会员留存为何会失败，以及我们该如何应对
健身行业中，最大的失败点出现在起步阶段。近一半的新开始锻炼者会在最初几个月内停止锻炼，且超过三分之一的参与者会在几个月内不再继续参加。1 这是一个重大问题，因为它决定了会员是否能够持续稳定地到场馆锻炼。
不确定性会影响早期行为
许多新会员在没有明确计划的情况下加入我们。我们希望他们能够自行选择训练动作、设定强度，并安排训练课程结构。这些决定是在一个陌生的环境中做出的，而且往往是在感受到社会压力的情况下做出的。
健身房环境中带来的压迫感被广泛提及，而与恐惧相关的障碍仍在持续影响人们的参与。2,3 这些情况会影响一个人在最初几次训练中的停留时间，以及他们是否还会再次回来。当早期体验缺乏结构时，犹豫就会随之而来。
训练编排决定会员是否会持续参与
编程是会员早期体验中最容易控制的变量之一。
通用的运动指导原则是坚实的基础，但它们并未考虑到准备程度、偏好或具体情境方面的差异。4 当训练计划不能体现个人情况时，坚持执行的意愿就会下降。
在新手、有经验者和退出者群体中观察到的差异进一步印证了这一模式。5 每个人会因自身起点不同而产生不同反应，但许多方案在实施时，仍然仿佛这些差异并不存在。
自适应系统可让训练方案随着会员的进展而不断调整
人工智能（AI）的最新进展，使我们能够根据用户行为调整程序设置。例如，与静态方案相比，基于强化学习的运动处方可以同时提升运动强度和用户满意度。6 这些动态系统会根据会员的表现更新建议，使训练内容能够随着个人进步而调整。
这种调整方式在初期尤为重要，因为此时信心、耐受度和熟悉程度仍在逐步建立，而这正是新会员所处的阶段。
并非所有 AI 都能提供同等水平的指导
基于 AI 的训练计划效果，取决于它在多大程度上能够反映个体差异。对 AI 生成的锻炼计划的评估表明，依赖通用化输入的系统可能缺乏足够的多样性和针对性。7 结合详细用户数据和持续表现反馈的训练计划，能够在不同训练阶段提供更贴合需求的指导。
在评估解决方案的有效性时，这一区分非常重要。
这对运营方意味着什么
早期坚持情况取决于会员是否清楚了解该怎么做，以及他们在执行时是否有信心。PACE 的开发旨在为这一阶段提供支持。它通过个人输入以及 Matrix 专有的生成式 AI，从第一次训练开始指导您选择练习、训练强度和进阶方式。会员无需自行判断该如何开始，也无需自行决定如何逐步提升。
尽早提供有结构、个性化的指导，有助于提升胜任感、减少不确定性，并提高再次到访的可能性。
以这种精细程度关注前几个月体验的健身场馆，更有条件在长期内留住会员。
