total de usuários no início do período é responsável pela base de usuários existente. Esta fórmula fornece uma maneira clara e concisa de medir a capacidade da plataforma de atrair e reter novos usuários ao longo do tempo.

Exemplo

Por exemplo, se a AI MindMend tivesse 500 usuários no início do segundo trimestre e adquirisse 150 novos usuários ao longo do trimestre, a nova taxa de aquisição de usuários para o segundo trimestre seria calculada da seguinte forma: (150 novos usuários / 500 Usuários) * 100 = 30 %. Isso significa que 30% da base de usuários da plataforma no início do segundo trimestre foram novos usuários que se inscreveram durante esse período.

Benefícios e limitações

O benefício de medir a nova taxa de aquisição de usuários é que ela fornece informações valiosas sobre a capacidade da plataforma de expandir sua base de usuários e alcançar novos públicos. No entanto, uma limitação desse KPI é que ele não responde pelo envolvimento do usuário ou retenção de longo prazo, que também são fatores importantes na avaliação do sucesso das estratégias de crescimento da plataforma.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, uma nova taxa de aquisição de usuários saudável para uma plataforma digital normalmente cai entre 5% e 10% mensalmente. No contexto dos EUA, as empresas SaaS geralmente visam uma taxa anual de aquisição de novos usuários de 20 a 30%, enquanto as plataformas de mídia social podem ter como alvo uma taxa mais alta de 50% ou mais por ano.

Dicas e truques

• Invista em campanhas de marketing direcionadas para atrair novos usuários.
• Ofereça incentivos como testes gratuitos ou descontos para incentivar as inscrições.
• Otimize o processo de integração do usuário para melhorar as taxas de conversão.
• Analise o feedback do usuário e ajuste as estratégias de marketing de acordo.

Taxa de retenção: porcentagem de usuários que retornam para sessões adicionais após o uso inicial.

Definição

A taxa de retenção é um indicador crítico de desempenho (KPI) para a plataforma MindMend AI, pois mede a porcentagem de usuários que continuam utilizando o serviço após a sessão inicial. Essa proporção é essencial para medir no contexto dos negócios, pois reflete diretamente a capacidade da plataforma de fornecer valor e eficácia no atendimento às necessidades de saúde mental de seus usuários. Uma alta taxa de retenção indica que os usuários acham a plataforma benéfica e estão dispostos a continuar usando, enquanto uma baixa taxa de retenção pode sinalizar a necessidade de melhoria nos recursos da plataforma, experiência do usuário ou eficácia geral.

Como calcular

A fórmula para calcular a taxa de retenção envolve a divisão do número de usuários que retornam para sessões adicionais após o uso inicial pelo número total de usuários e, em seguida, multiplicando o resultado por 100 para obter a porcentagem.

Exemplo

Por exemplo, se a plataforma MindMend AI envolver inicialmente 500 usuários e após um determinado período, 350 desses usuários retornam para sessões adicionais, o cálculo da taxa de retenção seria o seguinte: taxa de retenção = (350/500) x 100 = 70 %

Benefícios e limitações

Uma alta taxa de retenção indica que a plataforma é bem-sucedida em manter e envolver seus usuários, gerando valor e lealdade de longo prazo. No entanto, uma limitação potencial é que apenas uma alta taxa de retenção não fornece informações sobre a satisfação do usuário, a experiência do usuário ou os motivos para retornar à plataforma.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, a referência típica da taxa de retenção para plataformas de saúde mental é de cerca de 70%. O desempenho acima da média seria considerado uma taxa de retenção de 75% ou mais, enquanto o desempenho excepcional seria uma taxa de retenção de 80% ou mais.

Dicas e truques

• Reúna regularmente o feedback do usuário para identificar áreas para melhorar e aprimorar a experiência do usuário.
• Ofereça incentivos personalizados, como descontos ou recompensas, para incentivar os usuários a continuar usando a plataforma.
• Atualize e melhore continuamente os recursos e o conteúdo da plataforma para manter o interesse e o engajamento do usuário.

Custo por sessão: custo médio incorrido pela plataforma para entregar cada sessão de terapia de IA.

Definição

O custo por sessão KPI é uma métrica crítica para medir o custo médio incorrido pela plataforma para entregar cada sessão de terapia de IA. Ajuda a avaliar a eficiência da alocação de recursos e gerenciamento de custos dentro dos negócios. Esse KPI é importante no contexto comercial, pois afeta diretamente a lucratividade e a sustentabilidade da plataforma. Ao medir o custo por sessão, a empresa pode avaliar a viabilidade financeira de seus serviços e tomar decisões informadas para otimizar os custos operacionais.

Como calcular

A fórmula para calcular o custo por sessão KPI envolve a divisão dos custos totais incorridos pela plataforma para fornecer sessões de terapia de IA pelo número de sessões realizadas dentro de um período específico. Os custos totais incluem despesas relacionadas à utilização da IA, supervisão do terapeuta, manutenção da plataforma e despesas gerais operacionais. Ao rastrear com precisão esses custos e dividi -los pelo total de sessões, os negócios podem derivar o custo médio por sessão.

Exemplo

Por exemplo, se o custo total incorrido pela MindMend AI para entregar sessões de terapia em um mês for de US $ 10.000 e o número de sessões realizado é de 500, o cálculo do custo por KPI seria de US $ 10.000 / 500 = US $ 20 por sessão.

Benefícios e limitações

O benefício de medir efetivamente o custo por sessão KPI é que ele permite que a plataforma compreenda sua estrutura de custos e tome decisões informadas para otimizar a alocação de recursos e melhorar a lucratividade. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele não explica a qualidade ou a eficácia das sessões de terapia, que também são fatores importantes a serem considerados na prestação de cuidados de saúde mental.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, o custo médio por sessão para plataformas de terapia de IA nos EUA varia de US $ 15 a US $ 30. O desempenho acima da média seria refletido em um custo por sessão abaixo de US $ 15, enquanto o desempenho excepcional mostraria um custo por sessão abaixo de US $ 10.

Dicas e truques

• Revise regularmente e analise os componentes de custo para identificar áreas para medidas de economia de custos
• Implementar a tecnologia e a eficiência do processo para otimizar a utilização de recursos
• Explore parcerias estratégicas com os provedores de tecnologia de IA para reduzir custos
• Aproveite os insights de dados para identificar oportunidades para melhorar o custo por sessão