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某种程度上说,Runna 是把真人教练的决策反馈做成了系统,这可能也是早期 Ben 的指导会让 Dom 觉得惊艳的部分,除了知道每天应该进行什么训练,教练还会根据训练表现来调整后续训练计划。比起代替“教练的眼睛”, Runna 在做的似乎更接近放大“教练的大脑”,而在跑步训练这个场景中,实现用户的“无脑跟练”可能也是更接近用户付费价值的一部分。,写在最后,Fitbod,一款月入超200万美元的 AI 健身 App。它解决的不是“怎么做一个标准的深蹲”,而是更前面的问题,今天进了健身房,到底该练什么。很多人放弃健身,并不是因为不会动作,而是因为站在器械区那一刻就已经开始决策疲劳,今天该练哪了?要做哪几个动作?多大重量?几组?Fitbod 不去强调动作教学,而是根据用户的训练记录、恢复状态以及录入可用器械历史直接生成一份当日训练计划。对于用户来说,AI 价值并不在于纠正,而是高效地节约注意力。,对比国内,运动在欧美民众日常生活中的渗透度可能会更高,这一点体现在相对低廉的健身房价格(对比当地平均收入)、更丰富的俱乐部资源、更成熟的运动赛事经济和大众参与氛围等等方面。但也正因为运动已足够普及,Runna 跑出来靠的反而是在做一件传统且更务实的事,让运动变得更简单。,回到文章一开头的问题,为什么是 Runna?我们认为是这个团队最终找到了用户愿意持续付费的那部分价值。它抓住了教练更值钱、也更适合被规模化交付的一面,能够规划、调整、陪伴和反馈,最终帮用户省下时间、精力和决策负担。
市面上也有大量现成的跑步训练计划,按理说用户只需要将计划插入日程表中,再根据状态调整配速和节奏,但问题是,这种规划需要时间、精力和持续投入。对于工作、生活节奏本来就很快的人来说,Runna 真正做到了像教练一样,让用户打开就能练。,也正因如此,当我们看到一款名叫 Runna 的跑步训练 App 在短短4年时间内做到500万美元月内购收入,并在去年被全球最大健身社区 Strava 收购时,会格外感兴趣。同样是把“运动教练经验做成产品”,多数项目停留在了 Demo 阶段,为什么是 Runna 率先跑了出来?
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某种程度上说,Runna 是把真人教练的决策反馈做成了系统,这可能也是早期 Ben 的指导会让 Dom 觉得惊艳的部分,除了知道每天应该进行什么训练,教练还会根据训练表现来调整后续训练计划。比起代替“教练的眼睛”, Runna 在做的似乎更接近放大“教练的大脑”,而在跑步训练这个场景中,实现用户的“无脑跟练”可能也是更接近用户付费价值的一部分。,类似的思路的产品在小红书上能找到不少,AI 网球教练、AI 羽毛球教练,甚至更多细分运动项目都有人尝试,Vibe Coding 的时代人人可以在几天之内手搓产品原型并进行市场测试,但多数产品距离 PMF 依旧遥远。,Fitbod用户评论|图源:Reddit