Где срывается удержание участников и что с этим делать
Самая крупная точка срыва в фитнес-индустрии приходится на начальный этап. Почти половина новичков прекращает занятия в первые несколько месяцев, а более трети участников перестают посещать занятия уже через несколько месяцев.1 Это серьезная проблема, поскольку она определяет, сможет ли участник когда-либо стабильно посещать объекты.
Раннее поведение определяется неопределенностью
Многие новые участники приходят без четкого плана. Ожидается, что они будут самостоятельно выбирать упражнения, задавать интенсивность и структурировать тренировку. Эти решения принимаются в незнакомой обстановке, часто под ощущением социального давления.
Сообщают о страхе спортивного зала, а барьеры, связанные со страхом, продолжают влиять на участие.2,3 Эти условия влияют на то, как долго человек проводит в зале в течение первых сессий и вернется ли он вообще. Когда ранний опыт лишен структуры, за ним следует нерешительность.
Разработка программы тренировок определяет, сохранится ли вовлеченность клиентов
Разработка программы тренировок — одна из наиболее управляемых переменных на раннем этапе опыта клиента.
Общие рекомендации по физическим упражнениям — это надежная основа, однако они не учитывают различия в уровне готовности, предпочтениях или контексте.4 Когда программа не отражает индивидуальные особенности, приверженность снижается.
Наблюдаемые различия между группами новичков, опытных участников и выбывших подтверждают эту закономерность.5 Люди реагируют по-разному в зависимости от своей исходной точки, однако многие программы по-прежнему реализуются так, как будто этих различий не существует.
Адаптивные системы позволяют программе тренировок развиваться вместе с участником
Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) сделали возможной корректировку программы как реакцию на действия клиента. Например, назначение упражнений на основе обучения с подкреплением может улучшить как интенсивность упражнений, так и удовлетворенность пользователя по сравнению со статичной программой.6 Эти динамические системы обновляют рекомендации на основе результатов, позволяя корректировать тренировки по мере прогресса каждого человека.
Такой тип корректировки особенно актуален на раннем этапе, когда уверенность, терпимость и знакомство с процессом еще только формируются, а именно это и происходит у новых участников.
Не все модели ИИ обеспечивают одинаковый уровень рекомендаций
Эффективность разработки программы тренировок на основе ИИ зависит от того, насколько хорошо оно отражает индивидуальные особенности клиента. Оценки программ упражнений, сгенерированных ИИ, показывают, что системы, основанные на обобщенных входных данных, могут не обладать достаточной вариативностью и специфичностью.7 Программы, которые включают подробные данные о пользователе и постоянную обратную связь о производительности, обеспечивают более релевантные рекомендации между сеансами.
Это различие имеет значение при оценке эффективности решения.
Что это означает для операторов
Приверженность на раннем этапе определяется тем, насколько ясно участники понимают, что нужно делать, и насколько уверенно они чувствуют себя, выполняя это. Разработка PACE была специально предусмотрена для поддержки этого этапа. PACE использует индивидуальные данные и фирменный генеративный ИИ Matrix, чтобы с первой тренировки подбирать упражнения, определять интенсивность и прогрессию. Участникам не нужно самостоятельно определять, как начать тренировку или как двигаться дальше.
Предоставление структурированных, индивидуализированных рекомендаций на раннем этапе поддерживает компетентность, снижает неопределенность и повышает вероятность регулярного посещения.
Учреждения, которые уделяют первым нескольким месяцам такой уровень точности, лучше подготовлены к тому, чтобы удерживать клиентов в долгосрочной перспективе.
