Les applications de fitness collectent une multitude d'informations, comme le nombre de pas, la durée des séances d'entraînement, les calories brûlées, la fréquence cardiaque, les cycles de sommeil et le niveau d'activité. Mais la simple collecte de ces données n'a que peu d'intérêt si l'application ne peut pas les exploiter pour en faire des informations utiles à l'utilisateur.
Par exemple, si une personne effectue régulièrement des séances d'entraînement courtes mais est peu active certains jours, l'application pourrait lui suggérer des séances plus courtes ou des activités simples pour ces jours-là. De même, l'évolution de ses performances ou de sa récupération pourrait permettre à l'application d'adapter ses recommandations futures.
Lors du développement d'applications mobiles de fitness , ce type de personnalisation peut être créé en analysant les schémas d'activité plutôt qu'en s'appuyant sur un programme d'entraînement fixe pour chaque utilisateur.
Voici quelques approches utiles :
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Suggestions d'entraînement personnalisées : Recommander des exercices en fonction des entraînements précédents, des objectifs de remise en forme et des niveaux d'activité.
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Recommandations fondées sur les progrès accomplis : Adaptez l'intensité de l'entraînement à mesure que l'utilisateur progresse, plutôt que de maintenir la même routine.
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Rappels d'activités : Identifier les périodes d'inactivité et proposer des objectifs de mouvement réalistes.
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Suggestions de récupération : Utilisez la fréquence d'entraînement et les données disponibles relatives à la récupération pour recommander du repos ou des séances plus légères.
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Ajustements des objectifs : Mettre à jour les objectifs quotidiens ou hebdomadaires en fonction des progrès réels de l'utilisateur.
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Perspectives comportementales : Identifiez les habitudes, comme le fait de sauter systématiquement les séances d'entraînement du soir, et suggérez des horaires d'entraînement plus appropriés.
L'essentiel est de formuler des recommandations pertinentes et pratiques. Les utilisateurs sont plus enclins à suivre des suggestions adaptées à leurs habitudes et à leurs objectifs actuels plutôt que des conseils génériques.
Quels types de données d'activité vous semblent les plus utiles pour générer des recommandations de remise en forme pertinentes ?
