Fitness-Apps sammeln viele Informationen, darunter Schritte, Trainingsdauer, Kalorienverbrauch, Herzfrequenz, Schlafmuster und Aktivitätsniveau. Doch die bloße Datenerfassung ist wenig sinnvoll, solange die App die Daten nicht für den Nutzer nutzbar macht.
Wenn jemand beispielsweise regelmäßig kurze Trainingseinheiten absolviert, an manchen Tagen aber wenig aktiv ist, könnte die App für diese Tage kürzere Einheiten oder einfache Aktivitäten vorschlagen. Ebenso könnten Veränderungen der Trainingsleistung oder des Erholungsverhaltens der App helfen, zukünftige Empfehlungen anzupassen.
Bei der Entwicklung von Fitness-Apps für Mobilgeräte kann diese Art der Personalisierung durch die Analyse von Aktivitätsmustern erreicht werden, anstatt sich auf einen festen Trainingsplan für jeden Benutzer zu verlassen.
Einige nützliche Ansätze sind:
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Personalisierte Trainingsvorschläge: Empfehlen Sie Übungen basierend auf vorherigen Trainingseinheiten, Fitnesszielen und Aktivitätsniveaus.
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Fortschrittsbasierte Empfehlungen: Passen Sie die Trainingsintensität an die Fortschritte des Nutzers an, anstatt die gleiche Routine beizubehalten.
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Aktivitätserinnerungen: Identifizieren Sie inaktive Phasen und schlagen Sie realistische Bewegungsziele vor.
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Empfehlungen zur Genesung: Nutzen Sie die Trainingshäufigkeit und verfügbare Daten zur Regeneration, um Ruhephasen oder leichtere Trainingseinheiten zu empfehlen.
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Zielanpassungen: Die Tages- oder Wochenziele werden basierend auf dem tatsächlichen Fortschritt des Nutzers aktualisiert.
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Verhaltensbasierte Erkenntnisse: Erkennen Sie Muster, wie beispielsweise das regelmäßige Auslassen von abendlichen Trainingseinheiten, und schlagen Sie geeignetere Trainingszeiten vor.
Wichtig ist, dass die Empfehlungen relevant und praxisnah sind. Nutzer folgen eher Vorschlägen, die ihren Gewohnheiten und aktuellen Zielen entsprechen, als allgemeinen Ratschlägen.
Welche Arten von Aktivitätsdaten halten Sie für am nützlichsten, um aussagekräftige Fitnessempfehlungen zu generieren?
