Là où la rétention des membres échoue et que faire à ce sujet

Le plus grand point de défaillance dans l’industrie du fitness se situe au début. Près de la moitié des nouveaux participants arrêtent d’y participer au cours des premiers mois, et plus d’un tiers des participants cessent d’y assister au bout de quelques mois.¹ C’est un enjeu majeur parce qu’il détermine si un membre obtient un jour des visites régulières à l’établissement.

L’incertitude façonne le comportement précoce

Beaucoup de nouveaux membres arrivent sans plan clair. On s’attend à ce qu’ils choisissent les exercices, définissent l’intensité et structurent une séance par eux-mêmes. Ces décisions sont prises dans un environnement inconnu, souvent sous une pression sociale perçue.

L’intimidation dans les gyms est largement rapportée, et les barrières liées à la peur continuent d’influencer la participation.^2,3 Ces conditions influencent la durée pendant les premières séances d’une personne et s’il revient du tout. Quand l’expérience initiale manque de structure, l’hésitation suit.

La programmation détermine si les membres restent engagés

La programmation est l’une des variables les plus contrôlables dans l’expérience des premiers membres.

Les lignes directrices génériques pour l’exercice constituent une base solide, mais elles ne tiennent pas compte des différences de préparation, de préférences ou de contexte.⁴ Lorsqu’un programme ne reflète pas l’individu, l’adhésion diminue.

Les différences observées entre les populations novices, expérimentées et décrocheuses renforcent ce schéma.⁵ Les individus réagissent différemment selon leur point de départ, pourtant de nombreux programmes sont encore offerts comme si ces différences n’existaient pas.

Les systèmes adaptatifs permettent à la programmation d’évoluer avec le membre

Les avancées récentes en intelligence artificielle (IA) ont permis d’ajuster la programmation en fonction du comportement des utilisateurs. Par exemple, la prescription d’exercices basée sur l’apprentissage par renforcement peut améliorer à la fois l’intensité de l’exercice et la satisfaction de l’utilisateur comparativement à la programmation statique.⁶ Ces systèmes dynamiques mettent à jour les recommandations en fonction de la performance des membres, permettant à la formation d’évoluer au fur et à mesure que l’individu progresse.

Ce type d’ajustement est particulièrement pertinent au début, lorsque la confiance, la tolérance et la familiarité sont encore en développement, ce qui est exactement ce qui se produit chez les nouveaux membres.

Toutes les IA ne fournissent pas le même niveau de guidage

L’efficacité de la programmation basée sur l’IA dépend de la façon dont elle reflète l’individu. Les évaluations des programmes d’exercices générés par l’IA montrent que les systèmes reposant sur des entrées généralisées peuvent manquer de variabilité et de spécificité suffisantes.⁷ Les programmes qui intègrent des données détaillées des utilisateurs et une rétroaction continue sur la performance produisent des orientations plus pertinentes à travers les sessions.

Cette distinction est importante lors de l’évaluation de l’efficacité de la solution.

Ce que cela signifie pour les opérateurs

L’adhésion précoce est façonnée par la clarté avec laquelle les membres comprennent quoi faire et leur confiance en le faisant. PACE a été développé pour soutenir cette étape. Il utilise des entrées individuelles et une IA générative propriétaire de Matrix pour guider la sélection, l’intensité et la progression des exercices dès la première séance. Les membres n’ont pas besoin de déterminer de façon indépendante comment commencer ou comment progresser.

Fournir des conseils structurés et individualisés dès le début soutient la compétence, réduit l’incertitude et augmente la probabilité de visites répétées.

Les établissements qui abordent les premiers mois avec ce niveau de précision sont mieux placés pour retenir les membres au fil du temps.