Waar ledenbehoud tekortschiet en wat je eraan kunt doen

Het grootste afhaakmoment in de fitnessbranche ligt aan het begin. Bijna de helft van de nieuwe sporters stopt binnen de eerste paar maanden, en meer dan een derde van de deelnemers komt binnen een paar maanden niet meer.¹ Dit is een groot probleem, omdat het bepaalt of een lid ooit consequent de club blijft bezoeken.

Onzekerheid beïnvloedt gedrag in een vroeg stadium

Veel nieuwe leden komen binnen zonder een duidelijk plan. Van hen wordt verwacht dat ze zelf oefeningen kiezen, de intensiteit bepalen en een sessie opbouwen. Deze beslissingen worden genomen in een onbekende omgeving, vaak onder ervaren sociale druk.

Intimidatie in fitnessomgevingen komt vaak voor en drempels door angst blijven deelname beïnvloeden.^2,3 Deze omstandigheden beïnvloeden hoe lang iemand tijdens de eerste paar sessies blijft en of diegene überhaupt terugkomt. Wanneer de eerste ervaring structuur mist, volgt aarzeling.

Programmering bepaalt of leden betrokken blijven

Programmering is een van de best te beïnvloeden variabelen in de vroege ledenervaring.

Algemene trainingsrichtlijnen vormen een sterke basis, maar ze houden geen rekening met verschillen in paraatheid, voorkeuren of context.⁴ Als een programma niet aansluit bij het individu, neemt de betrokkenheid af.

De verschillen die we zien tussen beginners, ervaren sporters en uitvallers bevestigen dit patroon.⁵ Mensen reageren verschillend vanuit hun eigen startpunt, maar veel programma’s worden nog altijd aangeboden alsof die verschillen niet bestaan.

Adaptieve systemen laten programmering meegroeien met het lid

Recente ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie (AI) maken het mogelijk om programmering aan te passen op basis van gebruikersgedrag. Zo kan een trainingsschema op basis van reinforcement learning zowel de trainingsintensiteit als de tevredenheid van sporters verbeteren in vergelijking met een statisch programma.⁶ Deze dynamische systemen passen aanbevelingen aan op basis van de prestaties van leden, zodat de training verandert naarmate iemand vooruitgang boekt.

Dit type aanpassing is vooral in het begin relevant, wanneer vertrouwen, tolerantie en vertrouwdheid zich nog ontwikkelen, precies wat er gebeurt bij nieuwe leden.

Niet alle AI biedt hetzelfde niveau van begeleiding

De effectiviteit van AI-gestuurde programmering hangt af van hoe goed die aansluit op het individu. Evaluaties van door AI gegenereerde trainingsprogramma's laten zien dat systemen die vertrouwen op algemene input mogelijk onvoldoende variatie en specificiteit bieden.⁷ Programma's die gedetailleerde gebruikersgegevens en doorlopende prestatiefeedback gebruiken, bieden relevantere begeleiding tijdens verschillende sessies.

Dit onderscheid is belangrijk wanneer je de effectiviteit van een oplossing beoordeelt.

Wat dit betekent voor exploitanten

Of leden in het begin blijven aanhaken, hangt af van hoe goed ze begrijpen wat ze moeten doen en hoeveel vertrouwen ze hebben om het te doen. PACE is ontwikkeld om deze fase te ondersteunen. Het gebruikt individuele input en Matrix eigen generatieve AI om vanaf de eerste sessie de keuze van oefeningen, intensiteit en voortgang te sturen. Leden hoeven niet zelf te bepalen hoe ze moeten beginnen of hoe ze verder kunnen gaan.

Vroege, gestructureerde en persoonlijke begeleiding vergroot de vaardigheid, vermindert onzekerheid en maakt herhaalbezoeken waarschijnlijker.

Fitnesscentra die de eerste maanden zo nauwkeurig benaderen, zijn beter in staat om leden op de lange termijn te behouden.