Къде задържането на членове се проваля и какво да се направи по въпроса
Най-голямата точка на провал във фитнес индустрията се случва в началото. Близо половината от новите трениращи прекратяват тренировките си през първите няколко месеца, а повече от една трета от участниците спират да посещават тренировките в рамките на няколко месеца.1 Това е основен проблем, защото определя дали даден член някога ще постига постоянни посещения в заведенията.
Несигурността оформя ранното поведение
Много нови членове пристигат без ясен план. Очаква се от тях сами да избират упражнения, да определят интензивността и да структурират сесията. Тези решения се вземат в непозната среда, често под възприеман социален натиск.
Широко се съобщава за сплашване във фитнес залите, а бариерите, свързани със страха, продължават да влияят върху участието.2,3 Тези условия влияят на това колко дълго човек остава в първите си няколко сесии и дали изобщо се връща. Когато ранният опит е лишен от структура, следва колебание.
Програмирането определя дали членовете остават ангажирани
Програмирането е една от най-контролируемите променливи в ранния етап на членството.
Общите насоки за упражнения са солидна основа, но те не отчитат разликите в готовността, предпочитанията или контекста.4 Когато една програма не отразява индивида, придържането към нея намалява.
Наблюдаваните разлики между популациите от начинаещи, опитни и отпаднали от обучението подсилват тази тенденция.5 Хората реагират различно въз основа на началната си точка, но въпреки това много програми се предоставят така, сякаш тези разлики не съществуват.
Адаптивните системи позволяват програмирането да се развива заедно с члена
Последните постижения в областта на изкуствения интелект (ИИ) направиха възможно адаптирането на програмирането в отговор на поведението на потребителите. Например, предписването на упражнения, базирано на обучение с подсилване, може да подобри както интензивността на упражненията, така и удовлетвореността на потребителите в сравнение със статичното програмиране.6 Тези динамични системи актуализират препоръките въз основа на представянето на членовете, което позволява обучението да се променя с напредването на индивида.
Този тип адаптация е особено важна в началото, когато увереността, толерантността и познаването все още се развиват, което е точно това, което се случва с новите членове.
Не всички изкуствени интелекти предоставят еднакво ниво на насоки
Ефективността на програмирането, базирано на изкуствен интелект, зависи от това доколко добре то отразява индивида. Оценките на генерирани от изкуствен интелект програми за упражнения показват, че системите, разчитащи на обобщени входни данни, може да нямат достатъчна вариабилност и специфичност.7 Програмите, които включват подробни потребителски данни и текуща обратна връзка за ефективността, предоставят по-подходящи насоки по време на сесиите.
Това разграничение е от значение при оценката на ефективността на решението.
Какво означава това за операторите
Ранното придържане се оформя от това колко ясно членовете разбират какво да правят и колко уверени се чувстват, когато го правят. PACE беше разработен в подкрепа на този етап. Използва индивидуални входни данни и патентован, генеративен изкуствен интелект на Matrix, за да насочва избора на упражнения, интензивността и прогресията още от първата сесия. Членовете не е необходимо самостоятелно да определят как да започнат или как да напреднат.
Предоставянето на структурирано, индивидуализирано ръководство в ранен етап подкрепя компетентността, намалява несигурността и увеличава вероятността от повторни посещения.
Заведенията, които се справят с първите няколко месеца с това ниво на прецизност, са в по-добра позиция да задържат членовете си с течение на времето.