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Mitte Juli stand LeibFit im App Store. Im Fitnessstudio griff
Sebastian Leib trotzdem wieder zur App des Studios. Also drehte
der Head of Product bei WISO noch eine Schleife, baute eine
Apple-Watch-App dazu und nutzt LeibFit inzwischen selbst täglich.
In dieser Folge geht es darum, was reale Nutzung sichtbar macht,
wo simulierte KI-Nutzer an ihre Grenzen kommen und wie Sebastian
Features, Feedback, Paywall und organische Distribution gerade
ausprobiert.

WAS WIR LERNEN

- Das eigene KI-Produkt im echten Nutzungskontext testen:
Sebastian erkannte erst im Alltag, dass sein gebauter Workflow am
tatsächlichen Bedarf vorbeiging.

- Simulierte KI-Nutzer als Hypothesen behandeln: Ein plausibler
Maßnahmenkatalog aus dem iOS-Simulator beweist noch nicht, welche
Reibung im Alltag entsteht.

- Features bewusst pausieren, wenn die nächste offene Frage
Distribution ist: Sebastian konzentriert sich nach dem Release
erst auf Reichweite und Nutzung.

- Externes Feedback gezielt gegen die Annahmen der
KI-Spezialisten prüfen: Ein realer Nutzer entdeckte einen Edge
Case, den die internen Tests übersehen hatten.

- Monetarisierung als laufendes Experiment aufsetzen: Sieben Tage
Vollzugriff, danach bleiben ausgewählte Werte sichtbar – ob das
für Nutzung und Abos reicht, will Sebastian erst mit mehr Daten
entscheiden.

Gast: Sebastian Leib — https://de.linkedin.com/in/sebastianleib

Tools & Links:

- LeibFit (native Fitness-App für iPhone und Apple Watch):
https://apps.apple.com/de/app/leibfit-erholung-training/id6790414789

Kapitel:

00:00 Intro & Willkommen

01:40 Warum Sebastian noch eine Fitness-App gebaut hat

03:20 Die eigene App lag im Studio unbenutzt herum

05:30 Was LeibFit anders machen soll

09:10 Wer noch mit einem Trainingslogbuch trainiert

12:20 Erst Nutzung finden, dann weitere Features bauen

15:00 Organische Downloads mit TikTok und Fußballgruppe

19:00 Digitale Mitarbeiter für Marketing und Content

21:40 Was erst die tägliche Nutzung sichtbar machte

25:50 Wie die erste Paywall zur Hürde wurde

31:40 Dashboard bauen ohne eigenes Tracking

43:20 Warum simulierte Nutzer keine echten Tests ersetzen

45:00 Feedback aus dem Bekanntenkreis einbauen

48:10 Einfach mit dem eigenen Problem anfangen

KI Garage:

- Alle Episoden: https://josua.ai/ki-garage

- Spotify: https://open.spotify.com/show/02LhYJj8nDRJ4dYo79M8Mm

- Apple Podcasts:
https://podcasts.apple.com/us/podcast/ki-garage-der-podcast-für-echte-ki-projekte/id1891728329

- YouTube: https://www.youtube.com/@ki.garage.podcast

- Instagram: https://www.instagram.com/ki.garage.podcast

- Meine Projekte: https://josua.ai

- Josua auf LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/josuawaghubinger/
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„Mit KI in den App Store – und dann?“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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