Während die meisten KI-Sporttrainer noch nach dem Produkt-Market-Fit suchen, erzielt eine KI-Lauf-App bereits einen monatlichen Umsatz von 5 Millionen US-Dollar.
Vor einigen Tagen auf einer physischen AI-Veranstaltung haben wir eine sehr typische und zugleich verlockende Geschäftsidee gehört.
Anwesend war ein Skilehrer, der erzählte, dass er erkannt habe, dass das traditionelle Skilehrwesen eine maßgeschneiderte Dienstleistung mit hohen Preisen sei. Daraufhin hatte er die Idee, ein AI-basiertes Skilehrprodukt zu entwickeln, das erschwingliche und skalierbare Skilehrdienste anbietet. Als diese Idee aufgetaucht ist, war die Reaktion aller Anwesenden sehr positiv, denn die Umgestaltung eines traditionellen Geschäftsfelds mit hohen Preisen und klaren Nutzerbedürfnissen mithilfe von AI-Software ist heute eines der am besten etablierten Geschäftsmodelle.
Aber wenn man genauer hinsieht, tauchen immer mehr Probleme auf. Der gängige Ansatz für AI-basiertes Skilehren basiert auf der Videoerkennung von Bewegungen. Doch die Gewinnung von hochwertigen Videos ist schon ein großes Problem. Wenn die Nutzer selbst filmen, können die Aufnahmewinkel und die Linsenverzerrungen die Beurteilung beeinträchtigen. Die Kosten für ein Begleitfilmen sind wiederum zu hoch. Beim Erkennungsprozess verdecken die dicken Schneekleidung, die Helme und die Schutzausrüstung die Gelenke des Körpers fast vollständig. Am schlimmsten ist aber, dass Skifahren ein typisches saisonales Sport ist, das nur einige Monate im Jahr betrieben werden kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein scheinbar wunderbarer "AI-Skilehrer"-Dienst auf der echten Piste oft nicht so reibungslos funktioniert.
Ähnliche Produkte findet man auf Xiaohongshu in großer Zahl. Es gibt AI-Tennislehrer, AI-Badmintonlehrer und sogar noch mehr Angebote für spezielle Sportarten. In der Zeit von Vibe Coding kann jeder in wenigen Tagen ein Produktprototyp erstellen und auf dem Markt testen. Doch die meisten Produkte sind immer noch weit entfernt vom Produkt-Market-Fit (PMF).
Deshalb interessieren wir uns besonders, wenn wir sehen, dass die Lauf-Trainings-App Runna in nur vier Jahren einen monatlichen Einnahmen von 5 Millionen US-Dollar aus In-App-Käufen erzielt hat und im vergangenen Jahr von der weltweit größten Fitness-Community Strava übernommen wurde. Warum ist es Runna gelungen, während die meisten anderen Projekte auf der Demo-Stufe hängen bleiben? Warum ist Runna der erste, der erfolgreich ist?
Ein Start aus einem PDF
Ein häufiges Denkfehler bei AI-Sportlehrern besteht darin, die Rolle des Lehrers als "Bewegungsbeobachtung und -korrektur" zu verstehen. Es scheint, als ob die wichtigste Fähigkeit eines echten Lehrers darin besteht, mit den Augen zu beobachten, ob die Bewegungen korrekt sind. Deshalb sollte auch die AI eine "Auge" bekommen, um Bewegungen über Kamera, Positionserkennung und Bewegungsanalyse zu erkennen. Doch die Umsetzung ist sehr schwierig. Im Gegensatz dazu setzt Runna nicht auf die "sofortige Bewegungs-Korrektur", sondern auf die Trainingsplanung. Letzteres klingt nicht so aufregend, aber es ist eine langfristigere und kontinuierliche Steuerung des Trainingsablaufs, die eher der "strategischen Intelligenz" eines Lehrers entspricht.
Nach der späteren Rückschau des Gründers Dom Maskell stammt diese Idee aus seiner Zeit während der Pandemie, als er seine Laufleistung verbessern wollte. Er stellte fest, dass die Lauf-Apps auf dem Markt sehr unflexibel waren und nicht an den individuellen Zeitplan angepasst werden konnten. Beispielsweise konnte Dom nur dienstags, donnerstags und samstags trainieren und wollte am Samstag lange Strecken laufen. Also wandte er sich an seinen ehemaligen Hochschulfreund Ben, der damals als privater Lauflehrer arbeitete. Ben erstellte für ihn jede Woche einen maßgeschneiderten Trainingsplan über Google Docs. Unter Bens spezieller Anleitung verbesserte sich Doms Leistung schnell. Er verbesserte seine 5-Kilometer-Zeit und absolvierte sein erstes Marathon. Dann dachte er, dass nicht jeder einen so guten Lehrer wie Ben haben kann. Warum nicht diesen Service in ein Produkt umwandeln?
Foto von Dom Maskell | Quelle: instagram
Dieser Startpunkt ist sehr wichtig, denn es bedeutet, dass Runna ursprünglich nicht auf einen "echten, anwesenden Lehrer" abzielte, sondern auf die fernab erbringbaren Fähigkeiten eines echten Lauflehrers. Es geht darum, Trainingspläne basierend auf den Zielen der Nutzer zu erstellen und diese ständig an den Zeitplan und die Trainingsergebnisse der Nutzer anzupassen.
Dom und Ben haben neun Monate lang an einem Motor gearbeitet, der automatisch Laufpläne generiert. Sie haben diesen als Website-Service namens "The Run Buddy" verpackt und ihn 2021 offiziell online gestellt. Die Nutzer geben ihre Laufziele (5 Kilometer, Halbmarathon oder Marathon), ihre Laufleistung, die zur Verfügung stehenden Trainingszeiten und die bevorzugten Tage für lange Streckenläufe ein und bezahlen zwischen 20 und 80 Pfund. (Dom sagt, dass dieser Preis nur etwa ein Fünftel des Preises ist, den Ben als Lauflehrer verlangt.) Innerhalb von 15 Minuten wird ein maßgeschneiderter Trainingsplan als PDF an die E-Mail-Adresse des Nutzers gesendet. In dieser Phase haben sie über 1.000 Laufpläne verkauft, was das Vertrauen des Gründerduos stark gestärkt hat.
Heute betrachtet war der Service und die Abwicklung damals noch recht grob. Beispielsweise war das PDF sehr unflexibel. Wenn die Nutzer aufgrund von Auslandsreisen oder anderen unvorhergesehenen Ereignissen ihren Laufplan ändern mussten oder die vorgesehene Laufgeschwindigkeit zu hoch war, mussten sie sich per E-Mail an den Kundenservice wenden. Dom musste dann manuell einen neuen Plan erstellen und ihn an den Nutzer zurückschicken. Aber es wurde erfolgreich die Marktwertigkeit von "maßgeschneiderten Laufplänen" bestätigt. Der Markt hatte damals einen Mangel an professionellen und individuell angepassten Laufplänen, und die Nutzer haben mit echten Zahlungen ihre Zufriedenheit gezeigt.
Komfort ist Wert
Die heutige Runna-App sieht anders aus als das ursprüngliche PDF, aber in Bezug auf den Kernwert der Abwicklung ist es hochgradig konsistent. Sie möchte immer noch ein professionelles, maßgeschneidertes Trainingsplanungssystem für Läufe anbieten, das sich an den individuellen Zeitplan und die körperliche Verfassung der Nutzer anpasst, anstatt dass die Nutzer sich an den Plan anpassen müssen.
Dies ist auch ein Punkt, den viele Außenstehende leicht übersehen. Runna hat die Lauf-Trainingspläne individualisiert, dynamisch angepasst und mit Geräten verknüpft. Aber für viele normale Nutzer ist der direkte Vorteil eher der Komfort.
Es gibt auf dem Markt auch viele fertige Lauf-Trainingspläne. Theoretisch müssten die Nutzer nur den Plan in ihren Zeitplan einfügen und die Laufgeschwindigkeit und den Rhythmus anpassen. Aber das erfordert Zeit, Energie und kontinuierlichen Einsatz. Für Menschen, deren Arbeits- und Lebensrhythmus schon sehr schnell ist, macht Runna es wie ein Lehrer: Die Nutzer können einfach öffnen und loslaufen.
Wenn die Nutzer die App öffnen, können sie zunächst ihr Ziel auswählen, wie z. B. eine schnellere 5-Kilometer-Laufzeit, ihr erstes Halbmarathon oder Marathon. Dann geben sie ihren aktuellen Leistungsstand, die Anzahl der trainierbaren Tage pro Woche und ihren Zeitplan ein. Das System generiert dann einen individualisierten Trainingsplan. Anschließend können diese Trainingsinhalte auch auf Apple Watch, Garmin und andere Geräte synchronisiert werden. Während des Laufs erhalten die Nutzer Echtzeit-Sprachanweisungen. Nach dem Training passt das System den weiteren Plan dynamisch anhand der Trainingsergebnisse, der historischen Fortschritte und der Zeitplanänderungen an. Neben dem Lauf selbst integriert Runna auch Krafttraining und Flexibilitätstrainings in das Trainingssystem. Runna ist längst nicht mehr nur ein Plan-Generator, sondern ein dynamisches Trainingssystem, das um die Ziele der Läufer herum funktioniert.
Runna-App | Quelle: Diandian Data
In gewisser Weise hat Runna die Entscheidungsfindung und das Feedback eines echten Lehrers in ein System umgesetzt. Dies war vielleicht auch der Grund, warum Doms damalige Erfahrung mit Bens Coaching so beeindruckend war. Der Lehrer wusste nicht nur, was man jeden Tag trainieren sollte, sondern passte auch den weiteren Trainingsplan anhand der Trainingsleistung an. Anstatt die "Augen des Lehrers" zu ersetzen, scheint Runna eher die "Intelligenz des Lehrers" zu verstärken. Und im Bereich des Lauf-Trainings ist die Möglichkeit, sich "unkompliziert an den Plan zu halten", vielleicht der Teil, der am ehesten dem Nutzerwert entspricht.
Mit der weltweiten Boomphase der Marathon-Veranstaltungen in den letzten Jahren hat sich Runna zum führenden Anbieter im Bereich des Lauf-Trainings entwickelt. Vor der Übernahme durch Strava hat es über 8 Millionen Pfund an Kapital beschafft. Die Abonnementpreise von Runna waren immer relativ hoch, nämlich 19,99 US-Dollar pro Monat. Aber die Einnahmen zeigen, dass die Nutzer den Wert des Produkts gut anerkennen.
Runna hat in den letzten 30 Tagen Einnahmen von 5,6 Millionen US-Dollar erzielt | Quelle: Sensor Tower
Erleichtert AI das Sporttreiben?
Im Vergleich zu China ist Sport in den westlichen Ländern möglicherweise stärker in das tägliche Leben der Menschen integriert. Dies zeigt sich in den relativ niedrigen Preisen für Fitnessstudios (im Vergleich zum durchschnittlichen Einkommen), der reichhaltigen Vereinslandschaft, der entwickelten Sportveranstaltungswirtschaft und der breiten Beteiligung der Bevölkerung. Aber gerade weil Sport so weit verbreitet ist, hat Runna es geschafft, indem es etwas Traditionelles und Praktikables macht: Es macht Sport einfacher.
Sport ist schon an sich sehr anstrengend. Wenn ein AI-Lehrer schließlich verlangt, dass man ein Stativ aufstellt, Videos hochlädt und sich mit ständigen Korrekturen abmüht, scheint das nicht sehr logisch zu sein. Die Erfolgsgeschichte von Runna zeigt, dass man die "geistige Belastung" der Nutzer reduzieren muss. Dies ist auch die Richtung, in die viele Sportprodukte gehen.
Fitbod, eine AI-Fitness-App mit monatlichen Einnahmen von über 2 Millionen US-Dollar, löst nicht das Problem, "wie man einen korrekten Squat macht", sondern ein noch früheres Problem: Was soll man heute im Fitnessstudio trainieren? Viele Menschen geben auf, nicht weil sie die Bewegungen nicht können, sondern weil sie schon beim Betreten des Gerätebereichs an Entscheidungsmüdigkeit leiden. Was soll ich heute trainieren? Welche Übungen soll ich machen? Welches Gewicht soll ich benutzen? Wie viele Sätze? Fitbod legt nicht auf die Bewegungslehre ab, sondern generiert direkt einen Tages-Trainingsplan anhand der Trainingshistorie, des Erholungszustands und der verfügbaren Geräte der Nutzer. Für die Nutzer liegt der Wert der AI nicht in der Korrektur, sondern in der effizienten Einsparung von Aufmerksamkeit.
Fitbod-App-Store-Affiche | Quelle: Diandian Data
Fitbod-Nutzerbewertungen | Quelle: Reddit
Ein weiteres Beispiel ist die App Gentler Streak, die den Apple Design Award 2024 gewonnen hat. Sie bietet eine andere Art von Vereinfachung. Die meisten Sport-Apps betonen das Erreichen von Zielen und das Abhaken von Aufgaben. Wenn die Nutzer aufgrund schlechter Verfassung ihre Ziele nicht erreichen können, geraten sie schnell in Frustration und brechen schließlich auf. Aber Gentler Streak, wie der Name schon sagt, hat ein genau gegenteiliges Konzept. Sie achtet auf die Herzfrequenz, die Ermüdung und den Erholungszustand der Nutzer. Wenn man zu müde oder in schlechter Verfassung ist, empfiehlt sie, sich auszuruhen oder nur eine leichte Aktivität durchzuführen. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit verringert, dass die Nutzer wegen nicht erreichten Standards aufgeben. Gentler Streak macht Sport einfacher, indem sie die psychische Belastung der Nutzer reduziert.
Gentler Streak-App-Store-Affiche | Quelle: Diandian Data