300壯士、59Fitness⋯健身房為何一直倒?經營健身房真的會賠錢嗎?淺談3大地雷
300壯士、59Fitness⋯健身房為何一直倒?經營健身房真的會賠錢嗎?淺談3大地雷

近期爆出曾在遊戲節目《百戰百勝》擔任傻魔王的「豪哥」許家豪,所經營的健身房「300壯士」結束營業,在此之前,位於大安區「59Fitness客制化運動空間」也已辦理解散登記,同業中充斥著一種聲音:經營健身房就是邁向賠錢倒閉。但,真的是這樣嗎?

這幾天健身圈熱議的事件,大概就是知名的健身房倒閉,品牌知名、經營者也知名,最終還是走向倒閉,然後沒意外應該又是消費者求償無門的劇本⋯⋯。

我的本業是健身房,每年幾乎都會有一個典型的倒閉案例發生。在最早的前三年,每有同業倒閉,我就會試著去了解背後的真正原因,再回頭檢視自己的體質是否過關,有沒有同樣的風險?

同業幾乎也充斥著一個聲音:健身房多店就是高風險,經營健身房就是邁向賠錢倒閉。

大部分健身房倒閉主要原因依然是不脫那幾個(淺談就好,不深論):

原因一:財務掌控不足

了解工作室財務狀況,是身為老闆必備的功課,然而卻很少人每個月有在看財務三表(資產負債表、綜合損益表、現金流量表)。

預收款、當月執行、服務毛利占比、損益兩平的營收死線、當月稅後淨利額、應收款、應付款⋯⋯能理得清清楚楚明明白白的,風控基本上就有控在手裡。

很可惜的是,大部分狀況都是只看營收(預收)、月業績或是帳上現金⋯⋯。

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圖/ 300壯士健身房臉書

原因二:團隊疏於管理

人的數據會反映出他的工作狀態(偷課、準備離職、能力不足)。這些數據的收集,以及主管應採取的行動,經營方是否已有建立好的方針與措施、主管有沒有能量作相對應的培訓賦能?

各崗位的分工與職掌也要清楚,當教練就是服務好學生,行銷、營運、行政的工作由專職的部門去做,管理則由店長去執行。各司其職,工作單純也容易找到成就感。

常出狀況的,大部分是沒有制度或是朝令夕改。當一線教練感到在公司沒有保障時,輕則該員自行離退,重則對會員或學生揭露對公司或品牌的負面看法,最糟的是,一人影響全部同事與會員,造成大批退費,若再加上挪用預收款⋯⋯沒錢可退,乾脆倒閉。

原因三:錯誤的成本結構模型

工作室教練的抽成一般大概落40~60%,抽成高並非倒閉主因,錯誤的成本結構才是——尤其是把預收款當作獎金發出去,就犯了超可怕的錯誤之一。

經營健身工作室是正常生意,沒有暴利但也沒到沒賺錢。一般來說,稅後20%上下的利潤應該不難——做不到的先別噴,免費診斷一下,要嘛是你應該做到的營收太低,要嘛你的固定成本太高,或是你的變動成本比例是錯誤的,最好趕快調整過來(還有記得不要把預收款當實際營收)。

常出狀況的,是想透過提出更高抽成以激勵一線教練,或將原本業績很好的店長提拔為區域主管,從利潤中心調到成本中心負責營運——給了超額的高薪,卻做不出應有的人效。

此時若沒掌握好財務(上述第一點),等發現不對勁時(每月損益赤字),帳上現金已經快見底,匆促降薪或職務調整,再造成第二點的集體退費⋯⋯就有可能發生直接倒閉的情況。

除了避免犯以上錯誤,也有一些積極的經營做法提供參考:

1. 規模化降低成本

降低展店的成本,方法有很多。例如算好年度的展店目標、器材設備一次採購 ,作採購談判、裝潢改自行發包、培養長期合作工班,給量壓價談票期⋯⋯等等都是可以嘗試的方式。

我最瘋狂的時候連工程料都自己進,光這個能擠出超多價差回饋給新店,大幅加快回本速度。

其他還有店型、商圈的選擇,這種一簽約定生死的部分還有太多魔鬼細節了,而這些都能讓經營者大大降低成本。

2. 數據、數據、數據,掌握數據等於掌握全局

孫子兵法一直叫你多算,都在商場拚搏了,怎麼能討厭數學?

單一個進店人流的成本、客戶終身價值,全台健身工作室老闆可能很多人都不太清楚,更不用說點擊率、預約率、報到率、成交率、擴散率、續約率、銷課頻率、廣告費用占比等等的。

數據不好的,調整方案、調整渠道、調整活動、調整培訓、調整新的方法,去把數據優化,這點我認為真的很少有同業在做了。

3.照著制度走,不要考驗人性

最後,該開發票的要開發票,正職的給勞健保,承攬的簽好合約按合約精神走。

規模一大,不要想考驗人性或相信感情,小小的人少都還經得起考驗,規模大了,你只能夠相信制度與數據。

也唯有這兩個要素,才能讓那麼多個性迥異的人聚在一起,照制度來好好工作。

本文授權轉載自應惠帆臉書

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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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